Системы и способы для проектирования экспериментов

Изобретение относится к способам и системам для проектирования эксперимента с помощью компьютера. Техническим результатом является повышение достоверности результата эксперимента с использованием количественной оценки причинной связи между независимыми и зависимыми переменными параметрам эксперимента. Компьютер может выбирать одну или несколько независимых и/или зависимых переменных эксперимента или может помогать пользователю в выборе независимых и/или зависимых переменных. Формирование контрольной и экспериментальной групп, рандомизацию и/или блокирование для уменьшения влияния искажающих факторов выполняют компьютером на основе вводимых пользователем данных или автоматически. 2 н. и 7 з.п. ф-лы, 12 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее изобретение относится к способам и системам проектирования экспериментов, обеспечивающих достоверные результаты.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Эксперименты обычно проводятся для определения опытным путем наличия связей между двумя или более переменными. Как правило, эксперимент начинается с формулирования одной или нескольких гипотез, утверждающих, что существует связь между одной или несколькими независимыми переменными и одной или несколькими зависимыми переменными. Например, исследователь в фармацевтической компании может сформулировать гипотезу о том, что количество нового лекарства, принимаемого пациентами, будет связано с их артериальным давлением. Независимыми переменными являются параметры, определяемые или управляемые экспериментатором в ходе эксперимента (например, количество и/или частота введения лекарства пациентам). Зависимыми переменными являются параметры, предположительно зависящие от значения независимых переменных (например, артериальное давление пациентов). Затем проводят эксперимент, чтобы определить, есть ли на самом деле зависимость между независимыми и зависимыми переменными (например, связано ли количество лекарства, принимаемого пациентами, с их артериальным давлением).

На зависимую переменную могут также оказывать влияние искажающие факторы (нечто, что изменяется систематически вместе с уровнем независимой переменной). Эти искажающие факторы не представляют основного интереса в эксперименте, но они могут влиять на зависимые переменные. Пример, в качестве таких искажающих факторов могут быть: регрессия к среднему значению, "эффект порядка", "эффект пола", "эффект потолка", эффект Хоторна и требуемые характеристики. Из-за искажающих факторов становится невозможным узнать, какой фактор (переменная) вызвал любое наблюдаемое изменение зависимой переменной (переменных). Тем самым наличие искажающих факторов, не контролируемых должным образом в ходе эксперимента, делает невозможными статистические выводы о причинно-следственных связях между независимыми и зависимыми переменными. Различные типы экспериментов могут различаться по способу и степени, до которой они способны уменьшить или устранить влияние искажающих факторов. Термин «истинный эксперимент» обозначает эксперимент, при котором:

1. Существует по меньшей мере два уровня независимой переменной.

2. Отсчеты определены случайным образом относительно уровней независимой переменной. То есть каждый отсчет в эксперименте берется с одинаковой вероятностью относительно уровней независимой переменной.

3. Существует некий способ контроля или устранения влияния искажающих факторов.

Эксперименты, в которых отсутствует любая из трех вышеперечисленных особенностей, не являются истинными экспериментами и часто называются квазиэкспериментами или корреляционными исследованиями. Только истинные эксперименты позволяют сделать статистические выводы по поводу причинно-следственных связей между независимыми и зависимыми переменными. Квазиэксперименты и корреляционные исследования позволяют установить соотношения между независимыми и зависимыми переменными, но невозможно определить, обусловлены ли эти соотношения причинно-следственными связями в действительности. Различные типы экспериментов (в том числе истинные эксперименты) были описаны, например, в Campbell, D.T., & Stanley, J.C. (1963) Experimental and quasi-experimental designs for research, Chicago: Rand McNally. Ha данные, полученные при истинном эксперименте, практически не влияют искажающие факторы. Однако сложность проектирования истинного эксперимента, в достаточной степени контролирующего или устраняющего влияние искажающих факторов, может быть значительной.

Также желательно проектировать эксперименты, обладающие значительной степенью внутренней и внешней достоверности. Внутренняя достоверность отражает уверенность в том, что независимые переменные вызвали любые наблюдаемые различия в зависимых переменных. Внешняя достоверность отражает уверенность в том, что наблюдавшееся в ходе эксперимента соотношение между независимой и зависимой переменными будет сохраняться в условиях или ситуациях, отличных от условий эксперимента. Проектирование истинного эксперимента с достаточной внутренней и внешней достоверностью может оказаться кошмаром для исследователей, которые обладают лишь ограниченными знаниями принципов статистических исследований и принципов проектирования экспериментов. В этой связи желательны системы и способы, обеспечивающие исследователям упрощенный подход к проектированию истинных экспериментов.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Настоящее изобретение относится к системам и способам проектирования экспериментов. Один вариант осуществления изобретения включает в себя способ проектирования эксперимента с помощью компьютера, позволяющего определить, является ли эксперимент истинным экспериментом.

В соответствии с различными подходами компьютер может выбирать одну или несколько независимых переменных и/или может выбирать одну или несколько зависимых переменных. Компьютер может автоматически формировать одну или несколько контрольных групп эксперимента и/или одну или более экспериментальных групп эксперимента, в том числе автоматически рандомизировать экспериментальные или контрольные группы. В некоторых реализациях компьютер может применять методы (например, блокирования или компенсации), направленные на уменьшение влияния одного или нескольких искажающих факторов.

В соответствии с другими подходами компьютер может помогать пользователю на различных этапах, связанных с экспериментом. Например, компьютер может помогать пользователю в выборе одной или нескольких независимых переменных и/или одной или нескольких зависимых переменных. Компьютер может помогать пользователю в формировании по меньшей мере одной контрольной группы и одной экспериментальной группы. Компьютер может помогать пользователю в рандомизации отсчетов контрольной и экспериментальной групп и может альтернативно или дополнительно применять методы уменьшения влияния одного или нескольких искажающих факторов в эксперименте.

Другой объект изобретения относится к осуществлению эксперимента. Компьютер может автоматически управлять проведением эксперимента или может выполнять различные функции, помогая пользователю в проведении эксперимента.

Еще один объект изобретения относится к анализу результатов истинного эксперимента. Некоторые реализации позволяют проводить анализ автоматически с помощью компьютера. В других вариантах осуществления компьютер помогает пользователю при анализе результатов эксперимента.

Еще один вариант осуществления изобретения относится к системе проектирования эксперимента, содержащей процессор проектирования эксперимента, выполненный с возможностью определения: является ли эксперимент истинным экспериментом. В некоторых реализациях процессор может быть выполнен с возможностью выбора по меньшей мере одной независимой переменной или одной зависимой переменной эксперимента. Процессор проектирования эксперимента может быть выполнен с возможностью формирования по меньшей мере одной контрольной группы или одной экспериментальной группы эксперимента, в том числе для выполнения рандомизации и блокирования.

В некоторых реализациях система может помогать пользователю в осуществлении различных функций, связанных с экспериментом. В этих реализациях система содержит пользовательский интерфейс, выполненный с возможностью ввода данных пользователем. Упомянутый процессор может быть выполнен с возможностью помощи пользователю в выборе по меньшей мере одной независимой переменной или одной зависимой переменной эксперимента с помощью данных, введенных пользователем. Этот процессор может быть выполнен с возможностью помощи пользователю в выборе по меньшей мере одной контрольной группы или одной экспериментальной группы эксперимента на основании введенных пользователем данных и может также помогать пользователю в рандомизации групп и в применении блокирования для уменьшения влияния одного или нескольких искажающих факторов в эксперименте на основании данных, введенных пользователем.

В соответствии с еще одним объектом изобретения система может содержать блок проведения эксперимента, выполненный с возможностью управления проведением эксперимента эксперимента, и/или блок анализа, выполненный с возможностью анализа результатов эксперимента. Осуществление и/или анализ данных эксперимента могут выполняться системой автоматически или с помощью введенных пользователем данных.

В одной из реализации эксперимент осуществляется в виде цифрового рекламно-информационного эксперимента. В другом варианте осуществления эксперимент включает в себя рекламное сообщение.

Представленное выше раскрытие сущности заявляемого изобретения не предполагает описание каждого варианта его осуществления. Преимущества и достигаемый результат, а также более полное понимание сущности изобретения станут очевидными и понятными из последующего подробного описания и формулы изобретения, рассматриваемых в сочетании с прилагаемыми чертежами.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

На Фиг.1 показаны элементы, необходимые для осуществления истинного эксперимента.

На Фиг.2А представлена структурная схема цифровой рекламно-информационной системы, которая может быть использована для проектирования истинных экспериментов в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

На Фиг.2В представлена структурная схема системы проектирования истинных экспериментов в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

На Фиг.3 представлена блок-схема алгоритма, иллюстрирующая способ, включающий проектирование истинного эксперимента в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

На Фиг.4А-4С представлена блок-схема алгоритма способа, включающего проектирование эксперимента с использованием цифровой рекламно-информационной системы в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

На Фиг.5 показан пример компоновки изображения на устройстве воспроизведения цифровой рекламно-информационной системы, содержащего окно "погода/новости", логотип предприятия торговли - магазина, бегущую строку и область для видеорекламы, что может быть реализовано в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

Фиг.6 концептуально иллюстрирует функциональные возможности полуавтоматической рекламно-информационной системы в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

Фиг.7 иллюстрирует ход процесса создания и использования контента с помощью компонентов и функциональных возможностей цифровой рекламно-информационной системы в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

На Фиг.8 представлена блок-схема алгоритма, иллюстрирующая пример реализации рекламно-информационной системы для предприятия розничной торговли спортивными товарами в соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения.

На Фиг.9 представлена блок-схема алгоритма, иллюстрирующая способ, позволяющий определить, устраняет ли спроектированный эксперимент влияние искажающих факторов, в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

Хотя изобретение может быть изменено в виде различных модификаций и альтернативных форм, его специфика показана на примерах в чертежах и будет описана подробно. Следует понимать, однако, что описание отдельных вариантов осуществления не имеет целью ограничить изобретение. Напротив, описание имеет целью отразить все модификации, эквиваленты и альтернативы в объеме изобретения, определяемом формулой изобретения.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В нижеследующем описании проиллюстрированных вариантов осуществления делается ссылка на прилагаемые чертежи, которые составляют часть описания и на которых иллюстративно показаны различные варианты возможного осуществления изобретения. Следует понимать, что варианты осуществления могут использоваться, и в них могут вноситься структурные изменения без отхода от сущности заявляемого изобретения.

Заявляемое изобретение относится к способам и системам, использующим компьютер для определения того, является ли проектируемый эксперимент истинным экспериментом. Элементы, необходимые для осуществления истинного эксперимента, показаны на Фиг.1. Истинный эксперимент включает в себя формулирование гипотезы или цели. Определяются независимые и зависимые переменные, выбираются и используются по меньшей мере два уровня независимой переменной. Отсчеты, соответствующие различным уровням независимой переменной, задаются случайным образом. Существует некий способ контроля или устранения влияния искажающих факторов. Если все эти элементы применены должным образом, эксперимент дает результаты, которые можно использовать для составления статистических выводов о взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными. Описанные здесь способы и системы позволяют пользователю, не искушенному в сложностях проектирования истинного эксперимента, спроектировать и провести эксперимент, который дает практически не зависимые от искажающих факторов результаты и может быть использован для определения и количественной оценки причинно-следственной связи между независимыми и зависимыми переменными.

Истинный эксперимент предполагает по меньшей мере два уровня независимой переменной. Как описано здесь, некоторые варианты осуществления изобретения описывают способы и системы, которые помогают пользователю при выборе независимых переменных для эксперимента и в сохранении баланса между внутренней достоверностью и внешней достоверностью. Например, в отношении неблагоприятных событий для внутренней достоверности способы и системы по настоящему изобретению помогают пользователю в процессе идентификации неблагоприятных событий для внутренней достоверности и могут предложить и/или автоматизировать способы управления этими событиями, например, путем компенсации и/или блокирования. Некоторые из описанных здесь вариантов осуществления изобретения помогают пользователю и/или автоматизируют процесс случайного выбора отсчетов - рандомизации, группируя их так, чтобы каждый отсчет в эксперименте с равной вероятностью относился к различным уровням независимой переменной. В некоторых вариантах рандомизация, компенсация и/или блокирование производятся автоматически. Система может выбирать или может помогать пользователю в выборе независимых переменных (или уровней независимых переменных) и зависимых переменных на основании факторов, связанных с внутренней и/или внешней достоверностью.

В других вариантах способы и системы по настоящему изобретению могут использоваться для оценки ранее спроектированных или проведенных экспериментов. В этих вариантах осуществления на основе вводимых пользователем данных о том, как эксперимент был предварительно спроектирован или проведен, система определяет, был ли эксперимент на самом деле истинным экспериментом (в противоположность квазиэксперименту или корреляционному исследованию), и/или определяет наличие искажающих факторов в эксперименте. В некоторых реализациях подходы в соответствии с настоящим изобретением могут использоваться для определения внутренней и/или внешней достоверности проекта эксперимента.

В некоторых вариантах осуществления компьютер может действовать в полуавтоматическом режиме, когда осуществляется интерактивное взаимодействие компьютера и пользователя в процессе проектирования, проведения эксперимента и/или анализа данных, полученных в истинном эксперименте. В других вариантах осуществления компьютер программируется для работы полностью в автоматическом режиме без взаимодействия с пользователем. В полностью автоматическом режиме автоматизированная система может выполнять одно или несколько из следующего действий: проектирование эксперимента, проведение эксперимента, сбор данных, полученных в ходе эксперимента, анализ этих данных, определение внутренней достоверности эксперимента, определение внешней достоверности эксперимента и/или модификация или выполнение одного или нескольких процессов на основе этого анализа. В других вариантах осуществления система может выполнять один или несколько из описанных выше этапов в полуавтоматическом режиме и может выполнять другие, один или несколько, этапы в полностью автоматическом режиме. Компьютерные подходы к проектированию эксперимента описаны здесь на основе автоматизированной информационной системы, основанной на предъявлении изображений. Настоящее изобретение не ограничивается, однако, областью коммуникационных систем или рекламных информационных систем. Подходы, реализуемые в соответствии с настоящим изобретением, могут применяться для проектирования истинного эксперимента в любой интересующей области. Например, описанные здесь способы и системы могут применяться для проектирования экспериментов в любых предметных областях, в том числе, но не ограничиваясь ими, в биологии, химии, лингвистике, медицине, науках о мышлении, социальных науках, в образовании, экономике и/или прочих областях знаний. Приведенные примеры описаны в контексте информационной системы, основанной на предъявлении изображений, для того чтобы можно было получить понимание основных идей изобретения, которые в целом охватывают все области научной деятельности.

На Фиг.2А представлена структурная схема рекламно-информационной системы (РИС), которая может включать в себя возможность проектирования истинных экспериментов в соответствии с вариантами осуществления изобретения. Блок-схема на Фиг.2А иллюстрирует одну конфигурацию РИС, поделенную на функциональные блоки. Специалистам понятно, что РИС может быть альтернативно проиллюстрирована с помощью других функциональных блоков и что различные компоненты РИС могут быть реализованы в виде аппаратного обеспечения, программного обеспечения, аппаратно-программного обеспечения или любой комбинации аппаратного обеспечения, программного обеспечения и аппаратно-программного обеспечения.

Представленная на Фиг.2А РИС является автоматизированной системой, выполненной с возможностью представления информационного контента в виде звуковой, визуальной и/или иной формы. РИС может включать функциональные возможности автоматической или полуавтоматической генерации списков воспроизведения (плэй листов), что обеспечивает список информационного контента для предъявления, и расписания, определяющие порядок предъявления контента. В полуавтоматическом режиме пользователь может иметь доступ к управляющему процессору 205 РИС через интерактивный пользовательский интерфейс 210. Получая помощь от управляющего процессора 205 РИС, пользователь может идентифицировать контент, который надо предъявлять, и создавать списки воспроизведения и расписание, управляющее временем и порядком представления на одном или нескольких устройствах воспроизведения 215 РИС. Каждое устройство воспроизведения 215 способно предъявлять контент наблюдателям в соответствии со списком воспроизведения и расписанием, разработанными для этого устройства воспроизведения. В качестве информационного контента могут быть использованы, например: графические изображения, текст, видеоклипы, стоп-кадры, аудиофрагменты, веб-страницы и/или любая комбинация видео- и/или аудиоконтента.

В некоторых вариантах осуществления после создания списка воспроизведения и расписания управляющий процессор 205 РИС определяет контент, предписанный списком воспроизведения, загружает контент с сервера и перемещает контент вместе с порядком воспроизведения и расписанием в контроллер 220 устройств воспроизведения, который распределяет контент по устройствам воспроизведения 215. Хотя на Фиг.2А показан только один контроллер 220 устройств воспроизведения, к одному управляющему процессору 205 РИС могут быть подсоединены несколько контроллеров устройств воспроизведения. Каждый контроллер 220 может управлять одним или несколькими устройствами воспроизведения 215. Контент и/или списки воспроизведения и расписание могут переноситься от управляющего процессора 205 РИС в один или несколько контроллеров 220 в сжатом формате с требуемой адресацией, обеспечивая информацию, идентифицирующую устройство воспроизведения 215, для которого предназначены эти контент, список воспроизведения и расписание. В некоторых случаях устройства воспроизведения 215 могут быть распределены по магазинам, а в качестве представляемого устройствами воспроизведения 215 контента может быть реклама.

В других реализациях управляющий процессор 205 РИС может посылать в контроллер 220 устройства воспроизведения только списки воспроизведения и расписания. Если контент не постоянно хранится в контроллере 220, контроллер 220 может обращаться в запоминающее устройство 225 контента для получения контента, который должен отображаться устройством воспроизведения. В некоторых сценариях доступ к одному или нескольким различным компонентам РИС, в том числе запоминающему устройству 225 контента, может осуществляться посредством сетевого соединения, такого как соединение по внутрикорпоративной сети или по Интернету. Контроллер 220 устройств воспроизведения может осуществлять монтаж требуемого контента или иным образом обеспечивать формирование отображения контента устройствами воспроизведения в соответствии со списком воспроизведения и расписанием. Списки воспроизведения, расписания и/или контент, отображаемый устройствами воспроизведения 215, могут периодически или по желанию модифицироваться пользователем через контроллер 220 устройств воспроизведения или, например, через управляющий процессор 205 РИС.

В некоторых реализациях управляющий процессор 205 РИС обеспечивает разработку и/или форматирование программы предъявления контента на устройстве воспроизведения. Например, управляющий процессор 205 РИС может обеспечивать форматирование аудиовизуальной программы посредством использования шаблона. Шаблон содержит условия форматирования и/или правила, применяемые при разработке программы предъявления контента. Например, шаблон может содержать правила, связанные с частями экрана, используемыми для определенных видов контента, и определяющие вид контента, который может отображаться в каждом сегменте и в какой последовательности, размер шрифта и/или другие условия или правила, применимые для демонстрации программы. Соответствующий набор условий и/или правил может быть желателен для любой конфигурации устройства воспроизведения. В некоторых вариантах осуществления изобретения форматирование программы для различных устройств воспроизведения может производиться автоматически управляющим процессором 205 РИС.

В некоторых вариантах осуществления РИС может создавать шаблоны, формировать контент, выбирать контент, собирать программы и/или форматировать программы предъявления контента на основе информации, полученной путем исследования и экспериментирования в области наук о мышлении. Науки о мышлении занимаются исследованием механизмов человеческого восприятия. В рамках дисциплин о процессах познания и зрительном восприятии создана обширная база знаний относительно того, каким образом системы восприятия человека обрабатывают информацию, каковы механизмы, лежащие в основе привлечения внимания, как человеческий мозг хранит и представляет информацию в памяти, а также относительно мыслительной основы языка и способности решать задачи. Применение наук о мышлении для проектирования, расположения, форматирования контента и/или для предъявления контента позволяет предъявлять информацию в той форме, в которой она легко обрабатывается системами восприятия человека, легко им понимается и легко хранится в его памяти. Знания, полученные в области наук о мышлении и хранимые в базе данных 230 наук о мышлении, могут использоваться автоматически или полуавтоматически для поддержки одного или нескольких процессов РИС, в том числе процессов создания шаблонов, разработки контента, выбора контента, распределения контента, сборки программ и/или форматирования программ предъявления контента. База данных 230 наук о мышлении, используемая в сочетании с программированием РИС, выдает рекламные сообщения или прочие рекламно-информационные программы, которые улучшаются с помощью достижений науки о мышлении, освобождая пользователя системы от необходимости в специальной подготовке в данной области.

При разработке рекламно-информационной программы, например, рекламной кампании или тому подобного управляющий процессор 205 РИС может предлагать пользователю использование различных данных и процедур, основанных на знаниях, полученных в области наук о мышлении. Например, информация, хранимая в базе данных 230 наук о мышлении, может применяться для выбора шаблонов для выработки оптимального плана программы и/или для выбора контента, например для выбора того, должны ли элементы контента быть графическими, текстовыми, динамическими, для выбора цвета, размера и/или для реализации прочих аспектов разработки программы.

РИС может быть выполнена с возможностью создания альтернативных версий рекламно-информационной программы, адаптированных к различным типам устройств воспроизведения (дисплеям) и условиям наблюдения. Существуют большие различия в типах дисплеев, используемых для предъявления контента в рекламно-информационной сети. Например, размер, форма, яркость и условия наблюдения будут сильно варьироваться в рекламно-информационной сети (к примеру, некоторые дисплеи будут маленькими, универсальными со скругленными краями экрана, в то время как другие будут стандартными крупноформатными жидкокристаллическими или плазменными дисплеями). Различия типов дисплеев и условий наблюдения означают, что любая отдельная версия части контента не будет оптимальной для всех дисплеев в сети. Для преодоления этой проблемы может потребоваться разработка версии каждой части контента для каждого типа дисплея и условий наблюдения и выборочное распределение этих версий контента по соответствующим дисплеям в сети. Однако нереально ожидать, что разработчики контента имеют столь подробные знания о типах дисплеев и условиях наблюдения в большой рекламно-информационной сети. Более того, даже если такие разработчики контента имеют столь подробные знания, создание вручную версий контента для каждого дисплея и создание вручную расписания предъявления контента на каждом соответствующем дисплее в нужное время будет отнимать много времени.

РИС может включать в себя регистрирующий блок 235 для сбора данных, используемых для повышения эффективности используемого контента. Блок 235 позволяет в ходе использования контента непрерывно регистрировать коэффициенты распределения, лежащие в основе оценки эффективности цифровых рекламно-информационных сетей. Получаемая информация способствует постоянному совершенствованию эффективности контента РИС, а также совершенствованию отдельных версий частей контента. Например, данные в реальном времени могут быть использованы для того, чтобы изучить, сигнал с какого датчика или какой факт продажи должны запускать показ контента конкретного вида.

Каждая отдельная часть контента в любой программе контента имеет конкретную цель (к примеру, продать конкретный продукт). Обычно существует вариативность в значимости каждой цели для пользователя цифровой рекламно-информационной сети. Например, может быть вариативность в размере прибыли и уровне запасов для каждого продукта, что влияет на значимость цели для продукта. Значимость достижения каждой цели непрерывно меняется за временя использования рекламно-информационной программы. Например, уровень запасов продукта может меняться, влияя тем самым на цель относительно продаж продукта.

Увеличение эффективности РИС, в целом, включает в себя: 1) надежный прогноз воздействия используемой рекламно-информационной программы на цель, связанную с этой программой, и 2) непрерывное изменение схем распределения (время, частота и место) отдельных частей контента, когда изменяется значимость каждой отдельной цели, соответствующей частям контента. Во многих случаях для пользователей РИС оказывается невозможным прогноз воздействия используемого контента и изменение вручную распределения схем контента на основании непрерывно изменяющейся значимости целей, связанных с каждой частью контента. РИС обеспечивает возможность прогноза воздействия рекламно-информационных программ и изменения распределения контента на основе этого прогноза.

Как отмечено ранее, контент отображается на устройствах воспроизведения 215 с целью воздействия на поведение людей (например, чтобы стимулировать покупательское поведение). Однако известные рекламно-информационные системы неспособны наглядно представить причинно-следственную связь между контентом и поведением человека или оценить степень причинно-следственной связи. Эта сложность нарастает, поскольку способы, с помощью которых контент предъявляется в современных цифровых рекламно-информационных сетях, не способны определить, было ли вызвано любое зарегистрированное изменение в поведении человека предъявляемым контентом или оно является следствием некоторых искажающих факторов (например, изменения погоды, изменения общего спроса на продукт, изменения цены продукта). Единственным способом определения причинно-следственных связей между предъявляемым контентом и поведением человека является проведение истинного эксперимента, в ходе которого проводятся систематические манипуляции с предъявляемым контентом с помощью сложных экспериментальных схем, и воздействие этих манипуляций на поведение человека тщательно измеряется. Проведение вручную таких экспериментов отнимает много времени и требует значительных знаний и обучения научно обоснованным методам проектирования истинных экспериментов. Пользователи цифровых рекламно-информационных систем могут не иметь достаточных навыков для понимания того, как спроектировать истинный эксперимент для получения результатов, не зависящих от искажающих факторов.

РИС может содержать компоненты, обеспечивающие возможность проектирования, проведения истинных экспериментов и/или анализа полученных в ходе этих экспериментов данных. Как ранее обсуждалось, компоненты, обеспечивающие такие функциональные возможности, могут быть встроены в РИС или могут быть реализованы с помощью систем других типов. Компоненты, которые могут использоваться при проектировании, проведении истинных экспериментов и/или анализе полученных в ходе этих экспериментов данных, независимо от конкретного типа системы, в которой они реализованы, показаны отдельно в виде структурной схемы на Фиг.2В. Система в соответствии с настоящим изобретением может включать одну или несколько элементов, структур или их комбинаций, описанных здесь, с возможностью выполнения соответствующих функций. Например, система может содержать один или несколько существенных элементов и/или реализовывать один или несколько существенных процессов, проиллюстрированных Фиг.2А и Фиг.2 В. Предполагается, что такая система не нуждается во включении в нее всех описанных здесь элементов, но может содержать отдельные элементы, обеспечивающие полезные структуры и/или функциональные возможности.

На Фиг.2В представлена структурная схема системы проектирования эксперимента (СПЭ), содержащая процессор проектирования эксперимента, выполненный с возможностью обеспечения проектирования истинного эксперимента. Как обсуждалось ранее, процессор 240 проектирования эксперимента может быть выполнен с возможностью работы полностью в автоматическом режиме или полуавтоматическом режиме - в режиме интерактивного взаимодействия с пользователем. В полуавтоматическом режиме процессор 240 проектирования эксперимента может осуществлять интерактивное взаимодействие с пользователем с помощью пользовательского интерфейса 210. В таком режиме процессор 240 обеспечивает проектирование истинного эксперимента, позволяющего получить свободные от влияния искажающих факторов данные. Тем самым пользователь может полагаться на программное обеспечение процессора 240 проектирования эксперимента, и пользователю не обязательно иметь знания или опыт в области проектирования истинных экспериментов. СПЭ может содержать только процессор 240 проектирования эксперимента либо может включать дополнительные элементы, такие как блок 245 проведения эксперимента, регистрирующий блок 235 полученных данных и блок 250 анализа данных.

Процессор 240 проектирования эксперимента может, автоматически или полуавтоматически, разрабатывать цель или гипотезу эксперимента, осуществлять выбор независимых и зависимых переменных эксперимента, формировать контрольные и экспериментальные группы с применением подходящей рандомизации, компенсации и/или блокирования. В контексте назначения РИС, например, целью эксперимента может быть оценка эффективности определенной составляющей контента в рекламной кампании, способствующей продажам определенного продукта. Независимая переменная (переменные) может (могут) быть связана(-ы) с некоторым аспектом показа этой составляющей контента. Зависимая переменная (переменные) может быть связана с увеличением продаж продукта.

Процессор 240 проектирования эксперимента может формировать подходящие экспериментальные и контрольные группы, в том числе выбирать различные места РИС, в которых следует предъявлять экспериментальный контент и контрольный контент. Форма представления экспериментального контента, в том числе: формат контента, расписание, место предъявления и/или прочие факторы, которые могут оказать искажающее влияния на экспериментальный процесс, контролируются процессором 240 проектирования эксперимента. Процессор 240 может обеспечивать адекватную рандомизацию, компенсацию и блокирование контрольной и обрабатываемой групп для достижения экспериментальных результатов, не подверженных влиянию искажающих факторов. Проектирование эксперимента в контексте назначения РИС может включать, например, формирование подходящих списков воспроизведения и расписаний для предъявления контента, тестируемого посредством эксперимента, и может также включать формирование списков воспроизведения и расписаний для предъявления контрольного контента.

СПЭ может дополнительно содержать блок 245 проведения эксперимента. Блок 245 способствует проведению эксперимента. В контексте примера с РИС блок 245 проведения эксперимента форматирует экспериментальный контент и контрольный контент для различных конфигураций устройств воспроизведения и обеспечивает перенос экспериментального контента и контрольного контента в контроллер 220 устройств воспроизведения для последующего их предъявления на устройствах воспроизведения 215 в соответствии со списками воспроизведения и расписаниями.

Регистрирующий блок 235 может быть выполнен с возможностью сбора экспериментальных данных от контрольных и экспериментальных групп. Блок 235 может получать или способствовать получению данных, связанных с экспериментом, любыми средствами. Например, в контексте примера с РИС регистрирующий блок 235 может быть связан с различными датчиками или регистрирующими устройствами 262, 264, 266, которые собирают информацию, в частности, о движении продукта, продажах продукта, действиях и реакциях покупателей и/или прочую информацию. Датчики 262 могут использоваться, например, для обнаружения того факта, что покупатель берет продукт, или того факта, что во время предъявления контента покупатель находится в непосредственной близости от устройства воспроизведения. Факты продажи могут определяться на основании информации, получаемой от системы 264 кассовых терминалов. Также могут быть использованы другие устройства 266, которые измеряют зависимую переменную. Данные об уровне запасов продукта могут поступать от системы управления запасами. Реакции покупателя могут быть получены с помощью опросных листов. Если проводимый эксперимент является истинным экспериментом, данные, получаемые регистрирующим блоком 235, являются в значительной степени свободными от влияния искажающих факторов.

Регистрирующий блок 235 может быть соединен с блоком 250 анализа данных, который выполнен с возможностью анализа экспериментальных данных, собранных регистрирующим блоком 235. Блок 250 анализа данных может определять или количественно оценивать причинно-следственную связь между независимыми и зависимыми переменными в эксперименте. Для рассматриваемой РИС результаты анализа могут быть использованы для оценки эффективности влияния контента на продажи продукта.

Результаты анализа могут быть дополнительно или альтернативно использованы для реализации или модификации различных процессов. Например, если контент эффективно повлиял на продажи продукта, может быть разработана рекламная кампания, включающая в себя этот контент. Контенту может быть дана оценка с помощью операции 272 оценки контента на основании эффективности роста продаж. Использующему этот контент рекламодателю может быть выставлен счет с помощью модуля 274 выставления счетов в соответствии с оценкой контента. Блок 250 анализа данных может также обеспечивать информацию модулю 276 управления запасами. Дополнительно блок 250 анализа данных может обеспечивать информацию модулю 278 прогнозирования продаж, который вырабатывает прогноз продаж при проведении рекламной кампании. Блок 278 прогнозирования продаж может дополнительно или альтернативно прогнозировать запасы продукта, необходимые для поддержания уровня продаж, достигнутого с помощью рекламной кампании.

Блок-схема алгоритма, представленная на Фиг.3, иллюстрирует, в общем, способ, который может быть реализован с помощью РИС (Фиг.2А) и/или СПЭ (Фиг.2В) в соответствии с вариантами осуществления изобретения. Способ включает в себя этапы проектирования 310 и проведения 320 истинного эксперимента. Затем осуществляется этап 330 сбора данных, полученных в эксперименте, и этап 340 их анализа. На основе анализа данных один или несколько процессов могут быть модифицированы или реализованы - этап 350.

Блок-схем алгоритма, представленная на Фиг.4А-Фиг.4С, иллюстрирует более подробный пример этих процессов в контексте рекламного представления в соответствии с вариантами осуществления изобретения. В этом примере целью эксперимента является определение влияния видеорекламы, содержащей Контент А, на продажи Продукта X. Например, в качестве Контента А может быть использован рекламный видеоролик с актером, атлетом или другой известной личностью. Определяется тестируемый или экспериментальный контент (Контент А) - шаг 402, и выбирается контрольный контент - шаг 404. С помощью хранящихся в локальной памяти шаблонных правил создается видеореклама, включающая Контент А, - шаг 406. Шаблонные правила могут также применяться для создания видеоконтента, используемого для контрольной группы. Шаблонные правила могут также использоваться для размещения контента на дисплее (устройстве воспроизведения) в соответствии с определенной структурой. В некоторых случаях шаблонные правила основаны на информации, полученной в области наук о мышлении. Примерная компоновка изображения на устройстве воспроизведения цифровой рекламно-информационной системы включает окно "погода/новости", логотип магазина, бегущую строку и область для видеорекламы, как показано на Фиг.5.

Определяются точно списки воспроизведения и программы показа для видеорекламы, включающей в себя Контент А (шаг 412), и для контрольного контента (шаг 414). Выбираются места показа рекламного Контента А (шаг 416) и контрольного контента (шаг 418). Например, местами показа рекламного Контента А и контрольного контента могут быть рестораны, магазины, торговые центры или прочие места. Определение списков воспроизведения и программ показа (шаги 412, 414), а также выбор 416, 418 мест показа (шаги 416, 418) выполняется с помощью подходящей рандомизации и блокирования для исключения влияния искажающих факторов на результаты эксперимента.

Реклама, использующая Контент А, и контрольный контент могут быть показаны в нескольких местах, причем каждое место имеет свои особые условия наблюдения. Например, места показа могут различаться по размеру дисплея, форме дисплея, расстоянию наблюдения, окружающему освещению, уровню шума и по прочим условиям наблюдения. Реклама, использующая Контент А, адаптируется под характеристики каждого дисплея, на котором он показывается (шаг 422). Аналогичную адаптацию выполняют для контрольного контента (шаг 424). Реклама и контрольный контент показываются (шаги 426 и 428) в порядке, определенном соответствующими списками воспроизведения и программами показа.

В каждом месте показа данные могут собираться до, во время и после показа рекламы и/или контрольного контента. Данные могут собираться посредством датчиков, терминалов пунктов продаж, систем управления запасами и/или прочих устройств ввода. Например, может фиксироваться присутствие покупателя вблизи дисплея во время показа рекламы. Может фиксироваться количество показов (шаги 432, 434) рекламы и контрольного контента, а также количество просмотров (шаги 436, 438) рекламы и контрольного контента. Могут улавливаться движения покупателя, движения его глаз и/или взаимодействие с Продуктом Х (шаг 442). С помощью терминалов пунктов продаж могут определяться объем и время продаж Продукта Х (шаг 444). Реакция покупателей на рекламу может определяться с помощью опросников. Например, опросники могут использоваться, чтобы определить в целом положительную или в целом отрицательную реакцию покупателей на рекламу. Опросники могу использоваться до и после показа рекламы, чтобы определить, изменила ли реклама уровень осведомленности покупателя о Продукте X. Могут определяться изменения в уровнях запасов Продукта X.

Собранные данные могут быть проанализированы (шаг 446) для определения причинно-следственной связи между показом рекламы, содержащей Контент А, и продажами Продукта X. На основе анализа Контенту А может быть присвоена оценка (шаг 448). Если Контент А успешно влияет на повышение продаж, может быть разработана рекламная кампания, включающая Контент А (шаг 452). Может быть определена рентабельность инвестиций в рекламную кампанию (шаг 454). Предприятие, обеспечивающее рекламную кампанию или системы для проведения рекламной кампании, может выставлять счета своим клиентам (шаг 456) в соответствии с оценкой Контента А или прогнозируемой рентабельностью инвестиций, определенными в ходе эксперимента. На основании результатов эксперимента, полученных в ходе рекламной кампании, включающей в себя Контент А, продавцы Продукта Х могут прогнозировать потребности в его запасах (шаг 458). Система на основе экспериментальных результатов может итерационно модифицировать один или несколько процессов (шаг 462).

На Фиг.5 показан пример компоновки изображения на экране устройства воспроизведения, которое может управляться РИС в соответствии с настоящим изобретением. Устройство воспроизведения может быть выполнено с возможностью отображения нескольких областей, таких как окно "погода/новости", логотип магазина, бегущая строка и область для видеорекламы.

Фиг.6 иллюстрирует концептуально функциональные возможности полуавтоматической РИС, такой как система, показанная на Фиг.2А, в соответствии с вариантами осуществления изобретения. РИС, в широком смысле, может быть функционально представлена четырьмя компонентами. Первый функциональный компонент - 610, проиллюстрированный на Фиг.6, обеспечивает применение законов и принципов наук о мышлении и зрительном восприятии для цифровых устройств воспроизведения. При этом используются программные средства, позволяющие разработчикам контента без особых знаний в области наук о визуальном восприятии и мышлении применять их основы в процессе создания контента для повышения его эффективности. Система подсказывает пользователю ввести цель и планируемое сообщение (важную информацию) для каждой части контента. Пользователю оказывается помощь в идентификации ключевых свойств рекламно-информационной сети, оказывающих влияние на дизайн контента. Система управляет действиями пользователя в процессе применения наук о мышлении и наук о зрительном восприятии для разработки контента на основе целей и ключевых свойств рекламно-информационной сети. Например, система помогает пользователям выбрать шаблоны (то есть наилучшую разметку) и элементы (например, определить, должны ли эти элементы быть графическими, текстовыми, быть подвижными, каков должен быть размер, цвет и т.д.) для отображения рекламных сообщений.

Другой функциональный компонент РИС - 620 обеспечивает оценку эффективности контента. Программное обеспечение РИС позволяет пользователю с небольшими навыками или без навыков проведения экспериментов разрабатывать сложные экспериментальные схемы. Экспериментальные схемы могут быть использованы для исследования дизайна контента и факторов распределения, которые лежат в основе эффективных цифровых рекламно-информационных сетей, а также оценивать влияние контента на поведение человека. Пользователям оказывается помощь в определении независимых переменных, являющихся критичными для эффективности контента, и зависимых переменных, соответствующих независимым переменным. Системой вырабатывается подходящая экспериментальная схема, в том числе определяются подходящие контрольные и экспериментальные условия, подходящие процедуры блокирования, компенсации и рандомизации для определения величины любой причинно-следственной связи между этими независимыми и зависимыми переменными. Проводится эксперимент, посредством датчиков и/или иными способами собираются данные, которые затем анализируются. Результаты эксперимента могут использоваться различными другими компонентами системы и/или могут сообщаться пользователям.

Проведение истинных экспериментов обеспечивают сложные и строгие способы представления контента, что позволяет получить очень чистые (не подверженные влиянию искажающих факторов) данные. Это отличается от подхода с использованием квазиэкспериментов, которые требуют крайне сложных способов анализа (то есть анализа поведенческих реакций) для оценки и использования данных, подвергнутых влиянию искажающих факторов.

РИС обеспечивает автоматическую подготовку контента (компонент 630), автоматически вырабатывая новые шаблоны и применяя преобразования к существующим элементам. Новые шаблоны и элементы могут быть созданы для улучшения эффективности контента и/или для подготовки подходящего контента, удовлетворяющего требованиям ранее описанных экспериментальных схем. Средства, обеспечиваемые РИС, способны вырабатывать уникальные версии частей контента для каждого устройства воспроизведения в системе. РИС может подсказывать пользователям, обеспечивая ввод параметров, или может использовать информацию, полученную от других компонентов, относительно свойств сети и факторов, влияющих на эффективность контента. Знания из области наук о мышлении и зрительном восприятии могут использоваться для экстраполяции, заполнения или исследования каким-либо другим способом информационного пространства для отдельных частей контента, которые система стремится улучшить. Функциональные возможности РИС обеспечивают способность вырабатывать полностью новый контент, не являющийся простым переконфигурированием использованных шаблонов или элементов, связанных с использованными версиями контента. Таким образом, работа РИС не просто основывается на гибридизации/смешивании использованных шаблонов и элементов, для которых есть данные об их эффективности, система способна осуществлять гибридизацию/смешивание.

Функциональные возможности РИС включают компонент 640 распределения различных частей контента по сети дисплеев для улучшения целей системного уровня (то есть соподчиненного уровня). Например, части контента могут распределяться по всей системе для координации продаж различных товаров или для того, чтобы реагировать на различные уровни запасов (количества продаж, нормы прибыли) в различных географических точках.

Каждый из функциональных компонентов 610-640, проиллюстрированных на Фиг.6, полезен в отдельности. Однако при комбинировании компонентов 610-640 в единую систему появляется несколько других ключевых преимуществ комбинированной системы. Компонент 610 - применение наук о мышлении и зрительном восприятии - позволяет пользователям с небольшим опытом в области указанных знаний или вообще без такого опыта применять их для создания более эффективного контента. Эти функциональные возможности могут использоваться как в одноэкранной, так и в многоэкранной среде. На общесистемном уровне применение наук о мышлении и зрительном восприятии обеспечивает входные данные и ограничения для автоматизированной системы проектирования контента, чтобы адаптировать контент к формату поэкранного воспроизведения. Например, если для каждой сетевого устройства воспроизведения известно среднее расстояние наблюдения, компонент применения наук о мышлении и зрительном восприятии определит идеальный размер шрифта для каждого устройства, и эта информация будет использована компонентом автоматической подготовки контента для формирования текста с такими параметрами шрифта. Система может предлагать основные параметры, которыми следует манипулировать в ходе эксперимента, и может обеспечивать верхние и нижние границы этих параметров.

Компонент 620 - оценка эффективности контента - может быть использован как в одноэкранной, так и в многоэкранной среде для вырабатывания экспериментальных схем и анализа данных о воздействии контента на поддающееся измерению поведение человека. Возможности компонента 620 позволяют определять причинно-следственные связи между отображаемым контентом и поведением человека. Например, возможно определять точную денежную оценку контента (а тем самым - и рекламно-информационной системы) по любой поведенческой реакции, которой тоже может быть приписана точная оценка. Поведением человека, имеющим наиболее очевидную известную оценку, является поведение покупателя. Однако, за счет способности системы воспринимать другие виды поведения человека, пользователи могут присваивать денежные оценки широкому спектру действий, таких как движение глаз, взятие товара, сокращение времени нахождения товара и т.д.

В другом примере исследователи рынка могут тестировать свои гипотезы относительно того, какие наборы характеристик продуктов являются наиболее ценными, путем формирования контента, описывающего различные наборы характеристик одного и того же продукта. Определяя, какие части контента являются наиболее эффективными, можно делать заключения о том, какие наборы характеристик являются наиболее ценными для потребителей.

На системном уровне оценка эффективности контента (компонент 620) обеспечивает входные данные для компонента 630 автоматической подготовки контента относительно эффективности параметров проектирования, что позволяет компоненту автоматической подготовки контента непрерывно совершенствовать эффективность подготавливаемого контента. Дополнительно могут быть обеспечены непрерывно обновляемые входные данные, позволяющие компоненту распределения контента прогнозировать воздействие, которое будут оказывать конкретные схемы распределения контента на состояние цели.

Функциональные возможности компонента 640 распределения контента позволяют непрерывно изменять относительную частоту предъявления отдельных частей контента в сети для достижения или максимизации цели цифровой рекламно-информационной сети. Изменение относительной частоты предусматривает увеличение или уменьшение количества показов отдельных частей контента на отдельных устройствах воспроизведения. Все остальные параметры распределения контента, в том числе версии частей контента, показываемые на конкретных устройствах воспроизведения, остаются одинаковыми. Например, система может уменьшить частоту показа частей, соответствующих продуктам с более низкими уровнями запасов, и увеличить частоту показа контента, соответствующего продуктам с более высокими уровнями запасов.

В масштабе системы компонент 640 распределения контента может получать входные данные от компонента 620 оценки эффективности контента и использовать эти входные данные для стратегического распределения контента в формате поэкранного воспроизведения на базе прогнозов, получаемых на основе информации о причинно-следственной связи, собранной с использованием компонента оценки эффективности контента.

Фиг.7 иллюстрирует процесс создания и использования контента с помощью компонентов и функциональных возможностей РИС, описанных выше. В ходе первого цикла процесса (или инициализации) для оптимизации системных целей используются данные, полученные извне по отношению к системе. В ходе последующих циклов процесса могут использоваться данные, полученные самой системой, для модификации и/или расширения системных целей. Если описывать более подробно, то в ходе первого цикла процесса, проиллюстрированного на Фиг.7, используются имеющиеся знания наук о мышлении и зрительном восприятии для оптимизации целей; а в последующие циклы используются указанные знания, а также результаты экспериментальных данных в реальном времени для оптимизации системных целей. Таким образом, при инициализации процесса используются априорные данные. В ходе последующих циклов не требуется интерактивное взаимодействие с пользователем. В ходе последующих циклов используются как априорные, так и апостериорные данные.

В ходе процесса система вместе с пользователем, которому предлагается использовать несколько инструментов и сценариев, создает несколько альтернативных шаблонов (шаг 710), описывающих, как именно категории элементов контента могут появляться на экране (к примеру, место, размер и ориентация таких элементов, как текст, графические изображения и видеоизображения). Инструменты и сценарии предлагают рекомендованные шаблоны путем использования информации трех видов: а) основ наук о мышлении и зрительном восприятии, касающихся эффективного воспроизведения информации, б) целей контента (например, нахождение пути, реклама) и в) известных свойств рекламно-информационной сети (например, размер и форма различных устройств воспроизведения, возможные расстояния наблюдения и демографические данные наблюдателей в сети). Например, инструменты и сценарии могут помочь пользователю определить, должен ли элемент быть представлен графически или в виде текста. Инструменты и сценарии могут также помочь пользователю определить, какие из большого количества заранее определенных шаблонов являются подходящими с учетом условий наблюдения в сети, целей контента и, если возможно, измерений, связанных с типами шаблонов, которые оказались эффективными в предшествующих кампаниях.

Также пользователю предлагается использовать несколько инструментов и сценариев для создания отдельных элементов контента (шаг 720), которые впоследствии будут помещены в шаблоны, созданные на шаге 710. Отдельные элементы контента могут включать в себя конкретные текстовые сообщения, стоп-кадры, анимации, видеоклипы, аудиофрагменты и т.п. Каждый элемент может иметь множество вариантов, и программное обеспечение помогает пользователю определить, какие элементы контента могут комбинироваться в пределах шаблона, правила комбинирования этих элементов и параметры, с помощью которых можно манипулировать этими элементами контента в процессе создания контента. Например, может быть разрешено изменять цвет шрифта во время показа, но не цвет лица известного персонажа, используемого в шаблоне.

Программные инструменты и сценарии упрощают разработку контента путем использования информации трех видов: а) данных относительно типов элементов контента, которые были эффективны в предшествующих кампаниях, б) основ наук о мышлении и зрительном восприятии и в) известных свойств цифровой рекламно-информационной сети. После того как контент создан, в данном примере, взаимодействие с пользователем более не требуется.

Процесс создание контента усовершенствуется на шаге 730. Этот процесс может содержать различные ограничения на комбинирование элементов и шаблонов для создания нескольких версий контента. При первом цикле этого процесса ограничения будут основываться на: а) факторах, ранее использованных при создании шаблонов и элементов контента, описанных выше, б) заранее запрограммированных принципах комбинирования элементов и шаблонов, в) целях для используемой части контента и г) параметрах проекта эксперимента. При последующих циклах выполнения этого шага процесс будет также использовать данные об эффективности контента для изменения существующих или для создания новых шаблонов (путем интерполяции) и элементов перед созданием новых версий контента. Поскольку каждое устройство воспроизведения в сети может иметь различные параметры (например, различные уровни освещенности, уровни шума, форму, размер и среднее расстояние наблюдения), для каждого устройства воспроизведения может быть создана уникальная версия контента.

Контент распределяется по цифровой рекламно-информационной сети (шаг 740). Распределение контента включает в себя определение того, какие отдельные части контента, где и когда должны быть показаны, для того чтобы: а) иметь возможность определить причинно-следственные связи между контентом и поведением наблюдателей, б) улучшить цели системного уровня работающей сети и, таким образом, общую рентабельность инвестиций в сеть, в) иметь возможность точно оценивать эффективность конкретных шаблонов и элементов контента.

Процесс распределения контента позволяет распределять версии контента с помощью подходящих процедур блокирования и компенсации. Дополнительно используются подходящие базисные контрольные условия для известных свойств устройств воспроизведения в сети, и версии контента подходящим образом рандомизируются для неизвестных факторов. Эти алгоритмы определяют подходящую экспериментальную схему при данных свойствах рекламно-информационной сети, например количество свойств и связи между свойствами. Эти функциональные возможности координируют требования к воспроизведению, такие как частота и время воспроизведения и место воспроизведения отдельных частей контента в системе.

С помощью данных, получаемых с датчиков, пунктов продаж, данных о запасах и/или прочих данных в сочетании с экспериментальными процедурами, используемыми для распределения контента, оценивается и анализируется воздействие контента (шаг 750). Для описания этого шага в терминах экспериментов, относящихся к восприятию, вычисляется размер эффекта элементов контента и шаблонов. Размер эффекта определяет степень вариативности данных, которую может объяснить любая определенная переменная. В результате анализа прогнозируется, какой контент будет эффективным при данных условиях в сети. Также определяется совместимость данных датчиков, показа контента и движения к цели. Поэтому возможно понять, что некоторое зафиксированное событие, когда оно связано с контентом, увеличивает направленность к цели. Эти совместные проявления затем становятся новыми свойствами цифровой рекламно-информационной сети. Контент может распределяться для того, чтобы воспользоваться преимуществами совместных проявлений данных датчиков, представления контента и движения к целевому состоянию.

Анализ, выполняемый на шаге 750, позволяет получить данные для оценки рентабельности инвестиций, создания будущего контента и использования будущего контента. Статистика вывода может быть получена на основе заранее определенных зависимых переменных. На основе этой статистики вывода система может вычислять степень воздействия и достоверность причинно-следственных связей, включая воздействие элементов контента, шаблонов и использования.

На Фиг.8 представлена блок-схема алгоритма, иллюстрирующая пример реализации РИС в соответствии с одним вариантом осуществления изобретения. Эта реализация относится к предприятию розничной торговли - продавцу спортивных товаров, имеющему 200 магазинов. Продавец желает рекламировать четыре продукта, запас которых избыточен, и четыре продукта, запас которых не избыточен, но которые имеют большую норму прибыли, чем товары, запас которых избыточен. На более высоком уровне целью кампании является увеличение общей прибыли при устранении избыточных запасов товаров. Таким образом, как только избыточный запас устраняется, цель сводится просто к поддержанию сбалансированного запаса в каждом из магазинов.

С помощью программного обеспечения, основанного на законах наук о мышлении и зрительном восприятии, ответственный за рекламу менеджер продавца создает несколько различных шаблонов (шаг 810), которые будут использоваться для разработки контента для каждой из восьми продуктовых линеек. Эти шаблоны содержат разметку сообщений, цветовые схемы и/или прочие переменные, составляющие программу. Эти шаблоны могут использоваться для каждой из восьми продуктовых линеек и не являются конкретными для одного продукта. Кроме того, в ходе этого шага доступны для использования уже имеющиеся шаблоны или шаблоны запасов.

После создания базовых шаблонов для данной кампании ответственный за рекламу менеджер создает отдельные элементы контента (шаг 820), необходимые для наполнения шаблонов. Отдельные элементы специфичны для продвигаемых продуктовых линеек и содержат элементы бренда и сообщения для данных продуктов. Как и в процессе создания шаблона, создание отдельных элементов управляется программным мастером настройки, использующими программное обеспечение, основанное на законах наук о мышлении и зрительном восприятии.

Шаблоны автоматически наполняются (шаг 830) отдельными элементами контента для создания нескольких различных пакетов контента для каждого из восьми продуктов, продвигаемых с помощью рекламно-информационной сети. Потенциально для каждой продуктовой линейки создаются сотни различных версий каждой части контента путем совмещения элементов с шаблонами для адаптации к различным параметрам отображения, таким как размер экрана или расстояние наблюдения.

Учитывая имеющиеся изначально или полученные знания о рекламно-информационной сети, контент распределяется (шаг 840) посредством алгоритмов, обеспечивающих сбор достоверных показателей для отдельных частей контента. Контент распределяется по сети таким образом, что обеспечиваются надлежащее компенсация, блокирование и исключение влияния искажающих факторов. Кроме того, алгоритм работы обеспечивает отправку релевантного контента на подходящие устройство воспроизведения в сети с учетом, кроме прочего, свойств сети, демографических данных о наблюдателях и условий наблюдения.

Данные от пунктов продаж и датчиков позволяют осуществлять мониторинг воздействия различных пакетов контента (шаг 850) и анализ его результата для определения того, какие шаблоны и элементы контента и их комбинации являются наиболее эффективными для каждого устройства воспроизведения в сети. По этой информации может быть произведен анализ причинно-следственных связей, а также получена оценка рентабельности инвестиций, что позволяет выставлять счета на основе таких оценок. Например, в нашем случае можно определить, было ли во всех 200 магазинах увеличение прибыли на Х% и снижение избытка запасов на Y% связано с работой рекламно-информационной системы. Подробный анализ данных порождает новые возможные свойства сети. Например, существует скачок продаж, когда покупатели берут продукт X, но когда при этом предъявляется контент Y. При следующей итерации это новое свойство сети будет протестировано подробно, а не только оценено с помощью корреляционного анализа. Например, система может определить, являются ли части контента, предъявляемые на устройствах воспроизведения типа X, наиболее эффективными при использовании шаблонов типа Y, и что наиболее эффективные элементы контента имеют свойства XYZ.

На основе данных об эффективности система автоматически формирует (шаг 860) новые шаблоны, новые элементы контента и новые их комбинации. Используя свойства рекламно-информационной сети (и старые, и новые), программное обеспечение позволяет использовать эти новые части контента в сети.

В ходе последующей части кампании повторяются процессы, описанные как шаги 830-860, например, без взаимодействия с пользователем. Менеджер рекламно-информационной сети способен в любой заданный момент в ходе кампании отслеживать воздействие, которое контент оказывает на продажи, в то время как система автоматически пытается достигнуть целей кампании.

После завершения этой кампании шаблоны и элементы, созданные вручную или автоматически в ходе кампании, становятся доступными также для будущих кампаний. Более того, полученные знания относительно типов шаблонов и элементов, которые являются эффективными для отдельных устройств воспроизведения, демографических характеристик или прочих факторов, используются для создания и более эффективного распределения контента в сети во время будущих кампаний.

На Фиг.9 представлена блок-схема алгоритма, иллюстрирующая способ определения того, устраняется ли влияние искажающих факторов на спроектированный эксперимент, в соответствии с вариантами осуществления изобретения.

Определение того, является ли эксперимент истинным экспериментом, может быть выполнено до или после проведения эксперимента. В соответствии с некоторыми вариантами осуществления компьютер может использоваться для определения того, является ли эксперимент, который еще только следует провести, истинным экспериментом. В соответствии с другими вариантами осуществления компьютер может быть использован для определения того, является ли эксперимент, который был проведен ранее, истинным экспериментом. В соответствии с подходом, проиллюстрированным на Фиг.9, компьютер определяет на основании обеспечиваемой пользователем информации, устраняет или контролирует ли схема эксперимента влияние искажающих факторов. В этом примере пользователь вводит информацию об эксперименте (шаг 910), в том числе независимые и зависимые переменные эксперимента. Компьютер определяет ситуации, когда возможно влияние искажающих факторов (шаг 920). Пользователь выбирает определенные компьютером ситуации, когда возможно влияние искажающих факторов и которые представлены в контексте эксперимента (шаг 930). Компьютер напоминает пользователю (шаг 940) определить шаги, предпринимаемые для устранения или контролирования влияния искажающих факторов. Компьютер определяет (шаг 950), является ли комбинация выбранных пользователем шагов достаточной для устранения влияния искажающих факторов на результаты эксперимента.

Предшествующее описание различных вариантов осуществления изобретения представлено в иллюстративных и описательных целях. Оно не направлено на исчерпывающее определение или ограничение изобретения описанными примерами. В свете вышеописанной концепции может быть реализовано множество модификаций и вариаций. Например, варианты осуществления настоящего изобретения могут быть реализованы на широком спектре применений. Предполагается, что изобретение ограничено не этим подробным описанием, а приложенной к нему формулой изобретения.

1. Способ оценки воздействия контента, предъявляемого по заданной программе с помощью цифровых устрйств воспроизведения в цифровой рекламно-информационной сети, на поведение наблюдателей контента, включающий определение независимой переменной, соответствующей форме предъявления контента, определение зависимой переменной, изменяющейся в зависимости от независимой переменной и связанной с поведением наблюдателей контента, предъявление на множестве цифровых устройств воспроизведения цифровой рекламно-информационной сети контента, в определенной степени изменяющего независимую переменную, при этом изменение выбрано случайным образом для исключения влияния искажающих факторов, сбор информации о зависимой переменной и анализ ее изменений для определения причинно-следственной связи между независимой переменной и зависимой переменной, на основе которого делают статистический вывод о связи между контентом и поведением наблюдателей контента.

2. Способ по п.1, дополнительно включающий процедуру блокирования одного или нескольких искажающих факторов.

3. Способ по п.1, дополнительно включающий процедуру компенсации одного или несколько искажающих факторов.

4. Способ по п.1, в котором в качестве контента используют графическое изображение, текст, видеоклип, стоп-кадр, аудиофрагмент, веб-страницу или их комбинации.

5. Способ по п.1, в котором в качестве характеристики поведения наблюдателей контента используют совершение покупки, движение глаз, взятие товара, сокращение времени нахождения товара или их комбинации.

6. Способ оценки эффективности контента, предъявляемого в соответствии со списком воспроизведения на множестве устройств воспроизведения цифровой рекламно-информационной сети и используемого для стимулирования продаж товара, включающий выбор точек диагностики в цифровой рекламно-информационной сети, которым будут предъявлены экспериментальный контент и контрольный контент, составление списка воспроизведения экспериментального контента, составление списка контрольного контента, предъявление на устройствах воспроизведения цифровой рекламно-информационной сети в точках диагностики списка воспроизведения экспериментального контента и списка воспроизведения контрольного контента с возможностью случайного выбора, при котором исключается влияние искажающих факторов, связанных с программой и местом воспроизведения, сбор данных, относящихся к продажам товара в точках диагностики, определение на основе собранных действительного влияния экспериментального контента на продажи товара.

7. Способ по п.6, дополнительно включающий процедуру блокирования экспериментального контента и контрольного контента.

8. Способ по п.6, дополнительной включающий процедуру компенсации экспериментального контента и контрольного контента.

9. Способ по п.6, в котором в качестве экспериментального контента используют совершение покупки, движение глаз, взятие товара, сокращение времени нахождения товара или их комбинации.