KR101073615B1 - 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치, 방법 및 그 기록 매체 - Google Patents
커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치, 방법 및 그 기록 매체 Download PDFInfo
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Abstract
커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치, 방법 및 그 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치는 커머스 사이트로의 접속을 중계하는 장치에 있어서, 방문유도 사이트에서 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL (Uniform Resource Locator) 주소 분석을 통해 결정되는 상기 방문유도 사이트의 속성에 따라 사용자의 행동패턴을 판단하고, 상기 사용자의 브라우저가 상기 커머스 사이트에 접속할 때, 상기 브라우저로부터 상기 사용자의 시간 요소 및 공간 요소를 포함하는 사용자 속성을 추출하는 유저 히스토리 분석부; 및 상기 사용자의 행동패턴 및 상기 사용자 속성에 따라 상기 커머스 사이트를 통해 출력할 컨텐츠를 구성하는 추천 페이지 생성부를 포함한다.
Description
본 발명은 범용 사용자 접근 방식의 모바일 웹 또는 웹에서 불특정 다수가 접속하는 커머스 사이트의 개인화 방법에 관한 것으로, 특히, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치, 방법 및 그 기록 매체에 관한 것이다.
'오버추어'는 클릭당 광고료를 내는 CPC 방식의 검색광고이다. 오버추어에 광고를 내게 되면 오버추어와 계약된 네이버, 야후 등 우리나라 주요 포털(검색 점유율 기준으로 80~85%)에 동시에 광고가 노출되므로, 오버추어가 CPC 방식 광고의 대명사가 된 것이다. 오버추어 이외에도 '구글 애드워즈'라는 통합형 검색광고가 있는데, 여기에 광고를 내게 되면 구글은 물론, 다음과 엠파스에도 광고가 실리게 된다.
도 1은 CPC 방식과 CPM 방식을 비교하여 도시한 것이다.
현재 여러 포털에 동시에 게재되는 CPC 방식 광고는 오버추어와 구글이 운영하고 있는데, 검색 점유율을 고려할 때, 오버추어가 훨씬 많은 고객에게 노출될 수 있어서 그만큼 경쟁도 치열하므로, 광고 단가도 비싸다는 단점이 있다. 따라서, CPC 방식의 검색광고를 고민할 때, 각 키워드마다 오버추어 단가와 구글 단가는 물론, 월간 예상 클릭수 등을 종합적으로 분석해야 한다.
전통적 매체에서 프로그램이나 에디토리얼(editoirial)을 모방한 "기사형 광고(advertorial)", 케이블TV에서 주로 상품의 정보 전달을 목적으로 하는 정보와 광고의 합성어인 "인포머셜 (informecial)", 혹은 "프로그램식 광고 (program-length commercials)", 신문의 에디토리얼을 모방하면서 레이아웃을 좀더 자유롭게 변형시킨 "변형광고" 등이 있다.
국내 검색 광고시장에서 콘텐츠와 연계된 광고 방식을 문맥광고 (Contextual Advertising), 콘텐츠 매칭광고, 하이브리드 광고 등이 있다. 인터넷 문맥광고는 google 의 애드센스(AdSense)가 문맥광고를 도입한 것을 시작으로 정의한다. 인터넷에서의 문맥광고(Contextual Ads)란 웹사이트의 각종 온라인 콘텐츠를 로봇이 분석하여 콘텐츠의 성격과 관련성(relevance)이 가장 높은 광고를 보여 주는 것으로, 기존의 일반 배너광고나 키워드 광고보다 진보된 광고 기법이다. 이는 구글(AdSense)과 오버추어(콘텐츠 매치), 다음(클릭스), 네이버(클릭초이스) 등이 실시하고 있는 인터넷 광고 방식인데, 기존의 검색 광고보다 연관성있는 정보성과 광고를 자연스럽게 제공하고, 광고주들에게는 보다 다양한 광고 수단을 제공하는 효과가 있다. 도 2는 인터넷 문맥 광고의 예를 도시한 것이다.
문맥 광고를 포함하여 다양한 연결들이 커머스 사이트로 연결되는 통로가 된다. 그런데, 이러한 연결은 개별 사용자의 선호도를 적극 반영하지 못하여 원치 않는 커머스 사이트를 배제하지 못한다. 특히, 키워드 문맥 광고에서는 활용어미 분석이 전혀 안되므로 부정확한 결과를 도출할 수밖에 없다. 예를 들어, 사용자가 "다이어트 부작용" 이라는 키워드를 입력하는 경우에도 "다이어트"라는 대표 광고 키워드를 검색하는 문제가 있다.
또한, 종래의 커머스 사이트에 대한 랜딩 방법은 각각의 CPC 주제어에 맞는 사이트내 검색 결과를 각각 세팅해 놓고 세팅에 맞지 않은 정보에 대해서는 예외처리 페이지에만 의존하거나, 각각의 메뉴얼 페이지를 구성하거나 일정한 부분만을 예외 처리하므로 고객 성분을 정확히 반영하지 못하는 문제가 있다.
본 발명이 이루고자 하는 첫 번째 기술적 과제는 고정된 규칙이나 모델을 사용하지 않고, 시간에 따라 변화하는 고객 성분을 정확히 반영하여 고객을 선호 사이트에 연결시켜줄 수 있는 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치를 제공하는 데 있다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 두 번째 기술적 과제는 상기의 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치에 적용되는 자동화된 적응적 랜딩 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 세 번째 기술적 과제는 상기의 자동화된 적응적 랜딩 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.
상기의 첫 번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치는 커머스 사이트로의 접속을 중계하는 장치에 있어서, 방문유도 사이트에서 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL (Uniform Resource Locator) 주소 분석을 통해 결정되는 상기 방문유도 사이트의 속성에 따라 사용자의 행동패턴을 판단하고, 상기 사용자의 브라우저가 상기 커머스 사이트에 접속할 때, 상기 브라우저로부터 상기 사용자의 시간 요소 및 공간 요소를 포함하는 사용자 속성을 추출하는 유저 히스토리 분석부; 및 상기 사용자의 행동패턴 및 상기 사용자 속성에 따라 상기 커머스 사이트를 통해 출력할 컨텐츠를 구성하는 추천 페이지 생성부를 포함한다.
상기의 두 번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법은 커머스 사이트로의 접속을 중계하는 장치에서 상기 커머스 사이트의 개인화된 페이지를 제공하는 방법에 있어서, 방문유도 사이트에서 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL 주소 분석을 통해 결정되는 상기 방문유도 사이트의 속성에 따라 사용자의 행동패턴을 판단하는 단계; 상기 사용자의 브라우저가 상기 커머스 사이트에 접속할 때, 상기 브라우저로부터 상기 사용자의 시간 요소 및 공간 요소를 포함하는 사용자 속성을 추출하는 단계; 및 상기 사용자의 행동패턴 및 상기 사용자 속성에 따라 상기 커머스 사이트를 통해 출력할 컨텐츠를 구성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시 예들에 의하면, 회원등급 등이 규정 되지 않은 불특정 다수의 사용자가 포탈사이트 및 검색 엔진의 검색 결과를 통해 모바일 및 웹 사이트에 유입될 때, 사용자의 지역, 접속 방법, 계절, 매체 등에 따라 사용자의 행태 및 속성을 분석하여 시스템 상에서 자동으로 개별 접속자의 개인화된 페이지를 제공할 수 있다.
도 1은 CPC 방식과 CPM 방식을 비교하여 도시한 것이다.
도 2는 인터넷 문맥 광고의 예를 도시한 것이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치의 블록도이다.
도 3b 내지 3e는 본 발명에 사용될 수 있는 자연어 처리 과정의 예를 도시한 것이다.
도 3f는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법의 흐름도이다.
도 2는 인터넷 문맥 광고의 예를 도시한 것이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치의 블록도이다.
도 3b 내지 3e는 본 발명에 사용될 수 있는 자연어 처리 과정의 예를 도시한 것이다.
도 3f는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법의 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하기로 한다. 그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
도 3a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치의 블록도이다.
유저 히스토리 분석부(310)는 방문유도 사이트(유입 사이트)에서 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL 주소 분석을 통해 결정되는 방문유도 사이트의 속성에 따라 사용자의 행동패턴을 판단한다. 여기서, 방문유도 사이트란 포털 사이트, 가격 비교 사이트, 각종 커뮤니티 사이트 등을 의미한다. 구체적으로, 이전 경로의 URL 주소 분석을 통해 사용자의 원시 관심사를 추정하고, 사용자의 행동패턴을 판단할 수 있다. 특히, 방문유도 사이트에 대해 미리 정의된 범용 구분 분류를 활용하여 사용자가 이전에 방문한 사이트들의 속성값이 분류되면 해당 사용자의 행동패턴이 추정될 수 있다.
또한, 유저 히스토리 분석부(310)는 사용자의 브라우저로부터 또는 커머스 사이트에 대한 사용자의 접속 정보로부터 사용자 속성을 추출한다. 유저 히스토리 분석부(310)는 사용자의 브라우저로부터 사용자 IP 주소 등의 정보를 수신할 수 있는데, 브라우저로부터 수신된 정보는 사용자 속성을 추출하는 데 사용된다. 여기서, 사용자 속성은 사용자의 사용자의 접속 시간과 같은 시간 요소 및 사용자의 접속 지역과 같은 공간 요소를 포함한다. 한편, 커머스 사이트에 대한 접속 정보란 사용자의 접속 시간, 접속 지역, 접속 방법 등의 정보를 의미한다. 사용자 속성은 사용자의 행동패턴과 함께 특정 사용자의 히스토리 로그를 구성하는데, 이러한 히스토리 로그는 집단으로서가 아닌 개인으로서의 사용자를 위해 개인화된 정보를 제공하는데 사용될 수 있다.
추천 페이지 생성부(320)는 유저 히스토리 분석부(310)에서 판단된 사용자의 행동패턴 및 사용자 속성에 따라 유입될 커머스 사이트에서 출력할 컨텐츠를 구성한다. 추천 페이지 생성부(320)는 유저 히스토리 분석부(310)와 직접 연결될 수도 있지만, 도 3과 같이, 행동패턴 데이터베이스(311)를 통해 간접적으로 연결될 수도 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치는 커머스 사이트의 서버에 포함될 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에서는 자연어 처리 어휘 분석부(330)를 이용하여 이전 사이트 또는 방문유도 사이트에서 검색된 내용을 추천 페이지 구성에 반영할 수 있다. 자연어 처리 어휘 분석부(330)는 방문유도 사이트에서 사용자가 입력한 검색어가 있는 경우, 검색어의 어휘를 분석하여 방문유도 사이트에서 검색된 제품명, 검색된 광고 또는 검색된 컨텐츠명 중 적어도 하나의 정보를 추출한다. 자연어 처리 어휘 분석부(330)는 검색어에 대한 어휘 계층 분석, 어휘간 연계 구조 분석 또는 어휘의 파생 구조 분석 중 적어도 하나를 수행한다. 현재 범용 검색엔진 및 포탈 사이트에서는 문맥 검색보다는 단어 형태소 분석을 통한 검색을 진행하면서 각 단어별 검색을 병행하여 결과값을 도출하므로, 특정 단어나 어휘가 아닌 경우 적중률이 현저하게 떨어지게 된다. 즉 동음어, 이의어, 동음이의어, 타음동의어, 복합어 등의 검색이 용이하지 않다. 자연어 처리 어휘 분석부(330)는 형용사, 동사(활용/파생), 관계어의 어두 어미의 분석을 통하여 문장 단위의 형태소 분석을 수행하기 위해 검색어에 대한 어휘의 계층구조 또는 연계 구조(또는 파생 구조)의 분석 프로세스를 수행한다.
도 3b는 본 발명에 사용되는 어휘의 연계 구조 및 파생 구조 분석의 예를 도시한 것이고, 도 3c는 도 3b에 적용될 수 있는 어휘간 동의 관계, 유의 관계, 반의 관계의 예를 도시한 것이다. 도 3d는 어휘의 상향식 계층구조 분석의 예를 도시한 것이고, 도 3e는 어휘의 하향식 계층구조 분석의 예를 도시한 것이다.
추천 페이지 생성부(320)는 자연어 처리 어휘 분석부(330)와 직접 연결될 수도 있지만, 도 3과 같이, 온톨로지 어휘분석 데이터베이스(331)를 통해 간접적으로 연결될 수도 있다. 이 경우, 추천 페이지 생성부(320)는 자연어 처리 어휘 분석부(330)에서 추출된 정보를 반영하여 커머스 사이트로 출력할 컨텐츠를 구성한다.
본 발명의 다른 실시 예에서, 커머스 사이트의 서버는 사용자가 입력한 검색어를 분석한다.
사용자의 검색어가 있는 경우에는 검색어에 대한 어휘 분석을 통해 다음의 처리를 고려할 수 있다.
첫 째는 캠페인적 요소로서, 사용자가 검색 사이트에서 입력한 검색어뿐만 아니라, 광고 캠페인 모듈(오버추어, 애드센스 등)의 광고 검색어를 자연어 처리 어휘 분석부(330)로 분석하여 분석 결과에 기반한 제품 리스트를 생성하고, 이를 유입될 커머스 사이트에 표시할 수 있다.
둘 째는 가격분류 요소로서, 네이버, 야후,다음 등 포탈사이트의 쇼핑가격 비교/분석사이트에서 검색된 제품의 속성 및 카테고리를 분석하여 사용자가 검색한 상품의 브랜드 및 가격대에 대응하는 제품 리스트를 생성하고, 이를 유입될 커머스 사이트에 표시할 수 있다.
셋 째는 정보전달 요소로서, 사용자가 검색 사이트 등에서 입력한 검색어에 따라 메타데이터 검색을 통해 도출된 뉴스 기사, 블로그 페이지, 게시판 정보, 게시물의 내용 등을 자연어 처리 어휘 분석부(330)로 분석하여, 이후 유입될 커머스 사이트에서 진행중인 이벤트, 카테고리 혹은 제품 중 연관성을 가지는 항목을 추출하고, 이를 유입될 커머스 사이트에 표시할 수 있다. 이에 더하여, 사용자가 입력한 검색어를 자연어 처리 어휘 분석부(330)로 분석하여 검색어와 가장 근접한 제품의 설명과 리뷰 등의 데이터를 커머스 사이트에 표시할 수도 있다.
도 3f는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치의 블록도이다. 도 3a와 차이는 시공간 요소를 직접 입력받는 점과 다양한 데이터베이스를 분석에 사용한다는 점이다.
본 발명의 다른 실시 예에서, 커머스 사이트의 서버는 사용자 고유의 특성을 분석하는데, 이를 위해 사용자의 행태 분석과 병행하여 시계열 분석을 수행한다. 즉, 사용자 행태 분석에서 사용되는 행태 분석 인자에 시간 요소 및 공간 요소를 반영하여 보다 정밀한 데이터를 추출할 수 있다.
시간 요소 및 공간 요소로서, 시간 요소, 공간 요소, 날씨 요소, 계절 요소, 방법 요소 등이 고려된다. 시간 요소는 이전 사이트에 사용자가 접속된 시간대와 접속 유지시간을 추출하여 얻어진다. 시간 요소를 이용하면 커머스 사이트에 접속한 시기의 이슈나 이벤트 요소를 추출하는데 사용된다. 공간 요소는 사용자가 접속한 지역을 추출하여 얻어진다. 공간 요소는 사용자가 접속한 접속지의 이벤트 요소를 추출하고, 커머스 사이트의 구성에 지역 특색을 반영하는데 사용된다. 날씨 요소는 이전 사이트에 사용자가 접속한 시간대와 해당 시간대의 해당 지역의 날씨를 추출하여 얻어질 수 있다. 계절 요소는 사용자가 접속한 년, 월, 일 등을 추출하여 얻어질 수 있다. 계절 요소는 커머스 사이트의 구성에 접속지 계절 특성 및 기후 특색 등의 요소를 반영하는데 사용된다. 방법 요소는 접속 방법과 접속 기기로 나누어질 수 있다. 접속 방법은 접속된 사용자의 접속 방법 인자를 추출하여 얻어질 수 있다. 접속 방법 인자로는 도메인 직접입력, 즐겨찾기, 링크피딩, 매체접속, 검색 등이 있다. 예를 들어, PC 방에서 바탕화면 링크를 통해 커머스 사이트에 접속하는 경우에는 도메인 직접 입력이나 즐겨찾기를 통한 커머스 사이트 접속의 경우와는 다른 화면 구성을 사용자의 PC에 표현할 수 있다. 접속 기기는 PC, KIOSK 시스템, 모바일 기기 등으로 구분될 수 있는데, 커머스 사이트의 서버는 이 구분에 대한 정보는 사용자의 접속 단말로부터 수신할 수 있다. 모바일 기기는 다시 스마트폰, 노트북 등으로 세분화하여 구분될 수 있다. 커머스 사이트는 접속 기기의 성능에 최적화된 형태, 접속 기기의 사용자가 평균적으로 보이는 행동 패턴에 대응하는 제품의 리스트 등을 포함할 수 있다.
도 3f에서 사용자 히스토리 로그로부터 사용자 선호도 데이터베이스를 구축하는 과정을 보여준다. 또한, 도 3f는 온톨로지 유의어 세부 구분 데이터베이스를 이용하여 온라인 상의 문서간 유사도를 판단하기 위한 문서간 유사도 데이터베이스를 구축하는 과정을 보여준다. 이렇게 구축된 데이터베이스들은 행동패턴 데이터베이스(311) 및 온톨로지 어휘분석 데이터베이스(331)과 함께 추천 페이지를 위한 컨텐츠(정보)를 선정하고 페이지 디자인을 결정하는 데에 사용된다. 자연어 처리, 문서간 유사도 및 사용자 선호도의 분석을 통해 커머스 사이트의 개인화 정도를 극대화할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법의 흐름도이다.
먼저, 방문유도 사이트에서 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL 주소 분석을 통해 결정되는 방문유도 사이트의 속성에 따라 사용자의 행동패턴을 판단한다(S410). 유입 사이트의 성향을 군집화하여 사용자의 최초 성향을 분석할 수 있다. 이는 유입 매체의 성격에 따라 사용자가 구분되는 과정이다. 예를 들어, 매체(뉴스 사이트 등)를 통한 유입, 검색을 통한 유입, 가격비교 사이트를 통한 유입인지에 따라 사용자의 성향을 분류할 수 있다.
다음, 사용자의 브라우저나 커머스 사이트에 대한 접속 정보로부터 사용자에 대한 시간 요소 및 공간 요소를 포함하는 사용자 속성을 추출한다(S420). 이때, 이전 사이트의 접속 정보 등에서 사용자의 시간 요소, 공간 요소, 날씨 요소, 계절 요소, 방법 요소 등을 추출하여 사용자 속성에 반영할 수도 있다.
마지막으로, 사용자의 행동패턴 및 사용자 속성에 따라 커머스 사이트를 통해 출력할 컨텐츠를 구성한다(S440). 컨텐츠를 구성하는 과정(S440)은 표시될 정보의 종류와 수, 인터넷 페이지에서 각 정보가 표시될 위치, 배경 이미지, 팝업 창을 표시할지 여부, 팝업창의 개수 등을 결정하는 과정이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법의 흐름도이다.
먼저, 방문유도 사이트에서 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL 주소 분석을 통해 결정되는 방문유도 사이트의 속성에 따라 사용자의 행동패턴을 판단한다(S510).
다음, 사용자의 브라우저나 커머스 사이트에 대한 접속 정보로부터 사용자에 대한 시간 요소 및 공간 요소를 포함하는 사용자 속성을 추출한다(S520).
방문유도 사이트에서 사용자가 입력한 검색어가 있는 경우, 검색어의 어휘를 분석하여 방문유도 사이트에서 검색된 제품명, 검색된 광고 또는 검색된 컨텐츠명 중 적어도 하나의 정보를 추출한다(S530). 이 과정(S530)에서 사용자가 입력한 검색어에 대한 어휘 계층 분석, 어휘간 연계 구조 분석, 어휘의 파생 구조 분석 등이 수행된다.
마지막으로, 사용자의 행동패턴 및 사용자 속성에 따라 커머스 사이트를 통해 출력될 정보를 구성하되, 어휘 분석의 결과 추출된 정보를 반영하여 앞서 구성된 정보 중 일부를 필터링하거나 다른 제품, 컨텐츠, 이벤트 컨텐츠 등을 앞서 구성된 정보에 부가한다(S540).
본 발명은 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 바람직하게는, 본 발명의 실시 예들에 따른 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법을 컴퓨터(특히, 커머스 사이트의 서버)에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 제공할 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되거나 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시 예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그리고, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.
Claims (13)
- 커머스 사이트로의 접속을 중계하는 장치에서 상기 커머스 사이트의 개인화된 랜딩 페이지를 제공하는 방법에 있어서,
방문유도 사이트에서 상기 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL (Uniform Resource Locator) 주소를 상기 방문유도 사이트들에 대해 미리 정의된 분류기준에 따라 분류하고, 분류된 결과에 따라 사용자가 선호하는 방문유도 사이트와 관련한 선호 컨텐츠의 종류 및 항목을 추정하는 단계;
상기 사용자의 브라우저가 상기 커머스 사이트에 접속할 때, 상기 브라우저로부터 상기 사용자의 시간 요소 및 공간 요소를 포함하는 사용자 속성을 추출하는 단계; 및
상기 추정된 선호 컨텐츠의 종류, 항목, 및 상기 사용자 속성에 따라 상기 커머스 사이트를 통해 출력할 개인화된 페이지의 컨텐츠의 종류 및 항목을 결정하는 단계
를 포함하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 속성을 추출한 후 상기 컨텐츠의 종류 및 항목을 결정하기 전에, 상기 방문유도 사이트에서 상기 사용자가 입력한 검색어가 있는 경우, 상기 검색어에 대한 어휘 계층 분석, 어휘간 연계 구조 분석 또는 어휘의 파생 구조 분석 중 적어도 하나를 수행하고, 상기 수행 결과를 이용하여 상기 방문유도 사이트에서 검색한 제품명, 검색한 광고 또는 검색한 컨텐츠명 중 적어도 하나의 정보를 추출하는 단계를 더 포함하고,
상기 컨텐츠의 종류 및 항목을 결정하는 단계는
상기 어휘 분석의 결과 추출한 정보를 반영하여 상기 출력할 컨텐츠의 종류 및 항목을 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 속성을 추출하는 단계는
상기 사용자의 접속 시간대 및 접속 유지시간을 추출하여 상기 사용자 속성에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 속성을 추출하는 단계는
상기 사용자의 접속 지역을 추출하여 상기 사용자 속성에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 속성을 추출하는 단계는
상기 사용자의 접속 시간대 및 접속 지역의 날씨를 추출하여 상기 사용자 속성에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 속성을 추출하는 단계는
상기 사용자가 접속한 년, 월, 일에 따른 계절을 결정하여 상기 사용자 속성에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 속성을 추출하는 단계는
상기 사용자의 접속방법 인자를 추출하여 상기 사용자 속성에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 접속방법 인자는
도메인 직접입력, 즐겨찾기, 링크피딩, 매체접속 또는 검색 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 방법. - 제 1 항, 제 2 항, 제 4 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 수행할 수 있도록 프로그램으로 기록된 기록매체.
- 커머스 사이트로의 접속을 중계하고 상기 커머스 사이트의 개인화된 랜딩 페이지를 제공하는 장치에 있어서,
방문유도 사이트에서 상기 커머스 사이트로 유입될 때, 유입 경로의 URL (Uniform Resource Locator) 주소를 상기 방문유도 사이트들에 대해 미리 정의된 분류기준에 따라 분류하고, 분류된 결과에 따라 사용자가 선호하는 방문유도 사이트와 관련한 선호 컨텐츠의 종류 및 항목을 추정하고, 상기 사용자의 브라우저가 상기 커머스 사이트에 접속할 때 상기 브라우저로부터 상기 사용자의 시간 요소 및 공간 요소를 포함하는 사용자 속성을 추출하는 유저 히스토리 분석부; 및
상기 추정된 선호 컨텐츠의 종류, 항목, 및 상기 사용자 속성에 따라 상기 커머스 사이트를 통해 출력할 개인화된 페이지의 컨텐츠의 종류 및 항목을 결정하는 추천 페이지 생성부
를 포함하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 방문유도 사이트에서 상기 사용자가 입력한 검색어가 있는 경우, 상기 검색어에 대한 어휘 계층 분석, 어휘간 연계 구조 분석 또는 어휘의 파생 구조 분석 중 적어도 하나를 수행하고, 상기 수행 결과를 이용하여 상기 방문유도 사이트에서 검색한 제품명, 검색한 광고 또는 검색한 컨텐츠명 중 적어도 하나의 정보를 추출하는 자연어 처리 어휘 분석부를 더 포함하고,
상기 추천 페이지 생성부는
상기 자연어 처리 어휘 분석부에서 추출한 정보를 반영하여 상기 컨텐츠의 종류 및 항목을 변경하는 것을 특징으로 하는, 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치. - 삭제
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|---|---|---|---|
| KR1020100052848A KR101073615B1 (ko) | 2010-06-04 | 2010-06-04 | 커머스 사이트의 자동화된 적응적 랜딩 장치, 방법 및 그 기록 매체 |
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Publications (1)
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| KR101073615B1 true KR101073615B1 (ko) | 2011-10-14 |
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ID=45032831
Family Applications (1)
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2010
- 2010-06-04 KR KR1020100052848A patent/KR101073615B1/ko not_active IP Right Cessation
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