KR101671722B1

KR101671722B1 - 온라인 광고 검출 및 광고 캠페인 분석

Info

Publication number: KR101671722B1
Application number: KR1020090118182A
Authority: KR
Inventors: 스티븐 데니스 커비; 피터 컬렛; 매튜 피그; 재러드 홀먼
Original assignee: 액센츄어 글로벌 서비시즈 리미티드
Priority date: 2008-12-11
Filing date: 2009-12-02
Publication date: 2016-11-02
Also published as: US20180060882A1; CN101887564A; US9842339B2; EP2196954A1; KR20100067611A; CA2688211A1; AU2009248419A1; US8386314B2; US20100153217A1; CA2688211C; US10891632B2; US20130166377A1; JP5676876B2; CN101887564B; AU2009248419B2; JP2010152893A

Abstract

온라인 광고가 특정 클라이언트를 위한 것인지 여부를 식별하는 정보를 포함하는 광고 비콘을 식별하기 위하여, 온라인 광고에 대한 메트릭이 웹 페이지를 파싱함으로써 획득된다. 이러한 메트릭은 온라인 광고 캠페인에 대한 감사 및 경쟁자 분석을 위한 KPI를 결정하는데 사용된다.

온라인 광고, 광고 비콘

Description

온라인 광고 검출 및 광고 캠페인 분석{ONLINE AD DETECTION AND AD CAMPAIGN ANALYSIS}

[우선권]

본 출원은 온라인 광고 검출 및 광고 캠페인 분석(ONLINE AD DETECTION AND AD CAMPAIGN ANALYSIS)이라는 명칭으로 2008년 12월 11일에 출원된 미국임시특허출원 제61/121,765호 및 2009년 3월 3일에 출원된 미국특허출원 제12/396,645호에 대하여 우선권을 청구하며, 상기 출원은 그 전체로서 참조에 의하여 편입된다.

인터넷의 유비쿼터스 본질에 따라, 인터넷은, 상품과 서비스의 조달자가 새로운 고객에게 접촉하고 새로운 사업을 창출하기 위한 일반적인 수단이 되어 왔다. 특히, 온라인 광고는, 시장 점유율을 높이는 것과 같은 목표를 달성하고자, 사업체에 의하여 사용되는 매우 대중적인 인터넷 기반 툴이다.

온라인 광고는 전형적으로 웹 사이트 상에서의 광고 포스팅을 포함한다. 광고는 마케팅 메시지를 포함할 수 있고, 사용자는 광고를 클릭할 수 있는데, 이는 전형적으로 사용자를 그 광고에서 마케팅되고 있는 제품이나 서비스에 대한 다른 웹 페이지로 이끈다. 광고는 텍스트 광고, 이미지 광고, 배너 광고 등과 같은 많 은 형태로 제공될 수 있다. 배너 광고는 웹 페이지에 임베딩된 광고이고, 대개의 경우, 텍스트, 이미지, 비디오, 사운드 또는 이러한 요소들의 조합을 포함한다.

광고가 특정 웹 사이트 상에 배치되도록 하기 위하여, 본 명세서에서 광고 벤더(vendor)라고 지칭되는 광고 서비스 또는 광고 네트워크로부터, 광고는 통상적으로 구매된다. 예를 들어, 전형적으로 검색 엔진이 광고 서비스를 제공하고, 이에 따라 광고주는 자신의 광고가 검색 엔진 웹 사이트 또는 다른 제휴 웹 사이트 상에서 포스팅되도록 하기 위하여 지불한다. 다른 구매 방식이 이용 가능하다. 한 가지 일반적인 방식은 사용자가 광고를 클릭할 때마다 광고주에게 과금하는 클릭당 비용 지불(pay-per-click) 모델을 포함한다. 검색 엔진에 더하여, 많은 웹 사이트가 온라인 광고를 제공한다. 일부 웹 사이트는 광고주에게 그 사이트 상에서의 온라인 광고를 위한 입찰을 요구한다. 예를 들어, 최고 입찰자는 웹 사이트에서 광고를 위한 프리미엄 위치를 부여 받을 수 있거나, 경쟁자가 웹 페이지 상에서 광고를 하는 것을 제한 받도록 하는 옵션을 부여 받을 수 있다.

많은 사업체에서 마케팅 예산의 큰 부분이 온라인 광고에 할당된다. 그러나, 사업체가 자신의 온라인 광고 캠페인의 영향을 정량화하는 것은 어려울 수 있다. 클릭당 비용 지불 모델에 있어서, 광고주는 얼마나 많은 사용자가 자신의 광고를 클릭하는지를 판단할 수 있다. 또한, 만약 광고로 인하여 사용자가 제품을 구매할 수 있는 웹 페이지로 향한다면, 사업체는 광고를 클릭한 사용자가 구매도 하였는지 여부를 추적할 수 있다. 그러나, 이러한 유형의 분석은 온라인 광고 캠페인이 어떻게 개선될 수 있는지에 대하여 어떠한 지적도 해 주지 못한다. 또한, 사용자가 광고를 클릭했는지 여부를 판단하는 잔류(rudimentary) 분석은 경쟁자의 온라인 광고 캠페인을 넘어서도록 온라인 광고 캠페인을 개선하는 방법에 대한 피드백을 사업체에 제공하지 않는다. 더욱이, 많은 사업체가 정교한 온라인 광고 캠페인에 참여하는데, 여기서, 이들은 광고 공간을 위하여 경쟁자와 경쟁하고 있고 많은 광고를 많은 웹 사이트에 걸쳐 배치하고 있다. 웹 사이트가 이들의 광고를 포스팅하고 있는지 여부, 그리고 광고가 적절한 콘텐트를 포함하고 적절한 웹 페이지 및 그 웹 페이지 상의 적절한 위치에서 제공되고 있는지 여부를 판단하기 위하여 웹 사이트를 추적하는 것은 어렵다.

온라인 광고에 대한 메트릭을 획득하여 온라인 광고에 대한 분석을 수행할 필요가 있다.

본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.

본 발명의 일 태양에 따르면, 온라인 광고 정보에 대하여 웹 사이트를 탐색하도록 구성되는 탐색 컴퓨터 시스템으로서, 클라이언트에 대한 온라인 광고를 식별하는 정보를 저장하는 데이터 저장 장치, 프로세서 - 상기 프로세서는, 웹 사이트의 웹 페이지를 파싱하고, 상기 파싱된 웹 페이지로부터 광고 비콘을 식별하며, 상기 데이터 저장 장치 내의 상기 정보를 사용하여 상기 광고 비콘이 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 식별하는지 여부를 판단하고, 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고에 대한 메트릭을 결정하도록 구성됨 - , 및 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 포함하도록 동작 가능한 상기 웹 사이트를 호스팅하는 웹 서버와 통신하도록 구성되는 네트워크 인터페이스를 포함하는 탐색 컴퓨터 시스템이 제공된다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 온라인 광고에 대한 정보를 결정하도록 구성되는 시스템으로서, 적어도 하나의 탐색 컴퓨터 시스템 - 상기 적어도 하나의 탐색 컴퓨터 시스템은, 웹 사이트의 웹 페이지를 파싱하고, 상기 파싱된 웹 페이지로부터 광고 비콘을 식별하며, 상기 광고 비콘이 상기 온라인 광고를 클라이언트에 대한 온라인 광고로서 식별하는 정보를 포함하는지 여부를 판단하고, 상기 클라이언트에 대한 온라인 광고로서 식별된 상기 온라인 광고에 대한 메트릭을 결정하도록 구성됨 - , 및 광고 분석 시스템 - 상기 광고 분석 시스템은, 상기 클라이언트에 대한 온라인 광고로서 식별된 상기 온라인 광고에 대한 상기 메트릭을 저장하는 데이터베이스, 상기 메트릭으로부터 감사 리포트 및 경쟁자 분석 리포트 중 적어도 하나를 생성하도록 구성되는 컴퓨터 시스템을 포함함 - 을 포함하는 시스템이 제공된다.

본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 컴퓨터 시스템에 의하여 실행될 때 온라인 광고 캠페인을 분석하는 방법을 수행하는 컴퓨터 코드를 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 방법은, 데이터 저장 장치로부터 온라인 광고를 식별하는데 사용되도록 작용 가능한 정보를 조회하는 단계, 상기 정보를 사용하여 웹 서버 상에서 호스팅되는 웹 사이트를 탐색하여 상기 웹 사이트 내의 상기 온라인 광고 중 임의의 것을 식별하는 단계, 상기 식별된 온라인 광고에 대한 메트릭을 결정하는 단계, 상기 메트릭으로부터 KPI를 결정하는 단계, 및 상기 KPI 및 상기 메트릭 중 적어도 하나로부터 리포트를 생성하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다.

온라인 광고에 대한 메트릭을 획득함에 따라 온라인 광고에 대한 분석이 수행될 수 있다.

본 발명의 실시예는 첨부 도면을 참조하여 아래의 설명에서 상세히 기술될 것이다.

단순성 및 예시 목적을 위하여, 본 실시예의 원리는 주로 그 예를 참조하여 설명된다. 다음의 설명에서, 본 실시예를 확실하게 이해시키기 위하여 여러 특정 세부사항이 표현된다. 그러나, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 본 실시예가 이러한 특정 세부사항에 국한되지 않고 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 몇 가지 경우에, 본 실시예를 불필요하게 모호하게 하지 않기 위하여, 공지된 방법 및 구성은 상세히 설명되지 않는다.

1. 개요

일 실시예에 따르면, 광고 구매자 배너 감사(Ad Buyers Banner Audit; ABBA) 시스템은 온라인 광고를 검출하고 식별하며, 온라인 광고에 대한 감사 서비스를 제 공하도록 구성된다. 온라인 광고는 웹 사이트 상에서 제공되는 메시지이다. 광고 내 메시지는 전형적으로 판매를 위하여 제공될 수 있는 제품 또는 서비스를 프로모션하는 마케팅 메시지이다. 많은 온라인 광고가 사용자에 의하여 클릭될 수 있으며, 이로 인하여 사용자가 제품 웹 사이트나 제품 또는 서비스를 프로모션하는 다른 웹 사이트로 옮겨 가게 될 수 있다. 온라인 광고는 배너 광고, 팝업 광고, 플로팅 광고(floating ad) 등과 같은 많은 형태로 제공될 수 있다.

ABBA는 온라인 광고를 탐색(scan)하고 검출할 수 있다. 일 실시예에서, 탐색 서버 클라우드(scan server cloud)는 넓은 지리적 영역에 걸쳐 분산되어 있는 웹 사이트를 탐색하는데 사용된다. 탐색은, 클라이언트에 의하여 식별되는, 미리 정해진 일군의 웹 사이트, 또는 훨씬 더 큰 그룹의 웹 사이트, 또는 미리 정해진 일군의 그리고 훨씬 더 큰 그룹의 웹 사이트 양쪽에 대하여 수행될 수 있다.

ABBA는 탐색으로부터 온라인 광고에 대한 메트릭(metrics)을 결정할 수 있다. 또한 이러한 메트릭은 핵심 성과 평가 지표(Key Performance Indicator; KPI)일 수 있거나 감사 및 경쟁자 분석을 위하여 KPI를 유도하는데 사용될 수 있다. 온라인 광고에 대한 메트릭 및 KPI의 카테고리는 광고 범위(coverage), 타게팅, 전달 품질 및 비용을 포함하지만 이것으로 제한되지는 않는다. 범위는 클라이언트의 온라인 광고의 위치와 연관되고, 경쟁자의 온라인 광고 범위와 비교될 수 있다. 타게팅은 온라인 광고가 광고에 유리한 위치에 포스팅되는지 또는 미리 정해진 위치에 포스팅되는지와 연관된다. 이는 광고되는 상품의 구매자가 빈번하게 액세스하는 웹 사이트일 수 있다. 전달 품질은 온라인 광고의 콘텐트와 연관되고, 비용 은 온라인 광고를 포스팅시키는 비용과 연관된다.

ABBA에 의하여 획득된 메트릭은 웹 사이트 상에 포스팅된 그의 광고에 대한 정보를 감사하는 광고 구매자와 같은 클라이언트에 의하여 사용될 수 있다. 클라이언트는 온라인 광고를 갖는 사용자이다. 사용자는 개인, 회사 또는 다른 엔티티일 수 있다. 클라이언트는 자신의 온라인 광고 및/또는 경쟁자의 온라인 광고에 대하여 메트릭을 획득할 것을 요청할 수 있다. 이러한 메트릭의 예는, 광고가 제시된 때(예컨대, 날짜 및 시간); 광고 이미지(예컨대, 광고에서 제시된 실제의 이미지); 탐색 스케쥴링에 기초한 탐색 중의 광고 이미지의 발생 빈도(예컨대, 3회의 탐색 중 2회의 발생); 시간 단위/일 단위의 이미지의 검출; 광고를 포함하는 페이지가 제시된 곳(예컨대, URL 및 페이지 타이틀); 광고를 포함하는 페이지가 웹 사이트 내에 위치된 곳을 식별하는 사이트 레벨 계층(site level hierarchy)(예컨대, DOUBLECLICK에 의하여 설정되는 타일 파라미터(tile parameter)의 기능); 클릭 쓰루 검증(예컨대, 클릭 쓰루가 제 기능을 하는지 확인하기 위한 체킹); (광고가 부적절한 콘텐트나 텍스트 옆에 나타나지 않도록 확인하는) 부적절한 콘텐트 검증기; 및 어느 광고가 다른 광고와 함께 보여지는지(예컨대, 당신의 경쟁자의 광고가 당신의 광고와 동시에 보여지고 있는가?)를 보기 위하여 체킹하는 것을 포함하는 광고 매칭을 포함한다. 이러한 정보를 요약하는 클라이언트용 리포트가 생성된다.

감사 서비스를 위하여 사용되는 메트릭은 하나 이상의 광고 존재 KPI 또는 다른 유형의 KPI를 유도하는데 조합될 수 있다. 예를 들어, 콘텐트 근접성(proximity) KPI는 클라이언트의 광고로부터 경쟁자의 광고까지의 근접성 및 클 라이언트의 광고로부터 부적절한 콘텐트까지의 근접성으로부터 유도될 수 있다. 비용 분석 KPI는 광고 효과 대 비용을 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 클릭된 광고를 위한 비용은 광고 효과 대 비용에 대한 KPI를 유도하는데 무시된 광고와 비교된다. 페이지당 비용 대 사이트 레벨과 연관된 KPI는 웹 페이지 계층 내의 광고의 위치 및 그 광고의 비용으로부터 결정될 수 있다. 깊이 대 너비 탐색 분석(depth versus breadth scan analysis)은 가장 효과적인 광고를 판단하기 위하여 수행될 수 있다. 잠재적인 부정적 영향(예컨대, 경쟁자 광고, 부적절한 콘텐트)에의 근접성의 비용이 결정될 수 있다. 이것은 광고의 효과를 판단하는 것을 포함한다. 효과는 또한 웹 사이트 내의 광고 배치의 비용 및 광고가 계획된 또는 희망된 배치에 대하여 실제로 배치된 곳에 기초하여 측정될 수 있다.

온라인 광고를 추적하는 것에 더하여, ABBA는 경쟁자 및 벤치마킹 분석을 포함하는 광고 캠페인 분석을 제공한다. 광고 캠페인은 특정 클라이언트를 위하여 다수의 웹 페이지 상에 배치된 다수의 광고를 포함할 수 있다. 광고 캠페인 분석은 경쟁자의 광고에 대한 메트릭을 식별하여 누가 어디에서 얼마나 자주 광고하고 있는지를 판단한다. 이러한 정보는 클라이언트가 추가로 광고를 필요로 할 수 있는 곳 또는 클라이언트가 너무 많은 광고 범위를 가질 수 있는 곳을 결정하기 위하여 클라이언트에 대한 광고 정보와 비교될 수 있다.

예를 들어, 범위, 타게팅 및 전달 메트릭은 경쟁자가 더 좋은 광고 배치를 가지게 될지 여부를 판단하는데 사용된다. 예를 들어, 회사 A는 클라이언트(예컨대, ABBA 서비스의 사용자)이다. 회사 A는 고급 스포츠 카를 판매하고 있다. 고 급 스포츠 카의 소유자에게 널리 인기가 있는 웹 사이트가 회사 A를 위한 광고를 갖고 있다. 이 웹 사이트는 홈페이지에서 시작하는 웹 페이지의 계층을 갖는다. ABBA는 회사 A의 경쟁자가 홈페이지 상에 온라인 광고를 갖고 있는지, 그리고 회사 A의 온라인 광고가 그 계층에서 훨씬 아래쪽 웹 페이지 상에 있는지를 판단한다. ABBA는 또한 회사 A의 온라인 광고가 웹 페이지의 우측 하단 구석에 위치되어 있는 반면, 다른 경쟁자의 광고는 그 웹 페이지의 중앙 우측 사이드에 위치되어 있는지를 판단하기도 한다. 이러한 분석을 근거로 하여, 회사 A는 웹 사이트에의 방문자에게 더 잘 보이고 더 잘 액세스될 위치에 홈페이지 상의 온라인 광고를 구매할 수 있다. 비용 분석 또한 수행될 수 있다. 이는 사이트당 클릭된 광고 대 무시된 광고에 대한 비용의 분석을 포함할 수 있다.

광고 캠페인 분석 및 감사 서비스는 모두 탐색 서버에 의하여 수행되는 광고 탐색 국면 동안 획득된 광고 정보를 사용한다. 소프트웨어를 실행하는 ABBA 서버는 광고 캠페인 분석, 감사 서비스 및 사용자 인터페이스를 제공한다. 또한, ABBA는, 예를 들어, 웹 페이지를 통하여, 클라이언트 또는 다른 사용자가 리포트, 메트릭, KPI 및 다른 정보를 볼 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공한다. 예를 들어, 사용자는 ABBA 웹 페이지에 로그인하여 감사 서비스를 위한 메트릭 및 KPI를 상술하는 감사 리포트를 획득할 수 있다. 경쟁자 광고 벤치마킹 분석 및 다른 리포트 또한 웹 페이지 사용자 인터페이스를 통하여 보여지고 다운로드될 수 있다.

2. 시스템 및 데이터 흐름

도 1은 ABBA(120)에 대한 고레벨 데이터 흐름도를 도시한다. ABBA(120)는 블록(101)에서 클라이언트 요청을 수신한다. 클라이언트 요청은 클라이언트의 광고가 포스팅될 것으로 여겨지는 모든 웹 사이트의 리스트를 포함할 수 있다. 클라이언트 요청은 또한 희망되는 분석의 유형을 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트는 경쟁자 분석, 비용 분석 또는 벤치마킹 분석에 관심을 가질 수 있다. 경쟁자 분석은 메트릭에 기초하여 미리 정해진 일군의 경쟁자에 대하여 클라이언트의 광고 캠페인을 평가한다. 비용 분석은 클라이언트의 광고 캠페인 효과 대 비용을 평가한다. 벤치마크 분석은 클라이언트의 광고가 전달되는지, 그 광고가 적절한 페이지 위치에 있는지 그리고 적절한 콘텐트를 갖는지와 같은 클라이언트의 광고의 존재, 웹 페이지 또는 웹 사이트에 포스팅된 광고의 수와 같은 발생 빈도, 광고 내 이미지의 고유성, 및 경향을 분석할 수 있다.

블록(102)에서, ABBA(120)는 인터넷을 탐색하여 클라이언트 광고 캠페인에 대한 메트릭을 획득한다. 탐색은 클라이언트에 의하여 제공되는 일군의 웹 사이트 또는 더 큰 검색 공간을 망라할 수 있다. 도 1은 광고(111a-n)를 포함하는 웹 페이지(110a-x)를 도시한다.

블록(103)에서, ABBA(120)는 각 광고에 대한 비콘 및 각 광고에 대한 메트릭을 조회한다. 웹 비콘으로도 지칭되는 비콘은 다른 서버로부터 정보를 조회할 수 있는 웹 페이지의 코드이다. 광고의 경우, 비콘은 광고 이미지를 조회한다. 비콘은 고유 식별자일 수 있거나 광고 또는 클라이언트의 고유 식별자를 포함할 수 있다. 비콘은 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML), 자바 스크립트, 플래시 등으로 부호 화될 수 있고, 웹 페이지의 코드를 파싱함으로써 식별될 수 있다.

블록(104)에서, ABBA(120)는 비콘을 클라이언트에 대하여 저장된 비콘과 매칭시키고, 임의의 매칭에 대한 메트릭을 데이터베이스에 저장한다. 광고 캠페인의 효과는 메트릭으로부터 판단될 수 있다. 예를 들어, 블록(105) 및 블록(106)에서, 경쟁자 분석, 비용 분석 및/또는 벤치마킹 분석을 포함할 수 있는 광고 캠페인 분석이 수행된다. 블록(107)에서, 캠페인 분석에 대한 리포트가 생성된다.

도 2는 ABBA(120)의 더 상세한 블록도를 도시한다. ABBA(120)는 탐색 서버 클라우드(121), 데이터베이스(122) 및 ABBA 서버(123)를 포함한다. 탐색 서버 클라우드(121)는 세계 도처의 서로 다른 위치에 배치된 다수의 탐색 서버를 포함하여 스케일링될 수 있는 웹 사이트 탐색 및 분석을 제공한다. 각 탐색 서버는 특정한 일군의 웹 사이트를 탐색한다. 예를 들어, 클라우드(121) 내의 하나의 탐색 서버는 지리적으로 탐색 서버 근방에서 호스팅되는 웹 페이지(110a-x)를 탐색하는 역할을 담당할 수 있다. 다른 서버는 다른 지리적 영역을 탐색한다. 이와 함께, 서버 클라우드는 클라이언트에 의하여 분석 요청된 모든 사이트를 담당한다. 데이터베이스(122)는 배너, 비콘, 및 웹 사이트 구조 데이터, 및 탐색 서버 클라우드(121)에 의하여 수행된 탐색으로부터 수신된 광고 메트릭을 저장한다. 데이터베이스(122)는 또한 클라이언트 정보를 저장하고, 따라서 탐색으로부터 결정되는 광고 정보가 클라이언트 정보와 매칭될 수 있다. 예를 들어, 클라이언트는 자동차 제조자일 수 있다. 데이터베이스(122)는 자동차 제조자의 클라이언트 ID 및 비콘과 같은 그의 광고에 대한 정보를 저장하고, 따라서 탐색된 광고에 대하여 조회된 비콘 이 클라이언트 광고와 매칭될 수 있다.

ABBA 서버(123)는 탐색된 광고 정보를 수신하고 컴파일링한다. 이것은 탐색된 광고 정보와 데이터베이스(122)에 저장된 클라이언트 정보를 매칭시키는 것을 포함한다. 이러한 매칭은 탐색된 광고 정보를 해당 클라이언트에 연관시키는 것이다. ABBA 서버(123)는 또한 대용량의 탐색 데이터와의 소프트웨어 응답성(software responsiveness)을 증가시키기 위하여 수집된 메트릭으로부터 요약 통계 및 KPI를 미리 계산하기도 한다. 예를 들어, ABBA 서버(123)는 많은 클라이언트에 대한 KPI를 결정할 수 있고, 다수의 클라이언트는 동시에 리포트를 요청할 수 있다. ABBA 서버(123)는 클라이언트가 정보를 요청하기 전에 메트릭과 KPI를 요약할 수 있다. KPI, 메트릭 및 요약은 데이터베이스(122)에 저장될 수 있다.

ABBA 서버(123)는 또한 KPI를 포함하여, 콘텐트 및 웹 사이트에 대한 광고의 효과를 판단하는 리포트를 생성한다. 이러한 리포트는 탐색 서버 클라우드(121)에 의하여 수행된 탐색 중에 획득된 클라이언트 광고의 속성 및 메트릭으로부터 컴파일링된다. 이것은 감사 서비스 리포트(125)로서 도시된다. ABBA 서버(123)는 또한 경쟁자 분석 리포트(126)를 생성하기도 한다. 광고 캠페인 분석은 경쟁자의 광고에 대한 메트릭을 식별하여, 어느 경쟁자가 광고를 하고 있고 어디서 얼마나 자주 광고를 하고 있는지를 식별하는 벤치마킹 통계의 리포트(126)를 생성한다.

사용자 인터페이스(124)는 또한 ABBA 서버(123)에 의하여 생성된 속성, 메트릭, KPI 및 리포트를 사용자 또는 클라이언트에게 제시하기 위하여 제공된다. 사용자 인터페이스(124)는 사용자가 광고 통계를 동적으로 검색하도록 하여 주고 KPI 및 리포트를 보기 위하여 선택하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)일 수 있다. 사용자 인터페이스는 사용자가 로그인하고 원하는 정보를 볼 수 있는 웹 페이지를 통하여 제공될 수 있다.

3. 탐색 및 리포팅 방법

도 3은 광고 정보에 대하여 웹 페이지를 탐색하기 위한 방법의 플로우챠트를 도시한다. 도 2에 도시된 탐색 서버 클라우드(121) 내의 탐색 서버는 이러한 방법을 사용하여 탐색을 수행할 수 있다.

단계(301)에서, 탐색에 의하여 획득될 광고가 결정된다. 예를 들어, 클라이언트는 자신의 광고가 포스팅되고 있는지 그리고 어디서 포스팅되고 있는지를 판단할 것을 요하는 단일의 회사일 수 있다. 그래서, 이 회사에 대한 광고에 대한 메트릭이 획득된다. 다른 예에서, 회사는 특정 제품에 대한 광고를 획득하고자 할 수 있다. 그래서, 그 특정 제품에 대한 광고에 대한 메트릭이 획득된다. 다른 예에서, 클라이언트는 여러 웹 사이트 상에 그의 클라이언트에 대한 광고를 배치하는 서비스를 제공하는 광고 벤더이다. 광고 벤더는 탐색에 의하여 획득될 그의 클라이언트에 대한 광고를 식별한다. 또 다른 예에서, 클라이언트는 그의 경쟁자의 광고를 획득하고자 할 수 있다. 그러면, 경쟁자의 리스트가 클라이언트에 의하여 제공되고, 경쟁자의 광고에 대한 메트릭이 획득된다. 일 실시예에서, 탐색 중에 획득될 광고를 식별하는 비콘 ID가 클라이언트에 대하여 결정된다.

단계(302)에서, 일군의 웹 사이트가 탐색을 위하여 식별된다. 클라이언트는 탐색될 웹 사이트의 리스트를 제공할 수 있다. 이러한 웹 사이트는 계약(예컨대, 광고 벤더와 웹 사이트 소유자 간의 계약)에 기초하여 클라이언트의 광고를 포스팅하기로 예정된 웹 사이트를 포함할 수 있다. 또한, 클라이언트는 경쟁자 분석을 위하여 경쟁자의 광고를 포스팅하고 있을 수 있는 웹 사이트의 리스트를 제공할 수 있다. 또한, 클라이언트에 의하여 제공된 웹 사이트의 리스트를 사용하는 대신에 또는 그 리스트를 사용하는 것에 더하여, 지역 기반인 또는 더 전역 기반인 탐색이 수행될 수 있다.

단계(303)에서, 탐색 빈도가 결정된다. 탐색 빈도 또는 간격은 클라이언트의 요구에 맞추어 결정될 수 있다. 예를 들어, 한 클라이언트는 한 시간 동안 매 10분마다, 매일 2회 반복과 같이 짧은 간격으로 탐색을 요구할 수 있다. 이러한 유형의 탐색 간격은 탐색되고 있는 웹 사이트 내의 모든 배너 광고의 큰 샘플 집합을 획득하도록 할 것이다. 다른 클라이언트는 짧은 간격의 탐색을 필요로 하지 않을 수 있다. 예를 들어, 매일 한 번이나 두 번의 탐색을 수행하여 광고 감사 정보를 결정할 수 있다. 도 2에 도시된 탐색 서버 클라우드(121)는 탐색 빈도와 탐색될 영역 또는 웹 사이트를 수정하기 위한 유연성을 제공한다. 탐색 서버 클라우드(121)는 요청된 탐색 빈도와 클라이언트에 대한 웹 사이트 리스트 또는 탐색 영역을 수신하고 탐색을 통하여 광고 정보를 조회하도록 구성된다.

단계(304)에서 탐색이 수행되고, 단계(305)에서 광고 메트릭이 획득되어 저장된다. 단계(302)에서 식별된 웹 사이트에 대하여 그리고 단계(303)에서 결정된 간격으로 탐색이 수행된다. 탐색에 의하여 획득된 광고 메트릭은 도 2에 도시된 데이터베이스(122)에 저장된다. 저장된 광고 메트릭은 단계(301)에서 식별된 광고에 대한 정보를 포함한다.

탐색에 의하여 획득된 메트릭은 범위, 타게팅, 전달 품질 및 비용과 연관될 수 있다. 이러한 메트릭의 예는, 광고가 제시된 때(예컨대, 날짜 및 시간); 광고 이미지(예컨대, 광고에서 제시된 실제의 이미지); 탐색 스케쥴링에 기초한 탐색 중의 광고 이미지의 발생 빈도(예컨대, 3회의 탐색 중 2회의 발생); 시간 단위/일 단위의 이미지의 검출; 광고를 포함하는 페이지가 제시된 곳(예컨대, URL 및 페이지 타이틀); 광고를 포함하는 페이지가 웹 사이트 내에 위치된 곳을 식별하는 사이트 레벨 계층(예컨대, DOUBLECLICK에 의하여 설정되는 타일 파라미터의 기능); 클릭 쓰루 검증(예컨대, 클릭 쓰루가 제 기능을 하는지 확인하기 위한 체킹); (광고가 부적절한 콘텐트 옆에 나타나지 않도록 확인하는) 부적절한 콘텐트 검증기; 및 무슨 광고가 다른 것과 함께 보여지는지(예컨대, 당신의 경쟁자의 광고가 당신의 광고와 동시에 보여지고 있는가?)를 보기 위하여 체킹하는 것을 포함하는 광고 매칭을 포함한다.

KPI가 또한 메트릭으로부터 유도된다. 이러한 KPI는 또한 범위, 타게팅, 전달 품질 및 비용과 연관될 수 있다. 감사 및 경쟁자 분석에 유익할 수 있는 다른 메트릭 및 KPI가 또한 획득되고 결정될 수 있다.

단계(306)에서, 리포트가, 예를 들어, 도 2에 도시된 ABBA 서버(123)에 의하여, 생성된다. 리포트는 ABBA에 의하여 제공된 사용자 인터페이스(124)를 통하여 제공될 수 있다. 리포트는 메트릭 및 KPI로부터 유도된 감사 및 경쟁자 분석 리포 트를 포함할 수 있다. 감사 리포트는 클라이언트의 광고가 포스팅되고 있는지 그리고 그 광고가, 광고 벤더와 클라이언트 사이의 계약에서 정해질 수 있는 미리 정해진 규칙에 따라서, 포스팅되고 있는지에 대한 분석을 제공한다. 감사 리포트는 광고가 웹 페이지 상의 어디에 포스팅되어 있는지 또는 웹 사이트 내의 어느 웹 페이지가 광고를 포스팅하고 있는지 또는 광고가 부적절한 콘텐트 또는 경쟁자의 광고의 옆에서 포스팅되고 있는지를 식별할 수 있다.

리포트는 또한 경쟁자의 광고가 포스팅되는, 웹 사이트 및 웹 사이트 계층 내의 웹 페이지, 식별된 광고의 수, 및 경쟁자의 광고 범위와 연관하여 클라이언트의 광고 범위를 벤치마킹하는데 유용한 다른 정보와 같은 경쟁자 분석을 포함할 수 있다. 리포트의 예는 도 5a 내지 도 5c에서 제공된다.

도 4는, 일 실시예에 따른, 광고 메트릭을 획득하기 위하여 광고의 웹 사이트를 탐색하기 위한 방법(400)을 도시한다. 본 방법(400)은 도 2에 도시된 ABBA(120)에 의하여 수행될 수 있다. 본 방법(400)은 다른 시스템에 의하여도 수행될 수 있다. 또한, 본 방법(400)은 단일 웹 페이지를 탐색하는 것을 기술한다. 그러나, 많은 웹 사이트에 대한 광고 메트릭을 획득하기 위하여 탐색된 모든 웹 페이지에 대하여 동일한 탐색 프로세스가 수행된다. 더욱이, 본 방법(400)은 방법(300)의 단계(304)에서 수행될 수 있는 단계를 기술한다.

단계(401)에서, 탐색 서버는 웹 페이지의 코드를 파싱한다. 탐색 서버는, 예를 들어, 도 2에 도시된 탐색 서버 클라우드(121) 내의 서버이다. 탐색은 HTML, 임의의 자바 스크립트, 플래시 또는 다른 웹 페이지 코드를 탐색하는 것을 포함한 다. 아이프레임(Iframe) 또한 탐색된다. 아이프레임은 웹 페이지 내에 임베딩된 HTML 서류이다. 만약 아이프레임이 다른 아이프레임을 포함하고 있으면 아이프레임은 회귀적으로 탐색된다. HTML 및 자바 스크립트는 각 아이프레임마다 파싱된다. 파싱은 비콘 또는 광고 이미지일 수 있는 임의의 코드를 식별하는 것을 포함한다. 이것은, 잠재적으로 비콘 또는 광고 이미지를 포함할 수 있거나 광고에의 링크를 포함할 수 있는, HTML 태그 또는 자바 스크립트와 같은 코드의 개별 세그먼트를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 웹 비콘이라고도 지칭되는 비콘은 다른 서버로부터 정보를 조회할 수 있는 웹 페이지의 코드이다. 광고의 경우, 비콘은 광고 이미지를 조회할 수 있다.

단계(402)에서, 탐색 서버는 파싱된 코드로부터 광고 비콘을 식별한다. 광고 비콘의 식별을 위하여, 광고 벤더(예를 들어, DOUBLECLICK, GOOGLE ADWORDS 등)에 의하여 사용되는 공지의 URL 포맷에 대한 정규 표현 매칭(regular expression matching)이 사용될 수 있다.

비콘은 정규 이미지 표현을 포함할 수 있고 클라이언트에 대하여 고유한 표현의 일부가 식별된다. 예를 들어, 클라이언트는 DOUBLECLICK과 같은 광고 벤더를 사용하여 자신의 광고를 웹 사이트 상에 포스팅할 수 있다. 광고 벤더는 비콘을 웹 사이트에 넣어 광고를 포스팅한다. 비콘은 http://m.uk.2mdn.net/viewad/766466/picname300x250.gif_120908.gif와 같은 URL을 포함한다. 766466은 광고 벤더에 의하여 할당되고 클라이언트에 대한 모든 비콘으로 포스팅된 클라이언트의 광고 캠페인의 고유 식별자이다. 이러한 고유 식별자는 미리 결정되고, 웹 사이트의 탐색 전에, 예를 들어, 데이터베이스 내에서, 저장되고 클라이언트와 연관될 수 있다. 정규 표현 매칭은 파싱된 코드에서 766466을 식별하여 클라이언트에 대한 광고를 찾는데 사용된다. 그래서, 클라이언트를 식별하는 비콘 내의 URL의 일부분이 매칭에 사용될 수 있다.

비콘은 클릭 쓰루(click thru) URL을 포함할 수 있다. 이 경우, 탐색 서버는 URL 내의 링크를 따라서 다운로드하고, 비콘 정규 표현 또는 클릭 쓰루 URL과 매칭되지 않는 URL이 발견되는 때까지 모든 리다이렉트(redirect)를 따르고/다운로드하기를 계속한다. 이것은 일반적으로 광고자의 또는 클라이언트의 웹 사이트의 원래의(raw) URL이다. 원래의 URL은 클릭 쓰루로서 저장된다. 또한, 광고 이미지를 이에 대응하는 클릭 쓰루 비콘에 매칭시키는 것은 웹 사이트가 이러한 광고를 구현하기 위하여 어떻게 결정하였는가에 기초하여 달라진다. 예를 들어, 클릭 쓰루 비콘은 다음과 같이 구성되는 코드의 형태일 수 있다:

</a>

이 경우, 크리에이티브 이미지를 클릭 쓰루 URL에 매칭시키는 것은 HTML의 구조에 기초하여 행해진다. 즉, 비콘은 이러한 구조를 갖는 웹 페이지 내의 HTML을 식별함으로써 확인되고, 그리고나서 광고 이미지가 식별된다.

다른 예에서, 비콘은 <embedsrc="http://ds.serving-sys.com/...flash.swf?" flashvars="…"/>와 같은 플래시 코드로 제공될 수 있다. 이 경우, 플래시 객체는 파싱되고 그 플래시에 의하여 생성된 임의의 링크는 저장된다.

대부분의 웹 사이트는 자바 스크립트 및 플래시에 의존하여 광고를 전달한다. 정규 표현 매칭은 광고 이미지, 특히, 클라이언트에 대한 광고 이미지를 식별하는데 사용될 수 있다.

또한, 클라이언트에 대한 광고 비콘뿐만 아니라 클라이언트의 경쟁자의 광고 비콘이 식별된다. 예를 들어, URL의 일부가 경쟁자의 이름을 나타내거나 광고 벤더에 의하여 사용된 경쟁자 ID가 알려져 있다면, 이러한 광고는 탐색 서버에 의하여 획득되어 경쟁자 분석을 위하여 사용된다.

단계(403)에서, 비콘으로부터 식별된 광고에 대한 메트릭이 획득된다. 메트릭은 광고를 포스팅하는 웹 페이지를 식별하고, 웹 사이트의 계층을 결정하며, 다른 메트릭을, 예를 들어, 광고에 대한 코드로부터 결정함으로써 결정될 수 있다.

4. 리포트

도 5a 내지 도 5c는 ABBA에 의하여 생성될 수 있는 샘플 리포트를 나타낸다. 도 5a는 탐색 결과의 스냅샷(snapshot)을 제공하는 리포트(500)를 도시한다. 리포트(500)는, 섹션(502)에서, 탐색된 페이지의 수, 발견된 이미지의 개수, 광고에 해당하는 이미지의 개수, 및 클라이언트 광고로서 식별된 광고의 개수를 도시한다. 섹션(503)은 비콘 내에서 제공될 수 있고 광고를 클라이언트의 광고로서 식별하는데 사용되는 고유의 클라이언트 ID를 보여준다. 각 클라이언트 ID는 광고 유형, 페이지 위치 등과 같은 더 많은 메트릭을 보기 위하여 선택될 수 있다.

도 5b는 단일 웹 사이트를 매일 탐색한 결과를 나타내는 리포트(510)를 도시한다. 클라이언트 ID는 섹션(511)에 도시된다. 섹션(512)은 2008년 4월 28일에 수행된 한 번의 탐색 또는 여러 번의 탐색으로부터 판단된, 각 클라이언트에 속하는 웹 사이트 상의 광고의 퍼센티지를 보여준다. 섹션(513)은 시간 경과에 따라 각 클라이언트에 속하는 웹 사이트 상의 광고의 퍼센티지의 경향을 보여준다.

도 5c는 특정 클라이언트를 위한 모든 캠페인에 대한 다양한 메트릭 및 KPI를 나타내는 리포트(520)를 도시한다. 도 5a에 도시된 리포트는, 클라이언트를 위한 감사 서비스의 일부로서, 인터넷을 통하여 포스팅되는 광고에 관한 정보를 결정하기 위하여 제공될 수 있다. 리포트(510)는 벤치마킹/경쟁자 분석의 일부일 수 있으며, 이는 클라이언트에 의하여 클라이언트의 광고 범위를 경쟁자의 광고 범위와 비교하기 위하여 사용될 수 있다. 리포트(520)는 클라이언트의 모든 캠페인의 요약 리포트이다. 리포트(520)에서 보여지는 메트릭 및 KPI는 비용, 범위, 타게팅, 어텐션 및 전달과 연관된다.

5. 컴퓨터 판독 가능 매체

도 6은 본 명세서에서 설명되는 실시예와 함께 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템(600)을 도시한다. 컴퓨터 시스템(600)은 서버 또는 다른 컴퓨터 시스템 내에 존재할 수 있는 구성요소를 포함하는 일반적인 플랫폼(platform)을 나타낸다. 컴퓨터 시스템(600)은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 방법, 기능 및 다른 단계를 실행하기 위한 플랫폼으로서 사용될 수 있다. 이러한 단계는 하나 이상의 컴퓨 터 판독 가능 매체에 저장된 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 더욱이, 컴퓨터 시스템은 도 2에 도시된 탐색 서버 클라우드(121) 내의 탐색 서버인 탐색 컴퓨터 시스템일 수 있다. 컴퓨터 시스템(600)은 도 2에 도시된 ABBA(120)의 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템일 수 있다.

컴퓨터 시스템(600)은 본 명세서에서 설명되는 방법들, 기능들 및 다른 단계들 중 일부 또는 전부를 수행하는, 소프트웨어 명령을 구현하거나 실행할 수 있는 프로세서(602)를 포함한다. 프로세서(602)로부터의 명령 및 데이터는 통신 버스(604)를 통하여 통신된다. 컴퓨터 시스템(600)은 프로세서(602)를 위한 소프트웨어 및 데이터가 실행 시간 동안 상주할 수 있는, RAM(Random Access Memory)과 같은 주 메모리(606), 및 비휘발성일 수 있고 소프트웨어 및 데이터를 저장할 수 있는 2차 데이터 저장 장치(608)를 또한 포함한다. 메모리 및 데이터 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능 매체의 예이다.

컴퓨터 시스템(600)은 키보드, 마우스, 디스플레이 등과 같은 하나 이상의 I/O 장치(610)를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(600)은 네트워크에 접속하기 위한 네트워크 인터페이스(612)를 포함할 수 있다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 다른 공지의 전자 구성요소가 컴퓨터 시스템(600)에서 부가되거나 대용될 수 있음이 명백할 것이다.

본 명세서에서 설명된 방법의 하나 이상의 단계 및 다른 단계, 및 본 명세서에서 설명된 시스템의 하나 이상의 구성요소는 메모리 및/또는 2차 저장 장치와 같은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되고 컴퓨터 시스템에서, 예를 들어, 프로세서, 주문형 반도체(ASIC) 또는 다른 제어기에 의하여, 실행되는 컴퓨터 코드로서 구현될 수 있다. 코드는 소스 코드, 오브젝트 코드, 실행 가능한 코드 또는 다른 포맷의 프로그램 명령어로 구성된 소프트웨어 프로그램(들)으로서 존재할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체의 예는 통상의 컴퓨터 시스템 RAM, ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable, Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable, Programmable ROM), 하드 드라이브 및 플래시 메모리를 포함한다.

본 실시예는 예를 참조하여 설명되었지만, 본 기술 분야에서 숙련된 자라면 청구된 실시예의 범위로부터 일탈함이 없이 설명된 실시예에 대하여 다양한 변경을 행할 수 있을 것이다.

도 1은, 일 실시예에 따른, 시스템에 대한 데이터 흐름도를 도시한다.

도 2는 일 실시예에 따른 시스템도를 도시한다.

도 3은, 일 실시예에 따른, 탐색 및 리포트 생성에 대한 플로우챠트를 도시한다.

도 4는, 일 실시예에 따른, 탐색에 대한 플로우챠트를 도시한다.

도 5a 내지 도 5c는 실시예들에 따른 리포트들의 예를 도시한다.

도 6은, 일 실시예에 따른, 방법 및 시스템을 위하여 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템을 도시한다.

Claims

온라인 광고 정보에 대하여 웹 사이트를 탐색하도록 구성되는 탐색 컴퓨터 시스템으로서,

클라이언트에 대한 온라인 광고를 식별하는 정보를 저장하는 데이터 저장 장치,

호스팅 웹 서버의 위치에 기초하여 상기 온라인 광고 정보에 대하여 상기 웹 사이트를 탐색하며,

클라이언트 및 경쟁자 광고에 대하여 상기 웹 사이트의 웹 페이지의 콘텐트를 파싱하고,

상기 파싱된 웹 페이지로부터 광고 비콘을 식별하며 - 상기 광고 비콘은 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고에 대한 광고 이미지를 조회함 - ,

상기 데이터 저장 장치 내의 상기 정보를 사용하여 상기 광고 비콘이 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 식별하는지 여부를 판단하고,

상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고에 대한 메트릭을 결정하며,

상기 콘텐트 및 웹 사이트에 대한 광고의 효과를 판단하는, 핵심 성과 평가 지표(KPI)를 포함하는 리포트를 상기 파싱된 웹 페이지로부터 생성하도록 구성되는 프로세서 - 상기 리포트는 획득된 클라이언트 및 경쟁자 광고에 대한 속성 및 메트릭으로부터 컴파일링되는 감사 서비스 리포트 및 상기 파싱된 웹 페이지 상의 상기 경쟁자 광고에 대한 메트릭의 분석에 기초하는 경쟁자 분석 리포트를 포함하고, 상기 경쟁자 분석 리포트는 어느 경쟁자가 광고를 하고 있고 상기 경쟁자가 어디서 얼마나 자주 광고를 하고 있는지를 식별하며, 상기 KPI는 클릭당 비용, 페이지당 그리고 페이지 위치당 비용, 깊이 대 너비 탐색, 및 실제 배치 대 계획된 배치 중 적어도 하나를 포함함 - ,

상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 포함하도록 동작 가능한 상기 웹 사이트를 호스팅하는 웹 서버와 통신하도록 구성되는 네트워크 인터페이스, 및

상기 속성, 상기 획득된 광고 및 상기 경쟁자에 대한 상기 메트릭, 상기 KPI, 및 상기 생성된 리포트를 상기 클라이언트에게 제시하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) - 상기 GUI는 사용자가 자신의 광고 통계, 선택된 KPI 및 상기 리포트를 동적으로 검색하여 볼 수 있게 함 -

를 포함하는 탐색 컴퓨터 시스템.
제1항에 있어서,

상기 탐색된 온라인 광고를 클라이언트에 대한 온라인 광고로서 식별하는 상기 정보는 상기 클라이언트의 또는 상기 클라이언트의 경쟁자의 온라인 광고를 다 른 온라인 광고와 구별하는데 사용되도록 작용 가능한, 상기 클라이언트에게 또는 상기 클라이언트의 경쟁자에게 고유한 정보를 포함하는 탐색 컴퓨터 시스템.
제1항에 있어서,

상기 프로세서는, 식별된 광고 비콘이 각각의 식별된 광고 비콘에 대한 클릭 쓰루 URL을 포함하는지 여부를 판단하도록 구성되는 탐색 컴퓨터 시스템.
온라인 광고에 대한 정보를 결정하도록 구성되는 시스템으로서,

적어도 하나의 탐색 컴퓨터 시스템, 및

광고 분석 시스템

을 포함하고,

상기 적어도 하나의 탐색 컴퓨터 시스템은,

호스팅 웹 서버의 위치에 기초하여 상기 온라인 광고에 대한 정보에 대하여 웹 사이트를 탐색하며,

클라이언트 및 경쟁자 광고에 대하여 상기 웹 사이트의 웹 페이지의 콘텐트를 파싱하고,

상기 파싱된 웹 페이지로부터 광고 비콘을 식별하며 - 상기 광고 비콘은 상기 클라이언트에 대한 온라인 광고에 대한 광고 이미지를 조회함 - ,

상기 광고 비콘이 상기 온라인 광고를 상기 클라이언트에 대한 온라인 광고로서 식별하는 정보를 포함하는지 여부를 판단하고,

상기 클라이언트에 대한 온라인 광고로서 식별된 상기 온라인 광고에 대한 메트릭을 결정하도록 구성되며,

상기 광고 분석 시스템은,

상기 클라이언트에 대한 온라인 광고로서 식별된 상기 온라인 광고에 대한 상기 메트릭을 저장하는 데이터베이스,

상기 콘텐트 및 웹 사이트에 대한 광고의 효과를 판단하는, 핵심 성과 평가 지표(KPI)를 포함하는 리포트를 상기 메트릭 및 상기 파싱된 웹 페이지로부터 생성하도록 구성되는 컴퓨터 시스템 - 상기 리포트는 획득된 클라이언트 및 경쟁자 광고에 대한 속성 및 메트릭으로부터 컴파일링되는 감사 서비스 리포트 및 상기 파싱된 웹 페이지 상의 상기 경쟁자 광고에 대한 메트릭의 분석에 기초하는 경쟁자 분석 리포트를 포함하고, 상기 경쟁자 분석 리포트는 어느 경쟁자가 광고를 하고 있고 상기 경쟁자가 어디서 얼마나 자주 광고를 하고 있는지를 식별하며, 상기 KPI는 클릭당 비용, 페이지당 그리고 페이지 위치당 비용, 깊이 대 너비 탐색, 및 실제 배치 대 계획된 배치 중 적어도 하나를 포함함 - ,

상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 포함하도록 동작 가능한 상기 웹 사이트를 호스팅하는 웹 서버와 통신하도록 구성되는 네트워크 인터페이스, 및

상기 속성, 상기 획득된 광고 및 상기 경쟁자에 대한 상기 메트릭, 상기 KPI, 및 상기 생성된 리포트를 상기 클라이언트에게 제시하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) - 상기 GUI는 사용자가 자신의 광고 통계, 선택된 KPI 및 상기 리포트를 동적으로 검색하여 볼 수 있게 함 -

를 포함하는 시스템.
제4항에 있어서,

상기 메트릭은 범위, 타게팅, 전달 품질 및 비용을 포함하는 카테고리에 속하는 메트릭을 포함하는 시스템.
컴퓨터 시스템에 의하여 실행될 때 온라인 광고 캠페인을 분석하는 방법을 수행하는 컴퓨터 코드를 저장하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체로서,

상기 방법은,

데이터 저장 장치로부터 클라이언트에 대한 온라인 광고를 식별하는데 사용되도록 작용 가능한 정보를 조회하는 단계,

상기 정보를 사용하여 호스팅 웹 서버의 위치에 기초하여 웹 서버 상에서 호스팅되는 웹 사이트를 탐색하여 상기 웹 사이트 내의 상기 온라인 광고 중 임의의 것을 식별하는 단계,

클라이언트 및 경쟁자 광고에 대하여 상기 웹 사이트의 웹 페이지의 콘텐트를 파싱하는 단계,

상기 파싱된 웹 페이지로부터 광고 비콘을 식별하는 단계 - 상기 광고 비콘은 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고에 대한 광고 이미지를 조회함 - ,

상기 데이터 저장 장치 내의 상기 정보를 사용하여 상기 광고 비콘이 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 식별하는지 여부를 판단하는 단계,

상기 식별된 온라인 광고에 대한 메트릭을 결정하는 단계,

상기 메트릭으로부터 핵심 성과 평가 지표(KPI)를 결정하는 단계 - 상기 KPI는 클릭당 비용, 페이지당 그리고 페이지 위치당 비용, 깊이 대 너비 탐색, 및 실제 배치 대 계획된 배치 중 적어도 하나를 포함함 - , 및

상기 KPI 및 상기 메트릭 중 적어도 하나와 상기 파싱된 웹 페이지로부터 리포트를 생성하는 단계 - 상기 리포트는 획득된 클라이언트 및 경쟁자 광고에 대한 속성 및 메트릭으로부터 컴파일링되는 감사 서비스 리포트 및 상기 파싱된 웹 페이지 상의 상기 경쟁자 광고에 대한 메트릭의 분석에 기초하는 경쟁자 분석 리포트를 포함하고, 상기 경쟁자 분석 리포트는 어느 경쟁자가 광고를 하고 있고 상기 경쟁자가 어디서 얼마나 자주 광고를 하고 있는지를 식별함 -

를 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

온라인 광고를 식별하는데 사용되도록 작용 가능한 정보를 조회하는 단계는,

상기 클라이언트 및 상기 클라이언트의 하나 이상의 경쟁자 중 적어도 하나에 대한 온라인 광고를 식별하는 정보를 조회하는 단계 - 상기 정보는 상기 웹 사이트 상에 포스팅된 온라인 광고에 대한 상기 광고 비콘에 포함되어 있음 -

를 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
삭제
제6항에 있어서,

웹 사이트를 탐색하는 단계는,

각각의 식별된 광고 비콘에 대하여, 상기 식별된 광고 비콘이 클릭 쓰루 URL을 포함하는지 여부를 판단하는 단계

를 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제9항에 있어서,

웹 사이트를 탐색하는 단계는,

광고 비콘 또는 클릭 쓰루 URL과 매칭되지 않는 URL이 발견되는 때까지 상기 클릭 쓰루 URL을 따르는 단계, 및

상기 클릭 쓰루 URL을 따를 때 식별된 각각의 클릭 쓰루 URL 또는 광고 비콘에 대하여, 상기 메트릭을 저장하는 단계

를 더 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 방법은,

상기 웹 사이트를 탐색하기 위한 탐색 빈도를 결정하는 단계

를 더 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 메트릭 및 KPI는 범위, 타게팅, 전달 품질 및 비용을 포함하는 하나 이상의 카테고리로 분류되는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 메트릭은,

광고가 웹 페이지 상에서 제시된 때,

상기 광고가 제시된 웹 페이지의 식별,

웹 사이트 계층 내의 상기 웹 페이지의 위치,

상기 광고가 상기 웹 페이지에서 제시된 곳,

무슨 광고 콘텐트가 상기 온라인 광고 내에 있는지,

탐색 빈도에 기초하는 상기 광고 내에서의 콘텐트의 발생 빈도,

클릭 쓰루 검증, 및

부적절한 콘텐트 근접성

을 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 방법은,

상기 메트릭의 일군으로부터 온라인 광고 범위를 결정하는 단계 - 상기 일군의 메트릭은 상기 식별된 온라인 광고를 포스팅하는 웹 페이지의 아이덴티티, 그 웹 사이트 계층 내의 상기 웹 페이지의 위치, 및 상기 웹 페이지 내의 상기 식별된 온라인 광고의 위치 중 적어도 일부를 포함함 -

를 더 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제14항에 있어서,

상기 방법은,

상기 식별된 온라인 광고가 미리 정해진 일군의 웹 사이트 내의 상기 식별된 웹 페이지의 바람직한 위치에 포스팅되는지 여부를 판단하는 단계

를 더 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 방법은,

상기 메트릭의 일군으로부터 상기 식별된 온라인 광고의 전달 품질을 결정하는 단계 - 상기 일군의 메트릭은 상기 식별된 온라인 광고에 대하여 결정된 콘텐트, 탐색 빈도에 기초하는 상기 식별된 온라인 광고 내에서의 콘텐트의 발생 빈도, 클릭 쓰루 검증, 부적절한 콘텐트에의 근접성, 및 경쟁자 온라인 광고에의 근접성 중 적어도 일부를 포함함 -

를 더 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 방법은,

상기 KPI로부터 상기 온라인 광고에 대한 비용 분석을 결정하는 단계

를 더 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 방법은,

클라이언트의 광고가 상기 식별된 온라인 광고로부터 상기 웹 사이트 상에 포스팅되는지 여부를 판단함으로써 클라이언트의 온라인 광고의 감사 분석을 수행하는 단계

를 더 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제18항에 있어서,

감사 분석을 수행하는 단계는,

상기 클라이언트의 광고가 상기 식별된 온라인 광고에 대한 상기 메트릭 중 하나 이상에 기초하여 미리 정해진 규칙에 따라 포스팅되는지 여부를 판단하는 단계

를 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제6항에 있어서,

상기 식별된 온라인 광고는 클라이언트에 대한 온라인 광고 및 상기 클라이언트의 적어도 하나의 경쟁자에 대한 온라인 광고이고,

상기 방법은,

상기 클라이언트의 온라인 광고의 메트릭을 경쟁자 온라인 광고의 메트릭과 비교함으로써 상기 클라이언트의 온라인 광고의 경쟁자 분석을 수행하는 단계

를 더 포함하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 매체.
제1항에 있어서,

상기 프로세서는, 상기 데이터 저장 장치 내의 상기 정보를 사용하여 고유의 클라이언트 ID를 광고 비콘 URL과 비교함으로써 상기 광고 비콘이 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 식별하는지 여부를 판단하도록 구성되는 탐색 컴퓨터 시스템.
제3항에 있어서,

상기 프로세서는, 광고 비콘 또는 클릭 쓰루 URL과 매칭되지 않는 URL이 발견되는 때까지 상기 클릭 쓰루 URL을 따르고, 상기 클릭 쓰루 URL을 따를 때 식별된 각각의 클릭 쓰루 URL 또는 광고 비콘에 대하여, 상기 메트릭을 상기 데이터 저장 장치 내에 저장하도록 구성되는 탐색 컴퓨터 시스템.
온라인 광고 정보에 대하여 웹 사이트를 탐색하도록 구성되는 탐색 컴퓨터 시스템으로서,

클라이언트에 대한 온라인 광고를 식별하는 정보를 저장하는 데이터 저장 장치,

지역 기반 탐색에 기초하여 상기 온라인 광고 정보에 대하여 상기 웹 사이트를 탐색하며,

클라이언트 및 경쟁자 광고에 대하여 상기 웹 사이트의 웹 페이지의 콘텐트를 파싱하고,

상기 파싱된 웹 페이지로부터 광고 비콘을 식별하며 - 상기 광고 비콘은 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고에 대한 광고 이미지를 조회함 - ,

상기 데이터 저장 장치 내의 상기 정보를 사용하여 상기 광고 비콘이 상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 식별하는지 여부를 판단하고,

상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고에 대한 메트릭을 결정하며,

상기 콘텐트 및 웹 사이트에 대한 광고의 효과를 판단하는, 핵심 성과 평가 지표(KPI)를 포함하는 리포트를 상기 파싱된 웹 페이지로부터 생성하도록 구성되는 프로세서 - 상기 리포트는 획득된 클라이언트 및 경쟁자 광고에 대한 속성 및 메트릭으로부터 컴파일링되는 감사 서비스 리포트 및 상기 파싱된 웹 페이지 상의 상기 경쟁자 광고에 대한 메트릭의 분석에 기초하는 경쟁자 분석 리포트를 포함하고, 상기 경쟁자 분석 리포트는 어느 경쟁자가 광고를 하고 있고 상기 경쟁자가 어디서 얼마나 자주 광고를 하고 있는지를 식별하며, 상기 KPI는 클릭당 비용, 페이지당 그리고 페이지 위치당 비용, 깊이 대 너비 탐색, 및 실제 배치 대 계획된 배치 중 적어도 하나를 포함함 - ,

상기 클라이언트에 대한 상기 온라인 광고를 포함하도록 동작 가능한 상기 웹 사이트를 호스팅하는 웹 서버와 통신하도록 구성되는 네트워크 인터페이스, 및

상기 속성, 상기 획득된 광고 및 상기 경쟁자에 대한 상기 메트릭, 상기 KPI, 및 상기 생성된 리포트를 상기 클라이언트에게 제시하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) - 상기 GUI는 사용자가 자신의 광고 통계, 선택된 KPI 및 상기 리포트를 동적으로 검색하여 볼 수 있게 함 -

를 포함하는 탐색 컴퓨터 시스템.