JP6106753B2 - 影響力のある消費者を識別することによるトレンドの発見 - Google Patents

Description

本出願は、一般に、消費者の活動をモニタすることによる、影響力のある消費者の識別および消費者トレンドの発見に関する。

ソーシャルネットワーキングのウェブサイトおよびデジタルコミュニケーションツール（例えば、電子メール、電話、テレビ会議、インスタントメッセージ、ウェブ閲覧、音楽プレイヤ、メディア・プレイヤ、他）のユーザは、ソーシャルネットワークのウェブサイト、他のサイト、または情報共有のアプリケーションにログインしながら、インターネットから様々な異なる形式の媒体を閲覧、視聴またはアクセスすることができる。この媒体は音楽、書籍、音声、映像、写真、テキスト、ブログ、記事、またはいかなるタイプのコンテンツを含んでいてもよい。新しい媒体が出現すると、例えば、動画が得る閲覧回数を調査することにより、ユーザ行動から、どの媒体が人気があるかが示され得る。

広告主および他の利害関係者は、新しい動画、曲または他の媒体が特定の層および時間で人気になるまたは潜在的に人気を有するものとして最初に出現する時を判定するのに役に立つことがわかり得る。出現するトレンドを初期の段階で見つけることができれば、広告主は、トレンドの人気が上昇するのに伴い、広告キャンペーンにトレンドを利用する準備をより良く行うことができる。

しかし、人気は上昇しているが、バイラルとなって既に多くの個人および／またはデバイスで消費されているという段階にはまだ至っていないコンテンツを識別するのは困難である。

このような背景に鑑みて、本開示の各種態様が創案されるものである。

消費者グループ内でコンテンツアイテムの人気がどのように上昇するかを示す模式図である。

コンテンツアイテムの人気を時間の関数として表すグラフである。

図２Ａのグラフの人気の変化を時間の関数として表すグラフである。

本開示の態様による、消費者グループ内のインフルエンサを識別するための方法を示すフロー図である。

本開示の態様による、消費者グループ内でトレンドを発見するための方法を示すフロー図である。

本開示の態様による、相互接続されたデバイスを用いて、インフルエンサを識別しトレンドを発見するための方法を実装した例を示すブロック図である。

［イントロダクション］
特定のアイテムの潜在的な人気は、そのアイテムが１人以上の特別に影響力のある消費者によりプロモーションされているかどうか判定することにより評価することができる。便宜的に、ここでは、この影響力のある消費者を「インフルエンサ」と呼ぶ。コンテンツが「インフルエンサ」によりプロモーションされた後、突然、コンテンツのアイテムに対する関心は、指数関数的に上昇する可能性がある。

この問題には２つの要素がある。第１に、あるタイプのコンテンツに関してどの消費者が「インフルエンサ」であるかを判定しなければならない。第２に、識別されたインフルエンサの行動を追跡し、彼らが初期の段階で何のコンテンツをプロモーションしているかを判定しなければならない。

コンテンツのアイテムの人気の上昇過程は、図１、ならびに図２Ａおよび図２Ｂを参照することで理解することができる。問題のアイテムは、メディアコンテンツのアイテム、例えば、電子的に送信することができる、曲、アルバム、記事、動画、映画、テレビ番組であってもよい。しかし人気のトレンドは、自動車、衣類、食品、飲料、旅行先、レストラン、バー、ナイトクラブ、航空機などの商品やサービスでも発生し得る。アイテムはまた、芸術、科学、文学、政治などの抽象概念も含み得る。トレンドの対象となる可能性のアイテムのリストは基本的に制限がない。理論上、人気のトレンドは名前の付けられ得るものであれば何でも生じる可能性がある。

次の例のために、問題のアイテムを、新しいアーティストによる曲などのメディアコンテンツのアイテムと仮定する。図１は、つながりのある消費者グループでトレンドが上昇する例を図示的に示す。消費者はソーシャルメディアを介して互いにつながっていてもよい。ふたたび例えば、各消費者は他の３人の消費者と何らかの方法で「つながっている」と仮定する。例えば、それらの消費者がフェイスブック（登録商標）などのソーシャルメディアでつながっている場合、各消費者は、３人の「友達」を有することになる。消費者は、例えばコンテンツのアイテムの「いいね！」ボタンをクリックして、コンテンツのアイテムを彼らの友人に推薦することができる。例えば、特定の消費者がコンテンツのアイテムを推薦した場合、その推薦は、その特定の消費者とつながっている３人の他の消費者に送信されると仮定する。

本開示の態様によれば、すべての推薦は同等なわけではない。推薦の効果は、どの特定の消費者が推薦したかによって決まる場合がある。この点を示すために、普通の消費者Ｕ_ｉと「インフルエンサ」Ｉ_ｊの２つのタイプの消費者がいると仮定する。例えば、これらの２つのタイプの違いは次のとおりである。普通の消費者がコンテンツのアイテムを推薦した場合、３人の友達のうち１人しか推薦に反応しないが、インフルエンサがコンテンツのアイテムを推薦した場合、３人の友達すべてが推薦に反応する。例えば、消費者は、推薦されたアイテムを購入もしくはダウンロードするか、またはそのアイテムの推薦を他の消費者に転送することによって推薦に反応することができる。消費者は、推薦されたアイテムに時間を費やす（例えば、推薦されたビデオゲームで遊ぶ）、推薦されたアイテムについてネット上（例えば、ブログやネット上の記事、チャット）に書く、または、ソーシャルメディアサービスを介して、そのアイテムに称賛する（例えば、そのアイテムについて「いいね！」ボタンをクリックする）ことにより推薦されたアイテムに反応することができる。多くの消費者が推薦に反応すればするほど、そのアイテムは人気になる。

図１は、時間の経過とともにインフルエンサがコンテンツのアイテムの人気に与え得る影響を示す。時間の間隔は垂直な破線により示される。推薦に反応がある毎に、アイテムの人気Ｐは１ずつ増える。ある初期時間ｔ_１において、普通の消費者Ｕ_１がコンテンツのアイテムに反応し、３人のつながりのある消費者にそのコンテンツのアイテムを推薦すると仮定する。Ｕ_１は普通の消費者であり、つながっている１人の消費者（Ｕ_２）のみが、ｔ_２において３人にそのアイテムを推薦する。この３人のうち１人（Ｕ_３）のみがｔ_３でインフルエンサＩ_１を含む３人にそのアイテムを推薦する。ｔ_４において、インフルエンサＩ_１の推薦の効果で上昇率は増加する。ｔ_５において、インフルエンサＩ_１からの推薦に普通の消費者Ｕ_４，Ｕ_５ならびに第２のインフルエンサＩ_２が反応する。この第２のインフルエンサＩ_２は人気Ｐの上昇をさらに増大させる。ｔ_６において、普通の消費者Ｕ_４，Ｕ_５からの推薦に普通の消費者Ｕ_６，Ｕ_７がそれぞれ反応する。推薦がより多くのインフルエンサに届くにつれて、人気の割合は指数関数的に上昇し得る。

人気の上昇にいくつかの異なる要因が影響を与え得ることを留意されたい。例えば、インフルエンサがより多くのつながりを有する場合、そのインフルエンサは潜在的により大きなインパクトを有する可能性がある。さらに、インフルエンサがかなりの数の他のインフルエンサとつながっている場合、その相乗効果はアイテムの人気の広がりの初期段階において巨大なものになり得る。例えば、インフルエンサＩ_３がインフルエンサＩ_４，Ｉ_５に推薦した後の人気の大きな高まりに注目されたい。

図２Ａ，図２Ｂのグラフからわかるとおり、ｔ_１〜ｔ_３では、アイテムの人気の上昇は線形である。ｔ_３〜ｔ_５では、より高い割合で線形に増大し、ｔ_６以降は非常に非線形的に増大している。

図１，図２Ａ〜図２Ｂからいくつかのことが理解できる。第１に、人気Ｐの上昇率において、インフルエンサの効果は突然で、劇的な変化であることがわかる。第２に、インフルエンサを前もって識別できれば、消費者によるアイテムの推薦をモニタし、初期段階で、そのアイテムが十分な数のインフルエンサにより推薦されているかどうかを判定することで、新しいアイテムの人気の上昇を予測することが可能である。人気の突然の変化は、例えば図２Ｂに示すように、時間経過における人気の変化率（ΔＰ）のプロットからより簡単に見つけることができることに留意されたい。もちろん、人気Ｐと人気の変化率ΔＰが無限に続くと期待するのは合理的ではないが、影響力のある消費者の中での人気の上昇を初期段階で検出できれば、もしかしたらトレンドを広まる前に見つけ得る可能性がある。この技術は、例えば、メディアコンテンツアイテムのプロモーション、マーケティングおよび広告において非常に役立つ可能性がある。
［消費者のうちのインフルエンサの特定］

本開示の態様によれば、上述のコンセプトは消費者グループ内のインフルエンサを識別するのに利用することが可能である。このようなインフルエンサを識別する方法３００の例を図３Ａに図示的に示す。一般に３０２に示すように、関連情報を収集することができる。具体例を挙げれば、ソーシャルメディアサービスはインフルエンサを識別し、彼らの推薦を追跡するのに必要な情報を収集するように構築することができる。インフルエンサは、ユーザについての個人を特定する情報を得ることなく、任意の数字または別の識別子によって識別され得ることに留意されたい。その代り、次のような関連情報を収集するのに役立つ。

１）任意の消費者はどのようなタイプのアイテムを推薦するか？

２）どのような他の消費者がその任意の消費者から推薦を受けたか？

３）その任意の消費者から推薦を受け取った他の消費者のうち、どのくらいの人数または割合の消費者が、その任意の消費者からの推薦に反応したか？

ソーシャル媒体サービスは、例えば、消費者がアイテムの推薦をした場合、データベースレコードの中に、アイテムの識別子および推薦した消費者およびその推薦を受け取った消費者に結び付いた消費者識別子を格納することにより、質問１）および２）に関連する履歴データを保持することができる。ソーシャルメディアサービスは、この機能を自動的にサーバで実行することができる。このサーバは、推薦の日時など他の関連情報も格納することができる。サーバは推薦を受けたユーザの行動もモニタし、推薦を他のユーザに転送する、推薦されたアイテムを購入する、推薦されたアイテムについて好意的なレビューを書く、またはアイテムに関連する他の適切な活動をすることにより推薦に反応するかどうかを判定することができる。サーバは、データベース内で、これらの情報を推薦した消費者の識別子と結び付けることができる。サーバは定期的にデータベースに照会し、別の消費者から影響を受けた消費者からの推薦の人数または割合を計算することができる。

これらの３つの質問に関連する履歴データを分析することで、任意の消費者がその任意の消費者とつながっている他の消費者に有する影響の度合いや種類を示す図を構築することが可能である。十分な履歴情報で、３０４に示すように、任意の消費者による推薦と他の消費者によるこれらの推薦に対する期待されるアクションとの相関を導き出すことが可能である。期待されるアクションは、アイテムの購入、アイテムのフリーダウンロード、アイテムの他者への推薦などを含むことができる。３０４において任意の消費者の相関を判定することは、大部分は、その任意の消費者による推薦の履歴データとその推薦を受け取った他の消費者の対応する期待されるアクションとの比較の問題である。例えば、任意のカテゴリにおいて、アイテムの人気の履歴データを調査し（例えば、ある時間帯におけるそのカテゴリのアイテムの検索エンジンでのヒット数のデータから判定する。）、アイテムの人気の突然の増大と各突然の増加に先行するいくつかの時間窓における任意の消費者によるアイテムの推薦との間の統計上の相関をとることができる。一貫した強い相関は、その消費者がそのカテゴリにおけるアイテムの人気に影響力を有することを示し得る。

３０４において判定された相関は、次に、３０６に示されるようにその消費者に結び付いた影響情報を判定するのに用いることができる。この影響情報により、任意の消費者があるカテゴリのアイテムに関してインフルエンサであるかどうかを識別することができる。この影響情報はその任意の消費者が他の消費者に有する影響の度合いまたは強さも示すことができる。具体例として、推薦と期待されるアクションとの間の相関が、ある閾値を超える場合、任意の消費者は、インフルエンサとして識別できる。さらに、より強い相関はより強い影響レベルを与える、影響の階層構造があり得る。加えて、音楽、文学またはニュースなどの異なる特定のアイテムのカテゴリでは、異なる影響の度合いがその消費者に結び付き得る。

消費者をインフルエンサと識別すると、その消費者に結び付く影響に関連する情報（ここでは「影響情報」と呼ぶ）は、３０８で示すように電子データベースに格納するか利害関係者に電子フォームで送信することができる。利害関係者の例には、広告主、タレントスカウト、媒体業界（例えば、ラジオ局など）、ソーシャルメディア企業、広報企業、政党、世論調査機関などが含まれ得る。

影響情報の例は、消費者に結び付いた識別子に限られることなく、アイテムの関連するカテゴリのリスト、および関連するカテゴリ毎の対応する影響の評価を含む。例えば、関連するカテゴリは、アイテムのタイプ（例えば、音楽、文学、ニュース、テレビゲーム、電子デバイス、消費者商品など）、またはサブカテゴリ、例えば、音楽、文学もしくはテレビゲームのジャンルによって構成され得る。他の有用な影響情報の例は、「つながっている」消費者の識別子を含むことができる。この場合、「つながりのある消費者」という用語は、一般に任意の消費者と何らかの関係のある他の消費者を示すのに用いられる。例えば、つながりのある消費者は、任意の消費者が定期的に推薦を送る消費者であり得る。あるいは、つながりのある消費者は、任意の消費者と、例えば、隣人、配偶者、職場の同僚、同じ職種の仲間、共通の組織またはソーシャルネットワークのメンバー、フェイスブックの「友達」など、既に知られているまたは知ることができる社会的な関係を有する可能性がある。

影響情報は、ある消費者が他の消費者に与える影響の本質を映し出す可能性がある。例えば、インフルエンサからのアイテムの推薦により、他の消費者も一様にそのアイテムの推薦をするかもしれない。このタイプの影響は役に立つかもしれないが、アイテムの推薦が一様にアイテムの購入をもたらす場合は、より関連性があり得る。

影響情報は、消費者の関連空間においてどこに影響が存在するかを示す「ヒートマップ」の形でまとめて表示することができる。このヒートマップにおいて、関連する消費者の「空間」は、特定の消費者の様々な影響の度合いを異なる色で表す２次元の地図として表示することができる。このような形で情報を表示することにより、影響力のある消費者およびインフルエンサ同士のつながりをより簡単に見つけることができる。

影響情報は、利害関係者の必要に合わせて調整することができる。例えば、利害関係者が音楽のタレントスカウトである場合、そのタレントスカウトに配信する影響情報を、音楽に関連するものに限定することができる。

影響力のある消費者をインフルエンサとして識別したら、３０９に示すようにこのようなインフルエンサ同士のつながりに関する情報を用いて、電子的にプロモーションを標的とすることが可能である。特に、互いにつながっているインフルエンサグループ内の１人以上のインフルエンサが使用しているデバイスを標的とした電子的プロモーションが可能である。このプロモーションは、オープンシステム（ウェブ等）またはクローズドシステム（フェイスブック等）上のクッキーおよびバナー広告と連動して実行することができる。このプロモーションを標的とすることは、例えば、インフルエンサグループ内のあるインフルエンサのウェブサイトでのプロモーションに関連する１つの広告に戦略的にクッキーを配置することにより実行することができる。

つながっているインフルエンサグループを標的とすることにより、プロモーションキャンペーンはつながっているインフルエンサを標的とされたリソースに効率的かつ効果的に的を絞ることができる。インフルエンサ同士のつながりは、プロモーションが「バイラル」トレンドを引き起こす可能性を増大させる。
［インフルエンサ間の活動をモニタすることによるトレンドの発見］

本開示の態様によれば、消費者グループの影響情報は、図３Ｂに記載した方法３１０によってトレンドを発見するのに用いることができる。一般的に言えば、インフルエンサは、３１２で示したように、例えば、図３Ａの方法３００に関して上記のように、識別される。消費者の大きな集団の中からインフルエンサが識別されると、これらのインフルエンサのオンライン活動は、３１４に示すようにモニタすることができる。具体例として、任意のソーシャルメディアサービス（例えば、フェイスブック、ツイッターなど）のメンバーである消費者は、オンライン活動を介して、関連する推薦、購入またはダウンロードを行うことができる。この活動に関する情報（例えば、推薦された、購入された、またはダウンロードされたアイテム）はソーシャルメディアサービスによって運用される１つ以上のサーバを介して処理することができ、ソーシャルメディアサービスによって、または、ソーシャルメディアサービスのために管理されるデータベースに記録することができる。

データベース内の情報のうち識別されたインフルエンサの活動に関する部分は、３１６に示すようにトレンドを判定するために分析することができる。例えば、トレンドを識別する方法は、１人以上のインフルエンサを含む消費者グループの中であるコンテンツアイテムの人気の上昇を判定することを含むことができる。これは、例えば、図１および図２Ａ〜図２Ｂに関して上述のように消費者グループ中の推薦を追跡することにより行うことができる。トレンドに関する情報はコンピュータ可読媒体に格納、および／または３１８に示す利害関係者に送信することができる。

具体例として、影響力のある消費者のあるグループが互いにつながっていることが知られていると仮定する。さらに、影響力のある消費者はそれぞれあるタイプの音楽に関して影響を有する多数の他の消費者につながっていると仮定する。この情報は、上記の手法を用いて判定され得る。広告主、タレントスカウト、またはラジオ局などの利害関係者が音楽における次のトレンドを見つけたい場合、関連するインフルエンサのオンライン活動は、音楽アーティストまたは作品が一般に知られる前に、どのアーティストまたは作品がこれらのインフルエンサにより強く推薦されていたかを判定するためにモニタすることができる。具体的には、インターネット検索エンジンでそのアーティストの名前を検索したヒット数を、一般に有名だと受け入れられているアーティストの名前の検索に基づくことができるある閾値レベルと比較することにより、そのアーティストが有名であるかどうか判定することが可能である。例えば、音楽分野において選んだ何人かのインフルエンサが「ザブラックキーズ」のニューアルバムを推薦していると仮定する。さらに一般的な検索エンジンにおいて「レディガガ」の検索結果が約３億ヒットであり、「ザブラックキーズ」の検索結果が約１６０万ヒットだと仮定する。検索時点において、「ザブラックキーズ」は一般に知られていないと推論するのが合理的である。

識別されたインフルエンサが強く推薦しているアーティスト達とそれらのアーティスト達の一般的な人気を互いに関係づけることにより、アーティストが一般に知られる前に人気のトレンドを発見することが可能である。例えば、任意の期間でインフルエンサによりどのアーティストがもっともよく推薦されていたかを判定することができる。インフルエンサによりもっとも多く推薦されているアーティスト達が、例えば、上記の検索エンジンの結果に基づいて、一般に知られていないと判定される場合、これらのアーティスト達は次に利害関係者により大規模にプロモーションされると識別することができる。利害関係者は、消費者の母集団の中のインフルエンサによる推薦の上昇パターンから識別された潜在的なトレンドを知ることができる。

一部の実装では、利害関係者は、さらにトレンドを促進のための行動を起こす、またはトレンドを利用する、例えば、３１９に示すようにトレンドを促進する、ことによりトレンドに影響を与えることを望むことができる。例えば、曲、記事、または報道記事などメディアコンテンツのアイテムに関するトレンドが見つかった場合、利害関係者は、認識され、かつ少なくとも１つの広告によって推薦されたアイテムを含むメディアファイルを作成することができる。次に、その媒体ファイルを標的となる受信者の所有しているデバイスに、例えば、電子メール、ポップアップ広告、ゲーム内広告などによって、電子的に送ることができる。標的となる受信者は、インフルエンサである消費者またはインフルエンサとつながっている消費者から選択されてよい。

特に、上記のように、互いにつながっているインフルエンサグループ内の１人以上のインフルエンサが使用しているデバイスを電子的にプロモーションの標的とすることが可能である。このプロモーションは、オープンシステム（ウェブ等）またはクローズドシステム（フェイスブック等）のクッキーおよびバナー広告と連動して実行することができる。このプロモーションの標的とすることは、例えば、インフルエンサグループ内のあるインフルエンサのウェブサイトでのプロモーションに関連する１つの広告に戦略的にクッキーを配置することにより実行することができる。
［インフルエンサを識別し、トレンドを発見するためのデバイスの使用］

本開示の特定の態様によれば、上述の方法は１つ以上の適切に構成された電子コンピューティングデバイス上に実装することができる。具体例として、図４に示すように、サーバ４０１は、メモリ４０４と結合したプロセッサ４０２を含むことができる。このメモリ４０４または他の非一時的記憶媒体は、プロセッサ４０４が記憶媒体から情報を読み込み、記憶媒体へ情報を書き込みできるように、プロセッサ４０４と結合することができる。また、この記憶媒体は、プロセッサ４０２と一体化することもできる。このプロセッサと記憶媒体は、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）の中に組み込むこともできる。また、このプロセッサとメモリは、別々の構成要素とすることもできる。このプロセッサと記憶媒体は、図３Ａの方法３００および／または図３Ｂの方法３１０を実装できるアプリケーションまたは命令セットを実行するために用いられるネットワークエンティティの別々の構成要素とすることもできる。このアプリケーションは、プロセッサ４０２が理解できるコンピュータ言語のソフトウェアでコーディングし、メモリ４０４などの非一時的コンピュータ可読媒体に格納することができる。このコンピュータ可読媒体は、メモリに格納されるソフトウェアに加えて、有形のハードウェア構成要素を含む非一時的コンピュータ可読媒体とすることもできる。さらに、ソフトウェアモジュール４０６は、プロセッサ４０２が実行することができるソフトウェア命令を含む、サーバ４０１の一部である別のエンティティとすることができる。上記の構成要素に加えて、サーバ４００は、ネットワーク４１２を介して通信信号を送信および／または受信するように構成された送信機および／または受信機が付属したインターフェース４１０も含むことができる。このネットワークは、有線もしくは無線データ通信ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどの広域ネットワーク（ＷＡＮ）、モバイルデータ通信ネットワーク、または他の類似するネットワークであってもよい。

１つの例によれば、コンテンツサーバ４０１は、ソーシャルネットワークウェブサイト（例えば、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）等）、コンテンツ共有ウェブサイト（例えば、ＨＵＬＵ（登録商標）、ＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標）等）、ゲームサイト（例えば、ＰＬＡＹＳＴＡＴＩＯＮ（登録商標）、ＧＡＩＫＡＩ（登録商標）等）、スタンドアローンもしくは独立したウェブサイトまたは他のいかなるタイプのウェブサイト、ネットワーク、プラットフォーム、それらをまとめたものとすることができる。ユーザは、彼または彼女の個人アカウントにログインし、検索または特定のオプションを用いてコンテンツタイトル間を移動することができる。このユーザは、彼または彼女のアカウントにログインしている間、コンテンツサーバ４０１に彼または彼女自身のコンテンツをアップロードすることもできる。

本開示の態様によれば、ユーザ情報は、上記の方法の目的で、サーバ４０１によって収集および配信することができる。特に、消費者に関連する関連情報は、ネットワーク４１２または他のコンピュータを介してサーバ４０１と通信し得る、消費者が操作する電子デバイスから得ることができる。

このユーザデバイスは、パーソナルコンピュータ４１４、ラップトップ４１６、タブレットコンピュータ４１８、無線または携帯電話４２０であり得る。さらに、適したユーザデバイスの具体例は、ＰＤＡ、ゲーム機、携帯ゲーム機、クライアント、サーバ、または、プロセッサもしくはメモリが本開示の態様に関する機能を実行できるかどうかにかかわらず、プロセッサおよび／もしくはメモリを備える任意のデバイスを含む。

ユーザデバイス４１４〜４２０を操作しているユーザは、メディアコンテンツに結び付いた表示インターフェース上のメディア・プレイヤに内蔵される様々な通信媒体のいずれかを介してサーバ４０１と交信することができる。例えば、媒体プラグインは、オンラインソーシャルネットワーキングウェブサイト（例えば、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）、ＬＩＮＫＥＤＩＮ（登録商標）等）、例えば、ＧＭＡＩＬ（登録商標） Ｃｈａｔ、ＩＮＳＴＡＮＴ ＭＥＳＳＥＮＧＥＲ（登録商標）ｃｈａｔ、ＩＣＱ（登録商標）ｃｈａｔ、ＳＭＳ ｃｈａｔなどのチャットアプリケーション、電子メールアプリケーション、音声統合システム（例えば、電話、ＩＰ電話、デジタル音声ネットワーク等）または他のいかなるリアルタイムデジタル通信媒体と一体化することができる。これらのサービスのユーザがコンテンツアイテムを推薦、または推薦されたものをダウンロード、購入もしくはそれ以外の反応をした場合、サーバ４０１は推薦、ダウンロード、購入またはその他の反応に関する関連情報をデータベース４０８に記録することができる。

記載された例では、関連するデータは集中型サーバ４０１によって収集されるが、本開示の態様はこの実装に限定されない。また、上述の操作の一部または全部はユーザデバイスによってすべてまたは部分的に実装することができる。例えば、初期操作として、ユーザデバイス４１４のユーザは、所望のメディアコンテンツアイテムを識別する第１のデバイスとすることもできる。例えば、その媒体またはコンテンツのアイテムは、音声、映像、画像、香り等の１つ以上または、デバイスを操作している、および／またはデバイスの近くにいるユーザの五感のうち１つ以上の感覚によって識別できる、いかなるコンテンツを含むことができる。

動作時に、ユーザデバイス４１４は所望のメディアコンテンツをサーバ４０１から探す、またはサーバ４０１へアップロードすることができる。このユーザデバイス４１４は、ユーザが通信媒体（例えば、ＳＭＳ、電子メール、インスタントメッセージ、ウェブサイト提携、ソーシャルネットワーキングウェブサイト、ブログ等）を介して、ユーザが気に入った、望ましい、または他のユーザと共有したいゲーム、ビデオクリップ、曲、画像等を識別することができた。ユーザデバイス４１４は、所望のメディアコンテンツ（または、コンテンツをダウンロードする場所へのリンク）を、コンテンツのタイプ、コンテンツのレーティング（一般閲覧者、成人閲覧者、職場にふさわしい等）に関する指標を含むメッセージを添付して送信することができる。ユーザは、単純に、コンテンツが気に入った、望ましい、または好ましい等を示すメッセージだけを送ることもでき、それにより彼または彼女のプロフィールは最近識別したコンテンツを反映して更新される。

サーバ４１０は、ユーザデバイス４１４が最初にそのコンテンツを識別した時刻ならびにその好み、およびカテゴリ（すなわち、「好き」と「嫌い」、「音楽」と「動画」等）をユーザアカウントに記録することができる。

サーバ４０１が記録できる他の指標は、コンテンツが消費された（すなわち、視聴された、閲覧された、ストリーミング再生された、ダウンロードされた、または容認された）かどうかである。「消費された」という用語は受信すること、処理すること、再生すること、表示すること、および／または、媒体ファイル全体またはセッションを占有することを表すことができる。他のユーザデバイス４１４，４１６，４１８，４２０，４２４は、特定のメディアコンテンツアイテムの好ましさを示すメッセージをサーバ４０１に送信することもできる。より多くのユーザがメディアコンテンツを気に入ったこと、または望ましいことを示すにつれて、サーバ４０１はそれらのユーザアカウントを記録し、デバイス４１４，４１６，４１８，４２０，４２４のいずれかが、例えば、図３Ａに関して上記のように、「インフルエンサ」と結び付いているかどうかを調べることができる。

サーバ４０１は、例えば、図３Ｂに関して上記のように、デバイス４１４，４１６，４１８，４２０，４２４のユーザ内の「インフルエンサ」の中の活動をモニタすることによって、そのコンテンツが近い将来、「バイタル」になるか、または人気になりそうかどうかを判定するために調査することもできる。ある実装では、インフルエンサがトレンドの促進に協力する場合、インフルエンサは報酬を受け取ることができる。例えば、ユーザデバイス４１４，４１６，４１８，４２０，４２４が受信したメッセージに結び付いた各ユーザアカウントは、新しいコンテンツを識別したことにより、彼らの評価（例えば、好き、嫌い、共有等）、時間（例えば、時間、分、秒、日、月、年）に基づきクレジットを受け取ることができる。ある実装では、アイテムをプロモーションした最初のユーザは、その後コンテンツが引き続いて人気となるか、または広告収入が発生した場合、ヘッドハンター報酬またはクレジットを受け取ることができる。

他のユーザデバイスがアイテムを消費するにつれて、メディアコンテンツアイテムの人気は上昇することができる。例えば、他のデバイス４１６，４１８，４２０のあるデバイスのユーザは、彼らの結び付いたユーザアカウントのプロフィールを介して、所望のコンテンツアイテムを気に入った、または他の人が閲覧するに値すると記録すべき（すなわち、５つ星の高評価）旨、サーバ４０１に通知することができる。このサーバ４０１は、アイテムが気に入ったことを示すユーザに関する情報を比較して、所望のメディアコンテンツがある日時、およびあるユーザ年齢層（すなわち、１５歳〜１８歳、１８歳〜２４歳、２５歳〜３５歳等）または、国のある地域（すなわち、北部、南部、中西部等）もしくは、特定の場所（すなわち、学生街）で人気になっていることを識別することができる。あるユーザ４１６，４１８，４２０は、特定の地域または大学キャンパスなど一般的な場所４２２で見つけることができ、サーバ４０１がコンテンツを「潜在的に価値がある」または広告に値する将来性を有すると判定するのに必要な消費率または利用率の閾値量を提供することができる。デバイス４２４のユーザの場合のような他の利害関係のあるユーザは、異なるまたは「他の」場所４２６にいることができる。サーバ４０１は、一般的な場所４２２のある層で特に価値があると識別されたコンテンツアイテムを他の場所４２６のユーザにプロモーションすることができる。サーバ４０１は、特定の場所または全消費の閾値量または両方の組み合わせから、ある総数の消費者を有するコンテンツを価値があると識別できる。

特定のメディアコンテンツタイトルの消費率がより強くなる、またはサーバ４０１が認識する消費率の閾値量を超えると、次に、相互参照機能または手順が実行され、コンテンツがコンテンツサーバ４０１で受信したフィードバックに基づくものと同程度の人気になることを保証することができる。一つの例では、コンテンツサーバ４０１はユーザデバイス４１４〜４２０に結び付いたあるユーザまたは他のユーザのユーザアカウントを識別し、「コメディコンテンツＸ」、「ロックバンドＸ」などの新しいコンテンツは、またはその他いかなる現存する所望のメディアコンテンツは、実際に人気が上昇しており、ネット上での人気が増大していることを保証することができる。この相互参照機能は、デバイス４１４〜４２０および４２４のユーザのうちの１人以上のインフルエンサの最近のオンライン行動から独立していることが望まれることが多い。この独立したオンライン相互参照操作の例は、ソーシャルメディアサービス、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）、ＧＯＯＧＬＥ（登録商標）、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）など、または、ＧＯＯＧＬＥ（登録商標）などの検索エンジン上で行われている検索または書き込みを含むことができる。

上記の実装は、いくつか変更することが可能である。具体例として、サーバ４０１は、ユーザによって識別された所望のメディアコンテンツアイテムに基づいてエンドユーザ端末に、メディアコンテンツをプロモーションするように構成することができる。このエンドユーザデバイス４１４〜４２０は対応するユーザアカウントと結び付いた目標に設定されたユーザデバイスとすることができる。ユーザアカウントと結び付いたユーザプロフィール情報はデータベース４０８に格納することができる。ユーザプロフィール情報は、ユーザアカウントと結び付いたユーザの好みに基づいて、このユーザアカウントがプロモーションするメディアコンテンツのふさわしい受信者である可能性を示すことができる。特に、このユーザプロフィール情報は、ある特定のユーザが上述のように、何らかの形でインフルエンサとつながっているかどうかを示すことができる。ユーザアカウントの好み情報と結び付いたユーザデバイスは、ユーザアカウント情報の１つ以上の特徴に基づいて、プロモーションするメディアコンテンツの標的とされた受信者となることができる。

本開示のある追加の態様によれば、消費者は、後に人気が出る、または広告目的として利益が出るより抜きの媒体タイトルを識別することで報酬を受け取ることができる。コンテンツタイトルがサーバ４０１に提出され、または認識され、そのタイトルが後にバイタルになる毎に、コンテンツウェブサイトのユーザアカウントはある量のクレジットを得ることができる。消費者が、最終的に人気が出るタイトルを提供するのに失敗した場合、公正を期すために、消費者のアカウントのクレジットをある程度減らし、このコンテンツプロモーション機能の過剰な利用を避けるためフィルターすることができる。

ここに記載または記述したいかなる活動または操作は、直接ハードウェアとして、プロセッサにより実行されるコンピュータプログラムとして、および／または、それらの組み合わせとして実現することができる。コンピュータプログラムは、記憶媒体などの非一時的コンピュータ可読媒体に組み込むことができる。例えば、コンピュータプログラムは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、読み出し専用のコンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）、または当該技術分野で周知のいかなる他の形の記憶媒体に組み込むことができる。

本発明の好ましい実施形態を記載したが、広範な均等物および改変（例えば、プロトコル、ハードウェア、デバイス、ソフトウェア、プラットフォーム等）を考察すると、記載した実施形態は例示に過ぎず、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲によってのみ定義されることが理解されるべきである。

Claims (26)

1. プロセッサと、前記プロセッサに結合されたメモリと、前記メモリに格納され、前記プロセッサで実行可能な、プロセッサ実行可能命令とを含むコンピュータシステムにおいて、命令が前記プロセッサによって実行されたときに実装される方法であって、
   前記コンピュータシステムが、ネットワークを介して通信するように構成された複数の電子デバイスによって生成され、他の消費者に対する特定の消費者の影響に関連する、前記特定の消費者の関連情報を収集するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記複数の電子デバイスの各特定の消費者について、当該消費者の前記関連情報と１つ以上のアイテムとの間の相関および前記相関による影響情報を判定するステップとを含み、
   前記コンピュータシステムが、影響情報を１つ以上の記憶デバイスに格納するか、または前記影響情報を１つ以上の電子デバイスに送信するステップと、
   前記コンピュータシステムが、互いにつながっているインフルエンサグループ内の、１人以上のインフルエンサが利用するデバイスを電子的にプロモーションの標的とするステップと
   を含み、
   前記関連情報は前記特定の消費者から受け取ったアイテムの推薦に対して、推薦されたアイテムを購入もしくはダウンロードする、推薦されたアイテムに時間を費やす、推薦されたアイテムについてネット上に書く、または、ソーシャルメディアサービスを介して、推薦されたアイテムを称賛することにより推薦されたアイテムに反応した他の消費者の人数または割合を含む、方法。
2. 前記関連情報は、前記特定の消費者によって１人以上の他の消費者に推薦されたアイテムのタイプを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記関連情報は、前記特定の消費者からアイテムの推薦を受け取った１人以上の他の消費者を識別する情報を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記プロモーションの標的とするステップは、前記インフルエンサグループ内のインフルエンサのウェブサイト上の前記プロモーションに関連する広告のために戦略的にクッキーを配置することを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記相関の判定は、任意のカテゴリの１つ以上のアイテムの人気の履歴データを調査すること、および前記１つ以上のアイテムの突然の人気の増加と前記突然の増加に先行する時間窓において特定の消費者による前記１つ以上のアイテムの推薦との間の統計上の相関を調べることを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記影響情報は、前記消費者と結び付いた識別子、１つ以上の関連するアイテムのカテゴリのリスト、および関連カテゴリ毎に対応する影響の評価を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記１つ以上の関連カテゴリは、前記アイテムのタイプによってまとめられている、請求項５に記載の方法。
8. 前記影響情報は、前記特定の消費者と関係を有する１人以上のつながりのある消費者の識別子を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記１人以上のつながりのある消費者は、前記特定の消費者から定期的に推薦を送られている１人以上の他の消費者を含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記１人以上のつながりのある消費者は、前記特定の消費者と既に知られているまたは知ることができる社会的な関係を有する１人以上の他の消費者を含む、請求項８に記載の方法。
11. 前記影響情報は、ヒートマップの形式で表示するためにまとめられている、請求項１に記載の方法。
12. デバイスであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに結合されたメモリと、
    前記メモリに格納され、前記プロセッサで実行可能な、プロセッサ実行可能命令とを含み、命令は、前記プロセッサによって実行されたときに、方法を実装するように構成され、
    前記方法が、
    ネットワークを介して通信するように構成された複数の電子デバイスによって生成され、他の消費者に対する特定の消費者の影響に関連する、前記特定の消費者の関連情報を収集するステップと、
    前記複数の電子デバイスの各特定の消費者について、当該消費者の前記関連情報と１つ以上のアイテムとの間の相関および前記相関による影響情報を判定するステップとを含み、
    影響情報を１つ以上の記憶デバイスに格納するか、または前記影響情報を１つ以上の電子デバイスに送信するステップと、
    互いにつながっているインフルエンサグループ内の、１人以上のインフルエンサが利用するデバイスを電子的にプロモーションの標的とするステップと
    を含み、
    前記関連情報は前記特定の消費者から受け取ったアイテムの推薦に対して、推薦されたアイテムを購入もしくはダウンロードする、推薦されたアイテムに時間を費やす、推薦されたアイテムについてネット上に書く、または、ソーシャルメディアサービスを介して、推薦されたアイテムを称賛することにより推薦されたアイテムに反応した他の消費者の人数または割合を含む、デバイス。
13. コンピュータ実行可能命令を格納している非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されたときに、方法を実装するように構成され、
    前記方法が、
    ネットワークを介して通信するように構成された複数の電子デバイスによって生成され、他の消費者に対する特定の消費者の影響に関連する、前記特定の消費者の関連情報を収集するステップと、
    前記複数の電子デバイスの各特定の消費者について、当該消費者の前記関連情報と１つ以上のアイテムとの間の相関および前記相関による影響情報を判定するステップとを含み、
    影響情報を１つ以上の記憶デバイスに格納するか、または前記影響情報を１つ以上の電子デバイスに送信するステップと、
    互いにつながっているインフルエンサグループ内の、１人以上のインフルエンサが利用するデバイスを電子的にプロモーションの標的とするステップと
    を含み、
    前記関連情報は前記特定の消費者から受け取ったアイテムの推薦に対して、推薦されたアイテムを購入もしくはダウンロードする、推薦されたアイテムに時間を費やす、推薦されたアイテムについてネット上に書く、または、ソーシャルメディアサービスを介して、推薦されたアイテムを称賛することにより推薦されたアイテムに反応した他の消費者の人数または割合を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
14. プロセッサと、前記プロセッサに結合されたメモリと、前記メモリに格納され、前記プロセッサで実行可能な、プロセッサ実行可能命令とを含むコンピュータシステムにおいて、命令が前記プロセッサによって実行されたときに実装される方法であって、
    前記コンピュータシステムが、過去の消費者の行動に関する履歴情報から複数の消費者から１人以上のインフルエンサを識別するステップと、
    前記コンピュータシステムが、１つ以上のアイテムのカテゴリに関して、前記１人以上のインフルエンサの最近のオンライン行動から情報を収集するステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記１つ以上のカテゴリの１つ以上の特定のアイテムに関するトレンドを識別するステップと、
    前記コンピュータシステムが、前記トレンドに関する情報を１つ以上の記憶デバイスに格納するか、または前記情報を１つ以上の電子デバイスに送信するステップと
    を含み、
    前記過去の消費者の行動に関する履歴情報は特定の消費者から受け取ったアイテムの推薦に対して、推薦されたアイテムを購入もしくはダウンロードする、推薦されたアイテムに時間を費やす、推薦されたアイテムについてネット上に書く、または、ソーシャルメディアサービスを介して、推薦されたアイテムを称賛することにより推薦されたアイテムに反応した他の消費者の人数または割合を含む、方法。
15. 互いにつながっているインフルエンサグループ内の１人以上のインフルエンサにより用いられるデバイスを、電子的に前記トレンドに関するプロモーションの標的とするステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記１人以上のインフルエンサを識別するステップが、
    ネットワークを介して通信するように構成された複数の電子デバイスによって生成され、他の消費者に対する特定の消費者の影響に関連する、前記特定の消費者の関連情報を収集するステップと、
    前記複数の電子デバイスの各特定の消費者について、当該消費者の前記関連情報と１つ以上のアイテムとの間の相関および前記相関による影響情報を判定するステップとを含み、
    影響情報を１つ以上の記憶デバイスに格納するか、または前記影響情報を１つ以上の電子デバイスに送信するステップと、
    を含む、請求項１４に記載の方法。
17. 広告およびある識別されたトレンドに関連するコンテンツを含む媒体を１人以上の標的とされる受信者に送信するステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
18. 前記標的とされる受信者が、前記１人以上のインフルエンサにつながっている消費者から選択される、請求項１７に記載の方法。
19. メディアファイルが、前記標的とされる受信者が所有する１つ以上のデバイスに電子的に送信される、請求項１７に記載の方法。
20. 前記トレンドを識別するステップは、前記１人以上のインフルエンサを含む複数の消費者グループの中のコンテンツアイテムの人気の上昇を判定するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
21. 前記人気の上昇を判定するステップは、１つ以上のアイテムの人気を示す前記消費者グループに関連する１つ以上のデバイスからユーザ情報を受信するステップを含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記ユーザ情報は、コンテンツのアイテムおよびユーザアカウントを識別する少なくの１つの識別子を含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記インフルエンサが前記トレンドの促進に協力した場合、前記インフルエンサの１人以上が所有する１つ以上のアカウントに報酬を与えるステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
24. オンライン相互参照機能を実装することにより、前記トレンドを検証するステップをさらに含み、前記相互参照機能は、前記１人以上のインフルエンサの最近のオンライン行動から独立していることをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
25. プロセッサと、
    前記プロセッサに結合されたメモリと、
    前記メモリに格納され、前記プロセッサで実行可能な、プロセッサ実行可能命令とを含み、命令は、前記プロセッサによって実行されたときに、方法を実装するように構成され、
    前記方法が、
    過去の消費者の行動に関する履歴情報から複数の消費者から１人以上のインフルエンサを識別するステップと、
    １つ以上のアイテムのカテゴリに関して、前記１人以上のインフルエンサの最近のオンライン行動から情報を収集するステップと、
    前記１つ以上のカテゴリの１つ以上の特定のアイテムに関するトレンドを識別するステップと、
    前記トレンドに関する情報を１つ以上の記憶デバイスに格納するか、または前記情報を１つ以上の電子デバイスに送信するステップと
    を含み、
    前記過去の消費者の行動に関する履歴情報は特定の消費者から受け取ったアイテムの推薦に対して、推薦されたアイテムを購入もしくはダウンロードする、推薦されたアイテムに時間を費やす、推薦されたアイテムについてネット上に書く、または、ソーシャルメディアサービスを介して、推薦されたアイテムを称賛することにより推薦されたアイテムに反応した他の消費者の人数または割合を含む、デバイス。
26. コンピュータ実行可能命令を格納している非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されたときに、方法を実装するように構成され、
    前記方法が、
    過去の消費者の行動に関する履歴情報から複数の消費者から１人以上のインフルエンサを識別するステップと、
    １つ以上のアイテムのカテゴリに関して、前記１人以上のインフルエンサの最近のオンライン行動から情報を収集するステップと、
    前記１つ以上のカテゴリの１つ以上の特定のアイテムに関するトレンドを識別するステップと、
    前記トレンドに関する情報を１つ以上の記憶デバイスに格納するか、または前記情報を１つ以上の電子デバイスに送信するステップと
    を含み、
    前記過去の消費者の行動に関する履歴情報は特定の消費者から受け取ったアイテムの推薦に対して、推薦されたアイテムを購入もしくはダウンロードする、推薦されたアイテムに時間を費やす、推薦されたアイテムについてネット上に書く、または、ソーシャルメディアサービスを介して、推薦されたアイテムを称賛することにより推薦されたアイテムに反応した他の消費者の人数または割合を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。