KR101183385B1

KR101183385B1 - 유료 리스팅 산출을 최적화하기 위한 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR101183385B1
Application number: KR1020050023625A
Authority: KR
Inventors: 에릭 비. 왓슨; 케니스 에이. 모스
Original assignee: 마이크로소프트 코포레이션
Priority date: 2004-03-22
Filing date: 2005-03-22
Publication date: 2012-09-14
Also published as: KR20060044555A; CN1677394A; JP2005276206A; CA2501672A1; BRPI0501102A; JP4724443B2; US20050154717A1; MXPA05003142A; EP1591920A1

Abstract

검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간(paid placement space)의 사용을 최적화하기 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터-액세스가능 매체가 제공된다. 본 시스템 및 방법은 유료 리스팅에 관련된 변환 데이터를 획득하고 리스팅의 실적(performance)에 기초하여 리스팅에 대한 변환율 및 유료 산출(paid yield)을 계산한다. 본 시스템 및 방법은 또한, 유료 산출에 기초하여 리스팅을 선택하고 검색 결과 웹 페이지 상에 배치하여, 검색 엔진 운영자를 위해 웹 페이지 상의 유료 배치 공간에 대한 이윤을 최적화할 뿐만 아니라, 광고주를 위해 유료 리스팅의 가치를 최적화한다.

검색 웹 페이지, 광고, 리스팅, 변환율, 산출

Description

유료 리스팅 산출을 최적화하기 위한 방법 및 시스템{SYSTEM AND METHOD FOR OPTIMIZING PAID LISTING YIELD}

도 1은 본 발명에 따라 검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간의 사용이 최적화될 수 있는 예시적인 유료 리스팅 산출 최적화 시스템 및 하나의 적합한 오퍼레이팅 환경을 도시.

도 2는 본 발명의 일 실시예를 구현하기 위한 도 1의 검색 엔진 서버의 특정 컴퓨팅 컴포넌트들의 배열을 더 상세히 도시하는 블록도.

도 3은 통상적인 입찰된 페이-포-퍼포먼스(pay-for-performance) 모델을 사용하여 유료 리스팅을 디스플레이하는 검색 엔진 사용자 인터페이스의 도면.

도 4는 예시적인 검색 결과 리스팅, 그에 대응하는 입찰량과 실적(performance), 및 입찰 및 페이-포-퍼포먼스 수익 모델을 사용할 때 생성되는 광고 수익의 도면.

도 5는 도 4의 예시적인 검색 결과 리스팅, 그에 대응하는 변환율과 실적, 및 본 발명의 실시예에 따른 수익 공유 모델을 사용할 때 생성되는 광고 수익의 블록도.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 유효 리스팅이 유료 산출에 기초하여 최적되된 예시적인 검색 엔진 사용자 인터페이스의 도면.

도 7a 내지 7b는 본 발명의 일 실시예에 따라 검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간의 사용을 최적화하기 위해 도 1 및 도 2의 검색 엔진 서버와 함께 수행되는 논리를 도시하는 흐름도.

<도면의 주요 부호에 대한 설명>

102, 104 : 사용자 장치

106 : 검색 웹 페이지

108 : 검색 용어

108A : 유료 용어

110 : 검색 결과

110A : 유료 리스팅

112 : 검색 엔진 서버

114 : 실적 데이터

115 : 상업적 리스팅 데이터베이스

116 : 유료 리스팅 목적 페이지

118 : 거래

122 : 변환 데이터

124 : 피드백 루프

[문헌 1] USA 60/535,353 2004.01.09

일반적으로, 본 발명은 컴퓨터 소프트웨어 및 검색 엔진에 관한 것으로, 특히, 유료(paid) 리스팅의 배치를 최적화하여 검색 엔진 운영자를 위한 광고 수익을 최대화하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

인터넷 검색 엔진은 그것을 운영하는 서비스 제공자들에 있어서 수익의 중요한 원천이 되어 왔다. 수익은 주로, 검색 엔진 사용자들에게 광고를 디스플레이하는 것에서 생성된다. 검색 엔진이 생성하는 결과 리스트와 함께 유료 광고를 사용하는 것은 점차 대중화되고 있다. 광고주는 인기있는 검색 용어에 입찰(bid)하여, 검색 엔진이 입찰된 검색 용어에 대해 이윤된 다른 무료 검색 결과와 함께 자신의 광고를 눈에 띄게 리스트하게 한다. 예를 들어, 사용자가 검색 용어 "디지털 카메라"를 타이핑하면, 검색 결과 리스트는 니콘(Nikon) 브랜드 디지털 카메라에 대한 유료 리스팅을, 여러 브랜드의 디지털 카메라를 리뷰하는 독립적인 디지털 사진촬영 웹 사이트에 대한 관련 무료(unpaid) 리스팅에 선행하여 포함할 수 있다.

유료 리스팅을 검색 결과와 함께 포함시키는 일은 흔히, PPC(pay-per-click) 또는 페이-퍼-퍼포먼스(pay-per-performance) 광고로 지칭된다. 그 이유는, 광고주는 (광고주가 리스팅이 디스플레이될 때마다 지불하는 페이-퍼-임프레션(pay-per-impression)으로 지칭되는 통상적인 인터넷 광고와는 반대로,) 사용자가 실제로 리스팅에 클릭할 경우에 대해서만 지불하기 때문이다. 보통, 둘 이상의 광고주가 인기있는 검색 용어에 입찰하기 때문에, PPC 리스팅의 배치는 일반적으로, 입찰 량, 및/또는 클릭율(click-through rate)에 의해 측정된 리스팅의 실적(performance)에 의해 결정된다. 최고 입찰과 관련되고 가장 양호한 실적을 갖는 리스팅은 보통, 검색 페이지 상에서 사용가능한 가장 눈에 띄는 위치에 디스플레이된다. PPC 리스팅으로부터 생성된 광고 수익의 양은 광고주가 리스팅에 대해 입찰하는 입찰 가격뿐만 아니라 실적에도 부분적으로 의존한다. 예를 들어, 오늘날 흔히 사용되는 하나의 광고 수익 모델은 사용자가 광고주의 유료 리스팅에 클릭할 때마다 그 광고주에게 입찰 가격을 청구하는 것이다.

PPC 광고 수익 모델이 갖는 문제점 중 하나는, 광고주가 검색 용어에 대해 얼마로 입찰하였는지에 상관없이, 낮은 실적(performance)의 PPC 리스팅 즉, 낮은 클릭율(click-through rate)을 갖는 PPC 리스팅은 거의 수익을 내지 못한다는 것이다. 검색 결과 페이지에 PPC 리스팅을 디스플레이하는 공간의 양은 제한되어 있기 때문에, 검색 엔진 운영자는 귀한 디스플레이 공간을 낮은 실적의 리스팅으로 낭비할 수 없다. 따라서, 검색 엔진 운영자는 실적을 면밀하게 모니터링하고, 특정 PPC 리스팅이 잘 수행하지 않을 때 신속하게 리스팅을 대체해야 한다.

PPC 광고 수익 모델이 갖는 또 다른 문제점은 대부분의 검색 엔진 운영자가 PPC 리스팅을 자신의 검색 결과 페이지 상에 배치하는 데 특정 최소 입찰가를 요구한다는 것이다. 그 최소 입찰가는 자신의 판매 수익 스트림이 최소 입찰가에 추가하는 비용을 정당화할 수 없는 몇몇 광고주의 요구를 충족시키지 못할 수 있다. 기껏해야, PPC 광고 수익 모델은 광고주에게 PPC 리스팅의 가치의 근사치이다. PPC 리스팅에 의해 생성된 모든 클릭이 반드시 광고주/상인에게 있어서 판매수익을 생성하는 것은 아닐 것이다. 사실, 사용자는 종종, 윈도우-쇼핑과 같이, PPC 리스팅과 관련된 목적 웹 사이트를 브라우징만 할 것이다. 따라서, PPC 리스팅의 실제 가치는 PPC 광고 수익 모델이 어림잡은 것보다 더 낮을 수 있다. 광고주가 지불하리라고 충분히 예상될 수 있는 것에 더 어울리도록 PPC 리스팅의 값을 매기지 못함으로써, 검색 용어는 입찰되지 않은 채 남아있을 수 있다.

한편, 어떤 경우에, PPC 리스팅의 참 가치는 PPC 광고 수익 모델이 어림잡은 것보다 훨씬 더 높을 수 있다. 예를 들어, 목적 웹 사이트는, 사용자가 자동차와 같은 라지-티켓(large-ticket) 아이템을 판매하거나 사용자를 부동산 또는 기타 수익성 있는 시장의 판매자와 연결시켜 주는 웹 사이트와 같은 사이트를 조회할 때 발생되는 평균 이상의 판매량 또는 달러량으로 인해, 특히 수익성이 있을 수 있다. 이 광고주들에게 있어서, PPC 광고 수익 모델은 검색 엔진 운영자가 리스팅의 참 가치에 더 어울리는 광고 수익을 생성할 잃어버린 기회를 나타내는 매매계약이다. 따라서, 검색 엔진 운영자에게 있어서의 해결과제는, 광고주들이 그들의 광고 금액에 대한 이윤을 최대화하도록 돕는 동시에, 검색 엔진 운영자들이 검색 결과 페이지에 유료 리스팅을 디스플레이하기 위한 가용 공간의 제한된 양에 대해 자신의 이윤을 최대화하도록 돕는 것이다.

상술된 문제를 처리하기 위하여, 검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간의 사용을 최적화하기 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터-액세스가능 매체를 제공한다. 본 시스템 및 방법은 검색 엔진 운영자를 위해 유료 배치 공간에 대한 이윤을 최적화 하는 동시에, 광고주를 위해 유료 리스팅의 가치를 최적화한다.

본 발명의 한 양태에 따르면, 본 시스템 및 방법은 유료 리스팅에 관련된 변환 데이터를 획득하고, 리스팅의 실적에 기초하여 리스팅에 대한 변환율을 계산한다. 본 시스템 및 방법은 또한, 변환율로부터 리스팅에 관련된 유료 산출(paid yield)을 결정한다. 시스템 및 방법은 또한, 유료 산출에 기초하여 리스팅을 선택하고 검색 결과 웹 페이지 상에 배치하여, 검색 엔진 운영자를 위해 웹 페이지 상의 유료 배치 공간에 대한 이윤을 최적화할 뿐만 아니라, 광고주를 위해 유료 리스팅의 가치를 최적화한다.

본 발명의 다른 양태에 따르면, 변환 데이터는 사용자가 검색 결과 웹 페이지에 놓인 유료 리스팅을 통해 목적 웹 사이트를 조회함으로써 발생된 거래에 관련된 모네타니즈된 이벤트를 나타낸다. 변환 데이터는 목적 웹 사이트로부터, 또는 목적 웹 사이트로 가는 도중에 데이터를 수집하고 그 데이터를 유료 리스팅을 배치한 검색 엔진 서버에게 다시 배포하는 중간단계로부터 직접적으로 획득될 수 있다.

본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 변환 데이터는 바람직하게는, 검색 엔진 서버와 목적 웹 사이트가 공유한 공통 포맷을 따르지만, 다르게는, 데이터가 검색 엔진 서버에 액세스가능한 한, 특정 목적 웹 사이트에 유일한 특정 포맷을 가질 수 있다.

본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간의 사용을 최적화하기 위한 컴퓨터-액세스가능 매체를 제공한다. 컴퓨터-액세스가능 매체는 검색 엔진 운영자를 위해 유료 배치 공간에 대한 이윤을 최적화하는 동 시에 광고주를 위해 유료 리스팅의 가치를 최적화하기 위한 유료 리스팅 산출 최적화기(optimizer)를 포함하는 데이터 구조 및 컴퓨터-실행가능 컴포넌트를 포함한다. 데이터 구조는 상술된 방법과 일반적으로 일치하는 방식으로 유료 리스팅, 실적 및 변환 데이터를 정의한다. 마찬가지로, 컴퓨터-실행가능 컴포넌트는 상술된 방법과 일반적으로 일치하는 액션을 수행할 수 있다.

본 발명의 상술된 양태 및 많은 장점들은 첨부 도면과 함께 다음의 상세한 설명을 참조함으로써 더 쉽게 이해될 것이다.

다음은 본 발명의 일 실시예의 여러 특징을 구현하는 데 적합한 컴퓨팅 시스템에 대한 간략하고 일반적인 설명을 제공하려는 것이다. 컴퓨팅 시스템은 퍼스널 컴퓨터 및 서버 컴퓨터의 일반적 문맥에서, 또는 통신 네트워크를 통해 서로 링크되어 있는 원격 컴퓨팅 장치에 의해 예시적인 태스크가 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 사용가능한 다른 유형의 컴퓨팅 장치의 일반적 문맥에서 설명될 것이지만, 본 분야에 숙련된 기술자는 본 발명이 멀티프로세서 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 등의 많은 다른 컴퓨터 시스템 구성을 가지고 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 본 분야에 숙련된 기술자는 본 발명이 상술된 통상적인 컴퓨터 시스템 외에, 랩탑 컴퓨터, 테이블 컴퓨터, 퍼스널 디지털 단말(PDA), 무선 전화, 및 컴퓨터 소프트웨어 또는 다른 디지털 컨텐츠가 설치되어 있는 다른 장치들을 포함하는 기타 컴퓨팅 장치 상에서 실시될 수 있음을 이해할 것이다.

본 발명의 양태는 퍼스널 컴퓨터와 함께 웹 브라우저에 의해 실행되는 프로 그램 또는 프로세스, 또는 서버 컴퓨터와 함께 검색 엔진에 의해 실행되는 프로그램 또는 프로세스의 측면에서 설명될 수 있지만, 본 분야에 숙련된 기술자들은 또한, 그러한 양태가 다른 프로그램 모듈과의 조합으로도 구현될 수 있음을 인식할 것이다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 루틴, 서브루틴, 프로그램, 프로세스, 컴포넌트, 데이터 구조, 함수, 인터페이스, 오브젝트 등을 포함하며, 이것은 특정 태스크를 수행하거나 특정 추상 데이터 타입을 구현한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따라 검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간(paid placement space)의 사용이 최적화될 수 있는 예시적인 유료 리스팅 산출(yield) 최적화 시스템 및 하나의 적합한 오퍼레이팅 환경을 도시한다. 도시된 바와 같이, 오퍼레이팅 환경은 일반적으로 장치(102 및 104)와 같은 여러 사용자 장치와의 프론트-엔드 사용자 통신, 및 백엔드(back-end) 검색 서비스를 제공하는 것을 담당하는 검색 엔진 서버(112)를 포함한다. 검색 엔진 서버(112)에 의해 제공되는 프론트-엔드 통신은 다른 서비스들 사이에서, 컴퓨터 시스템(102) 및 퍼스널 디지털 단말(PDA; 104)과 같은 여러 사용자 장치로부터 수신된 정보 및 검색 질의에 응답하여 하이퍼텍스트 전송 프로토콜을 이용하여 검색 웹 페이지(106)로서 조직된 텍스트 및/또는 그래픽을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 검색 엔진 서버(112)에 의해 제공되는 백-엔드 검색 서비스는 다른 서비스들 사이에서, 여러 사용자 장치(102, 104)로부터 수신된 정보 및 검색 질의를 사용하여, 관련 웹 컨텐츠를 검색하고, 유료 리스팅을 획득하고, 웹 페이지, 검색 결과 및 유료 리스팅 실적(performance)을 추적하는 것을 포함한다.

도 1에 도시된 환경에서, 검색 엔진 서버(112)는 사용자가 검색 용어(108)를 입력하여 인터넷을 통해 웹 컨텐츠 검색을 개시할 수 있는 검색 웹 페이지(106)를 생성한다. 검색 용어(108)는 그 용어를 사용하여 검색 용어(108)에 관련된 웹 컨텐츠를 검색하는 검색 엔진 서버(112)로 송신된다. 검색 엔진 서버(112)는 그 관련된 웹 컨텐츠를 검색 웹 페이지(106)에서 사용자에게 디스플레이하기 위한 검색 결과(110)의 집합으로서 다시 놓는다. 검색 엔진 서버(112)는 또한, 검색 용어(108)와 관련될 수 있는 유료 리스팅을 상업적 리스팅 데이터베이스(115)에서 검색하고, 유료 리스팅을 공급한 광고주에 부과된 광고료와 교환으로, 그 유료 리스팅들 중 하나 이상을 검색 웹 페이지(106) 상의 유료 배치 공간에 배치한다.

도 1에 도시된 환경에서, 사용자 장치(102, 104)는 인터넷과 같은 하나 이상의 컴퓨터 네트워크를 통해 검색 엔진 서버(112)와 통신한다. 인터넷을 통해 통신하기 위한 프로토콜과 컴포넌트는 컴퓨터 네트워크 통신 분야에 통상의 지식을 가진 자에게 잘 알려져 있다. 사용자 장치(102, 104)와 검색 엔진 서버(112) 간의 통신은 또한, 로컬 유선 또는 무선 컴퓨터 네트워크 접속에 의해 가능해질 수 있다. 도 1에 도시된 검색 엔진 서버(112)는 또한, 하나 이상의 컴퓨터 네트워크 또는 직접 접속 등을 사용하는 통신 링크를 통해 상호접속되는 몇몇 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있는 분산 컴퓨팅 환경에서 동작할 수 있다. 그러나, 본 분야에 통상의 지식을 가진 자는, 서버(112)가 도 1에 도시된 것보다 더 적거나 더 많은 컴포넌트를 갖는 컴퓨터 시스템에서 동일하게 동작할 수 있음을 이해할 것이다. 따라서, 도 1의 오퍼레이팅 환경에 대한 도시는 예시적인 것이지, 후속하는 청구범위의 범 주를 한정하는 것은 아님을 이해해야 한다.

하나의 적합한 구현에서, 유료 리스팅 최적화 시스템(100)은 검색 엔진 운용자가 검색 웹 페이지(106) 상에서의 유료 배치 공간의 사용을 유리하게 최적화하여, 검색 엔진 운영자에게는 증가된 광고 수익의 형태로, 광고주에게는 광고 지출에 대한 감소된 비용 및/또는 리스크의 형태로 양자 모두에게 이익을 준다. 유료 리스팅 최적화 시스템(100)은 저장된 실적 데이터(114) 및 저장된 변환 데이터(122)와 함께 동작하여, 변환율, 및 유료 리스팅에 관련된 결과적 유료 산출(paid yield)을 계산하고, 그 유료 산출에 기초하여 검색 웹 페이지(106)의 유료 배치 공간에 디스플레이하기 위한 유료 리스팅을 선택하고 배치하는 유료 리스팅 산출 최적화기(120)를 포함한다. 바람직한 실시예에서, 더 높은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅은 더 낮은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅에 대해 검색 웹 페이지(106)의 유료 리스팅 공간 상에서 우선적으로 선택되고 배치된다.

일 실시예에서, 저장된 실적 데이터(114)는 검색 용어(108)의 입력에 응답하여 특정 유료 리스팅의 임프레션(impression) 개수 즉, 리스팅이 검색 웹 페이지(106) 상에서 사용자에게 디스플레이되는 횟수를 포함할 뿐만 아니라, 리스팅 상에서의 클릭수 즉, 디스플레이된 후에 사용자가 리스팅 상에서 클릭한 횟수도 포함한다. 검색 엔진 서버(112)는 또한, 본 분야에 공지되어 있는 바와 같이, 스팸 클릭, 로봇에 의한 모의 클릭, 및 특정 기간 동안의 동일한 IP 주소로부터의 복수 클릭 또는 식별되지 않은 소스로부터의 복수 클릭과 같은 다른 의심스러운 클릭 등의 부당한 클릭을 검출하고 필터링하도록 구성된다. 일 실시예에서, 특정 리스팅의 실적은 리스팅의 클릭율(click-through rate; CTR)에 의해 측정되며, 이것은 리스팅이 디스플레이되는 횟수를 리스팅이 디스플레이된 후에 사용자가 그 리스팅 상에서 클릭하는 횟수와 비교함으로써, 즉, 임프레션 횟수를 클릭 횟수로 나눔으로써 결정된다. 저장된 실적 데이터(114)는 또한, 리스팅이 검색 웹 페이지(106) 상에 디스플레이되었을 때의 리스팅의 위치, 및 컬러, 크기, 폰트, 애니메이션, 그래픽 및 인접한 리스팅 실적 데이터 등의 실적에 영향을 줄 수 있는 리스팅의 다른 특징과 같은 검색 엔진 서버(112)에 의해 추적된 다른 데이터도 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 다음의 청구범위의 범주에서 벗어나지 않고서 유료 리스팅의 실적에 대한 다른 측정법이 채용될 수 있다.

검색 용어 입력에 응답하여, 검색 엔진 서버(112)는 사용자에게 사용자가 검색 웹 페이지(106)를 통해 볼 수 있는 검색 결과(110)를 서비스한다. 검색 용어(108)는 광고주가 입찰 또는 지불하지 않은 보통의 미입찰 미지불된 용어(도시되지 않음)를 포함할 뿐만 아니라, 광고주가 유료 용어가 입력될 때마다 검색 엔진 서버(112)가 검색 웹 페이지(106)의 유료 배치 공간에 디스플레이하기 위해 선택하고 배치하는 대응 유료 리스팅으로부터 생성된 임의의 판매 수익의 할당몫을 지불하도록 입찰 또는 동의한 유료 용어(108A)도 포함할 수 있다. 따라서, 검색 결과(110)는 검색가능한 웹 컨텐츠로부터 획득되는 보통의 무료 리스팅(도시되지 않음) 뿐만 아니라, 검색 엔진 서버(112)에 액세스가능한 상업적 리스팅 데이터베이스(115)로부터 획득될 수 있는 유료 리스팅(110A)도 포함할 수 있다. 유료 리스팅(110A)은 유료 용어(108A)에 대응하는 리스팅을 포함하여 상술된 수익-공유 협정에 따를 수 있지만, 또한, 상술된 페이-퍼-클릭(PPC) 광고 수익 모델과 같은 페이-퍼-퍼포먼스 광고 수익 모델에 따르는 더 많은 통상적인 리스팅을 포함할 수 있다. 또한, 유료 리스팅은 유료 디렉토리 리스팅 및 검색 엔진 운영자에 의해 만들어진 다른 스폰서-제공된 리스팅과 같은 다른 유형의 상업적 리스팅을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 저장된 변환 데이터(122)는 유료 리스팅(110A)에 관련된 목적 페이지로의 사용자 조회의 결과로서 발생하는 현금화된 이벤트(monetized event), 즉, 유료 리스팅으로부터의 조회를 광고주에 대한 판매 수익으로 변환하는 것을 나타내는 데이터를 포함한다. 현금화된 이벤트는 제품 또는 서비스의 판매, 또는 개인, 기업 또는 다른 웹 사이트로의 또 다른 조회와 같이 현금화될 수 있는 임의의 이벤트일 수 있다. 현금화된 이벤트 정보는 캡처되어 도 1에 도시된 바와 같이 피드백 루프(124)로 검색 엔진 서버(112)에 다시 송신된다. 일 실시예에서, 현금화된 이벤트는 목적 웹 사이트(116)에 관련된 광고주 또는 운영자에 의해 직접 생성되는 거래(118) 형식으로 캡처될 수 있다. 다른 실시예에서, 거래(118)는 판매 및 광고 추적 서비스를 웹 상인에게 제공하는 부분으로서 쇼핑 바구니 기술 벤더에 의해 생성되는 등, 목적 웹 사이트(116)에 관련된 광고주 또는 운영자를 대신하여 제3 벤더에 의해 간접적으로 생성될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 현금화된 이벤트는 목적 웹 사이트(116)로의 사용자 조회를 생성한 유료 리스팅(110A)을 디스플레이한 검색 엔진 운영자에 의해 사전에 캡처될 수 있다. 현금화된 이벤트의 사전 캡처는, 유료 리스트(110A)로부터 목적 웹 사이트(116)로의 사용자 네비게이션을 추적하고 조회 결과로서 발생한 임의의 현금화된 이벤트를 그 본래의 검색 엔 진 서버(112)에 다시 보고할 수 있는 지능 에이전트와 같은 본 분야에 공지된 기술을 사용하여 수행될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 변환 데이터는 검색 엔진 서버와 목적 웹 사이트가 공유하는 공통 포맷에 따르지만, 다르게는, 데이터가 검색 엔진 서버에 액세스될 수 있는 한, 특정 목적 웹 사이트에 유일한 특정 포맷을 가질 수 있다.

동작 시, 검색 엔진 서버(112)는 사용자가 입력한 검색 용어(108)가 보통의 무료 용어인지, 아니면 유료 용어(108A)인지를 결정한다. 검색 엔진 운영자는 검색 용어를 사용하여 검색을 수행하고, 그 외에, 유료 검색 용어(108A)를 사용하여, 유료 리스팅 산출 최적화기(120), 실적 데이터(114) 및 변환 데이터(122)에 따라, 저장된 상업적 리스트(115)로부터의 대응하는 유료 리스팅(110A)들 중 어느 것이 검색 결과(110)에 포함되도록 선택되어 검색 웹 페이지(106)에 디스플레이되도록 배치되어야 하는지를 결정한다. 디스플레이된 유료 리스팅(110A)은 클릭될 때, 사용자를 유료 리스팅에 대응하고 광고주가 제공하는 목적 웹 페이지(116)에 링크시킨다.

일 실시예에서, 사용자가 검색 웹 페이지(106) 상에 디스플레이된 검색 결과(110)를 포함하는 유료 리스팅(110A) 상에서 클릭할 때, 검색 엔진 서버(112)는 클릭될 때의 리스팅의 문맥 즉, 웹 페이지(106) 상의 리스팅의 위치, 리스팅이 차지한 디스플레이 영역의 양, 이웃하는 리스팅, 및 컬러, 하이라이팅, 애니매이션 등의 리스팅의 디스플레이 특징과 같은 리스팅의 실적을 해석하는 데 도움을 줄 수 있는 데이터를 포함하는, 각각의 유료 리스팅(110A)에 대한 결과적 실적 데이터 (114)를 캡처한다. 실적 데이터(114)로부터, 유료 리스팅 최적화 시스템(100)은 상술된 CTR과 같은 리스팅에 관한 특정 통계 정보를 유도 및 해석할 수 있다.

일 실시예에서, 검색 엔진 서버(112)는 또한, 각각의 유료 리스팅(110A)에 대한 상술된 변환 데이터(122), 바람직하게는, 목적 웹 사이트(116)로의 조회가 목적 웹 사이트의 운영자에 대해 생성한 판매 수익의 표시를 획득한다. 검색 엔진 서버(112)는, 검색 엔진(112)이 변환율 및 특정 유료 리스팅(110A)의 유료 산출을 계산하고, 또한, 실적 데이터(114)와 함께 그 유료 산출에 기초하여 유료 리스팅의 선택 및 배치를 결정하는 데 사용하기 위한 변환 데이터(122)를 모으고 저장한다.

도 2는 도 1에 도시된 유료 리스팅 최적화기 시스템(100)의 동작을 담당하는 검색 엔진 서버(112)의 특정 예시적인 컴퓨터 컴포넌트들의 배열을 더 상세히 나타내는 블록도이다. 특히, 검색 엔진 서버(112)는 오퍼레이팅 시스템(202), 프로세서(203), 및 검색 엔진 서버(112)의 일반적 관리 및 운영을 위한 실행가능한 프로그램 명령어들을 구현하는 메모리(206)를 포함하는 것으로 도시된다. 검색 엔진 서버(112)는 또한, 사용자 검색 용어(108)에 응답하여 인터넷과 같은 네트워크와 통신하고 검색 결과(110)를 제공하는 네트워크 인터페이스(204)를 포함한다. 오퍼레이팅 시스템(202), 프로세서(203), 메모리(206) 및 네트워크 인터페이스(204)에 대한 적합한 구현은 공지되어 있거나, 상업적으로 이용가능한 것이며, 특히, 본 명세서의 견지에서, 본 분야에 통상의 지식을 가진 자가 쉽게 구현할 수 있다.

검색 엔진 서버(112)의 메모리(206)는 유료 리스팅 산출 최적화기 프로세스(120)를 포함하는 컴퓨터-실행가능 프로그램 명령어들을 포함한다. 몇몇 실시예에 서, 메모리(206)는 또한, 상술된 검색 용어(108) 및 검색 결과(110), 실적 데이터(114), 및 변환 데이터(122)와 같은 여러 저장된 데이터를 포함할 수 있다. 유료 리스팅 산출 최적화기 프로세스(120)는, 이하에 보다 더 상세히 설명되는 바와 같이, 실적 데이터(114) 및 변환 데이터(122)를 사용하여, 변환율 및 유료 리스팅(110A)의 유료 산출을 계산하고 그 계산된 유료 산출에 기초하여 유료 리스팅을 선택하고 검색 웹 페이지(106) 상에 배치한다. 일 실시예에서, 유료 리스팅 산출 최적화기(120)는 변환율 계산기 프로세스(208), 유료 산출 계산기 프로세스(210) 및 유료 리스팅 최적화기 프로세스(212)를 포함한다.

변환율 계산기 프로세스(208)는 특정 유료 리스팅(110A)에 관련된 변환율을 결정한다. 변환율은 조회 당 생성된 평균 변환 수익 즉, 목적 웹 사이트(116)로의 각각의 클릭-처리에 대해 생성된 판매 수익의 실제 달러량의 평균이다. 변환율은 리스팅의 변환 데이터(122)에 나타낸 총 변환 달러량을 리스팅의 실적 데이터(114)에 나타난 CTR로 나눔으로써 결정된다. 예를 들어, 검색 용어 "개 먹이"에 대한 특정 유료 리스팅이 10의 CTR의 실적 측정치(100개의 임프레션 당 10개의 클릭-처리)를 가지고, 이 때, 목적 웹 사이트에 클릭한 10명의 사용자 중 하나가 ＄50.00의 개 먹이를 구입하고 다른 9명의 사용자는 아무것도 구입하지 않은 경우, 변환율 계산기 프로세스(208)는 클릭-처리 당 ＄5.00의 변환율을 계산한다. 리스팅이 동일한 실적 측정치인 10 CTR을 갖지만, 목적 웹 사이트로 클릭한 10명의 사용자 중 2명은 각각 ＄25.00의 개 먹이를 구입한 반면, 다른 8명의 사용자는 아무것도 구입하지 않은 경우의 다른 유료 리스팅도 클릭-처리 당 ＄5.00의 변환율을 가질 수 있 다. 후자의 경우, 개별 구매량은 더 적지만, 리스팅에 대한 모아진 변환량이 마찬가지로 ＄50.00이기 때문에, 변환율은 첫 번째 경우와 동일하다.

또 다른 예에서, 유료 리스팅은 50 CTR의 매우 높은 실적 측정치를 가질 수 있는데, 여기서, 목적 웹 사이트(116)로 클릭한 사용자들 중 절반은 각각 사이트로부터 ＄10.00 상당의 제품을 구입하였고, 이로 인해, 모아진 변환량은 ＄250.00가 된다. 이 경우에, ＄250.00 나누기 50 CTR은 ＄5.00이기 때문에, 변환율 계산기 프로세스(208)는 또다시, 클릭-처리 당 ＄5.00의 평균 변환율을 계산한다.

유료 산출 계산기 프로세스(210)는 특정 유료 리스팅(110A)에 관련된 유료 산출을 결정한다. 일 실시예에서, 유료 산출은 변환율을 실적으로 곱한 것과 같다. 따라서, 특정 유료 리스팅에 대한 변환율이 동일하더라도, 유료 산출은 실적에 따라 다를 수 있다. 일 실시예에서, 유료 산출은 또한, 광고주와 협상된 수익 배분 퍼센티지에 따를 수 있다. 예를 들어, 각각 ＄5의 변환율을 갖는 3개의 유료 리스팅에 대한 상술된 예를 이용하여, 각각의 광고주가 10 퍼센티지의 비교가능한 수익 배분 퍼센티지를 협상하였다면, 더 높은 CTR 50을 갖는 리스팅이 가장 높은 유료 산출 ＄25.00(＄5.00×50CTR=＄250.00×10%=＄25.00)에 귀착할 것이다. 그러나, 더 높은 CTR을 갖는 리스팅에 대한 수익 배분 퍼센티지가 2 퍼센티지뿐이라면, 리스팅 전부는 단지 ＄5.00(＄5.00×50CTR=＄250.00×2%=＄5.00, 이것은 ＄5.00×10CTR=＄50.00×10%=＄5.00와 동일함)의 동일한 유료 산출에 귀착할 것이다.

유료 리스팅 최적화기 프로세스(212)는 변환율 계산기 및 유료 산출 계산기 프로세스(208 및 210)와 함께 동작하여, 검색 엔진 서버(112)가 가장 높은 유료 산 출을 갖는 유료 리스팅을 바람직하게 선택하여 검색 웹 페이지(106) 상에 배치할 수 있게 한다. 가장 높은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅(110A)은, 일반적으로, 검색 웹 페이지로부터 목적 웹 페이지로의 조회가 많은 것, 및/또는 조회 당 판매 수익의 양이 많은 것과 관련하여, 광고주에게 있어서 양호한 성과를 나타내는 실적과 변환율의 조합을 갖는 리스팅이다. 가장 높은 산출을 갖는 리스팅은 또한, 조회량과 조회 당 얻은 광고 수익량 둘 다에서 벌어들인 광고 수익 즉, 광고주의 판매 수익의 검색 엔진 운영자의 할당몫의 양이 많은 것과 관련하여 측면에서, 검색 엔진 운영자에게 있어서도 양호한 성과를 갖는 것으로 나타난 리스팅이다.

동작 시, 유료 리스팅 최적화기 프로세스(212)는 계산된 유료 산출을 이용하여 유료 용어(108A)에 관련된 유료 리스팅(110A) 중 어느 것을 선택하여 검색 결과에 포함시키거나 검색 결과 웹 페이지의 유료 리스팅 섹션에 디스플레이 할 지를 결정한다. 바람직한 실시예에서, 최고의 것 즉, 가장 높은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅이 선택되고 다른 리스팅 상위에 디스플레이된다. 물론, 유료 리스팅을 선택하고 디스플레이하는 다른 방법이 채용되어 다음의 청구범위의 범주를 벗어나지 않고서 유료 산출에 기초하여 그 선택을 보완할 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 동률(tie)의 경우, 즉, 리스팅에 대한 계산된 유료 산출이 동일한 경우, 가장 높은 실적 또는 가장 많은 수익 배분 퍼센티지를 갖는 리스팅이 선택되어 다른 리스팅 상위에 디스플레이될 수 있다. 또한, 리스팅 선택에서의 다른 요인은, 검색 운영자가 신뢰성 있는 실적이 아직 결정되지 않은 새로운 리스팅을 시도하는 경우와 같이, 유료 산출에 기초하여 일시적으로 선택을 트럼프(trump)할 수 있다.

도 3은 웹 페이지(106)를 디스플레이하는 브라우저 프로그램(300)을 도시한 것으로서, 통상적인 입찰된 페이-퍼-퍼포먼스 모델을 이용하여 유료 리스팅을 디스플레이하는 검색 엔진 사용자 인터페이스를 도시하고 있다. 웹 페이지(106)는 검색 엔진 서버(112)에 의해 생성되고, 인터넷을 통해 사용자의 컴퓨팅 장치(102, 104)에 전달될 수 있다. 검색 엔진 사용자 인터페이스는 이전에 입력된 검색 용어(108)를 텍스트 박스(302)에 디스플레이하고, 요구되는 경우, 사용자가 "검색 조정"(304)이라고 명명된 명령 버튼을 이용하여 검색을 추가 검색 용어로 세밀히 구별하게 한다. 검색 엔진 사용자 인터페이스는 검색 결과(110)를 도 3의 웹 페이지(106) 상에, 일반적으로 무료 리스팅이 디스플레이되어 있는 검색 결과 섹션(306)에 인접한 유료 리스팅 섹션(308)에 디스플레이한다. 일 실시예에서, 유료 리스팅(110A)은 또한, 검색 결과 섹션(306) 또는 웹 페이지(106)의 다른 영역에 포함될 수 있다. 설명된 예에서, 웹 페이지(106)는 검색 용어에 대해 획득된 관련 검색 결과인 결과 A(310), 결과 B(312), 결과 C(314) 내지 결과 L(316) 등을 검색 결과 섹션(306)에 포함시킨다. 웹 페이지(106)는 또한, 검색 용어에 대해 획득된 선택된 유료 리스팅, 즉, 통상적인 입찰 및 페이-퍼-퍼포먼스 광고 수익 모델에 따라 디스플레이된 리스팅 X(318), 리스팅 Y(320) 및 리스팅 Z(332)를 유료 리스팅 섹션(308)에 포함시킨다. 검색 엔진 사용자 인터페이스는 도시되지 않은 추가 웹 페이지로의 링크를 제공하는 "다음" 링크(326)와 같은 다른 하이퍼텍스트 링크를 포함할 수 있다. 다음 링크(326)는 예를 들어, 추가 검색 결과, 및 박스(302) 내에 나열된 검색 용어에 관한 유료 리스팅을 생성할 수 있다.

설명을 위해, 도 4는 도 3에 도시된 유료 리스팅들을, 대응하는 입찰가와 실적, 및 통상적인 입찰 및 페이-퍼-퍼포먼스 광고 수익 모델을 사용할 경우 얻을 수 있는 대응 광고 수익과 함께 나타낸 블록도이다. 도시된 바와 같이, 리스팅 X(318), 리스팅 Y(320), 및 리스팅 Z(322)는 각각 자신의 입찰가 ＄1.00, ＄0.90 및 ＄0.50에 의해 내림차순으로 나열되면, 이것은 사용자가 리스팅 X를 클릭할 때마다 광고주 X는 ＄1.00를 지불하는 한편, 사용자가 리스팅 Y 및 Z를 각각 클릭할 때마다 광고주 Y 및 Z는 각각 ＄0.90 및 ＄0.50만을 지불할 것을 의미한다. 그러나, 리스팅 X의 실적은 실망적인 1/100 CTR, 즉, 100 임프레션 당 1회 클릭인 반면, 리스팅 Y 및 Z의 실적은 각각 더 양호한 10/100 CTR 및 8/100 CTR, 즉, 100 임프레션 당 10회 및 8회 클릭이다. 따라서, 광고주 X가 텍스트 박스(302)에 입력한 검색 용어의 대부분을 입찰한다 하더라도, 리스트 X로부터 검색 엔진 운영자에 대해 생성된 광고 수익량은, 리스팅 Y 및 Z로부터 각각 생성된 ＄9.00 및 ＄4.00보다 더 낮은 ＄1.00일뿐이다. 유료 리스팅 섹션(308)의 상단의 매우 눈에 띄는 위치에 리스팅 X를 남겨두는 것은 검색 엔진 운영자에게 있어서 섹션에 대한 최적 사용이 아니다.

도 5는 도 4와 동일한 유료 리스팅들의 블록도이지만, 이번에는, 본 발명의 일 실시예에 따른 수익 공유 모델을 사용하는 경우의 대응하는 변환율 및 실적뿐만 아니라 대응하는 유료 산출과 함께 나타낸다. 도시된 바와 같이, 리스팅 X(318), 리스팅 Y(320) 및 리스팅 Z(322)는 각각 자신의 광고 수익 ＄20.00, ＄5.00 및 ＄1.00에 의해 순서대로 나열된다. 예를 들어, 각각의 광고주는 50 퍼센티지의 비교 가능한 수익 공유 협정을 협상하였다. ＄5.00의 리스팅 Z(322)에 대한 변환율이 각각 ＄2.00 및 ＄1.00의 리스팅 X 및 Y보다 더 높게 판정되었다. 각각의 리스팅에 대한 다양한 실적이 주어질 때, 리스팅 Z는 입찰 페이-퍼-퍼포먼스 모델 하에서 보다 검색 운영자에 대해 훨씬 더 많은 광고 수익, 즉, ＄4.00 대신 ＄20.00를 생성하게 된다. 한편, 리스팅 Y는 검색 운영자에 대한 더 적은 광고 수익, 즉 ＄9.00 대신 ＄5.00를 생성하게 되지만, 리스팅 X는 ＄1.00로 동일하게 남아있는다. 전체적으로, 성과는 검색 엔진 운영자, 광고주 Y 및 광고주 X에게 있어서는 더 좋지만, 광고주 Z에 대해서는 그렇지 않다. 그렇지만, 광고주 Z는 조회로부터 판매 수익을 얻을 때에만 검색 엔진 운영자에게 지불하기 때문에, 아직도, 위험하지 않게 유료 리스팅 Z로부터 많은 판매 수익량을 벌어들인다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따라 선택되고 디스플레이되는 유료 리스팅을 배치하는 비용은 유리하게도, 광고주에게는 더 예측가능하며, 동시에, 검색 엔진 운영자에게는 더 수익성이 있다.

도 6은 웹 페이지(106)를 디스플레이하는 브라우저 프로그램(300)의 도면으로서, 도 3과 유사한 예시적인 검색 엔진 사용자 인터페이스를 도시하지만, 여기서는 유료 리스팅 섹션(308)의 유료 배치 장소의 최적 사용을 설명하며, 이 때, 유료 리스팅은 본 발명의 일 실시예에 따라 디스플레이된다. 도시된 바와 같이, 웹 페이지(106)는 상술된 바와 마찬가지로, 검색 용어에 대해 획득된 선택된 유료 리스팅, 즉, 리스팅 X(318), 리스팅 Y(320) 및 리스팅 Z(322)를 유료 리스팅 섹션(308)에 포함시킨다. 그러나, 이번에는, 유료 리스팅 산출 최적화기 프로세스(120)가 본 발명의 일 실시예에 따라 유료 리스팅 섹션(308)의 사용을 최적화한다. 설명된 예에서 보여지는 바와 같이, 유료 리스팅 섹션(308)의 최적 사용은 동일한 리스팅을 선택하지만, 그들을 다른 순서{먼저 리스팅 Z(322), 다음으로 리스팅 Y(320), 다음으로 리스팅 X(318)}로 즉, 도 5를 참조하여 설명된 본 발명의 일 실시예에 따른 그들의 유료 산출에 의한 순서로 디스플레이하는 것이다. 다른 시나리오에서는, 물론, 리스팅 X(318), 리스팅 Y(320) 및 리스팅 Z(322) 대신 상이한 리스팅들이 디스플레이를 위해 선택되었을 수도 있고, 아마도 리스팅 X(318), 리스팅 Y(320) 및 리스팅 Z(322) 중 하나 이상이 다음의 청구범위의 범주를 벗어나지 않고서 더 수익성 있는 리스팅으로 대체되었을 수도 있다. 또 다른 시나리오에서, 리스팅의 선택 및 디스플레이도 다음의 청구범위의 범주를 벗어나지 않고서 다른 요인들과 결합하여 유료 산출에 의존할 수 있다.

도 7a 내지 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따라 검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간의 사용을 최적화하기 위해 도 1 및 도 2의 검색 엔진 서버와 함께 수행되는 논리를 도시하는 흐름도이다. 유료 리스팅 산출 최적화기 프로세스(120)는 개시 타원(702)에서 시작하여, 검색 엔진 서버(112)가 유료 검색 용어의 사용자 입력에 응답하여 유료 리스팅을 생성하는 처리 블록(704)으로 진행한다. 일 실시예에서, 유료 리스팅은 검색 엔진 서버(112)에 액세스가능한 상업적 리스팅 데이터베이스(115)로부터 획득된다. 프로세싱은 처리 블록(706)으로 진행하는데, 여기서, 검색 엔진 서버(112)는 검색 엔진 서버(112)에 의해 이전에 캡처된 유료 리스팅에 대한 저장된 실적 데이터(114)를 획득한다. 실적 데이터(114)는 본 발명의 일 실시예에 따라 검색 웹 페이지 상의 유료 리스팅의 선택 및 배치를 결정하는 데 사용될 것이다. 처리 블록(708)에서, 유료 리스팅 산출 최적화기 프로세스(120)는 전술된 유료 리스팅에 관련된 목적 웹 사이트로부터 직접 또는 간접적으로 각각의 유료 리스팅에 대한 유료 리스팅 변환 데이터를 획득한다. 변환 데이터는 검색 엔진 운영자에 의한 유료 리스팅의 디스플레이의 결과로서 목적 웹 사이트가 벌어들인 판매 수익을 나타낸다. 특히, 변환 데이터는 유료 리스팅으로부터 목적 웹 사이트로의 사용자 조회의 결과로서 즉, 유료 리스팅 상의 사용자 클릭 및 목적 웹 사이트로의 네비게이션의 결과로서 발생한 현금화된 이벤트로 인한 달러량을 나타낸다.

일 실시예에서, 프로세싱은 처리 블록(710)으로 진행하며, 여기서, 유료 리스팅 산출 최적화기(120)는 유료 리스팅의 실적에 기초하여 각각의 유료 리스팅에 대한 변환율을 계산한다. 전술된 바와 같이, 변환율은 리스팅의 실적에 기초하여 유료 리스팅에 관련된 목적 웹 사이트의 판매 수익의 평균 달러량을 나타낸다. 유료 리스팅 산출 최적화기(120)는 처리 블록(712)으로 진행하고, 여기서, 각각의 리스팅의 변환율 및 실적이 리스팅의 유료 산출을 계산하는 데 사용된다. 전술된 바와 같이, 유료 산출은 변환율과 실적의 곱으로 계산된다. 일 실시예에서, 유료 리스팅의 유료 산출에 관련된 광고 수익은 리스팅의 협상된 수익 배분 퍼센티지 즉, 광고주가 검색 엔진을 이용하여 리스팅을 배치할 때 일반적으로 협상되는 퍼센티지를 유료 산출에 적용시킴으로써 결정된다.

프로세싱은 도 7b의 처리 블록(714)로 진행하는데, 여기서, 유료 리스팅 산 출 최적화기(120)는 리스팅의 유료 산출에 기초하여, 검색 용어의 사용자 입력에 응답하여 검색 엔진 서버(112)에 의해 생성된 유료 리스팅의 배치가 최적인 것인 지를 결정한다. 최적이라면, 프로세싱은 종료 타원(720)에서 종료한다. 최적이 아니라면, 프로세싱은 처리 블록(716)으로 진행하는데, 여기서, 유료 리스팅 산출 최적화기(120)는 대응하는 유료 산출에 기초하여 유료 리스팅을 선택 및 배치함으로써 검색 웹 페이지의 유료 리스팅 부분의 사용을 최적화한다. 프로세싱은 처리 블록(718)으로 진행하는데, 여기서, 검색 엔진 서버(112)는 본 발명의 일 실시예에 따라 리스팅의 유료 산출에 기초하여 디스플레이의 유료 리스팅 부분의 사용이 최적화된, 사용자에게 디스플레이하기 위한 검색 웹 페이지를 생성한다. 유료 리스팅 산출 최적화기 프로세스(120)는 종료 타원(720)에서 종료한다.

본 발명의 현재 바람직한 실시예가 도시되고 설명되고 있지만, 본 발명의 취지 및 범주를 벗어나지 않고서 다양한 변경이 행해질 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시예에서, 유료 리스팅 옵티마니저 시스템(100) 프로세스는 다른 유형의 검색 엔진 최적화와의 조합으로 구현되어, 광고 수익의 측면에서는 검색 엔진 운영자, 감소된 광고 비용 및 리스크의 측면에서는 광고주 둘 모두에게 이익이 될 수 있다. 예를 들어, 특정 검색 용어에 대해서는 본 발명의 일 실시예에 따른 유료 리스팅 최적화 시스템(100) 프로세스를 구현하는 한편, 특정의 다른 검색 용어에 대해서는 비드-포-퍼포먼스(bid-for-performance) 광고 수익 모델을 구현하는 프로세스를 구현할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 몇몇 실시예에서, 유료 리스팅 결과 최적화 시스템(100)은 몇몇 검색 용어, 몇몇 시장, 특정 기간동 안, 또는 이것의 임의의 조합에 대해서만 적용되는 것으로 제한될 수 있다.

검색 웹 페이지 상에서의 유료 배치 공간의 사용을 최적화하기 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터-액세스가능 매체를 제공하여, 광고주들이 그들의 광고 금액에 대한 이윤을 최대화하도록 돕는 동시에, 검색 엔진 운영자들이 검색 결과 페이지에 유료 리스팅을 디스플레이하기 위한 가용 공간의 제한된 양에 대해 자신의 이윤을 최대화하도록 돕는다.

Claims

검색 결과 웹 페이지에서의 유료 배치 공간(paid placement space)을 사용하기 위하여 유료 배치 공간 최적화 시스템에 의하여 수행되는 방법으로서,

검색 결과 웹 페이지에서 요금을 받기 위해 배치된 유료 리스팅의 실적(performance)을 모니터링하는 단계 - 상기 실적은 상기 유료 리스팅을 클릭함으로써 목적 웹 사이트(a destination Web site)를 몇 차례 방문하였는지를 나타냄 -;

상기 유료 리스팅에 관련된 변환 데이터를 수신하는 단계 - 상기 변환 데이터는 상기 목적 웹사이트로의 사용자 네비게이션(user navigation)의 결과로서 상기 유료 리스팅에 관련된 목적 웹 사이트에서 발생된 판매 수익(sales revenue)을 나타내고, 상기 사용자 네비게이션은 사용자 조회(a user referral)로부터 일어난 것임 -;

일정 기간 동안의 사용자 조회의 전체 횟수로 상기 일정 기간 동안의 전체 변환 데이터를 나눈 것과 동일한 변환율(a conversion rate)을 계산하는 단계;

상기 변환율, 상기 실적 및 상기 유료 리스팅에 대한 수익 배분 퍼센티지(a revenue sharing percentage)의 곱에 기초하여 상기 유료 리스팅에 관련된 유료 산출(a paid yield)을 결정하는 단계; 및

상기 유료 산출에 기초하여 상기 유료 리스팅을 상기 검색 결과 웹 페이지에 배치하는 단계

를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 목적 웹 사이트로의 상기 사용자 조회는 사용자가 상기 유료 리스팅 상에서 클릭하여 상기 목적 웹 사이트로 네비게이트할 때 일어나고, 상기 유료 리스팅의 실적은 클릭율(click-through rate)이고,

상기 클릭율은 상기 유료 리스팅이 상기 검색 결과 웹 페이지에 배치되는 횟수를, 디스플레이된 후 사용자가 상기 유료 리스팅 상에서 클릭하는 횟수와 비교함으로써 유도되는 방법.
제1항에 있어서,

상기 유료 리스팅에 대한 상기 요금은 상기 유료 리스팅에 관련된 상기 유료 산출에 대한 상기 수익 배분 퍼센티지에 기초하여 결정되는 방법.
제1항에 있어서,

상기 유료 산출에 기초하여 상기 검색 결과 웹페이지에 상기 유료 리스팅을 배치하기 전에, 상기 유료 산출에 기초하여 상기 검색 결과 웹 페이지에 배치하기 위한 유료 리스팅을 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 변환 데이터는 상기 유료 리스팅에 관련된 상기 목적 웹 사이트로의 상기 사용자 조회의 결과로서 발생한 현금화된 이벤트(monetized event)를 캡처하는 데이터를 포함하고,

상기 현금화된 이벤트는 제품 판매, 서비스 판매, 및 상기 목적 웹 사이트에 관련된 엔티티로의 또 다른 사용자 조회(another user referral) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 엔티티는 개인, 기업 및 또 다른 웹 사이트 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 유료 산출에 기초하여 상기 유료 리스팅을 상기 검색 결과 웹 페이지에 배치하는 단계는, 더 높은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅을 더 낮은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅보다 먼저 배치하는 단계를 포함하는 방법.
제4항에 있어서,

상기 유료 산출에 기초하여 상기 검색 결과 웹 페이지에 배치하기 위한 유료 리스팅을 선택하는 단계는, 더 높은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅을 더 낮은 유료 산출을 갖는 유료 리스팅보다 우선하여 선택하는 단계를 포함하는 방법.
제5항에 있어서,

상기 변환 데이터는 상기 현금화된 이벤트에 관련된 달러값을 포함하는 방법.
제8항에 있어서,

상기 변환율은 상기 목적 웹 사이트로의 사용자 조회의 결과로서 발생하는 상기 현금화된 이벤트에 관련된 총 달러값을 상기 일정 기간 동안의 사용자 조회의 총 횟수로 나눈 값인 방법.
제9항에 있어서,

상기 일정 기간은 상기 검색 결과 웹 페이지에서의 상기 유료 리스팅의 배치의 소정 횟수를 달성하는 데 걸리는 시간의 길이인 방법.
제10항에 있어서,

상기 배치의 소정 횟수는 상기 유료 리스팅의 실적을 측정하는 데 사용된 임프레션(impression)의 횟수와 동일한 방법.
유료 리스팅 산출 최적화 시스템으로서,

검색 결과 웹 페이지에 배치된 유료 리스팅에 대한 실적 데이터를 포함하는 실적 데이터 레포지토리(a performance data repository) - 상기 실적 데이터는 사용자가 상기 유료 리스팅 상에 클릭함으로써 목적 웹 사이트를 방문한 횟수를 나타냄 -;

상기 유료 리스팅에 대한 변환 데이터를 포함하는 변환 데이터 레포지토리(a conversion data repository) - 상기 변환 데이터는 상기 목적 웹 사이트로의 사용자 네비게이션의 결과로서 상기 유료 리스팅에 연관되어 상기 웹 사이트에서 발생된 판매 수익(sales revenue)을 나타내고, 상기 사용자 네비게이션은 사용자 조회로부터 일어난 것임 - ; 및

일정 기간 동안의 사용자 조회의 전체 수로 상기 일정 기간 동안의 전체 변환 데이터를 나눈 것과 동일한 변환율을 계산하고, 상기 변환율, 상기 실적 및 상기 유료 리스팅에 대한 수익 배분 퍼센티지의 곱에 기초하여 상기 유료 리스팅에 관련된 유료 산출을 계산하고, 상기 유료 산출에 기초하여 상기 유료 리스팅을 상기 검색 결과 웹 페이지 상에 배치하는 프로세서

를 포함하는 시스템.
제12항에 있어서,

상기 프로세서는 또한, 최근 유료 산출에 따라 어느 유료 리스팅이 상기 검색 결과 웹 페이지 상에 배치될지를 선택하는 시스템.
제12항에 있어서,

상기 실적 데이터는 또한, 상기 프로세서가 상기 유료 리스팅을 상기 검색 결과 웹 페이지 상에 배치한 횟수를 나타내고, 상기 프로세서는 방문 횟수와 배치 횟수를 비교함으로써 상기 유료 리스팅의 실적을 측정하는 시스템.
삭제
제12항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 목적 웹 사이트로부터 상기 변환 데이터 레포지토리에 대한 업데이트를 수신하는 시스템.
제12항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 목적 웹 사이트로의 상기 사용자 네비게이션의 결과로서 상기 유료 리스팅에 연관된 상기 목적 웹사이트에서 발생된 판매 수익을 추적하는 제3자 벤더(vendor)로부터 상기 변환 데이터 레포지토리에 대한 업데이트를 수신하는 시스템.
제12항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 사용자가 상기 유료 리스팅 상에서 클릭하여 상기 목적 웹 사이트를 방문했을 때, 상기 프로세서에 의해 시작되는 지능 에이전트로부터 상기 변환 데이터 레포지토리에 대한 업데이트를 수신하는 시스템.
제12항에 있어서,

상기 변환 데이터 레포지토리는 상이한 목적 웹 사이트들에 관련된 변환 데이터를 포함하지만, 단일 공통 데이터 포맷에 따르는 시스템.
제12항에 있어서,

상기 변환 데이터 레포지토리는, 각각이 자신의 특정한 데이터 포맷을 사용하는 상이한 목적 웹 사이트들에 관련된 변환 데이터를 포함하는 시스템.
메모리와 프로세서를 갖는 컴퓨팅 시스템에 의하여 실행되었을 때, 상기 컴퓨팅 시스템으로 하여금 검색 결과 사용자 인터페이스 상에서의 유료 배치 공간을 사용하는 방법을 수행하게 하는 명령어들을 갖는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체로서,

상기 방법은,

사용자가 검색 결과 사용자 인터페이스에 배치된 유료 리스팅으로부터 상기 리스팅에 관련된 목적 웹 사이트로 네비게이트하는 횟수를 기록하는 단계;

사용자 네비게이션의 결과로서 상기 목적 웹 사이트에서 발생한 구매에 대한 수익량(a revenue amount)을 캡처하는 단계;

상기 목적 웹 사이트로의 사용자 네비게이션 당 구매에 대한 평균 수익량을 나타내는 상기 유료 리스팅에 연관된 변환율을 계산하는 단계;

상기 사용자가 상기 목적 웹 사이트로 네비게이트 하는 횟수와 상기 유료 리스팅이 상기 검색 결과 사용자 인터페이스 상에 배치되는 횟수를 비교하여 실적을 측정하는 단계;

상기 변환율, 상기 실적 및 상기 유료 리스팅에 대한 수익 배분 퍼센티지의 곱에 기초하여 상기 유료 리스팅의 유료 산출을 계산하는 단계; 및

상기 유료 산출에 기초하여 상기 유료 리스팅을 상기 검색 결과 사용자 인터페이스 상에 배치하는 단계

를 포함하는, 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.
삭제
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제21항에 있어서,

상기 수익량을 캡쳐하는 단계는,

상기 사용자가 상기 목적 웹 사이트로 네비게이트할 때 지능 에이전트를 생성하는 단계를 포함하고,

상기 지능 에이전트는 상기 목적 웹 사이트에서의 사용자 액티비티를 추적하고 상기 사용자의 구매에 대한 상기 수익량을 보고(report back)하는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.
제21항에 있어서,

상기 수익량을 캡쳐하는 단계는,

상기 사용자의 구매에 대한 수익량을 보고하는 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.
제25항에 있어서,

보고된 데이터는 상기 목적 웹 사이트에 의해 생성되는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.
제25항에 있어서,

보고된 데이터는 상기 목적 웹 사이트에서의 구매 액티비티를 추적하는 제3자 벤더에 의해 생성되는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.
제25항에 있어서,

보고된 데이터는 상기 데이터가 관련되어 있는 상기 목적 웹 사이트에 상관없이 공통의 포맷으로 생성되는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.
제25항에 있어서,

보고된 데이터는 상기 데이터가 목적 웹 사이트, 지능 에이전트 및 제3자 벤더 중 하나에 의해 생성된 것인지에 상관없이 공통의 포맷으로 생성되는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.
제21항에 있어서,

상기 수익량을 캡쳐하는 단계는,

사용자가 상기 목적 웹 사이트로 네비게이트한 결과로서 발생한 현금화된 이벤트를 캡처하는 단계를 포함하고,

상기 현금화된 이벤트는 제품 판매, 서비스 판매, 및 상기 목적 웹 사이트에 관련된 엔티티로의 사용자 네비게이션 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 엔티티는 개인, 기업 및 또 다른 웹 사이트 중 적어도 하나를 포함하는 컴퓨터-액세스 가능한 기록 매체.