KR101870353B1 - 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 소셜미디어에서 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안함에 있어서, 입력한 키워드와 관련된 키워드를 용이하고 효율적으로 추출하기 위하여 소셜미디어를 프로파일링하고, 빅데이터의 회귀분석, 세분화, 연관성 분석, 사회망 분석을 통해 이슈 키워드 및 연관키워드를 생성함으로써, 그 키워드에 대한 대표 키워드 조합을 만들고 그에 따른 유사 키워드를 추출하여 제공할 수 있도록 하는 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템에 관한 것이다.

Description

이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템{PROPOSING SYSTEM FOR SEARCH ADVERTISING USING ISSUE KEYWORD AND ASSOCIATED KEYWORD}

본 발명은 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 소셜미디어를 프로파일링하고, 빅데이터의 회귀분석, 세분화, 연관성 분석, 사회망 분석을 통해 이슈 키워드 및 연관키워드를 실시간 검색 광고에 적용할 수 있는 기술에 관한 것이다.

최근 IT산업이 발달함에 따라, 스마트폰은 현대인의 생활에 있어서 중요한 존재로 자리매김하고 있으며, 스마트폰 보유 연령층도 점차 낮아지면서 스마트폰의 사용시간 및 사용정도가 증가하고 있는 추세이다.

뿐만 아니라, SNS(Social Networking Services)와 같은 소셜미디어를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이에 따라, SNS와 같은 소셜미디어가 새로운 광고 수단으로서 광고주들에게 각광받고 있다.

상기 이용자들은 소셜미디어상에 개인정보를 입력하기도 하고, 일기처럼 자신만의 글을 작성하여 타인에게 공개하거나 비공개를 하기도 하며, 나이, 성별, 국적을 불문하고 팔로우관계를 형성하여 다양한 사람들의 소식을 공유하기도 한다.

위와 같이 이용자가 다양한 내용을 입력할 때, '해시(#)'를 붙인 태그라 하는 해시태그(Hash tag)를 이용하여 내용을 적으면 링크가 형성되어 같은 태그를 작성한 글들끼리 모을 수 있다. 따라서, 해시 부호 뒤에 특정 주제의 단어를 넣음으로써 그 주제의 글이라는 것에 대한 표현도 가능해졌다.

또한, SNS를 활용하여 개인 방송을 진행함으로써 취미생활을 하거나 제품 홍보와 같은 수익성 광고를 하기도 하는 등 SNS의 활용범위가 넓어지고 있는 추세이며, 이에 따라 SNS를 활용한 뉴스채널들도 많이 등장하고 있다.

따라서, 이용자의 이름, ID, 사는지역, 관심도, 친구관계, 가족관계, 작성글 등을 포함한 다양한 정보들을 수집할 수 있는 SNS를 활용하여, 이용자가 입력한 키워드에 대한 검색 서비스 뿐만 아니라 키워드 광고를 제공할 수 있게 되었다.

이때, 광고주는 특정 단어를 구매할 수 있고, 소셜미디어는 해당 단어가 검색될 때마다 광고주의 광고를 노출 시킬 수 있다.

통상적으로 광고주들은 키워드들을 수십 개에서 수백 개 정도를 지정하여 구매하며, 이를 위하여 많은 광고 비용을 지출하고 있는 실정이다.

페이스북, 트위터, 카카오스토리, 라인, 웨이보, 위챗, 블로그 등과 같은 소셜미디어의 주요 수익원은 키워드를 이용한 광고 수입이다. 이러한 소셜미디어에서는 소셜미디어 이용자가 검색창에 키워드를 입력하면, 그 결과 페이지에 그 키워드에 해당하는 필터링된 광고 내용을 보여준다.

이에 관한 종래기술로서, 대한민국 공개특허공보 제10-2009-0101866호(2009.09.29 공개; 이하 '특허문헌1'이라 약칭함) 에는 "노출된 상업적 태그 집합으로 호출되는 키워드 광고 콘텐츠정보 처리 방법"에 관한 기술이 공지되어 있다.

특허문헌 1에 의하면, 방송콘텐츠의 상업적 태그를 이용하여 실시간으로 키워드 광고를 제공하며 태그 정보 및 제목이나 설명 정보에서 광고 대상 텍스트를 생성할 수 있게 하였다.

또한, 일본 공개특허공보 제2015-108753호(2016.05.09 공개; 이하 '특허문헌2'이라 약칭함)에는 "대화내용에 근거하여 추천검색어를 제공하는 방법과 시스템, 및 기록 매체"에 관한 기술이 공지되어 있다.

특허문헌 2에 의하면, 메신저에서 키워드를 추출하고 키워드를 기반으로 추천검색어를 제공하기 위한 기술로 검색 시스템이나 광고 시스템에서 추출키워드를 통해 관련 검색어를 제공할 수 있게 하였다.

하지만, 이러한 종래기술은 태그 혹은 메신저 상의 내용에 근거하여 텍스트를 생성하고 추천하는 기술만 기재되어 있고, 소셜미디어를 프로파일링, 및 빅데이터 분석기술에 대해 개시된 바가 없다.

또한, 하나의 제품에 적합한 광고를 하기 위한 유사 키워드는 50개 정도를 만들 수 있고, 많은 경우 1천개 이상의 유사 키워드가 있다. 따라서, 광고해야 할 제품이 1천 개가 넘는 경우, 심지어 수만 개에서 많게는 수십 만 개의 유사 키워드를 관리해야 하는 어려움이 있다.

또한, 비슷한 상품별로 유사 키워드가 중복 될 수도 있고, 시기와 조건에 따라서 부모님선물, 5만원대선물, 추석선물 등 제품별로 광고해야 되는 유사키워드가 달라질 수 있어서, 광고주가 제품의 키워드를 선정하는데 어려움이 있다.

본 발명은 상기와 같은 종래기술을 개선하기 위하여 안출된 것으로서, 소셜미디어에서 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안을 하고자 하는 경우, 입력한 키워드와 관련된 키워드를 용이하고 효율적으로 추출하기 위하여, 그 키워드에 대한 대표 키워드 조합을 만들고, 그에 따른 유사 키워드를 추출하여 제공하는 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다.

또한, 소셜미디어를 프로파일링 및 키워드 분석함으로써 생성되는 빅데이터를 통해 이용자의 성향 또는 특성별로 검색광고를 제안하는데 그 목적이 있다.

또한, 효과 높은 빅데이터 분석기술을 통해 능동적인 검색 광고를 제공함으로써 광고주들은 효율적인 검색 광고를 통한 광고효율을 높일 수 있고, 이용자들은 이용자들의 관심도에 맞는 광고를 제공할 수 있는데 그 목적이 있다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템에 있어서, 소셜미디어로부터 사용자 데이터를 수집하고 수집한 상기 사용자 데이터를 분석부 및 프로파일링부로 전송하는 수집부; 상기 수집부로부터 수집한 사용자 데이터를 기반으로 키워드를 추출하여 분석하는 분석부; 상기 수집부로부터 수집한 사용자 데이터를 기반으로 사용자를 프로파일링하고 빅데이터를 생성하는 프로파일링부; 및 상기 분석부로부터 분석한 키워드와 상기 프로파일링부로부터 생성한 빅데이터를 매칭하여 사용자 중심의 소셜미디어 빅데이터로 전환하여 검색광고를 제안하는 매칭부;를 포함한다.

상기 분석부는 사용자 데이터의 특성에 따라 소셜미디어로부터 추출된 복수개의 키워드를 복수개의 배타적인 집단으로 분류하는 세분화부; 사용자의 검색항목에 포함된 제 1 항목과 함께 포함되어 있으며 상기 제 1 항목과 연관된 제 2 항목에 대한 정보를 분석하는 Market basket 분석부; 및 사용자의 데이터에 포함된 제 1 정보를 생성한 이후에 상기 제 1 정보와 연관되어 추천되는 정보인 제 2 정보가 생성되는지 여부를 분석하는 시차 분석부;로 구성되는 연관성 분석부; 상기 소셜미디어에 있는 텍스트를 추출하여 사용자 또는 시간별로 텍스트를 분석하는 텍스트마이닝부; 및 상기 소셜미디어를 이용하는 사용자들간의 관계, 특성 및 구조를 분석하고 시각화하는 사회망 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 분석부는 순차성, 반복성을 고려하여 이슈키워드 및 연관키워드를 추출하되, 상기 이슈키워드 및 상기 이슈키워드와 연관성이 있는 연관키워드 각각에 포함되어 있는 키워드를 분할 또는 병합함으로써, 복수개의 유사키워드를 더 추출하여 상기 매칭부에 전송하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 분석부는 상기 수집부로부터 추출된 키워드 중 원하지 않는 키워드가 포함될 수 있는데, 상기 원하지 않는 키워드인 삭제 키워드가 수집되면, 상기 유사 키워드들 중에서 삭제 키워드에 해당하는 키워드를 제외하고 상기 매칭부에 제공하는 것을 특징으로 하고, 검색의 정확성을 높여주기 위해, 상기 소셜미디어로부터 수집된 유사 키워드와 삭제 키워드를 기준으로 사용자가 기 설정한 우선 순위가 수집되면, 상기 유사 키워드들 중에서 제품별 우선 순위가 높은 순서에 따라 최종 광고 키워드를 추출하여 상기 매칭부에 제공하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 분석부는 제품별 우선 순위가 높은 순서에 따라 제품별 키워드를 추출하는 비율을 달리하는 방식으로, 유사 키워드들 중에서 최종 광고 키워드를 추출하는 것을 특징으로 한다.

상기 사회망 분석부는 상기 소셜미디어로부터 사용자 그룹을 남/녀, 연령, 지역 및 시간에 따라 구분하고 객체 간의 관계 및 API(Application Programming Interface)를 이용하여 분석 결과를 그래프 또는 차트를 통해 시각화하여 검색 광고를 위해 소셜미디어를 이용하는 사용자를 효율적으로 분석한다.

상기 프로파일링부는 상기 소셜미디어로부터 수집된 사용자 데이터가 비공개인 경우 또는 동일한 사용자가 소셜미디어별로 입력한 정보가 일치하지 않는 경우에, 정확한 정보를 추정하여 빅데이터를 생성하도록 속성 판별기준을 도출하여 관계 추정 프로파일링을 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 프로파일링부는 상기 사용자 데이터가 공개되어 있지만 틀린 데이터가 수집된 경우에, 데이터를 분석하여 정확한 데이터가 생성되도록 검증 프로파일링을 더 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 프로파일링부는 상기 관계 추정 프로파일링 및 검증 프로파일링 이후에, 상기 사용자 데이터를 개별단위 또는 그룹단위별로 프로파일링하되, 상기 개별단위로 프로파일링 하는 경우는 사용자의 성별, 연령, 지역을 포함하는 사용자 정보에 대한 항목의 정확성을 높이기 위한 것이고, 상기 그룹단위로 프로파일링 하는 경우는 사용자의 정보의 특성에 따라 키워드 가중치를 적용하여 복수개의 집단으로 나누고, 집단간의 영향력 및 특수관계 여부를 추정할 수 있다.

본 발명에 의하면, 소셜미디어에서 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안함에 있어서, 입력한 키워드와 관련된 키워드를 용이하고 효율적으로 추출하기 위하여 그 키워드에 대한 대표 키워드 조합을 만듦으로써, 그에 따른 유사 키워드를 추출하여 제공할 수 있도록 하는 효과가 있다.

또한, 소셜미디어를 프로파일링 및 키워드 분석함으로써 생성되는 빅데이터를 통해 이용자의 성향 또는 특성별로 검색광고를 제안하는 효과가 있다.

또한, 효과 높은 빅데이터 분석기술을 통해 능동적인 검색 광고를 제공함으로써 광고주들은 효율적인 검색 광고를 통한 광고효율을 높일 수 있고, 이용자들은 이용자들의 관심도에 맞는 광고를 제공할 수 있는 유리한 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 능동적인 검색 광고 제안 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 포털 사이트에서 검색 결과를 보여주는 화면예이다.
도 3은 포털 사이트에서 키워드 검색 광고를 이용하려는 광고주에게 제공되는 화면예이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 능동적인 검색 광고 제안 시스템의 구성을 블럭도로 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 광고 테이블 필드의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 키워드 테이블 필드의 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 대표 키워드로 전환하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 키워드를 추출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 삭제 키워드를 이용한 광고 키워드 추출 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 제품별 우선 순위에 따른 광고 키워드 추출 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석부에 대한 구성을 블럭도로 도시한 것이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

본 발명은 소셜미디어를 프로파일링하고, 빅데이터의 회귀분석, 세분화, 연관성 분석, 사회망 분석을 통해 이슈 키워드 및 연관키워드를 실시간 검색 광고에 적용하기 위한, 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템에 대한 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 광고 제안 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.

도 1을 참조하여 설명하면, 본발명의 일 실시예에 따른 검색 광고 제안 시스템은 검색 광고 제안 시스템(100), 사용자 컴퓨터(200), DB를 포함한다.

검색 광고 제안 시스템(100)은 사용자 컴퓨터(200)로 부터 수집된 사용자 데이터를 분석하고 프로파일링하여 빅데이터를 생성하면, 생성한 빅데이터를 매칭하여 사용자 중심의 소셜미디어 빅데이터로 전환하여 검색광고를 제안한다.

사용자 컴퓨터(200)는 검색 광고 제안 시스템(100)이 키워드 검색 광고를 위해 소셜미디어를 이용하는 사용자의 정보 등을 수집하기 위한 수단으로서 사용된다. 본 발명의 일 실시예에서 사용자 컴퓨터(200)는 유무선 통신망을 통해 검색 광고 제안 시스템(100)과 통신할 수 있는 것으로서, 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 스마트폰, 태플릿 PC 등 다양한 장치들이 사용될 수 있다.

DB는 검색 키워드와 연관되어 있는 이슈 키워드와 연관 키워드 및 상기 키워드들을 기반으로 생성되는 유사 키워드를 포함하는 데이터를 저장하고 있다.

도 2는 포털 사이트에서 검색 결과를 보여주는 화면예이고, 도 3은 포털 사이트에서 키워드 검색 광고를 이용하려는 광고주에게 제공되는 화면예이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 능동적인 검색 광고 제안 시스템의 구성을 블럭도로 도시한 것이다.

도 4를 참조하여 보다 구체적으로 설명하자면, 검색 광고 제안 시스템(100)은 수집부(10), 분석부(20), 프로파일링부(30), 알람부(40)로 구성되어 있다.

상기 수집부(10)는 소셜미디어로부터 사용자 데이터를 수집하고 수집한 상기 사용자 데이터를 분석부 및 프로파일링부로 전송하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 소셜미디어는 페이스북, 트위터, 카카오스토리, 위챗, 인스타그램, 라인, 웨이보 등을 포함하는 SNS(Social Networking Services) 및 블로그 등을 의미하는 것일 수 있으며, 상기 기재한 실시예에만 제한되지 않는다.

또한, 상기 사용자 데이터는 소셜미디어로부터 수집가능한 데이터를 의미하는 것으로서, 소셜미디어를 이용하는 사용자의 프로필 정보, ID, 이름, 지역, 친구수, 자기소개, 작성글, 팔로우수, 성별, 나라, 작성글, 작성시간, 좋아요(페이스북 like, 카운트), link(SNS주소)등을 의미하는 것일 수 있으며, 상기 기재한 실시예에만 제한되지 않는다.

상기 분석부(20)는 상기 수집부(10)로부터 수집한 사용자 데이터를 기반으로 키워드를 추출하여 분석하는 것을 특징으로 한다.

도 11을 참조하여 구체적으로 설명하자면, 상기 분석부(20)는 키워들 추출하고 분석하는 방법에 있어서, 회귀분석부(미도시), 세분화부(21), 연관성 분석부(22), 텍스트마이닝부(23), 사회망 분석부(24)로 나눌 수 있는 것을 특징으로 한다.

상기 분석부(20)의 회귀분석부(미도시)는 판매되고 있는 제품에 대한 정보(판매, 방문자, 매출 등)를 "선형, 로그, 다항식, 거듭제곱, 지수, 이동 평균" 등의 최소제곱법(LSM)을 활용한 통계 분석을 수행하는 것을 특징으로 한다.

상기 분석부(20)의 세분화부(21)는 사용자 데이터의 특성에 따라 소셜미디어로부터 추출된 복수개의 키워드를 복수개의 배타적인 집단으로 분류한다. 이때, 특정 집단 또는 전체적인 소셜미디어에서 언급되고 있는 키워드들에 대한 세분화를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 분석부(20)의 연관성 분석부(22)는 크게 Market Basket 분석부와 시차분석부로 구성될 수 있다. 상기 Market Basket 분석부(장바구니 분석부)는 사용자의 검색항목에 포함된 제 1 항목과 함께 포함되어 있으며 상기 제 1 항목과 연관된 제 2 항목에 대한 정보를 분석하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 시차분석부는 제 1 항목 이후에 선택 또는 추천되어 생성되는 제 2 항목에 대한 정보를 분석하는 것을 특징으로 한다.

예컨대, Market Basket분석부의 경우는 사용자가 한 번의 검색과정에서 제 1 항목으로서 "꼬막"을 검색하고, 상기 제 1 항목과 함께 제 2 항목로서 "특산물"을 검색하였다고 가정하자. 이때, 제 1 항목과 제 2 항목 사이의 연관성을 분석함으로써, 복수개의 연관키워드 및 유사키워드를 추정할 수 있다.

또한, 시차분석부의 경우는 사용자가 사용자가 한 번의 검색과정에서 제 1 항목으로서 "꼬막"을 검색하고, 상기 제 1 항목 이후에 제 2 항목로서 "특산물"을 검색하였다면, 이와 연관된 연관키워드 및 유사키워드를 생성하여 주고, 제 2 항목을 검색하지 않았다면, "특산물"이라는 키워드를 추천해주거나, 특산물과 연관된 연관키워드 및 유사키워드를 더 추출하여 주는 것을 특징으로 한다.

따라서, 연관성 분석부(22)는 제 1 항목과 같이 검색된 제 2 항목 또는 제 1 항목을 선택한 경우, 이들의 연관성을 분석함으로써 제 2 항목을 추천하여 생성함으로써, 광고주들은 효율적인 광고전략을 구사할 수 있게 된다.

또한, 상기 분석부(20)의 텍스트마이닝부(23)는 상기 소셜미디어에 있는 텍스트를 추출하여 사용자 또는 시간별로 텍스트틀 분석하는 것을 특징으로 한다. 예컨대, 사용자의 연령대가 30대이고, 키워드 검색 시간은 12월과 1월이라고 가정하자. 12월의 텍스트마이닝된 키워드로는 스키, 자연휴양림, 산, 썰매, 스케이트 등이 수집되고, 1월의 텍스트마이닝된 키워드로는 선물세트, 선물, 교통, 기차표, 과일, 고기, 생선 등을 포함하는 키워드들이 수집되었다면, 12월에서 1월로 변하면서 설날(구정)에 대한 준비도가 높아졌음을 알 수 있다.

이와 같이, 서로 다른 시점에서 특정 시간대에 따른 검색 키워드를 분석하고 이를 시각화한 결과를 활용하면 시간의 흐름에 따른 사용자 그룹별 선호도 추적이 가능하다.

또한, 상기 분석부(20)의 사회망 분석부(24)는 소셜미디어를 이용하는 사용자들간의 관계, 특성 및 구조를 분석하고 시각화하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 소셜미디어로부터 사용자 그룹을 남/녀, 연령, 지역 및 시간에 따라 구분하고 객체 간의 관계 및 API(Application Programming Interface)를 이용하여 분석 결과를 그래프 또는 차트를 통해 시각화하여 검색 광고를 위해 소셜미디어를 이용하는 사용자를 효율적으로 분석할 수 있으며, 이를 통해 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 유리한 효과가 있다.

이와 같이, 상기 분석부(20)는 순차성, 반복성을 고려하여 이슈키워드 및 연관키워드를 추출하되, 연관키워드에 포함되어 상기 이슈키워드 및 상기 이슈키워드와 연관성이 있는 연관키워드 각각에 포함되어 있는 키워드를 분할 또는 병합함으로써, 복수개의 유사키워드를 더 추출하여 상기 매칭부에 전송한다. 이때, 반복성이라함 순차성의 연장된 개념으로서, 소셜미디어상에 반복적으로 언급되는 키워드를 이슈키워드로 설정함으로써, 이슈키워드와 연관된 단어를 추출하여 생성하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 유사키워드라 함은 예컨대, 이슈키워드로서 "벌교꼬막"이라는 키워드가 수집되고, 벌교꼬막의 연관키워드로서 "꼬막, 꼬막1kg,특산물"이 추출되었다고 가정하자. 이때, "벌교꼬막"과 "꼬막, 꼬막1kg,특산물"의 키워드를 각각 분할 및 병합함으로써, "벌교특산물, 특산물꼬막, 꼬막1kg"이라는 유사키워드를 추출할 수 있는 것을 특징으로 하며, 상기 유사키워드를 추출하는 과정에 관해서는 도 8에 상세하게 도시되어 있다.

다만, 상기 유사키워드는 분할 및 병합하는데에 제한되지 않고, 추천 키워드를 더 생성할 수 있으며, 본 발명에 따른 이슈키워드, 연관키워드, 유사키워드는 상기 기재한 실시예에 제한되지 않는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 분석부(20)는 상기 유사키워드를 추출함에 있어서, 기 설정된 삭제키워드를 제외하여 추출될 수 있는 특징을 더 포함하고 있다. 보다 구체적으로 설명하자면, 상기 수집부로부터 추출된 키워드 중 원하지 않는 키워드가 포함될 수 있기 때문에 사용자가 원하지 않는 키워드인 삭제 키워드를 설정하고 검색키워드를 생성하면, 생성된 키워드 중 기 설정된 삭제 키워드는 제외되어 수집되는 것을 특징으로 한다. 예컨대, 제품명 “벌교꼬막1kg”에 대한 삭제할 키워드가 “완도특산물”이라고 가정하자. 추출된 유사 키워드에서 “완도특산물” 키워드를 삭제하여광고 키워드를 추출하게 된다. 그리고, 제품명 “완도김1box”에 대한 삭제할 키워드가 “신안특산물”이므로, 추출된 유사 키워드에서 “신안특산물” 키워드를 삭제하여 광고 키워드를 추출하게 된다.

최종적으로, 상기 분석부(20)는 상기 소셜미디어로부터 수집된 유사 키워드와 삭제 키워드를 기준으로 사용자가 기 설정한 우선 순위가 수집되면, 상기 유사 키워드들 중에서 제품별 우선 순위가 높은 순서에 따라 최종 광고 키워드를 추출하여 상기 매칭부에 제공하는 것을 특징으로 한다. 이때, 우선 순위에 따른 최종 광고 키워드 추출에 대한 특징은 도 10에 도시되어 있다.

상기 프로파일링부(30)는 관계 추정 프로파일링 및 검증 프로파일링 이후에, 상기 사용자 데이터를 개별단위 또는 그룹단위별로 프로파일링하되, 상기 개별단위로 프로파일링 하는 경우는 사용자의 성별, 연령, 지역을 포함하는 사용자 정보에 대한 항목의 정확성을 높이기 위한 것이고, 상기 그룹단위로 프로파일링 하는 경우는 사용자의 정보의 특성에 따라 키워드 가중치를 적용하여 복수개의 집단으로 나누고, 집단간의 영향력 및 특수관계 여부를 추정할 수 있는 것을 특징으로 한다.

이때, 관계 추정 프로파일링이라함은 상기 소셜미디어로부터 수집된 사용자 데이터가 비공개인 경우 또는 동일한 사용자가 소셜미디어별로 입력한 정보가 일치하지 않는 경우에, 정확한 정보를 추정하여 빅데이터를 생성하도록 속성판별기준을 도출하여 프로파일링하는 것을 의미한다.

상기 속성판별기준은 소셜미디어 상에 사용자의 SNS아이디가 존재하는지 여부를 판단한 후 기존회원과 비회원을 구분짓고, 상기 사용자를 성별, 연령대, 직업별로 구분한 후 구분된 집단별로 SNS에서 자주 사용하는 키워드를 추출한다. 상기 키워드가 단일 키워드인 경우보다 키워드가 복수개인 것이 프로파일링의 오류를 줄일 수 있기 때문에 키워드 중 집단별로 지지도가 높은 키워드를 추출한다.

여기서, 지지도란 하기의 수학식에 의해 도출된다.

[수학식]

P(AB)=(A와 B를 모두 포함하는 특정 그룹의 SNS 글 갯수)/(특정 그룹의 SNS 글 전체 갯수)

상기 수학식에서 A와 B는 특정 키워드를 의미한다.

또한, 검증 프로파일링이라함은 상기 사용자 데이터가 공개되어 있지만 틀린 데이터가 수집된 경우에, 데이터를 분석하여 정확한 데이터가 생성되도록 사용자에 대해 판별기준 만족 여부를 체크하여 소속집단을 판정함으로써 프로파일링 하는 것을 의미한다. 이때, 틀린 데이터가 수집되어 알수 없는 사용자에 대해서는 해당 사용자의 SNS 글 및 정보를 모두 수집한다. 해당 사용자의 SNS 글이 어떤 집단의 판별기준에 해당되는지 체크하여 소속집단을 판정하는데, 틀린 정보가 입력되어 다수의 집단으로 체크될 수 있으므로, 상기 사용자의 SNS글에서 각 집단의 대표 키워드에 대한 지지도를 계산하고 이중 가장 지지도가 높은 키워드에 해당되는 집단으로 결정한다. 이를 통해, 해당 사용자의 성별, 연령대 등의 추정이 가능하다.

이제, 본 발명의 능동적인 검색 광고 제안시스템에 대하여 예시를 들어 상세하게 설명하고자 한다.

본 발명의 일 실시예에서는 제품광고 테이블과 유사키워드 테이블을 이용하여 유사 키워드를 추출하는 방법을 제시한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 광고 테이블 필드의 예시도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 키워드 테이블 필드의 예시도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 제품 광고 테이블 필드 리스트는 고유한 일련번호인 고유번호와, 제품명인 제품 이름과, 제품의 우선 순위인 제품 우선 순위와, 키워드 검색 광고에 노출해야 할 광고할 키워드와, 삭제할 키워드를 포함한다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 유사 키워드 테이블 리스트는 고유한 일련 번호인 고유번호와, 키워드명과, 키워드명에 대해 그룹화한 키워드인 대표 키워드명을 포함한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 대표 키워드로 전환하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.

도 7의 도표는 제품에 대해서 임의적으로 작성한 광고할 키워드 목록에 대해서 대표 키워드로 전환한 결과를 보여주는 예시이다.

도 7에서 “@꼬막(2)”은 꼬막이라는 대표 키워드가 있고, 그 키워드에는 2개의 연관키워드가 있음을 의미한다. 즉, 도 6에서 꼬막은 대표 키워드로 등록되어 있고 “꼬막”, “벌교꼬막”이라는 2개의 키워드명을 가지고 있음을 알 수 있다.

그리고, 도 7에서 꼬막1kg은 아직 도 6에 등록되어 있지 않기에 “@” 기호가 없다.

이런 식으로 정리를 하면, 본 발명에서 임의적으로 작성한 광고할 키워드에 대해서 키워드 개수가 줄어들고, 시각적으로 대표 키워드 여부를 확인하여 추가 대표 키워드를 쉽게 등록할 수 있게 된다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 키워드를 추출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.

도 8을 참조하면, 도 6의 테이블을 이용하여 대표 키워드에 해당하는 키워드를 추출한다.

예를 들어, 제품명 “벌교꼬막1kg”은 “꼬막, 벌교꼬막, 꼬막1kg, 특산물” 이라는 4개의 키워드에 대하여, 유사 키워드 추출 결과 “꼬막, 벌교꼬막, 꼬막1kg, 특산물, 완도특산물, 벌교특산물, 추천특산물, 지역특산물”이라는 8개의 유사 키워드가 추출될 수 있다.

도 8에서 “벌교꼬막 1kg”, 완도김1box”, “전복1kg”이라는 3개의 제품 모두 “특산물”이라는 키워드가 광고할 키워드에 모두 포함되어 있으므로, 도 6의 테이블에 “전남특산물, 특산물선물, 대표특산물” 등의 키워드를 추가하면, 유사 키워드 추출에 있어서 유사 키워드의 개수가 증가하게 된다.

본 발명에서 광고할 키워드에서 대표 키워드로 전환하고, 그에 따른 유사 키워드를 추출하면, 원하지 않는 키워드가 포함될 수 있다. 따라서, 이러한 원치 않는 키워드를 제외하기 위하여, 단말기를 통해 삭제할 키워드를 입력하고, 그에 따른 광고 키워드 추출을 진행한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 삭제 키워드를 이용한 광고 키워드 추출 과정을 설명하기 위한 예시도이다.

도 9에서 제품명 “벌교꼬막1kg”에 대한 삭제할 키워드가 “완도특산물”이므로, 추출된 유사 키워드에서 “완도특산물” 키워드를 삭제하여 광고 키워드를 추출하게 된다. 그리고, 제품명 “완도김1box”에 대한 삭제할 키워드가 “신안특산물”이므로, 추출된 유사 키워드에서 “신안특산물” 키워드를 삭제하여 광고 키워드를 추출하게 된다.

본 발명에서 광고비를 절약하기 위해서 키워드를 제한해야 하는 경우, 제품에 정해진 우선 순위에 따라 우선 순위가 높은 키워드를 우선으로 하여, 최종 광고 키워드를 추출할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 제품별 우선 순위에 따른 광고 키워드 추출 과정을 설명하기 위한 예시도이다.

도 10을 참조하면, 도 5의 테이블에서 각 제품별로 제품 우선 순위가 정해져 있으며, 3개 제품에서“특산물” 키워드가 모두 포함되어 있으므로, 제품 우선 순위가 높은 “벌교꼬막1kg"에서 “특산물, 벌교특산물, 추천특산물, 지역특산물”의 4개 키워드가 추출되고, 그 다음 우선 순위인 “완도김1box”에서 “완도특산물”의 1개 키워드가 추출된다. 그리고, 가장 우선 순위가 낮은 “전복1kg” 제품은 특산물과 관련하여 키워드가 추출되지 않는다. 만일, 제품 우선 순위를 변경하게 되면, 그에 따라 광고해야 하는 최종 광고키워드 추출 결과가 변경된다.

이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.

100 : 검색 광고 제안 시스템
200 : 사용자 컴퓨터

Claims (9)

1. 소셜미디어로부터 사용자 데이터를 수집하고 수집한 상기 사용자 데이터를 분석부 및 프로파일링부로 전송하는 수집부;
   상기 수집부로부터 수집한 사용자 데이터를 기반으로 키워드를 추출하여 분석하는 분석부;
   상기 수집부로부터 수집한 사용자 데이터를 기반으로 사용자를 프로파일링하고 빅데이터를 생성하는 프로파일링부; 및
   상기 분석부로부터 분석한 키워드와 상기 프로파일링부로부터 생성한 빅데이터를 매칭하여 사용자 중심의 소셜미디어 빅데이터로 전환하여 검색광고를 제안하는 매칭부;를 포함하고
   상기 분석부는,
   사용자 데이터의 특성에 따라 소셜미디어로부터 추출된 복수개의 키워드를 복수개의 배타적인 집단으로 분류하는 세분화부;
   사용자의 검색항목에 포함된 제 1 항목과 함께 포함되어 있으며 상기 제 1 항목과 연관된 제 2 항목에 대한 정보를 분석하는 Market basket 분석부; 및
   사용자의 데이터에 포함된 제 1 항목 이후에 선택 또는 추천되어 생성되는 제 2 항목에 대한 정보를 분석하는 시차 분석부;로 구성되는 연관성 분석부;
   상기 소셜미디어에 있는 텍스트를 추출하여 사용자 또는 시간별로 텍스트를 분석하는 텍스트마이닝부; 및
   상기 소셜미디어를 이용하는 사용자들간의 관계, 특성 및 구조를 분석하고 시각화하는 사회망 분석부;를 포함하여 구성되고,
   순차성, 반복성을 고려하여 이슈키워드 및 연관키워드를 추출하되,
   상기 이슈키워드 및 상기 이슈키워드와 연관성이 있는 연관키워드 각각에 포함되어 있는 키워드를 분할 또는 병합함으로써, 복수개의 유사키워드를 더 추출하여 상기 매칭부에 전송하고,
   상기 수집부로부터 추출된 키워드 중 원하지 않는 키워드인 삭제 키워드가 수집되면, 상기 유사 키워드들 중에서 삭제 키워드에 해당하는 키워드를 제외하고 상기 매칭부에 제공하는 것을 특징으로 하고,
   검색의 정확성을 높여주기 위해, 상기 소셜미디어로부터 수집된 유사 키워드와 삭제 키워드를 기준으로 사용자가 기 설정한 우선 순위가 수집되면, 상기 유사 키워드들 중에서 제품별 우선 순위가 높은 순서에 따라 최종 광고 키워드를 추출하여 상기 매칭부에 제공하는 것을 특징으로 하는 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 분석부는,
   제품별 우선 순위가 높은 순서에 따라 제품별 키워드를 추출하는 비율을 달리하는 방식으로, 유사 키워드들 중에서 최종 광고 키워드를 추출하는 것을 특징으로 하는 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 사회망 분석부는,
   상기 소셜미디어로부터 사용자 그룹을 남/녀, 연령, 지역 및 시간에 따라 구분하고 객체 간의 관계 및 API(Application Programming Interface)를 이용하여 분석 결과를 그래프 또는 차트를 통해 시각화하여 검색 광고를 위해 소셜미디어를 이용하는 사용자를 효율적으로 분석하는 것을 특징으로 하는 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템.
   
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 프로파일링부는 동일한 사용자가 소셜미디어별로 입력한 정보가 일치하지 않는 경우에,
   사용자의 소셜미디어 회원 정보를 기반으로 해당 사용자를 성별, 연령대 및 직업별로 구분한 후, 구분된 집단별로 지지도가 기준치 이상인 키워드를 추출하고 추출된 키워드를 기준으로 사용자 데이터의 정확도를 판별하며, 정확도가 기준치 이상인 사용자 데이터를 정확한 정보로 추정하고, 상기 정확한 정보로 추정된 사용자 데이터를 기반으로 빅데이터를 생성하도록 관계 추정 프로파일링을 수행
   하는 것을 특징으로 하는 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템.
   
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 프로파일링부는,
   틀린 데이터가 수집된 경우에, 데이터를 분석하여 정확한 데이터가 생성되도록 상기 사용자에 대해 판별기준 만족 여부를 체크하여 소속집단을 판정함으로써 검증 프로파일링을 더 수행하는 것을 특징으로 하는 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템.
   
9. 제 7 항에 있어서,
   상기 프로파일링부는
   상기 관계 추정 프로파일링 및 검증 프로파일링 이후에, 상기 사용자 데이터를 개별단위 또는 그룹단위별로 프로파일링하되,
   상기 개별단위로 프로파일링 하는 경우는 사용자의 성별, 연령, 지역을 포함하는 사용자 정보에 대한 항목의 정확성을 높이기 위한 것이고,
   상기 그룹단위로 프로파일링 하는 경우는 사용자의 정보의 특성에 따라 키워드 가중치를 적용하여 복수개의 집단으로 나누고, 집단간의 영향력 및 특수관계 여부를 추정할 수 있는 것을 특징으로 하는 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템.

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