KR101352358B1 - 광고 시스템 및 광고 관리 방법 - Google Patents

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KR101352358B1 KR1020110112899A KR20110112899A KR101352358B1 KR 101352358 B1 KR101352358 B1 KR 101352358B1 KR 1020110112899 A KR1020110112899 A KR 1020110112899A KR 20110112899 A KR20110112899 A KR 20110112899A KR 101352358 B1 KR101352358 B1 KR 101352358B1
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Abstract

본 발명에 따른 광고 시스템은 제1 광고주 단말의 구매 이력에 따라 업종과 연관된 검색어 목록을 생성하는 검색어 목록 생성부, 상기 검색어 목록에 포함된 복수의 검색어 중 적어도 하나의 검색어 페어링을 생성하여, 상기 적어도 하나의 검색어 페어링의 연관도 점수를 측정하는 연관도 측정부, 그리고 상기 검색어 목록 및 상기 연관도 점수 중 적어도 하나를 기초로 제2 광고주 단말에게 추천 검색어를 제공하는 추천부를 포함한다.

Description

광고 시스템 및 광고 관리 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ADVERTISEMENT}
본 발명은 광고 시스템 및 광고 관리 방법에 관한 것이다.
인터넷 사용자는 포털 사이트(portal site) 등에서 관심 있는 업체 등을 검색하고, 검색된 업체의 정보를 제공받을 수 있다. 이때 사용자의 검색은 관심 있는 업체와 관련된 검색어(keyword)를 다양하게 입력함으로써 수행될 수 있다. 즉, 사용자가 업체에 관련된 검색어를 입력하면, 포털 사이트 등은 사용자가 입력한 검색어와 관련된 검색 결과 목록을 사용자에게 제공한다.
이와 관련하여 포털 사이트 등의 검색 제공 사업자는 사용자가 입력하는 검색어를 이용하여 관련 업체의 광고가 노출되도록 하는 광고 기법인 검색어 광고(keyword advertising)를 영업에 활용하고 있다.
광고 사업자는 이러한 검색어 광고에 참여하는 광고주에게 적절한 검색어를 추천할 수 있다. 이러한 검색어 추천은 주로 광고주가 광고하고자 하는 광고 대상의 분류된 업종에 따라 이루어질 수 있다. 그러나 광고 대상의 분류된 업종이 광범위하거나 세부 업종 분류가 명확하지 않은 경우에는 광고주에게 적합하지 않은 키워드를 추천하는 경우가 많다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 업종 별로 검색어를 정확하게 분류하고, 그에 따라 광고주에게 적절한 검색어를 추천하여 광고 효과를 높이는 것이다.
본 발명의 한 실시예에 따른 광고 시스템은 제1 광고주 단말의 구매 이력에 따라 업종과 연관된 검색어 목록을 생성하는 검색어 목록 생성부, 상기 검색어 목록에 포함된 복수의 검색어 중 적어도 하나의 검색어 페어링을 생성하여, 상기 적어도 하나의 검색어 페어링의 연관도 점수를 측정하는 연관도 측정부, 그리고 상기 검색어 목록 및 상기 연관도 점수 중 적어도 하나를 기초로 제2 광고주 단말에게 추천 검색어를 제공하는 추천부를 포함한다.
상기 검색어 목록 생성부는, 상기 제1 광고주 단말의 구매 이력을 저장하는 구매 이력 저장부, 그리고 상기 구매 이력을 기초로 검색어의 분류 업종을 결정하는 업종 분류부를 포함할 수 있다.
상기 업종 분류부는, 상기 제1 광고주 단말이 구매한 검색어가 복수의 업종 각각에 나타날 확률을 산정하고, 상기 복수의 업종 중 상기 확률이 가장 높은 업종을 상기 분류 업종으로 결정할 수 있다.
상기 분류 업종에 포함된 상기 검색어의 유효성을 판단하는 유효성 판단부를 더 포함할 수 있다.
상기 유효성 판단부는, 상기 분류 업종에서 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수 및 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주의 업종 수 중 적어도 하나를 기초로 유효성 점수를 산정할 수 있다.
상기 유효성 판단부는, 용어 빈도(term frequency, TF) 점수와 역문서 빈도(inverse document frequency, IDF) 점수의 곱을 유효성 점수로 산정할 수 있다.
상기 용어 빈도 점수는, 상기 분류 업종 내에서 상기 검색어를 구매한 제1 광고주 단말의 수로 산정될 수 있다.
상기 역문서 빈도 점수는, 전체 업종수를 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 업종 수로 나눈 값의 로그값으로 산정될 수 있다.
상기 연관도 측정부는, 상기 제1 광고주 단말의 수와 상기 검색어 페이링을 동시에 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수의 비율을 기준으로 상기 연관도 점수를 산정할 수 있다.
상기 추천부는, 상기 제2 광고주 단말의 업종에 해당하는 상기 분류 업종에서 상기 유효성 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천할 수 있다.
상기 제2 광고주 단말은 구매 이력이 없을 수 있다.
상기 추천부는, 상기 제2 광고주 단말은 구매 이력이 있는 경우, 이전에 구매한 검색어를 포함하는 복수의 검색어 페어링 중에서 상기 연관도 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 시스템은 제1 광고주 단말의 구매 이력을 저장하는 구매 이력 저장부, 상기 구매 이력을 기초로 복수의 검색어 각각의 분류 업종을 결정하는 업종 분류부, 상기 분류 업종에 포함된 상기 복수의 검색어의 유효성을 판단하는 유효성 판단부, 그리고 상기 유효성을 기초로 제2 광고주 단말에게 상기 복수의 검색어 중 적어도 하나의 검색어를 추천하는 추천부를 포함한다.
상기 업종 분류부는, 상기 제1 광고주 단말이 구매한 검색어가 복수의 업종 각각에 나타날 확률을 산정하고, 상기 복수의 업종 중 상기 확률이 가장 높은 업종을 상기 분류 업종으로 결정할 수 있다.
상기 유효성 판단부는, 상기 분류 업종에서 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수 및 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주의 업종 수 중 적어도 하나를 기초로 유효성 점수를 산정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 관리 방법은 광고 시스템이 광고를 관리하는 방법으로서, 제1 광고주 단말의 구매 이력에 따라 복수의 검색어 각각의 분류 업종을 결정하는 단계, 상기 분류 업종에 포함된 상기 검색어의 유효성을 판단하는 단계, 상기 분류 업종에 포함된 복수의 검색어에서 적어도 하나의 검색어 페어링을 생성하는 단계, 상기 적어도 하나의 검색어 페어링의 연관도 점수를 측정하는 단계, 그리고 상기 유효성 및 상기 연관도 점수 중 적어도 하나를 기초로 제2 광고주 단말에게 검색어를 추천하는 단계를 포함한다.
상기 분류 업종을 결정하는 단계는, 상기 제1 광고주 단말이 구매한 검색어가 복수의 업종 각각에 나타날 확률을 산정하고, 상기 복수의 업종 중 상기 확률이 가장 높은 업종을 상기 분류 업종으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 유효성을 판단하는 단계는, 상기 분류 업종에서 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수 및 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주의 업종 수 중 적어도 하나를 기초로 유효성 점수를 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 연관도를 측정하는 단계는, 상기 제1 광고주 단말의 수와 상기 검색어 페이링을 동시에 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수의 비율을 기준으로 상기 연관도 점수를 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추천하는 단계는, 상기 제2 광고주 단말의 업종에 해당하는 상기 분류 업종에서 상기 유효성 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추천하는 단계는, 상기 제2 광고주 단말은 구매 이력이 있는 경우, 이전에 구매한 검색어를 포함하는 복수의 검색어 페어링 중에서 상기 연관도 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 한 실시예에 따르면 업종 별로 검색어를 정확하게 분류할 수 있으며, 그에 따라 광고주에게 최적의 검색어를 추천함으로써 광고 효과를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 시스템의 연관 키워드 목록 생성부를 도시하는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 관리 방법의 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도면을 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 시스템 및 광고 관리 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 시스템의 블록도이다.
광고 시스템(100)은 광고주가 사용하는 복수의 광고주 단말(200, 300)의 요청에 따라 검색어를 판매하고 광고주 단말(200, 300)이 구매한 검색어에 대한 광고를 사용자 단말(도시하지 않음)에게 제공하는 서버로서, 복수의 광고주 단말(200)의 검색어 구매 이력에 따라 업종에 연관된 검색어 목록을 생성하고, 검색어 상호간 연관도를 측정하여, 광고주 단말(300)에게 검색어를 추천한다.
여기서 광고주 단말(200, 300)은 광고주가 네트워크를 통하여 광고 시스템(100)에 접속하고 통신하는 장치이며, 예를 들어 컴퓨터, 개인 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 이동 통신 단말기 및 텔레비전(television, TV)등 다양한 통신 장치가 사용될 수 있다. 한편, 광고주 단말(200, 300)의 업종은 미리 결정되어 있는 것으로 가정한다.
광고 시스템(100)은 검색어 목록 생성부(110), 연관도 측정부(130) 및 추천부(150)를 포함한다.
검색어 목록 생성부(110)는 광고주 단말(200)의 검색어 구매 이력에 기초하여 업종별로 연관된 검색어 목록을 생성한다. 이제 도 2를 참고하여 검색어 목록 생성부(110)에 대하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 시스템의 검색어 목록 생성부를 도시하는 블록도이다.
도 2에 따르면 검색어 목록 생성부(110)는 구매 이력 저장부(111), 업종 분류부(112) 및 유효성 판단부(113)를 포함한다.
구매 이력 저장부(111)는 광고주 단말(200)의 구매 이력, 즉 광고주 단말(200)이 이전에 구매했던 검색어를 저장한다.
업종 분류부(112)는 구매 이력 저장부(111)가 저장하고 있는 구매 이력을 기초로 검색어의 업종을 분류한다. 상세하게 설명하면, 업종 분류부(112)는 광고주 단말(200)이 구매한 검색어가 특정 업종에 나타날 수 있는 확률을 산정하고 해당 검색어를 확률이 가장 높은 업종(이하 이를 해당 검색어에 대한 분류 업종이라고 한다)으로 분류하여 업종별로 검색어 목록을 생성한다. 이때, 업종 분류부(112)는 다음 수학식 1과 같이 베이지안 확률(Bayesian probability)을 사용할 수 있다.
[수학식 1]|
Figure 112011085960251-pat00001
업종 검색어 베이지안 확률
X A 0.64
Y A 0.08
표 1에는 검색어 A에 대하여 업종 X 및 업종 Y 각각에 대한 베이지안 확률이 기재되어 있다. 검색어 A에 대한 업종 X의 베이지안 확률은 0.64이며, 검색어 A에 대한 업종 Y의 베이지안 확률은 0.08이므로, 업종 X는 검색어 A의 분류 업종이 될 수 있다. 이와 같은 방식으로 각 업종에 대하여 연관된 검색어 목록이 생성된다.
유효성 판단부(113)는 업종 분류부(112)에서 각 업종 별로 분류된 검색어 목록에 포함된 각 검색어의 유효성을 판단한다. 이때, 유효성 판단부(113)는 분류 업종에서 특정 검색어를 구매한 광고주 단말(200)의 수 및 특정 검색어를 구매한 광고주 단말(200)의 업종 수에 근거하여 유효성을 판단할 수 있다. 분류 업종에서 특정 검색어를 구매한 광고주 단말(200)의 수가 많고, 검색어를 구매한 광고주 단말(200)의 업종 수가 적을수록 유효성 점수는 높아질 수 있다.
구체적으로, 유효성 판단부(113)는 용어 빈도(term frequency, TF) 점수와 역문서 빈도(inverse document frequency, IDF) 점수의 곱을 유효성 점수(E)로 산정할 수 있다. 이때, 용어 빈도 점수는 업종 분류부(112)가 결정한 분류 업종 내에서 특정 검색어를 구매한 광고주 단말(200)의 수로 산정하며, 값이 클수록 해당 업종과 키워드의 연관성이 높다고 판단된다. 역문서 빈도 점수는 전체 업종수(Ct)를 해당 검색어를 구매한 광고주 단말(200)의 업종 수(Ca)로 나눈 값의 로그값으로 산정하며, 값이 클수록 해당 업종과 검색어의 연관성이 높다고 판단된다. 따라서 유효성 점수는 다음 수학식 2와 같이 표현된다.
[수학식 2]
E=TF*log10(Ct/Ca)
검색어 TF Ca E
A 10 1 10 ( = 10 * log10(10/1)
B 8 1 8 ( = 8 * log10(10/1) )
C 10 5 3.01 ( = 10 * log10(10/5) )
표 2를 참고하면, 총 업종 수가 10개 일 때를 가정하고, 검색어 A, 검색어 B 및 검색어 C에 대하여 분류된 업종 내에서 검색어를 구매한 광고주 단말의 수가 각각 10, 8 및 10이고, 해당 검색어를 구매한 광고주 단말의 업종수가 1, 1 및 5일 때 유효성 점수는 10, 8 및 3.01이다.
유효성 판단부(113)는 이와 같이 산출된 유효성 점수를 기초로 유효성이 높은 순서로 동일한 업종 내에서 검색어의 순위를 정하거나, 유효성이 낮은 검색어를 업종에 대한 검색어 목록에서 제외시킬 수 있다.
다시 도 1을 참고하면, 연관도 측정부(130)는 검색어 목록 생성부(110)가 생성한 업종별 검색어 목록에 포함된 모든 검색어를 페어링한다. 만일 업종 1에 검색어 A, 검색어 B, 검색어 C 및 검색어 D가 분류되어 있으며, 업종 2에 검색어 B, 검색어 C 및 검색어 E가 분류되어 있다면 검색어 페어링은 다음 표 3과 같다.
업종 1 업종 2
검색어 A-검색어 B 검색어 B-검색어 C
검색어 A-검색어 C 검색어 B-검색어 E
검색어 A-검색어 D 검색어 C-검색어 E
검색어 B-검색어 C
검색어 B-검색어 D
검색어 C-검색어 D
연관도 측정부(130)는 이와 같은 검색어 페어링 각각에 대하여 페어링 연관도를 측정한다. 이때 연관도 측정부(130)는 광고주 단말(200)의 수에 대한 검색어 페이링을 동시에 구매한 광고주 단말(200)의 수를 기준으로 페어링 연관도를 측정할 수 있다. 다음 표 4는 표 3에 기재된 검색어 페어링 중 검색어 A-검색어 B, 검색어 A-검색어 C 및 검색어 B-검색어 C의 연관도 점수의 예를 기재하고 있다.
검색어 페어링 동시 구매 광고주 단말 수 업종내 광고주
단말 수		 연관도 점수
검색어 A-검색어 B 9 10 0.9 ( = 9 / 10 )
검색어 A-검색어 C 8 10 0.8 ( = 8 / 10 )
검색어 B-검색어 C 1 10 0.1 ( = 1 / 10 )
추천부(150)는 검색어 목록 생성부(110) 및 연관도 측정부(130)의 출력 결과에 따라 광고주 단말(300)에게 검색어를 추천한다.
추천부(150)는 광고주 단말(300)이 구매 이력이 없는 경우에는 광고주 단말(300)의 업종에 기반하여 검색어 목록 생성부(110)가 해당 업종에 대하여 생성한 검색어 목록 중 유효성 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천할 수 있다.
추천부(150)는 광고주 단말(300)이 구매 이력이 있는 경우에는 구매 이력이 없는 경우와 같이 검색어를 추천하거나, 이전에 구매한 검색어와 관련된 복수의 검색어 페어링 중에서 연관도 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천할 수 있다.
이제 도 3을 참고하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 관리 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 관리 방법의 흐름도이다.
도 3을 참고하면, 광고 시스템(100)은 복수의 광고주 단말(200)의 구매 이력에 기초하여 검색어를 업종별로 분류하여, 업종과 연관된 검색어 목록을 생성한다(S310). 그런 후 광고 시스템(100)은 용어 빈도(term frequency, TF) 점수와 역문서 빈도(inverse document frequency, IDF) 점수의 곱을 유효성 점수(E)로 산정하여 검색어의 유효성을 판단한다(S320).
이어서 광고 시스템(100)은 업종에 포함된 모든 검색어 페어링을 생성하고(S330), 각 검색어 페어링에서 연관도 점수를 산정한다(S340).
광고 시스템(100)은 생성한 검색어 목록, 유효성 점수 및 검색어 페어링의 연관도 점수를 기초로 광고주 단말(300)에게 검색어를 추천한다(S350).
이와 같이 광고주 단말(200)의 구매 이력을 기초로 업종별로 연관된 검색어 목록을 생성하고 유효성을 판단하며, 가능한 검색어 페어링을 생성하여 그의 연관도 점수를 산출하여 그에 따라 검색어를 광고주 단말(300)에게 추천하면, 광고 대상의 업종을 정확하게 파악할 수 있으며, 광고주에게 최적의 검색어를 추천할 수 있다. 이로써 광고주 단말(300)의 광고 효과를 높이며, 광고 서비스를 효율적으로 관리할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (21)

  1. 제1 광고주 단말의 구매 이력에 따라 업종과 연관된 검색어 목록을 생성하는 검색어 목록 생성부,
    상기 검색어 목록에 포함된 복수의 검색어 중 적어도 하나의 검색어 페어링을 생성하여, 상기 적어도 하나의 검색어 페어링의 연관도 점수를 측정하는 연관도 측정부, 그리고
    상기 검색어 목록 및 상기 연관도 점수 중 적어도 하나를 기초로 제2 광고주 단말에게 추천 검색어를 제공하는 추천부
    를 포함하며,
    상기 연관도 측정부는,
    상기 제1 광고주 단말의 수와 상기 검색어 페어링을 동시에 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수의 비율을 기준으로 상기 연관도 점수를 산정하는 광고 시스템.
  2. 제1항에서,
    상기 검색어 목록 생성부는,
    상기 제1 광고주 단말의 구매 이력을 저장하는 구매 이력 저장부, 그리고
    상기 구매 이력을 기초로 검색어의 분류 업종을 결정하는 업종 분류부
    를 포함하는 광고 시스템.
  3. 제2항에서,
    상기 업종 분류부는,
    상기 제1 광고주 단말이 구매한 검색어가 복수의 업종 각각에 나타날 확률을 산정하고, 상기 복수의 업종 중 상기 확률이 가장 높은 업종을 상기 분류 업종으로 결정하는 광고 시스템.
  4. 제2항에서,
    상기 분류 업종에 포함된 상기 검색어의 유효성을 판단하는 유효성 판단부를 더 포함하는 광고 시스템.
  5. 제4항에서,
    상기 유효성 판단부는,
    상기 분류 업종에서 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수 및 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주의 업종 수 중 적어도 하나를 기초로 유효성 점수를 산정하는 광고 시스템.
  6. 제4항에서,
    상기 유효성 판단부는,
    용어 빈도(term frequency, TF) 점수와 역문서 빈도(inverse document frequency, IDF) 점수의 곱을 유효성 점수로 산정하는 광고 시스템.
  7. 제6항에서,
    상기 용어 빈도 점수는,
    상기 분류 업종 내에서 상기 검색어를 구매한 제1 광고주 단말의 수로 산정되는 광고 시스템.
  8. 제6항에서,
    상기 역문서 빈도 점수는,
    전체 업종수를 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 업종 수로 나눈 값의 로그값으로 산정되는 광고 시스템.
  9. 삭제
  10. 제1항에서,
    상기 추천부는,
    상기 제2 광고주 단말의 업종에 해당하는 분류 업종에서 유효성 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천하는 광고 시스템.
  11. 제10항에서,
    상기 제2 광고주 단말은 구매 이력이 없는
    광고 시스템.
  12. 제1항에서,
    상기 추천부는,
    상기 제2 광고주 단말이 구매 이력이 있는 경우, 이전에 구매한 검색어를 포함하는 복수의 검색어 페어링 중에서 상기 연관도 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천하는 광고 시스템.
  13. 제1 광고주 단말의 구매 이력을 저장하는 구매 이력 저장부,
    상기 구매 이력을 기초로 복수의 검색어 각각의 분류 업종을 결정하는 업종 분류부,
    상기 분류 업종에 포함된 상기 복수의 검색어의 유효성을 판단하는 유효성 판단부, 그리고
    상기 유효성을 기초로 제2 광고주 단말에게 상기 복수의 검색어 중 적어도 하나의 검색어를 추천하는 추천부
    를 포함하며,
    상기 유효성 판단부는,
    상기 분류 업종에서 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수 및 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주의 업종 수 중 적어도 하나를 기초로 유효성 점수를 산정하는 광고 시스템.
  14. 제13항에서,
    상기 업종 분류부는,
    상기 제1 광고주 단말이 구매한 검색어가 복수의 업종 각각에 나타날 확률을 산정하고, 상기 복수의 업종 중 상기 확률이 가장 높은 업종을 상기 분류 업종으로 결정하는 광고 시스템.
  15. 삭제
  16. 광고 시스템이 광고를 관리하는 방법으로서,
    상기 광고 시스템의 업종 분류부가 제1 광고주 단말의 구매 이력에 따라 복수의 검색어 각각의 분류 업종을 결정하는 단계,
    상기 광고 시스템의 유효성 판단부가 상기 분류 업종에 포함된 상기 검색어의 유효성을 판단하는 단계,
    상기 광고 시스템의 추천부가 상기 분류 업종에 포함된 복수의 검색어에서 적어도 하나의 검색어 페어링을 생성하는 단계,
    상기 추천부가 상기 적어도 하나의 검색어 페어링의 연관도 점수를 측정하는 단계, 그리고
    상기 추천부가 상기 유효성 및 상기 연관도 점수 중 적어도 하나를 기초로 제2 광고주 단말에게 검색어를 추천하는 단계
    를 포함하며,
    상기 추천하는 단계는,
    상기 제2 광고주 단말의 구매 이력에 따라 상기 검색어를 추천하되, 상기 구매 이력이 없는 경우에 상기 유효성을 기초로 상기 검색어를 추천하고, 상기 구매 이력이 있는 경우에 상기 유효성을 기초로 상기 검색어를 추천하거나 상기 연관도 점수를 기초로 상기 검색어를 추천하는 광고 관리 방법.
  17. 제16항에서,
    상기 분류 업종을 결정하는 단계는,
    상기 제1 광고주 단말이 구매한 검색어가 복수의 업종 각각에 나타날 확률을 산정하고, 상기 복수의 업종 중 상기 확률이 가장 높은 업종을 상기 분류 업종으로 결정하는 단계
    를 포함하는 광고 관리 방법.
  18. 제16항에서,
    상기 유효성을 판단하는 단계는,
    상기 분류 업종에서 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수 및 상기 검색어를 구매한 상기 제1 광고주의 업종 수 중 적어도 하나를 기초로 유효성 점수를 산정하는 단계를 포함하는 광고 관리 방법.
  19. 제16항에서,
    상기 연관도를 측정하는 단계는,
    상기 제1 광고주 단말의 수와
    상기 검색어 페이링을 동시에 구매한 상기 제1 광고주 단말의 수의 비율을 기준으로 상기 연관도 점수를 산정하는 단계
    를 포함하는 광고 관리 방법.
  20. 제16항에서,
    상기 추천하는 단계는,
    상기 제2 광고주 단말의 업종에 해당하는 상기 분류 업종에서 상기 유효성 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천하는 단계
    를 포함하는 광고 관리 방법.
  21. 제16항에서,
    상기 추천하는 단계는,
    상기 제2 광고주 단말이 상기 구매 이력이 있는 경우, 이전에 구매한 검색어를 포함하는 복수의 검색어 페어링 중에서 상기 연관도 점수가 높은 순서로 적어도 하나의 검색어를 추천하는 단계
    를 포함하는 광고 관리 방법.
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