改进安装后应用交互的制作方法

本说明书涉及与应用有关的内容的选择。

背景技术：

1、因特网提供对广泛的多种资源的访问。例如，视频和/或音频文件，以及特定主题或者特定新闻文章的网页可通过因特网访问。对这些资源的访问为提供有资源的第三方内容提供机会。例如，网页可以包括其中可以呈现内容的槽(slot)。

技术实现思路

1、总的来说，本说明书中描述的主题的一个创新方面可以以包括以下的方法实现：从应用的提供者和由一个或多个服务器接收指定的安装后活动的数据；由一个或多个服务器标识向用户提供第三方内容的机会；由一个或多个服务器基于该用户的一个或多个属性和先前已经执行应用中的指定的安装后活动的用户的属性来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性；由一个或多个服务器基于确定的可能性调整标识应用的第三方内容的选择值，其中，选择值在可能性增大时增大；由一个或多个服务器基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容；和由一个或多个服务器向用户的客户端装置分发标识应用的第三方内容。

2、这些及其他实现每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定能够执行的与应用的一个或多个用户交互的数据。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定在应用的安装之后要获得的目标收益水平的数据，目标收益水平包括花费水平或者利润水平之一。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据；访问已执行指定的安装后活动的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后用户将执行指定的安装后活动的可能性的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得该可能性。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据；访问与应用交互的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后通过与应用交互将从用户获得的估计收益的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得将从用户获得的估计收益。该模型可以通过将机器学习系统应用于指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据和/或通过将机器学习系统应用于指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据而生成。该方法可以进一步包括向提供者提供以提供者跟踪的一组安装后活动填充的用户界面，其中，接收指定的安装后活动的数据包括检测与用户界面中呈现的该组安装后活动中的一个或多个的提供者交互。

3、总的来说，本说明书中描述的主题的另一方面可以以由计算机程序编码的非瞬时计算机存储介质实现。该程序可以包括当由分布式计算系统执行时使得分布式计算系统执行包括以下的操作的指令：从应用的提供者和由一个或多个服务器接收指定的安装后活动的数据；由一个或多个服务器标识向用户提供第三方内容的机会；由一个或多个服务器基于用户的一个或多个属性和先前已经执行应用中的指定的安装后活动的用户的属性来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性；由一个或多个服务器基于确定的可能性调整标识应用的第三方内容的选择值，其中，选择值在可能性增大时增大；由一个或多个服务器基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容；和由一个或多个服务器向用户的客户端装置分发标识应用的第三方内容。

4、这些及其他实现每个可以可选地包括一个或多个以下特征。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定能够执行的与应用的一个或多个用户交互的数据。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定在应用的安装之后要获得的目标收益水平的数据，目标收益水平包括花费水平或者利润水平之一。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据；访问执行指定的安装后活动的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后用户将执行指定的安装后活动的可能性的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得该可能性。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据；访问与应用交互的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后通过与应用交互将从用户获得的估计收益的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得将从用户获得的估计收益。该模型可以通过将机器学习系统应用于指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据和/或通过将机器学习系统应用于指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据而生成。该操作可以进一步包括向提供者提供以提供者跟踪的一组安装后活动填充的用户界面，其中，接收指定的安装后活动的数据包括检测与用户界面中呈现的该组安装后活动中的一个或多个的提供者交互。

5、总的来说，本说明书中描述的主题的另一方面可以以包括一个或多个处理装置和一个或多个存储装置的系统实现。存储装置存储当由一个或多个处理装置执行时使得一个或多个处理装置执行包括以下的操作的指令：从应用的提供者和由一个或多个服务器接收指定的安装后活动的数据；由一个或多个服务器标识向用户提供第三方内容的机会；由一个或多个服务器基于用户的一个或多个属性和先前已经执行应用中的指定的安装后活动的用户的属性来确定用户将执行指定的安装后活动的可能性；由一个或多个服务器基于确定的可能性调整标识应用的第三方内容的选择值，其中，选择值在可能性增大时增大；由一个或多个服务器基于调整的选择值选择标识应用的第三方内容；和由一个或多个服务器向用户的客户端装置分发标识应用的第三方内容。

6、这些及其他实现每个可以可选地包括一个或多个以下特征。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定能够执行的与应用的一个或多个用户交互的数据。接收指定的安装后活动的数据可以包括接收指定在应用的安装之后要获得的目标收益水平的数据，目标收益水平包括花费水平或者利润水平之一。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据；访问执行指定的安装后活动的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后用户将执行指定的安装后活动的可能性的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得该可能性。确定用户将执行指定的安装后活动的可能性可以包括访问指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据；访问与应用交互的用户的用户属性；生成提供在由用户安装应用之后通过与应用交互将从用户获得的估计收益的模型；和将模型应用于用户的一个或多个属性以获得将从用户获得的估计收益。该模型可以通过将机器学习系统应用于指定应用内的在先用户活动的历史用户活动数据和/或通过将机器学习系统应用于指定通过应用内交互获得的在先收益的历史用户活动数据而生成。该操作可以进一步包括向提供者提供以提供者跟踪的一组安装后活动填充的用户界面，其中，接收指定的安装后活动的数据包括检测与用户界面中呈现的该组安装后活动中的一个或多个的提供者交互。

7、特定实现可以不实现或者实现以下优点中的一个或多个。分发应用(“app”)的应用提供者可以使用预测的后下载活动作为标识将执行应用安装/下载之后的指定交互的特定类型的用户的基础。机器学习系统可以使得能够使用相同的一组后下载用户交互作为分发的基础来将关于应用的信息(例如，下载链接)通过多个不同在线平台(例如，搜索、视频、社交网络、发行者页面和/或流内容平台)分发。例如，机器学习系统可以基于用户的特性和先前已经执行指定后下载活动的其他用户的特性来自动地确定给定用户将执行指定后下载活动(例如，达到游戏应用的某个级别或者以给定的后下载次数利用应用)的可能性。因此可以基于与用户及其他用户相关联的数据的分析向用户提供应用。因此可以向用户提供用户将利用的应用。因此可以避免用户不使用或者以特定方式交互的不必要应用，由此减小向用户的数据传输，以及节省用户与对用户没有用的应用交互的时间。在给定主体的用户上本主题将提供统计上显著的改进。

8、本说明书中描述的主题的一个或多个实现的细节在附图和以下说明中提到。本主题的其他特征、方面和优点将从说明书、附图和权利要求变得明显。