KR101240122B1 - 애드보케이트 추천을 이용한 소셜 네트워크 마케팅 방법 및 장치 - Google Patents

애드보케이트 추천을 이용한 소셜 네트워크 마케팅 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

서비스 제공자는 소비자, 행동, 브랜드, 소비성 상품, 광고주, 및 애드보케이트의 특징을 이용하여 소비성 상품, 소비자, 및 애드보케이트 사이에서 3자간 매치를 결정함으로써 쌍방향 네트워크 상에서 상품, 브랜드, 또는 서비스의 소비를 용이하게 한다. 매칭 방법은 개인화 애드보케이트의 추정된 콘텍스트 가치를 극대화함으로써 하나 이상의 애드보케이트를 결정한다. 또한, 서비스 제공자는 각 매치에서 개인화 애드보커시의 가치를 획득하고, 그 가치를 각종 마케팅 인센티브 형태로 분배한다.

Description

애드보케이트 추천을 이용한 소셜 네트워크 마케팅 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SOCIAL NETWORK MARKETING WITH ADVOCATE REFERRAL}
본 발명은 일반적으로 브랜디드 소비재에 맞게 개인화된 애드보커시(advocacy)를 이용한 온라인 마케팅 시스템에 관한 것이다.
인터넷은 저가에 폭넓은 선택을 제공하는 상품 및 서비스 시장이 되었다. 이러한 장점에도 불구하고, 일부 소비자들은 직접 매매하는 개인적인 경험을 선호하고 소위 "오프라인(brick and mortar)" 상점에 충성을 지속하고 있다. 판매자, 서비스 제공자, 및 광고주는 인터넷을 통해 상품을 마케팅하는 개선된 수단을 강구하고 있다.
연구에 의하면 일부 소비자들은 시판 상품, 브랜드, 또는 서비스에 정통한 사람들에 액세스함으로써 제공되는 마케팅 노력 성과를 선호하고, 또한 그러한 마케팅 노력 성과에 더 영향받을 가능성이 있는 것으로 나타났다. 오프라인 상점에서, 소비자들은 개별화 서비스, 믿을만한 지식, 우수한 지원, 및 우량품에의 액세스를 용이하게 제공하는 판매자들을 선호한다. 일부 소비자들은 개인적 상호작용의 사회적 경험을 선호한다. 또한, 소비자들은 자신들의 사회적 동료의 소비 선호도에 크게 영향받는다.
아마도 가장 강력한 종류의 광고는 소위 "구전(word-of-mouth)" 광고이다. 전형적인 구전 광고에 있어서, 잠재적인 소비자는 사회적으로 그 소비자와 연계된 제품 애드보케이트(advocate)에 영향을 받는다. 애드보커시는 제품 공급자 또는 광고주에게 가치있는 서비스이다. 현재, 이러한 애드보커시의 가치를 평가하는 간단한 방식도 없으며, 또한 제품 애드보커시를 지원하고, 소비자-애드보케이트-브랜드 매칭 서비스를 제공하며, 애드보커시 인센티브를 제공하는 기반 설비도 없다. 또한, 현재, 소비재 광고주 또는 공급자가 소비자와 소비 애드보케이트 간의 통신을 용이하게 해주는 네트워크 사업자를 보상해 주는 수단도 존재하지 않는다.
서비스 제공자는 소비자, 소비 행동, 브랜드, 소비재, 광고주, 및 애드보케이트를 특성화하여 소비성 상품, 소비자, 및 애드보케이트 사이의 3자간 매치를 결정함으로써 쌍방향 네트워크 상에서 상품, 브랜드, 또는 서비스의 소비를 용이하게 한다. 매칭 방법은 그러한 매치의 세 당사자들 중 둘, 즉, 소비자 및 소비성 상품을 입력하고, 개인화 애드보커시의 추정된 콘텍스트 가치(contextual value)를 극대화함으로써 하나 이상의 애드보케이트를 결정한다. 또한, 상기 서비스 제공자는 각 매치에서 개인화 애드보커시의 가치를 획득하고, 그 가치를 다양한 마케팅 인센티브 형태로 분배한다.
도 1은 예시적인 백본 장치의 블록도이다.
도 2는 전형적인 소비자-애드보케이트 퍼널을 도시한다.
도 3은 3자간 매치를 도시한다.
도 4는 예시적인 매칭 가치 추정기를 도시한다.
도 5는 매칭 방법의 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 6은 예시적인 가치 평가 유닛을 도시한다.
도 7은 예시적인 컴퓨터 서버 시스템의 블록도이다.
도 8은 적응적 가치 추정기의 다른 실시예의 전반부이다.
도 9는 다른 실시예의 후반부이다.
본 발명은 구전 광고를 계산적으로 획득, 지원, 금전화하고, 개인화 애드보케이트를 활용하여 인증된(authentic) 마케팅 메시지들을 장래의 소비자들(prospective consumers)에게 전달하는 방식을 스폰서들에게 제공하는데 사용 가능하다. 특히, 본 발명은 쌍방향 네트워크 상에서 개인화 마케팅 캠페인에서 제품 애드보케이트들을 관리하고 배치하는 시스템에 초점을 둔다.
네트워크 사용자들은 전형적으로 다수의 애플리케이션 프로그램들을 이용하여 전화기, 텍스트 메신저, 셀폰, 스마트폰, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant), 네트워크된 음악/비디오 플레이어, 개인용 컴퓨터, 또는 공중 단말기와 같은 물리적 장치를 조작하여 인터넷 상에서 마케팅 정보를 액세스함으로써 네트워크 콘텐트를 소비한다. 인터넷 소비자는 전형적으로 온라인을 통하여 입수가능한 과다한 정보를 액세스할 수 있다. 디지털 정보 소비자는 네트워크를 통해 텍스트, 아이콘, 음성, 아바타, 음성 녹화, 화상, 애니메이션, 비디오, 쌍방향 위젯, 및 다른 시청각 정보를 포함하는 미디어 객체들의 다양한 형태로 전달되는 정보를 인지한다. 미디어 객체의 소스 코드 또는 웹 페이지는 메타데이터 및 스크립트 언어의 하나 이상의 예를 포함할 수 있다. ECMAScrip는 스위스 제네바의 ECMA 인터내셔널에서 표준화한 ECMA-262 규격의 스크립트 프로그래밍 언어이다. JavaScript 및 Jscript는 EMCAScript 표준의 가장 흔한 구현예이다. "JavaScript"는 캐나다 산타클라라 소재의 선 마이크로시스템즈 인코퍼레이티드(Sun Microsystems, Inc.)의 등록 상표이며; 그 기술은 캐나다 마운틴뷰 소재의 모질라 파운데이션(Mozilla Foundation)의 허가를 받아 더 개발되고 구현되었다. "JScript"는 워싱턴 레드먼드 소재의 마이크로소프트 코퍼레이션의 ECMAScript 구현예이다. JavaScript 및 Jscript는 종종 클라이언트측 쌍방향 웹 애플리케이션에 사용된다.
소비자가 웹 페이지를 액세스할 경우, 스크립트 함수는 그 웹 페이지의 문서 객체 모델(DOM)과 상호작용하여 하나 이상의 작업을 수행할 수 있다. 스크립트는 또한 페이지를 로드한 후에 원격 서버에게 서비스 요청을 하는데 사용될 수 있다. 이러한 요청으로 새로운 정보 또는 데이터를 획득할 뿐만 아니라, 추가의 애플리케이션, 예컨대, 미디어 객체 플레이어, 콘텐트 뷰어, 애플리케이션 플러그-인, 또는 소프트웨어 코드를 로드하거나 시작(launch)할 수 있다. 스크립트 코드는 기본 페이지의 DOM과 합쳐져서 하나 이상의 추가의 미디어 객체들이 디스플레이되거나 또는 그렇지 않고 그 페이지 상에서 렌더링되게 한다. 대안으로, 스크립트 코드는 하나 이상의 추가의 페이지들 또는 추가의 미디어 객체(들)의 다른 렌더링을 개시할 수 있다. 스크립트 코드가 HTML 문서에 삽입된 후에 클라이언트 애플리케이션에 의해 액세스될 경우, 클라이언트 애플리케이션은 스크립트를 검색하여 실행할 수 있다. 스크립트는, 선택사양으로 삽입된 코드 내에 할당된 파라미터 값들을 이용하여, 하나 이상의 원격 서버에 서비스 요청을 개시하여 페이지의 기본 콘텐트를 강화하는 하나 이상의 미디어 객체들을 검색 및 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 스크립트는 실행될 때 로컬 저장된 사용자 선호도 또는 "쿠키"라는 브라우저를 사용하는 것과 관련하여 저장된 속성들을 액세스하고, 동적으로 생성된 서비스 요청에 하나 이상의 사용자 속성들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 본 발명은 바람직하게 소비자의 사회 친구들에 의해 제공된 마케팅 정보에의 소비자 액세스를 강화시킨 백본 마케팅 시스템이다. 다음의 실시예들 및 이들의 양태들은 그 범주를 제한하지 않고 전형적이고 예시적인 것으로 의도된 시스템들, 장치들 및 방법들에 관련하여 설명되고 예시된다.
다음 설명은 본 발명의 다양한 양태들의 완벽한 이해를 제공하기 위하여 많은 상세 내용을 기술한다. 그러나, 본 기술 분야에서 숙련된 자들에게는 본 발명이 이와 같은 특정한 상세 내용 없이도 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 다른 경우에, 알고리즘 동작의 데이터 및 기호적 표현을 처리하는 알고리즘은 본 기술 분야에서 숙련된 자들에 의해 사용되는 것으로서 이들 작업의 실체를 본 기술 분야에서 숙련된 다른 자들에게 가장 효과적으로 전달하는 수단이다. 본 명세서에서 사용된 알고리즘은 원하는 결과에 이르게 하는 일련의 동작으로서, 이 동작은 물리적 수량에 관한 물리적 조작을 필요로 한다. 통상적으로, 반드시는 아니지만, 이러한 물리적 수량은 저장, 전달, 조합, 비교, 그렇지 않고 조작할 이진수를 나타내는 일련의 전기 신호 형태를 취한다.
본 발명은 또한 본 명세서에서 동작을 수행하는 장치에 관한 것이다. 이 장치는 특별히 요구되는 목적 용도로 구성될 수 있거나, 또는 이 장치는 요구되는 결과를 성취하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되는 하나 이상의 범용 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 어떤 적절한 컴퓨터 판독가능한 스토리지 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 저장 매체는 범용 컴퓨터와 같은 기계에 의해 사용가능한 형태로 정보를 저장하거나 전송하는 어떤 메커니즘도 포함한다.
본 명세서에서 제시된 알고리즘 및 디스플레이는 본질적으로 어떤 특정한 컴퓨터 또는 다른 장치와 관련되지 않는다. 본 명세서에서의 가르침에 따라서 각종 범용 시스템들이 사용될 수 있으며, 이것은 더 특수화된 장치를 구성하여 알고리즘 동작을 수행하기에 적절한 것으로 판명될 수 있다. 이러한 각종 시스템에 필요한 구조는 아래의 설명에서 나타날 수 있다. 또한, 본 발명은 어떤 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명되지 않는다. 본 기술 분야에서 숙련된 자들은 본 명세서에서 설명된 본 발명의 가르침을 구현하기 위해 각종 프로그래밍 언어들이 사용될 수 있음을 인식할 것이다.
본 명세서에서는 첫 번째 사람매치(PeopleMatch) 백본 시스템의 블록도를 설명함으로써 프레임워크를 설정하며, 이 시스템은 소비자, 브랜디드 소비재, 및 애드보케이트 사이에서 최적의 매치를 식별하도록 동작한다. 두 번째, 사용되는 매칭 알고리즘의 예들이 설명된다. 각 매치에서, 다양한 장래의 애드보케이트들이 고려되고 이들의 마케팅 가치가 콘텍스트 의존(context dependent) 방식으로 추정되어 최적의 매치를 결정한다. 다양한 예시적인 마케팅 및 매칭 콘텍스트들이 설명된다. 세 번째, 마케팅 캠페인에서 하나 이상의 최적 잠재고객들(prospects)의 집합이 사용되며, 여기서 애드보커시의 실제 가치가 결정되고 분배된다. 분배되는 가치의 일부는 다양한 마케팅 인센티브를 제공하게 하여 사람매치 마케팅 시스템을 확장시킨다. 네 번째, 대안의 실시예는 기본적인 속성들에 기초하여 적응적 마케팅 알고리즘을 증명한다.
A. 시스템 백본 장치
도 1은 예시적인 백본 시스템의 블록도이다. 다양한 프로파일링 기능들은 사용자 프로파일러(101), 애드보케이트 프로파일러(102), 행동 프로파일러(103), 광고주/발행자 프로파일러(104), 및 소비성 브랜드, 제품, 또는 서비스(BPS) 프로파일러(105)를 포함하는 구성 요소들(101 내지 105)에 의해 수행된다. 다양한 프로파일러들은 네크워크(130)를 통한 서비스 요청을 통해 직접 액세스될 수 있거나, 또는 프로파일러 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(100)를 통해 간접적으로 액세스 될 수 있다. 프로파일러 API(100)는 프로파일러들(101 내지 105) 중 어떤 프로파일의 기능을 변경하거나 액세스하는데 사용될 수 있다. 본 시스템은 매칭 서비스를 위해 네트워크 서버를 제공하는데 사용 가능하다. 다양한 매칭 기능들은 BPS 서버(121), 잠재고객 서버(122), 애드보케이트 서버(123), 소비자 서버(124), 및 인플루언서 서버(125)를 포함하는 호스트 서버들(121 내지 125)에 의해 수행된다. 서버 API(120)는 제3자 서버들(121 내지 125) 중 어떤 서버의 기능을 액세스하거나 변경하는데 사용될 수 있다.
A1. 사용자 프로파일링
본 시스템에서, 일반 소비자를 브랜드, 제품, 서비스, 또는 다른 소비재의 잠재적인 고객으로 간주하는 것이 편리하지만, 아래에서 더 설명되는 바와 같이, 사용자는 또한 아래에서 더 설명되는 바와 같이 애드보케이트 또는 전문가로서도 자격을 가질 수 있다. 비록 시스템이 익명으로 사용될 수 있을지라도, 바람직한 실시예에서 사용자는 사회적 상호작용 및 소비 습관과 관련된 하나 이상의 속성들을 포함하는 명시적으로 규정되거나 암묵적으로 유도된 다양한 속성들의 프로파일을 갖는다. 일 실시예에서, 사용자는 명시적 사용자 프로파일을 등록하고 선택사양으로 등록시 그 프로파일을 완성한다. 또 다른 실시예에서, 사용자 프로파일들은 외부의 서비스 제공자로부터 획득된다. 대안의 또는 또 다른 실시예에서, 사용자 속성들은 백본 서비스 요청시에, 예컨대, 전술한 사용자 쿠키를 전달함으로써 공급된다. 대안의 또는 추가의 실시예에서, 사용자 속성들은 온라인 활동을 통해 습득된다. 네트워크 사용시에 습득된 사용자 속성들은 사용자 프로파일러(101)에서 더 추적되고, 사용자 프로파일러의 데이터베이스(106)에 저장되며, 또한 일 실시예에서, 아래에서 더 설명되는 같이 적응적으로 변경된다.
데이터베이스(106) 내에 있는 사용자 프로파일은 사용자 속성 및 사용자의 사회적 선호도와 관련된 하나 이상의 등급, 예컨대, 사용자 인구 통계학적 그룹, 사회적 관계, 및 각종 속성과 연관된 상대적 등급을 포함한다. 일 실시예에서, 속성 등급은 부정적인 것에서 긍정적인 것까지 등급이 매겨지며, 여기서 긍정적인 것은 등급 보유자가 그 속성과 완전히 일치하는 것을 말하며, 부정적인 것은 등급 보유자가 그 속성과 완전히 일치하지 않는 것을 말한다. 예시를 위해, 예시적인 속성은 "남성 구매 습관"일 수 있다. 그 속성과 연관된 패턴과 완전히 일치하는 사용자는 긍정적인 것의 연관된 등급을 가질 것이며, 반면에 반대 패턴("여성 구매 습관")과 완전히 일치하는 사용자는 부정적인 것의 "남성 구매 습관" 등급을 가질 것이다. 남성과 여성 구매 습관을 혼합한 것을 디스플레이한 사용자들은 부정적인 것과 긍정적인 것 사이의 어디엔가로 등급이 매겨질 것이다.
사용자 프로파일은 또한 브랜드, 제품, 또는 서비스(brand, product or service)(BPS)에 소비 관심을 둔 등급이 매겨진 하나 이상의 속성들, BPS와의 기존 관계(들)에 관하여 등급이 매겨진 속성들 및 BPS에 관하여 등급이 매겨진 지식을 포함할 수 있다. 사용자 프로파일은 또한 사용자와 통신하기 위한 하나 이상의 수단, 및 둘 이상의 수단과 통신하기 위한 수단의 상대적 우선순위를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 프로파일은 사회적, 시간적, 공간적 및 의미론적 등급들을 분할한다. 일 실시예에서, 사용자 프로파일은 하나 이상의 개인화 사용자 소비 등급을 포함한다. 바람직한 실시예에서, 각 사용자에는 데이터베이스(106) 내의 각종 사용자 속성들에의 액세스와 연관된 고유 식별자가 할당된다.
A2. 그룹 프로파일링
또 다른 실시예에서, 하나 이상의 공통 속성들을 갖는 하나 이상의 사용자 그룹들이 형성될 수 있다. 사용자 속성들은 사용자 그룹들의 식별(identification) 및, 그러한 각 그룹마다, 그 그룹과의 사용자의 일치(alignment)에 관한 등급을 포함할 수 있다. 예를 들어, 두 사용자 그룹들은 "남성" 및 "여성"일 수 있다. 또한, 둘 이상의 사용자 그룹들은 계층적으로 개인적 관계에서 국부적 그룹 관계로 나아가 전역 관계로 진행하여 구성될 수 있다. 예시를 위해, 사용자는 지리적으로 시 그룹, 군 그룹, 주 그룹, 국가 그룹, 대륙 그룹, 및 사용자의 전 그룹을 포함하는 각종 그룹으로 분류될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 하나 이상의 지리적 그룹들에 대하여 연관된 등급을 갖는다. 등급들은 개인적 등급, 국부적 등급, 또는 전역 등급으로서 더 특성화될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 미국 캘리포니아 주의 오클랜드 시민일 수 있다. 사용자 등급은 미국 시민인 사용자의 전역 관점으로 분해되고, 캘리포니아 주의 사람인 사용자의 더 국부적인 관점으로 변경되고, 오클랜드 시민인 사용자의 국부적 관점에 더 영향받고, 그리고 사용자의 개인적 일치에 의해 정제될 수 있다. 일 실시예에서, 각종 콘텍스트에서 각 그룹의 평균 통계 응답(averaged statistical response)은 도표로 작성되어 사용자 데이터베이스(106)에 등급으로 저장되며, 또한 그룹과 연관된 하나 이상의 등급은 아래에서 더 설명되는 바와 같이 적응적으로 결정된다. 예를 들어, "남성 그룹"에서 사용자 그룹의 소비 습관을 통계적으로 분석하여 평균적인 그룹 소비 습관을 결정할 수 있다.
A3. 애드보케이트 프로파일링
본 시스템에서, 애드보케이트들은 사전에 자격을 갖추고 있고 모니터되는 사용자들의 부분 집합이다. 본 명세서에서 사용되는 애드보케이트들은 둘 이상의 카테고리로 더 분류될 수 있다. 애드보케이트 카테고리는 비금전적 인센티브(non-monetary incentive) 애드보케이트 및 금전적 인센티브(menetoary incentive) 전문가를 포함한다. 또한, 일부 애드보케이트들은 전문가로서도 더 자격을 갖는다. 전술한 바와 같이, 사용자는 선택사양으로 참가를 선택할 수 있으며 마케팅 시스템에 의해 BPS의 애드보케이트로서도 자격을 더 가질 수 있다. 일 실시예에서, 일반적인 BPS 애드보케이트들은 자신들의 애드보커시의 가치와 관련된 비금전적 인센티브로 동기를 부여받는다. 또 다른 실시예에서, 사용자는 선택사양으로 참가를 선택할 수 있으며 BPS의 전문가 애드보케이트로서도 자격을 더 가질 수 있다. 일 실시예에서, 전문가 BPS 애드보케이트들은 자신들의 애드보커시의 가치와 관련된 금전적 인센티브로 동기를 더 부여받는다. 바람직한 실시예에서, 애드보케이트는 사회적 상호작용 및 애드보커시 능력과 관련된 하나 이상의 속성을 포함하는 명시적으로 규정되거나 암묵적으로 유도된 다양한 속성들의 프로파일을 갖는다. 네트워크 또는 시스템 사용시에 습득한 애드보케이트의 속성들은 애드보케이트 프로파일러(102)에서 더 추적되고, 애드보케이트 프로파일들의 데이터베이스(107)에 저장되며, 또한 일 실시예에서, 후술하는 바와 같이 적응적으로 변경된다. 바람직한 실시예에서, 각 애드보케이트에는 데이터베이스(107) 내에 있는 애드보케이트 속성들을 액세스하는데 사용되는 고유 식별자가 할당된다.
또 다른 실시예에서, 소비자 행동, 외부 제품 공급자, 광고주 및/또는 다른 마케팅 담당자로부터의 피드백 또한 애드보케이트 프로파일들을 변경하기 위해 적응적으로 사용된다. 애드보케이트 프로파일은 또한 하나 이상의 개인적 속성들, 예컨대, 애드보케이트 인구 통계학, 애드보케이트 사회적 관계, 애드보케이트의 사용자 그룹들의 집합, 및 상이한 인구 통계학 그룹들과 연관된 상대적 일치 및 대중성 등급을 포함할 수 있다. 애드보케이트 프로파일은 또한 기존 관계 또는 브랜드, 제품, 또는 서비스(BPS)와의 관계에 관하여 하나 이상의 등급이 매겨진 속성들, 및 BPS에 관한 지식과 관련된 하나 이상의 등급이 매겨진 속성들 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 애드보케이트 데이터베이스(107)는 애드보케이트와 통신하기 위한 하나 이상의 속성 표시 수단 및/또는 하나 이상의 통신 유효성 상태 표시기를 포함한다.
일 실시예에서, 애드보케이트 프로파일은 하나 이상 형태의 애드보케이트 마케팅 점수를 포함한다. 또 다른 실시예에서, 애드보케이트들은 다수의 애드보케이트 분류 유형들로 세분화된다. 예를 들어, 제품을 구입하는 사용자는 제품-소비자 애드보케이트로서 자격을 가질 수 있으며, 반면에 더 높은 제품 공급자의 기준을 충족시키는 사용자는 브랜드 애드보케이트로서 자격을 가질 수 있다. 애드보케이트 분류 유형들의 집합은 또한 하나 이상의 전문가 카테고리들을 포함할 수 있다. 전문가들은 지급(paid) 전문가, 인센티브 전문가, 또는 자기주도적(self-motivated) 전문가로서 자격을 더 가질 수 있다. 지급 전문가는, 예를 들어, 제조 업체의 대표자일 수 있다. 인센티브 전문가는 아래에서 더 설명되는 바와 같이 소정의 비금전적 인센티브 실현을 위해 작용하도록 동기 부여된다. 자기주도적 전문가는 유형(tangible)의 인센티브는 받지 않지만, 애드보커시 등급 향상과 같은 무형(intangible)의 인센티브를 받을 수 있다. 각각의 애드보케이트 유형은 그 자신의 자격 기준과 애드보케이트 프로파일러(102)에 의해 적용된 애드보케이트 등급을 갱신하는 수단을 가질 수 있다.
A3. 브랜드 프로파일링
소비성 상품 데이터베이스(110)는 BPS 프로파일러(105)에 의해 결정되고 갱신된다. 소비성 상품은 전형적으로 제품, 브랜드, 또는 서비스이지만, 제조자의 웹사이트와 같은 추가의 마케팅 자료에 대한 참조를 포함하여 판매될 수 있는 무엇이든 될 수 있다. 본 시스템은 소비성 BPS의 하나 이상의 속성들, 예컨대, BPS의 전형적인 구매 사이클, BPS의 경쟁 상품, 평균 BPS 소비자의 인구 통계학, BPS 마케팅 목표 등을 특성화하고 저장한다.
A4. 행동 프로파일링
가상 제품의 예시적인 구매 사이클이 도 2에 퍼널로 도시된다. 이 제품의 적절한 구매 사이클은 전형적으로 일반적인 것에서 특정한 것으로 진행하는 다양한 식별 단계들을 포함할 수 있다. 이 예에서, 첫 번째 질의에서 판매까지 단계 개수가 네 개로 예시되지만, 이는 단지 예시 목적이며 제한하려는 것은 아니다. 특정 소비성 상품에 대한 식별 단계의 실제 개수는 더 적거나 더 클 수 있다. 또한, 하나 이상의 식별 단계들은 더 세분화되거나 또는 다른 식별 단계와 결합될 수 있다. 이 예에서, 소비자는 일반화된 시장 조사(200)에서 이용가능한 제품에 대한 정보를 획득하여, 소수의 경쟁 상품(201)에 대한 마케팅 자료를 획득하는 것으로 축소하고, 하나 이상의 특정 브랜디드 제품(202)에 초점을 두어 비교 쇼핑하고, 제품 판매(203)에서 구입한다. 소비자는 제품 애드보케이트(204)가 되고, 최종적으로, 제품 전문가(205)가 되도록 더 선택할 수 있다. 전술한 바와 같이, 애드보케이트 및/또는 전문가 카테고리는 더 세분화되고 특성화될 수 있다. 예를 들어, 구입한 제품을 선호하는 소비자는 "제품-사용 애드보케이트"로서 자격을 가질 수 있으며, 반면에 경쟁 제품에 관한 지식 또한 표시하는 소비자는 "제품-비교 애드보케이트"로서 자격을 가질 수 있다.
행동 프로파일러는 소비자 관심, 소비 가능성, 및 구매의 경우, 구매 타임라인(timeline)에서 위치를 액세스하도록 잠재적인 소비와 관련된 {누가, 무엇을, 어디서, 어떻게, 언제}의 집합 중 알려진 회원들을 결합한 것으로 간주될 수 있다. 전형적인 평가에서, 알려진 사용자는 소비할 잠재고객으로서, 소비를 옹호할 사회적으로 관련된 사람들에 영향을 받는다. 제품, 브랜드, 또는 서비스는 소비자가 장래에 소비하는 것일 뿐만 아니라, BPS에 관한 마케팅 메시지들이다. 최적의 애드보케이트, 마케팅 메시지, 또는 제품은 부분적으로 사용자의 물리적 위치 또는 요구 측면뿐만 아니라, 현재 웹 페이지, 도메인, 네트워크, 또는 서비스 제공자와 같은 네트워크 배치 측면에서 소비자가 존재하는 위치에 좌우되며, 디스플레이 장치, 통신 장치 등과 같은 특정한 장치를 포함한다. 행동 프로파일러(103)는 구매가 어떻게 이루어지는지는 물론, 소비자에 접근하는 최적의 방법을 추정한다. 행동 프로파일러(103)는 또한 브라우징 요구를 분석하여 추정된 사용자-변경 제품 구매 사이클에서 구매가 언제 이루어지는지를 추정한다. 행동 프로파일러(103)에서 사용자의 각종 브라우징 및 다른 온라인 활동들을 모니터하고 행동 데이터베이스(108)를 적응적으로 변경함으로써, 특히 소비자가 중요한 구매에 가까워지고 있을 때 소비자의 장래 소비 습관이 추측될 수 있다. 행동 프로파일러(103)의 결과는 데이터베이스(108)에 저장된다.
전형적인 퍼널링 동작의 각 단계에서, 소비자 질의의 폭이 줄어들고, 소비자는 더 일반적인 것에서 더 특정한 것으로 초점을 이동시키며, 소수의 소비자들은 사이클 내에서 더 작은 흐름으로 축소시키는 진행 자격을 갖는다. 자동차와 같은 장기 자산의 전형적인 구매 사이클은 자동 캔 오프너와 같은 단기 편의성의 구매 사이클과는 매우 상이하다는 것을 주목하자. 일 실시예에서, 행동 프로파일러는 BPS들을 카테고리별로 분류함으로써 이러한 상이점을 고려하고, 각 카테고리에서 구매 사이클의 여러 단계들 및 마케팅 콘텍스트를 특성화한다.
A5. 제품, 브랜드, 또는 서비스 특정 프로파일링
BPS 프로파일러(105)는 일반적이면서 특정한 각 BPS 유형마다 상이한 구매 단계들의 특성을 입력하거나 습득하고, BPS 식별자로 인덱싱된 여러 구매 사이클들의 특성을 데이터베이스(110)에 저장한다. 일 실시예에서, 유사한 제품들은 "자동차 보험"이라는 예시적인 카테고리와 같은 카테고리별로 서로 그룹화된다. 대안으로, 각종 제품 또는 카테고리에 대한 제품 구매 사이클의 특성은 제3자로부터 획득된다. 또한, 개별 소비자는 데이터베이스(106)에 저장되고 전형적인 구매 사이클과는 다른 개별화 구매 습관을 가질 수 있다. 소비자 행동은 다양한 소비 단계 패턴들과 비교하여 모니터되고 평가되어 행동 프로파일러(103)에서 구매 사이클 내의 위치를 예측한다. 일 실시예에서, 행동 프로파일러(103)는 BPS 프로파일러(105) 및 사용자 프로파일러(101)의 출력을 이용하여 구매 타임프레임 추정 가치를 추가로 변경하여 (106)에 저장된 소비자의 개인적인 구매 습관, (110)에 저장된 BPS의 전형적인 구매 사이클, 및 (108)에 저장된 검출된 소비자 행동을 결합함으로써 소비자의 구매 의도 및 타임프레임의 예측을 정제한다.
A6. 광고주 및 발행자 프로파일링
광고주 또는 마케팅 담당자는 궁극적으로 구매로 향하는 소비자들을 식별하고, 소비자를 광고한 제품으로 향하게 하려고 노력한다. 그러나, 광고주의 중간 마케팅 목표가 크게 변할 수 있으며, 다른 마케팅 자료 및 방법을 갖는 여러 광고주들은 다른 목표를 실현하면 다른 요금을 지급하기를 원한다. 광고주 및 광고 캠페인의 하나 이상의 속성들은 광고 프로파일러(104)에서 결정되고 데이터베이스(109)에 저장된다. 일 실시예에서, 각 마케팅 목표의 달성 척도 또한 데이터베이스(109)에 저장된다. 일 실시예에서, 마케팅 메시지들도 또한 데이터베이스(109)에 저장된다. 대안으로, 각 마케팅 목표의 달성 척도는 계정 관리자(127)에서 결정 또는 유지되거나 또는 광고주, 공급자, 또는 외부 회계 서비스 제공자로부터 획득되어 데이터베이스(126)에 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 광고주 프로파일러(104)는 또한 광고주 프로파일 데이터베이스(109)에 저장될 광고주들의 하나 이상의 상대적 우선순위를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 광고주 프로파일은 또한 금전적 환산(monetization) 목표, 콘텐트 의무, 네트워크 트래픽 상태 또는 동향, 및 원하는 사용자 경험과 같은 현재의 네트워크 상태의 하나 이상의 등급을 포함한다.
발행자 속성은 또한 적절한 소비자, 제품, 애드보케이트, 전문가, 및 마케팅 자료의 선택에 영향을 줄 수 있다. 전형적으로, 광고주는 소정의 출판물을 대상으로 하며, 잠재적인 발행자의 속성은 광고주 프로파일 데이터베이스(109)에 저장될 수 있다. 대안으로, 발행자 프로파일러(도시되지 않음)는 발행자 데이터베이스(도시되지 않음)에 저장된 발행자 속성들을 특성화하거나 갱신한다. 발행자 데이터베이스는 발행자 의무, 발행자 목표 달성, 발행자 마케팅 자료, 발행자 네트워크 상태, 적격의 발행자 애드보케이트 및 전문가 등과 관련된 하나 이상의 속성들을 포함할 수 있다.
A7. 데이터베이스 매칭
다양한 실시예들에서, BPS, 소비자, 및 애드보케이트 사이에서 이루어지는 최적의 3자간 매치를 결정하기 위해 검색이 수행된다. 최적의 매치는 하나 이상의 데이터베이스들을 검색하여 유리하게 가중된 속성들을 갖는 프로파일들을 결정함으로써 결정된다. 일 실시예에서, 데이터베이스 매칭기(111)는 하나 이상의 가중치 함수 및 콘텍스트 평가기(114)에서 검색할 하나 이상의 데이터베이스들의 식별을 포함하는 서비스 요청을 수신한다. 이에 응답하여, 데이터베이스 매칭기(111)는 최적 매치의 식별을 결정하고 제공한다.
A8. 통신 관리자
다양한 실시예에서, 소비자와 애드보케이트 사이의 직접적인 "원-클릭" 통신은 종종 가장 성공적인 3자간의 마케팅 매치 결과를 가져온다. 예시적인 실시예에서, 애드보케이트의 표현은 웹 페이지상에 마케팅 메시지에 근접하여 표시된다. 컴퓨터 마우스와 같은 컴퓨터의 포인팅 장치를 이용함으로써, 이해 관계가 있는 소비자는 스크린 커서를 이동시켜 그 커서가 애드보케이트의 표현 위에 위치하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 애드보케이트의 표현은 마우스 버튼을 한번 클릭하여 통신 관리자(112)에 의해 소비자와 애드보케이트 사이의 통신을 용이하게 개시하도록 계기화(instrumented)된다. 또 다른 실시예에서, 통신 관리자(112)는 사용자 프로파일러의 데이터베이스(106) 및 애드보케이트 프로파일의 데이터베이스(107)를 액세스하여 양측 당사자에 적합한 디폴트 또는 바람직한 통신 수단을 결정한다. 전형적인 구현예에서, 디폴트 통신 수단은 음성 기반 인터넷 프로토콜(VoIP)에 의한 것이지만, 통신은 인스턴트 메시징, 텍스트 인스턴트 메시징, 시청각 인스턴트 메시징, 직접 전화 다이얼링, 단문 메시지 서비스(SMS) 프로토콜, 또는 이메일 통신에 의한 하나 이상의 통신을 포함하는 어떤 편리한 수단을 통해 확립될 수 있다. 바람직한 실시에에서, 통신 관리자는 원한다면 각 당사자가 통신을 익명으로 유지하도록 한다. 통신 활동 및 그러한 통신을 통해 완료된 소비 활동은 데이터베이스(113)에 기록된다.
A9. 계정 관리자
본 시스템은 제품의 마케팅 및 소비를 용이하게 하도록 설계된다. 계정 관리자(127)는 매칭 및 마케팅 활동 및 그와 연관된 소비 활동을 추적하고, 그러한 활동의 운용 기록(logs)을 데이터베이스(126)에 저장한다. 일 실시예에서, 계정 관리자는 또한 아래에서 더 설명되는 바와 같이 애드보커시가 제공됨에 따른 마케팅에 관한 향상된 가치를 결정한다. 또 다른 실시예에서, 계정 관리자는 클라이언트 계정을 갱신하고, 각종 시스템 소비자에게 청구서를 보내고, 각종 계정을 접수가능하게 유지하며, 수익원(revenue stream)의 분배를 결정한다. 일 실시예에서, 수취원(receivables stream)의 일부는 아래에서 더 설명되는 바와 같이 전문가의 결재 및 애드보케이트의 비금전적 인센티브를 포함하여 각종 마케팅 인센티브를 제공하는 것에 전용된다.
A10. 서버 API
전술한 바와 같이, 마케팅 시스템은 소비자, 브랜드, 제품, 또는 서비스(BPS), 및 애드보케이트 사이에서 하나 이상의 3자간 매치를 제공한다. 이 시스템의 전형적인 사용에서, 3자간 매치의 세 당사자들 중 둘이 제공되며, 마케팅 시스템 서버는 하나 이상의 제3자의 식별을 제공한다. 일 실시예에서, 제3자는 서버 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(120)를 통해 획득될 수 있다. 서버 API(100)는 BPS 서버(121), 잠재고객 서버(122), 애드보케이트 서버(123), 소비자 서버(124), 및 인플루언스 서버(125) 중 하나 이상을 포함하는 제3자 서버들(121 내지 125) 중 어떤 서버의 기능 변경을 액세스하는데 사용될 수 있다.
A11. BPS 서버
BPS 서버는 시판 브랜드, 제품, 또는 서비스(BPS)와 같은 소비성 상품의 하나 이상의 속성들을 검색 및 액세스하는데 사용된다. BPS 서버(121)의 전형적인 사용에서, 서비스 요청시 한 쌍의 사용자들의 식별이 제공되며, BPS 서버(121)는 개인화 애드보커시를 이용한 마케팅으로 이익을 얻을 가능성이 있는 하나 이상의 브랜드, 제품, 또는 서비스의 식별로 응답한다. 전술한 바와 같이, 소비자는 특정 BPS와 관련하여 애드보케이트로서 자격을 갖거나 전문가로서 자격을 더 가질 수 있다. 성공적인 매치를 위해, 사용자들 중 적어도 하나는 BPS 애드보케이트 또는 전문가로서 자격을 가져야 한다.
각 사용자가 하나 이상 제품들의 애드보케이트로서 역할하도록 자격을 가질 경우, 어느 사용자가 애드보케이트로 간주되어야 하고 누가 소비자로 간주되어야 하는지에 대해 의문이 생긴다. 일 실시예에서, BPS 서버로의 서비스 요청은 애드보케이트로 간주되는 사용자의 식별을 포함하며, 다른 소비 사용자와 관련하여 가장 큰 마케팅 이익을 제공할 가능성이 있는 BPS를 찾기 위해 그 사용자에 의해 애드보커시 적격인 모든 브랜드, 제품, 및 서비스 중에서 검색이 수행된다. 대안의 또는 추가의 실시예에서, 각 사용자는 잠재적인 애드보케이트로 간주되고, 애드보케이트인 어느 사용자든 다른 소비 사용자에게 가장 큰 마케팅 이익을 제공할 가능성이 있는 BPS를 찾기 위해 모든 적격의 브랜드, 제품, 및 서비스 중에서 검색이 수행된다. 대안의 실시예에서, 서비스 요청 응답은 BPS 및 애드보케이트로 간주되는 사용자를 식별한다.
소비자, 애드보케이트, 및 BPS의 각 잠재고객 매치를 통해, 아래에서 더 설명되는 바와 같이 콘텍스트 평가기(114), 데이터베이스 매칭기(111), 및 각종 데이터베이스들(106 내지 110, 113, 및 126)을 이용하여 매치 값의 추정이 결정된다. 각종 매치와 연관된 매치 값들은 저장되고, 매치 값이 가장 큰 하나 이상의 매치들이 최적인 것으로 간주된다.
A12. 애드보케이트 서버
애드보케이트 서버는 마케팅 애드보케이트의 하나 이상의 속성들을 검색하고 액세스하는데 사용된다. 애드보케이트 서버(123)의 전형적인 사용에서, 서비스 요청시 소비자 및 BPS의 식별이 제공되며, 애드보케이트 서버(123)는 BPS의 소비를 성공적으로 촉진할 가능성이 있는 하나 이상의 애드보케이트들의 식별을 제공함으로써 응답한다. 소비자, 애드보케이트, 및 BPS의 각 잠재고객 매치를 통해, 아래에서 더 설명되는 바와 같이 콘텍스트 평가기(114), 데이터베이스 매칭기(111), 및 각종 데이터베이스들(106 내지 110, 113, 및 126)을 이용하여 매치 값의 추정이 결정된다. 각종 매치와 연관된 매치 값들은 저장되고, 매치 값이 가장 큰 하나 이상의 매치들이 최적인 것으로 간주된다.
A13. 소비자 서버
소비자 서버는 소비자들의 하나 이상의 속성들을 검색하고 액세스하는데 사용된다. 소비자 서버(124)의 전형적인 사용에서, 서비스 요청시 애드보케이트 및 BPS의 식별이 제공되며, 소비자 서버(124)는 BPS의 개인화 애드보커시로 동기 부여될 가능성이 있는 하나 이상의 소비자들의 식별을 제공함으로써 응답한다. 소비자, 애드보케이트, 및 BPS의 각 잠재고객의 매치를 통해, 아래에서 더 설명되는 바와 같이 콘텍스트 평가기(114), 데이터베이스 매칭기(111), 및 각종 데이터베이스들(106 내지 110, 113, 및 126)을 이용하여 매치 값의 추정이 결정된다. 각종 매치와 연관된 매치 값들은 저장되고, 매치값이 가장 큰 하나 이상의 매치들이 최적인 것으로 간주된다.
A14. 잠재고객 서버
잠재고객 서버(124)의 전형적인 사용에서, 서비스 신청시 애드보케이트 및 BPS의 식별이 제공되며, 잠재고객 서버(124)는 BPS의 소비를 고려하도록 동기 부여될 가능성이 있는 하나 이상의 사용자들의 식별을 제공함으로써 응답한다. 잠재고객, 애드보케이트, 및 BPS의 각 매치를 통해, 매치 값의 추정치가 결정된다. 각종 매치와 연관된 매치 값들은 저장되고, 매치 값이 가장 큰 하나 이상의 매치들이 최적인 것으로 간주된다.
A15. 인플루언스 서버
인플루언스 서버(125)의 전형적인 사용에서, 서비스 신청시 BPS의 식별이 제공되며, 인플루언스 서버(125)는 BPS의 소비를 고려하도록 동기 부여될 가능성이 있는 사용자들의 하나 이상의 그룹들, 및 각 그룹마다, 그 그룹에 영향을 미칠 가능성이 있는 하나 이상의 애드보케이트들의 식별을 제공함으로써 응답한다. 그룹, 애드보케이트, 및 BPS의 각 잠재고객 매치를 통해, 매치 값의 추정이 결정된다. 각종 매치와 연관된 매치 값들은 저장되고, 매치 값이 가장 큰 하나 이상의 매치들이 최적인 것으로 간주된다.
컴퓨터 네트워크 용어의 문맥에서, 서버는 때때로 가상 서버라 지칭된다. 가상 서버는 물리적으로 네트워크 및 데이터를 처리하는 애플리케이션 프로그램을 실행하는 지원 회로에 연결된 하나 이상의 서버 시스템들이다. 데이터는 효율적인 처리를 용이하게 하는 수단에 의해, 예컨대, 그에 포함된 각종 데이터 형태 간의 관계에 따라 구성된 일련의 데이터로 이루어진 데이터를 "데이터베이스"에 저장함으로써 저장될 수 있다. 가상 서버가 둘 이상의 컴퓨터 서버 시스템으로 구성될 경우, 그러한 일련의 컴퓨터 서버 시스템들은 중앙 제어하에 여러 서버들의 기능을 결합한 고 수준의 기능들을 수행하도록 계층적으로 상호연결된다.
기능적으로, 가상 서버는 데이터를 처리하는 명령어들을 완료하는 저 수준의 일련의 CPU 지령들을 실행한다. 가상 서버는 전형적으로 명령어들을 수신하여 다수의 "클라이언트들"의 지령들을 실행한다. 이러한 명령어들은, 다음으로 제한되는 것은 아니지만, 데이터를 저장하거나 검색하고, 데이터를 변경, 검증 또는 소거하거나, 또는 데이터를 재구성하는 명령어들을 포함할 수 있다. 가상 서버는 또한 다른 네트워크에 연결된 장치들의 명령어들을 개시할 수 있다. 예를 들어, 가상 "음악 서버"는 악보(musical composition) 라이브러리를 배치하도록 데이터베이스를 유지할 수 있다. 음악 서버는 다수의 클라이언트들로부터 새로운 노래를 저장하고 오래된 노래를 검색하는 지령을 수신할 수 있다. 또한, 음악 서버는 네트워크상의 다른 장치들에게, 예컨대, "재즈 서버", "힙합 서버", "클래식 서버"등과 같은 각종 보조 서버들 사이에 음악 데이터베이스를 유포하고, 지급 사용자 요청을 "과금 서버"에 등록하고, "등록 서버"에서 신원, 선호도, 및 사용자의 액세스 권한을 검증하라는 등의 지령들을 전송할 수 있다. 따라서, 음악 서버는 또한 다른 서버들의 클라이언트일 수 있다. 기술 전문가는 가상 서버 및 클라이언트는 쌍방향 프로토콜이 유연하게 규정될 수 있는 소프트웨어 명령어들에 의해 제어되는 추상적인 쌍방향 장치임을 인식할 것이다. 본 명세서에서 사용된 "클라이언트"는 기능적으로 정보 및 프로그램을 처리하는 것뿐만 아니라 지령들을 발행하는 것도 포함할 수 있다. 유사하게, 본 명세서에서 사용된 가상 서버는 기능적으로 사용자들 및 다른 서버들에게 지령들을 전달할 뿐만 아니라 명령어들에 응답하는 것도 포함할 수 있다.
유사하게, 데이터베이스는 단일의 물리적 데이터의 집합으로 해석되지 않아야 한다. 본 명세서에서 사용된 데이터베이스는 추상적인 데이터 집합이며 하나 이상의 물리적 장소에 걸쳐 분포될 수 있다. 전술한 데이터는 물리적으로 단일의 또는 다수의 서버 내에, 연결된 물리적 장치(들), 네트워크에 연결된 장치(들), 또는 사용자 장치(들) 내에 저장될 수 있다. 유사하게, 애플리케이션 프로그램은 단일의 물리적 지령들의 집합으로 해석되지 않아야 한다. 본 명세서에서 사용된 애플리케이션 프로그램은 추상적인 CPU 지령들의 집합으로서, 이 지령들은 물리적으로 단일의 또는 다수의 서버 내에서, 연결된 물리적 장치(들) 내에서, 네트워크에 연결된 장치(들) 내에서, 또는 사용자 장치(들) 내에서 전체로서 또는 부분적으로 실행될 수 있다.
B. 콘텍스트 매칭
도 3은 사용자 A로 표시된 사용자(300), 애드보케이트로서 역할하고 사용자 B, 애드보케이트 B, 또는 전문가 B로 표시된 제2 사용자(301), 및 BPS C로 표시된 소비재 사이에서 잠재고객의 3자간 매치를 도시한다. 전형적인 환경에서, 소비재는 사용자 A의 관심을 끌고 있는 브랜드, 제품, 또는 서비스이다. 이러한 매치의 3자는 각기 속성들의 집합을 소유하고 있으며, 전술한 집합들은 속성들(A), 속성들(B), 및 속성들(C)로 표시되고, 각기 데이터베이스들(106, 107, 및 110)에 저장되어 있다. 이러한 속성들의 일부 또는 전부는 명시적으로 규정될 수 있으며, 반면에 일부 속성들은 암묵적으로 또는 확률적으로 결정될 수 있다.
바람직한 구현예에서, 매칭 시스템은 3자간 매치에서 쌍 단위(pair-wise) 관계를 반영한 필수 수량(essential quantities)의 집합을 추정함으로써 동작한다. 예를 들어, 바람직한 실시예에서, 사용자 A 및 애드보케이트 B는 경험, 관심분야, 및 가치라는 어떤 공통성에 기반한 사회적 관계를 갖는다. 사회적 관계는 도 3에서 "지식(knowledge)"으로 표시된 객관적 또는 사실적인 요소, 및 "커넥션(connection)"으로 표시된 주관적 또는 감성적인 요소를 갖는 것으로 특성화될 수 있다. 예시적인 관계가 상호 연관적이지 않을 수 있음을 나타내기 위해, 애드보케이트 B의 사용자 A의 지식은 지식(A, B)으로 표시된 반면, 사용자 A의 애드보케이트 B의 지식은 지식(B, A)으로 표시된다. 유사하게, 애드보케이트 B에 대한 사용자 A의 관계는 커넥션(A, B)으로 표시된 반면, 사용자 A에 대한 애드보케이트 B의 관계는 커넥션(B, A)으로 표시된다. 추정된 필수 수량은 콘텍스트-의존 방식으로 더 결합되어 전체 매치 점수 또는 매치 값을 결정한다.
A 및 B 사이의 사회적 관계의 강도(strength)를 추정하기 위해, 사회적 강도 함수는 추정된 필수 수량을 결합한다. 바람직한 구현예에서, 사회적 강도 필수 수량은 사회적 지식 및 사회적 관계의 추정 가치를 포함한다. 일 구현예에서, 각 필수 수량은 부정적인 것에서 긍정적인 것까지 등급이 매겨지고, 부정적인 것에서 긍정적인 것까지 등급으로 가중치 팩터가 할당되며, 사회적 강도는 등급이 매겨진 팩터들의 제품의 가중 합으로서 결정된다. 바람직한 실시예에서, 마케팅 콘텍스트와 구매 사이클의 단계를 결합한 각 콘텍스트의 가중치 팩터들의 집합이 결정되고 저장된다. 예를 들어, 일반화된 시장 조사에서, 소비자는 전형적으로 사실 수집에 더 큰 가중치를 부여하며, 반면에 애드보케이트와 함께 마감한 잠재적인 판매에서 소비자는 전형적으로 애드보케이트와의 관계, 예컨대, 애드보케이트를 신뢰한다 라는 무형의 감성적인 국면에 더 큰 가중치를 부여한다. 소비자 중심의 이러한 변경은 초기 구매 사이클에서 지식에 더 큰 가중치를, 그리고 이후의 구매 사이클에서는 커넥션에 더 큰 가중치를 부여하는 가중치 팩터들의 집합을 이용함으로써 반영된다.
대안의 실시예에서, 속성들(A 및 B)은 각기 양자화된다. 그 다음, 속성들은 추정된 필수 수량에 영향을 주는 그룹들로 분할된다. 예를 들어, 사회적 강도는 두 요소, 즉, 잠재적인 상식을 반영한 속성들 및 잠재적인 일반적 커넥션을 반영한 속성들을 갖는 것으로 더 특성화될 수 있다. A 및 B라는 상식 속성들을 상관시킴으로써, 상식 점수가 계산된다. A 및 B라는 일반적인 커넥션 속성들을 상관시킴으로써, 일반적인 커넥션 점수가 계산된다. 사회적 강도는 요소 점수들을 함으로써 계산된다. 일 구현예에서, 사회적 강도는 요소 점수들의 합이다. 대안의 구현예에서, 추정된 필수 수량은 직교 치수(orthogonal dimensions)를 이용하는 것으로 고려되며, 사회적 강도는 직교 필수 추정 수량 점수들의 제곱의 합으로 계산된 유클리디안 거리(또는 "L2 기준")이다.
바람직한 실시예에서, A 및 B라는 속성들은 가중치 팩터, 오차, 제곱 거리, 및 상관의 결합을 이용하여 합해진다. 속성들은 양자화되고 필수 추정 수량에 영향을 주는 그룹들로 분할된다. 일반적으로, 사용자 A 및 애드보케이트 B가 크게 상관된 속성들을 가질 경우 이들은 더 많은 공통점을 갖는다. 가중치 팩터는 원하지 않는 속성을 무시하거나 그 속성에 가중치를 부정적으로 부여하는데 사용될 수 있다. 그러나, 어떤 마케팅 노력으로, 사용자 A 및 애드보케이트 B는 양자화된 가치의 차가 큰 속성들, 예컨대, 제품 지식을 특성화하는 속성들을 일부 갖는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어, 구매 사이클의 일반화된 시장 조사 단계에서, 애드보케이트는 BPS의 지식이 사용자보다 휠씬 더 많고, 반면에 구매하는 것에 관하여 지식 있는 소비자는 그와 비슷한 제품 지식을 갖는 애드보케이트를 선호할 수 있는 것이 바람직할 수 있다. 초기 구매 사이클 단계에서 예시적인 지식 점수(Ks)는 아래와 같다.
Ks = knowldege(B, C) - knowledge(A, C)
만일 지식 차의 크기만 유일하게 중요하다면, 예시적인 지식 점수는 아래와 같다.
Ks = {knowldege(B, C) - knowledge(A, C)}2
이후의 구매 사이클 단계에서 예시적인 지식 점수는 아래와 같다.
Ks = knowldege(B, C)* knowledge(A, C)
또한, 전술한 바와 같이, 이 점수들은 마케팅 콘텍스트를 고려하도록 가중된다. 일 실시예에서, 마케팅 접촉은 직접 접촉 또는 간접 접촉으로 분류된다. 예를 들어, 소비자는 오토바이 제품에 관한 배너 광고로 이루어진 마케팅 자료를 액세스할 수 있다. 배너 광고는 애드보케이트의 계기화된(instrumented) 표현을 수반할 수 있으며, 이것은 표현된 애드보케이트와의 직접 통신 접촉을 제공한다.
대안으로, 배너 광고는 애드보케이트에게 간접 접촉을 요청하기 위한 링크를 수반할 수 있다. 콘텍스트 카테고리가 하나 이상의 직접 접촉 방법을 포함하는 경우, 애드보케이트 프로파일은 직접 접촉 콘텍스트 내에서 애드보케이트의 예상되는 마케팅 가치와 관련된 하나 이상의 속성들을 포함한다. 직접 및 간접 마케팅 접촉은 더 분류될 수 있으며 그에 따라 애드보케이트 속성들은 소비자-개시 접촉 및 시스템-지원 접촉시 다른 응답을 고려하도록 확장될 수 있다.
대안의 또는 추가의 실시예에서, 마케팅 접촉은 명시적, 암묵적, 또는 확률적으로 분류된다. 예를 들어, 배너 광고는 특정 명칭의 애드보케이트의 표현과 같은 단일의 명시적 애드보케이트 참조를 수반할 수 있다. 대안으로, 배너 광고는 "서비스 기술자"로 표시된 다른 익명의 애드보케이트의 표현과 같은 단일의 암묵적 애드보케이트 참조를 수반할 수 있다. 접촉 카테고리가 하나 이상의 명시적(암묵적) 접촉 방법을 포함하는 경우, 애드보케이트 프로파일은 명시적(암묵적) 콘텍스트 내에서 애드보케이트의 예상되는 마케팅 가치와 관련된 하나 이상의 속성들을 포함한다. 확률적 접촉의 예는 배너 광고가 경쟁 애드보케이트들 중 어떤 것이 소비자에 의해 선택될 수 있는 경쟁 애드보케이트들 중 둘 이상의 표현을 수반하는 경우이다. 개별 애드보케이트의 예상되는 마케팅 가치는 (a) 애드보케이트가 소비자에 의해 선택되는 확률 및 (b) 선택된다면 그 애드보케이트의 예상되는 마케팅 가치를 갖는 제품이다. 콘텍스트 카테고리가 하나 이상의 확률적 접촉 방법을 포함하는 경우, 애드보케이트 프로파일은 확률적 콘텍스트 내에서 애드보케이트의 예상되는 마케팅 가치와 관련된 하나 이상의 속성들을 포함한다.
도 4는 예시적인 마케팅 가치 추정기를 예시한다. 도 4에서, 입력들로는 사용자 A, 사용자 B, 및 BPS C, 및 마케팅 캠페인 및 구매 사이클 단계의 콘텍스트의 RuleSet(규칙집합) 식별자이다. RuleSet 식별자는 필터 규칙 및 점수 결합 가중치로 이루어진 테이블(403)을 포함한다. 필터 규칙은 필터들 p(A), q(B), 및 r(C)을 제어한다. 일 구현예에서, 필터 r(C)는 BPS C의 속성들을 조정하고 양자화하여 양으로(positively) 양자화되는 것이 어느 것인지, 부로(negatively) 양자화되는 것이 어느 것인지, 그리고 필터 r(C)의 출력에서 무시되는 것이 어느 것인지를 결정한다. 유사하게, 필터 q(B)는 애드보케이트 B의 속성들의 가중치를 결정하며, 필터 p(A)는 사용자 A의 속성들의 가중치를 결정한다. 사용자 A의 속성들은 점수 유닛(407)에서 합쳐지고, 애드보케이트 B의 속성들은 점수 유닛(408)에서 합쳐지며, BPS C의 속성들은 점수 유닛(409)에서 합쳐진다.
유닛(404)은 사용자 A 및 애드보케이트 B 사이의 쌍 단위 관계의 필수 추정 수량을 평가한다. 아래와 같이 표시된 둘 이상의 필수 수량이 추정된다.
{fi(A, B)}
여기서 필수 수량 인덱스 i는 1, 2 등과 같다. 둘 이상의 필수 수량은 사회적 지식 점수 및 사회적 커넥션 점수를 포함하였다.
유닛(405)은 사용자 A 및 BPS C 사이의 쌍 단위 관계의 필수 추정 수량을 평가한다. 아래와 같이 표시된 둘 이상의 필수 수량이 추정된다.
{gi(A, B)}
여기서 필수 수량 인덱스 i는 1, 2 등과 같다. 둘 이상의 필수 수량은 제품 지식 점수 및 제품 구매 행동 점수를 포함한다.
유닛(406)은 애드보케이트 B 및 BPS C 사이의 쌍 단위 관계의 필수 추정 수량을 평가한다. 아래와 같이 표시된 둘 이상의 필수 수량이 추정된다.
{hi(A, B)}
여기서 필수 수량 인덱스 i는 1, 2 등과 같다. 둘 이상의 필수 수량은 제품 지식 점수 및 제품 커넥션 점수를 포함한다.
점수 유닛(407 내지 409) 및 쌍 단위 평가기 유닛들(404 내지 406)의 출력의 각종 점수들은 스케일링 유닛(410)에서 w1 내지 w9로 표시된 가중치 팩터들로 곱해진다. 스케일링 팩터들은 식별된 RuleSet에 응답하여 테이블(403)로부터 획득된다. 가중된 점수들은 덧셈기(411)에서 합해져서 Matchvalue(매치값) 출력을 생성하며, 여기서 더 큰 MatchValue 출력은 더 큰 예상 마케팅 가치를 갖는 3자간 매치를 나타낸다.
C. 애드보케이트 매칭
본 발명에 의해 고려되는 매칭 추정기는 최적 애드보케이트들의 집합을 결정하는데 사용 가능하다. 애드보케이트 선택 알고리즘의 예시적인 흐름도는 도 5에 도시되며, 여기서 매치의 두 당사자들, 즉, 소비 사용자 A 및 소비 객체 BPS C가 고정되고, 그 두 당사자들의 최적 애드보케이트들의 집합이 결정되는 것으로 가정한다.
흐름도는 다수의 순차적인 단계들로 이루어진다. 매칭 프로세스는 단계(500)에서 시작한다. 단계(501)에서, 소비 사용자의 식별자(ID), 소비 객체 ID, (만일 있다면) 광고주 ID, (만일 있다면) 발행자 ID 및 콘텍스트 ID는 단계(501)의 프로세스에 입력된다. 단계(502)에서, 이 식별자들은 데이터베이스들(106 내지 110)을 인섹싱하여 매치에 관련된 당사자들의 속성들을 획득하는데 사용된다. 단계(503)에서, 매칭되는 애드보케이트들의 목록은 빈 목록으로 초기화되며, 이때 이 빈 목록은 제로라는 목록 회원 계수를 갖는다.
단계들(504 내지 506)은 애드보케이트의 데이터베이스를 처리하는데 사용되는 반복적인 루프이다. 바람직한 실시예에서, 데이터베이스(110) 내에 BPS C로 인텍싱된 엔트리들은 BPS C의 적격 애드보케이트들의 목록을 포함한다. 그러한 실시예에서, 단계(505)에서 BPS C의 적격 애드보케이트들의 목록은 데이터베이스(107) 내의 이용가능한 애드보케이트들의 목록과 비교된다. 만일 BPS C의 적격 애드보케이들의 목록이 데이터베이스(110) 내에 포함되어 있지 않으면, 단계(505)에서 어떤 것이 BPS C의 애드보케이트로서 자격을 갖는지를 알기 위해 이용가능한 애드보케이들의 목록이 체크된다. 만일 이용가능하고 적격인 미처리 애드보케이트가 존재하면, 단계(506)에서 미처리 애드보케이트가 처리된다. 단계(506)에서, 잠재적인 이용가능하고 적격인 애드보케이트가 처리되어 MatchValue 점수를 결정하고, 애드보케이트 식별자 및 그와 연관된 MatchValue 점수가 매치 목록에 추가된다. 적격이면서 이용가능한 또 다른 미처리 애드보케이트가 존재하는지를 알기 위해 단계들(504 및 505)이 반복되며, 만일 그렇다면, 애드보케이트(들)을 점수화하고 부가하는 것을 지속한다. 적격이면서 이용가능한 애드보케이트들이 모두 소진될 때까지 루프는 지속하고, 그때 단계(505)는 단계(507)로 진행한다.
단계(507)에서, 목록 내 매치의 개수가 체크된다. 만일 목록 회원의 계수가 제로이면, 검색시 애드보케이트가 발견되지 않았고, 단계(508)에서 에러 메시지가 생성되며, 단계(513)에서 프로세스는 종료한다. 그렇지 않으면, 매치 목록은 빈 상태가 아니며, 단계(509)에서 MatchValue에 따라 매칭 애드보케이트들의 목록이 분류된다. 단계(510)는 분류된 목록을 어떻게 더 처리할 것인지를 결정한다. "임계 모드"에서, 단계(511)에서 임계치(T)를 초과하는 MatchValue를 갖는 모든 매치들이 최적의 애드보케이트들로서 식별되며 단계(513)에서 프로세스는 종료한다. 그렇지 않으면, N개의 최적의 애드보케이트들까지 원하는 것으로 가정하며, 여기서 N는 양의 정수이다. 이 모드에서, 단계(512)에서 매칭된 목록에서 가장 점수가 높은 N개의 애드보케이트들이 식별되며 단계(513)에서 프로세스는 종료한다.
D. 애드보커시의 실제 및 부가 가치의 결정
앞의 섹션에서는 3자간 매치에서 최적의 애드보케이트들을 찾는 예시적인 방법을 설명하였다. 본 섹션에서는, 3자간 매치에서 애드보커시의 실제 및 부가 가치가 결정된다. 도 6은 이러한 수량을 결정하는 방법을 반영한 예시적인 흐름도이다. 도 6의 AddedValue(부가가치) 출력은 또한 아래에서 더 설명되는 대안의 실시예에서 적응적 매칭을 제공하는데 사용된다. 아래에서 더 더 설명되는 바와 같이, 도 6에서 결정되는 수량은 시간적으로 분산된 다수의 하위 프로세스들에 의해 결정될 수 있다. 도 6의 각각의 처리 블록은 독립 프로세스로서, 표시된 신호 흐름의 무결성 및 시간 정렬을 유지하기에 필요한 만큼 지정된 입력들로 동작하는 것으로 가정한다.
도 6에서, 소비 사용자 A 및 관심을 둔 BPS C가 마케팅 시스템에 입력되는 것으로 가정한다. 블록(601)에서, 적격 매치 점수를 갖는 최적의 애드보케이트 B가 결정된다. 이 애드보케이트는 도 5의 예시적인 매칭 프로세스의 매치 목록 중 한 회원으로서 결정될 수 있다. 대안의 실시예에서, 사용자 B의 애드보케이트 식별자는 세 당사자들 중 하나 또는 제3자의 대표자에 의해 제공된다. 블록(602)에서, 추가 애드보커시의 유무에 따른 마케팅 자료의 마케팅 가치가 추정된다. 바람직한 실시예에서, 도 4의 "MatchValue" 출력은 애드보케이트 B에 의한 애드보커시에 따른 마케팅 자료의 예상되는 금전적 가치를 나타낸다. 블록(602)으로부터의 "MatchValue" 출력은 필요하다면 이러한 예상되는 금전적 가치를 나타내도록 조정된다(도시되지 않음).
블록(602)에서, 애드보커시가 없는 마케팅 자료의 예상 가치 또한 추정되거나 결정된다. 전형적인 환경에서, 마케팅 자료는 웹 페이지 내에 배치되는 광고이다. 일 실시예에서, 애드보커시가 없는 광고의 가치는 애드보커시를 수반하지 않고 광고를 반복적으로 실행하고, 그 광고와 관련한 상업 활동을 추적하며, 평균적인 경제적 가치의 척도를 누적함으로써 결정된다. 예를 들어, 제품 제조자는 배너 광고 클릭 당 10 센트를 서비스 제공자에게 기꺼이 지급할 수 있다. 서비스 제공자는 광고를 계기화하여 그 광고를 클릭할 때마다 기록 및 점수를 부여하고, 애드보커시가 없는 광고 신청 당 평균 가치를 결정한다. 대안의 또는 추가의 실시예에서, 서비스 제공자는 제품 카테고리가 유사하고 콘텍스트가 유사한, 유사한 광고들의 통계치를 이용하여 애드보커시가 없는 하나 이상 광고의 가치를 추정한다. 애드보커시가 없는 마케팅 자료의 가치는 블록(602)의 출력에서 "WithoutValue"로 표시된다.
블록(603)에서, 애드보커시의 존재에 따른 예상 마케팅 가치의 증가로 인해 애드보커시를 제공할 이유가 있는지를 알기 위해 체크가 이루어진다. 만일 그렇지 않다면, 마케팅 자료는 애드보커시 없이 배치되고, 애드보커시 가치에 대한 처리는 더 이상 필요하지 않다.
만일 마케팅 가치의 증가가 예상되면, 마케팅 자료는 사용자 B를 마케팅 애드보케이트로서 소비 사용자 A에게 제공하도록 증가된다. 전술한 바와 같이, 블록(603)에서, 마케팅 자료는 애드보케이트 B에 원-클릭 통신으로 액세스하도록 계기화되는 것이 바람직하다. 블록(604)에서, 애드보커시 계약 조항은 계정 관리자(127)에 등록된다. 계정 관리자(127)는 애드보커시가 있는 광고와 관련한 모든 상업 활동을 추적하고, 그와 연관된 행동의 실제 마케팅 가치를 추적한다. 계기화된 마케팅 자료에 대한 마케팅 캠페인이 종료하였을 경우, 누적된 실제 마케팅 가치는 블록(605)에 의해 "RealValue"로서 출력된다.
블록(606)은 RealValue에서 WithoutValue를 뺌으로써 애드보커시의 부가 가치를 계산한다. 광고 클라이언트는 RealValue에 대한 청구서를 받게 된다. AddedValue는 애드보커시에 의해 생성된 증가된 수익원을 나타낸다. 이와 같은 부가 가치는 애드보커시 인센티브, 애드보커시 비용, 서비스 제공자 비용 및 애드보커시를 제공하는 합당한 서비스 제공자 이익을 제공하는데 사용가능하다. 블록(607)은 애드보커시의 비용을 애드보커시 스폰서에게 할당하고, 애드보커시 수익을 분배하여 애드보커시 시스템 이익 및 인센티브를 제공한다. 바람직한 실시예에서, 금전적 인센티브는 전문가 애드보케이트를 위해 지정되며 다른 애드보케이트들은 비금전적 인센티브를 받는다.
E. 매칭 시스템의 적응적인 환경
도 8 및 도 9는 위의 섹션 B의 매칭 시스템의 다른 실시예의 전반부 및 후반부를 나타낸다. 섹션 B에서, 매치의 추정 가치는 첫 번째로 상호 관계의 필수 요소를 반영한 다수의 중간 수량을 결정하고, 두 번째로 이들 요소를 MatchValue 점수로 결합함으로써 결정될 수 있는 것으로 가정하였다. 도 8 및 도 9는 대안의 접근법을 나타내며, 이 접근법은 중간 수량을 결정하지 않고 기본 속성들로부터 MatchValue 점수를 직접 추정한다.
매치의 세 당사자들 중 둘이 알려진 경우, 알려진 당사자들의 관계가 고정되고 사전에 존재하는 그 관계의 가치는 애드보커시 매칭 시스템 없이도 실현된다. 장래의 제3자의 가치는 본질적으로 제3자와 각각의 알려진 당사자들의 관계에 의해 결정된다. 결정될 제3자가 애드보케이트인 경우, 소비자의 제품과의 관계는 애드보케이트 매칭의 콘텍스트의 일부를 결정하게 하지만, 어떤 장래의 애드보케이트에서 다음 장래의 애드보케이트로 전환시키지 못한다. 사전에 존재하는 관계를 무시하면, 애드보케이트의 최적화 검색은 제품에 대한 애드보케이트의 관계와 소비 사용자에 대한 애드보케이트의 관계를 평가함으로써 수행된다. 이러한 평가는 특성화된 제품 구매 사이클 내에서 사용자 행동의 행동 프로파일에 반영된 제품과의 소비 사용자의 현재 관계에 따라서 콘텍스트-의존 방식으로 수행된다.
최적화된 애드보케이트 프로세서의 전반부는 도 8에 도시된다. 도 8에서, BPS C, 애드보케이트 B, 및 사용자 A의 원시(raw) 속성들은 분류 및 양자화 블록들(804 내지 806)에 입력된다. 이 속성들은 N개의 카테고리로 분류되고, 사용자 A의 i번째 속성이 사용자 B의 i번째 속성 등과 동일하게 되도록 구성되고 인덱싱되며, 여기서 N은 양의 정수이다. 일 실시예에서, 각 속성은 당사자의 잠재적 품질을 반영하며, 속성들은 당사자가 속성을 소유할 확률을 반영하도록 양으로(positively) 양자화된다. 당사자가 속성을 소유하지 않을 가능성이 더 있는 경우, 그 속성은 부로(negatively) 양자화될 수 있다. 예를 들어, 만일 사용자의 지정된 속성이 그 사용자가 적색 컬러를 선호한다는 것이면, 0.80이라는 양자화된 가치로 사용자가 선호하는 컬러가 적색일 확률이 80%라는 것을 반영할 수 있다. 반면에, -0.70이라는 양자화된 가치로 사용자가 선호하는 컬러가 다른 컬러, 예컨대, 청색일 확률이 70%라는 것을 반영할 수 있다. 적색이라는 선호도의 측면에서 두 사용자 간의 유사도는 그 두 사용자의 양자화된 당사자 속성들의 곱으로 간주될 수 있다.
도 8에서, 어떤 당사자의 각종 속성들은 그 당사자의 양자화된 속성들에 가중치를 부여함으로써 강조되고, 덜 강조되고, 무시되고, 또는 거부될 수 있다. 필터들(807 내지 809)은 각기 콘텍스트로부터 결정된 세 개의 필터 가중치 테이블들(801 내지 803)을 인덱싱하는 RuleSet를 이용하여 C, B, 및 A의 양자화된 속성들의 변경된 가중치를 제공한다. 필터 가중치들은 마케팅 콘텍스트에 필요한 속성 엠퍼시스 또는 디엠퍼시스를 결정한다.
BPS C의 N개의 가중된 속성들은 x[1] 내지 x[N]으로 표시되고, 애드보케이트 B의 N개의 가중된 속성들은 x[2N+1] 내지 x[3N]으로 표시되며, 사용자 A의 N개의 가중된 속성들은 x[4N+1] 내지 x[5N]으로 표시된다. BPS C의 가중된 속성들은 애드보케이트 B의 가중된 속성들과 더 상관되어 x[N+1] 내지 x[2N]으로 표시된 B 및 C의 관계에 대한 N개의 상관된 속성들을 생성한다. 상관치들은 곱셈기 유닛(810)에 의해 출력된다. 유사하게, 사용자 A의 가중된 속성들은 애드보케이트 B의 가중된 속성들과 더 상관되어 x[3N+1] 내지 x[4N]으로 표시된 A 및 B의 관계에 대한 N개의 상관된 속성들을 생성하며, 이들은 곱셈기 유닛(811)에 의해 출력된다. 도 8의 5N개의 출력들은 도 9에서 더 처리된다.
도 9에서, 애드보커시의 추정 가치는 도 8의 5N개 출력들의 가중된 합으로서 결정된다. 탭 가중치들, 즉, w[1] 내지 w[5N]은 마케팅 콘텍스트에 따라 달라진다. 멀티플렉서(904)는 입력으로서 L개의 탭 가중치들의 상이한 집합들, 및 선택 제어 입력을 가지며, 여기서 각 집합에는 5N개의 가중치들이 존재한다. 입력 탭 가중치들의 예들이 901 내지 903으로 표기되어 있다. (904)의 출력은 L개의 탭 가중치 집합들 중 하나를 w[1] 내지 w[5N]로서 선택하는 "ContextSelection" 입력에 의해 결정되는 가중치들의 집합이다. 각각의 탭 가중치 w[i]는 곱셈기 유닛(905)에서 그에 대응하는 도 8의 i번째 출력, 즉, x[i]로 곱해진다. 덧셈기(906)는 곱셈기들의 출력들을 더하여 애드보커시의 추정 가치를 출력한다. 일 실시예에서, EstimatedValue 출력은 도 4의 MatchValue 출력의 대안으로서 사용될 수 있다.
또 다른 추가의 실시예에서, 본 시스템은 예측된 애드보커시 가치를 정제하여 실제 가치를 더 잘 추적하도록 탭 가중치들을 적응시킨다. 도 6에서, 출력 AddedValue가 제공된 애드보커시에 의해 실현된 부가 가치를 반영한다는 것을 상기하자. 이러한 도 6의 AddedValue 출력은 도 9의 블록(907)에 입력되며, 이 블록은 EstimatedValue와 AddedValue 간의 차를 결정한다. 이러한 차, 즉, "오차"는 추정 오차 및 무작위 시스템 섭동(perturbations)에 기인한다. 오차는 곱셈기(908)에서 소량, 즉, 엡실론(epsilon)만큼 조정된다. 유닛들(909 및 910)은 탭 가중치들 w[1] 및 w[5N]에 적합한 예시적인 적응화 유닛들이다. 각 탭 가중치마다 유사한 적응화 유닛이 제공된다. 곱셈기(908)의 출력은 곱셈기들(911 및 912)에서 추정시 EstimatedValue 필터로의 입력들과 상관된다. 적응화 유닛의 입력들을 정렬시키기 위해, 수량들 x[1] 내지 x[5N]은 AddedValue를 결정한 이후 나중에 처리하기 위해 저장되어야 할 수 있다. 곱셈기들(911 및 912)의 출력은 탭 가중치, 즉, w[1] 또는 w[5N]에 약간 조정된다. 탭 가중치 w[1] 조정은 덧셈기(913)에서 성취되며, 반면에 탭 가중치 w[5N] 조정은 덧셈기(914)에서 성취된다.
만일 소비자-애드보케이트 관계의 속성들이 마케팅 결정을 하는데 주관적이고 감성에 기반한 요소를 기여한 것으로 간주하면, 도 8 및 도 9의 적응성은 분명한 장점을 제공한다. 애드보케이트와의 관계를 발전시킨 소비자는 그 애드보케이트와의 마케팅 접촉에 대한 누적 결과에 따라 애드보케이트 평가의 주관적 요소를 변경시킬 가능성이 있다. 적응적 시스템은 각종 속성들에 부여된 시간에 따라 변하는 가중치들을 습득하고, 그에 따라 이를 적절히 조절한다.
F. 예시적인 서버 시스템
전술한 바와 같이, 도 4, 도 5, 및 도 6의 하나 이상의 프로세스들뿐만 아니라, 아래에서 설명되는 도 8 및 9의 하나 이상의 프로세스들은 특수의 신호 처리 하드웨어에 의해 수행될 수 있거나, 또는 일련의 소프트웨어 단계들을 실행하는 범용 컴퓨터를 이용하여 수행될 수 있다. 이러한 프로세싱은 사용자의 컴퓨터 시스템("클라이언트" 시스템) 상에서 수행되는 하나 이상의 단계들 및 서비스 제공자의 컴퓨터 시스템("서버" 시스템)상에서 수행되는 하나 이상의 단계들을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 설명된 서버 및 클라이언트 시스템들은 각종 컴퓨터 시스템 및 구조에 의해 구현될 수 있다. 도 7은 범용 컴퓨터 시스템의 예시적인 실시예에 적합한 컴포넌트들을 예시한다. 이러한 예시적인 실시예는 적합한 컴포넌트들의 일예에 불과하며, 본 발명의 용도 또는 기능의 범주에 대한 어떤 제한을 제시하고자 하는 것은 아니다. 컴포넌트들의 구성도 역시 컴퓨터 시스템의 예시적인 실시예에 예시된 컴포넌트들 중 어떤 하나 또는 이들의 결합에 관련한 어떤 의존성 또는 요건을 갖는 것으로 해석되지 않아야 한다. 본 발명은 수많은 다른 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터 시스템 환경 또는 구성과 함께 동작가능할 수 있다.
본 발명은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈들과 같은 컴퓨터 실행가능한 명령어들의 일반적인 문맥 내에서 설명될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈들은 특정한 작업을 수행하거나 또는 특정한 추상적 데이터 형태를 실행하는 루틴, 프로그램, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 또한, 본 발명은 통신 네트워크를 통해 연동되는 원격의 프로세싱 장치에 의해 작업을 수행하는 분산형 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산형 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈들은 메모리 스토리지 장치를 포함하는 로컬 및/또는 원격의 컴퓨터 스토리지 매체에 배치될 수 있다.
도 7을 참조하면, 본 발명을 구현하는 예시적인 시스템은 범용 컴퓨터 시스템(700)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(700)은 본 명세서에서 설명된 다수의 기능에 관한 하나 이상의 애플리케이션 및 주변 드라이버에 액세스한다. 컴퓨터 시스템(700)의 컴포넌트들은, 다음으로 제한되는 것은 아니지만, CPU 또는 중앙 프로세싱 유닛(702), 시스템 메모리(708), 및 시스템 메모리(708)를 포함하는 각종 시스템 컴포넌트들을 프로세싱 유닛(702)에 연결하는 시스템 버스(722)를 포함할 수 있다. 본 기술 분야에서 숙련된 자들에 의해 사용되는 신호 "버스"는 공통 기능을 담당하는 다수의 디지털 신호 라인들을 지칭한다. 시스템 버스(722)는 메모리 버스, 주변 버스, 및 각종 버스 구조들 중 어떤 것을 이용한 로컬 버스를 포함하는 여러 형태의 버스 구조들 중 어떤 것일 수 있다. 예를 들어, 제한없이, 그러한 구조는 산업 표준 구조(ISA) 버스, 강화 ISA(EISA) 버스, 마이크로 채널 구조(MCA) 버스, 비디오 전자 표준화 협회 로컬(VLB) 버스, 주변 장치 상호연결(PCI) 버스, PCI-고속 버스(PCI-X), 및 가속 그래픽 포트(AGP) 버스를 포함한다.
운영 체계는 애플리케이션(도시되지 않음)에 데이터를 입력하고 그로부터 데이터를 출력하는 것을 포함하여 컴퓨터 시스템(700)의 동작을 관리한다. 운영 체계는 그 시스템 상에서 실행되는 애플리케이션 및 그 시스템의 컴포넌트들 사이의 인터페이스를 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 운영 체계는 워싱톤 레드몬드 소재의 마이크로소프트 코퍼레이션에서 입수가능한 윈도우즈? 95/98/NT/XP/Vista/Mobile 운영 체계이다. 그러나, 본 발명은 캘리포니아 쿠퍼티노 소재의 애플 컴퓨터 인코퍼레이티드에서 입수가능한 OS-X? 운영 체계, UNIX? 운영 체계, 또는 LINUX 운영 체계와 같은 다른 적합한 운영 체계들과 함께 사용될 수 있다.
컴퓨터 시스템(700)은 각종 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 매체는 컴퓨터 시스템(700)에 의해 액세스될 수 있고 휘발성 및 비휘발성 매체 둘 다를 포함하는 어떤 이용가능한 매체일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 판독가능한 매체는 컴퓨터 판독가능한 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들 또는 다른 데이터와 같은 정보의 스토리지를 위한 어떤 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성 및 비휘발성 컴퓨터 스토리지 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 스토리지 매체는, 다음으로 제한되는 것은 아니지만, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 전기적으로 소거가능한 프로그램가능 ROM(EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, 콤팩트 디스크 ROM(CD-ROM), 디지털 다기능 디스크(DVD) 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 테이프 카세트, 자기 테이프, 하드 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 장치, 플로피 디스크 스토리지 장치, 자기 디스켓, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터 시스템(700)에 의해 액세스될 수 있는 어떤 다른 매체를 포함한다.
또한, 통신 매체는 기계 판독가능한 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들 또는 반송파 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호의 다른 데이터를 구체화할 수 있으며 어떤 정보 전달 매체를 포함한다. "변조된 데이터 신호"라는 용어는 신호 내의 정보를 인코드하는 방식으로 설정되거나 변경된 그 신호의 하나 이상의 특징들을 갖는 신호를 의미한다. 예를 들어, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 연결과 같은 유선 매체, 및 음향, RF, 적외선, 셀룰러 네트워크, 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다.
시스템 메모리(708)는 판독 전용 메모리(ROM)(706) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(705)와 같은 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리 형태의 컴퓨터 스토리지 매체를 포함한다. 기본 입력/출력 시스템(BIOS)(707)는, 예컨대, 기동시 컴퓨터 시스템(700) 내의 구성 요소들 사이에서 정보를 전달하는데 도움을 주는 기본 루틴들을 포함하는 것으로, 전형적으로 ROM(706) 및 플래시 메모리와 같은 다른 비휘발성 스토리지에 저장된다. 또한, 시스템 메모리(708)는 운영 체계(709), 애플리케이션 프로그램(712), 다른 실행가능한 코드(710) 및 프로그램 데이터(711)의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 메모리(708)는 전형적으로 데이터 및/또는 CPU(702)에 즉시 액세스 가능하며 및/또는 현재 CPU에 의해 동작중인 프로그램 모듈들을 포함한다. 선택사양으로, CPU는 명령어들, 데이터, 또는 컴퓨터 어드레스들의 임시 로컬 스토리지를 위해 캐시 메모리 유닛(701)을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(700)은 또한 다른 제거가능/제거 불가능 휘발성/비휘발성 컴퓨터 스토리지 매체를 포함할 수 있다. 단지 예를 들면, 제한없이, 도 7은 제거 불가능한, 비휘발성 자기 매체의 하나 이상의 자기 디스크 드라이브로부터 판독하거나 그 드라이브에 기록하는 대용량 스토리지 유닛(713), 및 광학 디스크 또는 자기 디스크와 같은 제거가능 비휘발성 스토리지 매체(730)로부터 판독하거나 그 매체에 기록하는 광학 디스크 드라이브 또는 자기 디스크 드라이브일 수 있는 스토리지 장치(721)를 예시한다. 예시적인 컴퓨터 시스템(700)에 사용될 수 있는 다른 컴퓨터 스토리지 매체는 제거가능 또는 제거 불가능 매체 및 휘발성 또는 비휘발성 스토리지를 포함한다. 스토리지 매체는, 다음으로 제한되는 것은 아니지만, 자기 테이프 카세트, 플래시 메모리 카드, 디지털 다기능 디스크, 디지털 비디오 테이프, 고상 RAM, 및 고상 ROM 등을 포함한다. 대용량 스토리지(713) 및 스토리지 장치(721)는 시스템 버스(722)에 직접 연결될 수 있거나, 또는 대안으로 대용량 스토리지(713)를 위해 도시된 스트리지 제어기(714)와 같은 인터페이스를 통해 연결될 수 있다. 스토리지 장치는 (722)와 같은 통상의 컴퓨터 버스를 통해 컴퓨터 시스템(700)에 인터페이스할 수 있거나, 또는 소형 컴퓨터 시스템 인터페이스(SCSI) 버스, ANSI ATA/ATAPI 버스, 울트라 ATA 버스, 파이어와이어(FireWire)(IEEE 1394) 버스, 또는 직렬 ATA(SATA) 버스와 같은 스토리지 최적화 버스를 통해 스토리지 제어기와 상호 연결할 수 있다.
전술하고 도 7에 예시된 스토리지 장치 및 이와 연관된 컴퓨터 스토리지 매체는 컴퓨터 판독가능한 명령어들, 실행가능한 코드, 데이터 구조들, 프로그램 모듈 및 컴퓨터 시스템(700)에 필요한 다른 데이터의 스토리지를 제공한다. 예를 들어, 대용량 스토리지(713)는 운영 체계(709), 애플리케이션 프로그램(712), 다른 실행가능한 코드(710) 및 프로그램 데이터(711)를 저장하는 것으로 예시된다. 전술한 바와 같이, (713) 내의 데이터 및 컴퓨터 명령어들은 시스템 메모리(708)에 전달되어 프로세서(702)에서 즉시 CPU 액세스를 용이하게 할 수 있다. 대안으로, 프로세서(702)는 대용량 스토리지(713)와 직접 상호 작용함으로써 저장된 명령어들 및 데이터를 액세스할 수 있다. 더욱이, 대용량 스토리지는 대안으로 네트워크 인터페이스(715)를 통해 액세스되는 네트워크에 연결된 스토리지 장치(도시되지 않음)에 의해 제공될 수 있다.
사용자는 네트워크 인터페이스(715)를 통하거나 또는 통상 키보드, 마우스, 트랙볼, 터치 패드 타블렛, 제어기, 전자 디지타이저, 마이크로폰, 오디오 입력 인터페이스, 또는 비디오 입력 인터페이스라 지칭되는 포인팅 장치와 같은 입력 장치(727)를 통해 지령 및 정보를 컴퓨터 시스템(700)에 입력할 수 있다. 다른 입력 장치는 조이스틱, 게임 패드, 위성 안테나, 스캐너 등을 포함할 수 있다. 이들 및 다른 입력 장치들은 종종 시스템 버스에 연결된 입력 인터페이스(718)를 통해 CPU(702)에 연결되지만, 다른 인터페이스 및 버스 구조, 예컨대, 병렬 포트, 게임 포터 또는 범용 직렬 버스(USB)에 의해 연결될 수 있다. 디스플레이(726) 또는 다른 형태의 비디오 장치는 또한 그래픽 제어기(716) 및 비디오 인터페이스(717)와 같은 인터페이스를 통해 시스템 버스(722)에 연결될 수 있다. 또한, 헤드폰, 스피커, 또는 프린터와 같은 출력 장치(728)는 출력 인터페이스(719) 등을 통해 시스템 버스(722)에 연결될 수 있다.
컴퓨터 시스템(700)은 원격 컴퓨터(725)와 같은 하나 이상의 원격 컴퓨터에 동작가능하게 연결된 네트워크(130)를 이용하는 네트워크된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(725)는 단말기, 개인용 컴퓨터, 서버, 라우터, 네트워크 PC, 피어 장치 또는 다른 공통 네트워크 노드일 수 있으며, 전형적으로 컴퓨터 시스템(700)과 관련하여 전술한 다수의 요소들 또는 모든 요소들을 포함한다. 도 7에 도시된 네트워크(130)는 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 또는 다른 형태의 네트워크를 포함할 수 있다. 이러한 네트워크 환경은 사무실, 전사적 컴퓨터 네트워크, 인트라넷 및 인터넷에서 다반사이다. 네트워크된 환경에서, 실행가능한 코드 및 애플리케이션 프로그램은 원격 컴퓨터에 저장될 수 있다. 예를 들면, 제한없이, 도 7은 원격 컴퓨터(725)에 상주하는 원격의 실행가능한 코드(724)를 예시한다. 네트워크 연결은 예시적이며 컴퓨터들 사이의 통신 링크를 구축하는 다른 수단이 사용될 수 있음이 인식될 것이다.
총괄하여, 이러한 구성 요소들은, 다음으로 제한되는 것은 아니지만, 캘리포니아 산타 클라라 소재의 인텔 코퍼레이션에서 제조한 CPU 계열, 캘리포니아 써니베일 소재의 어드밴스드 마이크로 디바이스(AMD) 인코퍼레이티드에서 제조한 CPU 계열, 또는 최초에 어드밴스드 RISC 머신 리미티드에서 설계한 ARM CPU 계열 중 하나 이상의 요소뿐만 아니라, 어떤 다른 적절한 프로세서에 기반한 범용 컴퓨터 시스템을 포함하는 폭넓은 범주의 컴퓨터 시스템들을 나타내는 것으로 의도된다. 물론, 다른 구현예들도 가능하다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술된 서버 기능들은 백본을 통해 통신하는 다수의 서버 서브시스템들에 의해 구현될 수 있다.
컴퓨터 시스템(700)의 각종 컴포넌트들은 재배열되고, 삭제되고, 또는 증가될 수 있다. 예를 들어, 시스템 버스(722)는 컴퓨터 시스템의 각종 서브시스템들을 상호 연결하는 다수의 버스들로서 구현될 수 있다. 더욱이, 컴퓨터 시스템(700)은, 예컨대, 직접 메모리 액세스 유닛(도시되지 않음)을 부가하여 하나 이상의 컴포넌트들이 시스템 메모리(708)에 더 효율적으로 액세스하도록 함으로써 기존의 컴포넌트들 사이에 추가의 신호 버스 또는 상호 연결부를 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, CACHE1 및 CPU1는 "프로세서 모듈"(702)로서 "프로세스 코어"라 지칭되는 프로세서(CPU1)로 함께 채워져 있다. 대안으로, (702, 704)에 포함된 캐시 메모리들(701, 703)은 시스템 버스 상에서 개별의 컴포넌트일 수 있다. 더욱이, 본 발명의 일부 실시예는 전술한 컴포넌트들의 전부를 필요로 하지도 않고 또한 이들의 전부를 포함하지도 않을 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예는 소수의 CPU, 소수의 네트워크 포트, 소수의 스토리지 장치, 또는 소수의 입력-출력 인터페이스를 포함할 수 있다. 더욱이, 컴퓨터 시스템(700)은 추가의 컴포넌트, 예컨대, 704와 같은 하나 이상의 추가의 중앙 프로세싱 유닛, 스토리지 장치, 메모리, 또는 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(700)의 하나 이상의 컴포넌트는 시스템의 추가적인 집적화를 위해 특화된 시스템-온-칩(SOC)에 결합될 수 있다. 컴포넌트의 개수가 중요한 소정의 컴퓨터 시스템 환경에서, 컴퓨터 시스템 전체가 하나 이상의 초대규모 집적(VLSI) 회로(들)에 집적될 수 있다.
전술한 바와 같이, 일 실시예에서, 본 명세서에서 기술된 하나 이상의 물리적 서버 또는 클라이언트 시스템의 동작은 컴퓨터 시스템(700)에 의해 실행되는 일련의 소프트웨어 루틴으로서 구현된다. 각각의 소프트웨어 루틴은 CPU(702)와 같은 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 컴포넌트에 의해 실행되는 다수의 또는 일련의 기계 명령어들을 포함한다. 처음에, 일련의 명령어들은 대용량 스토리지(713)와 같은 스토리지 장치에 저장될 수 있다. 그러나, 일련의 명령어들은 EEPROM, 플래시 장치, 또는 DVD에 저장될 수 있다. 더욱이, 일련의 명령어들은 로컬 저장될 필요가 없으며, 네트워크 상에서 네트워크 인터페이스(715)를 통해 원격 컴퓨터(725)로부터 수신될 수 있디.
다수의 예시적인 양태들 및 실시예들이 위에서 설명되었지만, 본 기술 분야에서 숙련된 자들은 소정의 변경, 치환, 부가 및 이들의 세부 결합이 있을 수 있음을 인식할 것이다. 그러므로, 다음과 같은 첨부의 청구범위 및 아래에 제시된 청구범위는 그러한 모든 변경, 치환, 부가 및 세부 결합을 이들의 참된 정신 및 범주 내에 속하는 것으로서 해석되는 것으로 의도된다.

Claims (23)

  1. 네트워크를 통해 마케팅 애드보커시(marketing advocacy)를 제공하는 방법으로서 - 상기 방법은 컴퓨터에 의해 수행됨 -,
    데이터스토어에 액세스하여 네트워크 사용자의 하나 이상의 속성들, 상기 사용자의 관심 객체의 하나 이상의 속성들, 및 상기 객체의 소비에 관한 하나 이상 애드보케이트들(advocates)의 하나 이상의 속성들을 획득하는 단계;
    상기 객체의 소비에 관한 하나 이상의 애드보케이트들 각각에 대해, 지식(knowledge)을 나타내는, 상기 애드보케이트 및 상기 객체 사이의 관계에 관한 가치 척도, 및 커넥션(connection)을 나타내는, 상기 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 사이의 관계에 관한 가치 척도를 결정하는 단계;
    상기 지식 및 커넥션 척도를 결합하여 상기 객체의 소비에 관한 애드보케이트들 각각에 대해 마케팅 애드보커시의 순가치(net value)를 추정하는 단계;
    상기 마케팅 애드보커시의 추정된 순가치를 이용하여 상기 애드보케이트들을 분류하는 단계; 및
    상기 네트워크 사용자 및 가장 큰 순 마케팅 가치를 갖는 하나 이상의 애드보케이트들 사이의 통신을 용이하게 하는 단계
    를 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 네트워크 사용자 및 하나 이상의 애드보케이트들 사이의 통신을 용이하게 하는 단계는 또한, 상기 네트워크 사용자로의 마케팅 메시지를 계측(instrumentation)하여, 단일의 네트워크 사용자 인터페이스의 동작으로 나타나는 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 간의 쌍방향 통신 링크를 구축하는 단계를 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 쌍방향 통신 링크는 또한, 음성 기반 인터넷 프로토콜(Voice over Internet Protocol: VoIP) 통화, 전화 통화, 셀룰러 전화 통화, 스마트폰 통화, 인스턴트 메시징 세션, 이메일 통신, 단문 메시지 서비스(Short Message Service: SMS) 프로토콜 메시지, 문자 메시지, 또는 메일 메시지 중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 지식 및 상기 커넥션의 척도를 결정하는 단계는 또한,
    상기 하나 이상의 속성들을 그룹들로 분류하는 단계 - 하나의 그룹은 지식과 관련되고, 하나의 그룹은 커넥션과 관련됨 -;
    각 그룹의 상기 속성들을 양자화하는 단계;
    각 그룹의 각 속성의 가치를 결정하는 단계;
    상기 지식과 관련된 그룹의 상기 결정된 가치들을 결합하여 결합된 지식 척도를 계산하는 단계; 및
    상기 커넥션과 관련된 그룹의 상기 결정된 가치들을 결합하여 결합된 커넥션 척도를 계산하는 단계를 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 그룹의 각 속성의 가치를 결정하는 단계는, 당사자 A 및 당사자 B 사이의 관계를 특성화하며, 또한,
    (a) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치를 상기 당사자 B의 대응하는 속성의 양자화된 가치와 상관시키는 단계,
    (b) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치 및 상기 당사자 B의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 차를 결정하는 단계,
    (c) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치 및 상기 당사자 B의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 결정하는 단계,
    (d) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치의 크기를 결정하는 단계, 및
    (e) 상기 당사자 B의 속성의 양자화된 가치의 크기를 결정하는 단계
    중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 그룹의 결정된 가치들을 결합하는 단계는, 특성(trait)과 관련되며, 또한,
    (a) 상기 특성과 관련된 그룹의 속성들의 결정된 가치들 각각의 가중된 선형 결합치(weighted linear combination)를 계산하는 단계,
    (b) 상기 특성과 관련된 그룹의 속성들의 결정된 가치들 각각의 가중된 합을 계산하는 단계, 및
    (c) 상기 특성과 관련된 그룹의 속성들의 결정된 가치들 각각의 제곱의 가중된 합을 계산하는 단계
    중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  7. 네트워크를 통해 마케팅 애드보커시를 제공하는 장치로서,
    메모리,
    하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛들, 및
    하나 이상의 프로세서 명령어들의 집합
    을 포함하며,
    상기 명령어들은, 상기 프로세서 유닛들 중 하나 이상에 의해 실행될 때,
    데이터스토어에 액세스하여 네트워크 사용자의 하나 이상의 속성들, 상기 사용자의 관심 객체의 하나 이상의 속성들, 및 상기 객체의 소비에 관한 하나 이상의 애드보케이트들의 하나 이상의 속성들을 획득하고;
    상기 객체의 소비에 관한 하나 이상의 애드보케이트들 각각에 대해, 지식을 나타내는, 상기 애드보케이트 및 상기 객체 사이의 관계에 관한 가치 척도, 및 커넥션을 나타내는, 상기 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 사이의 관계에 관한 가치 척도를 결정하며;
    상기 지식 및 커넥션 척도를 결합하여 상기 객체의 소비에 관한 애드보케이트들 각각에 대해 마케팅 애드보커시의 순가치를 추정하며;
    상기 마케팅 애드보커시의 추정된 순가치를 이용하여 상기 애드보케이트들을 분류하며;
    상기 네트워크 사용자, 및 가장 큰 순 마케팅 가치를 갖는 하나 이상의 애드보케이트들 사이의 통신을 용이하게 하도록
    동작하는, 마케팅 애드보커시 제공 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 네트워크 사용자 및 하나 이상의 애드보케이트들 사이의 통신을 용이하게 하는 것은 또한, 상기 네트워크 사용자로의 마케팅 메시지를 계측하여 단일의 네트워크 사용자 인터페이스의 동작으로 나타나는 상기 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 간의 쌍방향 통신 링크를 구축하는 것을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 쌍방향 통신 링크는 또한, 음성 기반 인터넷 프로토콜(VoIP) 통화, 전화 통화, 셀룰러 전화 통화, 스마트폰 통화, 인스턴트 메시징 세션, 이메일 통신, 단문 메시지 서비스(SMS) 프로토콜 메시지, 문자 메시지, 또는 메일 메시지 중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 장치.
  10. 제7항에 있어서, 상기 지식 및 상기 커넥션 척도들을 결정하는 것은 또한,
    상기 하나 이상의 속성들을 그룹들로 분류하는 것 - 하나의 그룹은 지식과 관련되고, 하나의 그룹은 커넥션과 관련됨 -;
    각 그룹의 상기 속성들을 양자화하는 것;
    각 그룹의 각 속성의 가치를 결정하는 것;
    상기 지식과 관련된 그룹의 결정된 가치들을 결합하여 결합된 지식 척도를 계산하는 것; 및
    상기 커넥션과 관련된 그룹의 결정된 가치들을 결합하여 결합된 커넥션 척도를 계산하는 것
    을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 그룹의 각 속성의 가치를 결정하는 것은, 당사자 A 및 당사자 B 사이의 관계를 특성화하며, 또한,
    (a) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치를 상기 당사자 B의 대응하는 속성의 양자화된 가치와 상관시키는 것,
    (b) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치 및 상기 당사자 B의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 차를 결정하는 것,
    (c) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치 및 상기 당사자 B의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 유클리디안 거리를 결정하는 것,
    (d) 상기 당사자 A의 속성의 양자화된 가치의 크기를 결정하는 것, 및
    (e) 상기 당사자 B의 속성의 양자화된 가치의 크기를 결정하는 것
    중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 장치.
  12. 제10항에 있어서, 상기 그룹의 상기 결정된 가치들을 결합하는 것은, 특성과 관련되며, 또한,
    (a) 상기 특성과 관련된 그룹의 속성들의 결정된 가치들 각각의 가중된 선형 결합치를 계산하는 것,
    (b) 상기 특성과 관련된 그룹의 속성들의 결정된 가치들 각각의 가중된 합을 계산하는 것, 및
    (c) 상기 특성과 관련된 그룹의 속성들의 결정된 가치들 각각의 제곱의 가중된 합을 계산하는 것
    중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 장치.
  13. 네트워크를 통해 마케팅 애드보커시의 가치를 획득 및 분배하는 방법으로서 - 상기 방법은 컴퓨터에 의해 수행됨 -,
    데이터스토어에 액세스하여 네트워크 사용자의 하나 이상의 속성들, 상기 사용자의 관심 객체의 하나 이상의 속성들, 및 상기 객체의 소비에 관한 애드보케이트의 하나 이상의 속성들을 획득하는 단계;
    상기 객체에 관한 하나 이상의 마케팅 메시지들을 계측하여 상기 애드보케이트와 관련하여 상업 활동을 추적하는 단계;
    상기 객체의 소비에 관한 마케팅 애드보커시의 순가치를 결정하는 단계;
    하나 이상의 마케팅 스폰서로부터 상기 마케팅 애드보커시의 상기 순가치의 척도를 수집하는 단계; 및
    상기 수집들을 분배하여 애드보커시 마케팅 인센티브, 애드보커시 시스템 비용, 및 애드보커시 시스템 제공자 이익을 제공하는 단계
    를 포함하는 마케팅 애드보커시 가치 획득 및 분배 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 객체에 관한 하나 이상의 마케팅 메시지들을 계측하여 상기 애드보케이트와 관련하여 상업 활동을 추적하는 단계는 또한, 상기 하나 이상의 마케팅 메시지들을 상기 애드보케이트와의 하나 이상의 통신 수단과 링크하는 단계, 상기 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 사이의 네트워크 기반 통신을 용이하게 하는 단계, 상기 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 사이의 통신과 관련된 모든 상업 활동을 기록하는 단계, 및 상기 상업 활동 중 어떤 상업 활동의 시장 가치를 계산하는 단계 중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 가치 획득 및 분배 방법.
  15. 제13항에 있어서, 상기 객체의 소비에 관한 마케팅 애드보커시의 순가치를 결정하는 단계는 또한,
    상기 애드보케이트에 의한 애드보커시와 연관된 하나 이상의 마케팅 메시지들의 총 상업 가치를 계산하는 단계;
    상기 애드보케이트에 의한 애드보커시가 없는 상기 하나 이상의 마케팅 메시지들의 총 상업 가치를 추정하는 단계; 및
    애드보커시가 있는 상기 계산된 총 상업 가치와 애드보커시가 없는 상기 추정된 총 상업 가치 사이의 차로서 상기 순가치를 결정하는 단계
    를 포함하는 마케팅 애드보커시 가치 획득 및 분배 방법.
  16. 네트워크를 통해 마케팅 애드보커시의 가치를 획득 및 분배하는 장치로서,
    메모리,
    하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛들, 및
    하나 이상의 프로세서 명령어들의 집합
    을 포함하며,
    상기 명령어들은, 상기 프로세서 유닛들 중 하나 이상에 의해 실행될 때,
    데이터스토어에 액세스하여 네트워크 사용자의 하나 이상의 속성들, 상기 사용자의 관심 객체의 하나 이상의 속성들, 및 상기 객체의 소비에 관한 애드보케이트의 하나 이상의 속성들을 획득하고;
    상기 객체에 관한 하나 이상의 마케팅 메시지들을 계측하여 상기 애드보케이트와 관련하여 상업 활동을 추적하고;
    상기 객체의 소비에 관한 마케팅 애드보커시의 순가치를 결정하고;
    상기 마케팅 애드보커시의 순가치 척도를 하나 이상의 마케팅 스폰서들로부터 수집하며;
    상기 수집들을 분배하여 애드보커시 마케팅 인센티브, 애드보커시 시스템 비용, 및 애드보커시 시스템 제공자 이익을 제공하도록
    동작하는, 마케팅 애드보커시 가치 획득 및 분배 장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 객체에 관한 하나 이상의 마케팅 메시지들을 계측하여 상기 애드보케이트와 관련하여 상업 활동을 추적하는 것은 또한, 상기 하나 이상의 마케팅 메시지들을 상기 애드보케이트와의 하나 이상의 통신 수단과 링크하는 것, 상기 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 사이의 네트워크 기반 통신을 용이하게 하는 것, 상기 애드보케이트 및 상기 네트워크 사용자 사이의 통신과 관련된 모든 상업 활동을 기록하는 것, 및 상기 상업 활동 중 어떤 상업 활동의 시장 가치를 계산하는 것 중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 가치 획득 및 분배 장치.
  18. 제16항에 있어서, 상기 객체의 소비에 관한 마케팅 애드보커시의 순가치를 결정하는 것은 또한,
    상기 애드보케이트에 의한 애드보커시와 연관된 하나 이상의 마케팅 메시지들의 총 상업 가치를 계산하는 것;
    상기 애드보케이트에 의한 애드보커시가 없는 상기 하나 이상의 마케팅 메시지들의 총 상업 가치를 추정하는 것; 및
    애드보커시가 있는 상기 계산된 총 상업 가치 및 애드보커시가 없는 상기 추정된 총 상업 가치 사이의 차로서 상기 순가치를 결정하는 것을 포함하는 마케팅 애드보커시 가치 획득 및 분배 장치.
  19. 네트워크를 통해 마케팅 애드보커시를 제공하는 방법으로서 - 상기 방법은 컴퓨터에 의해 수행됨 -,
    데이터스토어에 액세스하여 네트워크 사용자의 하나 이상의 속성들, 상기 사용자의 관심 객체의 하나 이상의 속성들, 및 상기 객체의 소비에 관한 하나 이상의 애드보케이트들의 하나 이상의 속성들을 획득하는 단계;
    상기 하나 이상의 애드보케이트들 각각에 대해서, 상기 하나 이상의 속성들 각각에 대해, 상기 애드보케이트, 상기 네트워크 사용자, 및 상기 객체 사이의 관계에서 상기 마케팅 가치에 속하는 상기 속성의 가치 척도를 결정하고, 상기 하나 이상의 척도들 각각에 대해 상기 애드보케이트와 관련한 마케팅 애드보커시의 추정된 순가치에 선형적으로 결합하는 단계;
    상기 마케팅 애드보커시의 추정된 순가치를 이용하여 상기 애드보케이트들을 분류하는 단계; 및
    상기 네트워크 사용자, 및 가장 큰 순 마케팅 가치를 갖는 하나 이상의 애드보케이트들 사이의 통신을 용이하게 하는 단계
    를 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 애드보케이트, 상기 네트워크 사용자, 및 상기 객체 사이의 관계에서 상기 마케팅 가치에 속하는 각 속성의 가치 척도를 결정하는 단계는 또한, 상기 네트워크 사용자, 상기 애드보케이트, 및 상기 객체의 상기 하나 이상의 속성들 각각을 양자화하는 단계, 및 상기 양자화된 속성들을 점수화(scoring)하는 단계를 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  21. 제20항에 있어서, 상기 양자화된 속성들을 점수화하는 단계는 또한,
    (a) 상기 애드보케이트의 속성의 양자화된 가치를 상기 네트워크 사용자의 대응하는 속성의 양자화된 가치와 상관시키는 단계,
    (b) 상기 애드보케이트의 속성의 양자화된 가치를 상기 객체의 대응하는 속성의 양자화된 가치와 상관시키는 단계,
    (c) 상기 애드보케이트의 속성의 양자화된 가치 및 상기 네트워크 사용자의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 차를 결정하는 단계,
    (d) 상기 애드보케이트의 속성의 양자화된 가치 및 상기 객체의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 차를 결정하는 단계,
    (e) 상기 애드보케이트의 속성의 양자화된 가치 및 상기 네트워크 사용자의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 유클리디안 거리를 결정하는 단계,
    (f) 상기 애드보케이트의 속성의 양자화된 가치 및 상기 객체의 대응하는 속성의 양자화된 가치 사이의 유클리디안 거리를 결정하는 단계,
    (g) 상기 애드보케이트의 속성의 양자화된 가치의 크기를 결정하는 단계,
    (h) 상기 네트워크 사용자의 속성의 양자화된 가치의 크기를 결정하는 단계, 및
    (i) 상기 객체에 관한 속성의 양자화된 가치의 크기를 결정하는 단계
    중 하나 이상을 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  22. 제19항에 있어서, 상기 하나 이상의 척도들 각각을 상기 애드보케이트와 관련한 마케팅 애드보커시의 추정된 순가치에 선형적으로 결합하는 단계는 또한,
    상기 애드보케이트, 상기 네트워크 사용자, 및 상기 객체 사이의 관계에서 상기 마케팅 가치에 속하는 속성의 가치 척도 각각에 대해, 상기 척도 및 탭 가중치의 곱으로 이루어지는 기여도(contribution)를 계산하는 단계; 및
    상기 속성의 각 가치 척도마다의 상기 기여도를 누적하여 총 추정된 순가치를 획득하는 단계를 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 선형적으로 결합하는 단계는 또한,
    상기 애드보케이트와 관련하여 제공된 마케팅 애드보커시의 실제 순가치를 추적하는 단계;
    상기 추정된 순가치 및 상기 실제 순가치 사이의 차를 결정하여 오차 가치를 획득하는 단계;
    상기 오차 가치를 상기 속성의 각 가치 척도와 상관시켜 조정 수량(adjustment quantity)을 획득하는 단계; 및
    상기 조정 수량을 조정함으로써 탭 가중치 조정을 결정하는 단계를 포함하는 마케팅 애드보커시 제공 방법.
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