KR100823160B1

KR100823160B1 - 검색 광고의 효율을 측정하는 방법 및 상기 방법을수행하는 시스템

Info

Publication number: KR100823160B1
Application number: KR1020060077170A
Authority: KR
Inventors: 김효정; 양라영
Original assignee: 엔에이치엔(주)
Priority date: 2006-08-16
Filing date: 2006-08-16
Publication date: 2008-04-21
Also published as: KR20080015609A

Abstract

본 발명은 검색 광고의 효율을 측정하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 검색 광고의 효율을 측정하는 방법은, 검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패턴(gaze pattern)을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계, 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계 및 상기 게이즈 패턴 결과 및 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계를 포함한다.

검색 광고, Eye Tracking, 검색어, 클릭, 게이즈 패턴(gaze pattern)

Description

검색 광고의 효율을 측정하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템{METHOD FOR SURVEYING EFFICIENCY OF KEYWORD ADVERTISING AND SYSTEM FOR EXECUTING THE METHOD}

도 1은 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 검색 광고의 효율을 측정하는 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 도면이다.

도 2는 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 3은 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 게이즈 패턴을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 4는 게이즈 패턴을 측정하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.

도 5는 검색 광고 효율 측정 시스템을 통해 생성한 게이즈 패턴 결과의 일례이다.

도 6은 검색 광고 효율 측정 시스템을 통해 생성한 이벤트 발생 결과의 일례이다.

도 7은 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 주목도, 최초 클릭 시각 및 클릭 수에 기초하여 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 8은 주목도, 최초 클릭 시각 및 클릭 수의 수치화하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.

도 9는 본 발명의 제2 실시예에 있어서, 웹 페이지의 최적화를 위한 기초 데이터를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 10은 기초 데이터를 활용하는 일례를 도시한 도면이다.

도 11은 본 발명의 제3 실시예에 있어서, 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 12는 본 발명의 제3 실시예에 있어서, 게이즈 패턴을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 13은 본 발명의 제3 실시예에 있어서, 게이즈 패턴 결과를 분석하여 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 14는 게이즈 패턴 결과를 분석하여 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.

도 15는 본 발명의 제4 실시예에 있어서, 이벤트 발생을 측정하여 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 16은 이벤트 발생 결과를 분석하여 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.

도 17은 본 발명의 제5 실시예에 있어서, 검색 광고의 효율을 측정하는 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 18은 본 발명의 제6 실시예에 있어서, 기초 데이터 생성 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 19는 본 발명의 제7 실시예에 있어서, 검색 광고 효율 측정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 20은 본 발명의 제8 실시예에 있어서, 검색 광고 효율 측정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

1700: 검색 광고 효율 측정 시스템

1710: 게이즈 패턴 결과 생성부

1711: 게이즈 패턴 측정부

1712: 생성부

1720: 이벤트 발생 결과 생성부

1730: 효율 측정부

본 발명은 검색 광고의 효율을 측정하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 기선정된(predetermined) 테스트 검색어의 결과 페이지인 웹 페이지에 대해 사용자의 게이즈 패턴(gaze pattern)을 인식하고, 상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트를 측정하여 상기 웹 페이지에 포함된 검색 광고의 효율을 측정하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 것이다.

검색 광고(keyword advertising)는 광고주들이 특정 키워드를 구매한 후, 사 용자가 해당 키워드가 포함된 검색어로 검색을 하였을 경우, 그 검색 결과 페이지에 광고를 노출시키는 광고의 한 형태이다.

예를 들어, 사용자가 '이사'와 관련된 키워드를 검색하면 화면에 '포장이사', '이삿짐센터' 등 이사와 관련된 광고가 나오는데, 특정 제품이나 관심을 가진 사람에게만 광고가 노출된다는 점에서 불특정 다수를 상대로 하는 기존의 배너(banner)광고와는 다르다. 즉, 특정 제품이나 사안에 관심을 가진 사람에게만 광고 내용을 보여줄 수 있기 때문에 타킷팅화된 광고 효과를 높일 수 있고, 광고 클릭율이 높다.

이와 같이 검색 페이지에 입력된 검색어에 대한 검색 결과를 노출하는 결과 페이지는 상기 검색 결과를 노출하는 UI(User Interface)에 따라 검색 결과의 효율이 달라질 수 있다. 즉, 검색 결과를 제공하는 웹 페이지에서 어떠한 방식의 UI를 이용하느냐에 따라 검색 결과의 효율이 달라질 수 있다.

이는 위에서 설명한 검색 광고에서도 같은 맥락으로 해석될 수 있는데, 다시 말해 어떠한 방식의 UI를 이용하느냐에 따라 검색 광고의 효율이 달라질 수 있고, 이는 광고주뿐만 아니라 광고 대행 업체, 검색 광고를 수행하는 검색 엔진을 제공하는 업체에 있어서도 중요한 관심거리이다.

그러나 이러한 UI를 개선하더라도 개선된 UI를 통해 노출되는 검색 광고의 효율을 정량화 또는 수치화하여 측정하고, 기존 UI를 통해 노출되는 검색 광고의 효율과 비교 및 분석함으로써, 개선된 UI를 통한 검색 광고의 효율을 검증하고 개선된 UI로서의 상품화 방향을 제시해줄 검색 광고 효율 측정 방법 및 시스템이 아 직 없는 실정이다.

본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 검색 광고의 효율을 측정하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 새로운 기술을 제안한다.

본 발명은 통합 검색 결과로서 제공되는 웹 페이지에 대해 눈동자 추적 시스템(Eye-Tracking System)을 통해 사용자의 게이즈 패턴을 측정하고 상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트를 측정하여 검색 광고의 효율을 측정함으로써 검색 광고 영역에 대한 최적화 모델을 도출하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은 상기 게이즈 패턴 또는 상기 이벤트를 분석하여 상기 검색 광고의 효과를 높이고 매출을 상승시킬 수 있는 검색 광고 상품 최적화 모델을 정의하기 위해 필요한 기초 데이터를 확보하는 것이다.

상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고의 효율을 측정하는 방법은, 검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패턴(gaze pattern)을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계, 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계 및 상기 게이즈 패턴 결과 및 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일측에 따르면, 검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패 턴(gaze pattern)을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 상기 단계는, 기선정된(predetermined) 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계 및 상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 기선정된 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 상기 단계는 상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인하는 제1 단계, 상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인하는 제2 단계, 상기 게이즈 패턴의 측정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인하는 제3 단계, 상기 게이즈 지점에 설정된 AOI(Area Of Interest)의 AOI 이름을 확인하는 제4 단계 및 상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성하는 제5 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 기선정된 측정 시간 동안 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 상기 단계는, 상기 측정 시간 동안 상기 제1 단계 내지 상기 제5 단계를 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 반복 수행하여 상기 게이즈 정보를 생성하는 제6 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 게이즈 패턴 결과는 상기 게이즈 정보를 포함하는 리스트일 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 웹 페이지의 최적화를 위한 기초 데이터를 생성하는 방법은, 웹 페이지에 대한 사용자의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계, 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생 하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계 및 상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 기초 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 검색 광고의 효율을 측정하는 방법은, 기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계, 상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계 및 상기 게이즈 패턴 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계를 포함한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

웹 서버(101)는 개인용 컴퓨터(102)로부터 검색 페이지(103)를 통해 검색어(104)를 수신하여 키워드를 추출하고, 상기 키워드에 따라 검색 결과를 생성한다. 이때, 웹 서버(101)는 상기 검색 결과를 이용하여 UI에 따라 결과 페이지(105)를 구성하고, 개인용 컴퓨터(102)로 업데이트한다.

검색 광고 효율 측정 시스템(106)은 개인용 컴퓨터(102)를 통해 사용자에게 노출되는 결과 페이지(105)에 대한 게이즈 패턴(107)을 측정하고 결과 페이지에 발생하는 이벤트(108)를 측정하여 검색 광고의 효율을 측정함으로써 검색 광고 영역에 대한 최적화 모델을 도출할 수 있다. 또한, 측정된 게이즈 패턴(107) 및 이벤 트(108)를 분석하여 상기 검색 광고의 효과를 높이고 매출을 상승시킬 수 있는 검색 광고 상품 최적화 모델을 정의하기 위해 필요한 기초 데이터를 확보할 수 있다.

이러한 검색 광고 효율 측정 시스템(106)은 도 1에 도시된 바와 같이 웹 서버(101) 내에 구현되어 동작할 수 있고, 웹 서버(101) 외부에서 웹 서버(101)와 연동하여 동작할 수도 있다.

이때, 상기 게이즈 패턴은 상기 사용자가 결과 페이지(105)에 설정된 AOI를 응시하는 패턴과 연관된 정보를 포함하고, 상기 이벤트는 결과 페이지(105)에 발생하는 마우스 클릭, 키보드 및 스크롤 등의 이벤트를 포함할 수 있다.

즉, 복수의 사용자에게서 복수의 검색어에 대한 결과 페이지 각각에 대해 상기 게이즈 패턴 및 상기 이벤트를 측정하고, 상기 AOI를 이용하여 분석함으로써 다양한 상기 기초 데이터를 확보할 수 있고, 이를 통해 상기 검색 광고의 효율을 측정하거나 또는 상기 검색 광고 상품 최적화 모델을 정의할 수 있다.

이후 도면을 통해 상기 게이즈 패턴을 측정하는 방법, 상기 이벤트를 측정하는 방법 및 측정된 상기 게이즈 패턴과 상기 이벤트를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 방법에 대해서 자세히 설명한다.

단계(S210)에서 검색 광고의 효율을 측정하는 검색 광고 효율 측정 시스템은 검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 상기 게이즈 패턴은 상기 웹 페이지의 사용자가 상기 웹 페이지의 구성에 대해 관심을 갖는 패턴을 측정한 것으로서, 이후 상기 검색 광고의 효율을 측정하기 위한 게이즈 패턴 결과에 포함될 수 있다. 이때, 도 2에 도시된 바와 같이 단계(S210)는 단계(S211) 및 단계(S212)를 포함할 수 있다.

단계(S211)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 기선정된 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정한다. 즉, 상기 검색 광고 효율 측정 시스템에서 미리 설정된 상기 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대해 상기 사용자가 관심을 갖는 지점에 대한 정보인 상기 게이즈 정보를 생성함으로써, 상기 게이즈 패턴을 측정할 수 있다.

이때, 상기 웹 페이지는 상업성에 여부에 따라 분류되어 기선정된 복수의 테스트 검색어 각각에 대한 결과 페이지일 수 있고, 상기 게이즈 패턴 결과는 상기 결과 페이지 각각에 대해 생성될 수 있다.

이와 같은 단계(S211)에서 상기 게이즈 패턴을 측정하는 방법의 예를 들면, 복수의 사용자를 미리 선정하여 상기 사용자에게 상기 복수의 테스트 검색어에 대한 상기 결과 페이지를 노출시키고, 상기 결과 페이지에 대한 상기 게이즈 정보를 생성하여 상기 테스트 검색어 및 상기 사용자 별로 상기 게이즈 패턴을 측정할 수 있다.

또는, 상기 사용자를 미리 선정하지 않고, 기선정된 테스트 검색어에 대한 요청이 임의의 사용자의 사용자 단말기로부터 수신되는 경우, 상기 테스트 검색어에 대한 결과 페이지를 노출시키고 이에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정할 수 있다. 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계(S211)에 대해서는 도 3을 통해 더욱 자세히 설명한다.

단계(S212)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 즉, 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 정보를 생성된 시간 순서로 소팅(sorting)한 리스트인 상기 게이즈 패턴 결과를 생성함으로써, 상기 웹 페이지의 사용자에 대한 게이즈 패턴을 인식할 수 있다.

단계(S220)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성한다. 이때, 상기 웹 페이지는 상업성에 여부에 따라 분류되어 기선정된 복수의 테스트 검색어 각각에 대한 결과 페이지를 포함할 수 있고, 상기 이벤트 발생 결과는 상기 결과 페이지 각각에 대해 생성될 수 있다. 이에 더해, 단계(S220)는 도 2에 도시된 바와 같이 단계(S221) 및 단계(S222)를 포함할 수 있다.

단계(S221)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정한다. 즉, 도 1에서 설명한 바와 같이 상기 이벤트는 마우스 클릭, 키보드 및 스크롤 등의 이벤트를 포함할 수 있고, 단계(S221)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 이러한 이벤트의 종류 및 상기 이벤트가 발생하는 상기 이벤트 발생 시간을 측정한다.

단계(S222)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성한다. 이때, 상기 이벤트 발생 결과는 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 발생하는 모든 이벤트를 상기 이벤트 발생 시간에 따라 소팅하여 기록한 리스트일 수 있고, 상기 이벤트 발생 시간은 상기 게이즈 패턴의 측정이 시작된 시각부터 상기 이벤트가 발생한 시각까지의 경과 시간일 수 있다.

또한, 단계(S220)는 상기 이벤트가 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트인 경우, 상기 이벤트 발생 지점의 AOI 이름을 확인하는 단계(미도시) 및 상기 이벤트 발생 결과에 상기 이벤트와 연관하여 상기 AOI 이름을 추가하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.

단계(S230)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 패턴 결과 및 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정한다. 이 경우, 도 2에 도시된 바와 같이 단계(S230)는 단계(S231) 내지 단계(S233)를 포함할 수 있다.

단계(S231)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산한다. 이때, 상기 구성 요소는 상기 검색 광고의 타이틀, 검색 광고 설명, URL, 라벨, 아이콘, 이미지 및 부가 정보를 포함할 수 있다.

단계(S232)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산한다. 이때, 상기 최초 클릭 시각은 상기 이벤트 발생 시간에 기초하여 다른 웹 페이지로의 링크가 설정된 상기 웹 페이지의 구성에 대한 마우스 왼 쪽 버튼 클릭이 처음 발생된 시각일 수 있고, 상기 클릭 수는 설명한 바와 같이 상기 영역 또는 상기 종류 별로 발생되는 상기 구성에 대한 마우스 왼쪽 버튼 클릭의 발생 수를 의미할 수 있다.

단계(S233)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수에 기초하여 상기 검색 광고의 효율을 측정한다. 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계(S233)에 대해서는 도 7을 통해 더욱 자세하게 설명한다.

또한 단계(S230)는 상기 측정된 검색 광고의 효율에 대한 설문 데이터를 생성하는 단계(미도시), 상기 설문 데이터를 사용자 단말기로 전송하는 단계(미도시) 및 상기 사용자 단말기를 통해 수신한 상기 설문 데이터에 대한 결과 데이터를 상기 효율에 반영하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.

이에 더해, 상기 사용자 단말기를 통해 수신한 상기 설문 데이터에 대한 결과 데이터를 상기 효율에 반영하는 상기 단계는, 상기 결과 데이터에 포함된 구성에 대해 각각 기선정된 가중치를 부여하고 수치화하여, 상기 효율에 반영하는 단계일 수 있다.

도 3은 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 게이즈 패턴을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이 단계(S301) 내지 단계(S306)는 도 2에서 설명한 단계(S211)에 포함되어 수행될 수 있다.

단계(S301)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인한다. 이때, 상기 게이즈 지점은 사용자의 상기 웹 페이지에 대한 응시 지점일 수 있고, 단계(S301)는 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 게이즈 지점을 파악하는 눈동자 추적 시스템(eye-tracking system)을 통해 상기 게이즈 지점을 확인하는 단계일 수 있다.

단계(S302)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인한다. 이와 같이, 상기 응시 시간을 확인하여 상기 사용자의 게이즈 지점에 대한 관심의 지속 시간을 확인할 수 있다.

단계(S303)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 패턴의 측정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인한다. 즉, 상기 웹 페이지 다시 말해 주어진 테스트 키워드에 대한 결과 페이지가 상기 사용자에게 제공된 이후로부터 상기 게이즈 지점을 확인한 시각까지의 경과된 시간인 상기 경과 시간을 확인한다.

단계(S304)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 지점에 설정된 AOI의 AOI 이름을 확인한다. 상기 AOI는 상기 게이즈 지점을 인식하기 위해 상기 웹 페이지의 구성 요소에 대해 상기 AOI 이름을 부여하여 구분한 영역으로서, 상기 검색 광고 효율 측정 시스템에서 상기 게이즈 지점이 상기 웹 페이지의 어느 구성 요소에 해당하는지를 인식하기 위해 이용될 수 있다.

단계(S305)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성한다. 즉, 상기 게이즈 정보는 상기 사용자가 상기 웹 페이지의 어떠한 구성 요소를 상기 검색 광고의 효율을 측정하기 시작한 이후로 어느 정도의 시간이 지난 이후에 얼마만큼의 시간 동안 관심을 보였는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.

단계(S306)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 측정 시간 동안 단계(S301) 내지 단계(S306)를 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 반복 수행하여 상기 게이즈 정보를 생성한다. 이와 같이 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 상기 게이즈 정보를 생성함으로써, 상기 측정 시간 동안의 상기 사용자에 대한 게이즈 패턴을 측정할 수 있다.

웹 페이지(400)는 사용자 단말기에서 검색어 입력 필드(401)를 통해 입력된 검색어에 대한 결과 페이지로서 이 경우, 상기 검색어는 검색 광고의 효율을 측정하기 위해 기선정된 테스트 검색어일 수 있다.

상기 게이즈 패턴은 이렇게 상기 검색어에 대한 결과 페이지인 웹 페이지(400)에서 상기 사용자 단말기의 사용자의 웹 페이지(400)에 대한 관심을 파악하기 위한 것으로서, 상기 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 사용자의 시선이 닿는 지점인 게이즈 지점(402)을 파악하는 눈동자 추적 시스템을 통해 게이즈 지점(402)을 확인할 수 있다.

여기서 도 4는 게이즈 지점(402)을 도시된 바와 같이 원을 통해 나타내고 있다. 상기 원의 크기는 게이즈 지점(402)에 대한 응시 시간의 크기를 의미하고, 상기 원 내부의 숫자는 상기 사용자의 시선의 이동 순서를 의미한다.

AOI(403)는 게이즈 지점(402)이 웹 페이지(400)의 어느 부분인지 검색 광고 효율 측정 시스템에서 인식하기 위해 웹 페이지(400)의 구성 요소에 대해 미리 AOI 이름을 부여하여 구분한 영역을 포함할 수 있다.

즉, 상기 사용자가 웹 페이지(400)에서 관심이 가는 영역에 시선을 두는 경우, 상기 눈동자 추적 시스템을 통해 게이즈 지점(402)을 확인하면, 상기 광고 검색 효율 측정 시스템은 게이즈 지점(402)에 해당하는 AOI(403)의 상기 AOI 이름을 확인하고 게이즈 지점(402)에 대한 응시 시간을 측정한다. 또한 상기 광고 검색 효율 측정 시스템은 검색 광고의 효율 측정을 시작한 시각으로부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 측정함으로써 게이즈 지점(402)들의 순서를 파악할 수 있다.

이와 같이 측정 및 확인된 상기 AOI 이름, 상기 응시 시간 및 상기 경과 시간을 통해 상기 광고 검색 효율 측정 시스템은 도 3에서 설명한 게이즈 정보를 생성하고, 상기 사용자의 시선인 게이즈 지점(402)이 변경될 때마다 상기 게이즈 정보를 생성함으로써 상기 사용자의 게이즈 패턴을 측정할 수 있다.

게이즈 패턴 결과(500)는 도 4에서 설명한 바와 같이 경과 시간(501), 응시 시간(502) 및 AOI 이름(503)을 포함하는 게이즈 정보의 리스트를 포함할 수 있다. 즉, 도시된 바와 같이 게이즈 지점의 각각에 대한 응시 시간(502) 및 AOI 이름(503)을 포함하는 상기 게이즈 정보를 경과 시간(501)으로 소팅(sorting)하여 기 록한 리스트일 수 있다.

이때, AOI 이름(503)은 웹 페이지 내에서 임의의 AOI에 대해서만 선택하여 설정할 수 있다. 게이즈 패턴 결과(500)를 통해 확인할 수 있는 것과 같이 AOI 이름(503)이 설정된 게이즈 정보(504)들에 대해서는 AOI 이름(503)을 기록하고, AOI 이름(503)이 설정되지 않은 게이즈 정보들에 대해서는 ‘Content’라는 동일한 AOI 이름을 기록할 수 있다. 즉, 검색 광고의 효율을 측정하는데 필요한 부분에 대해서만 상기 AOI 이름을 설정할 수 있다.

이벤트 발생 결과(600)는 도 6에 도시된 바와 같이 이벤트 발생 시간(601), 이벤트 종류(602) 및 AOI 이름(603)을 포함할 수 있다. 이때, 이벤트 발생 시간(601)은 상기 게이즈 패턴의 측정이 시작된 시각부터 상기 이벤트가 발생한 시각까지의 경과 시간을 의미할 수 있고, 이벤트 종류(602)는 마우스 클릭, 키보드 또는 스크롤 등의 이벤트를 포함할 수 있다.

이와 같은 도 6에서는 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트에 대해서만 AOI 이름(602)을 기록하는 이벤트 발생 결과(600)를 도시하고 있다. 이는 상기 검색 광고에 CPC방식의 광고와 CPM방식의 광고가 있고, 그 중에서 CPC광고(Cost Per Click)는 검색이 일어난 후에 노출이 되는 횟수에 상관없이 클릭 했을 때만 상기 검색 광고의 비용이 지불되는 방식을 이용하기 때문에 상기 검색 광고의 클릭과 연관된 상기 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트에 대해서만 AOI 이름을 기록함을 의미한 다.

도 7은 본 발명의 제1 실시예에 있어서 주목도, 최초 클릭 시각 및 클릭 수에 기초하여 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다. 도 7에 도시된 바와 같이 단계(S701) 내지 단계(S703)는 도 2에서 설명한 단계(S232)에 포함되어 수행될 수 있다.

단계(S701)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 수치화한다. 상기 수치화는 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수의 각각에 대해 기선정된 가중치를 부여함으로써 수행할 수 있고 또한, 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 수치화된 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 합계하여 수치화할 수도 있다.

단계(S702)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 수치화된 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교한다. 이때, 상기 영역, 상기 종류 및 상기 구성 요소 전체에 대한 합계를 통해 상기 테스트 검색어 별로도 상기 비교가 가능하다

단계(S703)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정한다.

이와 같은 수치적인 비교 이외에도 상기 검색 광고의 효율의 측정은 복수의 테스트 검색어에 대한 복수의 결과 페이지에 대해 전체 주목도를 측정하여 상기 전 체 주목도의 패턴을 분석하거나, 상기 결과 페이지에 대한 주목 순서 패턴을 분석하고, 또는 검색 광고 영역과 비광고 영역간의 주목도를 비교 및 분석함으로써 수행될 수 있다.

이에 더해, 상기 검색 광고의 종류 별로 상기 주목도 또는 상기 클릭 수를 비교 및 분석, 상기 종류 각각에 대한 경과 시간대별 패턴 분석, 또는 상기 광고 검색의 구성 요소들에 대한 주목도를 비교 및 분석함으로써 상기 검색 광고의 효율을 측정할 수 있다.

도시된 바와 같이 도 8에서는 세 개의 테스트 검색어(801 내지 803)에 대한 주목도, 최초 클릭 시각 및 클릭 수 각각에 해당하는 가중치를 부여하고 웹 페이지의 영역, 검색 광고의 종료 및 검색 광고의 구성 요소 별로 합계하여 수치화하는 방법을 나타내고 있다.

이와 같은 수치화 방법을 이용하면, 제1 테스트 검색어(801)의 제1 영역별 합계와 제2 테스트 검색어(802)의 제2 영역별 합계를 서로 비교하여 검색어에 따른 결과 페이지의 영역에 대한 효율을 비교할 수 있고, 같은 방법으로 상기 검색 광고의 종류 및 구성 요소에 대한 효율을 비교할 수도 있다.

이에 더해, 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수 별로 합계를 계산하고 이를 통해 테스트 검색어(801 내지 803) 별 주목도 비교, 최초 클릭 시각 비교 및 클릭 수 비교도 가능하고, 전체 수치의 합계를 통해 테스트 검색어(801 내 지 803)간의 효율을 측정하고 비교할 수 있다.

뿐만 아니라 임의의 검색 광고에 대해서만 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 분석한다면, 상기 검색 광고의 영역, 종류 또는 구성 요소를 변화시켜가며 개선된 검색 광고의 효율 또한 측정할 수 있다. 즉, 도 8에 도시된 표는 수치화 방법의 일례로서 상기 수치화 방법의 변형을 통해 다양한 방법으로 상기 웹 페이지 또는 상기 검색 광고의 효율을 측정할 수 있다.

도 1 내지 도 8을 통해 살펴본 바와 같이 통합 검색 결과로서 제공되는 웹 페이지에 대해 눈동자 추적 시스템을 통해 사용자의 게이즈 패턴을 측정하고 상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트를 측정하여 검색 광고의 효율을 측정함으로써 검색 광고 영역에 대한 최적화 모델을 도출할 수 있다.

단계(S910)에서 웹 페이지의 최적화를 위한 기초 데이터를 생성하는 기초 데이터 생성 시스템은 상기 웹 페이지에 대한 사용자의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 상기 게이즈 패턴은 상기 웹 페이지의 사용자가 상기 웹 페이지의 구성에 대해 관심을 갖는 패턴을 측정한 것으로서, 이후 상기 검색 광고의 효율을 측정하기 위한 게이즈 패턴 결과에 포함된다. 이때, 단계(S910)는 단계(S911) 내지 단계(S913)를 포함할 수 있다.

단계(S911)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 테스트 검색어에 대한 상기 웹 페이지를 기선정된 영역으로 분류하여 AOI를 설정한다. 상기 AOI는 분류된 상 기 영역에 따라 AOI 이름을 포함할 수 있고, 상기 AOI 이름을 통해 상기 기초 데이터 생성 시스템에서 상기 웹 페이지의 영역을 인식할 수 있다.

단계(S912)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 AOI에 대한 사용자의 게이즈를 파악하여 AOI 이름, 응시 시간 및 경과 시간을 측정하여 상기 게이즈 패턴을 측정한다. 즉, 단계(S912)는 상기 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 게이즈되는 AOI를 파악하는 눈동자 추적 시스템을 통해 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계일 수 있다.

단계(S913)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 기선정된 측정 시간 동안 상기 게이즈 패턴을 측정하여 상기 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 이때, 상기 게이즈 패턴 결과는 상기 AOI 이름, 상기 응시 시간 및 상기 경과 시간을 상기 경과 시간으로 소팅하여 포함하는 리스트를 포함할 수 있다.

단계(S920)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성한다. 이때, 단계(S920)는 단계(S921) 및 단계(S922)를 포함할 수 있다.

단계(S921)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 AOI에 대한 상기 이벤트의 발생을 파악하여 AOI 이름 및 상기 측정을 시작한 시각으로부터의 경과 시간을 측정한다. 이러한 상기 이벤트는 마우스 클릭, 키보드 또는 스크롤 등의 이벤트를 포함할 수 있다.

단계(S922)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 AOI 이름 및 상기 경과 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성한다.

단계(S930)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 기초 데이터를 생성한다. 이때, 단계(S930)는 단계(S931) 내지 단계(S933)를 포함할 수 있다.

단계(S931)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 게이즈 패턴 결과에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 콘텐츠 및 상기 콘텐츠의 구성 요소 별로 주목도를 계산한다.

단계(S932)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 이벤트 발생 결과에 기초하여 상기 영역, 상기 콘텐츠 및 상기 구성 요소 별로 클릭 수를 계산한다.

단계(S933)에서 상기 기초 데이터 생성 시스템은 상기 주목도 및 상기 클릭 수를 상기 기초 데이터로서 생성한다. 이때, 상기 기초 데이터는 상기 웹 페이지의 임의의 지점에 대한 사용자의 응시 시간을 상기 영역, 상기 콘텐츠 및 상기 구성 요소 별로 계산된 상기 주목도 및 상기 클릭 수의 수치화된 데이터를 포함할 수 있다.

도 10은 기초 데이터를 활용하는 일례를 도시한 도면이다.

그래프(1000)는 상업성을 갖는 테스트 검색어 4개에 대한 4개의 결과 페이지 각각에 대해 90초의 측정 시간 동안 생성한 기초 데이터를 이용하여 AOI를 지정한 영역(1001, 1002)과 상기 AOI를 지정하지 않은 비지정 영역(1003), 그리고 AOI를 지정한 영역(1001, 1002)을 검색 광고 영역(1001) 및 비광고 영역(1002)으로 구분하여 세 개의 영역에 대한 평균 주목도 및 평균 클릭 수를 나타내고 있다.

이때, 그래프(1000)를 통해 상업성 검색어에 대한 상기 평균 클릭 수가 가장 높은 결과인 5.9회를 보이고 있음을 알 수 있다. 비지정 영역(1003)의 주목도가 높은 것은 상기 결과 페이지에서 클릭 후 이동된 웹 페이지의 주목도를 포함하기 때문이며, 이를 통해 결국 상업성 검색어에 대해서는 검색 광고 영역(1001)의 상기 평균 주목도 및 상기 평균 클릭 수가 가장 높고 이에 따라 검색 광고를 선택할 가능성 또한 높음을 알 수 있다.

이와 같은 그래프(1000)는 웹 페이지의 영역별로 평균 주목도와 평균 클릭 수를 비교한 것으로서, 상기 그래프 이외에도 상기 기초 데이터를 이용하여 검색 광고의 종류, 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도 및 클릭 수를 비교함으로써 상기 검색 광고의 효율을 측정할 수 있다.

이와 같이 복수의 테스트 검색어에 따른 복수의 결과 데이터를 포함하는 웹 페이지에서 사용자의 게이즈 패턴 및 이벤트의 발생을 측정하여 기초 데이터를 생성할 수 있고, 상기 기초 데이터를 이용하여 상기 검색 광고의 효과를 높이고 매출을 상승시킬 수 있는 검색 광고 상품 최적화 모델을 정의할 수 있다.

단계(S1101)에서 게이즈 패턴을 측정하여 검색 광고의 효율을 측정하는 검색 광고 효율 측정 시스템은 기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정한다. 즉, 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 복수의 사용자로부터 입력되는 검색어에 대한 결과 페이지에 대해 상기 사용자와 연관하여 게이즈 정보를 생성하고, 상기 게이즈 정보에 기초하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 한다. 이와 같은 단계(S1101)는 도 12를 통해 더욱 자세히 설명한다.

단계(S1102)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 이때, 상기 게이즈 패턴 정보는 상기 게이즈 정보의 리스트일 수 있다.

단계(S1103)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 패턴 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정한다. 이때, 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계(S1103)에 대해서는 도 13을 통해 더욱 자세히 설명한다.

도 12는 본 발명의 제3 실시예에 있어서, 게이즈 패턴을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다. 도 12에 도시된 바와 같이 단계(S1201) 내지 단계(S1206)는 단계(S1101)에 포함되어 수행될 수 있다.

단계(S1201)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인한다. 이때, 상기 게이즈 지점은 사용자의 상기 웹 페이지에 대한 응시 지점을 포함할 수 있고, 단계(S1201)는 상기 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 게이즈 지점을 파악하는 눈동자 추적 시스템을 통해 상기 게이즈 지점을 확인하는 단계일 수 있다.

단계(S1202)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인한다. 즉, 상기 사용자가 한번 시선을 둔 상기 게이즈 지점을 얼마간의 시간 동안 응시하는지를 측정한다.

단계(S1203)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 패턴의 측 정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인한다. 이때, 상기 경과 시간은 상기 게이즈 지점의 순서 즉, 상기 사용자가 상기 웹 페이지를 응시하는 순서를 상기 검색 광고 효율 측정 시스템에서 인식하기 위해 이용될 수 있다.

단계(S1204)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 지점에 설정된 AOI의 AOI 이름을 확인한다. 이때, 상기 AOI는 상기 검색 광고 효율 측정 시스템에서 기선정된 복수의 테스트 검색어 각각에 대해 노출되는 결과 페이지인 상기 웹 페이지에 대한 상기 사용자의 게이즈 지점을 인식하기 위해 상기 웹 페이지에 임의로 분류한 영역일 수 있고, 상기 영역은 상기 AOI 이름이 각각 설정될 수 있다.

다시 말해, 상기 사용자의 상기 게이즈 지점을 확인하면, 상기 게이즈 지점을 포함하는 AOI의 상기 AOI 이름을 확인함으로써, 상기 검색 광고 효율 측정 시스템에서 상기 게이즈 지점을 인식할 수 있게 된다. 이러한 상기 AOI 이름은 이후 상기 게이즈 패턴 결과를 분석하는 과정에서도 이용될 수 있다.

단계(S1205)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성한다. 이러한 상기 게이즈 정보는 상기 사용자가 응시하고 있는 상기 웹 페이지의 게이즈 지점, 상기 게이즈 지점을 응시한 기간 및 상기 게이즈 지점의 응시를 시작한 시각 등을 상기 검색 광고 효율 측정 시스템이 인식하기 위해 이용될 수 있다.

다시 말해, 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 AOI 이름을 통해 상기 웹 페이지의 임의의 게이즈 지점을 상기 사용자가 응시하고 있는지 인식할 수 있고, 상기 응시 시간을 통해 얼마의 시간 동안 상기 게이즈 지점을 응시하는지 인식할 수 있다. 또한, 상기 경과 시간을 통해 상기 사용자가 응시하는 게이즈 지점들의 순서를 인식할 수 있다.

단계(S1206)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 측정 시간 동안 단계(S1201) 내지 단계(S1205)를 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 반복 수행하여 상기 게이즈 정보를 생성한다. 이때, 상기 게이즈 패턴 결과는 상기 게이즈 정보를 포함하는 리스트일 수 있다.

도 13은 본 발명의 제3 실시예에 있어서, 게이즈 패턴 결과를 분석하여 검색 광고의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다. 도 13에 도시된 바와 같이 단계(S1301) 내지 단계(S1304)는 도 11에서 설명한 단계(S1103)에 포함되어 수행될 수 있다.

단계(S1301)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산한다. 이때, 상기 주목도는 응시 시간의 합계를 의미할 수 있다.

예를 들어 상기 검색 광고의 종류 별로 상기 주목도를 계산하는 경우, 상기 AOI 이름에 기초하여 동일한 검색 광고의 종류에 대해서 상기 게이즈 정보를 따로 분류하고, 분류된 게이즈 정보 별로 상기 응시 시간의 합계를 계산함으로써, 상기 주목도를 계산할 수 있다. 이때, 상기 주목도의 신뢰성을 높이기 위해 복수의 테 스트 검색어에 따른 복수의 결과 페이지에 대한 상기 종류별 주목도를 계산할 수 있다.

단계(S1302)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 주목도를 수치화한다. 이와 같은 상기 주목도의 수치화는 상기 영역, 상기 종류 및 상기 구성 요소 별로 기선정된 가중치를 상기 주목도에 부여함으로써 수행될 수 있다.

단계(S1303)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 수치화된 상기 주목도를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교한다. 예를 들어 위에서와 같이 상기 검색 광고의 종류 별로 상기 주목도를 계산 및 수치화한 경우, 상기 종류 간의 수치화된 주목도를 서로 비교할 수 있다.

단계(S1304)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정한다. 이러한 상기 비교의 결과를 통해 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 설정에 대해 상기 주목도의 크기를 통해 상기 효율을 측정할 수 있다. 이러한 단계(S1304)에 대해서 도 14의 일례를 통해 더욱 자세하게 설명한다.

그래프(1400)는 상업성을 갖는 4개의 테스트 검색어에 의해 생성된 결과 페이지를 90초 동안 복수의 사용자들에게 노출시키고 상기 사용자들의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하고 이를 분석하여 검색 광고(1401 내지 1404)의 종류 별로 획득한 평균 주목도를 나타내고 있다.

이때, 검색 광고(1401 내지 1404)는 상기 결과 페이지 내에서 상단에 위치된 순서대로 나열되어 있다. 즉, 검색 광고(1401)가 상기 결과 페이지의 가장 상단에 위치하고, 검색 광고(1404)가 가장 하단에 위치하고 있음을 의미한다.

일반적으로, 검색 광고 종류 별로 나타낸 주목도에 대해서 상기 결과 페이지의 상단에 있는 순서대로 주목도가 높게 나타난다고 생각하지만, 그래프(1400)에서는 이와는 다른 양상이 나타내고 있다. 즉, 검색 광고(1401)는 일반적인 통념을 벗어나는 문제점을 포함하고 있다고 판단할 수 있고, 검색 광고(1401)의 내용, 구성, 위치 또는 이미지 등을 변경함으로써 상기 문제점을 해결하거나 개선할 수 있다.

이러한 도 14는 사용자의 게이즈 패턴을 측정하여 검색 광고의 효율을 측정하기 위한 일례로서, 상기 결과 페이지를 포함하는 웹 페이지의 구성을 변경시키고 상기 게이즈 패턴을 분석하여 기존 웹 페이지와 비교함으로써 상기 웹 페이지의 구성을 최적화할 수 있다.

또한, 상기 검색 광고 영역에 대해 위와 같은 방법으로 게이즈 패턴을 측정, 분석 및 비교함으로써 상기 검색 광고 영역, 종류 또는 구성 요소에 대한 효율을 측정할 수 있고, 이에 더해 측정한 상기 효율에 기초하여 검색 광고 영역에 대한 최적화 모델을 도출할 수 있다.

도 15는 본 발명의 제4 실시예에 있어서, 이벤트 발생을 측정하여 검색 광고 의 효율을 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

단계(S1510)에서 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 통해 검색 광고의 효율을 측정하는 검색 광고 효율 측정 시스템은 기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정한다. 이와 같은 단계(S1510)는 상기 웹 페이지의 사용자가 상기 웹 페이지의 관심 지역에 마우스 클릭, 키보드를 통한 데이터 입력 또는 스크롤 등의 이벤트를 발생시킨다는 가정하에 시작된다. 즉, 상기 이벤트가 발생하는 경우, 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 웹 페이지의 임의의 지점에 상기 사용자가 관심을 갖고 있음을 인식할 수 있다.

단계(S1520)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성한다. 도 15에 도시된 바와 같이 단계(S1520)는 단계(S1521) 및 단계(S1522)를 포함할 수 있다.

단계(S1521)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 이벤트가 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트인 경우, 상기 이벤트 발생 지점의 AOI 이름을 확인한다. 이때, 상기 웹 페이지는 검색어에 따른 결과 페이지를 포함할 수 있고, 상기 결과 페이지는 상기 검색어에 따라 생성될 때 상기 검색 광고 효율 측정 시스템에 의해 기선정된 영역으로 분류되어 각각에 대해 AOI가 설정될 수 있다. 또한, 상기 AOI는 상기 AOI 각각을 인식하기 위한 상기 AOI 이름이 포함할 수 있다.

단계(S1522)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 이벤트 발생 결과에 상기 이벤트와 연관하여 상기 AOI 이름을 추가한다. 즉, 상기 이벤트가 발생한 지점과 연관된 AOI의 상기 AOI 이름을 확인하여 상기 이벤트 발생 결과에 추가함으로써, 상기 이벤트가 발생한 지점을 상기 검색 광고 효율 측정 시스템에서 인식할 수 있다.

단계(S1530)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정한다. 도 15에 도시된 바와 같이 단계(S1530)는 단계(S1531) 및 단계(S1534)를 포함할 수 있다.

단계(S1531)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산한다.

단계(S1532)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 수치화한다. 이때, 상기 클릭 수의 수치화는 상기 영역, 상기 종류 및 상기 구성 요소 별로 또한, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수 별로 각각 기선정된 가중치를 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수에 부여함으로써 수행할 수 있다.

단계(S1533)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 수치화된 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교한다. 즉, 수치화된 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 각각 비교한다.

단계(S1534)에서 상기 검색 광고 효율 측정 시스템은 상기 비교의 결과에 따 라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정한다. 이후 도 16의 일례를 통해 상기 효율의 측정에 대해 더욱 자세하게 설명한다.

그래프(1600)는 임의의 테스트 검색어에 대해서 5개 종류의 검색 광고(1601 내지 1605)를 포함하는 결과 페이지에 있어서, 검색 광고(1601 내지 1605)의 각각의 종류에 대해 경과 시간에 따른 클릭 수를 나타내고 있다. 즉, 상기 테스트 검색어를 통해 검색을 수행한 복수의 사용자의 사용자 단말기에 의해 상기 결과 페이지에 발생하는 이벤트의 발생을 측정하여 생성한 이벤트 발생 결과를 분석함으로써 검색 광고(1601 내지 1605)의 종류 별로 상기 클릭 수를 집계하여 상기 경과 시간에 따라 나타내고 있다.

상기 클릭 수는 상기 이벤트 중 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트가 다른 웹 페이지로의 링크를 설정하고 있는 필드에 발생한 수를 의미할 수 있고, 상기 사용자가 검색 광고(1601 내지 1605)를 선택하였음을 의미한다. 즉, 그래프(1600)에 포함된 클릭 수는 검색 광고의 종류 별로 상기 사용자의 관심사를 반영할 수 있기 때문에 검색 광고(1601 내지 1605)의 효율을 측정할 수 있다.

도 17은 본 발명의 제5 실시예에 있어서, 검색 광고의 효율을 측정하는 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 17에 도시된 바와 같이 검색 광고 효율 측정 시스템(1700)은 게이즈 패턴 결과 생성부(1710), 이벤트 발생 결과 생성부(1720) 및 효율 측정부(1730)를 포함할 수 있다.

게이즈 패턴 결과 생성부(1710)는 검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 이때, 게이즈 패턴 결과 생성부(1710)는 게이즈 패턴 측정부(1711) 및 생성부(1712)를 포함할 수 있다.

게이즈 패턴 측정부(1711)는 기선정된 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정한다. 이때, 게이즈 패턴 측정부(1711)는 상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인하고, 상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인한다. 또한, 상기 게이즈 패턴의 측정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인하고, 상기 게이즈 지점에 설정된 AOI의 AOI 이름을 확인한다.

이때, 상기 게이즈 지점은 상기 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 게이즈 지점을 파악하는 눈동자 추적 시스템을 통해 확인할 수 있고, 상기 AOI는 상기 게이즈 지점을 인식하기 위해 상기 웹 페이지의 구성 요소에 대해 상기 AOI 이름을 부여하여 구분한 영역을 포함할 수 있다.

이에 더해 게이즈 패턴 측정부(1711) 상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성할 수 있고, 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 상기 게이즈 정보를 생성할 수 있다.

생성부(1712)는 상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 보다 자세하게는 상기 게이즈 지점마다 즉, 상기 사용자가 응시하는 지점마다 상기 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 정보를 경과 시간으로 소팅한 리스트인 상기 게이즈 패턴 결과를 생성한다.

이벤트 발생 결과 생성부(1720)는 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성한다. 이때, 이벤트 발생 결과 생성부(1720)는 상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정하는 측정부(1721) 및 상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 생성부(1722)를 포함할 수 있다.

이때, 상기 웹 페이지는 상업성에 여부에 따라 분류되어 기선정된 복수의 테스트 검색어 각각에 대한 결과 페이지를 포함할 수 있고, 상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과는 상기 결과 페이지 각각에 대해 생성될 수 있다.

효율 측정부(1730)는 상기 게이즈 패턴 결과 및 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정한다. 이때, 효율 측정부(1730)는 주목도 상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 계산부(1730), 상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산하는 클릭 계산부(1732) 및 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수에 기초하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 측정부(1733)를 포함할 수 있다.

이에 더해, 효율 측정부(1730)는 상기 측정된 검색 광고의 효율에 대한 설문 데이터를 생성하여 상기 설문 데이터를 사용자 단말기로 전송하고, 상기 사용자 단말기를 통해 수신한 상기 설문 데이터에 대한 결과 데이터를 상기 효율에 반영할 수 있다. 이때, 상기 결과 데이터에 포함된 구성에 대해 각각 기선정된 가중치를 부여하고 수치화하여, 상기 효율에 반영할 수 있다.

이와 같이 상기 검색 광고 효율 측정 시스템을 이용하여 통합 검색 결과로서 제공되는 웹 페이지에 대해 눈동자 추적 시스템을 통해 사용자의 게이즈 패턴을 측정하고, 상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트를 측정하여 검색 광고의 효율을 측정함으로써 검색 광고 영역에 대한 최적화 모델을 도출할 수 있다.

도 18은 본 발명의 제6 실시예에 있어서, 기초 데이터 생성 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 18에 도시된 바와 같이 기초 데이터 생성 시스템(1800)은 게이즈 패턴 결과 생성부(1810), 이벤트 발생 결과 생성부(1820) 및 기초 데이터 생성부(1830)를 포함할 수 있다.

게이즈 패턴 결과 생성부(1810)는 웹 페이지의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 이때, 게이즈 패턴 결과 생성부(1810)는 상기 웹 페이지를 기선정된 영역으로 분류하여 AOI를 설정하는 AOI 설정부(1811), 상기 AOI에 대한 사용자의 게이즈를 파악하여 AOI 이름, 응시 시간 및 경과 시간을 측정하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 게이즈 패턴 측정부(1812) 및 기선정된 측정 시간 동안 상기 게이즈 패턴을 측정하여 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 생성부(1813)를 포함할 수 있다.

이러한 게이즈 패턴 결과 생성부(1810)는 상기 웹 페이지의 사용자의 게이즈 패턴을 측정하기 위해 AOI 설정부(1811)를 통해 상기 웹 페이지에 AOI를 설정하고, 게이즈 패턴 측정부(1812)를 통해 상기 사용자의 게이즈 지점과 연관된 AOI의 AOI 이름을 확인한다.

또한, 게이즈 패턴 측정부(1812)는 상기 게이즈 지점의 상기 응시 시간과 상기 측정을 시작한 시각으로부터 상기 응시 시간의 측정을 시작하기까지의 시간인 상기 경과 시간을 측정한다. 이때, 상기 게이즈 패턴을 통해 생성부(1813)에서 상기 게이즈 패턴 결과를 생성한다. 상기 게이즈 패턴 결과는 상기 경과 시간을 통해 소팅된 상기 응시 시간 및 상기 AOI 이름의 리스트일 수 있다.

이벤트 발생 결과 생성부(1820)는 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성한다. 이때, 이벤트 발생 결과 생성부(1820)는 테스트 검색어에 대한 상기 웹 페이지를 기선정된 영역으로 분류하여 AOI를 설정하는 AOI 설정부(1821), 상기 AOI에 대한 상기 이벤트의 발생을 파악하여 AOI 이름 및 상기 측정을 시작한 시각으로부터의 경과 시간을 측정하는 AOI 이름 및 경과 시간 측정부(1822)를 포함할 수 있다.

또한, 상기 AOI 이름 및 상기 경과 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 생성부(1823)를 포함할 수 있다. 이러한 이벤트 발생 결과는 상기 경과 시간으로 소팅된 AOI 이름의 리스트를 포함할 수 있다.

기초 데이터 생성부(1830)는 상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 기초 데이터를 생성한다. 이때, 기초 데이터 생성부(1830)는 상기 게이즈 패턴 결과에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 콘텐츠 및 상기 콘텐츠의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 주목도 계산부(1831), 상기 이벤트 발생 결과에 기초하여 상기 영역, 상기 콘텐츠 및 상기 구성 요소 별로 클릭 수를 계산하는 클릭 수 계산부(1832) 및 상기 주목도 및 상기 클릭 수를 상기 기초 데이터로서 생성하는 생성부(1833)를 포함할 수 있다.

도 19는 본 발명의 제7 실시예에 있어서, 검색 광고 효율 측정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 19에 도시된 바와 같이 검색 광고 효율 측정 시스템(1900)은 게이즈 패턴 측정부(1901), 게이즈 패턴 결과 생성부(1902) 및 효율 측정부(1903)를 포함할 수 있다.

게이즈 패턴 측정부(1901)는 기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정한다. 게이즈 패턴 측정부(1901)는, 상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인하는 게이즈 지점 확인부, 상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인하는 응시 시간 확인부, 상기 게이즈 패턴의 측정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인하는 경과 시간 확인부, 상기 게이즈 지점에 설정된 AOI(Area Of Interest)의 AOI 이름을 확인하는 AOI 이름 확인부 및 상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성하는 게이즈 정보 생성부를 포함할 수 있다.

이에 더해 게이즈 패턴 측정부(1901)는 상기 게이즈 지점 확인부, 상기 응시 시간 확인부, 상기 경과 시간 확인부, 상기 AOI 이름 확인부 및 상기 게이즈 정보 생성부를 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 반복 수행시켜 상기 게이즈 정보를 생성하는 반복부를 더 포함할 수 있다.

게이즈 패턴 결과 생성부(1902)는 상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성한다.

효율 측정부(1903)는 상기 게이즈 패턴 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정한다. 이때, 효율 측정부(1903)는 상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 주목도 계산부, 테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 주목도를 수치화하는 수치화부, 수치화된 상기 주목도를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교하는 비교부 및 상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정하는 검색 광고 효율 측정부를 포함할 수 있다.

도 20은 본 발명의 제8 실시예에 있어서, 검색 광고 효율 측정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 20에 도시된 바와 같이 검색 광고 효율 측정 시스템(2000)은 이벤트 발생 시간 측정부(2001), 이벤트 발생 결과 생성부(2002) 및 효율 측정부(2003)을 포함할 수 있다.

이벤트 발생 시간 측정부(2001)는 기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정한다.

이벤트 발생 결과 생성부(2002)는 상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성한다. 이때, 이벤트 발생 결과 생성부(2002)는, 상기 이벤트가 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트인 경우, 상기 이벤트 발 생 지점의 AOI 이름을 확인하는 AOI 이름 확인부 및 상기 이벤트 발생 결과에 상기 이벤트와 연관하여 상기 AOI 이름을 추가하는 AOI 이름 추가부를 포함할 수 있다.

효율 측정부(2003)는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정한다. 이때, 효율 측정부(2003)는, 상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산하는 최초 클릭 시각 및 클릭 수 계산부, 테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 수치화하는 수치화부, 수치화된 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교하는 비교부 및 상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정하는 검색 광고 효율 측정부를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

본 발명에 따르면, 통합 검색 결과로서 제공되는 웹 페이지에 대해 눈동자 추적 시스템(Eye-Tracking System)을 통해 사용자의 게이즈 패턴을 측정하고 상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트를 측정하여 검색 광고의 효율을 측정함으로써 검색 광고 영역에 대한 최적화 모델을 도출할 수 있다.

본 발명에 따르면, 상기 게이즈 패턴 또는 상기 이벤트를 분석하여 상기 검색 광고의 효과를 높이고 매출을 상승시킬 수 있는 검색 광고 상품 최적화 모델을 정의하기 위해 필요한 기초 데이터를 확보할 수 있다.

Claims

검색 광고의 효율을 측정하는 방법에 있어서,

검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패턴(gaze pattern)을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계;

상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계; 및

상기 게이즈 패턴 결과 및 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제1항에 있어서,

검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패턴(gaze pattern)을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 상기 단계는,

기선정된(predetermined) 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계; 및

상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제2항에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 상기 단계는,

상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인하는 제1 단계;

상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인하는 제2 단계;

상기 게이즈 패턴의 측정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인하는 제3 단계;

상기 게이즈 지점에 설정된 AOI(Area Of Interest)의 AOI 이름을 확인하는 제4 단계; 및

상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성하는 제5 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제3항에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 상기 단계는,

상기 측정 시간 동안 상기 제1 단계 내지 상기 제5 단계를 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 반복 수행하여 상기 게이즈 정보를 생성하는 제6 단계를 더 포함하고,

상기 게이즈 패턴 결과는, 생성된 상기 게이즈 정보를 포함하는 리스트인 것 을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제3항에 있어서,

상기 게이즈 지점은 사용자의 상기 웹 페이지에 대한 응시 지점을 포함하고,

상기 제1 단계는,

상기 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 게이즈 지점을 파악하는 눈동자 추적 시스템(eye-tracking system)을 통해 상기 게이즈 지점을 확인하는 단계인 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제3항에 있어서,

상기 AOI는 상기 게이즈 지점을 인식하기 위해 상기 웹 페이지의 구성 요소에 대해 상기 AOI 이름을 부여하여 구분한 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제1항에 있어서,

상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 상기 단계는,

상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정하는 단계; 및

상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제7항에 있어서,

상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 상기 단계는,

상기 이벤트가 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트인 경우, 상기 이벤트 발생 지점의 AOI 이름을 확인하는 단계; 및

상기 이벤트 발생 결과에 상기 이벤트와 연관하여 상기 AOI 이름을 추가하는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제7항에 있어서,

상기 이벤트 발생 결과는 상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 발생하는 모든 이벤트를 상기 이벤트 발생 시간에 따라 소팅(sorting)하여 기록한 리스트를 포함하고,

상기 이벤트 발생 시간은 상기 게이즈 패턴의 측정이 시작된 시각부터 상기 이벤트가 발생한 시각까지의 경과 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제2항 또는 제7항에 있어서,

상기 웹 페이지는 상업성에 여부에 따라 분류되어 기선정된 복수의 테스트 검색어 각각에 대한 결과 페이지를 포함하고,

상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과는 상기 결과 페이지 각각에 대해 생성되는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제1항에 있어서,

상기 게이즈 패턴 결과 및 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 상기 단계는,

상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 단계;

상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산하는 단계; 및

상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수에 기초하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제11항에 있어서,

상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수에 기초하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 상기 단계는,

테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 수치화하는 단계;

수치화된 상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교하는 단계; 및

상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제11항에 있어서,

상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 상기 단계는,

상기 측정된 검색 광고의 효율에 대한 설문 데이터를 생성하는 단계;

상기 설문 데이터를 사용자 단말기로 전송하는 단계; 및

상기 사용자 단말기를 통해 수신한 상기 설문 데이터에 대한 결과 데이터를 상기 효율에 반영하는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제13항에 있어서,

상기 사용자 단말기를 통해 수신한 상기 설문 데이터에 대한 결과 데이터를 상기 효율에 반영하는 상기 단계는,

상기 결과 데이터에 포함된 구성에 대해 각각 기선정된 가중치를 부여하고 수치화하여, 상기 효율에 반영하는 단계인 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제11항에 있어서,

상기 구성 요소는 상기 검색 광고의 타이틀, 검색 광고 설명, URL, 라벨, 아이콘, 이미지 및 부가 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
웹 페이지의 최적화를 위한 기초 데이터를 생성하는 방법에 있어서,

웹 페이지에 대한 사용자의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계;

상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계; 및

상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 기초 데이터를 생성하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 방법.
제16항에 있어서,

상기 웹 페이지는 복수의 테스트 검색어에 대한 복수의 결과 페이지를 포함하고,

웹 페이지에 대한 사용자의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 상기 단계는,

테스트 검색어에 대한 상기 웹 페이지를 기선정된 영역으로 분류하여 AOI를 설정하는 단계;

상기 AOI에 대한 상기 사용자의 게이즈를 파악하여 AOI 이름, 응시 시간 및 경과 시간을 측정하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계; 및

기선정된 측정 시간 동안 상기 게이즈 패턴을 측정하여 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 방법.
제17항에 있어서,

상기 AOI에 대한 상기 사용자의 게이즈를 파악하여 AOI 이름, 응시 시간 및 경과 시간을 측정하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 상기 단계는,

상기 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 게이즈되는 AOI를 파악하는 눈동자 추적 시스템을 통해 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계인 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 방법.
제16항에 있어서,

상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 상기 단계는,

테스트 검색어에 대한 상기 웹 페이지를 기선정된 영역으로 분류하여 AOI를 설정하는 단계;

상기 AOI에 대한 상기 이벤트의 발생을 파악하여 AOI 이름 및 상기 측정을 시작한 시각으로부터의 경과 시간을 측정하는 단계; 및

상기 AOI 이름 및 상기 경과 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 방법.
제16항에 있어서,

상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 기초 데이터를 생성하는 상기 단계는,

상기 게이즈 패턴 결과에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 콘텐츠 및 상기 콘텐츠의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 단계;

상기 이벤트 발생 결과에 기초하여 상기 영역, 상기 콘텐츠 및 상기 구성 요소 별로 클릭 수를 계산하는 단계; 및

상기 주목도 및 상기 클릭 수에 기초하여 상기 기초 데이터로서 생성하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 방법.
제20항에 있어서,

상기 기초 데이터는 상기 웹 페이지의 임의의 지점에 대한 사용자의 응시 시간을 상기 영역, 상기 콘텐츠 및 상기 구성 요소 별로 계산된 상기 주목도 및 상기 클릭 수의 수치화된 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 방법.
검색 광고의 효율을 측정하는 방법에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 단계;

상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 단계; 및

상기 게이즈 패턴 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제22항에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 상기 단계는,

상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인하는 제1 단계;

상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인하는 제2 단계;

상기 게이즈 패턴의 측정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인하는 제3 단계;

상기 게이즈 지점에 설정된 AOI의 AOI 이름을 확인하는 제4 단계; 및

상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성하는 제5 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제23항에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 상기 단계는,

상기 측정 시간 동안 상기 제1 단계 내지 상기 제5 단계를 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 반복 수행하여 상기 게이즈 정보를 생성하는 제6 단계를 더 포함하고,

상기 게이즈 패턴 결과는, 상기 게이즈 정보를 포함하는 리스트인 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제23항에 있어서,

상기 게이즈 지점은 사용자의 상기 웹 페이지에 대한 응시 지점을 포함하고,

상기 제1 단계는,

상기 사용자의 안구로 적외선을 방출하고, 안구에서 반사되는 상기 적외선의 각도를 계산하여 상기 게이즈 지점을 파악하는 눈동자 추적 시스템을 통해 상기 게이즈 지점을 확인하는 단계인 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제22항에 있어서,

상기 게이즈 패턴 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 상기 단계는,

상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 단계;

테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 주목도를 수치화하는 단계;

수치화된 상기 주목도를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교하는 단계; 및

상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
검색 광고의 효율을 측정하는 방법에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정하는 단계;

상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 단계; 및

상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제27항에 있어서,

상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 상기 단계는,

상기 이벤트가 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트인 경우, 상기 이벤트 발생 지점의 AOI 이름을 확인하는 단계; 및

상기 이벤트 발생 결과에 상기 이벤트와 연관하여 상기 AOI 이름을 추가하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제27항에 있어서,

상기 이벤트 발생 결과는 상기 측정 시간 동안 발생하는 모든 이벤트를 상기 이벤트 발생 시간에 따라 소팅하여 기록한 리스트를 포함하고,

상기 이벤트 발생 시간은 측정이 시작된 시각부터 상기 이벤트가 발생한 시각까지의 경과 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제27항에 있어서,

상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 상기 단계는,

상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산하는 단계;

테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 수치화하는 단계;

수치화된 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교하는 단계; 및

상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 방법.
제1항 내지 제9항 또는 제11항 내지 제30항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
검색 광고의 효율을 측정하는 시스템에 있어서,

검색 광고를 포함하는 웹 페이지의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결 과를 생성하는 게이즈 패턴 결과 생성부;

상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 이벤트 발생 결과 생성부; 및

상기 게이즈 패턴 결과 및 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 효율 측정부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제32항에 있어서,

상기 게이즈 패턴 결과 생성부는,

기선정된 측정 시간 동안 상기 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 게이즈 패턴 측정부; 및

상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 생성부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제32항에 있어서,

상기 이벤트 발생 결과 생성부는,

상기 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정하는 측정부; 및

상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과 를 생성하는 이벤트 발생 결과 생성부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제34항에 있어서,

상기 이벤트 발생 결과 생성부는,

상기 이벤트가 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트인 경우, 상기 이벤트 발생 지점의 AOI 이름을 확인하는 AOI 이름 확인부; 및

상기 이벤트 발생 결과에 상기 이벤트와 연관하여 상기 AOI 이름을 추가하는 AOI 이름 추가부

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제32항에 있어서,

상기 효율 측정부는,

상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 주목도 계산부;

상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산하는 클릭 계산부; 및

상기 주목도, 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수에 기초하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 측정부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
웹 페이지의 최적화를 위한 기초 데이터를 생성하는 시스템에 있어서,

웹 페이지의 게이즈 패턴을 측정하여 게이즈 패턴 결과를 생성하는 게이즈 패턴 결과 생성부;

상기 게이즈 패턴을 측정하는 동안 상기 웹 페이지에 발생하는 이벤트를 측정하여 이벤트 발생 결과를 생성하는 이벤트 발생 결과 생성부; 및

상기 게이즈 패턴 결과 또는 상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 기초 데이터를 생성하는 기초 데이터 생성부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 시스템.
제37항에 있어서,

상기 웹 페이지는 복수의 테스트 검색어에 대한 복수의 결과 페이지를 포함하고,

상기 게이즈 패턴 결과 생성부는,

상기 웹 페이지를 기선정된 영역으로 분류하여 AOI를 설정하는 AOI 설정부;

상기 AOI에 대한 사용자의 게이즈를 파악하여 AOI 이름, 응시 시간 및 경과 시간을 측정하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 게이즈 패턴 측정부; 및

기선정된 측정 시간 동안 상기 게이즈 패턴을 측정하여 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 생성부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 시스템.
제37항에 있어서,

상기 이벤트 발생 결과 생성부는,

테스트 검색어에 대한 상기 웹 페이지를 기선정된 영역으로 분류하여 AOI를 설정하는 AOI 설정부;

상기 AOI에 대한 상기 이벤트의 발생을 파악하여 AOI 이름 및 상기 측정을 시작한 시각으로부터의 경과 시간을 측정하는 AOI 이름 및 경과 시간 측정부; 및

상기 AOI 이름 및 상기 경과 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 생성부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 시스템.
제37항에 있어서,

상기 기초 데이터 생성부는,

상기 게이즈 패턴 결과에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 콘텐츠 및 상기 콘텐츠의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 주목도 계산부;

상기 이벤트 발생 결과에 기초하여 상기 영역, 상기 콘텐츠 및 상기 구성 요소 별로 클릭 수를 계산하는 클릭 수 계산부; 및

상기 주목도 및 상기 클릭 수를 상기 기초 데이터로서 생성하는 생성부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 기초 데이터 생성 시스템.
검색 광고의 효율을 측정하는 시스템에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에 대한 게이즈 정보를 생성하여 상기 게이즈 패턴을 측정하는 게이즈 패턴 측정부;

상기 측정 시간이 완료되는 경우, 상기 게이즈 정보를 포함하는 상기 게이즈 패턴 결과를 생성하는 게이즈 패턴 결과 생성부; 및

상기 게이즈 패턴 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 효율 측정부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제41항에 있어서,

상기 게이즈 패턴 측정부는,

상기 웹 페이지의 게이즈 지점을 확인하는 게이즈 지점 확인부;

상기 게이즈 지점에 대한 응시 시간을 확인하는 응시 시간 확인부;

상기 게이즈 패턴의 측정을 시작한 시각부터 상기 응시 시간의 측정을 시작한 시각까지의 경과 시간을 확인하는 경과 시간 확인부;

상기 게이즈 지점에 설정된 AOI의 AOI 이름을 확인하는 AOI 이름 확인부; 및

상기 응시 시간, 상기 경과 시간 및 상기 AOI 이름을 포함하는 게이즈 정보를 생성하는 게이즈 정보 생성부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제42항에 있어서,

상기 게이즈 패턴 측정부는,

상기 게이즈 지점 확인부, 상기 응시 시간 확인부, 상기 경과 시간 확인부, 상기 AOI 이름 확인부 및 상기 게이즈 정보 생성부를 상기 게이즈 지점이 변경될 때마다 반복 수행시켜 상기 게이즈 정보를 생성하는 반복부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제41항에 있어서,

상기 효율 측정부는,

상기 게이즈 패턴 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 웹 페이지의 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소 별로 주목도를 계산하는 주목도 계산부;

테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 주목도를 수치화하는 수치화부;

수치화된 상기 주목도를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교하는 비교부; 및

상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정하는 검색 광고 효율 측정부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
검색 광고의 효율을 측정하는 시스템에 있어서,

기선정된 측정 시간 동안 웹 페이지에서 발생하는 이벤트의 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간을 측정하는 이벤트 종류 및 이벤트 발생 시간 측정부;

상기 이벤트 종류, 및 상기 이벤트 발생 시간을 포함하는 이벤트 발생 결과를 생성하는 이벤트 발생 결과 생성부; 및

상기 이벤트 발생 결과를 분석하여 상기 검색 광고의 효율을 측정하는 효율 측정부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제45항에 있어서,

상기 이벤트 발생 결과 생성부는,

상기 이벤트가 마우스 왼쪽 버튼 클릭 이벤트인 경우, 상기 이벤트 발생 지점의 AOI 이름을 확인하는 AOI 이름 확인부; 및

상기 이벤트 발생 결과에 상기 이벤트와 연관하여 상기 AOI 이름을 추가하는 AOI 이름 추가부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.
제45항에 있어서,

상기 효율 측정부는,

상기 이벤트 발생 결과에 포함된 AOI 이름에 기초하여 상기 영역 또는 상기 종류 별로 최초 클릭 시각 및 클릭 수를 계산하는 최초 클릭 시각 및 클릭 수 계산부;

테스트 검색어에 따라 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 수치화하는 수치화부;

수치화된 상기 최초 클릭 시각 및 상기 클릭 수를 상기 영역, 상기 종류 또는 상기 구성 요소 별로 비교하는 비교부; 및

상기 비교의 결과에 따라 상기 검색 광고가 포함된 영역, 상기 검색 광고의 종류 또는 상기 검색 광고의 구성 요소의 설정에 대한 효율을 측정하는 검색 광고 효율 측정부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 효율 측정 시스템.