[发明专利]替换广告的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及用于替换广告的方法和设备。

背景技术

广播公司、web服务、软件提供商等允许用户访问免费内容，但是同时使用户暴露在商业广告下，因为广告发布是他们的主要收入来源。例如，TV广播公司提供免费的TV内容来吸引观众，但是将广告空间出售给广告客户以用于在TV内容之间插入商业广告。类似地，许多web站点提供免费服务（例如，因特网搜索）以将访问者吸引到他们的网站，但是出售形式为图形、动画横幅或‘赞助链接’的针对商业广告的空间。

尽管某些广告可能对用户有吸引力，但是对用户来说大多数的广告是恼人的，特别是如果用户对正在被广告发布的产品或服务不感兴趣的话。用户主要对正在提供的服务或内容感兴趣，而不想他们的体验被广告中断。用户想要控制感，并且在广告被自动地放置在其它内容（例如，web页面、个人TV频道、用户接口等）内或周围的情况下，如果用户对所述广告不感兴趣的话，用户喜欢有不观看所述广告或者甚至移除所述广告的可能性。

为了处理此情况，一些系统通过基于每个用户的行为、每个用户的偏好（例如，优选的艺术家或电影流派）来将广告的目标设定到每个用户，以及更重要的是设定到所述广告被放置在其中的上下文，从而使所述广告对于所述用户至少是更加可接受的。例如，一些系统使用在用户简档（profile）中所指定的关键词、域名、主题、人口统计目标等来将广告仅放置在包含与用户相关的内容的web页面和网站上，并且还使用它们来选择具有用户将会感兴趣的内容的广告（例如，因为所述内容被列举在用户简档中或者在用户简档中被高度评价）。

在一个传统的广告放置系统中，给定某一块内容（例如网页、TV节目等）或上下文（例如发送到搜索引擎的查询、个人频道的时间表等），系统从适合于用户简档的内容的、广告的数据库中选择一个或多个广告（例如，依据人口统计、观看历史或购买历史）。所述系统基于用户简档来计算对于每个广告的好感度。这样的好感度可以通过使用诸如na?ve贝叶斯分类或协同过滤这样的现有已知的机器学习技术来计算，并且表示对用户有多么喜欢该广告的估计。所述好感度被用来对可以被放置的广告进行优先级排序。

然而，尽管诸如这样的系统能够将更可能是与用户相关的和用户感兴趣的广告提供给用户，但是不保证该系统将不把用户不喜欢或他们不感兴趣的广告呈现给用户，因为用户简档通常仅列举用户所喜欢的内容。

在一些系统中，这通过允许用户选择移除当前广告、提供当前广告不被喜欢的指示或对当前广告给出差的评价（典型地在两星、五星、或十星评价量表上）而被克服。例如，US 2009/0287566公开了一种系统，在所述系统中，用户被要求指示他们是否喜欢/不喜欢广告以及他们为什么喜欢/不喜欢广告的原因，以便所述系统选择很可能为用户可接受的广告。同样地，在一些系统中，当用户执行以上所列举的选项中的一个时，系统将当前广告列入黑名单以防止它在将来被呈现给用户，并且调整用户简档使得与当前广告类似的另一个广告被呈现给用户的机会是较低的。

然而，这不保证与被移除的/不喜欢的/评价差的广告类似的广告在将来将不被呈现给用户，因为广告的放置取决于各种因素，用户仅能够对其进行间接控制。例如，系统通过平等地对待广告的所有特征来调整用户简档。这意味着在系统能够具体地学习用户喜欢和不喜欢什么之前以及在系统能够因此产生有用的推荐之前，所述系统需要其它广告的更多负面评价，所述其它广告与当前广告类似但具有特征的不同组合。用户被要求向系统重复地指示他们对广告不感兴趣，并且所述系统在其能够产生有用的推荐之前需要相对大量的评价，这对用户来说可能是令人沮丧的。

发明内容

本发明试图提供了用于提供设定目标的广告发布的方法和设备，在所述设定目标的广告发布中，更多相关的广告被自动地提供给用户而不用用户必须重复地指示他们喜欢/不喜欢哪些广告。

根据本发明的一方面，这通过用于替换广告的方法而被实现，所述方法包括以下步骤：接收关于当前广告的负面输入；识别所述当前广告的、被假设为已经引起所述接收到的负面输入的至少一个特征；选择新广告，所述新广告就所述识别的至少一个特征而言与所述当前广告不同；以及用所述选择的新广告替换所述当前广告和/或与所述当前广告类似的任何广告。