Trong bài trước, tôi đã viết về một ứng dụng bằng sáng chế mô tả như thế nào Yahoo có thể đi ra với một widget có thể được sử dụng với các blog để giới thiệu những bài viết cũ trên những blog dựa trên các hoạt động lifestreaming của bạn.

Nó xuất hiện rằng Yahoo có thể có ý định thậm chí còn lớn hơn và nhiều động lực tài chính đằng sau việc thu thập thông tin về làm thế nào bạn blog, tweet, hình ảnh thẻ, và để lại dấu chân khác trên Web về cuộc sống và sở thích của bạn.

Hãy tưởng tượng Yahoo bò Web và lấy thông tin từ các API và các nguồn cấp dữ liệu được công bố bởi các trang web khác cung cấp thông tin về bộ phim mà bạn thuê, những bình luận mà bạn xuất bản, các hình ảnh mà bạn gắn thẻ, và các trang web mà bạn đánh dấu. Cùng với các tweet của bạn, cập nhật trạng thái của bạn, và các hoạt động khác của bạn trên Web, các thông tin này có thể được sử dụng để xây dựng một hồ sơ cá nhân của các hành động trực tuyến của bạn.

Profile mà sau đó có thể được sử dụng để xác định các quảng cáo banner, thông tin việc làm, và quảng cáo khác mà bạn có thể được hiển thị.

Nó cũng có thể có thể được sử dụng bởi một số trang dịch vụ seo website để cá nhân hoá các nội dung mà bạn có thể nhìn thấy.

Đó là chủ đề của các ứng dụng bằng sáng chế sau Yahoo, mà có thể mất dữ liệu lifestreaming để cá nhân hoá mà bạn nhìn thấy các web:

Quảng cáo được cá nhân Sử dụng Lifestreaming liệu
Được phát minh bởi Saurabh Sahni và Pankaj Kothari
US Patent Application 20100023399
Công bố 28 Tháng 1 2010
Nộp: 22 Tháng Bảy 2008

Trừu tượng

Bằng sáng chế này tiết lộ một phương pháp để tăng sự liên quan của quảng cáo hiển thị trên Internet. Một máy chủ quảng cáo có thể nhận được một yêu cầu cho một quảng cáo từ một máy chủ web. Các máy chủ quảng cáo có thể so sánh các siêu dữ liệu để quảng cáo trực tuyến trong một cơ sở dữ liệu quảng cáo. Các siêu dữ liệu có thể bao gồm dữ liệu về người sử dụng thu được từ ít nhất hai trang web thông qua một quá trình lifestreaming.

Việc so sánh có thể tìm ra một trận đấu tốt nhất giữa các quảng cáo và các siêu dữ liệu và phục vụ quảng cáo dẫn đến máy chủ web.

Các ứng dụng bằng sáng chế cung cấp thông tin chi tiết về cách hệ thống này có thể làm việc cũng như một số ví dụ mà đặt nó vào quan điểm.

Đây là lần đầu tiên của họ:

Một dịch vụ cho thuê DVD trực tuyến cho thấy Bob thích thuê phim vào cuối tuần từ một dịch vụ cho thuê DVD trực tuyến. Hãy xem xét một kịch bản mà hệ thống đã lấy ra các giao diện lập trình ứng dụng (API) từ Digital Video Disc (DVD) dịch vụ cho thuê trực tuyến phổ biến và những API chứng minh rằng người dùng Bob có xu hướng thuê phim vào cuối tuần.

Ngoài ra, hệ thống trước đó lấy ra một thông điệp được gửi bởi Bob trên một mạng xã hội và micro-blogging dịch vụ miễn phí, nơi mà thông điệp như “Xem phim ở Nhà hát Mxim, 5800 Zoo Drive, Kansas City, Missouri” trong truy xuất gần đây, hệ thống có siêu dữ liệu thu được cho thấy rằng Bob đã được nghe những bài hát từ bộ phim Screech trên một đài phát thanh Internet và trang web cộng đồng âm nhạc Vương quốc Anh dựa trên. Bob cũng đã xác định được một đoạn trailer của bộ phim Screech trên một trang web chia sẻ video như là một trailer yêu thích.

Hôm nay, thứ Sáu và ngày đầu tiên của ngày cuối tuần, Bob đã yêu cầu một trang web (FIG. 1) trong đó chi tiết phát hành bộ phim mới và có một vị trí cho một quảng cáo. Với tất cả các dữ liệu cá nhân trên về hoạt động của Bob duy trì như là siêu dữ liệu, hệ thống có thể sử dụng siêu dữ liệu để lấy một quảng cáo từ cơ sở dữ liệu quảng cáo đó có thể là gần nhất với “Mua vé cho bộ phim Screech trong Mxim Theater.” Các quảng cáo sau đó có thể được phục vụ vào trang web.

Hệ thống quảng cáo có thể rút ra tất cả các hoạt động của Bob mà nó thấy với nhau để quyết định về quảng cáo tốt nhất để cho ông ta từ cơ sở dữ liệu của họ về các quảng cáo có sẵn, khi các tiền đề rằng ông sẽ có nhiều khả năng nhấp chuột vào quảng cáo đó.

Một ví dụ khác mô tả cách thức hoạt động của các “bạn bè” trên các trang dịch vụ seo web mạng xã hội cũng có thể đóng một vai trò trong việc quảng cáo mà chúng tôi có thể nhìn thấy.

Việc nộp đơn sáng chế chủ yếu tập trung vào việc mô tả cách quảng cáo có thể được tùy chỉnh giao cho người xem dựa trên dữ liệu hoạt động này. Có người chỉ có một câu ngắn gọn mà nói với chúng ta rằng không quảng cáo dựa trên nội dung khác cũng có thể sử dụng các thông tin này, và nó không bố trí nhiều trong cách chi tiết:

Các siêu dữ liệu lifestreaming cũng có thể cho phép các trang web để cá nhân hoá các nội dung theo các hoạt động của người dùng.

Phần kết luận

Đã có một số hồ sơ bằng sáng chế, bài tường thuật từ các công cụ tìm kiếm lớn mô tả làm thế nào lịch sử tìm kiếm và lịch sử duyệt web có thể được sử dụng để cá nhân quảng cáo. Điều này nộp đơn sáng chế từ Yahoo mô tả một cách chủ động thu thập dữ liệu Web và thu thập dữ liệu từ các nguồn khác để thu thập thông tin về các cá nhân và xác định những gì quảng cáo để hiển thị chúng.

Trong gì Personalization Phương tiện tìm kiếm, tôi đã viết về cách cụ tìm kiếm có thể quay sang “phân tích dấu chân người để lại trên Web” để cung cấp cho cá nhân để tìm kiếm. Tôi cũng hỏi những gì mà có thể ngụ ý về sự riêng tư.

Tôi đã tweet về xúc tuyết sáng nay. Tôi sẽ bắt đầu nhìn thấy các quảng cáo cho máy dọn tuyết?

Những gì bạn có thể thấy quảng cáo?