KR101218032B1 - 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법 및 시스템에 관한 것이다. 이와 같은 본 발명은 온라인 게임에 접속하는 다수의 클라이언트; 평가 대상이며, 웹 콘텐츠 및 광고를 제공하는 광고 시스템; 상기 광고 시스템으로부터 제공된 웹 콘텐츠와 광고를 이용하여 상기 다수의 클라이언트에게 온라인 게임을 제공하고, 게임 진행을 통해 게임 결과를 도출하는 온라인 광고 게임; 상기 온라인 광고 게임으로부터 도출된 게임 결과를 기반으로 해당 광고 시스템을 평가하는 광고 평가 시스템; 및 상기 구성요소들 간의 인터페이싱을 수행하는 웹 인터페이스를 포함하여 구성됨으로써, 광고 효과를 극대화함과 동시에 광고 시스템의 성능을 객관적이고 효율적으로 평가할 수 있도록 한다.

Description

온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법 및 시스템{System and Method for Evaluating Advertising System using Online Advertising Game}
본 발명은 온라인 광고에 관한 것으로서, 특히 광고 효과를 극대화함과 동시에 광고 시스템의 성능을 객관적이고 효율적으로 평가할 수 있는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법 및 시스템에 관한 것이다.
인터넷이 발달함에 따라 온라인 광고는 상품 혹은 서비스 구매자와 시장을 이어주는 매개체로서 중요한 역할을 하고 있다. 또한 온라인 광고가 대부분의 웹 검색 엔진과 인터넷 뉴스 신문 사이트들의 주 수입원이 됨에 따라 온라인 광고의 비중은 더욱더 커지고 있다.
온라인 광고는 그 형태에 따라 키워드 광고(sponsored search)와 문맥 광고(contextual advertising)로 나누어진다.
키워드 광고는 온라인 상에서 웹 페이지의 특정 영역 혹은 광고주가 자신의 기업 또는 상품과 적합하다고 생각되는 키워드에 광고료를 지불하면서 배너, 동영상, 검색 결과 페이지 등에 광고하는 방법을 말한다. 대형 포털 사이트의 좌/우 측면 또는 상/하단에 설치되는 배너광고가 가장 일반적인 방법으로서, 이러한 광고는 인기 있는 사이트일수록, 경쟁 광고주가 많을수록 광고료가 비싸다.
문맥 광고는 주어진 웹 페이지에 광고 데이터베이스에 있는 광고 중 해당 페이지와 관계된 광고를 웹 페이지에 보여주는 광고 방법을 말한다. 광고주뿐만 아니라 개인 사용자들 또한 자신의 홈페이지에 문맥 광고 모듈을 적용 가능하게 함으로써, 개인 사용자들에게는 수익을, 광고주에게는 광고 효과를 증대할 수 있도록 하고 있다.
하지만 상기 온라인 광고들은 사용자들의 욕구와 관계없이 웹페이지에 광고를 직접 노출하여 일방적으로 광고를 전달하는 방식을 취하기 때문에 사용자에게 거부감을 주기도 하며, 광고주의 의도와 다르게 부정적인 광고효과를 유발하기도 한다.
최근 상기 온라인 광고의 문제점을 보완하고자 온라인 게임을 통해 사용자들이 광고에 자연스럽게 노출되도록 하려는 시도가 행해지고 있다. 크게 게임에 방해가 되지 않는 범위에서 광고를 노출하는 방법과 광고를 게임의 일부분으로서 포함시키는 방법이 있다. 전자의 경우, NPC(Non Player Character), 아이템 또는 게임 인터페이스에 광고 이미지를 입히는 방법으로 대다수의 게임에서 쉽게 볼 수 있는 방법이다. 후자의 경우, 광고 이미지 자체를 자르고 섞어 원 이미지를 맞추도록 하는 퍼즐 게임, 소정 광고의 짝을 맞추었을 때 점수를 주는 슬롯머신 게임, 광고 자체가 보물이 되는 보물찾기 게임 등 광고가 게임 상에서 사용자가 달성해야 되는 목표 자체가 되는 방법이 대표적이다.
그러나 이러한 종래의 게임을 이용한 광고 방법은 게임의 진행이 주가 되고 광고의 대상은 단지 게임 내부에서 배경 또는 단순 아이템이라는 작은 비중에만 한정되므로, 광고 효과가 미비하며 사용자가 광고에 집중 또는 광고를 인식하게 하는데 한계가 있다.
한편, 온라인 광고는 그 중요성이 부각됨에 따라 많은 기업, 연구소, 대학교 등에서 이를 하나의 연구 분야로 인정하여, 사용자에게는 적합한 광고를 제공하고, 광고주에게는 이익을 극대화할 수 있는 광고 방법에 관한 연구에 많은 투자를 하고 있다. 하지만 연구의 결과를 객관적으로 평가하기가 어렵다는 한계가 있어 해당 분야의 연구를 하고자 하는 이들에게 큰 진입장벽으로 작용하고 있다.
구글, 야후 등의 대형 포털 사이트의 경우, 광고주로부터 받은 광고와 대량의 웹 콘텐츠 그리고 웹페이지를 보고 광고를 클릭하는 다수의 사용자들을 이용하여 자사 시스템의 광고 효과를 평가한다. 일반적으로 CTR(Click Through Rate), 즉 광고의 노출 대비 클릭 횟수를 통하여 광고의 효과를 평가한다. 다시 말해, CTR이 높아지면 새로 개발한 시스템이 기존의 시스템보다 더 나은 광고 효과를 가진 것이라고 판단한다. 하지만 CTR 기반의 평가 방법들은 광고 시스템이 얼마나 영리한지, 즉, 얼마나 주어진 문맥에 적합한 광고를 보여주는지를 평가하는데 한계가 있다. CTR 기반의 측정 방법들을 이용해 광고 시스템의 적합성을 평가하기 위해서는 사용자가 문맥에 적합한 광고를 문맥에 부적합한 광고보다 더 많이 클릭할 것이라는 가정이 참일 경우에만 가능하며, 이 가정은 많은 경우에 거짓이기 때문이다. 이는 사용자가 광고를 클릭할 때 광고의 문맥에 대한 적합성 보다는 사용자 자신의 관심사, 선호도, 유행 등 다른 요인들에 더 많은 영향을 받기 때문이다.
연구소와 대학교 등에서는 기업이 가지고 있는 자원(광고, 웹페이지, 사용자)이 없는 관계로 해당 분야의 연구 결과를 평가하기는 더욱 어렵다. 이런 경우, 일반적으로 포털 사이트 등에서 광고와 웹페이지들을 수집하여 소수의 평가자들에게 정답 데이터 세트(웹 페이지와 해당 페이지에 적합한 광고 리스트)를 수동 구축하도록 한다. 수동 구축한 정답 데이터를 이용해 자신들의 시스템이 산출한 결과를 비교, 평가한다. 하지만 적합이라는 기준 자체가 주관적이고 개개인마다 다를 수 있기 때문에, 소수의 평가자들에 의해 만들어진 정답 데이터 세트는 신뢰성이 떨어진다. 또한 정답 데이터 세트를 수동으로 구축하므로, 금전, 노력, 시간 등의 비용이 많이 든다는 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 광고 효과를 극대화할 수 있는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 부정적인 광고 효과를 줄이고 사용자에게 흥미를 줄 수 있는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 광고비용을 절감할 수 있는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 시스템은, 온라인 게임에 접속하는 다수의 클라이언트; 평가 대상이며, 웹 콘텐츠 및 광고를 제공하는 광고 시스템; 상기 광고 시스템으로부터 제공된 웹 콘텐츠와 광고를 이용하여 상기 다수의 클라이언트에게 온라인 게임을 제공하고, 게임 진행을 통해 게임 결과를 도출하는 온라인 광고 게임; 상기 온라인 광고 게임으로부터 도출된 게임 결과를 기반으로 해당 광고 시스템을 평가하는 광고 평가 시스템; 및 상기 구성요소들 간의 인터페이싱을 수행하는 웹 인터페이스를 포함하여 구성될 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법은, 광고 시스템이 온라인 광고 게임으로 웹 콘텐츠와 광고를 입력하는 단계; 온라인 광고 게임이 상기 입력된 웹 콘텐츠와 광고를 기반으로 하여 적어도 기설정된 기준인원의 사용자가 참여하는 온라인 게임을 진행하고 게임 결과를 게임 결과 데이터베이스에 저장하는 단계; 광고 평가 시스템이 웹 콘텐츠 ID를 이용하여 해당 웹 콘텐츠로 진행된 게임 결과들을 상기 게임 결과 데이터베이스에서 검색하고 반환하는 단계; 상기 광고 평가 시스템이 상기 반환된 게임 결과에 포함된 광고 점수 리스트에 대해 정규화를 수행하는 단계; 상기 광고 평가 시스템이 정규화된 게임 결과를 일반화하여 적합도를 산출하는 단계; 상기 광고 평가 시스템이 상기 산출되는 적합도를 기반으로 상기 광고 시스템의 성능을 평가하는 단계; 상기 성능 평가 결과를 시스템 및 사용자에게 피드백하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명에 따르면, 웹 콘텐츠를 보는 사용자에게 일방적으로 광고를 노출하지 않고 사용자가 게임에 자발적으로 참여하는 경우에 광고를 노출하는 방식을 취하기 때문에 종래의 일방적인 온라인 광고에서 느꼈던 거부감이 줄어들고 부정적인 광고효과를 줄일 수 있는 효과가 있다. 또한 사용자들로 하여금 주어진 웹 콘텐츠와 어울리는 광고들을 경쟁적으로 선택하도록 하고, 게임에 승리하기 위하여 주어진 웹 콘텐츠와 광고에 집중하도록 함으로써 광고 효과를 극대화할 수 있다. 또한 온라인 광고 게임을 통해 강제성 없이 사용자들이 자발적으로 흥미를 가지고 평가에 참여하도록 함으로써 종래의 광고 시스템 평가에 들었던 비용을 절감할 수 있다.
또한 본 발명은 종래의 객관적인 평가가 어려웠던 온라인 광고 분야에서 게임 참여 결과를 게임의 이면에서 광고 시스템의 평가에 활용함으로써, 사람들의 힘을 지능적인 방법으로 빌려 객관적인 평가를 가능하게 하는 효과가 있다. 더욱이 해당 분야에 종사하고자 하는 사람들로 하여금 누구나 자신의 광고 시스템을 평가할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법의 절차를 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임의 게임 진행 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 광고 트레이드 게임의 게임 진행 화면을 나타낸다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예들을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 시스템은, 온라인 게임에 참여하는 다수의 사용자(사용자 단말 혹은 클라이언트)(110), 평가 대상이 되는 광고 시스템(120), 웹 콘텐츠와 광고를 이용한 온라인 광고 게임(130), 게임의 결과를 기반으로 해당 광고를 평가하는 광고 평가 시스템(140), 및 상기 구성요소들 간의 인터페이싱을 수행하는 웹 인터페이스(150)를 포함한다.
상기 다수의 사용자(110) 각각은 사용자 프로파일(112)을 구비하며, 사용자 프로파일(112)은 해당 사용자가 게임에 참여할 때마다 게임의 결과를 반영해 업데이트 된다.
상기 광고 시스템(120)은 본 발명에서 평가하고자 하는 대상으로서, 웹 콘텐츠(122)와 웹 콘텐츠(122)에 부가되는 광고(124)로 구성된다. 상기 광고 시스템(120)은 좁게는 대형 포털 사이트, 인터넷 뉴스 사이트에서, 넓게는 연구소 등에서 연구의 목적으로 직접 수집하고 실험한 콘텐츠(122)와 상기 광고 시스템(120)에 의해 산출된 광고(124) 그 자체가 될 수 있다. 상기 콘텐츠(122)는 폭넓은 의미로서 뉴스 기사, 블로그 글, 텍스트 문서, 동영상 등 광고(124)가 부가될 수 있는 모든 형태의 자원들을 포함한다.
상기 온라인 광고 게임(130)은 사용자들이 웹 콘텐츠를 보고 그와 어울리는 광고를 고르는 게임으로서, 상기 광고 시스템(120)으로부터 웹 콘텐츠(122)와 광고(124)를 입력 받는 입력데이터 수신 모듈(131), 입력 받은 데이터를 게임 템플릿으로 만드는 게임 제작 모듈(133), 게임에 참여하고자 하는 사용자들을 연결시켜주는 사용자 연결 모듈(135), 각 광고의 점수를 계산하고 순위를 산정하는 광고 점수 계산 모듈(137), 및 게임 종료 후 게임 결과를 저장하는 게임 결과 데이터베이스(139)를 포함한다.
상기 광고 평가 시스템(140)은 상기 온라인 광고 게임(130)의 결과와 광고 시스템(120)이 산출한 결과를 입력으로 받아 두 개의 결과를 비교하여 실질적으로 상기 광고 시스템(120)을 평가한다. 상기 광고 평가 시스템(140)은 다수의 게임 결과를 정규화하는 정규화 모듈(142), 정규화된 게임 결과를 기반으로 상기 광고 시스템(120)의 성능을 평가하는 성능 평가 모듈(144), 게임에 참여한 사용자와 평가를 의뢰한 광고 시스템에게 평가 결과를 피드백하는 피드백 모듈(146)을 포함한다.
이하 도 2를 참조하여 상기와 같이 구성되는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 시스템의 동작 과정을 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법의 절차를 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, S210 단계에서 상기 광고 시스템(120)은 상기 웹 인터페이스(150)를 통해 웹 콘텐츠(122)와 광고(124)를 상기 온라인 광고 게임(130)으로 전송한다. 예컨대 대형 포털사이트 등에서 자사의 광고 시스템을 평가하기 위해 자사의 웹 콘텐츠와 광고 시스템으로부터 산출된 광고를 전송하는 것이다.
이에 따라 S220 단계에서 상기 온라인 광고 게임(130)은 상기 웹 콘텐츠(122)와 광고(124)를 입력데이터로서 수신하고, S230 단계에서 상기 수신된 상기 웹 콘텐츠(122)와 광고(124)에 대한 게임을 진행하고 게임 결과를 저장한다.
상기 온라인 광고 게임(130)의 게임 진행 과정(S230)은 도 3을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도 3은 상기 온라인 광고 게임(130)의 게임 진행 과정(S220)을 나타내는 흐름도로서, 이를 참조하면, 상기 온라인 광고 게임(130)은 S300 단계에서 상기 수신된 웹 콘텐츠(122)와 광고(124)에 대해 전처리(예컨대 parsing)를 수행한 후, S310 단계에서 상기 전처리된 웹 콘텐츠(122)와 광고(124)를 게임 템플릿에 적용한다.
게임이 만들어지면, 상기 온라인 광고 게임(130)은 S320 단계 내지 S330 단계에서 사용자 대기 풀을 생성하여 기준인원 이상이 될 때까지 사용자의 참여를 기다리고, 기준인원 이상이 되면 S340 단계에서 게임설정을 초기화한 후, S350 단계에서 게임을 시작한다. 상기 기준인원은 게임을 시작할 수 있을 만큼의 사용자 수로서, 상기 사용자 연결 모듈(137)이나 해당 관리자 등에 의해 미리 설정될 수 있다.
S360 단계에서 게임이 종료되면, 상기 온라인 광고 게임(130)은 S370 단계에서 게임 결과를 반영하여 광고 점수를 계산하고, S380 단계에서 상기 계산된 광고 점수를 기반으로 사용자들에게 포인트를 지급한다. 이어서 S390 단계에서 상기 온라인 광고 게임(130)은 게임 결과를 향후 상기 광고 시스템(120)의 성능 평가를 위해 상기 게임 결과 데이터베이스(139)에 저장한다.
본 발명의 일실시 예로서 "광고 트레이드 게임"을 바탕으로 상기 온라인 광고 게임(130)을 상세히 설명하기로 한다. 광고 트레이드 게임은 2인 이상의 사용자가 웹 콘텐츠(122)를 보고 이에 어울리는 광고를 경쟁적으로 선택하는 게임이다. 게임이 시작되면, 사용자들은 웹 콘텐츠(122)와 광고 시스템(120)이 산출한 광고(123)의 광고 리스트를 보게 된다. 게임 화면에는 해당 콘텐츠(122)와 어울리는 광고를 모으라는 지시사항이 표시된다. 본격적인 게임에 앞서, 각 사용자는 차례로 돌아가며 광고 리스트에서 웹 콘텐츠(122)와 어울리는 광고를 선택하게 된다. 리스트 중에는 상기 웹 콘텐츠와 어울리는 광고와 어울리지 않는 광고가 있을 수 있다. 리스트에 어울리지 않는 광고만 존재하더라도 자신의 차례가 되면 광고를 선택해야 한다. 선택한 광고는 사용자의 패(playing card)가 된다. 광고 리스트의 광고들이 모두 선택되어 리스트에 더 이상의 광고가 남아있지 않으면 본게임이 시작된다. 게임은 턴(turn) 방식으로 사용자에게 차례대로 기회가 주어지며, 사용자는 자신의 턴이 왔을 때 자신이 가지고 있는 패, 즉, 자신이 선택한 광고들 중 하나를 상대방의 광고와 맞바꿀 수 있다. 사용자는 게임에 승리하기 위해 자신의 패 중에서 상기 콘텐츠와 어울리지 않는 광고를 상대방의 패 중 콘텐츠와 어울리는 광고와 맞바꾸게 된다. 사용자가 광고를 바꾸고 싶지 않다면 턴을 넘길 수도 있다. 사용자들이 특정 광고에만 편중되는 현상을 막기 위해 각 광고에 임의의 트레이드 제한 수를 둘 수 있다. 트레이드를 많이 하여 트레이드 제한 수를 채운 광고는 더 이상 트레이드 되지 않는다. 게임에서 총 턴 수는 모든 광고의 트레이드 제한 수의 합으로 지정될 수 있다. 게임이 종료되면, 사용자는 최종적으로 자신이 가지고 있는 광고들의 점수를 합산한 결과를 포인트로 받으며, 순위에 따라서 추가로 보너스 포인트를 받을 수 있다. 광고의 점수는 하기 수학식1에 소정 배수(예컨대 1000)를 곱한 값으로 할 수 있다.
Figure 112010001054432-pat00001
상기 수학식1은 광고 α에 대한 광고점수(Adscore)를 계산하는 수식으로서, 처음 초기화 단계에서 사용자가 광고 리스트에서 광고 α를 고른 순서(orderα)와, 게임에서 광고 α를 가지려고 했던 사용자의 수(Uα)와, 게임에서 α가 다른 광고와 트레이드되면서 버려진 횟수(abandonα)와, 반대로 α를 가져오기 위해 다른 광고를 버린 횟수(tradeα)와, α가 몇 번째의 순서(orderconsumed,α)로 더 이상 트레이드 할 수 없게 되었는지가 고려된다. 상기 수학식1에서 A는 전체 광고(122) 집합, Aconsumed는 트레이드 제한 횟수를 채운 광고의 집합, U는 전체 사용자의 집합, Uα는 게임 도중 α를 가져간 사용자들의 집합, 그리고 constraintα는 광고 α의 트레이드 제한 수를 의미한다.
상기 수학식1에 따르면, 처음 초기화 단계의 광고 리스트에서 먼저 선택된 광고일수록, 게임 중 해당 광고를 가지려고 했던 사용자가 많을수록, 더 적게 버려진 광고일수록, 더 많이 트레이드된 광고일수록, 그리고 먼저 트레이드 제한 횟수를 채운 광고일수록 주어진 콘텐츠와 더 어울리는 광고라 판단되어 더 높은 가중치가 적용된다.
도 4는 상기 광고 트레이드 게임의 게임 진행 화면의 일예를 나타낸다. 도 4를 참조하면, 게임 진행 화면은 자신의 패(440), 상대방의 패(430), 현재 턴 수(420), 및 사용자들의 점수와 순위를 나타내는 상황판(410)을 포함한다.
본 발명의 온라인 광고 게임(130)은 상기 광고 트레이드 게임에만 국한되지 않으며, 사용자가 콘텐츠를 보고 그와 어울리는 광고를 고르는 어떤 형태의 게임으로든 적용 가능함을 명시하는 바이다. 예컨대 웹 콘텐츠와 어울리는 광고를 먼저 마우스 포인트 조준 및 마우스 클릭으로 적중시키는 사용자가 승리하는 방식의 슈팅 게임일수도 있다.
게임이 종료되면 게임 결과는, 하기 표1에 나타낸 바와 같이, 테이블 형태로서 상기 게임 결과 데이터베이스(139)에 저장될 수 있다. 표1의 두 번째 행은 데이터 타입을 나타낸다. 테이블에는 각 게임의 고유ID, 점수가 높은 광고 순으로 정렬된 광고 리스트, 광고 리스트의 각 광고가 해당 게임에서 얻는 광고 점수 리스트, 및 해당 게임에 참여한 사용자들의 ID 리스트가 기록된다. 웹 콘텐츠에 고유ID를 두는 것은 추후 해당 콘텐츠에 대한 다수의 게임 결과를 모아 객관적이고 보편적인 평가 자료로서 활용하기 위함이다.
게임 ID 웹 콘텐츠 ID 광고 리스트 점수 리스트 참여 사용자 ID
String String List<String> List<Double> List<String>
다시 도 2를 참조하면, S240 단계에서 상기 광고 평가 시스템(140)은 상기 웹 콘텐츠에 상기 광고 시스템(120)이 산출한 광고(124)의 적합성을 평가하기 위해서, 웹 콘텐츠 ID를 이용하여 해당 웹 콘텐츠(122)로 진행된 게임 결과들을 상기 게임 결과 데이터베이스(139)에서 검색하고 반환한다. 각 게임 결과들은 상기 수학식1에 의해 계산된 상기 표1과 같은 광고 점수 리스트를 가진다. 하지만 각 게임에 참여한 사용자의 수 등 다양한 요인에 따라 점수 값의 범위가 상이하기에 각 게임결과를 공평하게 고려하지 못한다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 S250 단계에서 상기 광고 평가 시스템(140)은 최소-최대 정규화(min-max normalization)를 이용하여 광고 점수 리스트를 0.0에서 1.0 사이의 값으로 정규화한다. 상기 최소-최대 정규화(min-max normalization)는 하기 수학식2와 같다.
Figure 112010001054432-pat00002
상기 수학식2에서 Adscorenormalized는 정규화된 광고 점수를 나타내고, Adscorecurrent는 광고 리스트의 광고 점수를, maxAdscore는 광고 리스트의 점수들 중 최대값을, minAdscore는 광고 리스트의 점수들 중 최소값을 각각 나타낸다.
상기 정규화된, 각 게임 결과의 광고 점수 리스트는 S260 단계에서 일반화 과정을 거친다. 일반화는 주어진 웹 콘텐츠(122)에 광고 시스템(120)이 산출한 광고(124)의 광고 리스트에서 각 광고에 대해 사람들이 일반적으로 느끼는 적합도(relevance)를 구하는 과정을 말한다. 적합도는 하기 수학식3을 이용하여 계산한다.
Figure 112010001054432-pat00003
상기 수학식3에서 Adscoregeneral(αcontent_id)는 content_id의 고유 아이디를 가지는 웹 콘텐츠에 대해 진행된 게임의 집합을 나타낸다. 해당 웹 콘텐츠를 이용한 게임의 횟수가 많을수록, 또 해당 게임에 참여한 사용자수가 많을수록, 상기 수학식3에 의해 계산된 광고의 적합도는 더욱 객관적인 값을 갖는다.
상기 일반화 과정이 완료되면, 상기 광고 시스템(120)에 대한 성능 평가가 가능한데, S270 단계에서 상기 광고 평가 시스템(140)은 상기 광고 시스템(120)에 대한 성능 평가를 수행한다. 이는 광고 시스템()이 산출한 광고의 순위 혹은 순서가 존재할 때 가능하며, 상기 다수의 사용자들의 게임 결과에 의해 일반화된 객관적인 광고 점수를 기반으로 오름차순 정렬한 광고 리스트의 순위 간 유사도를 구함으로써 가능해진다. 순위 변수간의 유사도를 구하기 위해 스피어만의 순위 상관 계수를 구한다. 이는 광고 시스템이 산출한 광고 리스트의 순위와 다수의 사용자에 의해 산출된 정답 광고 리스트 사이에 양의 상관관계가 강할수록 평가하고자 하는 광고 시스템이 정답과 가깝다는 뜻으로 성능이 좋다는 것을 의미하고, 음의 상관관계가 강할수록 광고 시스템이 정답과 멀다는 뜻으로 성능이 나쁜 것을 의미한다. 하기 수학식4는 해당 실시예에서 스피어만의 순위계수를 이용하여 시스템의 성능을 평가하는 수식을 나타낸다. 시스템의 성능은 0.0에서 100.0의 값을 가진다.
Figure 112010001054432-pat00004
상기 수학식4에서 Lsys는 광고 시스템에 의해 산출된 광고 리스트에서 각 광고의 순위를 나타내고, Lcorrect는 정답 광고 리스트에서 각 광고의 순위를, sysi는 광고 시스템에 의해 산출된 광고 리스트에서의 광고 i의 순위를, correcti는 광고i의 정답 리스트에서의 순위를, n은 광고 리스트의 개수를 각각 나타낸다.
성능 평가가 완료되면, S280 단계에서 상기 광고 평가 시스템(140)은 성능 평가 결과를 상기 광고 시스템(120)으로 피드백한다. 피드백 시 평가의 결과, 정답 광고 리스트, 및 점수 리스트가 표로 정리되어 전송된다.
피드백은 광고 시스템(120)뿐만 아니라 게임에 참여한 사용자에게도 보내진다. 표2는 사용자 프로파일(112)의 항목을 나타낸다. 항목 중 광고 센스는 사용자가 게임에서 선택한 광고의 순위와 해당 광고의 정답리스트에서의 순위 간의 유사도를 상기 수학식4를 이용해 계산하며, 각 게임에서 얻어진 유사도 값을 상기 수학식2와 수학식3의 정규화, 일반화를 거쳐 최종 광고 센스를 산출한다. 이는 사용자 값이 얼마나 일반 대중들과의 정답과 유사하게 광고를 고르는지를 나타내는 척도이다.
사용자 ID String
총 게임 횟수 Integer
누적 점수 Double
레벨 String
광고 센스 Double
참여 게임 ID List<String>
이상에서는 본 발명에서 특정의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 또한 설명하였다. 그러나, 본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 첨부하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능할 것이다.
110: 사용자 112: 사용자 프로파일
120: 광고 시스템 122: 웹 콘텐츠
124: 광고 130: 온라인 광고 게임
131: 입력데이터 수신모듈 133: 게임 제작 모듈
135: 사용자 연결 모듈 137: 광고 점수 계산 모듈
139: 게임 결과 데이터베이스 140: 광고 평가 시스템
142: 정규화 모듈 144: 성능 평가 모듈
146: 피드백 모듈 410: 상황판
420: 현재 턴 수 430: 상대방 패
440: 사용자 패

Claims (10)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 광고 시스템이 온라인 광고 게임으로 웹 콘텐츠와 광고를 입력하는 광고 입력 단계;
    온라인 광고 게임이 상기 입력된 웹 콘텐츠와 광고를 기반으로 하여 적어도 기설정된 기준인원의 사용자가 참여하는 온라인 게임을 진행하고 게임 결과를 게임 결과 데이터베이스에 저장하는 게임 진행 단계;
    광고 평가 시스템이 웹 콘텐츠 ID를 이용하여 해당 웹 콘텐츠로 진행된 게임 결과들을 상기 게임 결과 데이터베이스에서 검색하고 반환하는 검색 반환 단계;
    상기 광고 평가 시스템이 상기 반환된 게임 결과에 포함된 광고 점수 리스트에 대해 정규화를 수행하는 정규화 단계;
    상기 광고 평가 시스템이 정규화된 게임 결과에 대해 일반화를 적용하여 적합도를 산출하는 일반화 단계;
    상기 광고 평가 시스템이 상기 산출되는 적합도를 기반으로 해당 웹 콘텐츠에 상기 광고 시스템이 산출한 광고의 적합성을 평가하여 상기 광고 시스템의 성능을 평가하는 성능 평가 단계; 및
    상기 성능 평가 결과를 시스템 및 사용자에게 피드백하는 피드백 단계를 포함하며, 상기 정규화 단계는
    하기 수학식의 최소-최대 정규화(min-max normalization)가 적용되어 수행되는 것을 특징으로 하는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법.
    Figure 112012060116652-pat00012

    상기 수학식에서 Adscorenormalized는 정규화된 광고 점수를 나타내고, Adscorecurrent는 광고 리스트의 광고 점수를, maxAdscore는 광고 리스트의 점수들 중 최대값을, minAdscore는 광고 리스트의 점수들 중 최소값을 각각 나타냄.
  7. 제6항에 있어서, 상기 게임 진행 단계는
    상기 온라인 광고 게임이 상기 수신된 웹 콘텐츠와 광고에 대해 전처리를 수행하는 단계;
    상기 전처리된 웹 콘텐츠와 광고를 게임 템플릿에 적용하는 단계;
    게임이 만들어지면, 사용자 대기 풀을 생성하여 적어도 기설정된 기준인원의 사용자가 참여할 때까지 대기한 후, 적어도 기설정된 기준인원의 사용자가 참여하면 게임설정을 초기화한 후 게임을 시작하는 단계;
    게임이 종료되면, 게임 결과를 반영하여 광고 점수를 계산하고, 상기 계산된 광고 점수를 기반으로 사용자들에게 포인트를 지급하는 단계; 및
    게임 결과를 향후 상기 광고 시스템의 성능 평가를 위해 게임 결과 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법.
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서, 상기 일반화 단계는
    하기 수학식을 이용하여 계산하는 적합도(relevance)를 구하는 과정인 것을 특징으로 하는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법.
    Figure 112010001054432-pat00006

    상기 수학식에서 Adscoregeneral(αcontent_id)는 content_id의 고유 아이디를 가지는 웹 콘텐츠에 대해 진행된 게임의 집합을 나타냄.
  10. 제6항에 있어서, 상기 성능 평가 단계는
    일반화된 객관적인 광고 점수를 기반으로 하기 수학식의 스피어만의 순위 상관 계수를 이용하여 오름차순 정렬한 광고 리스트의 순위 간 유사도를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 온라인 광고 게임을 이용한 광고 시스템의 평가 방법.
    Figure 112010001054432-pat00007

    상기 수학식에서 Lsys는 광고 시스템에 의해 산출된 광고 리스트에서 각 광고의 순위를 나타내고, Lcorrect는 정답 광고 리스트에서 각 광고의 순위를, sysi는 광고 시스템에 의해 산출된 광고 리스트에서의 광고 i의 순위를, correcti는 광고i의 정답 리스트에서의 순위를, n은 광고 리스트의 개수를 각각 나타냄.
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