JP2025527221A - オンライン広告コンテンツプラットフォームを提供するためのシステム - Google Patents

オンライン広告コンテンツプラットフォームを提供するためのシステム

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Abstract

様々な実施形態によれば、オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムは、サーバーおよび電子装置を含み、サーバーは、電子装置から特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得し、少なくとも１つのコンテンツに基づいて、特定製品の製品属性情報を取得し、製品属性情報は複数の製品特徴に対応し、製品属性情報に基づいて、複数の製品特徴に関連する複数の重み値に基づいて確認された有名人画像推薦情報を電子装置に提供するように設定され、電子装置は、提供された有名人画像推薦情報に基づいて、少なくとも１つの有名人画像および複数の有名人特徴のうちの指定された数の有名人特徴を含む第１画面を表示するように設定され、特定製品が第１製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第１グループの有名人特徴を含み、特定製品が第２製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第２グループの有名人特徴を含むことができる。

Description

本開示は、オンライン広告コンテンツプラットフォームを提供するためのシステム、システムに含まれる電子装置、および電子装置の動作方法に関する。
オンラインディスプレイ広告市場は持続的に成長している。オンライン広告は有名人が登場して消費者の注目を集中させる方式が一般的である。これにより、有名人の広告肖像権市場も成長している。
このような状況では、広告主（ａｄｖｅｒｔｉｓｅｒ）の立場からすれば、有名人を広告に利用する費用に関連する問題があり、有名人（ｃｅｌｅｂｒｉｔｙ）の立場では、有名人の有名税が持続する間、迅速に広告市場に進出しなければならない問題がある。
オンライン広告を迅速に執行するために、製品を販売する広告主と、広告を作成するクリエイター（ｃｒｅａｔｏｒ）と、広告に登場する有名人との間を仲介するプラットフォームが必要である。オンライン広告コンテンツプラットフォームで特定製品のオンライン広告を進めようとする場合、広告を進めようとする製品の属性に適合した有名人が広告に登場してこそ広告効果が増大することができる。
様々な実施形態によれば、オンライン広告コンテンツプラットフォームを提供するためのシステム、システムに含まれる電子装置、および電子装置の動作方法を提供することによって、特定製品に応じて適切な有名人を推薦することができる。
様々な実施形態によれば、オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムは、サーバーおよび電子装置を備え、サーバーは、電子装置から特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得し、少なくとも１つのコンテンツは特定製品の画像を含み、少なくとも１つのコンテンツに基づいて、特定製品の製品属性情報を取得し、製品属性情報は複数の製品特徴に対応し、製品属性情報に基づいて、複数の製品特徴に関連する複数の重み値に基づいて確認された有名人画像推薦情報を電子装置に提供するように設定され、有名人画像推薦情報は、少なくとも１つの有名人画像を含み、電子装置は、提供された有名人画像推薦情報に基づいて、少なくとも１つの有名人画像および複数の有名人特徴のうち、指定された数の有名人特徴を含む第１画面を表示するように設定され、特定製品が第１製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第１グループの有名人特徴を含み、特定製品が第２製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第２グループの有名人特徴を含み、第２グループの有名人特徴は、第１グループの有名人特徴と少なくとも一部が異なっていてもよい。
様々な実施形態によれば、電子装置は、ディスプレイ、メモリーおよび少なくとも１つのプロセッサを備え、少なくとも１つのプロセッサは、特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得し、前記少なくとも１つのコンテンツは特定製品の画像を含み、少なくとも１つのコンテンツに基づいて、特定製品の製品属性情報を取得し、製品属性情報は複数の製品特徴を基にし、複数の有名人画像に基づいて、複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴を取得し、複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴は特定有名人の第１画像に対する第１特徴および特定有名人の第２画像に対する第２特徴を含み、第１特徴と第２特徴は少なくとも一部が異なり、製品属性情報に基づいて、複数の有名人画像のうち少なくとも１つの有名人画像および少なくとも１つの有名人画像に対応する複数の特徴から指定された有名人特徴を取得し、少なくとも１つの有名人画像および指定された有名人特徴を含む有名人画像推薦情報を取得し、有名人画像推薦情報に基づいて、少なくとも１つの有名人画像および指定された有名人特徴を含む第１画面をディスプレイを介して表示することができる。
様々な実施形態によれば、電子装置の動作方法は、特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得する動作であって、前記少なくとも１つのコンテンツが特定製品の画像を含む動作と、少なくとも１つのコンテンツに基づいて、特定製品の製品属性情報を取得する動作であって、製品属性情報が複数の製品特徴に対応する動作と、複数の有名人画像に基づいて、複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴を取得する動作であって、複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴が特定有名人の第１画像に対する第１特徴および特定有名人の第２画像に対する第２特徴を含み、第１特徴と第２特徴とは少なくとも一部が異なる動作と、製品属性情報に基づいて、複数の有名人画像のうち少なくとも１つの有名人画像および少なくとも１つの有名人画像に対応する複数の特徴から指定された有名人特徴を取得する動作と、少なくとも１つの有名人画像および指定された有名人特徴を含む有名人画像推薦情報を取得する動作と、有名人画像推薦情報に基づいて、少なくとも１つの有名人画像および指定された有名人特徴を含む第１画面を表示する動作と、を含むことができる。
様々な実施形態による、オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法およびオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法の動作方法は、製品を販売する広告主と、広告を作成するクリエイターと、広告に登場する有名人との間を仲介するプラットフォームを提供することができる。
これにより、有名人には、固定費用で広告収入を大幅に増大させる効果と、広告に露出できる地域を拡張し、色々な商品群の広告を同時に受注できる効果を提供することができる。簡単な執行による迅速な決算に基づいて、広告契約によるリスクを最小限に抑えることができ、有名人の肖像権の利用請求に際しては有名人が最終決定権を保有することによって広告露出や悪用のケースを事前に予防することができる。
広告主には、有名人の写真や動画が構築されたライブラリーに接近することで迅速に広告を執行することができ、有名人の有名税が持続する期間に広告を執行することによって広告効果が最大化される効果を提供することができる。広告したい製品に適合した有名人を自動的に推薦するシステムに応じて、最適な有名人を最適な費用で広告に活用できるという利点を提供することができる。
様々な実施形態によるシステムに含まれる装置のブロック図である。 様々な実施形態による電子装置のブロック図である。 様々な実施形態による人工知能モデルの例を説明するための図である。 様々な実施形態による学習データを説明するための図である。 様々な実施形態による学習された人工知能モデルを説明するための図である。 様々な実施形態によるオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法を説明するためのフローチャートである。 様々な実施形態によるオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法を説明するためのフローチャートである。 様々な実施形態による有名人を推薦する画面に含まれるグラフィックオブジェクトの例を説明する図である。 様々な実施形態による特定製品の情報の入力を受け取る画面の一例を示す。 様々な実施形態による製品カテゴリー情報の入力を受け取る画面の一例を示す。 様々な実施形態による有名人を推薦する画面の一例を示す。 様々な実施形態による特定有名人のプロファイルを表す一例を示す。 様々な実施形態による特定有名人のプロファイルを表す一例を示す。 様々な実施形態による広告主と有名人との間の交渉を仲介するインターフェース画面の一例を示す。 様々な実施形態によるクリエイターの推薦画面を表す画面の一例を示す。 様々な実施形態による特定のクリエイターのプロファイルを表す一例を示す。 様々な実施形態による広告主とクリエイターとの間の交渉を仲介するインターフェース画面の一例を示す。 様々な実施形態による広告仲介プラットフォームの結果画面の一例を示す。 様々な実施形態による広告執行結果を表す一例を示す。
図１は、様々な実施形態によるシステム１００に含まれる装置のブロック図である。
様々な実施形態によれば、システム１００は、オンライン広告コンテンツプラットフォームを提供するためのシステムであり得る。例えば、システム１００は、製品を販売する広告主と、広告を作成するクリエイターと、広告に登場する有名人との間を仲介するプラットフォームを提供することができる。ただし、システム１００が提供できるサービスの分野に制限はないということを当業者は理解することができる。
図１を参照すると、システム１００は、電子装置１０１、第１外部電子装置１１０、第２外部電子装置１２０、および／またはサーバー１３０を含むことができる。例えば、電子装置１０１は、広告主の電子装置であり得る。例えば、第１外部電子装置１１０は、有名人の電子装置であり得る。例えば、第２外部電子装置１２０は、クリエイターの電子装置であり得る。例えば、サーバー１３０は、電子装置１０１、第１外部電子装置１１０、および第２外部電子装置１２０を仲介するサーバーであり得る。図１には、各装置が１つであるとして示されているが、これは一例に過ぎず、サーバー１３０を介して仲介される、電子装置１０１、第１外部電子装置１１０、および第２外部電子装置１２０それぞれの数に制限はない。例えば、電子装置１０１は、複数の広告主の数だけ存在することができ、第１外部電子装置１１０は複数の有名人の数だけ存在することができ、第２外部電子装置１２０は複数のクリエイターの数だけ存在することができる。
様々な実施形態によれば、図１に示す構成要素（例えば、電子装置１０１、第１および第２電子装置１１０，１２０、および／またはサーバー１３０）は有線通信および／または無線通信で接続することができ、前記通信を通じて、相互に本開示で説明される様々な情報および／またはデータをやり取りすることができる。
図２は、様々な実施形態による電子装置１０１のブロック図である。
様々な実施形態によれば、システム１００に含まれる他の構成要素（例えば、第１電子装置１１０、第２電子装置１２０、および／またはサーバー１３０）は、図２に示す構成要素と同じ構成要素を含み、本開示で説明される電子装置１０１の動作の少なくとも一部を実行するように構成されてもよい。
図２を参照すると、電子装置１０１は、カメラ２１１、マイク２１３、および通信回路２１５などのデータ取得装置２１０と、複数のアプリケーション２３１と複数の人工知能モデル２３３を記憶するメモリー２３０と、最適化モジュール２４３、設定値データベース（ｄａｔａｂａｓｅ，ＤＢ）２４５およびコンパイラ（ｃｏｍｐｉｌｅｒ）２４１を含むプロセッサ２４０と、ディスプレイ２５０と、を備えることができる。ディスプレイ２５０の種類に制限はない。以下では、電子装置１０１に含まれる各構成について説明する。
まず、以下では、様々な実施形態によるデータ取得装置２１０について説明する。
様々な実施形態によれば、データ取得装置２１０は、電子装置１０１に含まれる装置の中でコンテンツを取得するための装置を分類するための論理的な概念として解釈することができる。データ取得装置２１０は、カメラ２１１、マイク２１３、および通信回路２１５に加えて、以下で説明する様々な種類のコンテンツを取得するための様々な種類の装置（例えば、各種センサ、タッチスクリーン）をさらに含むことができる。
様々な実施形態によれば、データ取得装置２１０は、後述する人工知能モデル２３３に基づいて処理される様々な種類のデータ（または、コンテンツ）を取得することができる。一実施形態では、前記データ取得装置２１０は、電子装置１０１にインストールされた（または、記憶された）プロセス、プログラム、および／またはアプリケーションの実行および／または駆動に応じて駆動され、様々な種類のデータを取得することができる。一例として、カメラアプリケーションが実行および／または駆動される場合、電子装置１０１は、カメラ２１１を駆動（例えば、イメージセンサのリードアウトを制御する動作を実行）して、データとして画像および／または映像を取得することができる。一例として、録音アプリケーションが実行および／または駆動される場合、電子装置１０１はマイク２１３を駆動してデータとして使用者の発話および／または周辺の音などのオーディオデータを取得することができる。一例として、ウェブベースのアプリケーションが実行および／または駆動される場合、電子装置１０１は通信回路２１５を利用してメディアサーバーと通信接続を確立し、画像、映像、オーディオデータなどのメディアデータを取得することができる。以下では、それぞれのデータ取得装置２１０の例について説明する。
様々な実施形態によれば、カメラ２１１（例えば、少なくとも１つのフロントカメラおよび少なくとも１つのリアカメラ）は静止画（または画像）および動画を撮影することができる。一実施形態によれば、少なくとも１つのカメラ２１１は、１つ以上のレンズ、イメージセンサ、イメージシグナルプロセッサ、またはフラッシュを含むことができる。一実施形態では、電子装置１０１は、それぞれ異なる属性または機能（または用途）を有するカメラ２１１を含むことができる。例えば、少なくとも１つのカメラ２１１はそれぞれ異なる画角のカメラを含むことができる。前記画角は一例であり、１１４°～９４°の超広角（ｓｕｐｅｒ ｗｉｄｅ ａｎｇｌｅ）、広角（ｗｉｄｅ ａｎｇｌｅ）、８４°～６３°の標準（ｎｏｒｍａｌ ｌｅｎｓ）、２８°～８°の望遠（ｔｅｌｅｐｈｏｔｏ）、および６°～３°の超望遠（ｓｕｐｅｒ ｔｅｌｅｐｈｏｔｏ）を含むことができる。例えば、少なくとも１つのカメラ２１１は、上述した通り前面に配置されて画像および／または映像を撮影する少なくとも１つのフロントカメラと、後面に配置されて画像および／または映像を撮影する少なくとも１つのリアカメラと、を含むことができる。
様々な実施形態によれば、マイク２１３は電子装置１０１の外部から音声を受信することができる。例えば、電子装置１０１（例えば、プロセッサ２４０）は、マイク２１３を駆動し、マイク２１３を介して外部から発生した音声を受信することができる。外部から発生する音声は、話者（例えば、使用者および／または他の話者（または他の人））の音声（または発話）、生活ノイズ、周辺（または背景）ノイズを含むことができる。一実施形態では、前記マイク２１３は複数のマイクを含むことができる。前記電子装置１０１（例えば、プロセッサ２４０）は、複数のマイク２１３を利用して受信される音声から、電子装置１０１から指定された方向に発生する音声を受信するビームフォーミングを形成することができる。前記受信された音声に基づいて、取得された指定された方向の音声はサブ音声として定義することができる。前記複数のマイク２１３それぞれは所定の距離に離間するように電子装置１０１に配置され、前記離間した距離と音声を取得しようとする方向に関連する時間または位相だけ各マイク２１３を介して受信される音声を信号処理して前記サブ音声を取得することができる。前記ビームフォーミング技術は周知の技術であるので、具体的な説明は省略する。
様々な実施形態によれば、通信回路２１５は、様々な種類の通信方式で外部電子装置（例えば、他の電子装置１１０，１２０またはサーバー１３０）と通信接続を形成し、データを送信および／または受信することができる。前記通信方式は、上述した通り、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉ ｄｉｒｅｃｔなどの直接通信接続を確立する通信方式、ＡＰ（ａｃｃｅｓｓ ｐｏｉｎｔ）を利用する通信方式（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ通信）または基地局（ｂａｓｅ ｓｔａｔｉｏｎ）を利用するセルラー通信を利用する通信方式（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、５Ｇ）を含むことができる。
以下では、様々な実施形態による複数の人工知能モデル２３３について説明する。
図３は、様々な実施形態による人工知能モデル２３３の例を説明するための図である。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３は、電子装置１０１、第１外部電子装置１１０および／または第２外部電子装置１２０に記憶することができる。様々な実施形態によれば、サーバー１３０が人工知能モデル２３３を生成（または更新）し、生成された人工知能モデル２３３を利用して、本開示で説明される様々な動作を実行することができる。一実施形態によれば、サーバー１３０が生成された人工知能モデル２３３を電子装置１０１に提供し、電子装置１０１が提供された（またはダウンロードされた）人工知能モデル２３３を利用して、本開示で説明される様々な動作を実行することができる。一実施形態によれば、電子装置１０１が人工知能モデル２３３を生成（または更新）し、生成された人工知能モデル２３３を利用して、本開示で説明される様々な動作を実行することができる。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３は、指定された種類の学習アルゴリズムに基づいて予め学習されたモデルであり、様々な種類のデータ（またはコンテンツ）の入力を受け取って演算し、結果データを出力（または取得）するように予め構成された人工知能モデルであり得る。例えば、サーバー１３０（または電子装置１０１）において、機械学習アルゴリズムまたはディープラーニングアルゴリズムに基づいて指定された種類のデータを入力データとし、特定種類の結果データを出力データとして出力するように学習が実行され、複数の人工知能モデル２３３（例えば、機械学習モデルおよびディープラーニングモデル）を生成することができる。前記機械学習アルゴリズムは、線形回帰（ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）や、ロジスティック回帰（ｌｏｇｉｓｔｉｃ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）などの教師あり学習アルゴリズム（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）、クラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、視角化と次元縮小（ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）、および関連規則学習（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）などの教師なし学習アルゴリズム（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）、および強化学習アルゴリズム（ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）を含み、前記ディープラーニングアルゴリズムは、ＡＮＮ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含むことができ、記載されたものに限定されず、様々な学習アルゴリズムをさらに含むことができる。前記学習済みの人工知能モデル２３３は入力データを演算するための少なくとも１つの行列（例えば、畳み込み層、プーリング層）を含み、前記行列に基づいて入力データに対する演算を実行することによって結果データを出力するように構成することができる。一例として、図３に示すように、ＣＮＮをベースに画像データと画像データに含まれたオブジェクトに対する情報をトレーニングデータとして（例えば、画像データを入力データとし、オブジェクト（または被写体）に対する情報を出力データに設定）人工知能モデル２３３（例えば：ＣＮＮモデル）が生成されるし、生成された人工知能モデル２３３はコンテンツ３０１（例えば、画像データ）の入力を受けとったことに対する応答で畳み込み層（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ｌａｙｅｒ）、活性関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）（例えば、シグモイド（ｓｉｇｍｏｉｄ）、レル（Ｒｅｌｕ））、およびプーリング層（ｐｏｏｌｉｎｇ ｌａｙｅｒ）を利用して入力される画像データを演算することによって、オブジェクトに対する情報（例えば、ｉｎｓｔａｎｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎなった画像データ）を含む出力コンテンツ３０３（例えば、結果データ）を出力するように構成することができる。一方、図３には示されていないが、前記ＣＮＮに基づいて学習されたディープラーニングモデルは、示された畳み込み層、およびプーリング層に加えてより多くの層を含むことができ、周知の技術であるので具体的な説明は省略する。また、一例として、図３に示すものに限定されず、他の学習アルゴリズムに基づいてオーディオデータと話者に対する情報をトレーニングデータとし（例えば、オーディオデータを入力データに、話者に対する情報を出力データに設定）、他の人工知能モデル（例えば、機械学習モデルまたはディープラーニングモデル）を生成することができ、他の人工知能モデルは、オーディオデータ（例えば、発話）の入力を受け取ったことに応答して結果データとして話者を識別するための識別子（例えば、ｕｎｉｑｕｅ ＩＤ）を出力するように構成されてもよい。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３は、指定された演算能力に関連する値（以下、演算値）（例えば、重み付け演算値（例えば、ｗｅｉｇｈｔ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ））は３２ビットであり、活性関数演算値（例えば、ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）は３２ビット）に対応する行列の重み、および活性関数を含むように構成することができる。また、例えば、前記演算値は、重み（ｗｅｉｇｈｔｓ）または活性関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）（例えば、シグモイド（ｓｉｇｍｏｉｄ）、レル（Ｒｅｌｕ））などのパラメータを演算するための能力に対する値であり、重みに対する演算値（例えば、ｗｅｉｇｈｔ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）と活性関数に対する演算値（例えば、ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）を含むことができる。
一方、サーバー１３０が人工知能モデル２３３を生成（または記憶）する場合、サーバー１３０は、電子装置１０１，第１外部電子装置１１０、および／または第２外部電子装置１２０から様々なコンテンツを受信し、人工知能モデル２３３を利用して処理された結果を電子装置１０１で提供することができる。電子装置１０１が人工知能モデル２３３を生成（または、記憶）という場合、電子装置１０１が人工知能モデル２３３を利用して、取得された様々なコンテンツを処理してその結果を出力することもできる。
図４は、様々な実施形態による学習データを説明するための図である。
図４を参照すると、人工知能モデル２３３は、第１学習データ４０１および第２学習データ４０２によって学習することができる。第１学習データ４０１は、入力データであってもよく、第２学習データ４０２は、人工知能モデル２３３を介して出力されるデータであり得る。例えば、第１学習データ４０１および第２学習データ４０２によって学習された人工知能モデル２３３は、第１学習データ４０１のような種類の入力データの入力を受け取り、第２学習データ４０２のような種類の出力データを出力することができる。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３は複数で構成することができる。例えば、第１学習データ４０１が後述する製品の情報を含み、第２学習データ４０２が後述する製品特徴および／または前記製品特徴にそれぞれ対応する製品特徴値を含む場合、製品に関連した学習データに従って第１人工知能モデルを生成することができる。第１学習データ４０１が後述する有名人の情報を含み、第２学習データ４０２が後述する有名人特徴および／または前記有名人特徴にそれぞれ対応する有名人特徴値を含む場合、有名人に関連した学習データに従って第２人工知能モデルを生成することができる。
一実施形態によれば、有名人の種類（例えば、人種（白人、黄人、黒人）、性別（男性、女性）など）に応じて複数の人工知能モデルを生成することもできる。例えば、第１人種（または、第１性別）の有名人に関連する情報（例えば、有名人の情報、有名人特徴、有名人特徴値）に基づいて第３人工知能モデルを生成し、第２人種（または第２性別）の有名人に関連する情報（例えば、有名人の情報、有名人特徴、有名人特徴値）に基づいて第４人工知能モデルを生成することもできる。この場合、電子装置１０１（すなわち、広告主）により選択された有名人の種類（例えば、人種、性別など）に応じて、選択された有名人の種類に対応する人工知能モデルを介して前記選択された有名人の種類に属する少なくとも１つの有名人の推薦結果として提供されてもよい。
以下では、説明の便宜上、製品関連人工知能モデルと有名人関連人工知能モデルを同一参照符号２３３の人工知能モデルで説明するが、上述した通り、製品関連人工知能モデルと有名人関連人工知能モデルが別々に構成され使用され得ることは、当業者に理解され得る。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３（例えば、第１人工知能モデル）は、製品の情報を第１学習データ４０１で利用し、製品特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）および／または製品特徴に対応するＰ個の特徴値（ｆｅａｔｕｒｅ ｖａｌｕｅ）（例えば、製品特徴ベクトル（Ｐ×１サイズの行列））を第２学習データ４０２として利用することができる。
例えば、製品の情報は、製品の画像、名称、カテゴリー、製品の説明（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）、メーカー情報、またはメーカーのＵＲＬを含んでもよいが、第１学習データ４０１として利用される製品の情報に限定はない。製品の情報は、広告主（例えば、広告主の電子装置１０１）により提供されてもよく、外部サーバー（例えば、様々な製品の情報を含む外部クラウドサーバー）から収集されてもよい。
例えば、第２学習データ４０２は、複数の製品特徴および複数の製品特徴に対応する複数の特徴値を含むことができる。「製品特徴」は、製品に関連した指定された特徴であり得る。例えば、複数の製品特徴には、「革新的な（ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ）」、「固有な（ｏｒｉｇｉｎａｌ）」、「経済的な（ｅｃｏｎｏｍｉｃ）」、「流行する（ｔｒｅｎｄｙ）」、「ユニークな（ｕｎｉｑｕｅ）」などが含まれてもよい。様々な実施形態によれば、複数の製品特徴は予め設定または変更されてもよく、複数の製品特徴の数に制限はない。一実施形態によれば、複数の製品特徴は、第１学習データ（例えば、製品の情報）に基づいて決定されてもよい。例えば、ＳＮＳ（ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｒｖｉｃｅ）内の特定製品の情報が掲示された掲示文がある場合、前記特定製品の情報に関連する（例えば、よく言及されている）追加情報（例えば、ハッシュタグ（ｈａｓｈｔａｇ））に基づいて、複数の製品において頻度が高い追加情報（例えば、ハッシュタグ）を前記製品特徴の候補として決定することができる。様々な実施形態によれば、複数の製品特徴に対応する複数の特徴は、複数の製品特徴それぞれに対応する数値であり得る。例えば、第２学習データ４０２は、数学式１のような複数の製品特徴（例えば、「革新的な」、「固有な」、「経済的な」、「流行する」、「ユニークな」など）にそれぞれ対応する複数の特徴値を含むことができる。数学式１（Ｆｐ）の形態（例えば、ベクトルおよび／または行列形態）は例示に過ぎず、第２学習データ４０２の形態に制限はない。
数学式１において、ｐ１は第１製品特徴（例えば、「革新的な」）に対応する第１特徴値（数値）を表し、ｐ２は第２製品特徴（例えば、「固有な」）に対応する第２特徴値（数値）を表し、ｐ３は第３製品特徴（例えば、「経済的な」）に対応する第３特徴値（数値）を表し、ｐ４は第４製品特徴（例えば、「流行する」）に対応する第４特徴値（数値）を表し、ｐ５は第５製品特徴（例えば、「ユニークな」）に対応する第５特徴値（数値）を表すことができ、製品属性情報（例えば、製品特徴ベクトル（Ｆｐ））は、合計ｐ個の製品特徴に対応するｐ個の特徴値を含むことができる。
本開示では、説明の便宜上、特徴値を０～１０の範囲に属する値として説明するが、特徴値は上述した範囲（０～１０）以外の様々な範囲と定義することができる。例えば、特徴値は、０または１に設定されてもよい。本開示では、製品特徴値の集合（例えば、ベクトルおよび／または行列形態のデータ（Ｆｐ））を「製品の属性（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）」（または製品属性情報）として説明する。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３（例えば、第２人工知能モデル）は、有名人の情報を第１学習データ４０１として利用し、有名人特徴および／または有名人特徴に対応する特徴値を第２学習データ４０２として提供され、学習することができる。
例えば、第１学習データ４０１として使用される有名人の情報は、有名人の画像（および／または動画）、有名人の名前、年齢、身長、体重、または有名人に対する説明を含むことができる。第１学習データ４０１として使用される有名人の情報に制限はない。有名人の情報は、有名人（例えば、有名人の第１外部電子装置１１０）によって提供されてもよく、外部サーバー（例えば、様々な有名人の情報を含む外部クラウドサーバー）から収集されてもよい。
例えば、第２学習データ４０２は、複数の有名人特徴および／または複数の有名人特徴に対応する複数のＣ個の特徴値（例えば、有名人特徴ベクトル（Ｃ×１サイズの行列）を含むことができる。「有名人特徴」は、人物に関連した指定された特徴であり得る。例えば、複数の有名人特徴は、「可愛い（ｃｕｔｅ）」、「愛らしい（ｌｏｖｅｌｙ）」、「クールな（ｃｏｏｌ）」、「素敵な（ｇｏｒｇｅｏｕｓ）」、「高級な（ｌｕｘｕｒｙ）」、「元気な（ｈｅａｌｔｈｙ）」などを含むことができる。複数の有名人特徴は予め設定または変更されてもよく、複数の有名人特徴の数に制限はない。一実施形態によれば、有名人特徴は、第１学習データ（例えば、有名人の情報）に基づいて決定されてもよい。例えば、ＳＮＳ内に特定有名人の情報が掲示された掲示文がある場合、前記特定有名人の情報に関連する（例えば、よく言及される）追加情報（例えば、ハッシュタグ）に基づいて、複数の有名人において頻度の高い追加情報（例えば、ハッシュタグ）を前記有名人特徴の候補として決定することができる。様々な実施形態によれば、複数の有名人特徴に対応する複数の特徴値は、複数の有名人特徴それぞれに対応する数値であり得る。例えば、第２学習データ４０２は、数学式２のような、複数の有名人特徴（例えば、「可愛い」、「愛らしい」、「クールな」、「素敵な」、「高級な」、「元気な」など）にそれぞれ対応する複数の特徴値を含むことができる。数学式２（Ｆｃ）の形態（例えば、ベクトルおよび／または行列形態）は例示に過ぎず、第２学習データ４０２の形態に制限はない。
数学式２において、ｃ１は第１有名人特徴（例えば、「可愛い」）に対応する第１特徴値（数値）を表し、ｃ２は第２有名人特徴（例えば、「愛らしい」）に対応する第２特徴値（数値）を表し、ｃ３は第３有名人特徴（例えば、「クールな」）に対応する第３特徴値（数値）を表し、ｃ４は第４有名人特徴（例えば、「素敵な」）に対応する第４特徴値（数値）を表し、ｃ５は第５有名人特徴（例えば、「高級な」）に対応する第５特徴値（数値）を表し、ｃ６は第６有名人特徴（例えば、「元気な」）に対応する第６特徴値（数値）を表し、有名人属性情報（例えば、有名人特徴ベクトル（Ｆｃ））は、合計ｃ個の有名人特徴に対応するｃ個の特徴値を含むことができる。
本開示では、説明の便宜上、特徴値を０～１０の範囲に属する値で説明するが、特徴値は上述した範囲（０～１０）以外の様々な範囲と定義することができる。例えば、特徴値は、０または１に設定されてもよい。本開示では、有名人特徴値の集合（例えば、ベクトルおよび／または行列形態のデータ（Ｆｃ））を「有名人の属性」（または有名人属性情報）として説明する。
様々な実施形態によれば、有名人属性情報は、第１学習データとして使用される有名人の画像（および／または動画）に対応するように決定することができる。例えば、同じ有名人であっても、前記有名人の第１画像に対する有名人属性情報と、前記有名人の第２画像に対する有名人属性情報は異なる場合がある。
一実施形態によれば、前述した製品特徴と有名人特徴は少なくとも一部が重複してもよい。例えば、「元気な」などの製品特徴は有名人の属性を表すための有名人特徴として使用されてもよく、本開示で説明される例示のように、製品特徴と有名人特徴が必ず異なるように設定されるわけではない。
図５は、様々な実施形態による学習された人工知能モデルを説明するための図である。
図５を参照すると、人工知能モデル２３３は、第１データ５０１の入力を受け取り、第２データ５０２を出力することができる。例えば、第１データ５０１は、図４の第１学習データ４０１と同じ種類のデータであってもよく、第２データ５０２は、図４の第２学習データ４０２と同じ種類のデータであり得る。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３は、第１データ５０１として製品の情報の入力を受け取り、製品特徴および／または製品特徴に対応する特徴値を第２データ５０２として出力することができる。製品の情報、製品属性および製品属性に対応する特徴値は、図４の説明から理解することができる。
様々な実施形態によれば、人工知能モデル２３３は、第１データ５０１として有名人の情報の入力を受け取り、有名人特徴および／または有名人特徴に対応する特徴値を第２データ５０２として出力することができる。有名人の情報、有名人特徴および有名人特徴に対応する特徴値は、図４の説明から理解することができる。
図６は、様々な実施形態によるオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法を説明するためのフローチャートである。
図６の動作と図７の動作は有機的に実行されてもよく、図６の動作および図７の動作のうち少なくとも一部は省略されてもよい。
以下では、動作６０１～動作６０５がサーバー１３０によって実行されるものとして説明するが、電子装置１０１が人工知能モデル２３３を含む場合、動作６０１～動作６０５のうち少なくとも一部は電子装置１０１によって実行されてもよい。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作６０１において、特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得することができる。例えば、サーバー１３０は、電子装置１０１から特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得（例えば、受信）することができる。例えば、少なくとも１つのコンテンツは、前記特定製品の情報（例えば、画像、名称、カテゴリー、説明）を含むことができる。様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、電子装置１０１を介して入力された特定製品の少なくとも１つのコンテンツを受信して取得することができる。特定製品の少なくとも１つのコンテンツのうち少なくとも一部は、外部サーバー（例えば、様々な製品の情報を含む外部クラウドサーバー）から収集されてもよい。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作６０３において、製品属性情報を取得することができる。例えば、サーバー１３０は、人工知能モデル２３３を利用して、取得された少なくとも１つのコンテンツに基づいて、特定製品の製品属性情報（例えば、数学式１と同じ形態の、特定製品の製品特徴値）を取得することができる。別の例として、電子装置１０１が人工知能モデル２３３を利用して特定製品の製品属性情報を取得する場合、取得された製品属性情報をサーバー１３０に提供することもできる。一実施形態によれば、有名人属性情報は、同じ有名人であっても、前記有名人の画像（写真および／または動画）によって異なる場合がある。例えば、特定有名人にとって、第１画像（例えば、笑っている画像）は、第１有名人特徴（例えば、「可愛い」）の特徴値が高い場合があり、第２画像（例えば、運動する画像）は第６有名人特徴（例えば、「元気な」）の特徴値を高く算出することができる。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作６０５において、製品属性情報に関連する重み値に基づいて確認された有名人画像推薦情報を提供することができる。
以下では、サーバー１３０が少なくとも１つの有名人画像を推薦する方法の一例を説明する。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、製品属性情報に関連する重み値を確認することができる。例えば、重み値は、１×Ｃサイズの行列（以下、重み行列Ｗ）形態で表すことができる。
様々な実施形態によれば、数学式３の重み値（ｗ１，ｗ２，…，ｗｃ）は、製品属性情報（例えば、製品特徴値）によって異なるように算出され得る。重み値（ｗ１，ｗ２，…，ｗｃ）は、同じ行（ｒｏｗ）の有名人特徴値にそれぞれ対応することができる。例えば、第ｎ行の第ｎ重み値ｗｎは第ｎ行の第ｎ有名人特徴値ｃｎに対応することができる。
様々な実施形態によれば、重み行列Ｗは、製品属性情報と基準行列Ｍの演算結果から算出することができる。
数学式４を参照すると、特定製品の製品属性情報に関連する重み行列Ｗは、製品特徴ベクトル（Ｆｐ）と基準行列Ｍの行列演算結果として算出することができる。数学式５を参照すると、基準行列Ｍは、Ｐ×Ｃサイズの行列として定義することができる。基準行列Ｍは特定製品と無関係（例えば、製品属性情報と関係がなく）に共通することができ、特定製品に関連した重み行列Ｗは、同じ基準行列Ｍに前記特定製品の製品特徴ベクトルの演算結果として算出することができる。
様々な実施形態によれば、基準情報（例えば、基準行列Ｍ）は、広告執行結果に基づいて更新（ｕｐｄａｔｅ）できて、詳細な説明は後述する。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、重み行列Ｗに基づいて、複数の有名人画像のうち少なくとも１つの有名人画像を有名人画像推薦結果として提供することができる。例えば、サーバー１３０は、特定製品の製品属性情報に関連して確認された重み行列Ｗを利用して、有名人画像の有名人属性情報からブランド適合度（ｂｒａｎｄ ｆｉｔ）（または、予想広告効果（例えば、予想ＣＴＲ（ｃｌｉｃｋ ｔｈｒｏｕｇｈ ｒａｔｉｏ）））を算出することができ、算出方法は後述する図面を介してより詳細に説明する。サーバー１３０は、前記ブランド適合度（または、予想広告効果）が高い少なくとも１つの有名人画像を含む情報を電子装置１０１に提供することができる。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、動作６０７において、有名人画像および指定された数の有名人特徴を含む画面を表示することができる。様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、少なくとも１つの有名人画像を含む情報をサーバー１３０から受信し、受信された情報に基づいて、少なくとも１つの推薦有名人画像を表示することができる。様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、複数の有名人特徴のうちの指定された数の有名人特徴を確認することができる。例えば、サーバー１３０は特定製品の製品属性情報と関連して確認された重み行列Ｗの重み値を確認することができる。サーバー１３０は、重み値のうち、指定された数の重み値を確認することができる。例えば、サーバー１３０は、重み値の大きさを比較して、大きさが大きい指定された数の重み値を確認することができる。サーバー１３０は、確認された指定された数の重み値、前記指定された数の重み値に対応する（例えば、同じ行に位置した）指定された数の有名人特徴、および／または前記指定された数の有名人特徴の特徴値を含む情報を電子装置１０１に提供（例えば、伝送）することができる。電子装置１０１は、サーバー１３０から提供された情報に基づいて、指定された数の有名人特徴を表示することができる。一実施形態によれば、電子装置１０１は、前記指定された数の有名人特徴の有名人特徴値を共に表示することもでき、後述する図面を介してより詳細に説明する。一実施形態によれば、電子装置１０１は、少なくとも１つの推薦有名人画像とともに、前記推薦有名人画像に該当する有名人の他の画像を共に表示することもでき、後述する図面を介してより詳細に説明する。
図７は、様々な実施形態によるオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法を説明するためのフローチャートである。
以下で、動作７０１～動作７０９がサーバー１３０によって実行されるものとして説明するが、電子装置１０１が人工知能モデル２３３を含む場合、動作７０１～動作７０９のうち少なくとも一部は電子装置１０１によって実行されてもよい。
図６の動作と図７の動作は有機的に実行されてもよく、図６の動作および図７の動作のうち少なくとも一部は省略されてもよい。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作７０１において、特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得することができる。動作７０１は、動作６０１であってもよく、重複する範囲での説明は省略する。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作７０３において、製品属性情報を取得することができる。動作７０３は、動作６０３であってもよく、重複する範囲での説明は省略する。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作７０５において、製品属性情報に関連する重み値を確認することができる。例えば、サーバー１３０は取得された特定製品の製品属性情報（例えば、数学式１のＦｐ）と基準情報（例えば、数学式５の基準行列Ｍ）に基づいて、特定製品の製品属性情報に関連する重み値（例えば、数学式４の重み行列Ｗ）を確認することができる。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作７０７において、確認された重み値に基づいて、各有名人画像に対するブランド適合度（または、予想広告効果）を確認することができる。様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、複数の有名人画像に対し、各有名人画像を前記有名人画像の有名人属性情報（例えば、数学式２のＦｃ）を関連付けて記憶することができる。サーバー１３０は、各有名人画像の有名人属性情報と特定製品と関連して確認された重み値（例えば、数学式４の重み行列Ｗ）の演算結果から、各有名人画像のブランド適合度（または、予想広告効果）を確認することができる。
数学式６を参照すると、ブランド適合度Ｓは、１×Ｃサイズの重み行列ＷとＣ×１サイズの有名人特徴ベクトル（Ｆｃ）の行列乗算演算の結果であり、１×１サイズの値（すなわち、スカラー（ｓｃａｌａｒ）値）として算出することができる。各有名人画像のブランド適合度Ｓは、パーセンテージ形態の数値および／またはグラフィックオブジェクト形態などで電子装置１０１を介して表示することができ、後述する図面を介してより詳細に説明する。
様々な実施形態によれば、サーバー１３０は、動作７０９において、確認されたブランド適合度（または予想広告効果）に基づいて、特定製品に関連した少なくとも１つの有名人画像を推薦することができる。例えば、サーバー１３０は、各有名人画像のブランド適合度（または予想広告効果）Ｓに基づいて、複数の有名人画像のうち、ブランド適合度（または予想広告効果）が高い少なくとも１つの有名人画像を前記特定製品に関連した有名人画像として推薦することができる。
図８は、様々な実施形態による有名人を推薦する画面に含まれるグラフィックオブジェクトの例を説明する図である。
様々な実施形態によれば、有名人を推薦する画面には指定された数の有名人特徴および／または前記有名人特徴の特徴値（以下、有名人特徴値）を表すグラフィックオブジェクトが含まれてもよい。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、グラフィックオブジェクトを介して指定された数の有名人特徴を表示することができる。例えば、表示される有名人特徴は、特定製品の製品属性情報に関連する重み値（例えば、数学式４の重み行列Ｗ）のうちの大きさが大きい指定された数の重み値に対応する（例えば、同じ行に位置した）有名人特徴であり得る。
様々な実施形態によれば、前記有名人特徴が表示される順序（ｏｒｄｅｒ）は、対応する重み値の大きさに基づいて決定することができる。例えば、大きさが相対的に大きい重み値に対応する有名人特徴から大きさが相対的に小さい重み値に対応する有名人特徴の順に、第１方向（例えば、時計回り方向）に表示されてもよい。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、グラフィックオブジェクトを介して有名人特徴値を表示することができる。例えば、各有名人画像に対し、各有名人画像の有名人属性情報のうち、グラフィックオブジェクトを介して表示される指定された数の有名人特徴に対応する有名人特徴値を表示することができる。
上述した説明に基づいて、図８の（ａ）～（ｃ）について説明する。
図８の（ａ）～（ｃ）を参照すると、特定有名人画像と関連して、「素敵な（ｇｏｒｇｅｏｕｓ）」、「高級な（ｌｕｘｕｒｙ）」、「元気な（ｈｅａｌｔｈｙ）」、「クールな（ｃｏｏｌ）」および「可愛い（ｃｕｔｅ）」という有名人特徴がグラフィックオブジェクトを介して表示される。これは、特定製品の製品属性情報に基づいて確認された重み値のうち、「素敵な（ｇｏｒｇｅｏｕｓ）」、「高級な（ｌｕｘｕｒｙ）」、「元気な（ｈｅａｌｔｈｙ）」、「クールな（ｃｏｏｌ）」および「可愛い（ｃｕｔｅ）」という有名人特徴に対応する重み値が相対的に高いことを表す。もし、全体の有名人特徴が第１有名人特徴（「ｃｕｔｅ」）、第２有名人特徴（「ｌｏｖｅｌｙ」）、第３有名人特徴（「ｃｏｏｌ」）、第４有名人特徴（「ｇｏｒｇｅｏｕｓ」）、第５有名人特徴（「ｌｕｘｕｒｙ」）、第６有名人特徴（「ｈｅａｌｔｈｙ」）などの順序で構成されている場合、第４重み値が最も大きく、その後の大きさ順序が第５重み値、第６重み値、第１重み値の順に示すことができる。
図８の（ａ）および（ｃ）を参照すると、各有名人特徴に対応する数値（例えば、９，８，７，６，５）がグラフィックオブジェクトを介して示されている。これは、「ｇｏｒｇｅｏｕｓ」、「ｌｕｘｕｒｙ」、「ｈｅａｌｔｈｙ」、「ｃｏｏｌ」および「ｃｕｔｅ」という有名人特徴にそれぞれ対応する有名人特徴値を表す。図８の（ａ）、（ｂ）に示すように、電子装置１０１は、前記数値（例えば、有名人特徴値）を放射状のグラフ形態で表示することができる。または、図８の（ｃ）に示すように、電子装置１０１は、前記数値（例えば、有名人特徴値）を表す点（ｐｏｉｎｔ）を互いにつなぐ多角形形態（例えば、五角形）で前記数値を表すこともできる。一方、図８の（ｂ）に示すように、各有名人特徴に対応するように数値（例えば、９，８，７，６，５）は省略されてもよい。
上述のように、グラフィックオブジェクトを介して表示される有名人特徴は、製品属性情報に関連する重み値に基づいて（例えば、重み値の大きさによって）決定することができる。すなわち、広告対象製品によって製品属性情報が変われるため、広告対象製品によって、グラフィックオブジェクトを介して表示される有名人特徴のグループ（ｇｒｏｕｐ）が変わることができる。換言すれば、広告対象製品が第１製品である場合、第１グループの有名人特徴が表示され、広告対象製品が第１製品と製品属性情報が異なる第２製品である場合、第２グループの有名人特徴が表示され、第１グループの有名人特徴と第２グループの有名人特徴は全部または一部が異なる場合がある。
上述のように、グラフィックオブジェクトを介して表示される数値は、各有名人画像の有名人特徴値に基づいて（例えば、有名人特徴値の大きさによって）決定されてもよい。すなわち、有名人画像によって有名人属性情報が変われるため、有名人画像によって、グラフィックオブジェクトを介して表示される数値（および／または放射状のグラフ形態など）が異なる場合がある。
図９は、様々な実施形態による特定製品の情報の入力を受け取る画面の一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、広告主が広告したい特定製品のコンテンツの入力を受け取る画面９００を表示することができる。例えば、広告主は、電子装置１０１に表示された画面９００を介して、広告したい製品に対する情報を入力することができる。例えば、画面９００は、製品の情報（例えば、製品に関連した名称、価格、カテゴリー、説明、画像）や、好みの広告モデルに対する情報（例えば、広告モデルの性別、カテゴリー、説明）の入力を受け取るインターフェースを含むことができる。例えば、画面９００は、製品の画像の入力を受け取り、入力を受け取った画像を表示するインターフェース（例えば：９１０，９２０）を含むことができる。例えば、画面９００は、広告主が広告したい国を指定するインターフェースをさらに含むこともできる。様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、画面９００を介して入力された製品のコンテンツ（例えば、製品に関連した名称、価格、カテゴリー、説明、画像）をサーバー１３０に提供して広告主が広告したい特定製品の製品属性情報（例えば、複数の製品特徴に対応する特徴値）を取得するか、または画面９００を介して入力を受け取った製品のコンテンツ（例えば、製品に関連した名称、価格、カテゴリー、説明、画像）に基づいて広告主が広告したい特定製品の製品属性情報（例えば、複数の製品特徴に対応する特徴値）を取得することができる。
図１０は、様々な実施形態による製品カテゴリー情報の入力を受け取る画面の一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、検索インターフェース１０１０を含む画面１０００を表示することができる。例えば、電子装置１０１は、検索インターフェース１０１０を介して製品カテゴリーの入力を受け取り、入力された製品カテゴリーに関連する有名人（または有名人画像）に対する情報を提供することができる。例えば、図示のように、検索インターフェース１０１０を介して「化粧品」が入力されると、「化粧品」に関連する有名人（または有名人画像）を検索することができる。例えば、「化粧品」という製品カテゴリーを好みの製品カテゴリーとして入力した有名人の少なくとも１つの有名人画像、または製品カテゴリーが「化粧品」である特定製品に対する広告実績が多かったり高かったりする有名人または少なくとも１つの有名人画像を検索することができる。一実施形態によれば、画面１０００を介した検索に応じて、後述する図１１の画面（例えば、画面１１００）または図１４の画面（例えば、画面１４００）が表示されてもよい。
図１１は、様々な実施形態による有名人を推薦する画面の一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、少なくとも１つの有名人画像を推薦する画面１１００を表示することができる。例えば、前の図面で説明した方法を介して、電子装置１０１は、特定製品の少なくとも１つのコンテンツが入力されると、前記特定製品の製品属性情報を取得する過程などによって少なくとも１つの有名人画像を推薦する画面を表示することができる。または、図１０で上述したように、検索インターフェース１０１０を介して製品カテゴリーが入力されることに基づいて、入力された製品カテゴリーに関連する少なくとも１つの有名人または少なくとも１つの有名人画像に対する推薦結果が表示されてもよい。
様々な実施形態によれば、表示される有名人に対する情報は、有名人の画像、ブランド適合度（Ｂｒａｎｄ ｆｉｔ）、有名税（Ｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ）、広告契約単価（Ｐｒｉｃｅ）、および例外製品（Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ）に対する情報を含むことができる。
様々な実施形態によれば、製品適合度（Ｂｒａｎｄ ｆｉｔ）は、前の図面で説明した特定製品に関連した重み値および／または各有名人画像の有名人属性情報に基づいて算出することができる。
様々な実施形態によれば、有名税（Ｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ）は、有名人のリアルタイムまたは将来の時点の人気度を表す指標であり得る。例えば、有名税（Ｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ）は、インターネット検索量データに基づいてリアルタイムで確認することができる。例えば、有名税（Ｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ）は、有名人の将来の作品計画に従って将来の時点を基準として計算または予測することができる。例えば、有名人の有名税は、広告したい国によって異なる（例えば、国別の認知度）ように確認することができる。
様々な実施形態によれば、広告契約単価（Ｐｒｉｃｅ）は、有名人のＣＰＣ（ｃｏｓｔ ｐｅｒ ｃｌｉｃｋ）などを表すことができる。広告契約単価は、該当する有名人によって予め設定されてもよく、有名人が以前に執行した広告の広告実績および／またはリアルタイム認知度などに基づいて決定されてもよい。一実施形態によれば、広告主が広告執行期間および／または広告予算を入力した場合、前記広告執行期間および／または広告予算に基づいて算出された範囲に属しなかった（例えば、超過する）広告契約単価を有する有名人は推薦結果から除外されてもよい。
様々な実施形態によれば、例外製品（Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ）は、有名人が排除する製品のカテゴリーを表すことができる。例えば、特定有名人が「Ａｌｃｏｈｏｌ」を例外製品として登録した場合、特定製品のカテゴリーが「Ａｌｃｏｈｏｌ」の場合、前記特定有名人は推薦結果から除外される可能性がある。
様々な実施形態によれば、前記画面１１００の一領域（例えば、左側領域）には、少なくとも１つの有名人画像を検索した基準が表示されてもよい。図８で説明したような、比較的高い指定された数の重み値に対応する有名人特徴に関連する情報を提供することができる。例えば、前記有名人特徴は、テキスト形態および／または図８のグラフィックオブジェクトと同様の五角形形態で提供されてもよい。
様々な実施形態によれば、表示される有名人に対する情報は、前記有名人の有名人画像の中でブランド適合度が最も高い画像１１１０ａ、１１２０ａ、１１３０ａを含むことができる。一実施形態によれば、前記有名人の有名人画像の中でブランド適合度の高い複数の画像を表示することもできる。
様々な実施形態によれば、表示される有名人に対する情報は、各有名人（または各有名人画像）の有名人特徴値を表すグラフィックオブジェクト１１１０ｂ、１１２０ｂ、１１３０ｂを含むことができる。様々な実施形態によれば、各グラフィックオブジェクトは、比較的高い指定された数の重み値に対応する有名人特徴それぞれの有名人特徴値を表すことができ、図８ですでに説明された部分は省略する。一実施形態によれば、グラフィックオブジェクト１１１０ｂ、１１２０ｂ、１１３０ｂには、図示のように、「ｇｏｒｇｅｏｕｓ」などの有名人特徴が表示されなくてもよいが、図８に示すように、有名人特徴値と共に有名人特徴値に対応する有名人特徴が共に表示されてもよい。
図１２ａは、様々な実施形態による特定有名人のプロファイルを表す一例を示す。図１２ｂは、様々な実施形態による特定有名人のプロファイルを表す一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、有名人の推薦結果から特定有名人（または特定有名人画像）が選択されると、前記選択された有名人のプロファイルを含む画面１２１０を表示することができる。
様々な実施形態によれば、画面１２１０は、選択された有名人の代表画像１２１１、名前１２１２、有名税１２１３、説明１２１４、有名人特徴を表すオブジェクト１２１５（例えば、放射状グラフ）、ポートフォリオ１２１６、および国を表すオブジェクト１２１７を含むことができる。様々な実施形態によれば、代表画像１２１１は、有名人画像推薦画面内に表示される画像（例えば、ブランド適合度が可能な高い画像）であってもよいし、前記有名人が予め設定された画像であってもよい。
様々な実施形態によれば、ポートフォリオ１２１６は、選択された有名人の少なくとも１つの画像を含むことができる。一実施形態によれば、選択された有名人が複数の画像を登録した場合、電子装置１０１は、前記複数の画像のうちブランド適合度が高い指定された数の画像をポートフォリオ１２１６に含める（または、ポートフォリオ１２１６の上段に配置）ことができる。
様々な実施形態によれば、図１２ａの画面１２１０に表示される有名税１２１３は時点によるグラフで表示することができる。画面１２１０に表示される有名税１２１３は、画面１２１０に表示される国を示すオブジェクト１２１７が表す少なくとも１つの国によって決定されてもよい。例えば、画面１２１０に表示される国を表すオブジェクト１２１６は、製品が広告されると予想される国を表示するオブジェクト１２１６であり得る。
様々な実施形態によれば、図１２ｂの画面１２２０に表示される有名税１２２３は時点によるグラフで表示することができる。画面１２２０に表示される有名税１２２３は、画面１２２０に表示される国を表すオブジェクト１２２６が表す少なくとも１つの国によって決定されてもよい。例えば、図１２ｂの画面１２２０に表示される国を表すオブジェクト１２２７は、製品が広告されると予想される特定国（例えば、１つの国）を表示するオブジェクト１２２７であってもよいので、図１２ａの画面１２１０に表示される有名税１２１３と図１２ｂの画面１２２０に表示される有名税１２２３とが異なっていてもよい。
様々な実施形態によれば、オブジェクト１２１５，１２２５は、複数の有名人特徴のうち、有名人特徴値の大きさが高い指定された数（例えば、５個）の有名人特徴およびそれらの特徴値を表すことができる。例えば、放射状グラフの形態で表示することができる。一実施形態によれば、オブジェクト１２１５は、図８に示すグラフィックオブジェクトおよび／または図１１のグラフィックオブジェクト１１１０ａ、１１１０ｂ、１１１０ｃと同様に、特定製品に関連して重み値が高い指定された数の重み値に対応する有名人特徴を表すこともできる。
図１３は、様々な実施形態による広告主と有名人との間の交渉を仲介するインターフェース画面の一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、有名人の推薦結果から特定有名人（または、特定有名人画像）が選択されると、交渉仲介インターフェースを含む画面１３００を表示することができる。前記画面１３００は、前記有名人に対する有名人特徴およびそれらの特徴値、前記有名人が希望する広告契約単価（または範囲）および／またはメッセージ入力欄を含むことができる。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、選択された有名人と交渉を進めるためのインターフェースを提供することができる。例えば、広告主は広告契約単価を設定し、前記メッセージ入力欄を介して前記有名人に伝送するメッセージを入力することができ、広告契約単価およびメッセージが有名人に配信されることによって、交渉が進行することができる。
図１４は、様々な実施形態によるクリエイターの推薦画面を表す画面の一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、少なくとも１つのクリエイターを推薦する画面１４００を表示することができる。例えば、画面１４００は、少なくとも１つのクリエイター１４１０，１４２０，１４３０の画像、ニックネーム、クリエイターのスペック（例えば、クリエイターが提供できる技術分野、広告契約単価、履歴）を含むことができる。一実施形態によれば、表示される少なくとも１つのクリエイターは、入力された製品カテゴリー（例えば、「化粧品」）に関連するか、および／または広告主が広告したい特定製品の情報に関連するクリエイターを含むことができる。前記画面１４００の左側に表示される「Ｐｅｎｄｉｎｇ」は、広告主が選択した有名人との交渉進行過程を示すことができ、有名人が前記広告主の提示した広告契約単価などを受け入れると、前記「Ｐｅｎｄｉｎｇ」は「Ａｃｃｅｐｔｅｄ」などのテキストに変更することができる。
図１５は、様々な実施形態による特定のクリエイターのプロファイルを表す一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、クリエイターの推薦結果から特定のクリエイター（または、クリエイターの画像）が選択されると、前記選択されたクリエイターのプロファイルを含む画面１５００を表示することができる。
様々な実施形態によれば、画面１５００は、選択されたクリエイターの代表画像１５１０、名前（またはニックネーム）１５２０、クリエイターのスペック１５３０（例えば、クリエイターが提供できる技術分野）、有名税１５４０、説明１５５０、クリエイターの能力を表すオブジェクト１５６０（例えば、放射状グラフ）、ポートフォリオ１５７０（例えば、以前の作業結果）、およびクリエイアに関連する国を表すオブジェクト１５８０（例えば、クリエイターの国籍、またはクリエイターが活動している国）を含むことができる。
様々な実施形態によれば、ポートフォリオ１５７０は、選択されたクリエイターの少なくとも１つの以前の作業結果を含むことができる。一実施形態によれば、選択されたクリエイターが複数の作業結果を登録した場合、電子装置１０１は、前記複数の作業結果のうち、ブランド適合度が高い指定された数の作業結果をポートフォリオ１５７０に含む（または、ポートフォリオ１５７０が上段に配置）ことができる。
図１６は、様々な実施形態による広告主とクリエイターとの間の交渉を仲介するインターフェース画面の一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、交渉仲介インターフェースを含む画面１６００を表示することができる。例えば、画面１６００は、広告主が広告したい特定製品の画像１６１０、広告主が選択した有名人の画像１６２０、クリエイターの情報１６３０（例えば、クリエイターの画像、ニックネーム、スペック）、広告契約単価を指定するオブジェクト１６４０、およびメッセージ入力欄１６５０を含むことができる。広告主は、電子装置１０１に表示された画面１６００を介して、選択したクリエイターとの交渉を進めることができる。前記クリエイターは、広告主が広告したい特定製品の画像１６１０、広告主が選択した有名人の画像１６２０、広告主が希望する広告契約単価および／または広告主が入力したメッセージを確認でき、これにより、広告主とクリエイター間の交渉が進むことができる。
図１７は、様々な実施形態による広告仲介プラットフォームの結果画面の一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、広告仲介プラットフォームの結果画面１７００を表示することができる。例えば、前記画面１７００を介して、広告作成作業の進行状況を表示することができる。一例として、広告主が選択したクリエイターによって提供された特定製品の画像１７１０および有名人の画像１７２０に基づいて広告画像を作成して登録すると、前記画面１７００を介して作成された広告画像１７４０を表示することができる。
様々な実施形態によれば、前記画面１７００は、有名人特徴を表すオブジェクト１７３０（例えば、放射状グラフ）、会話インターフェース１７５０、第１インジケーター１７６０および／または第２インジケーター１７７０をさらに含むことができる。
様々な実施形態によれば、第１インジケーター１７６０は、有名人が契約事項を受け入れたかどうかを示すオブジェクトであり得る。例えば、図１７の画面１７００では、有名人が契約を受け入れた（「承認（Ａｃｃｅｐｔｅｄ）」）ことを例示的に示している。
様々な実施形態によれば、第２インジケーター１７７０は、クリエイターが契約事項を受け入れたかどうかを示すオブジェクトであり得る。例えば、図１７の画面１７００では、クリエイターが契約をまだ受け入れていないこと（「保留中（Ｐｅｎｄｉｎｇ）」）を例示的に示している。
様々な実施形態によれば、会話インターフェース１７５０を介して、有名人またはクリエイターと広告主との間で会話を実行することができる。
図１８は、様々な実施形態による広告執行結果を表す一例を示す。
様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、広告執行結果（例えば、広告実績）を示す画面１８００を表示することができる。例えば、画面１８００は、第１画像１８１０（例えば、広告に利用された有名人の画像、または有名人の代表画像）、第２画像１８２０（例えば、広告執行した広告画像）、利益／費用グラフ１８３０、広告執行日を表すオブジェクト１８４０、広告対象国を表すオブジェクト１８５０、および広告実績を示すオブジェクト１８６０を含むことができる。
様々な実施形態によれば、画面１８００は、第１画像１８１０または第２画像１８２０のうちの１つの画像のみを含んでもよいし、第１画像１８１０および第２画像１８２０の両方を含んでもよい。電子装置１０１、第１外部電子装置１１０、または第２外部電子装置１２０は、広告主向けの画面であるか、有名人向けの画面であるか、クリエイター向けの画面であるかに応じて、第１画像１８１０または第２画像１８２０にどんな画像が含まれるかを決定することができる。
様々な実施形態によれば、広告の実績を表すオブジェクト１８６０は、メディア（例えば、ＳＮＳ）ごとに「クリックスルーレート（ｃｌｉｃｋ ｔｈｒｏｕｇｈ ｒａｔｅ）」、「リテンションレート（ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ ｒａｔｅ）」、および／または「販売量（ｓａｌｅｓ）」を表すオブジェクトを含むことができる。電子装置１０１は、広告画像の広告実績を確認し、画面１８００に広告実績を示すオブジェクト１８６０を表示することができる。様々な実施形態によれば、電子装置１０１は、広告画像に対応する広告実績に基づいて、広告画像に使用される有名人（または有名人の画像）の有名人特徴や、広告画像の対象製品の製品属性情報、特定製品（または製品属性情報）に対する重み値を決定する基準値（例えば、基準行列Ｍ）を更新することができる。例えば、サーバー１３０は、基準値（例えば、基準行列Ｍ）は特定製品（または、製品属性情報）と関係がなく共通して使用することができ、特定基準値（例えば、基準行列Ｍ）に基づいて各広告製品に対し有名人画像を推薦して作成された広告画像による、各広告製品の広告実績を確認することができる。サーバー１３０は、前記広告実績に基づいて特定基準値（例えば、基準行列Ｍ）を基準値（例えば、基準行列Ｍ）に更新（または調整）して広告実績を最大化することができる。
図１～図１８の実施形態は、適用可能な範囲内で相互に有機的に適用する可能性があることを理解することができる。
様々な実施形態によれば、オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムは、サーバーおよび電子装置を含み、サーバーは、電子装置から特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得し、少なくとも１つのコンテンツは特定製品の画像を含み、少なくとも１つのコンテンツに基づいて、特定製品の製品属性情報を取得し、製品属性情報は複数の製品特徴に対応し、製品属性情報に基づいて、複数の製品特徴に関連する複数の重み値に基づいて確認された有名人画像推薦情報を電子装置に提供するように設定され、有名人画像推薦情報は、少なくとも１つの有名人画像を含み、電子装置は、提供された有名人画像推薦情報に基づいて、少なくとも１つの有名人画像および複数の有名人特徴のうちの指定された数の有名人特徴を含む第１画面を表示するように設定され、特定製品が第１製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第１グループの有名人特徴を含み、特定製品が第２製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第２グループの有名人特徴を含み、第２グループの有名人特徴は第１グループの有名人特徴と少なくとも一部が異なっていてもよい。
様々な実施形態によれば、指定された数の有名人特徴は、指定された数の重み値にそれぞれ対応することができる。
様々な実施形態によれば、第１画面は、少なくとも１つの有名人画像それぞれに対する、指定された数の有名人特徴に対応する有名人特徴値を含むことができる。
様々な実施形態によれば、第１画面は、有名人画像推薦情報に含まれた各有名人画像の有名人の少なくとも１つの他の有名人画像をさらに含むことができる。
様々な実施形態によれば、電子装置は、第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、第１有名人画像の第１有名人との仲介インターフェースを提供するようにさらに設定されてもよい。
様々な実施形態によれば、電子装置は、第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、特定製品の画像、選択された第１有名人画像、および特定製品の画像および選択された第１有名人画像に基づいて作成された広告画像を共に提供する第２画面を表示するようにさらに設定されてもよい。
様々な実施形態によれば、サーバーは、複数の重み値の大きさを比較し、比較の結果に基づいて、複数の重み値のうちの大きさが大きい指定された数の重み値を確認するように設定されてもよい。
様々な実施形態によれば、サーバーは、複数の有名人画像の有名人属性情報を確認し、複数の重み値および確認された有名人属性情報の演算を実行し、演算を実行した結果に基づいて、少なくとも１つの有名人画像を確認するようにさらに設定されてもよい。
様々な実施形態によれば、複数の重み値は、特定製品が第１製品であることに基づいて、基準行列および第１特定製品の第１製品属性情報に基づいて確認され、特定製品が第２製品であることに基づいて、基準行列および第２特定製品の第２製品属性情報に基づいて確認され、第１製品属性情報および第２製品属性情報は少なくとも一部が異なっていてもよい。
様々な実施形態によれば、オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法は、サーバーが、電子装置から特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得する動作であって、少なくとも１つのコンテンツは特定製品の画像を含む動作と、サーバーが、少なくとも１つのコンテンツに基づいて、特定製品の製品属性情報を取得する動作であって、製品属性情報が複数の製品特徴に対応する動作と、サーバーが、製品属性情報に基づいて、複数の製品特徴に関連する複数の重み値に基づいて確認された有名人画像推薦情報を電子装置に提供する動作であって、有名人画像推薦情報は、少なくとも１つの有名人画像を含む動作と、電子装置が、提供された有名人画像推薦情報に基づいて、少なくとも１つの有名人画像および複数の有名人特徴のうちの指定された数の有名人特徴を含む第１画面を表示する動作と、を含み、特定製品が第１製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第１グループの有名人特徴を含み、特定製品が第２製品であることに基づいて、指定された数の有名人特徴は複数の有名人特徴のうちの第２グループの有名人特徴を含み、第２グループの有名人特徴は第１グループの有名人特徴と少なくとも一部が異なっていてもよい。
様々な実施形態によれば、指定された数の有名人特徴は、指定された数の重み値にそれぞれ対応することができる。
様々な実施形態によれば、第１画面は、少なくとも１つの有名人画像それぞれに対する、指定された数の有名人特徴に対応する有名人特徴値を含むことができる。
様々な実施形態によれば、第１画面は、有名人画像推薦情報に含まれた各有名人画像の有名人の少なくとも１つの他の有名人画像をさらに含むことができる。
様々な実施形態によれば、オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法は、電子装置が、第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、第１有名人画像の第１有名人との仲介インターフェースを提供する動作をさらに含むことができる。
様々な実施形態によれば、オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムの動作方法は、電子装置が、第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、特定製品の画像、選択された第１有名人画像、および特定製品の画像および選択された第１有名人画像に基づいて作成された広告画像を共に提供する第２画面を表示する動作をさらに含むことができる。
本明細書に開示された様々な実施形態による電子装置は、様々な形態の装置であり得る。電子装置は、例えば、携帯用通信装置（例えば、スマートフォン）、コンピュータ装置、携帯用マルチメディア装置、携帯用医療機器、カメラ、ウェアラブル装置、または家電装置を含むことができる。本明細書の実施形態による電子装置は上述した機器に限定されない。
本明細書の様々な実施形態およびそれに使用される用語は、本明細書に記載された技術的特徴を特定の実施形態に限定することを意図するものではなく、当該実施形態の様々な変更、均等物、または代替物を含むと理解されるべきである。図面の説明に関して、類似または関連する構成要素には同様の参照符号を使用することができる。項目に対応する名名詞の単数形は、関連する文脈上明らかに別段の指示がない限り、前記アイテム１つまたは複数を含むことができる。本明細書において、「ＡまたはＢ」、「ＡおよびＢの少なくとも１つ」、「ＡまたはＢの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、またはＣ」、「Ａ、Ｂ、およびＣのうち少なくとも１つ」、および「Ａ、Ｂ、またはＣのうち少なくとも１つ」のようなフレーズのそれぞれは、そのフレーズのうちの該当するフレーズに共に列挙された項目のいずれか、またはそれらの可能なすべての組み合わせを含むことができる。「第１」、「第２」、または「最初」または「二番目」などの用語は、単にその構成要素を他の対応する構成要素と区別するために使用することができ、該当構成要素を他の態様（例えば、重要性または順序）に限定されない。ある（例えば、第１）構成要素が他の（例えば、第２）構成要素に、「機能的に」または「通信的に」という用語と組み合わせて、またはそのような用語なしで、「結合」または「接続」と言及される場合、それは、前記ある構成要素が前記他の構成要素に直接（例えば有線で）、無線で、または第３構成要素を介して接続され得ることを意味する。
本明細書の様々な実施形態で使用される「モジュール」という用語は、ハードウェア、ソフトウェア、またはファームウェアで実現されたユニットを含むことができ、例えば、論理、論理ブロック、部品、または回路などの用語と互換的に使用することができる。モジュールは、一体的に構成された部品または１つまたはそれ以上の機能を実行する、前記部品の最小単位またはその一部であり得る。例えば、一実施形態によれば、モジュールは特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ；ＡＳＩＣ）の形態で構成することができる。
本明細書の様々な実施形態は、機器（ｍａｃｈｉｎｅ）（例えば、電子装置）によって読み取ることができる記憶媒体（ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）（例えば、内蔵メモリー）または外部メモリーに記憶された１つ以上の命令を含むソフトウェア（例えば、プログラム）として実現することができる。例えば、機器（例えば、電子装置）のプロセッサ（例えば、プロセッサ）は、記憶媒体から記憶された１つ以上の命令のうち少なくとも１つの命令を呼び出し、それを実行することができる。これは機器が前記呼び出しされた少なくとも１つの命令によって少なくとも１つの機能を実行するように運営されるのを可能にする。前記１つ以上の命令はコンパイラによって生成されたコードまたはインタプリタによって実行され得るコードを含むことができる。機器で読み取り可能な記憶媒体は、非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記憶媒体の形態で提供することができる。ここで、「非一時的」とは、記憶媒体が実在（ｔａｎｇｉｂｌｅ）する装置であり、信号（ｓｉｇｎａｌ）（例えば、電磁波）を含まないことを意味するだけであり、この用語はデータが記憶媒体に半永久的に記憶される場合と一時的に記憶される場合を区別しない。
一実施形態によれば、本明細書に開示された様々な実施形態による方法は、コンピュータプログラム製品（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ ｐｒｏｄｕｃｔ）に含まれて提供されてもよい。コンピュータプログラム製品は、商品として販売者および購入者との間で取引することができる。コンピュータプログラム製品は機器で読み取り可能な記憶媒体（例えば、コンパクトディスク読み取り専用メモリー（ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｃ ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ（ＣＤ－ＲＯＭ）））の形態で配布されるか、またはアプリケーションストア（例えば、プレーストアＴＭ）を介して、または２つの使用者装置（例えば、スマートフォン）間に直接、オンラインで配布（例えば、ダウンロードまたはアップロード）することができる。オンライン配布の場合、コンピュータプログラム製品の少なくとも一部はメーカーのサーバー、アプリケーションストアのサーバー、または、中継サーバーのメモリーのような機器で読み取り可能な記憶媒体に少なくとも一時的に記憶するか、または一時的に生成することができる。
様々な実施形態によれば、上記の構成要素の各構成要素（例えば、モジュールまたはプログラム）は、単数または複数のエンティティを含み得、複数のエンティティのいくつかは他の構成要素に別々に配置され得る。様々な実施形態によれば、上述の対応する構成要素のうちの１つ以上の構成要素または動作を省略するか、または１つ以上の他の構成要素または動作を追加することができる。代替的または追加的に、複数の構成要素（例えば、モジュールまたはプログラム）を１つの構成要素に統合することができる。この場合、統合された構成要素は、前記複数の構成要素の各構成要素の１つまたは複数の機能を、統合前に前記複数の構成要素のうちの対応する構成要素によって実行されるのと同じまたは同様に実行することができる。様々な実施形態によれば、モジュール、プログラム、または他の構成要素によって実行される動作は、順次、並列的、繰り返し、またはヒューリスティックに実行されるか、または前記動作のうちの１つ以上が異なる順序で実行されたり、省略されたり、１つ以上の他の動作を追加したりすることができる。
１００：システム
１０１：電子装置
１１０：第１外部電子装置
１２０：第２外部電子装置
１３０：サーバー
２３３：人工知能モデル

Claims (20)

  1. オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システムであって、
    サーバーと、
    電子装置と、を備え、
    前記サーバーは、
    前記電子装置から特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得し、前記少なくとも１つのコンテンツは前記特定製品の画像を含み、
    前記少なくとも１つのコンテンツに基づいて、前記特定製品の製品属性情報を取得し、前記製品属性情報は複数の製品特徴に対応し、
    前記製品属性情報に基づいて、前記複数の製品特徴に関連する複数の重み値に基づいて確認された有名人画像推薦情報を前記電子装置に提供するように設定され、前記有名人画像推薦情報は、少なくとも１つの有名人画像を含み、
    前記電子装置は、
    前記提供された有名人画像推薦情報に基づいて、前記少なくとも１つの有名人画像および複数の有名人特徴のうち、指定された数の有名人特徴を含む第１画面を表示するように設定され、
    前記特定製品が第１製品であることに基づいて、前記指定された数の有名人特徴は前記複数の有名人特徴のうちの第１グループの有名人特徴を含み、
    前記特定製品が第２製品であることに基づいて、前記指定された数の有名人特徴は前記複数の有名人特徴のうちの第２グループの有名人特徴を含み、
    前記第２グループの有名人特徴は、前記第１グループの有名人特徴と少なくとも一部が異なっている、
    オンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  2. 前記指定された数の有名人特徴は、
    前記指定された数の重み値にそれぞれ対応する、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  3. 前記第１画面は、
    前記少なくとも１つの有名人画像それぞれに対する、前記指定された数の有名人特徴に対応する有名人特徴値を含む、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  4. 前記第１画面は、
    前記有名人画像推薦情報に含まれた各有名人画像の有名人の少なくとも１つの他の有名人画像をさらに含む、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  5. 前記電子装置は、
    前記第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、第１有名人画像の第１有名人との仲介インターフェースを提供するようにさらに設定された、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  6. 前記電子装置は、
    前記第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、前記特定製品の画像、前記選択された第１有名人画像、および前記特定製品の画像および前記選択された第１有名人画像に基づいて作成された広告画像を共に提供する第２画面を表示するようにさらに設定された、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  7. 前記サーバーは、
    前記複数の重み値の大きさを比較し、
    前記比較の結果に基づいて、前記複数の重み値のうちの大きさが大きい前記指定された数の重み値を確認するように設定される、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  8. 前記サーバーは、
    複数の有名人画像の有名人属性情報を確認し、
    前記複数の重み値および前記確認された有名人属性情報の演算を実行し、
    前記演算を実行した結果に基づいて、前記少なくとも１つの有名人画像を確認するようにさらに設定された、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  9. 前記複数の重み値は、
    前記特定製品が前記第１製品であることに基づいて、基準行列および第１特定製品の第１製品属性情報に基づいて確認され、
    前記特定製品が前記第２製品であることに基づいて、前記基準行列および第２特定製品の第２製品属性情報に基づいて確認され、
    前記第１製品属性情報および前記第２製品属性情報は少なくとも一部が異なっている、
    請求項１に記載のオンライン広告コンテンツプラットフォーム提供システム。
  10. ディスプレイと、
    メモリーと、
    少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得し、前記少なくとも１つのコンテンツは前記特定製品の画像を含み、
    前記少なくとも１つのコンテンツに基づいて、前記特定製品の製品属性情報を取得し、前記製品属性情報は複数の製品特徴を基にし、
    複数の有名人画像に基づいて、前記複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴を取得し、前記複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴は特定有名人の第１画像に対する第１特徴および前記特定有名人の第２画像に対する第２特徴を含み、前記第１特徴と前記第２特徴は少なくとも一部が異なり、
    前記製品属性情報に基づいて、前記複数の有名人画像のうち少なくとも１つの有名人画像および前記少なくとも１つの有名人画像に対応する複数の特徴から指定された有名人特徴を取得し、
    前記少なくとも１つの有名人画像および前記指定された有名人特徴を含む有名人画像推薦情報を取得し、
    前記有名人画像推薦情報に基づいて、前記少なくとも１つの有名人画像および前記指定された有名人特徴を含む第１画面を前記ディスプレイを介して表示する、
    電子装置。
  11. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記製品属性情報に基づいて、前記複数の製品特徴それぞれに対応する複数の重み値を確認し、
    前記少なくとも１つの有名人画像および前記少なくとも１つの有名人画像に対応する前記指定された有名人特徴は前記複数の重み値に基づいて取得される、
    請求項１０に記載の電子装置。
  12. 前記指定された有名人特徴は、
    前記複数の重み値の中で指定された数の重み値にそれぞれ対応する、
    請求項１１に記載の電子装置。
  13. 前記第１画面は、
    前記少なくとも１つの有名人画像それぞれに対する、前記指定された有名人特徴に対応する有名人特徴値を含む、
    請求項１０に記載の電子装置。
  14. 前記第１画面は、
    前記有名人画像推薦情報に含まれた各有名人画像の有名人の少なくとも１つの他の有名人画像をさらに含む、
    請求項１０に記載の電子装置。
  15. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、前記第１有名人画像の第１有名人との仲介インターフェースを提供する、
    請求項１０に記載の電子装置。
  16. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記第１画面に表示された少なくとも１つの有名人画像のうち、第１有名人画像が選択されると、前記特定製品の画像、前記選択された第１有名人画像、および前記特定製品の画像および前記選択された第１有名人画像に基づいて作成された広告画像を共に提供する第２画面を前記ディスプレイを介して表示する、
    請求項１０に記載の電子装置。
  17. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記複数の重み値の大きさを比較し、
    前記比較の結果に基づいて、前記複数の重み値のうちの大きさが大きい前記指定された数の重み値を判断する、
    請求項１１に記載の電子装置。
  18. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記複数の有名人画像の有名人属性情報を確認し、
    前記複数の重み値および前記確認された有名人属性情報の演算を実行し、
    前記演算を実行した結果に基づいて、前記少なくとも１つの有名人画像を確認する、
    請求項１１に記載の電子装置。
  19. 前記複数の重み値は、
    前記特定製品が第１製品であることに基づいて、基準行列および前記第１製品の第１製品属性情報に基づいて確認され、
    前記特定製品が第２製品であることに基づいて、前記基準行列および前記第２製品の第２製品属性情報に基づいて確認され、
    前記第１製品属性情報および前記第２製品属性情報は少なくとも一部が異なっている、
    請求項１１に記載の電子装置。
  20. 電子装置の動作方法において、
    特定製品の少なくとも１つのコンテンツを取得する動作であって、前記少なくとも１つのコンテンツが前記特定製品の画像を含む動作と、
    前記少なくとも１つのコンテンツに基づいて、前記特定製品の製品属性情報を取得する動作であって、前記製品属性情報が複数の製品特徴に対応する動作と、
    複数の有名人画像に基づいて、前記複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴を取得する動作であって、前記複数の有名人画像ごとの複数の有名人特徴が特定有名人の第１画像に対する第１特徴および前記特定有名人の第２画像に対する第２特徴を含み、前記第１特徴と前記第２特徴とは少なくとも一部が異なる動作と、
    前記製品属性情報に基づいて、前記複数の有名人画像のうち少なくとも１つの有名人画像および前記少なくとも１つの有名人画像に対応する複数の特徴から指定された有名人特徴を取得する動作と、
    前記少なくとも１つの有名人画像および前記指定された有名人特徴を含む有名人画像推薦情報を取得する動作と、
    前記有名人画像推薦情報に基づいて、前記少なくとも１つの有名人画像および前記指定された有名人特徴を含む第１画面を表示する動作と、を含む、
    電子装置の動作方法。
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