adCenterの最初のバージョンでは、検索広告とテキストコンテンツ広告のみが処理されましたが、将来的には他の形式も流通する予定です。 adCenter Labs （adLabs）の研究は現在、7つの分野に焦点を当てています。キーワードとコンテンツ処理。 広告の選択と関連性; 聴衆研究; ソーシャルネットワーク; ビデオ プラットフォーム; デバイス。 これらのプロジェクトはすべて、開発のさまざまな段階にあります。一部はadCenter統合の準備がほぼ整っていますが、他のプロジェクトでは概念のみが形成されています。
広告主向けのプレゼンテーションで、adLabsの研究者は次の3つの分野で成果を示しました。
1）キーワードの最適化。
2）ビデオ広告。
3）ユーザー紹介。
新しいキーワード最適化テクノロジーは、広告キャンペーンを分析するための独自のアプリケーションを作成できるように、サードパーティの開発者がAPIを介してアクセスできる一連のサービスであるキーワードサービスプラットフォーム （KSP）の一部として開発されています。 関連するソフトウェアインターフェイスが先週公開されました。
Microsoftは、キーワード予測ツール、分析システム、検索結果のクラスタリングシステムなど、KSPに基づく独自のツールセットをリリースしました。 さらに、adLabsはさらに高度なキーワード最適化ツールを作成します。たとえば、キーワードの商業的有効性を分析するための言語システム（ デモ版 ）。 このテクノロジーは、特定の単語またはフレーズが商用検索クエリの一部である可能性、つまりユーザーが何かを購入する可能性を計算します。 たとえば、リクエスト[デジタル写真]の場合、この確率は51.4％であり、リクエスト[デジタルカメラのヒント]の場合、すでに81.7％に増加しています。 購入直前に特定のモデルのデジタルカメラを選択する場合、ユーザーは[デジタルカメラの概要]（商業指数98.3％）や[デジタルカメラストア]（99.8％）などのクエリを入力します。
商業クエリインデックスを知っている広告主は、オンライン広告を多様化できます。 たとえば、消費者がデータ収集段階にあるときに消費者に有益な情報を提供したり、購入準備ができたときに商品を提供したりします。
adLabsのもう1つの言語技術は、主要なクエリのフレーズを認識するシステムです。 たとえば、クエリ[不動産業者]では、システムは「不動産」というフレーズを強調表示することができ、別個の単語のセットとして認識しなくなります。 フレーズ認識アルゴリズムは、代替キーワードの選択と広告キャンペーンの効果の向上に関する推奨事項を提供するために使用されます。 このシステムは、この四半期中にコンテンツ広告の一部としてadCenterに統合されます。
ビデオ広告の調査には、公開されたビデオを中心としたソーシャルサービスの作成が含まれます。 コミュニケーションを促すために、たとえば、ビデオの特定の部分にリンクしてコメントする機能を作成します。 この技術は、JavascriptとWindows Live ID認証システムを介して機能します。
2007年春には、ビデオ内に隠されたハイパーリンクを埋め込むことができるプログラムがリリースされます。これは広告主にとって不可欠な技術です。 ユーザーが広告された製品の上にマウスを移動すると、ポップアップリンクが画面に表示されます。 非表示のハイパーリンクの存在は、ビデオフレームの右下隅にある特別なアイコンによって通知され、オブジェクト自体がスコープフレームに配置されます（ デモ版 ）。
