KR102005739B1 - 광고 내 제품에 대한 소셜 컨텍스트 제공 - Google Patents

광고 내 제품에 대한 소셜 컨텍스트 제공 Download PDF

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Abstract

소셜 네트워킹 시스템은 광고주가 광고 목적으로 이용할 수 있는 관련 소셜 컨텍스트 정보를 이용할 수 있게 하는 소셜 플러그인을 제공한다. 광고주는 광고 옆에 소셜 플러그인을 추가할 수 있으며, 플러그인에는 광고와 관련있는 아이템들의 리스트가 제공된다. 소셜 플러그인은 광고와 관련있는 아이템들의 리스트에 근거하여 특정 열람 사용자에게 제공할 소셜 컨텍스트 정보를 검색하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템과 통신한다. 소셜 플러그인은 또한 광고 위에 소셜 컨텍스트 정보의 중첩 위치를 결정하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템과 통신한다. 소셜 플러그인은 또한 웹 게시자가, 소셜 플러그인이 가령 추천, 코멘트 및 컨텐츠 공유와 같은 다른 소셜 네트워킹 시스템 특징들과 함께 광고를 서비스하게 하는 것을 가능하게 할 수 있다.

Description

광고 내 제품에 대한 소셜 컨텍스트 제공{PROVIDING SOCIAL CONTEXT FOR PRODUCTS IN ADVERTISEMENTS}
본 발명은 일반적으로 소셜 네트워킹에 관한 것으로, 구체적으로 광고 내 제품에 대한 소셜 컨텍스트를 제공하는 것에 관한 것이다.
최근 몇년간, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자들이 그들이 좋아하는 영화, 뮤지션, 유명인사, 소프트 드링크, 취미, 스포츠 팀 및 활동등과 같은 실생활 컨셉에서의 그들의 관심 및 선호를 좀 더 쉽게 공유하게 하고 있다. 소셜 네트워킹 시스템 외부의 서로 다른 도메인 상에 제품, 브랜드 및 웹 사이트와 같은 현실 세계 컨셉들을 구현하는 웹 페이지를 나타내는 소셜 네트워킹 시스템 상의 노드를 생성하기 위한 툴들이 설계되어 왔다.
동시에, 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들은 소셜 네트워킹 시스템 외부의 서로 다른 도메인의 웹 페이지 상의 그들의 컨셉에 그들의 관심을 표현하는 것에 의하여 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들과 그들의 관심을 공유하고 연결되고 있다. 사용자로부터 수집된 정보의 양은 방대하며-정보는 스포츠, 음악, 영화 등에서의 관심을 기술한다. 소셜 네트워킹 시스템은 제품의 광고주가 그 광고와 관련하여 정보를 이용할 수 있게 하는 툴을 가지고 있지 않다.
구체적으로, 사용자의 관심에 관한 소셜 네트워킹 시스템 상에서 이용가능한 정보는 사용자가 광고를 이용할 수 있게 하지 않았다. 열람 사용자에 대한 특정 관심 및 선호에 관한 "소셜 컨텍스트(social contest)"를 제공하는 열람 사용자의 연결의 행위, 관심 및 선호를 포함하는 사용자의 관심 및 선호에 관한 이 정보는 광고를 클릭하거나, 트래픽을 초래하거나 그들 웹사이트로의 참여를 증가하도록 사용자에게 영향을 주고자 하는 제3 개발자에게 매우 유용하다. 그러나, 기존 시스템은 사용자가 광고와 함께 소셜 컨텍스트 정보를 이용할 수 있는 효율적인 메커니즘을 제공하지 않았다.
본 발명은 광고 내 제품에 대한 소셜 컨텍스트를 제공하고자 하는 것이다.
소셜 네트워킹 시스템은 광고주가 광고 목적으로 이용가능한 관련 소셜 컨텍스트 정보를 이용할 수 있게 하는 소셜 플러그인을 제공한다. 광고주는 광고 옆에 소셜 플러그인을 추가하며, 플러그인에는 광고와 관련된 아이템들의 리스트가 제공된다. 소셜 플러그인은 광고와 관련있는 아이템들의 리스트에 근거하여 특정 열람 사용자에게 제공하기 위한 소셜 컨텍스트 정보를 검색하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템과 통신한다. 소셜 플러그인은 또한 광고 위의 소셜 컨텍스트 정보의 중첩 위치를 결정하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템과 통신한다. 소셜 플러그인은 또한 웹 게시자가 추천, 코멘트 및 컨텐츠 공유와 같은 다른 소셜 네트워킹 시스템 특징과 함께 광고를 소셜 플러그인이 서비스하게 하는 것을 가능하게 할 수 있다.
본 명세서 내용 중에 포함되어 있음
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에게 광고를 구비한 관련 소셜 컨텍스트를 제공하는 프로세스를 도시하는 고차 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 소셜 네트워킹 시스템의 블럭도를 나타내는 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에게 광고를 구비한 관련 소셜 컨텍스트를 제공하기 위한 시스템의 네트워크도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에게 광고를 구비한 관련 소셜 컨텍스트를 제공하는 다양한 모듈들을 포함하는 소셜 컨텍스트 모듈을 도시하는 고차 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에게 광고를 구비한 관련 소셜 컨텍스트를 제공하는 프로세스의 흐름도이다.
도면들은 본 발명의 다양한 실시예들을 설명의 목적으로만 도시한다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 논의로부터 본 명세서에 개시된 발명의 목적으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 명세서에 개시된 구조 및 방법들의 대안 실시예들이 채용될 수 있음을 용이하게 인식할 수 있을 것이다.
개요
소셜 네트워킹 시스템은 그것의 사용자에게 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들과 통신하고 상호작용할 수 있는 능력을 제공한다. 사용자들을 소셜 네트워킹 시스템에 가입하여 그들이 연결되기 원하는 다수의 다른 사용자들에 대한 연결을 추가한다. 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들은 그들을 설명하는 정보를 제공하고 그 정보는 사용자 프로필로 저장된다. 예컨대, 사용자들은 그들의 나이, 성별, 지정학적 위치, 학력, 이력 등을 제공할 수 있다. 사용자들에 의해 제공된 정보는 사용자에게 정보를 안내하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템에 의해 사용될 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자에게 소셜 그룹, 이벤트 및 잠재적 친구를 추천할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템은 또한 사용자가 유명인사, 취미, 스퍼츠팀, 책, 음악 등과 같은 컨셉 내의 관심을 명시적으로 표현할 수 있게 할 수 있다. 이러한 관심은 공유된 관심에 근거하여 소셜 네트워킹 시스템읜 다른 사용자들에 관한 관련 스토리를 보여주는 것에 의하여 소셜 네트워킹 시스템 상의 사용자 경험을 맞춤화하는 것 및 광고를 타게팅하는 것을 포함하여, 무수히 많은 방식으로 사용될 수 있다.
소셜 그래프는 소셜 네트워킹 시스템 상에 저장된 에지에 의해 연결된 노드를 포함한다. 노드는 컨셉 및 엔터티를 구현하는 웹페이지와 같은 소셜 네트워킹 시스템의 사용자 및 객체를 포함하며, 에지는 노드를 연결한다. 에지는 사용자가 Amazon.com에서 판매 중인 파라소닉 RUMIX DMCG2K SLR 디지털 카메라와 같은 전자 상거래 웹사이트에서 판매 중인 특정 모델의 디지털 카메라에 관하여 웹 페이지에 관심을 표현할 때와 같이 두 노드 사이의 특정 상호작용을 나타낸다. 소셜 그래프는 소셜 네트워킹 시스템의 사용자 사이의 상호작용 뿐 아니라 상호작용을 나타내는 노드와 에지에 정보를 저장하는 것에 의하여 소셜 네트워킹 시스템의 사용자와 객체 사이의 상호작용 또한 기록할 수 있다. 커스텀 그래프 객체 유형 및 객체 행위 유형은 그래프 객체 및 그래프 행위의 속성을 정의하기 위하여 제3 개발자 뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템의 관리자에 의해 정의될 수 있다. 예컨대, 영화의 그래프 객체는 타이틀, 배우, 디렉터, 프로듀서, 연도 등과 같은 다양한 정의된 객체 속성을 가질 수 있다. "구매"와 같은 그래프 객체 유형은 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들에 의해 수행된 커스텀 행위들을 보고하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템 외부의 웹사이트 상에 제3 개발자에 의해 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 소셜 그래프는 제3 개발자가 외부 웹사이트를 통하여 커스텀 그래프 객체를 생성하고 사용하도록 "오픈"될 수 있다.
제3 개발자는 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들이 소셜 네트워킹 시스템 외부의 웹사이트 상에 호스트 또는 웹 페이지에 관심을 표현할 수 있게 할 수 있다. 이들 웹 페이지들은 아이프레임과 같이 웹 페이지에 위젯, 소셜 플러그인, 프로그램 가능한 로직 또는 코드 스니펫(snippet)을 삽입한 결과 소셜 네트워킹 시스템에 페이지 객체로 표현될 수 있다. 웹 페이지 내에 삽입될 수 있는 임의의 컨셉은 이러한 방식으로 소셜 네트워킹 시스템 상의 소셜 그래프의 노드가 될 수 있다. 결과적으로 사용자는 "Justin Bieber"과 같은 키워드 또는 키워드 구문과 관련있는 소셜 네트워킹 시스템 외부의 많은 객체들과 상호작용할 수 있다. 객체와의 상호작용 각각은 소셜 네트워킹 시스템에 의해 에지로 기록될 수 있다. 광고주가 키워드와 관련된 객체와의 사용자 상호작용에 근거하여 그들의 광고를 타게팅하는 것을 가능하게 함으로써, 사용자들이 이미 그 광고와 관련된 행위를 수행했기 때문에 광고는 좀 더 수용적인 청중들에게 도달할 수 있다. 예컨대, Justin Bieber 티셔츠, 모자 및 악세서리를 판매하는 상인은 Justin Bieber의 노래 "Baby"를 듣고, Justin Bieber의 새로운 향수 "Someday"를 구매하며, Justin Bieber의 팬 페이지에 코멘트하고, 새로운 Justin Bieber 콘서트 투어의 출발을 위한 소셜 네트워킹 시스템의 이벤트에 참여하는 것과 같은 다수의 서로 다른 유형의 행위 중 하나를 최근 수행한 사용자들에게 새로운 상점을 위한 광고를 타게팅할 수 있다. 제3 개발자가 커스텀 객체 유형 및 커스텀 행위 유형을 정의하도록 하는 것은 관련 출원인, 본 명세서에 참조로 통합되고 2011년 9월 21일자로 출원된 미국특허출원 제13/239,340호 "Structured Objects and Actions on a Social Networking System"에 더 기술된다.
타겟 사용자에게 제시되고 있는 소셜 컨텍스트 정보 또는 "소셜 컨텍스트"는 타겟 사용자가 소셜 네트워킹 시스템 내에서 연결을 가지는 사용자에 의해 또는 그 사용자와 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자와 관련하여 수행된 행위에 관하여 소셜 네트워킹 시스템에 의해 기록된 정보로서 정의될 수 있다. Amazon.com에서 판매 중인 파라소닉 LUMIX DMCG2K SLR 디지털 카메라에 대한 광고와 같이 열람 사용자에게 제공된 특정 광고와 관련된 소셜 컨텍스트 정보는 그 특정 카메라, 카메라의 브랜드, 카메라의 유형 및/또는 Amazon.com에 관심있는 광고의 열람 사용자와 연결된 소셜 네트워킹 시스템의 다수의 다른 사용자들과 같이 다양한 유형의 소셜 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 소셜 컨텍스트 정보는 또한 연결 사용자들의 친밀성 점수, 연결 사용자들과의 상호작용 레벨, 연결 사용자들의 평판 점수 등과 같은 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들에 관하여 이용할 수 있는 다른 정보에 근거하여 가중될 수 있다. 점수는 광고와 관련된 소셜 컨텍스트 정보의 각 유형에 대하여 계산될 수 있다. 점수는 광고주에 의해 정의되는 가중치를 가지는 점수 모델을 사용하여 결정될 수 있다. 가장 높은 점수를 가지는 소셜 커텍스트 정보 아이템은 광고 상에 중첩되도록 선택될 수 있다. 또한, 사용자 피드백이 광고 위에 디스플레이될 소셜 컨텍스트 정보 아이템들을 선택하는데 사용되는 점수 모델을 훈련하는데 사용될 수 있다. 기계 훈련, 경험적 분석 및 회귀 분석이 본 명세서에 개시된 바와 같이 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에게 디스플레이되는 광고에 관한 관련 소셜 컨텍스트 정보를 제공하는데 사용될 수 있다
도 1은 일 실시예에 따른, 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에게 광고와 함께 관련 소셜 네트워킹 시스템을 제공하는 프로세스의 고차블럭도이다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 광고(102)와 관련된 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수를 결정하기 위하여 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 사용될 수 있는 사용자 프로필 객체(110), 컨텐츠 객체(112) 및 에지 객체(114)를 포함한다. 일 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)에는 광고(102)와 관련된 소셜 네트워킹 시스템(100) 상의 하나 이상의 페이지, 광고(102)와 관련된 외부 시스템(118) 상의 하나 이상의 페이지, 광고(102)에 포함되는 브래드 이름, 광고(102)로 홍보되고 있는 제품의 장르 등의 정보를 식별하는 것과 같이 광고(102)와 관련된 아이템들의 리스트가 제공된다. 다른 실시예로, 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 광고(102)로부터 추출된 키워드들(122)에 근거하여 광고(102)와 관련된 아이템들의 리스트를 생성할 수 있다. 토픽 및 키워드는 본 명세서에 참조로 통합되고 2012년 8월 20일자로 출원된 미국특허출원 제13/589,693호 "Providing Content User inferred Topics Extracted from Communications in a Social Networking System"에 더 기술되는 방법 및 툴들을 사용하여 광고(102)로부터 추출될 수 있다.
일 실시예로, 광고(102)는 광고(102)를 설명하는 키워드들(122)의 리스트를 포함할 수 있다. 이전 예로 돌아가면, 광고(102)는 Amazon.com에서 판매 중인 파라소닉 LUMIX DMCG2K SLR 디지털 카메라에 관한 것일 수 있다. 잠재적 키워드들(122)은 "파라소닉", "SLR", "디지털 카메라" 및 "Amazon.com"dmf 포함할 수 있다. 다른 실시예로, 파트너는 광고(102)로 광고되고 있는 제품에 대한 소셜 컨텍스트를 제공하기 위하여 아이템들의 리스트를 제공한다. 일 실시예로, 아이템들 또는 키워드들의 리스트는 광고(102)를 서비스하는 외부 웹사이트에 설치된 소셜 플러그인에 첨부되는 것과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에 제공될 수 있다. 다른 실시예로, 키워드들의 리스트는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통하여 소셜 네트워킹 시스템으로 제공될 수 있다. 아이텐 또는 컨셉에 대한 소셜 컨텍스트를 결정하는 것은 관련 출원인, 본 명세서에 참조로 통합되고 2011년 11월 11일자로 출원된 미국특허출원 제13/295,002호 "Providing Universal Social Context for Concepts in a Social Networking System"에 더 기술된다.
광고 네트워크(104)는 사용자 장치(106)를 운영하는 열람 사용자에게 제공하기 위하여 외부 시스템(118)에 광고(102)를 제공할 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자는 외부 시스템(118) 상에 호스트되는 웹사이트를 연람할 수 있으며, 이는 광고 네트워크(104)로부터 광고를 요청한다. 외부 시스템(118)은 선택 모듈(120) 및 소셜 컨텍스트 플러그인(108)을 포함할 수 있다. 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 일 실시예로 JavaScript의 코드 스니펫을 포함할 수 있다. 예컨대, 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 외부 시스템(118) 상에 호스트되는 웹 사이트 상의 포함을 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 관리자에 의해 제공된 <div> 태그로 시작될 수 있다. 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 또한 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 호스트되고 제3자 사이트에 디스플레이될 수 있는 아이프레임으로 정의될 수 있다. 소셜 플러그인은 본 명세서에 참조로 통합되고 2012년 7월 31일자로 출원된 미국특허출원 제13/563,623호 "Personalizing a Web Page Outside of a Social Networking System with Content from the Social Networking System Determined Based on a Universal Social Context Plug-In"에 더 기술된다. 일 실시예로, 광고(102)는 배너 광고를 포함할 수 있다.
도 1 및 다른 도면들은 유사한 요소를 식별하기 위하여 유사한 참조 번호를 사용한다. "122a"와 같이 참조번호 뒤의 문자는 본 명세서가 특정 참조 번호를 가지는 요소를 구체적으로 언급함을 나타낸다. "122"와 같이 뒤따르는 문자가 없는 명세서 내의 참조 번호는 그 참조번호를 가지고 있는 도면들 내의 임의의 또는 모든 요소들(예컨대, 명세서 내의 도면들 내의 참조번호 "122"는 "122a", "122b" 및/또는 "122c"를 언급한다)을 언급한다. 설명의 간소화 및 명확화를 위하여 도 1에는 키워드(122)에 대한 하나의 객체만이 도시된다.
외부 시스템(118) 상에 동작하는 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 광고(102)와 함께 제시하기 위한 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 수신하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)과 통신할 수 있다. 일 실시예로, 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 소셜 컨텍스트 플러그인(108)으로부터의 요청을 수신하며, 그 요청은 광고(102)로부터 추출된 키워드(122)를 포함한다. 다른 실시예로, 키워드(122)는 소셜 컨텍스트 모듈(116)과 별개로 광고(102)로부터 추출된다. 또 다른 실시예로, 광고(102)는 광고 네트워크(104)에 의해 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 제공된다. 또 다른 실시예로, 광고 네트워크(104)는 사용자 장치(106)로 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자에 대한 외부 시스템(118) 상에 디스플레이될 광고(102)에 대한 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 요청한다.
일 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 제3자 사이트의 컨텐츠 및/또는 그 사이트 상의 소셜 컨텍스트 플러그인(108)을 방문한 열람 사용자 및 다른 사용자들에 관하여 공지된 정보에 근거하여 광고에 대한 하나 이상의 키워드(122)를 결정할 수 있다. 예컨대, 요리 블로그에 대한 제3자 사이트가 광고에 대한 키워드(122)를 포함하고 있지 않다고 가정해 보자. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100) 상에서 요리에 관심을 표현하는 삼백(300)명의 사용자들이 그 요리 블로그 사이트 상의 소셜 컨텍스트 플로그인(108)에 접속하는 것과 같이, 그 요리 블로그의 키워드를 추론하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 소셜 정보에 의존할 수 있다. 결과적으로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 일정 신뢰도를 사용하여 "요리"가 그 요리 블로그 상의 광고에 대한 관련 키워드임을 결정할 수 있다. 신뢰도는 요리에 관심이 있는 사용자들의 집단뿐 아니라 음식, 유기농 재배, 레스토랑 등에 대한 포스팅과 같이 그 사이트와 사용자의 상호작용에 관한 다른 유형의 정보에 근거하여 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 결정될 수 있다.
소셜 컨텍스트 모듈(116)은 일 실시예로 광고(102) 위에 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 중첩시키는 방법에 관한 명령어를 소셜 컨텍스트 플러그인에 제공할 수 있다. 다른 실시예로, 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 광고(102) 옆에 텍스트로서 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 포함하기 위하여 광고(102)의 디스플레이를 축소하는 것과 같이 광고(102)와 관련하여 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제시하기 위한 방법에 관한 명령어를 소셜 컨텍스트 플러그인에 제공할 수 있다.
소셜 컨텍스트 모듈(116)은 또한 광고(102)에 관한 소셜 컨텍스트를 요청하는 소셜 컨텍스트 플러그인(108)으로 하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제공할 수 있다. 서로 다른 유형의 소셜 컨텍스트 정보 아이템들이 광고를 열람하는 사용자에 대하여 생성될 수 있다. 예컨대, 로컬 Madonna에 대한 콘서트 티켓을 판매하는 외부 웹사이트에 대한 페이지에 관심을 표현한 사용자들의 수는 적을 수 있으며 400명이하의 "좋아요" 또는 관심 표현일 수 있다. 외부 웹사이트의 열람 사용자에게 그 숫자가 제시된다면, 사용자는 소셜 네트워킹 시스템 상의 열람 사용자의 친구들 중 누구도 Madonna 콘서트에 참석하는 것에 관심이 없다고 실망할 수 있다. 그러나, 다른 소셜 컨텍스트 정보 아이템들이 열람 사용자의 관심에 대한 더 나은 이해를 제공하기 위하여 사용될 수 있다. Madonna와 연관된 오피셜 엔터티에 의해 소유되는 페이지와 같이 소셜 네트워킹 시스템에 의해 결정된 마돈나 페이지는 수백만 이상의 좋아요와 같이 밴드에 관심을 표현하는 다수의 사용자들을 가질 수 있으며, 그들 중 200명은 열람 사용자에 연결된 사용자들에 의한 좋아요이며, 그들 중 10명은 콘서트 장 근처에 살고 있는 사용자들에 의한 좋아요일 수 있다. 따라서, 가수 "Madonna"에 관심을 표현하고 열람 사용자와 연결되며 콘서트장 근처에 살고 있는 10명의 사용자들에게 Madonna의 콘서트 티켓을 팔고 있는 외부 웹사이트에 대한 페이지가 제공될 수 있다. 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 Madonna 콘서트에 대한 광고와 관련하여 디스플레이된다면, 이들 10명의 사용자들은 열람 사용자에게 더 많은 영향을 줄 수 있다. 일 실시예로, 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 광고 네트워크(104)에 의해 제공된 광고와 함께 열람 사용자에게 제공하기 위하여 이용가능한 서로 다른 유형의 소셜 컨텍스트 정보 아이템들로부터 선택할 수 있다.
Madonna에 의한 음악 스트리밍 서비스 상에서 사용자와 연결된 다른 사용자들에 의해 최근 청취되는 노래, 디지털 음악 웹사이트 또는 가입 서비스 상에서 사용자의 친구에 의해 구매된 앨범, 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에 의해 포스팅된 콘서트 리뷰 등과 같이, 광고와 관련된 다른 소셜 컨텍스트 정보 아이템들이 광고와 함께 디스플레이하기 위하여 제공될 수 있다. 일 실시예로, 소셜 컨텍스트 정보는 열람 사용자에 의해 열람되고 있는 페이지와의 관련성에 따라 순위화된 열람 사용자와 연결된 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에 의해 수행된 선택 행위를 포함할 수 있다. 그와 같이, 행위가 광고와 함께 열람 사용자에게 디스플레이되기 위하여 제공될 소셜 컨텍스트 정보 아이템으로 선택될 수 있다.
다른 실시예로, 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 모델 내 인자로서 광고와 관련된 관심에 대한 열람 사용자의 친밀성을 사용하는 점수 모델을 사용하여 열람 사용자의 관심에 따라 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 선택될 수 있다. 소셜 컨텍스트 정보는 사용자의 연결들의 공유된 관심을 통찰하는 것에 의하여 영향 열람 사용자가 광고를 클릭하게 하기 위하여 사용될 수 있다. 예컨대, 열람 사용자가 샌프란시스코 자이언트에 관심이 있다고 선언하면, 샌프란시스코의 AT&T Park에의 체크인 이벤트, 그 팀의 선수에 관하여 공유된 링크, 및 판타지 야구 팀과 관련된 다른 사용자들에 의해 설치된 소셜 게임 애플리케이션과 같이 그 사용자에 연결된 다른 사용자의 관련 행동들이, 자이언트에 관심을 표현하는 연결 사용자들의 수를 디스플레이하는 더 간단한 소셜 컨텍스트 정보 아이템 대신 샌프란시스코 자이언트에 대한 광고와 함께 디스플레이되도록 소셜 컨텍스트 정보 아이템으로 선택될 수 있다.
소셜 컨텍스트 모듈(116)은 소셜 컨텍스트 플러그인(108)에 제공된 하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 아이템들을 제공할 수 있다. 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 열람 사용자의 연결된 사용자들에 의한 다수의 "좋아요", 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대하여 광고주에 의해 선택된 가중치, 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 열람 사용자의 친밀성 점수, 열람 사용자에 의핸 소셜 탈퇴, 및 소셜 컨텍스트 정보가 제공된 광고에 관하여 수신된 사용자 피드백과 같이, 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 점수를 결정하기 위하여 다양한 인자들에 의존할 수 있다. 일 실시예로, 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 가중된 순차 리스트가 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 소셜 컨텍스트 플러그인(108)에 제공된다. 다른 실시예로, 가장 높은 점수를 가지는 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 광고(102)와 함께 열람 사용자에게 디스플레이하기 위하여 소셜 컨텍스트 플러그인(108)에 제공된다.
일 실시예로, 사용자 장치(106)는 외부 시스템(118) 상의 페이지를 브라우징한 후에 광고 네트워크(104)로부터 사용자 장치(106) 상에 디스플레이할 광고(102)를 요청한다. 이 실시예에서, 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 소셜 컨텍스트 모듈(116)이 사용자 장치(106)에 디스플레이되는 광고(102)와 함께 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제공하도록, 사용자 장치(106)가 소셜 네트워킹 시스템(100)과 직접 통신하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자 장치(106)는 광고 네트워크(104)로부터 광고(102)를 수신할 수 있으며, 소셜 네트워킹 시스템(100)으로부터 소셜 컨텍스트 정보를 더 수신할 수 있다. 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 광고 네트워크(104)로부터 수신된 광고(102) 위에 소셜 컨텍스트 정보를 중첩시키는 방법에 관한 명령어들을 제공할 수 있다. 일 실시예로, 교차-기원 자원 공유(CORS; cross-origin resource sharing)가 사용자 장치(106) 상에 동작하는 브라우저가 광고 네트워크(104)로부터 수신된 광고(102) 위에 소셜 네트워킹 시스템(100)으로부터 수신된 소셜 컨텍스트 정보를 어떻게 중첩시킬지를 명령하기 위하여 사용될 수 있다.
다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 광고 서버에 대한 프록시로서 작용할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자 장치(106)는 외부 시스팀(118) 상의 웹 페이지를 브라우징하고 소셜 컨텍스트 플러그인(108)을 트리거링하는 것에 근거하여 소셜 네트워킹 시스템(100)으로부터 광고(102)를 요청할 수 있다. 이 요청에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 광고 네트워크(104)로부터 광고(102)를 요청할 수 있으며, 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 광고(102) 내에 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제공하거나, 광고(102) 내의 기정의된 영역에 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 중첩시키거나 또는 광고(102)에 인접하여 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 디스플레이하기 위하여 광고(102)를 축소시키도록 광고(102)를 수정할 수 있다. 예컨대, 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 "밥과 당신의 친구들 중 26명은 Amazon.com을 좋아함"이라는 설명을 포함하는 Amazon.com에서 판매 중인 파라소닉 LUMIX DMCG2K 디지털 카메라에 대한 광고에 대한 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 선택할 수 있다. 일 실시예로, 광고(102)는 그 설명 또는 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 결정된 배너 광고 상에 중첩할 수 있도록 배너 광고를 포함할 수 있다. 다른 실시예로, 광고(102)는 광고(102)와 나란히 그 설명을 제공하기 위하여 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 축소될 수 있는 고정된 크기일 수 있다.
다른 실시예로, 사용자 장치(106)가 광고(102)를 요청한 경우, 광고 네트워크(104)는 광고와 함께 관련 소셜 컨텍스트 정보를 제공하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)과 통신하도록, 소셜 네트워킹 시스템(100)과 제휴할 수 있다. 이러한 방식으로, 광고 네트워크(104)는 소셜 컨텍스트 정보에 관한 사용자 피드백을 수신하고 점수 모델을 위한 서로 다른 가중치를 제공할 수 있다. 사용자 피드백은 사용자가 광고를 클릭했는지 여부, 광고 내의 하나 이상의 링크를 클릭했는지 여부, 광고를 무시했는지 여부, 팝업된 광고를 닫았는지 여부 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예로, 소셜 컨텍스트 정보에 관한 사용자 피드백은 소셜 컨텍스트 정보의 클릭을 수신하는 것을 포함한다. 점수 모델에 대한 서로 다른 가중치는 수신된 피드백에 근거하여 사용될 수 있다. 예컨대, 광고가, 브랜드 페이지에 대한 사용자 좋아요의 수, 광고된 특정 제품을 좋아하는 연결 사용자들의 수 및 판매 중인 제품을 호스팅하는 전자 상거래 페이지에 대한 좋아요의 수와 같이, 광고와 함께 디스플레이되는 세 가지 다른 유형의 소셜 컨텍스트 정보를 가질 수 있다면, 광고 네트워크(104)는 세 그룹의 사용자들에 대하여 세가지 다른 유형의 소셜 컨텍스트 정보를 이용하고 그 광고에 대한 점수 모델을 위한 가중치를 결정하기 위하여 사용자 피드백을 사용할 수 있다.
일 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 제3자 웹사이트 또는 다른 외부 시스템 상에 광고를 제공하는 것에 의하여 광고 네트워크(104)로서 작용할 수 있다. 광고 네트워크(104)가 소셜 네트워킹 시스템(100)을 포함하는 경우, 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 실시간 사용자 상호작용 활동에 근거하여 광고(102)의 열람 사용자에 대하여 극히 개인화될 수 있다. 예컨대, 모바일 장치 상에서 동작하는 제1 모바일 애플리케이션과 같이 제3자 애플리케이션 상에 광고를 제공하는 소셜 네트워킹 시스템(100)은 광고의 열람 사용자에게 맞춤화될 수 있으며 제공되고 있는 특정 광고와 관련된 소셜 컨텐츠 정보를 포함할 수 있다. 특정 광고는 제2 모바일 애플리케이션을 설치한 연결 사용자와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100) 내의 다양한 이벤트와 상호작용에 근거하여 열람 사용자에게 디스플레이되도록 시간이 맞춰지며, 여기서 특정 광고는 열람 사용자가 제1 모바일 애플리케이션을 조작하고 있는 동안 열람 사용자에게 제2 모바일 애플리케이션을 설치하도록 요청한다. 사용자들은 소셜 네트워킹 시스템(100) 상의 그들의 친구 및 연결이 사용하고 있는 애플리케이션을 설치할 가능성이 더 높을 수 있으며, 따라서 열람 사용자는 광고 내에 수신된 소셜 컨텍스트 정보의 결과로 제2 모바일 애플리케이션을 설치하고 싶어질 수 있다.
또 다른 실시예로, 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 외부 시스템(118) 상에 컨텐츠 아이템을 디스플레이하기 위한 소셜 플러그인을 포함할 수 있다. 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 외부 시스템(118)의 관리자가 광고를 관련 소셜 컨텍스트 정보와 함께 소셜 컨텍스트 플러그인(108)에 의해 서비스할 수 있도록 구성될 수 있다. 예컨대, 소셜 컨텍스트 플러그인(108)은 외부 시스템(118)을 열람하고 있는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 모든 네 번째 열람 사용자에게 광고(102)를 디스플레이하도록 구성될 수 있다.
시스템 구조
도 2는 본 발명의 일 실시예에 다른, 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들에게 소셜 플러그인 광고를 제공하는데 적절한 시스템 환경을 도시하는 고차 블럭도이다. 시스템 환경은 하나 이상의 사용자 장치(202), 소셜 네트워킹 시스템(100), 네트워크(204), 하나 이상의 제3자 웹사이트(210), 외부 시스템(118) 및 광고 네트워크(104)를 포함한다. 대안 구성으로, 다른 및/또는 추가 구성요소들이 시스템 환경(100)에 포함될 수 있다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 소셜 네트워킹 시스템이 아닌 온라인 시스템에 적용될 수 있다.
사용자 장치(202)는 네트워크(204)를 통하여 사용자 입력을 수신할 뿐 아니라 데이터를 전송 및/또는 수신할 수 있는 하나 이상의 컴퓨팅 장치를 포함한다. 일 실시예로, 사용자 장치(202)는 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터와 같은 종래 컴퓨터 시스템이다. 다른 실시예로, 사용자 장치(202)는 개인 휴대 정도 단말기(PDA), 모바일 전화, 스마트폰 또는 유사한 장치와 같은 컴퓨터 기능을 가지는 장치일 수 있다. 사용자 장치(202)는 네트워크(204)를 통하여 통신하도록 구성된다. 일 실시예로, 사용자 장치(202)는 사용자 장치(202)의 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)과 상호작용하게 하는 애플리케이션을 실행한다. 예컨대, 사용자 장치(202)는 네트워크(204)를 통하여 사용자 장치(202)와 소셜 네트워킹 시스템(100) 사이의 상호작용을 가능하게 하는 브라우저 애플리케이션을 실행한다. 다른 실시예로, 사용자 장치(202)는 가령 iOS® 또는 ANDROIDTM와 같이, 사용자 장치(202)의 네이티브 운영 시스템에서 실행하는 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)과 상호작용한다.
사용자 장치(202)는 유선 및 무선 통신 시스템 모두를 사용하여 근거리 네트워크 및/또는 광역 네트워크의 임의의 조합을 포함할 수 있는 네트워크(204)를 통해 통신하도록 구성된다. 일실시예로, 네트워크(204)는 표준 통신 기술 및/또는 프로토콜을 사용한다. 따라서, 네트워크(206)는 가령 이더넷, 802.11, WiMAX(worldwide interoperability for microwave access), 3G, 4G, CDMA, DSL(digital subscriber line) 등과 같은 기술을 사용하는 링크를 포함할 수 있다. 마찬가지로, 네트워크(204)에서 사용되는 네트워킹 프로토콜은 MPLS(multiprotocol label switching), TCP/IP(transmission control protocol/Internet protocol), UDP(User Datagram Protocol), HTTP(hypertext transport protocol), SMTP(simple mail transfer protocol) 및 FTP(file transfer protocol)를 포함할 수 있다. 네트워크(206)에서 교환되는 데이터는 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML)와 확장형 마크업 언어(XML)를 포함하는 기술 및/또는 포맷을 사용하여 표현될 수 있다. 또한, 링크의 전부 또는 일부는 가령 SSL(secure socket layer), TLS(transport layer security) 및 IPsec(Internet Protocol security)와 같은 종래의 암호화 기술을 사용하여 암호화될 수 있다. 제3자 웹사이트(210)는 소셜 네트워킹 시스템(100)과 통신하기 위하여 네트워크(120)에 결합될 수 있다.
도 2는 소셜 네트워킹 시스템(100) 구조의 예시적인 블럭도이다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 사용자 프로필 스토어(206), 컨텐츠 스토어(212), 행위 로거(216), 행위 로그(218), 에지 스토어(214), 소셜 컨텍스트 모듈(116) 및 웹 서버(208)를 포함한다. 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 다양한 애플리케이션용 추가 구성요소, 보다 적은 구성요소 또는 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 가령 네트워크 인터페이스, 보안 기능, 부하 균형기, 장애복구 서버, 관리와 네트워크 동작 콘솔 등과 같은 종래의 구성요소들은 시스템 구조의 세부사항을 모호하게 하지 않도록 도시되지 않는다.
소셜 네트워킹 시스템(100)의 각각의 사용자는 사용자 프로필 스토어(206)에 저장되는 사용자 프로필과 관련된다. 사용자 프로필은 사용자에 의해 명시적으로 공유되었던 사용자에 대한 선언형 정보를 포함하며, 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 추론되는 프로필 정보도 또한 포함할 수 있다. 일실시예로, 사용자 프로필은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 해당 사용자의 하나 이상의 속성을 각각 기술하는 다수의 데이터 필드를 포함한다. 가령 경력, 학력, 성별, 취미나 기호, 위치 등과 같이, 인명 정보, 인구학적 정보 및 다른 유형의 설명적 정보를 포함하는 사용자 프로필 스토어(206)에 저장된 사용자 프로필 정보는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들을 설명한다. 사용자 프로필은 또한 예컨대 이미지나 비디오와 같이 사용자에 의해 제공되는 다른 정보를 저장할 수 있다. 특정 실시예로, 사용자의 이미지는 이미지에 디스플레이되는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들의 식별 정보와 함께 태그될 수 있다. 사용자 프로필 스토어(206)에 사용자 프로필 객체(110)로 표현되는 사용자 프로필은 또한 행위 로그(218)에 저장되고 컨텐츠 스토어(212)의 컨텐츠 아이템에 대해 수행된 해당 사용자에 의한 행위에 대한 참조를 유지할 수 있다.
사용자 프로필 스토어(206) 내의 사용자 프로필은 대부분 사람이 소셜 네트워킹 시스템(100)을 통하여 다른 사용자들과 상호작용하게 하는 개인들과 연관되지만, 사용자 프로필은 사업 또는 기업과 같은 엔터티에 대하여 저장될 수 있다. 이에 의하여 엔터티는 소셜 네트워킹 시스템 상의 존재가 다른 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들과 연결을 확립하거나 컨텐츠를 교환할 수 있다. 엔터티는 자신이나 자신의 제품에 관한 정보를 포스팅하거나 엔터티의 사용자 프로필과 연관된 브랜드 페이지를 사용하여 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들에게 정보를 제공할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들은 브랜드 페이지에 포스팅된 정보를 수신하거나 브랜드 페이지로부터 정보를 수신하기 위하여 브랜드 페이지에 연결할 수 있다. 브랜드 페이지와 연관된 사용자 프로필은 엔터티 자체에 관한 정보를 포함할 수 있으며, 엔터티에 관한 배경 또는 정보형 데이터를 사용자에게 제공할 수 있다.
컨텐츠 스토어(212)는 다양한 유형의 컨텐츠를 나타내는 컨텐츠 객체(112)를 저장한다. 객체에 의해 표현되는 컨텐츠의 예는 페이지 포스트, 상태 업데이트, 사진, 비디오, 링크, 공유 컨텐츠 아이템, 게임 애플리케이션 달성, 지역 사업체에의 체크인 이벤트, 브랜드 페이지 또는 임의의 다른 유형의 컨텐츠를 포함한다. 가령, 상태 업데이트나 소셜 네트워킹 시스템 내의 다른 객체와 관련될 사용자에 의해 태그된 사진, 이벤트, 그룹 또는 애플리케이션과 같은 객체들이 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자에 의해 생성될 수 있다. 일부 실시예로, 객체는 제3자 애플리케이션 또는 소셜 네트워킹 시스템(100)과 별개의 제3자 애플리케이션으로부터 수신된다. 컨텐츠 "아이템"은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체로 표현되는 단일 조각의 컨텐츠를 나타낸다. 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들은 다양한 통신 채널들을 통하여 다양한 유형의 미디어의 컨텐츠 아이템 및 텍스트를 포스팅하는 것에 의해 서로 통신하도록 권장되며, 사용자들 상호간의 상호작용과 사용자들이 소셜 네트워킹 시스템 내에서 상호작용하는 횟수가 증가된다.
소셜 네트워킹 시스템 사용자들을 다양한 통신 유형을 사용하여 서로 텍스트 컨텐츠를 전송한다. 텍스트 컨텐츠는 컨텐츠 스토어(212)에 저장되고 텍스트 컨텐츠를 전송하는 사용자 및 텍스트 컨텐츠를 수신하는 하나 이상의 사용자와 연관된다. 통신 유형은 저장된 텍스트 컨텐츠와 연관될 수 있다. 통신 유형의 예는 상태 업데이트, 노트, 코멘트, 포스트 및 메시지를 포함한다. 상태 업데이트는 사용자의 상태 프로필에 포함되며 사용자와 연결된 다른 사용자들에게 제시되는 뉴스피드에 스터리로서 사용자에 의해 제공된 텍스트 데이터이다. 마찬가지로, 노트는 사용자와 연결된 다른 사용자에게 제시된 뉴스피드 내의 스토리로서 사용자의 사용자 프로필 내에 포함되는 사용자에 의해 정의된 더 길고 더 자세한 텍스트 데이터이다. 포스트는 사용자가 사용자와 연결된 추가 사용자의 프로필 상에 위치시킨 텍스트이다; 포스트는 통상 사용자와 연결된 사용자들 및/또는 추가 사용자와 연결된 사용자들이 볼 수 있다. 코멘트는 가령 상태 업데이트, 노트 또는 사용자에 의해 이전에 취해진 행위와 같이 이전에 포스트된 컨텐츠에 근거하여 포스트된 데이터이다. 메시지는 사용자로부터 다른 사용자로 전송된 텍스트이다; 메시지는 메시지를 전송한 사용자 및 메시지를 수신한 사용자가 볼 수 있다.
통신 유형은 다양한 방식으로 서로 다르다. 예컨대, 메시지는 상태 업데이트보다 적은, 더 조심스럽게 선택된 청중을 가진다. 다른 예로, 노트는 통상 다른 통신 유형보다 더 길다. 이러한 차이는 다른 통신 유형을 가지는 메시지가 사용자의 개인적 특성에 관한 다른 정보를 제공하게 한다.
행위 로거(216)는 소셜 네트워킹 시스템(100) 내 및/또는 외의 사용자에 관한 통신을 수신하며, 행위 로그(218)에 사용자 행위에 관한 정보를 추가한다. 그러한 행위는 예컨대 다른 사용자와의 연결을 추가하기, 다른 사용자에게 메세지를 송신하기, 이미지를 업로드하기, 다른 사용자로부터의 메시지를 읽기, 다른 사용자와 관련된 컨텐츠를 열람하기, 다른 사용자에 의해 포스팅된 이벤트에 참여하기 등을 포함할 수 있다. 일부의 실시예로, 행위 로거(216)는 소셜 네트워킹 시스템(100) 내의 소셜 네트워킹 시스템 사용자와 브랜드 페이지 사이의 상호작용을 식별하며, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 브랜드 페이지로부터의 컨텐츠를 맞춤화하기 위하여 컨텐츠 선택기로 브랜드 페이지 상의 컨텐츠와 연관된 타게팅 조건을 통신한다. 또한, 다른 객체와 관련하여 설명되는 다수의 행위는 특정 사용자들에 관한 것이며, 따라서 이러한 행위들은 역시 그 사용자들과 연관된다. 이 행위들은 행위 로그(218)에 저장된다.
행위 로그(218)는 소셜 네트워킹 시스템(100)뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 정보를 통신하는 외부 웹사이트 상의 사용자 행위를 추적하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 사용될 수 있다. 사용자들은 소셜 네트워킹 시스템(100) 상의 다양한 객체와 상호작용할 수 있는데, 이는 게시물에 대해 코멘트하기, 링크를 공유하기, 모바일 장치를 통해 물리적 위치로 체크인하기, 컨텐츠 아이템에 접속하기 또는 다른 상호작용을 포함한다. 이런 행위를 기술하는 정보는 행위 로그(218)에 저장된다. 행위 로그(218)에 포함되는 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 객체와의 상호작용의 추가적인 예는 사진 앨범에 대해 코멘트하기, 사용자 간에 통신하기, 가수의 팬이 되기, 이벤트를 캘린더에 추가하기, 그룹에 가입하기, 브랜드 페이지의 팬이 되기, 이벤트를 생성하기, 애플리케이션을 승인하기, 애플리케이션을 사용하기 및 거래를 체결하기를 포함한다. 추가로, 행위 로그(218)는 소셜 네트워킹 시스템(100)뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 동작하는 애플리케이션에서 광고와 사용자의 상호작용을 기록한다. 일부 실시예로, 행위 로그(218)로부터의 데이터는 사용자의 관심 또는 기호를 추론하는데 사용되며, 사용자 프로필에 포함된 관심을 증대시키고, 사용자 기호의 더 완전한 이해를 가능하게 한다.
행위 로그(218)는 또한 외부 웹사이트 상에서 행해진 사용자 행위를 저장할 수 있다. 예컨대, 할인가로 스포츠 장비를 주로 판매하는 전자상거래 웹사이트는 전자상거래 웹사이트가 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자를 식별할 수 있게 하는 소셜 플러그-인을 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자를 인식할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자는 고유하게 식별가능하기 때문에, 가령 이런 스포츠 장비 소매상과 같은 전자상거래 웹사이트는 사용자가 웹사이트를 방문할 때 이런 사용자에 대한 정보를 사용할 수 있다. 행위 로그(218)는 웹페이지 열람 이력, 체결된 광고, 이루어진 구매 및 쇼핑과 구입에서의 다른 패턴을 포함하는 이런 사용자에 관한 데이터를 기록한다.
일실시예로, 에지 스토어(214)는 에지 객체(114)로 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 객체와 사용자 사이의 연결을 설명하는 정보를 저장한다. 일부 에지는 사용자에 의해 정의될 수 있으며, 그에 의하여 사용자는 다른 사용자와 그들의 관계를 특정할 수 있다. 예컨대, 사용자는 친구, 동료, 파트너 등과 같이 사용자의 실생활 관계와 병렬인 다른 사용자와의 에지를 생성할 수 있다. 가령 소셜 네트워킹 시스템을 통하여 페이지에 관심을 표현하는 것, 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자와 링크를 공유하는 것 및 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자에 의해 이루어진 포스트 상에 코멘트하는 것과 같이, 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)의 객체와 상호작용하는 겻우 다른 에지들이 생성된다.
에지 스토어(214)는 가령 객체의 친밀성 점수, 관심 또는 다른 사용자들과 같이 에지에 관한 정보를 포함하는 에지 객체(114)를 저장한다. 친밀성 점수는 사용자에 의해 수행된 행위를 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체, 관심사 및 다른 사용자에 대한 사용자의 친밀성을 근사화하도록 시간에 따라 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 계산될 수 있다. 사용자의 친밀성은 사용자에 의해 수행된 행위에 근거하여 소셜 네트워킹 시스템(100) 내의 객체, 관심 및 다른 사용자에 대한 사용자의 친밀성을 근사화하도록 시간에 따라 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 계산될 수 있다. 친밀성의 계산은 본 명세서에 전체로서 참조로 통합되고 2010년 12월 23일자로 출원된 미국특허출원 제12/978,265호에 더 기술된다. 일 실시예로, 사용자와 특정 객체 사이의 다수의 상호작용은 에지 스토어(214) 내에 하나의 에지 객체로 저장될 수 있다. 일부 실시예로, 사용자 간의 연결은 사용자 프로필 스토어(206)에 저장될 수 있거나, 사용자 프로필 스토어(206)는 사용자 간의 연결을 결정하기 위하여 에지 스토어(214)에 접근할 수 있다.
웹 서버(208)는 네트워크(120)를 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)과 하나 이상의 사용자 장치(202)뿐 아니라 하나 이상의 제3자 웹사이트(130)를 연결한다. 웹 서버(208)는 웹페이지뿐만 아니라 가령 자바, 플래시, XML 등과 같은 다른 웹-관련 컨텐츠를 제공한다. 웹 서버(208)는 가령 인스턴트 메시지, 큐잉된(queued) 메시지(예컨대, 이메일), 텍스트와 SMS (단문 메시지 서비스) 메시지 또는 임의의 다른 적합한 메시징 기술을 사용하여 전송된 메시지와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)과 사용자 장치(202) 사이의 메시지를 수신 및 라우팅하는 기능을 제공할 수 있다. 사용자는 예컨대, 컨텐츠 스토어(212)에 저장된 이미지 또는 비디오와 같은 정보를 업로드하기 위하여 웹 서버(208)에 요청을 전송할 수 있다. 추가로, 웹 서버(208)는 가령 IOS®, ANDROIDTM, WEBOS® 또는 RIM과 같은 네이티브 클라이언트 장치 운영 시스템으로 직접 데이터를 전송하기 위하여 API 기능을 제공할 수 있다.
에지 객체(114A) 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자에게 제공될 광고를 위한 하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 모듈들과 함께 동작할 수 있다. 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 열람 사용자가 광고를 클릭할 확률을 증가시킬 수 있다. 예컨대, 열람 사용자는 가령 티켓마스터와 같은 캐나다 산호세(San Jose)의 특정 마돈나 콘서트에 대한 콘서트 티켓을 판매하는 외부 웹사이트 상의 웹페이지를 방문할 수 있다. 열람 사용자는 마돈나 콘서트 티켓을 위해 웹 페이지를 방문하는 동안 소셜 네트워킹 시스템(100)에 로그인될 수 있다. 그 페이지를 열람하기만 하고 콘서트 티켓을 구매하지 않은 후, 열람 사용자는 다른 웹사이트 상의 다른 웹 페이지를 브라우징할 수 있다. 추후, 광고(102)는 동일한 마돈나 콘서트에 대한 뉴스 서비스 웹사이트 상에 나타날 수 있다. 광고 네트워크(104)는 마돈나 콘서트에 대한 광고(102)와 함께 열람 사용자의 사용자 장치(106)에 디스플레이하기 위하여 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 생성되거나 결정된 하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 포함하도록 뉴스 서비스를 위한 웹 페이지 상에 설치된 소셜 컨텍스트 플러그인(108)을 사용할 수 있다. 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 다른 사용자들이 마돈나 콘서트에 참여하고 있는지 여부, 얼마나 많은 사용자가 마돈나 콘서트에 관심이 있는지, 얼마나 많은 사용자들이 마돈나에 관심이 있는지 및 열람 사용자와 연결된 얼마나 많은 사용자들이 마돈나에 관심이 있는지를 포함한다. 이 소셜 컨텍스트 정보는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자 프로필, 컨텐츠 아이템 및 에지로부터 검색될 수 있다. 이러한 방식으로 사용자 프로필 스토어(206)에 저장된 사용자 프로필 객체(110), 컨텐츠 스토어(212)에 저장된 컨텐츠 객체(112) 및 에지 스토어(214)에 저장된 에지 객체(114) 내에 저장된 정보가, 네트워크(204)를 통하여 외부 시스템(118) 및/또는 외부 웹사이트(210)를 브라우징하는 사용자 장치(202)에 하나 이상의 광고 네트워크(104)에 의해 제공된 광고와 함께 디스플레이될 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는데 소셜 네트워킹 시스템(100)의 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 사용될 수 있다.
소셜 컨텍스트 플러그인은 자바스크립트의 코드 스니펫, 아이프레임 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하는 다른 위젯을 통하여 소셜 네트워킹 시스템(100)과 통신한다. 제3자 웹사이트에 설치된 소셜 컨텍스트 플러그인은 열람 사용자와 연관된 사용자 장치의 웹 브라우저에 설치된 쿠키를 사용하여 열람 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에 로그인하고 있음을 인식할 수 있다. 일 실시예로, 열람 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에 로그인하고 있지 않은 경우, 소셜 컨텍스트 플러그인은 소셜 컨텍스트 정보를 제공할 수 없다. 다른 실시예로, 예컨대 마돈나 콘서트에 관심이 있는 사용자들의 전체 수와 같이 열람 사용자에게 특정되지 않은 다른 소셜 컨텍스트 정보가 광고와 함께 제시될 수 있다. 플러그인은 제3자가 관련 소셜 객체를 가진 소셜 컨텍스트를 제공하는데 사용되는 규칙, 정보를 수집하는 방법 등을 특정하게 할 수 있다.
일 실시예로, 소셜 컨텍스트 플러그인은 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 객체들의 특정된 리스트를 수신할 수 있다. 다른 실시예로, 소셜 컨텍스트 플러그인은 열람 사용자에게 제기되고 있는 광고를 기술하는 키워드들의 리스트를 수신할 수 있다. 이러한 키워드들은 분석되고 가령, 이름, 유형, 퍼지 매칭 규칙과 같은 객체 특성들에 근거하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 해당 객체에 매칭될 수 있다. 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 광고와 함께 제시될 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100) 내의 해당 객체들을 식별하기 위하여 광고로부터 키워드 및 토픽을 추출할 수 있다.
광고에 대한 소셜 컨텍스트 제공
도 3은 일 실시예로 소셜 컨텍스트 모듈(116)의 고차 블럭도를 더 상시헤 도시한다. 소셜 컨텍스트 모듈(116)은 데이터 수신 모듈(300), 점수화 모듈(302), 소셜 컨텍스트 선택 모듈(304), 광고 이미지 분석 모듈(306), 소설 컨텍스트 제시 모듈(308), 사용자 피드백 모듈(310), 경험적 분석 모듈(312) 및 기계 학습 모듈(314)을 포함한다. 이러한 모듈들은 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 매칭 페이지의 매치 점수화 모듈을 개발하기 위하여 서로 같이 또는 독립적으로 수행한다.
데이터 수신 모듈(300)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들에게 디스플레이되는 광고에 관한 정보를 처리하기 위하여 외부 웹사이트(210), 광고 네트워크(104) 및 외부 시스템(118)과 인터페이스한다. 이 정보는 키워드들의 리스팅, 제3자 웹사이트에 제공된 컨텐츠뿐만 아니라 광고에 포함된 컨텐츠도 포함할 수 있다. 일 실시예로, 데이터 수신 모듈(300)은 외부 웹사이트(210), 광고 네트워크(104) 및 외부 시스템(118)으로부터 검색된 정보를 소셜 컨텍스트 모듈(116)과 비동기식으로 일괄 프로세스로 처리할 수 있다.
점수화 모듈(302)은 외부 시스템(118) 및/또는 외부 웹사이트(210)뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템(100)을 통하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자에게 광고와 함께 디스플레이하기 위한 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 점수화하기 위한 하나 이상의 점수화 모델을 생성한다. 점수화 모듈(302)은 광고와 관련된 서로 다른 유형의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수를 결정하기 위하여 서로 다른 유형의 점수화 모델들을 생성할 수 있다. 가중치 또는 계수들이 특정 인자가 다른 것들보다 더 많은 가중치를 가지도록 점수화 모델의 하나 이상의 인자들에 할당될 수 있다. 일 실시예로, 점수화 모듈(302)은 이러한 가중치들을 결정하기 위하여 소셜 컨텍스트 모듈(116)의 다른 모듈들과 함께 동작한다. 다른 실시예로, 점수화 모듈(302)은 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 하나 이상의 점수를 결정하기 위하여 특정 점수화 모델에 사용할 인자를 선택한다. 예컨대, 광고를 기술하는 키워드들의 리스트는 "Amazon.com", "파라소닉" 및 "디지털 카메라"와 같이 데이터 수신 모듈(300)에 의해 수신될 수 있다. 결과적으로, 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템들이 사용자 프로필 객체(110), 컨텐츠 객체(112) 및 에지 객체(114)로부터 검색될 수 있으며, 수신된 키워드들의 리스트에 대한 하나 이상의 점수를 결정하는데 사용될 수 있다. 가령 "파라소닉"과 같은 특정 키워드에는 키워드에 대한 점수가 다른 키워드들에 대한 점수보다 높을 수 있도록 광고주에 의해 더 큰 점수가 할당될 수 있다. 그러나, 다른 키워드들 및 다른 키워드들과 관련된 소셜 컨텍스트 정보를 가지는 다른 사용자들에 대한 친밀성 점수는 이들 다른 키워드들에 대하여 더 높은 점수를 생성할 수 있다. 일 실시예로, 가령 광고와 관련된 소셜 네트워킹 시스템(100)의 페이지에 의해 생성된 소셜 컨텍스트 정보 아이템과 같이 특정 광고에 대하여 광고주에 의해 특별히 선택된 소셜 컨텍스트 정보에 100%의 점수가 결정될 것이다.
다른 실시예로, 점수화 모듈(302)은 기계 학습 모듈(314)에 의해 사용된 기계 학습 방법을 사용할 뿐만 아니라 일 실시예로 경험적 분석 모듈(312)로부터 수신된 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 세트를 선택하는에 경험칙을 통하여 사용자 피드백 모듈(310)로부터 수신된 사용자 피드백을 통하여 훈련된 점수화 모델을 사용하여 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 세트에 대한 하나 이상의 점수를 결정할 수 있다. 다른 실시예로, 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 선택은 데이터 수신 모듈(300)에 의해 수신된 것과 같이 광고 네트워크(104)의 관라자에 의해 수동으로 선택될 수 있다. 다른 실시예로, 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 선택된 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 확인하거나 부정하는 사용자 피드백 모듈(310)을 통하여 수신된 사용자 피드백에 근거하여 하나 이상의 점수 모델에 의한 점수화를 위하여 선택될 수 있다. 또 다른 실시예로, 광고 네트워크에 의해 선택된 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 수신된 리스팅 뿐 아니라 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 선택된 다른 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 조합이 점수화 모듈(302)에 의핸 하나 이상의 점수 모델에 의해 점수화될 수 있다.
광고 네트워크(104)에 의해 제공된 광고와 함께 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자에게 제공하기 위한 하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 하나 이상의 점수를 결정하기 위하여 사용되는 하나 이상의 소셜 점수화 모델에 서로 다른 인자들이 포함될 수 있다. 그러한 인자들은 일 실시예로 성별, 컨셉 및 키워드와 같은 광고의 속성을 분석하는 것, 가령 웹 브라우징 이력, 관심 또는 연결의 친밀성 점수, 및 클릭된 다른 광고와 같이 열람 사용자의 속성을 분석하는 것뿐 아니라 열람 사용자에 연결된 다른 사용자의 속성을 분석하는 것을 포함할 수 있다. 예컨대, 특정 열람 사용자에게 영향을 주는 사용자들의 세트가 공지되어 사용자들의 세트가 통신 채널을 통하여 소셜 네트워킹 시스템(100) 상에 행위를 수행하거나 행위를 포스팅할 경우, 열람 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100) 상의 다른 사용자 상호작용보다 그 행위 및 포스팅과 상호작용할 확률이 높을 수 있다. 일 실시예로, 이 영향을 주는 사용자들의 세트는 열람 사용자의 사용자 프로필 객체(100)에 식별될 수 있으며, 그 결과 광고와 관련있는 영향을 주는 사용자들의 세트로부터 수신된 소셜 컨텍스트 정보는 점수화 모듈(302)에 의해 더 높게 가중화될 수 있다. 열향을 주는 사용자들의 세트를 결정하는 것은 본 명세서에 전체로서 참조로 통합되고 2012년 3월 23일자로 출원된 미국특허출원 제13/429,126호 "Targeting Stories Based on Influencer Scores"에 더 상세히 기술된다.
소셜 컨텍스트 선택 모듈(304)은 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 점수에 근거하여 광고와 함께 열람 사용자에게 디스플레이할 특정 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 선택할 수 있다. 일 실시예로, 소셜 컨텍스트 선택 모듈(304)은 광고와 함께 제시할 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정모 아이템을 선택할 수 있다. 다른 실시예로, 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 회귀 분석에 근거하여 선택될 수 있다. 일 실시예로, 회귀 모델은 외부 시스템(118) 상에 광고와 함께 디스플레이하기 위하여 제공된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 선택하는데 사용될 수 있다. 점수화 모델은 점수화 모델에서 특정 광고를 위한 특정 열람 사용자에 대하여 검색된 서로 다른 유형의 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 가중치를 결정하기 위하여 회귀 분석을 사용할 수 있다. 예컨대, 초기 가중치가 가령 파라소닉 SLR 디지털 카메라가 판매된 소매상인 "Amazon.com"과 같은 특정 유형의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 할당될 수 있다. 초기 가중치는 회귀 분석을 사용하여 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 확인하거나 부정하는 사용자로부터 수신된 사용자 피드백에 근거하여 높거나 낮게 조정될 수 있다. 서로 다른 유형의 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 조합을 사용하여, 회귀 분석은 사용자 피드백 및 가령 광고의 클릭률과 같은 긍정 피드백을 수신할 확률에 근거하여 소셜 컨텍스트 정보 아이템 유형 각각에 계수를 할당한다.
일 실시예로, 회귀 분석은 소셜 컨텍스트 정보의 유형이 특정 열람 사용자에 대한 특정 광고에 잘 맞는지(good fit) 여부를 나타내는 점수를 결정하기 위하여 사용될 수 있다. "핏(fit)" 테스트는 특정 열람 사용자에 대한 특정 광고에 사용되도록 이미 선택된 소셜 컨텍스트 정보의 다른 유형들에 근거할 수 있다. 커브 핏, 또는 베스트 핏은 특정 유형의 소셜 컨텍스트 정보의 선택의 정확도로서 사용될 수 있는 0부터 1까지위 숫자를 생성한다. 일 실시예로, 회귀 분석은 또한 광고, 열람 사용자 및 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자에게 연결된 다른 사용자에 관하여 검색된 정보의 경험적 분석 및 기계 학습 기술에 근거하여 특정 열람 사용자에 대한 특정 광고와 관련되거나 관련되지 않은 것으로 결정된 서로 다른 유형의 소셜 컨텍스트 정보를 포함하거나 배제하도록 점수화 모델을 조정하기 위하여 사용될 수 있다.
광고 이미지 분석 모듈(306)은 다양한 방식으로 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 의해 검색된 광고를 분석하기 위하여 사용될 수 있다. 일 실시예로, 광고 이미지 분석 모듈(306)은 광고에 대한 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하기 위하여 광고로부터 하나 이상의 키워드를 추출할 수 있다. 다른 실시예로, 광고 이미지 분석 모듈(306)은 광고 내 텍스트로서 소셜 컨텍스트 정보의 위치를 결정하기 위하여 하나 이상의 고대비(high contrast) 영역 및 하나 이상의 저대비(low contrast) 영역을 결정할 수 있다. 고대비 영역은 텍스트 및/또는 이미지가 그 영역에 디스플레이될 수 있음을 나타낼 수 있는 반면, 가령 빈 공간이나 덜 복잡한 영역을 포함하는 영역과 같은 저대비 영역은 광고화 함께 소셜 컨텍스트 정보를 위치시키기 위하여 선택될 수 있다. 가령 색, 해상도, 크기, 형태 및 다른 포맷 정보와 같은 광고에 관한 다른 정보가 소셜 컨텍스트 제시 모듈(308)에 의한 사용을 위하여 광고 이미지 분석 모듈(306)에 의해 분석될 수 있다.
소셜 컨텍스트 제시 모듈(308)은 외부 시스템(118) 또는 소셜 네트워킹 시스템(100)을 통하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자에게 디스플레이하기 위하여 광고와 함께 디스플레이할 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제공하기 위한 하나 이상의 디스플레이 옵션을 생성할 수 있다. 일 실시예로, 소셜 컨텍스트 제시 모듈(308)은 광고와 인접하여 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 디스플레이하기 위하여 결정된 퍼센트만큼 광고의 디스플레이가 축소되도록 결정할 수 있다. 다른 실시예로, 소셜 컨텍스트 제시 모듈(308)은 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 광고 위에 중첩되어 디스플레이되도록 결정할 수 있다. 일 실시예로, 중첩은 광고 이미지 분석 모듈(306)에 의해 결정된 광고의 특정 영역 내에 위치될 수 있다. 다른 실시예로, 중첩의 위치는 외부 시스템(118) 또는 소셜 네트워킹 시스템(100)을 통하여 열람 사용자에게 광고를 제공하는 광고 네트워크(104)로부터 수신될 수 있다.
사용자 피드백 모듈(310)은 가령 열람 사용자가 광고를 클릭했는지 여부, 열람 사용자가 광고에 근거하여 구매를 완료했는지 여부, 열람 사용자가 광고 상에 부정적인 피드백을 제공했는지 여부 및 소셜 컨텍스트 정보 없는 광고의 클릭률과 소셜 컨텍스트 정보가 추가되었을 때의 클릭률의 비교와 같이 광고의 디스플레이와 함께 소셜 컨텍스트 정보를 제공하는 광고에 관한 사용자 피드백을 수신할 수 있다. 일 실시예로, 사용자 피드백 모듈(310)은 가령 서로 다른 레벨의 피드백과 관련된 선택가능한 링크를 제공하는 것, 열람 사용자로부터 텍스트를 수신하기 위한 텍스트 입력 필드를 제공하는 것과 같이 좀 더 상세한 피드백을 제공하기 위하여 열람 사용자에게 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
경험적 분석 모듈(312)은 소셜 컨텍스트 모듈(116)내의 다른 모듈들로부터 독립적으로 그리고 비동기식으로 동작한다. 경험적 분석 모듈(312)은 소셜 네트워킹 시스템(100)으로부터 정보를 수집하기 위하여 다양한 단계들을 수행한다. 예컨대, 행위 로그는 사용자가 소셜 네트워킹 시스템을 통하여 수행한 행위들을 포함한다. 경험적 분석 모듈(312)은 통신이 통신 활동의 토픽을 나타낼 수 있는 "Justin Bieber"와 같은 특정 키워드를 포함하는지 여부를 결정하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템 상의 통신 활동의 레벨을 분석하기 위하여 사용될 수 있다. 이러한 경험을 사용하여, 그 통신 활동을 포함하는 관련 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 특정 열람 사용자에게 디스플레이할 특정 광고에 대하여 검색될 수 있다.
기계 학습 모듈(314)은 점수화 모듈(302)에서 정의된 하나 이상의 점수화 모델을 개선하기 위하여 소셜 컨텍스트 모듈(116)에 사용될 수 있다. 일 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 점수화 모델을 재교육시키기 위하여 사용자 피드백 모듈(310)로부터 수신된 사용자 피드백을 분석하도록 기계 학습 알고리즘을 사용한다. 점수화 모델은 광고에 대하여 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 점수를 결정하기 위하여 더 많은 또는 더 적은 인자를 포함하도록 조정될 수 있으며, 각 인자에 할당된 가중치 또는 계수 또한 사용자 피드백에 근거하여 조정될 수 있다. 다른 실시예로, 사용자 피드백을 수신하기 위한 찬성/반대 알고리즘(thumbs up/down algorithm)이 점수화 모델을 재교육하기 위하여 사용될 수 있다. 찬성/반대 알고리즘은 본 명세서에 전체로서 참조로 통합되며 2009년 11월 3일자로 출원된 미국특허출원 제12/611,874호 "User Feedback-Based Selection and Prioritizing of Online Advertisements"에 더 상세히 기술된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에 대한 광고 내에 소셜 컨텍스트를 제공하는 프로세스를 나타내는 흐름도를 도시한다. 광고에 대한 소셜 컨텍스트 정보의 요청이 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자에 대하여 수신(402)된다. 일 실시예로, 광고에 대한 소셜 컨텍스트 정보의 요청은 외부 시스템 또는 외부 웹사이트에 설치된 소셜 컨텍스트 플러그인으로부터 수신(402)될 수 있다. 다른 실시예로, 광고에 대한 소셜 컨텍스트 정보의 요청은 광고 네트워크로부터 수신(402)될 수 있다. 또 다른 실시예로, 광고에 대한 소셜 컨텍스트 정보의 요청은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 페이지 상에 광고를 제공하는 소셜 네트워킹 시스템(100) 상의 광고 서버에 의해 수신될 수 있다. 일 실시예로, 요청은 광고와 관련된 소셜 네트워킹 시스템(100)의 하나 이상의 객체의 식별 정보를 포함할 수 있다. 다른 실시예로, 요청은 가령 키워드들의 리스팅과 같이 광고와 관련된 소셜 네트워킹 시스템(100)의 하나 이상의 객체를 식별하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 사용될 수 있는 정보 아이템을 포함할 수 있다. 다른 실시예로, 요청은 소셜 광고가 디스플레이되는 페이지의 링크, 소개 또는 다른 식별 정보를 포함할 수 있으며, 따라서 소셜 네트워킹 시스템은 광고와 관련된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 검색하기 위한 객체를 결정하기 위하여 그 페이지를 분석하고, 그 페이지에 대한 토픽 및/또는 키워드를 추출할 수 있다.
다음으로, 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템들이 요청에 근거하여 열람 사용자에 대하여 검색(404)된다. 일 실시예로, 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 광고 네트워크로부터 수신된 광고와 관련된 선택된 아이템들의 리스트에 근거하여 검색(404)될 수 있다. 다른 실시예로, 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의한 광고 분석으로부터 광고와 관련있는 것으로 결정된 소셜 네트워킹 시스템(100)의 컨텐츠 객체들의 리스트에 근거하여 검색(404)될 수 있다. 또 다른 실시예로, 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템들은 광고에 대한 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템들의 이전에 결정된 리스팅에 근거하여 소셜 네트워킹 시스템(100)으로부터 검색(404)될 수 있다.
열람 사용자에 대한 다수의 소셜 컨텍스트 정보가 검색(404)된 후, 점수화 모델의 다수의 인자에 근거하여 다수의 소셜 컨텍스트 정보 각각에 대한 점수가 결정(406)된다. 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수는 하나 이상의 점수화 모델에 의해 생성될 수 있으며, 여기서 각 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 점수를 생성하기 위하여 점수화 모델에 의해 점수화될 수 있다. 예컨대, 광고 중인 특정 브랜드의 디지털 카메라에 대하여, 광고에 대한 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 유형에 대한 점수가 특정 열람 사용자가 광고를 클릭하는데 영향을 주는 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 유형의 효과를 결정하기 위한 점수화 모델에 근거하여 생성될 수 있다. 얼마나 많은 사용자들이 광고 중인 특정 브랜드의 디지털 카메라에 관심을 표현하는지의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수는 광고주에 의해 선택된 가중치 뿐 아니라 기계 학습 기술을 사용하여 결정된 가중치에 근거하여 얼마나 많은 사용자들이 카메라를 광고 중인 소매상에 관심을 표현하는지의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수보다 낮을 수 있다. 예컨대, 광고주는 카메라 브랜드보다 소매상과 관련있는 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 더 높게 가중치를 줄 수 있다. 그 결과, 소매상과 관련된 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수가 디지털 카메라 브랜드와 관련있는 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수보다 높을 수 있다. 그러나, 파라소닉과 같은 특정 브랜드는 특별히 파라소닉 브랜드와 관련된 소셜 컨텍스트 정보를 가지는 광고를 클릭한 사용자로부터 수신된 사용자 피드백에 근거하여 소매상보다 도 높게 가중될 수 있다. 그 결과, 파라소닉과 관련있는 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 소매상과 관련있는 소셜 컨텍스트 정보 아이템보다 더 높은 점수를 가질 수 있다. 일 실시예로, 광고에 관한 모든 유형의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 점수를 생성하기 위하여 하나의 점수화 모델이 사용될 수 있다. 다른 실시예로, 열람 사용자, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 열람 사용자와 연결된 다른 사용자 및 광고에 관하여 검색된 정보에 근거하여 서로 다른 인자를 포함하는 서로 다른 점수화 모델이 사용될 수 있다.
다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 다수의 점수들이 생성된 후, 하나의 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 연관된 다수의 점수에 근거하여 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템으로부터 선택(408)될 수 있다. 일 실시예로, 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 가장 높은 점수를 가지는 소셜 컨텍스트 정보 아이템일 수 있다. 다른 실시예로, 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 기결정된 임계 점수보다 큰 점수를 가지는 아이템일 수 있다. 또 다른 실시예로, 연관된 복수의 점수에 근거하여 기결정된 임계값을 만족하거나 초과하는 하나보다 많은 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 디스플레이를 위하여 선택(408)될 수 있다. 예컨대, 소셜 컨텍스트 플러그인은 다수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 어떤 것이 열람 사용자에게 디스플레이할 광고와 함께 제공될 수 있는지를 선택할 수 있다. 다른 예로, 하나보다 많은 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 광고와 함께 열람 사용자에게 디스플레이되도록 제공될 수 있다.
그 후 요청에 응답하여 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템이 제공(410)된다. 일 실시예로, 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 애플리케이션 프로그래핑 인터페이스(API) 요청에 응답하여 제공(410)될 수 있다. 그 결과, 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 동일 API를 통하여 제공(410)될 수 있다. 다른 실시예로, 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 광고가 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람 사용자에게 디스플레이 중인 외부 시스템 또는 외부 웹사이트에 설치된 소셜 컨텍스트 플러그인으로 제공(410)된다. 또 다른 실시예로, 선택된 소셜 컨텍스트 정보는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 페이지에 디스플레이하기 위하여 제공된 광고와 함께 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제공하기 위하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 광고 서버에 제공(410)된다.
요약
본 발명의 실시예들의 상기 설명은 설명의 목적으로 제시되었을 뿐, 배타적이거나 개시된 구체적인 형태로 시스템이나 방법을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 발명이 속하는 설명분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 개시로부터 다양한 변형 및 변경이 가능함을 인식할 수 있을 것이다.
본 명세서의 일부 부분은 시스템 및 방법의 실시예들을 정보에 대한 동작의 알고리즘적 및 기호적 표현으로 설명한다. 이러한 알고리즘적 설명이나 표현은 본 설명분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 효과적으로 그들의 작업의 실체를 전달하기 위하여 데이터 프로세싱 설명분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 공통적으로 사용되는 것이다. 기능적으로, 계산적으로 또는 논리적으로 설명되고 있는 이들 동작은 컴퓨터 프로그램 또는 등가의 전기 회로, 마이크로 코드 등에 의해 구현되는 것으로 이해된다. 또한, 종종 이러한 동작의 배열은 일반성의 손실 없이 모듈로 언급될 수 있는 것으로 확인된다. 설명된 동작 및 그와 관련된 모듈들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있을 것이다.
본 명세서에 설명된 임의의 단계들, 동작들 또는 프로세스들은 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈들에 의해 또는 이들과 다른 장치들의 결합에 의해 수행되거나 구현될 수 있다. 일 시예에서, 소프트웨어 모듈은 설명된 단계들, 동작들 또는 프로세스들 일부 또는 전부를 수행하기 위하여 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현된다.
본 발명의 실시예들은 또한 본 명세서의 동작들을 수행하기 위한 장치와 관련될 수 있다. 이 장치는 요청된 목적을 위하여 구체적으로 구성될 수 있으며/있거나 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 재구성되는 범용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 이런 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체나 컴퓨터 시스템 버스에 결합될 수 있는 전자 명령어를 저장하기에 적절한 임의의 유형의 매체에 저장될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 언급된 임의의 컴퓨팅 시스템들은 단일 프로세서를 포함할 수 있거나, 증가한 컴퓨팅 능력을 위해 다중 프로세서 설계를 채용한 구조일 수 있다.
본 발명의 실시예들은 또한 본 명세서에 개시된 컴퓨팅 프로세스에 의해 생성되는 제품과 관련될 수 있다. 그러한 제품은 컴퓨팅 프로세스에 의한 결과인 정보를 포함할 수 있으며, 정보는 비일시적 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장될 수 있으며, 본 명세서에 개시된 컴퓨터 프로그램 제품의 임의의 실시예 또는 다른 데이터 조합을 포함할 수 있다.
마지막으로, 본 명세서에서 사용된 언어는 원칙적으로 읽기 쉬운 지침상의 목적으로 선택되었으며, 발명의 요지를 상세히 설명하거나 제한하려고 선택된 것은 아닐 수 있다. 따라서, 본 발명의 범위는 본 명세서에 의해서가 아니라 본 명세서를 기초로 출원된 임의의 청구범위들에 의해 한정되는 것으로 의도된다. 그러므로, 본 발명의 실시예들에 관한 설명은 하기의 청구범위에 제시된 본 발명의 설명범위의 예시가 되나, 이에 제한되지 않아야 한다.

Claims (24)

  1. 소셜 네트워킹 시스템에서, 광고 서버로부터, 광고를 위한 소셜 컨텍스트 정보를 제공하는 요청을 수신하는 단계;
    요청에서 식별된 복수의 객체에 기반하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계;
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 각각의 사용자가 광고 상에 클릭하도록 영향을 미치는 효과를 결정하기 위한 점수화 모델을 훈련시키는 단계;
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 중 적어도 제2 소셜 컨텍스트 정보 타입과는 상이한 제1 소셜 컨텍스트 정보 타입을 식별하는 단계;
    점수화 모델에 기반하여, 적어도 사용자가 광고 상에 클릭하도록 영향을 미치는 제2 소셜 컨텍스트 정보 타입의 제2 효과보다 낮은, 사용자가 광고 상에 클릭하도록 영향을 미치는 제1 소셜 컨텍스트 정보 타입의 제1 효과를 결정하는 단계;
    점수화 모델에 포함된 복수의 인자 각각에 대응하는 요청에서 식별된 복수의 객체에 대한 정보를 검색하는 단계;
    점수화 모델을 사용하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 각각에 대한 점수를 결정하는 단계로서:
    각 인자에 대한 훈련된 가중치,
    요청에서 식별된 복수의 객체에 대해 검색된 정보, 및
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 각각과 연관된 복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 각각의 효과에 기반하여 점수를 결정하는 단계;
    각 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대해 결정된 점수에 기반하여 광고에 포함시키기 위해 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 선택하는 단계;
    광고와 연관된 색 정보, 해상도 정보, 크기 정보, 형태 정보 또는 포맷 정보 중 적어도 하나를 분석하는데 기반하여, 광고 내의 하나 이상의 저대비 영역을 결정하는 단계; 및
    소셜 네트워킹 시스템에 의하여:
    하나 이상의 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템; 및
    하나 이상의 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 사용자 장치에서 웹페이지 상의 광고 내의 결정된 하나 이상의 저대비 영역 상에 중첩시키는 방법에 관한 명령어를 제공하는 단계를 포함하고,
    광고는 소셜 네트워킹 시스템의 사용자의 사용자 장치에서 웹페이지 상에 디스플레이되도록 선택된 것이고, 요청은 적어도 사용자를 나타내는 객체를 포함하여 소셜 네트워킹 시스템의 복수의 객체를 식별하고, 하나 이상의 객체는 광고와 연관되고,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 각각은 복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 중 한 소셜 컨텍스트 정보 타입과 연관되고,
    점수화 모델은 소셜 네트워킹 시스템의 객체에 대한 복수의 인자를 포함하고, 각 인자는 훈련된 가중치를 가지고, 점수화 모델은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 분석되고 소셜 컨텍스트 정보 타입에 대한 사용자 피드백으로 훈련되고,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 각각에 대한 점수를 결정하는 단계는:
    제1 효과에 적어도 부분적으로 기반하여, 제2 효과에 적어도 부분적으로 기반하여 결정된 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 제2 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 제2 점수보다 작은, 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 제1 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 제1 점수를 결정하는 단계를 포함하고,
    하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 선택하는 단계는:
    선택된 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 제2 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 포함시키는 단계; 및
    선택된 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에서 제1 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제외시키는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    광고를 위한 소셜 컨텍스트 정보를 제공하는 요청을 수신하는 단계는:
    페이지와 연관된 외부 웹사이트에 삽입된 위젯으로부터 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출을 수신하는 단계를 더 포함하며,
    상기 API 호출은 광고를 위한 소셜 컨텍스트 정보의 요청을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    사용자와 연결된 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에 의해 수행된 하나 이상의 행위를 식별하는 단계;
    행위 유형에 따라 다른 사용자들에 의해 수행된 하나 이상의 행위를 수집하는 단계; 및
    수집된 행위에 근거하여 사용자에 대한 복수의 소셜 컨텍스트 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    사용자와 연결된 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에 의해 수행된 하나 이상의 행위를 식별하는 단계;
    광고와의 관련성에 의해 다른 사용자들에 의해 수행된 행위를 순위화하는 단계;
    기결정된 임계값을 만족하는 복수의 고-순위화된 행위를 선택하는 단계; 및
    복수의 고-순위화된 행위에 근거하여, 광고를 위한 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 하나의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    사용자와 연결된 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에 의해 수행된 하나 이상의 행위를 식별하는 단계;
    사용자와의 친밀도에 의해 다른 사용자들에 의해 수행된 행위를 순위화하는 단계; 및
    순위화된 행위에 근거하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 하나의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    요청에서 식별된 복수의 객체에 대한 정보를 검색하는 단계는:
    소셜 네트워킹 시스템으로부터 사용자에 관한 사용자 프로필 정보를 검색하는 단계;
    사용자에 관하여 검색된 사용자 프로필 정보 및 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 객체에 관한 식별 정보를 고려하여 광고에 관한 하나 이상의 관련 아이템을 결정하는 단계; 및
    광고에 관하여 결정된 하나 이상의 관련 아이템 및 열람 사용자에 관하여 검색된 사용자 프로필 정보에 근거하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    소셜 네트워킹 시스템으로부터 광고와 연관된 하나 이상의 객체를 구비한 사용자에 관한 사용자 상호작용 정보를 검색하는 단계;
    사용자에 관하여 검색된 사용자 상호작용 정보 및 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 객체에 관한 식별 정보를 고려하여 광고에 관한 하나 이상의 관련 아이템을 결정하는 단계; 및
    광고에 관하여 결정된 하나 이상의 관련 아이템 및 사용자에 관하여 검색된 사용자 상호작용 정보에 근거하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    사용자와 관련하여 소셜 네트워킹 시스템으로부터 광고와 연관된 에지 객체 정보를 검색하는 단계;
    검색된 에지 객체 정보 및 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 객체에 관한 식별 정보를 고려하여 광고에 관한 하나 이상의 관련 아이템을 결정하는 단계; 및
    광고에 관하여 결정된 하나 이상의 관련 아이템 및 광고와 관련하여 검색된 에지 객체 정보에 근거하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    소셜 네트워킹 시스템 상의 광고와 함께 표시하기 위한 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 선택에 대한 사용자 피드백 및 경험적 데이터를 수신하는 단계; 및
    수신된 사용자 피드백 및 경험적 데이터에 기반하여, 점수화 모델을 훈련시키는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    소셜 네트워킹 시스템에서, 제3자 웹페이지를 호스팅하는 외부 시스템으로부터, 광고에 대한 소셜 컨텍스트 정보를 제공하는 요청을 수신하는 단계;
    마크업 언어 문서를 송신하는 단계; 및
    제3자 웹페이지 상의 소셜 플러그인을 통하여 사용자 장치에서 마크업 언어 문서를 디스플레이하는 단계를 더 포함하고,
    광고는 외부 시스템에 저장된 광고 이미지를 가지고, 광고는 소셜 네트워킹 시스템의 사용자의 사용자 장치에서 제3자 웹페이지 상에 디스플레이되도록 선택된 것이고, 요청은 적어도 사용자를 나타내는 객체를 포함하여 소셜 네트워킹 시스템의 복수의 객체를 식별하고, 하나 이상의 객체는 광고와 연관되고,
    마크업 언어 문서는 선택된 하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 및 제3자 웹페이지 상의 소셜 플러그인을 사용하여 사용자 장치에 의하여 결정된 하나 이상의 저대비 영역에서 하나 이상의 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템과 중첩되는 광고 이미지를 렌더링하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  11. 소셜 네트워킹 시스템에서, 소셜 네트워킹 시스템의 복수의 사용자와 연관된 복수의 에지 객체를 유지하는 단계;
    복수의 사용자 중 열람 사용자에게 광고와 함께 디스플레이하기 위한 하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보의 요청을 수신하는 단계;
    열람 사용자에 대한 정보를 검색하는 단계;
    열람 사용자에 대해 검색된 정보 및 하나 이상의 추출된 키워드에 부분적으로 기반하여 광고에 관련된 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계;
    복수의 결정된 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 검색하는 단계;
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 각각의 열람 사용자가 광고 상에 클릭하도록 영향을 미치는 효과를 결정하기 위한 점수화 모델을 훈련시키는 단계;
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 중 적어도 제2 소셜 컨텍스트 정보 타입과는 상이한 제1 소셜 컨텍스트 정보 타입을 식별하는 단계;
    점수화 모델에 기반하여, 적어도 사용자가 광고 상에 클릭하도록 영향을 미미치는 제2 소셜 컨텍스트 정보 타입의 제2 효과보다 낮은, 사용자가 광고 상에 클릭하도록 영향을 미치는 제1 소셜 컨텍스트 정보 타입의 제1 효과를 결정하는 단계;
    점수화 모델에 포함된 복수의 인자 각각에 대응하는 요청에서 식별된 키워드에 관한 복수의 객체에 대한 정보를 검색하는 단계;
    점수화 모델을 사용하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 각각에 대한 점수를 결정하는 단계로서:
    각 인자에 대한 훈련된 가중치,
    요청에서 식별된 복수의 객체에 대해 검색된 정보, 및
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 각각과 연관된 타입들 중 복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 각각의 효과에 기반하여 점수를 결정하는 단계;
    각 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대해 결정된 점수에 기반하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 선택하는 단계;
    프로세서에 의하여, 광고 이미지에 인접하여 선택된 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 디스플레이하기 위하여 광고의 광고 이미지가 크기에 있어 감소되어야 할 퍼센티지를 결정하는 단계; 및
    소셜 네트워킹 시스템에 의하여:
    하나 이상의 선택된 소셜 컨텍스트 정보 아이템; 및
    결정된 퍼센티지로 광고 이미지의 크기를 감소시키고 요청에 응답하여 감소된 크기의 광고 이미지에 인접하여 선택된 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 디스플레이하는 방법에 관한 명령어를 제공하는 단계를 포함하고,
    복수의 에지 객체는 소셜 네트워킹 시스템의 컨텐츠 객체에 대한 소셜 네트워킹 시스템의 복수의 사용자의 행위를 나타내고,
    요청은 광고로부터 추출된 하나 이상의 키워드를 포함하고,
    각 소셜 컨텍스트 정보 아이템은 복수의 소셜 컨텍스트 정보 타입 중 한 소셜 컨텍스트 정보 타입과 연관되고, 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    소셜 네트워킹 시스템으로부터 열람 사용자의 행위를 나타내는 하나 이상의 에지 객체를 검색하는 단계; 및
    검색된 에지 객체 중 하나 이상의 추출된 키워드와 유사한 하나 이상을 결정하는 단계를 더 포함하고,
    점수화 모델은 소셜 네트워킹 시스템의 객체에 대한 복수의 인자를 포함하고, 각 인자는 훈련된 가중치를 가지고, 점수화 모델은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 분석되고 소셜 컨텍스트 정보 타입에 대한 사용자 피드백으로 훈련되고,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 각각에 대한 점수를 결정하는 단계는:
    제1 효과에 적어도 부분적으로 기반하여, 제2 효과에 적어도 부분적으로 기반하여 결정된 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 제2 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 제2 점수보다 작은, 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템 중 제1 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 대한 제1 점수를 결정하는 단계를 포함하고,
    하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 선택하는 단계는:
    선택된 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에 제2 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 포함시키는 단계; 및
    선택된 하나 이상의 가장 높은 점수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템에서 제1 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 제외시키는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 요청을 수신하는 단계는:
    외부 웹사이트 상에 설치된 소셜 플러그인으로부터 요청을 수신하는 단계를 더 포함하며,
    상기 요청은 열람 사용자에 관한 식별 정보를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    하나 이상의 소셜 컨텍스트 정보 아이템의 요청을 수신하는 단계는:
    외부 웹사이트 상에 광고를 제공하는 광고 네트워크로부터 요청을 수신하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    결정된 광고에 관한 하나 이상의 관련 아이템에 근거하여 열람 사용자와 연관된 소셜 네트워킹 시스템으로부터 하나 이상의 컨텐츠 객체를 검색하는 단계; 및
    검색된 하나 이상의 컨텐츠 객체에 근거하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계는:
    결정된 하나 이상의 추출된 키워드에 기반하여 열람 사용자와 연관된 소셜 네트워킹 시스템으로부터 하나 이상의 컨텐츠 객체와의 사용자 상호작용을 나타내는 하나 이상의 에지 객체를 검색하는 단계; 및
    검색된 하나 이상의 사용자 상호작용에 근거하여 복수의 소셜 컨텍스트 정보 아이템을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US10445782B2 (en) * 2010-12-22 2019-10-15 Facebook, Inc. Expanded tracking and advertising targeting of social networking users
US11430011B2 (en) * 2012-12-21 2022-08-30 Bce Inc. Methods and computer-readable media for carrying out promotional campaigns
US9286273B1 (en) * 2013-03-11 2016-03-15 Parallels IP Holding GmbH Method and system for implementing a website builder
US9679062B2 (en) * 2013-09-18 2017-06-13 Excalibur Ip, Llc Local recommendation engine
US9729380B1 (en) * 2013-10-28 2017-08-08 Google Inc. Displaying content items based on device status
US20150256900A1 (en) * 2014-03-04 2015-09-10 BlurbIQ, Inc. Dynamic content creation for interactive video overlays
US9797218B2 (en) * 2014-05-15 2017-10-24 Baker Hughes Incorporated Wellbore systems with hydrocarbon leak detection apparatus and methods
US20160027040A1 (en) * 2014-07-25 2016-01-28 Facebook, Inc. Determining contributions of various user interactions to a conversion
US10963908B2 (en) * 2014-09-23 2021-03-30 Bounta LLC Method and system for cloud funding using a web based social network
US10223727B2 (en) * 2014-10-20 2019-03-05 Oath Inc. E-commerce recommendation system and method
US10037545B1 (en) * 2014-12-08 2018-07-31 Quantcast Corporation Predicting advertisement impact for audience selection
US9917910B2 (en) 2015-03-16 2018-03-13 International Business Machines Corporation Social content aggregation
US10019737B2 (en) * 2015-04-06 2018-07-10 Lewis Beach Image processing device and method
US10057229B2 (en) 2015-06-05 2018-08-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Seamless viral adaption
CN106612230B (zh) * 2015-10-27 2020-10-27 腾讯科技（北京）有限公司 媒体信息的推广方法、客户端及服务器
US10462095B2 (en) 2017-01-10 2019-10-29 International Business Machines Corporation Time and sentiment based messaging
KR102508336B1 (ko) * 2017-09-15 2023-03-09 주식회사 케이티 교육 훈련 시스템 및 교육 훈련 방법
KR102062248B1 (ko) * 2017-12-26 2020-01-03 주식회사 와이즈넛 온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법
KR102119083B1 (ko) * 2018-02-23 2020-06-04 국민대학교산학협력단 사용자 리뷰 기반 평점 재산정 장치 및 방법, 이를 기록한 기록매체
CN109962841B (zh) * 2019-03-15 2021-05-28 北京达佳互联信息技术有限公司 信息交互方法、装置、服务端、电子设备及存储介质
JP6704081B1 (ja) 2019-07-05 2020-06-03 住友化学株式会社 積層体の端面を加工する方法、端面加工フィルムの製造方法、及び、端面加工装置
CN117332115A (zh) * 2022-06-24 2024-01-02 抖音视界(北京)有限公司 用于视频推荐的方法、装置、设备和存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090182589A1 (en) 2007-11-05 2009-07-16 Kendall Timothy A Communicating Information in a Social Networking Website About Activities from Another Domain
WO2012047381A1 (en) 2010-10-05 2012-04-12 Facebook, Inc. Providing social endorsements with online advertising

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7352912B2 (en) * 2004-12-10 2008-04-01 Xerox Corporation Method for automatically determining a region of interest for text and data overlay
US7657523B2 (en) * 2006-03-09 2010-02-02 Customerforce.Com Ranking search results presented to on-line users as a function of perspectives of relationships trusted by the users
US20080109438A1 (en) * 2006-11-08 2008-05-08 Ma Capital Lllp Selling keywords in radio broadcasts
JP2010537323A (ja) * 2007-08-20 2010-12-02 フェイスブック，インク． ソーシャルネットワークにおける広告のターゲット設定
US8799068B2 (en) * 2007-11-05 2014-08-05 Facebook, Inc. Social advertisements and other informational messages on a social networking website, and advertising model for same
US8583480B2 (en) * 2007-12-21 2013-11-12 Overstock.Com, Inc. System, program product, and methods for social network advertising and incentives for same
US20090287645A1 (en) * 2008-05-15 2009-11-19 Yahoo! Inc. Search results with most clicked next objects
US8600812B2 (en) * 2009-03-03 2013-12-03 Google Inc. Adheat advertisement model for social network
US20100312608A1 (en) * 2009-06-05 2010-12-09 Microsoft Corporation Content advertisements for video
US20110106630A1 (en) * 2009-11-03 2011-05-05 John Hegeman User feedback-based selection and prioritizing of online advertisements
US20110153377A1 (en) * 2009-12-23 2011-06-23 Victor Novikov Mixing and Targeting Content Types/Items for Users to Promote Optimization Goals
WO2011130484A2 (en) * 2010-04-15 2011-10-20 Google Inc. Social media enabled advertising
US8185558B1 (en) * 2010-04-19 2012-05-22 Facebook, Inc. Automatically generating nodes and edges in an integrated social graph
US20110288941A1 (en) * 2010-05-20 2011-11-24 Google Inc. Contextual content items for mobile applications
CN102959573B (zh) * 2010-06-29 2017-02-22 乐天株式会社 信息处理装置、信息处理方法
US20120116871A1 (en) * 2010-11-05 2012-05-10 Google Inc. Social overlays on ads
US9412414B2 (en) * 2011-02-16 2016-08-09 Apple Inc. Spatial conform operation for a media-editing application
US20120232998A1 (en) * 2011-03-08 2012-09-13 Kent Schoen Selecting social endorsement information for an advertisement for display to a viewing user
US20130085858A1 (en) * 2011-10-04 2013-04-04 Richard Bill Sim Targeting advertisements based on user interactions
US8732802B2 (en) * 2012-08-04 2014-05-20 Facebook, Inc. Receiving information about a user from a third party application based on action types

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090182589A1 (en) 2007-11-05 2009-07-16 Kendall Timothy A Communicating Information in a Social Networking Website About Activities from Another Domain
WO2012047381A1 (en) 2010-10-05 2012-04-12 Facebook, Inc. Providing social endorsements with online advertising

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