KR101682403B1 - System and method for optimization execution of search advertisement - Google Patents

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KR101682403B1 KR1020100095157A KR20100095157A KR101682403B1 KR 101682403 B1 KR101682403 B1 KR 101682403B1 KR 1020100095157 A KR1020100095157 A KR 1020100095157A KR 20100095157 A KR20100095157 A KR 20100095157A KR 101682403 B1 KR101682403 B1 KR 101682403B1
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Abstract

검색 광고 집행 최적화 시스템 및 방법이 개시된다. 검색 광고 집행 최적화 시스템은 광고주가 입력한 키워드에 대해 적어도 하나의 연관 키워드를 포함하는 키워드 세트를 생성하는 키워드 세트 생성부; 상기 적어도 하나의 연관 키워드에 대해 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 데이터 산출부; 및 상기 연관 키워드에 대한 순위별 광고 집행 데이터를 이용하여 미리 설정한 예산에서 상기 광고주의 광고 성능을 최대화하는 상기 연관 키워드의 최적 순위를 결정하는 순위 결정부를 포함할 수 있다.A search advertisement execution optimization system and method are disclosed. The search advertisement execution optimizing system includes a keyword set generating unit for generating a keyword set including at least one associated keyword for a keyword input by an advertiser; A data calculation unit for calculating advertisement execution data for each of the at least one associated keyword by ranking; And a ranking determining unit for determining an optimum ranking of the related keywords that maximizes the advertisement performance of the advertiser in a predetermined budget using advertisement execution data for each of the related keywords.

Description

검색 광고 집행 최적화 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR OPTIMIZATION EXECUTION OF SEARCH ADVERTISEMENT}[0001] SYSTEM AND METHOD FOR OPTIMIZING SEARCH ADVERTISEMENT [0002]

본 발명은 검색 광고 집행 최적화 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 광고주의 광고가 자신의 광고를 노출하기 위한 광고 대상 키워드 구매 전략을 최적화하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a search advertisement execution optimizing system and method, and more particularly, to a system and method for optimizing an advertisement target keyword purchase strategy for an advertisement of an advertiser to expose an advertisement of the advertiser.

검색 광고를 이용하는 광고주가 증가하면서, 검색 광고를 좀더 효율적으로 관리할 수 있는 방안이 필요하게 되었다. 검색 광고는 사용자가 입력한 키워드에 대한 검색 결과로 노출되는 광고이다. 광고주의 광고는 특정 키워드에 대해 순위에 따라 노출될 수 있다. 이 때, 사용자들이 검색 결과로 노출된 광고주의 광고를 클릭하면, 입찰 금액과 사용자의 클릭수에 따라 광고주에게 과금이 이루어진다.As the number of advertisers using search advertising increases, it becomes necessary to plan for more efficient management of search advertisement. A search ad is an ad that is exposed as a search result for a keyword entered by a user. An advertiser's ads can be ranked on a specific keyword. At this time, when the user clicks the advertisement of the advertiser exposed as the search result, the advertiser is charged according to the bid amount and the number of clicks of the user.

이러한 검색 광고에 대해, 광고주는 특정 키워드에 대해 일정한 예산을 지불하고, 사용자의 클릭수에 따라 예산에게 차감시킴으로써 광고를 집행하고자 한다. 그러나, 광고주가 관리하는 키워드가 많아지면, 각각의 키워드를 평가하고, 그 키워드에 대한 입찰 금액을 일일이 변경하는 데 부담이 증가하며, 많은 관리 비용이 발생할 수 있다. 따라서, 검색 광고에 대해 자동으로 최적화된 입찰 전략을 제시함으로써, 광고주가 부담하는 광고 관리 비용을 줄이고, 광고주에게 광고 관리의 편의를 제공할 수 있는 방안이 요구된다.For these search ads, advertisers want to run ads by paying a certain budget for a particular keyword and deducting it based on a user's clicks. However, as the number of keywords managed by the advertiser increases, the burden of evaluating each keyword, changing the bid amount for each keyword increases, and a lot of management costs may arise. Therefore, it is required to provide a bidding strategy that is automatically optimized for the search advertisement, thereby reducing the advertisement management cost burdened by the advertiser and providing the convenience of advertisement management to the advertiser.

본 발명은 광고주가 입력한 키워드에 대한 연관 키워드 세트를 생성하고, 그 연관 키워드 세트에 포함된 키워드에 대한 최적 입찰 정보를 결정함으로써 검색 광고를 자동으로 집행할 수 있는 시스템 및 방법을 제공한다.The present invention provides a system and a method for automatically executing a search advertisement by generating an associated keyword set for a keyword entered by an advertiser and determining optimal bid information for the keywords included in the associated keyword set.

본 발명은 주기적으로 예상 CPC 및 예상 클릭수를 포함하는 광고 집행 예상 데이터를 산출함으로써, 자동적으로 검색 광고 입찰을 관리할 수 있는 시스템 및 방법을 제공한다.The present invention provides a system and method for automatically managing search advertisement bids by calculating advertisement execution forecast data periodically including expected CPC and estimated clicks.

본 발명은 광고주가 입력한 예산을 초과하지 않으면서도, 광고주의 광고 성능을 최대로 발휘할 수 있는 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있는 시스템 및 방법을 제공한다.The present invention provides a system and method for determining the optimal ranking of each of the related keywords that can maximize the advertisement performance of the advertiser without exceeding the budget inputted by the advertiser.

본 발명의 일실시예에 따르면, 검색 광고 집행 최적화 시스템은 광고주가 입력한 키워드에 대해 적어도 하나의 연관 키워드를 포함하는 키워드 세트를 생성하는 키워드 세트 생성부; 상기 적어도 하나의 연관 키워드에 대해 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 데이터 산출부; 및 상기 연관 키워드에 대한 순위별 광고 집행 데이터를 이용하여 미리 설정한 예산에서 상기 광고주의 광고 성능을 최대화하는 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 순위 결정부를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, a search advertisement execution optimizing system includes a keyword set generating unit for generating a keyword set including at least one associated keyword for a keyword inputted by an advertiser; A data calculation unit for calculating advertisement execution data for each of the at least one associated keyword by ranking; And a ranking determiner for determining an optimum ranking of each of the related keywords that maximizes the advertisement performance of the advertiser in a predetermined budget using advertisement execution data for each of the related keywords.

본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 시스템은 상기 선택된 연관 키워드별 최적 순위를 만족하는 입찰 금액을 결정하는 입찰 금액 결정부를 더 포함할 수 있다.The search advertisement execution optimizing system according to an embodiment of the present invention may further include a bid amount determining unit for determining a bid amount satisfying the optimum ranking for each selected keyword.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 데이터 산출부는, 상기 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 예상 CPC(cost per click) 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다.According to an aspect of the present invention, the data calculator may calculate estimated cost per click (CPC) and estimated click count for each of the at least one associated keyword.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 순위 결정부는, 상기 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수로부터 계산된 예상 비용을 이용하여 상기 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다.According to an aspect of the present invention, the ranking unit may determine an optimum ranking of each of the related keywords that does not exceed the predetermined budget, using the estimated cost calculated from the estimated CPC and the estimated click count.

본 발명에 의하면, 광고주가 입력한 키워드에 대한 연관 키워드를 포함하는 키워드 세트를 생성하고, 키워드 세트에 포함된 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정함으로써 검색 광고를 자동으로 집행하여 광고주의 광고 관리의 편의를 제공할 수 있다.According to the present invention, a keyword set including an associated keyword for an inputted keyword is generated, and a search advertisement is automatically executed by determining the optimum ranking of each of the related keywords included in the keyword set, Can be provided.

본 발명에 의하면, 동작 주기마다 예상 CPC 및 예상 클릭수를 포함하는 광고 집행 데이터를 산출함으로써, 동작 주기마다 검색 광고를 집행할 수 있다.According to the present invention, it is possible to execute the search advertisement every operation cycle by calculating the advertisement execution data including the estimated CPC and the estimated click number at each operation cycle.

본 발명에 의하면, 광고주가 입력한 예산을 초과하지 않으면서도, 광고주의 광고 성능을 최대로 발휘할 수 있는 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다.According to the present invention, it is possible to determine the optimum ranking of each of the related keywords that can maximize the advertisement performance of the advertiser without exceeding the budget inputted by the advertiser.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 시스템의 세부 구성을 도시한 블록 다이어그램이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 세트에 포함된 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 키워드에 대한 집행 결과를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 방법의 전체 과정을 도시한 플로우차트이다. 1 is a view for explaining an operation of a search advertisement execution optimizing system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a search advertisement execution optimizing system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating predicted CPCs and estimated click counts according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a process of determining an optimal ranking of each of the related keywords included in the keyword set according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an execution result of a keyword according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart illustrating an entire process of a search advertisement execution optimizing method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 방법은 검색 광고 집행 최적화 방법에 의해 수행될 수 있다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to or limited by the embodiments. Like reference symbols in the drawings denote like elements. The search advertisement execution optimization method according to an embodiment of the present invention can be performed by a search advertisement execution optimization method.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining an operation of a search advertisement execution optimizing system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참고하면, 광고주는 키워드(101) A를 선택할 수 있다. 이 때, 키워드(101) A는 광고주가 관리하는 복수의 키워드 중 어느 하나일 수 있다. 그러면, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 광고주의 광고 노출 기회를 확대시키기 위해 광고주가 선택한 키워드(101) A에 대한 키워드 세트(keyword set)(102)를 생성할 수 있다. 이 때, 키워드 세트(102)는 키워드(101) A에 대한 적어도 하나의 연관 키워드를 포함할 수 있다. 즉, 광고주의 광고는 키워드(101) A 뿐만 아니라, 키워드(101) A의 연관 키워드까지 확장되어 노출될 수 있어, 광고주의 광고 성능이 향상될 수 있다. 연관 키워드를 결정하는 과정은 도 2에서 상세히 설명하도록 한다.Referring to FIG. 1, the advertiser can select the keyword 101 (A). At this time, the keyword 101 may be any one of a plurality of keywords managed by the advertiser. Then, the search advertisement execution optimizing system 100 may generate a keyword set 102 for the keyword 101 selected by the advertiser in order to increase the advertisement exposure opportunity of the advertiser. At this time, the keyword set 102 may include at least one associated keyword for the keyword 101 (A). That is, the advertisement of the advertiser can be extended not only to the keyword 101 but also to the keyword associated with the keyword 101, and thus the advertisement performance of the advertiser can be improved. The process of determining the related keywords will be described in detail with reference to FIG.

검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 키워드 세트(102)에 포함된 연관 키워드 각각에 대해 순위별 광고 집행 데이터를 산출할 수 있다. 이 때, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 키워드 세트에 포함된 연관 키워드에 대한 과거의 광고 집행 데이터를 산출할 수 있다. 이와 같은 과거의 광고 집행 데이터는 광고 집행 상황에 대한 다양한 집행 정보들을 기준으로 추출될 수 있다. 예를 들어, 특정한 시간 대에 관한 집행 정보, 특정 순위로 노출될 경우에 관한 집행 정보, 광고의 문구별 집행 정보, 광고가 노출되는 퍼블리셔 별 집행 정보 등 다양한 기준의 광고 집행 이력 정보에 기초하여 과거의 광고 집행 데이터가 추출될 수 있다. 이러한 과거의 광고 집행 데이터에 따라 해당 키워드에 대한 광고 집행 예상 데이터가 제시될 수 있다. 일례로, 본 발명의 일실시예에 따르면, 광고 집행 예상 데이터는 광고 노출 순위별 예상 CPC와 예상 클릭수를 포함할 수 있다. 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순위별 광고 집행 데이터를 이용하여 키워드 세트(102)에 포함된 연관 키워드에 대한 키워드 구매 전략을 제시할 수 있다. 키워드 구매 전략은 해당 키워드에 대한 최적 순위(103)를 포함할 수 있다. 또한, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 제시된 최적 순위를 도달하기 위한 입찰액 (104)도 제시할 수 있다. The search advertisement execution optimizing system 100 may calculate advertisement execution data for each of the related keywords included in the keyword set 102. [ At this time, the search advertisement execution optimizing system 100 may calculate the past advertisement execution data for the related keywords included in the keyword set. Such past advertising enforcement data may be extracted based on various enforcement information about the ad execution situation. For example, based on the advertisement execution history information of various criteria such as enforcement information about a specific time zone, enforcement information about a specific ranking, enforcement information for each phrase of an advertisement, and enforcement information for a publisher to which an advertisement is exposed, Can be extracted. According to the past advertisement execution data, the advertisement execution prediction data for the keyword can be presented. For example, according to one embodiment of the present invention, the anticipated ad execution data may include expected CPC and estimated clicks for each ad exposure ranking. The search advertisement execution optimizing system 100 can present a keyword purchase strategy for a related keyword included in the keyword set 102 by using the advertisement execution data for each rank. The keyword purchase strategy may include an optimal rank 103 for the keyword. In addition, the search ad execution optimizer 100 may also present a bid amount 104 for reaching the suggested optimal rank.

이와 같이 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)에 의하여 제시되는 키워드 구매 전략에 관한 정보는, 광고주가 제시한 제한 조건 및/또는 시스템 내부의 정책적인 제한 아래에서 최적화될 수 있다. 예를 들어, 최적 순위(103)는 광고주가 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 범위에서, 광고주의 광고 성능을 최대로 발휘할 수 있는 연관 키워드별 광고주의 광고 노출 순위를 의미할 수 있다. In this way, the information on the keyword purchase strategy presented by the search advertisement execution optimizing system 100 can be optimized under the constraints presented by the advertiser and / or policy constraints within the system. For example, the optimal rank 103 may refer to an advertisement exposure rank of an advertiser by a related keyword that can maximize the advertiser's advertisement performance within a range that does not exceed a budget set in advance by the advertiser.

또한, 이와 같이 제시된 키워드 구매 전략은 광고주에 의해 또는 광고주의 승인 하에서 시스템에 의하여 실행될 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 광고주와 관련된 키워드(들)을 평가하고 해당 키워드의 입찰가를 변경함으로써, 광고주의 관리 부담을 줄일 수 있다.Also, the keyword purchase strategy presented in this way can be executed by the advertiser or by the system under the approval of the advertiser. That is, the search advertisement execution optimizing system 100 according to an embodiment of the present invention can reduce the administrative burden of the advertiser by evaluating the keyword (s) related to the advertiser and changing the bid price of the keyword.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 시스템의 세부 구성을 도시한 블록 다이어그램이다.2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a search advertisement execution optimizing system according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참고하면, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 키워드 세트 생성부(201), 데이터 산출부(202), 순위 결정부(203) 및 입찰액 결정부(204)를 포함할 수 있다.2, the search advertisement execution optimizing system 100 may include a keyword set generating unit 201, a data calculating unit 202, a ranking determining unit 203, and a bid amount determining unit 204.

키워드 세트 생성부(201)는 광고주가 입력한 키워드에 대해 적어도 하나의 연관 키워드를 포함하는 키워드 세트를 생성할 수 있다. 이 때, 연관 키워드는 광고주가 입력한 키워드와 관련이 있는 키워드를 의미한다.The keyword set generation unit 201 may generate a keyword set including at least one associated keyword for the keyword inputted by the advertiser. At this time, the related keyword means a keyword related to the keyword inputted by the advertiser.

일례로 연관 키워드는 광고주가 입력한 키워드의 상위 개념 또는 하위 개념에 해당하는 키워드("일본어"를 입력 받은 경우 "외국어", 또는 역으로 "외국어"를 입력 받은 경우 "일본어"), 광고주가 입력한 키워드와 동의어 관계에 있는 키워드("책방"을 입력 받은 경우 "서점"), 광고주가 입력한 키워드와 유의어 관계에 있는 키워드("꼬리"를 입력 받은 경우 "꽁지"), 광고주가 입력한 키워드와 관계어 관계에 있는 키워드("see"를 입력 받은 경우 "saw, seen, seeing") 등 광고주가 입력한 키워드와 의미적으로 관련이 있는 키워드를 포함할 수 있다. For example, the related keyword may be a keyword corresponding to the parent concept or sub concept of the keyword entered by the advertiser ("foreign language" when "Japanese" is input, or "Japanese" when a foreign language is input) ("Bookstore" when a "bookshop" is input), a keyword having a synonym with the keyword entered by the advertiser (the "tail" when the "tail" is input), the keyword entered by the advertiser And a keyword that is semantically related to the keyword entered by the advertiser, such as a keyword in a relation relation ("saw, seen, seeing"

또한, 검색 엔진에서 동일한 사용자에 의하여 연이어 입력되는 질의어 정보에 기초하여 형성되는 검색어 그룹에 동시에 속하는 키워드가 어떤 키워드에 대한 연관 키워드에 포함될 수 있다. 또한, 동일한 키워드를 구매한 다른 광고주의 키워드, 광고주의 카테고리 정보에 기초한 키워드들이 연관 키워드로서 키워드 세트에 포함될 수 있다. 연관 키워드 선정을 위한 기준들이 이상에서 언급된 사항으로 제한되는 것은 아니다. 또한, 광고주에 의하여 입력된 복수의 키워드들이 키워드 구매 전략을 제시 받을 대상 키워드로서 활용될 수도 있다. In addition, a keyword belonging to a group of search words formed on the basis of query term information input successively by the same user in a search engine may be included in a related keyword for a certain keyword. In addition, keywords of other advertisers who purchased the same keyword, and keywords based on category information of the advertiser may be included in the keyword set as related keywords. The criteria for selecting related keywords are not limited to those mentioned above. Also, a plurality of keywords input by the advertiser may be utilized as a target keyword to be presented with the keyword purchase strategy.

데이터 산출부(202)는 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 광고 집행 데이터를 산출할 수 있다. 즉, 데이터 산출부(202)는 연관 키워드에 대해 광고주의 광고가 노출될 때, 광고 노출 순위 별 광고 집행 데이터를 산출할 수 있다. 순위별 광고 집행 데이터에 대해서는 도 3에서 보다 구체적으로 설명하기로 한다.The data calculation unit 202 may calculate advertisement execution data for each of at least one associated keyword. That is, when the advertisement of the advertiser is exposed to the related keyword, the data calculation unit 202 may calculate the advertisement execution data for each advertisement exposure order. The advertisement execution data by rank will be described in more detail with reference to FIG.

일례로, 데이터 산출부(202)는 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 예상 CPC(cost per click) 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다. 즉, 순위별 광고 집행 데이터는 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 포함할 수 있다. For example, the data calculator 202 may calculate estimated cost per click (CPC) and estimated click count for each of at least one associated keyword. That is, the ranked ad executive data may include estimated CPC and estimated clicks by rank.

이 때, 순위별 예상 CPC는 연관 키워드에 대한 광고 리스팅에 있어서, 특정 순위에서 사용자의 하나의 유효 클릭을 획득하기 위한 비용을 의미할 수 있다. 현재 광고 전략을 제공받고자 하는 광고주의 광고만이 아닌 동일 키워드에 대한 다른 광고주의 광고 집행 이력 정보도 이러한 예상 CPC를 계산하기 위해 활용될 수 있다. At this time, the estimated CPC by ranking may mean the cost for obtaining one valid click of the user in a specific ranking in the advertisement listing for the related keyword. The information of the execution history of other advertisers for the same keyword can be utilized not only for the advertiser who wants to receive the advertisement strategy but also for calculating the expected CPC.

그리고, 순위별 예상 클릭수는 연관 키워드에 대해 특정 순위에 대해 광고주의 광고가 노출되는 경우, 복수의 사용자들이 광고주의 광고를 클릭할 것으로 예상되는 클릭수를 의미한다.The estimated number of clicks by rank means the number of clicks that a plurality of users are expected to click on an advertiser's advertisement when an advertiser's advertisement is exposed for a specific ranking with respect to a related keyword.

이 때, 데이터 산출부(202)는 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 프로세스의 동작 주기에 따라 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다. 즉, 순위별 광고 집행 데이터는 주기적으로 산출될 수 있다. 만약, 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 동작이 일 단위로 수행되는 경우, 데이터 산출부(202)는 매일마다 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다. 그러나 반드시 고정된 주기(매일, 매주, 또는 매월 등)에 따른 예상 수치만이 산출되지는 않는다. At this time, the data calculating unit 202 may calculate the predicted CPC and the estimated click count for each rank according to the operation cycle of the process of calculating the advertisement execution data for each rank. That is, the advertisement execution data for each rank can be calculated periodically. If the operation of calculating the advertisement execution data for each rank is performed on a daily basis, the data calculating unit 202 may calculate the expected CPC and the estimated click count for each rank every day. However, it is not always possible to calculate only the expected value based on a fixed period (such as daily, weekly, or monthly).

일례로, 데이터 산출부(202)는 키워드 세트에 포함된 연관 키워드의 과거 통계 수치를 이용하여 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다. For example, the data calculating unit 202 may calculate the estimated CPC and the estimated number of clicks by ranking using the past statistics of the related keywords included in the keyword set.

예를 들어, 데이터 산출부(202)가 일별로 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 경우, 11월 10일의 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수는 11월 9일까지 수집한 순위별 CPC와 클릭수에 기초하여 산출될 수 있다.For example, when the data calculation unit 202 calculates the advertisement execution data by the number of days, the estimated CPC and the estimated number of clicks by the ranking on November 10 are calculated by the ranking CPC and the number of clicks . ≪ / RTI >

구체적으로, 데이터 산출부(202)는 검색 광고의 노출 순위를 결정하는 시점마다 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다. 키워드는 요일과 시간대의 영향을 받기 때문에, 요일별로 또는 시간대별로 연관 키워드 각각의 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다.Specifically, the data calculating unit 202 may calculate the predicted CPC and the estimated click count at each time of determining the exposure ranking of the search advertisement. Since the keyword is influenced by the day of the week and the time zone, it is possible to calculate the estimated CPC and the estimated click count for each of the related keywords by the day of the week or the time zone.

순위 결정부(203)는 연관 키워드 각각에 대한 순위별 광고 집행 데이터를 이용하여 미리 설정한 예산에서 광고주의 광고 성능을 최대화하는 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다. 이 때, 최적 순위는 광고주의 광고가 연관 키워드에 대해 노출되는 경우, 광고주의 광고 성능이 최대가 될 때의 노출 순위를 의미한다.The ranking determining unit 203 may determine the optimal ranking of each of the related keywords that maximizes the advertisement performance of the advertiser in a predetermined budget by using the advertisement execution data for each of the related keywords. In this case, the optimum ranking means an exposure ranking when the advertiser's advertisement performance is maximized when the advertiser's advertisement is exposed to the related keyword.

예를 들어, 연관 키워드 A에 대해 광고주의 광고 성능이 최대가 될 때의 순위가 1위인 경우, 연관 키워드 A의 최적 순위는 1위가 된다. 이러한 최적 순위는 연관 키워드 별로 다르게 결정되며, 상황에 따라 키워드 세트에서 최적 순위가 결정되지 않는 연관 키워드가 존재하지 않을 수도 있다. For example, if the ranking of the associated keyword A when the advertisement performance of the advertiser is maximized is the first rank, the optimum rank of the related keyword A is the first rank. Such optimum ranking is determined differently for each related keyword. Depending on the situation, there may be no related keyword for which the optimum ranking is not determined in the keyword set.

광고 성능이 최대가 되는 것을 판단하기 위한 기준으로 사용자의 1회 클릭당 소요 비용, 광고주의 광고에 대한 클릭 수 등의 지표가 사용될 수 있다. 광고주는 다양한 정책적인 기준을 제시할 수 있으며, 광고주의 광고가 정책 기준에 최대한 부합하는 경우 광고 성능이 최대한 발휘되는 경우로 취급될 수 있다. 이 때, 정책적인 기준은 특정 시간 동안 최대한 사용자의 클릭을 유발하는 정책, 1회 클릭당 비용을 최소화 하는 정책, 특정 기간 동안 광고가 소진되는 정책, 특정 소비자 계층을 위한 광고 노출이 최대화 되는 정책 등을 포함할 수 있다.As a criterion for judging that the performance of the advertisement is maximized, the user can use an index such as the cost per click and the number of clicks on the advertiser's advertisement. An advertiser can present various policy criteria and can be regarded as the case where the advertisement performance is maximized when the advertisement of the advertiser matches the policy standard as much as possible. At this time, the policy criteria are policies that cause the maximum number of user clicks during a specific time, a policy that minimizes the cost per click, a policy that the advertisement is exhausted during a specific period, .

상기 언급한 여러 정책과 관련하여, 광고를 제공받는 사용자의 타게팅 기준이 함께 고려되는 경우 광고 집행 최적화 시스템(100)은 타게팅 기준을 만족하는 사용자와 관련된 광고 집행 이력 정보를 별도로 활용할 수 있다. Regarding the various policies mentioned above, if the targeting criteria of the user receiving the advertisement are considered together, the advertisement execution optimizing system 100 may utilize the advertisement execution history information related to the user satisfying the targeting criteria separately.

일례로, 순위 결정부(203)는 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수로부터 계산된 예상 비용을 이용하여 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다. 여기서, 예상 비용은 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수의 곱으로 결정될 수 있다. For example, the ranking unit 203 may determine an optimal ranking of each of the related keywords that does not exceed a predetermined budget by using the estimated cost calculated from the estimated CPC and the estimated click count by rank. Here, the estimated cost can be determined by multiplying the expected CPC and estimated clicks by the rank.

이 때, 순위 결정부(203)는 순위별 예상 CPC가 낮은 연관 키워드의 조합부터 순차적으로 선택하여 미리 설정한 예산과 비교할 수 있다. 예상 CPC가 낮은 연관 키워드의 조합을 통해 최적 순위를 효율적으로 결정할 수 있다. 구체적으로, 순위 결정부(203)는 선택한 연관 키워드의 조합의 다음 동작 주기에서의 예상 비용 합계가 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 범위에서 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다. At this time, the ranking unit 203 may sequentially select a combination of related keywords having a low estimated CPC for each order, and compare the selected budget with a predetermined budget. The optimal ranking can be efficiently determined through the combination of the related keywords with low expected CPC. Specifically, the ranking unit 203 can determine the optimum ranking of each of the related keywords within a range in which the sum of the estimated costs in the next operation cycle of the combination of the selected related keywords does not exceed a predetermined budget.

즉, 순위 결정부(203)는 연관 키워드의 조합에 따른 예상 비용의 합계와 미리 설정한 예산을 비교함으로써, 예산을 초과하지 않으면서도 광고주의 광고 성능을 최대로 발휘할 때의 연관 키워드별 최적 순위를 결정할 수 있다. 본 발명에 따르면, 예상 CPC만으로 최적 순위를 결정하지 않고, 광고의 성능을 나타내는 예상 클릭수까지 고려함으로써, 최적 순위의 정확도가 향상되고, 높은 CPC에 의한 광고주의 부담을 줄일 수 있다.In other words, the ranking unit 203 compares the sum of the estimated costs according to the combination of the related keywords and the preset budget, so that the optimum ranking for each keyword when the advertisement performance of the advertiser is maximized without exceeding the budget You can decide. According to the present invention, the accuracy of the optimal ranking is improved and the burden on the advertiser by the high CPC can be reduced by considering the estimated number of clicks indicating the performance of the advertisement without determining the optimal ranking only by the estimated CPC.

입찰액 결정부(204)는 선택된 연관 키워드별 최적 순위를 만족하는 입찰액을 결정할 수 있다. 입찰액은 실제로 광고주에게 과금하기 위한 클릭당 비용을 의미하며, 최적 순위에 따른 예상 CPC보다는 낮게 결정될 수 있다.The bid amount determination unit 204 can determine a bid amount satisfying the optimum ranking for each selected keyword. The bid amount actually represents the cost per click to bill an advertiser, and may be determined to be lower than the expected CPC based on the best rank.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 도시한 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating predicted CPCs and estimated click counts according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참고하면, 광고주가 키워드로 "대출"을 입력한 것으로 가정한다. 그러면, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 "대출"에 대한 연관 키워드의 집합인 키워드 세트를 생성할 수 있다. 도 3에서는, "대출"의 연관 키워드로 "대출", "신용 대출" 및 "담보 대출"이 결정된 것으로 가정한다.Referring to FIG. 3, it is assumed that the advertiser inputs "loan" as a keyword. Then, the search advertisement execution optimizing system 100 can generate a keyword set that is a set of related keywords for "loan ". In FIG. 3, it is assumed that "loan", "credit loan", and "secured loan" are determined as related keywords of "loan".

그러면, 도 3에서 볼 수 있듯이, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 키워드 세트에 포함된 연관 키워드 각각에 대해 순위별 예상 CPC와 예상 클릭수를 산출할 수 있다. 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)가 매일 순위별 예상 CPC와 예상 클릭수를 산출하는 경우, 즉, 동작 주기가 1일인 경우, 과거 통계치인 전날까지 수집된 순위별 CPC와 클릭수를 통해 예상 CPC와 예상 클릭수가 산출될 수 있다. 도 3에서는 1위에서 3위까지의 연관 키워드 각각의 예상 CPC 및 예상 클릭수를 도시하고 있다. 그리고, 예상 비용은 예상 CPC와 예상 클릭수의 곱으로 결정될 수 있다. 예상 비용은 키워드 세트에 포함된 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 때 사용될 수 있다.Then, as shown in FIG. 3, the search advertisement execution optimizing system 100 can calculate the estimated CPC and the expected click count for each of the related keywords included in the keyword set. When the search advertisement execution optimizing system 100 calculates the expected CPC and estimated clicks per day, that is, when the operation cycle is one day, the predicted CPC and the number of clicks Estimated clicks can be calculated. FIG. 3 shows the estimated CPC and estimated click count of each of the first to third related keywords. The expected cost can be determined by multiplying the expected CPC by the expected number of clicks. The estimated cost can be used to determine the optimal ranking of each of the associated keywords included in the set of keywords.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 세트에 포함된 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 과정을 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a process of determining an optimal ranking of each of the related keywords included in the keyword set according to an embodiment of the present invention.

구체적으로, 도 4를 참고하면, 순위별 연관 키워드의 조합과 광고주가 미리 설정한 예산과 비교하는 과정이 도시되어 있다. 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수로부터 계산된 예상 비용을 이용하여 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다.Referring to FIG. 4, a process of comparing a combination of related keywords by a ranking and a budget set by an advertiser is shown. The search advertisement execution optimizing system 100 can determine the optimal ranking of each of the related keywords that does not exceed the predetermined budget by using the estimated cost calculated by the estimated CPC and the estimated click count by the ranking.

이 때, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순위별 예상 CPC가 낮은 연관 키워드의 조합부터 순차적으로 선택하여 미리 설정한 예산과 비교할 수 있다. 구체적으로, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 선택한 연관 키워드의 조합의 다음 동작 주기에서의 예상 비용 합계가 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 범위에서 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다. At this time, the search advertisement execution optimizing system 100 can sequentially select a combination of related keywords having a low estimated CPC for each order, and compare the budget with a predetermined budget. Specifically, the search advertisement execution optimizing system 100 can determine the optimum ranking of each of the related keywords within a range in which the estimated cost sum in the next operation cycle of the combination of the selected related keywords does not exceed a predetermined budget.

그리고, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순위별 예상 CPC가 낮은 연관 키워드의 조합부터 순차적으로 선택하여 미리 설정한 예산과 비교할 수 있다. 도 3에서, 담보대출 3위의 예상 CPC가 가장 낮기 때문에, 도 4에서 볼 수 있듯이, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 담보대출 3위의 조합부터 선택하여 미리 설정한 예산과 비교할 수 있다. In addition, the search advertisement execution optimizing system 100 can sequentially select a combination of related keywords having a low estimated CPC per order, and compare the budget with a predetermined budget. In FIG. 3, since the expected CPC at the third place of the secured loan is the lowest, as shown in FIG. 4, the search advertisement execution optimizing system 100 can select from the combination of the secured loan third place and compare with the predetermined budget.

또한, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순차적으로 예상 CPC가 낮은 값에서 큰 값의 순서로 연관 키워드의 조합을 선택하여 미리 설정한 예산과 비교할 수 있다. 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 연관 키워드의 조합에 따른 예상 비용의 합이 미리 설정한 예산을 초과할 때까지 상기 과정을 반복적으로 수행할 수 있다. 이러한 과정을 거치면, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 키워드 세트에 포함된 연관 키워드 "담보 대출", "신용 대출" 및 "대출" 각각의 최적 순위를 1위, 1위, 3위로 결정할 수 있다.In addition, the search advertisement execution optimizing system 100 can sequentially select a combination of related keywords in order of a low value to a high value, and compare the budget with a predetermined budget. The search advertisement execution optimizing system 100 may repeatedly perform the above process until the sum of the estimated costs according to the combination of the related keywords exceeds a preset budget. Through this process, the search advertisement execution optimizing system 100 can determine the optimal ranking of the related keywords "secured loan "," credit loan ", and " .

즉, 광고주의 광고는 "담보 대출"에 대해서는 1위로 노출되고, "신용 대출"에 대해서는 1위로 노출되며, "대출"에 대해서는 3위로 노출되는 경우, 광고주가 설정한 예산을 초과하지 않으면서도 광고 성능(클릭수)이 최대로 발휘될 수 있다.In other words, the advertiser's ads are ranked # 1 in "mortgage loans," # 1 in "credit", # 3 in "loans," ads in advertisements Performance (clicks) can be maximized.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 키워드에 대한 집행 결과를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating an execution result of a keyword according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참고하면, 광고주가 입력한 키워드(501)인 "대출"에 대한 키워드 세트(502), 연관 키워드별 최적 순위(503) 및 연관 키워드별 입찰액(504)가 도시된다.Referring to FIG. 5, a keyword set 502 for a keyword "loan " 501 entered by an advertiser, an optimal rank 503 for each related keyword, and a bid amount 504 for each associated keyword are shown.

도 4에서 설명하였듯이, "대출"에 대한 키워드 세트(502)는 "대출"에 대한 연관 키워드인 "대출", "신용 대출" 및 "담보 대출"을 포함할 수 있다. 이는 일례에 불과하고, 상황에 따라 변경될 수 있음은 당연하다. As described in FIG. 4, the keyword set 502 for "loan" may include "loan", "credit loan", and "secured loan", which are related keywords for "loan". This is merely an example, and it is natural that it can be changed depending on the situation.

그리고, "대출", "신용 대출" 및 "담보 대출" 각각에 대한 최적 순위(503)는 3위, 1위, 1위로 결정될 수 있다. 앞서 설명하였듯이, 최적 순위(502)는 광고주가 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 범위에서, 광고주의 광고 성능을 최대로 발휘할 수 있는 연관 키워드별 광고주의 광고 노출 순위를 의미할 수 있다. 또한, 입찰액(504)은 결정된 최적 순위를 달성할 수 있는 클릭당 비용으로, 순위별 예상 CPC보다는 적은 비용으로 결정될 수 있다. The optimum ranking 503 for each of the "loan", "credit loan" and "secured loan" can be determined to be third, first, and first. As described above, the optimum ranking 502 may mean an advertisement exposure rank of an advertiser by a related keyword that can maximize the advertisement performance of the advertiser within a range where the advertiser does not exceed a predetermined budget. In addition, the bidding amount 504 may be determined as a cost per click that can achieve the determined optimum ranking, and a cost less than the expected CPC by rank.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 방법의 전체 과정을 도시한 플로우차트이다.FIG. 6 is a flowchart illustrating an entire process of a search advertisement execution optimizing method according to an embodiment of the present invention.

단계(S601)에서, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 광고주가 입력한 키워드에 대해 적어도 하나의 연관 키워드를 포함하는 키워드 세트를 생성할 수 있다.In step S601, the search advertisement execution optimizing system 100 may generate a keyword set including at least one associated keyword for the keyword entered by the advertiser.

단계(S602)에서, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 광고 집행 데이터를 산출할 수 있다.In step S602, the search advertisement execution optimizing system 100 may calculate ranking-specific advertisement execution data for each of the at least one associated keyword.

일례로, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 예상 CPC(cost per click) 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다. 또한, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 프로세스의 동작 주기에 따라 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다. 구체적으로, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 검색 광고의 노출 순위를 결정하는 시점마다 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다.For example, the search ad execution optimization system 100 may calculate estimated cost per click (CPC) and estimated click count for each of at least one associated keyword. In addition, the search advertisement execution optimizing system 100 may calculate a predicted CPC and a predicted click count for each rank according to the operation cycle of the process of calculating the advertisement execution data for each rank. Specifically, the search advertisement execution optimizing system 100 can calculate the estimated CPC and the estimated click count for each ranking at the time of determining the exposure ranking of the search advertisement.

그리고, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 키워드 세트에 포함된 연관 키워드의 과거 통계 수치를 이용하여 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출할 수 있다.Then, the search advertisement execution optimizing system 100 may calculate the estimated CPC and the estimated click count for each rank using the past statistics of the related keywords included in the keyword set.

단계(S603)에서, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 연관 키워드 각각에 대한 순위별 광고 집행 데이터를 이용하여 미리 설정한 예산에서 광고주의 광고 성능을 최대화하는 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다.In step S603, the search advertisement execution optimizing system 100 can determine the optimal ranking of each of the related keywords maximizing the advertisement performance of the advertiser in a preset budget by using the advertisement execution data for each of the related keywords .

일례로, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수로부터 계산된 예상 비용을 이용하여 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다. 이 때, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 순위별 예상 CPC가 낮은 연관 키워드의 조합부터 순차적으로 선택하여 미리 설정한 예산과 비교할 수 있다. 구체적으로, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 선택한 연관 키워드의 조합의 다음 동작 주기에서의 예상 비용 합계가 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 범위에서 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정할 수 있다.For example, the search advertisement execution optimizing system 100 may determine the optimum ranking of each of the related keywords that does not exceed the predetermined budget by using the estimated cost calculated from the estimated CPC and the estimated clicks by the rank. At this time, the search advertisement execution optimizing system 100 can sequentially select a combination of related keywords having a low estimated CPC for each order, and compare the budget with a predetermined budget. Specifically, the search advertisement execution optimizing system 100 can determine the optimum ranking of each of the related keywords within a range in which the estimated cost sum in the next operation cycle of the combination of the selected related keywords does not exceed a predetermined budget.

단계(S604)에서, 검색 광고 집행 최적화 시스템(100)은 선택된 연관 키워드별 최적 순위를 만족하는 입찰액을 결정할 수 있다.In step S604, the search advertisement execution optimizing system 100 can determine a bid amount satisfying the optimum ranking for each selected keyword.

도 6에서 설명되지 않은 사항은 도 1 내지 도 5의 설명을 참고할 수 있다.Items not described in FIG. 6 can be referred to the description of FIG. 1 to FIG.

또한 본 발명의 일실시예에 따른 검색 광고 집행 최적화 방법은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.In addition, the search advertisement execution optimization method according to an embodiment of the present invention includes a computer-readable medium including program instructions for performing various computer-implemented operations. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The media may be program instructions that are specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, Modification is possible. Accordingly, the spirit of the present invention should be understood only in accordance with the following claims, and all equivalents or equivalent variations thereof are included in the scope of the present invention.

100: 검색 광고 집행 최적화 시스템
101: 키워드
102: 키워드 세트
103: 최적 순위
104: 입찰 금액(BA)100: Search ad execution optimization system
101: Keywords
102: Keyword set
103: Optimum ranking
104: Bid Amount (BA)

Claims (29)

광고주가 입력한 키워드에 대해 적어도 하나의 연관 키워드를 포함하는 키워드 세트를 생성하는 키워드 세트 생성부;
상기 적어도 하나의 연관 키워드에 대해 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 데이터 산출부; 및
상기 연관 키워드에 대한 순위별 광고 집행 데이터를 이용하여 미리 설정한 예산에서 상기 광고주의 광고 성능을 최대화하는 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 순위 결정부
를 포함하고,
상기 키워드 세트 생성부는,
동일한 키워드를 구매한 다른 광고주의 키워드, 광고주의 카테고리 정보에 기초한 키워드를 연관 키워드로 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.A keyword set generation unit that generates a keyword set including at least one associated keyword for a keyword input by the advertiser;
A data calculation unit for calculating advertisement execution data for each of the at least one associated keyword by ranking; And
And a ranking determining unit for determining an optimum ranking of each of the related keywords that maximizes an advertisement performance of the advertiser in a preset budget by using advertisement execution data for each of the related keywords,
Lt; / RTI >
The keyword-
A keyword of another advertiser who purchased the same keyword, and a keyword based on the category information of the advertiser, as the related keyword. 제1항에 있어서,
상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 만족하는 입찰액을 결정하는 입찰액 결정부
를 더 포함하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.The method according to claim 1,
A bid amount determining unit for determining a bid amount satisfying the optimum ranking of each of the related keywords,
The search advertisement execution optimizing system further comprising: 제1항에 있어서,
상기 키워드 세트 생성부는,
동일한 사용자에 의해 연속적으로 입력되는 질의어 정보에 기초하여 형성되는 검색어 그룹에 동시에 속하는 키워드를 연관 키워드로 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.The method according to claim 1,
The keyword-
Wherein a keyword belonging to a group of query words formed based on query term information continuously input by the same user is determined as a related keyword. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 데이터 산출부는,
과거의 광고 집행 데이터에 기초하여 키워드에 대한 광고 집행 예상 데이터를 산출하고,
상기 광고 집행 예상 데이터는 광고 노출 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the data calculation unit calculates,
Based on the past advertisement execution data, the advertisement execution prediction data for the keyword,
Wherein the advertisement execution forecast data includes expected CPC and estimated clicks for each advertisement exposure ranking. 제5항에 있어서,
상기 데이터 산출부는,
특정 시간 대에 관한 집행 정보, 특정 순위로 노출될 경우에 관한 집행 정보, 광고의 문구별 집행 정보 또는 광고가 노출되는 퍼블리셔 별 집행 정보 중 적어도 하나의 광고 집행 이력 정보에 기초하여 과거의 광고 집행 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.6. The method of claim 5,
Wherein the data calculation unit calculates,
Based on at least one advertisement execution history information among execution information on a specific time zone, execution information on a case of being exposed in a specific order, execution information by phrase of an advertisement, or execution information by a publisher to which an advertisement is exposed, Extracting the search ad execution optimizing system. 제1항에 있어서,
상기 데이터 산출부는,
상기 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 예상 CPC(cost per click) 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the data calculation unit calculates,
And a predicted cost per click (CPC) and a predicted click number are calculated for each of the at least one associated keyword. 제7항에 있어서,
상기 데이터 산출부는,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 프로세스의 동작 주기에 따라 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템. 8. The method of claim 7,
Wherein the data calculation unit calculates,
Wherein the predicted CPC and the estimated number of clicks are calculated according to the operation cycle of the process of calculating the advertisement execution data according to the ranking. 제8항에 있어서,
상기 데이터 산출부는,
검색 광고의 노출 순위를 결정하는 시점마다 상기 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.9. The method of claim 8,
Wherein the data calculation unit calculates,
Wherein the predicted CPC and the estimated number of clicks are calculated for each time point of determining the exposure rank of the search advertisement. 제7항에 있어서,
상기 데이터 산출부는,
상기 키워드 세트에 포함된 연관 키워드의 과거 통계 수치를 이용하여 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템. 8. The method of claim 7,
Wherein the data calculation unit calculates,
Wherein the predicted CPC and the estimated number of clicks are calculated by using past statistical values of the related keywords included in the keyword set. 제7항에 있어서,
상기 순위 결정부는,
상기 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수로부터 계산된 예상 비용을 이용하여 상기 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the ranking unit comprises:
Wherein the optimal ranking of each of the related keywords that does not exceed the predetermined budget is determined using the estimated cost calculated from the estimated CPC and estimated clicks by the ranking. 제11항에 있어서,
상기 순위 결정부는,
상기 순위별 예상 CPC가 낮은 연관 키워드의 조합부터 순차적으로 선택하여 상기 미리 설정한 예산과 비교하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the ranking unit comprises:
And sequentially selects a combination of the related keywords having a low estimated CPC according to the ranking, and compares the selected budget with the predetermined budget. 제12항에 있어서,
상기 순위 결정부는,
상기 선택한 연관 키워드의 조합의 다음 동작 주기에서의 예상 비용 합계가 상기 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 범위에서 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.13. The method of claim 12,
Wherein the ranking unit comprises:
Wherein the optimum ranking of each of the related keywords is determined within a range in which a sum of estimated costs in a next operation cycle of the combination of the selected related keywords does not exceed the predetermined budget. 제1항에 있어서,
상기 순위 결정부는,
광고주의 광고가 특정 시간 동안 최대한 사용자의 클릭을 유발하는 정책, 1회 클릭당 비용을 최소화 하는 정책, 특정 기간 동안 광고가 소진되는 정책 또는 특정 소비자 계층을 위한 광고 노출이 최대화 되는 정책 중 적어도 하나를 포함하는 정책 기준을 만족하는 경우, 광고 성능이 최대가 되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the ranking unit comprises:
The advertiser's ads include at least one of a policy that triggers the user's clicks to a maximum of a certain amount of time, a policy that minimizes the cost per click, a policy that the advertisement is exhausted during a certain period of time, , The advertisement advertisement execution optimizing system determines that the advertisement performance is maximized. 광고주가 입력한 키워드에 대해 적어도 하나의 연관 키워드를 포함하는 키워드 세트를 생성하는 단계;
상기 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 단계; 및
상기 연관 키워드 각각에 대한 순위별 광고 집행 데이터를 이용하여 미리 설정한 예산에서 상기 광고주의 광고 성능을 최대화하는 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 키워드 세트를 생성하는 단계는,
동일한 키워드를 구매한 다른 광고주의 키워드, 광고주의 카테고리 정보에 기초한 키워드를 연관 키워드로 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.Generating a set of keywords including at least one associated keyword for the keyword entered by the advertiser;
Calculating ranked ad execution data for each of the at least one associated keyword; And
Determining optimal rank of each of the related keywords maximizing an advertisement performance of the advertiser in a preset budget using advertisement execution data for each of the related keywords
Lt; / RTI >
Wherein generating the keyword set comprises:
A keyword of another advertiser who has purchased the same keyword, and a keyword based on the category information of the advertiser are determined as a related keyword. 제15항에 있어서,
상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 만족하는 입찰액을 결정하는 단계
를 더 포함하는 검색 광고 집행 최적화 방법.16. The method of claim 15,
Determining a bid amount satisfying the optimum ranking of each of the related keywords
Further comprising the steps of: 제15항에 있어서,
상기 키워드 세트를 생성하는 단계는,
동일한 사용자에 의해 연속적으로 입력되는 질의어 정보에 기초하여 형성되는 검색어 그룹에 동시에 속하는 키워드를 연관 키워드로 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.16. The method of claim 15,
Wherein generating the keyword set comprises:
Wherein a keyword belonging to a group of query words formed based on query term information continuously input by the same user is determined as a related keyword. 삭제delete 제15항에 있어서,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 단계는,
과거의 광고 집행 데이터에 기초하여 키워드에 대한 광고 집행 예상 데이터를 산출하고,
상기 광고 집행 예상 데이터는 광고 노출 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.16. The method of claim 15,
The step of calculating the advertisement execution data by rank includes:
Based on the past advertisement execution data, the advertisement execution prediction data for the keyword,
Wherein the advertisement execution forecast data includes expected CPC and estimated click count for each advertisement exposure ranking. 제19항에 있어서,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 단계는,
특정 시간 대에 관한 집행 정보, 특정 순위로 노출될 경우에 관한 집행 정보, 광고의 문구별 집행 정보 또는 광고가 노출되는 퍼블리셔 별 집행 정보 중 적어도 하나의 광고 집행 이력 정보에 기초하여 과거의 광고 집행 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.20. The method of claim 19,
The step of calculating the advertisement execution data by rank includes:
Based on at least one advertisement execution history information among execution information on a specific time zone, execution information on a case of being exposed in a specific order, execution information by phrase of an advertisement, or execution information by a publisher to which an advertisement is exposed, And extracting the search advertisement execution optimizing method. 제15항에 있어서,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 단계는,
상기 적어도 하나의 연관 키워드 각각에 대해 순위별 예상 CPC(cost per click) 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.16. The method of claim 15,
The step of calculating the advertisement execution data by rank includes:
Wherein the estimated cost per click (CPC) and estimated click number are calculated for each of the at least one associated keyword. 제21항에 있어서,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 단계는,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 프로세스의 동작 주기에 따라 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법. 22. The method of claim 21,
The step of calculating the advertisement execution data by rank includes:
Wherein the predicted CPC and the estimated number of clicks are calculated according to the operation cycle of the process of calculating the advertisement execution data by the ranking. 제22항에 있어서,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 단계는,
검색 광고의 노출 순위를 결정하는 시점마다 상기 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.23. The method of claim 22,
The step of calculating the advertisement execution data by rank includes:
And estimating the estimated CPC and the estimated number of clicks for each of the search ads at the time of determining the exposure ranking of the search advertisement. 제21항에 있어서,
상기 순위별 광고 집행 데이터를 산출하는 단계는,
상기 키워드 세트에 포함된 연관 키워드의 과거 통계 수치를 이용하여 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법. 22. The method of claim 21,
The step of calculating the advertisement execution data by rank includes:
Wherein the predicted CPC and the estimated number of clicks are calculated by using past statistical values of the related keywords included in the keyword set. 제21항에 있어서,
상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 단계는,
상기 순위별 예상 CPC 및 예상 클릭수로부터 계산된 예상 비용을 이용하여 상기 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.22. The method of claim 21,
Wherein the determining of the optimal ranking of each of the associated keywords comprises:
Wherein the optimum ranking of each of the related keywords that does not exceed the predetermined budget is determined using the estimated cost calculated from the estimated CPC and the estimated click count by the ranking. 제25항에 있어서,
상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 단계는,
상기 순위별 예상 CPC가 낮은 연관 키워드의 조합부터 순차적으로 선택하여 상기 미리 설정한 예산과 비교하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.26. The method of claim 25,
Wherein the determining of the optimal ranking of each of the associated keywords comprises:
And sequentially selects a combination of the related keywords having a low estimated CPC for each rank, and compares the selected budget with the predetermined budget. 제26항에 있어서,
상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 단계는,
상기 선택한 연관 키워드의 조합의 다음 동작 주기에서의 예상 비용 합계가 상기 미리 설정한 예산을 초과하지 않는 범위에서 상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.27. The method of claim 26,
Wherein the determining of the optimal ranking of each of the associated keywords comprises:
Wherein the optimum ranking of each of the related keywords is determined within a range in which a sum of estimated costs in a next operation cycle of the combination of the selected related keywords does not exceed the predetermined budget. 제15항에 있어서,
상기 연관 키워드 각각의 최적 순위를 결정하는 단계는,
광고주의 광고가 특정 시간 동안 최대한 사용자의 클릭을 유발하는 정책, 1회 클릭당 비용을 최소화 하는 정책, 특정 기간 동안 광고가 소진되는 정책 또는 특정 소비자 계층을 위한 광고 노출이 최대화 되는 정책 중 적어도 하나를 포함하는 정책 기준을 만족하는 경우, 광고 성능이 최대가 되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 검색 광고 집행 최적화 방법.16. The method of claim 15,
Wherein the determining of the optimal ranking of each of the associated keywords comprises:
The advertiser's ads include at least one of a policy that triggers the user's clicks to a maximum of a certain amount of time, a policy that minimizes the cost per click, a policy that the advertisement is exhausted during a certain period of time, The advertisement performance is determined to be maximized when the policy criterion is satisfied. 제15항 내지 제17항, 제19항 내지 제28항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the method according to any one of claims 15 to 17 and 19 to 28.
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