KR102044458B1 - 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공방법 - Google Patents

인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따라, 소셜 미디어상에서 영향력을 갖는 인플루언서들 중 광고주의 요구 조건에 가장 근사치를 갖거나 광고주의 요구 조건에 대응하는 인플루언서를 검색하여 매칭함으로써, 광고 효과를 극대화할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따라 목표 성과를 기준으로 개별 마케팅 캠페인의 성과를 예측할 수 있는 계획적인 예산 운영이 가능하도록 할 수 있으며, 발생 결과의 활용을 통해 예측 정확성을 고도화할 수 있으며, 실행된 마케팅의 결과는 다시 예측형 시뮬레이션의 표본 데이터로 추가될 수 있으며, 알고리즘의 정확성에 기여하는 선 순환 구조를 가질 수 있다.

Description

인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공방법 {METHOD FOR INFLUENCER MATCHING AND SEARCHING SERVICE}
본 발명은 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 광고주의 재화에 대한 복수의 마케팅 요구 정보에 대해 가장 가까운 값으로 매칭되는 인플루언서를 검색하고 광고주와 매칭시켜주는 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다.
정보통신기술의 비약적인 발전 및 스마트 기기의 등장에 따라 이를 이용한 다양한 형태의 SNS(Social Network Service) 서비스들이 사용되고 있다. 예를 들면, 트위터, 페이스북, 인스타그램, 블로그등 다양한 형태로 서비스가 상용화된 상태이다.
특히, 상당수의 SNS 서비스는 사용자가 텍스트 또는 영상 컨텐츠를 포함하는 간략한 게시물을 업로드하는 행위를 통해 주변 사용자들과 이를 공유할 수 있도록 하고, ‘좋아요’와 같은 게시물에 대한 간단한 의사 표시나 게시물에 대한 의견을 직접 개진할 수 있는 댓글 기능을 지원하고 있다. 이러한 SNS서비스를 통해 각 개인이 직접 생성한 컨텐츠 또는 타인이 생성한 컨텐츠를 손쉽게 공유할 수 있다. 한편, 이러한 SNS 서비스가 고도화됨에 따라 각 사용자들의 주변 사용자에 대한 영향력이 달라지는 현상이 나타나고 있다. 실제 오프라인의 인간관계에서처럼 사용자의 컨텐츠에 대한 다른 사용자의 관심도나 공유 숫자들이 달라지고 있고, 유명 사용자들의 경우 다른 일반 사용자에 비하여 팔로워(follower) 숫자나 댓글의 숫자의 규모가 상당한 차이를 나타내고 있다. 이와 같이, SNS 서비스 상에서 다른 사용자에 비하여 상당한 관심도를 받고 있는 사용자들은 주변 사용자들에 대하여 영향력을 끼친다고 하여 영향력자 또는 인플루언서(influencer)로 지칭되고 있다.
한편, 이와 같은 인플루언서를 이용하여 마케팅 활동을 시도하고자 하는 움직임도 나타나고 있다. 즉, SNS 상의 인플루언서를 발굴하고, 그들을 통해 제품 홍보를 수행하도록 함으로써, 마케팅 효과를 극대화하는 형태의 인플루언서 마케팅 전략이 개발되고 있다.
다만, 이러한 인플루언서의 발굴 과정이 대부분 수작업에 의하여 이루어지고 있고, 광고주의 광고 아이템과는 무관하게 단순히 팔로워 수나 사용자들의 반응개수 등에 기초하여서만 홍보활동이 이루어지고 있어, 마케팅의 효율성이 낮다는 문제가 있다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 광고주의 다양한 마케팅 요구조건을 반영하여, 해당 요구 조건에 만족하거나 가장 근사한 조건을 가진 인플루언서를 검색하고 매칭하는 것을 목적으로 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따르는 서버에 의해 수행되는 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법은 (a) 광고주 단말로부터 마케팅 할 재화에 대한 복수의 마케팅 요구정보를 수신하는 단계; (b) 상기 복수의 마케팅 요구정보를 기반으로 광고주의 마케팅 기대치를 산출하는 단계; (c) 상기 서버에 등록된 인플루언서마다, 상기 복수의 마케팅 요구정보 및 상기 인플루언서의 기 등록된 정보를 참조하여 인플루언서의 마케팅 성과 예측치를 산출하는 단계; (d) 상기 마케팅 기대치로부터 기 설정된 범위 이내에 속하거나 상기 마케팅 기대치와 가장 가까운 값의 마케팅 성과 예측치를 갖는 인플루언서를 상기 광고주 단말로 추천하는 단계; 및 (e) 상기 광고주 단말로부터 인플루언서 선택 정보를 수신하고, 선택된 인플루언서에 대한 연락처 정보를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 서버는 인플루언서 매칭 및 검색 서비스를 제공하는 방법에 관한 프로그램이 기록된 메모리; 및 상기 프로그램을 실행하기 위한 프로세서; 를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 따라, 광고주 단말로부터 마케팅 할 재화에 대한 복수의 마케팅 요구정보를 수신하고, 상기 복수의 마케팅 요구정보를 기반으로 광고주의 마케팅 기대치를 산출하고, 상기 서버에 등록된 인플루언서마다, 상기 복수의 마케팅 요구정보 및 상기 인플루언서의 기 등록된 정보를 참조하여 인플루언서의 마케팅 성과 예측치를 산출하며, 상기 마케팅 기대치로부터 기 설정된 범위 이내에 속하거나 상기 마케팅 기대치와 가장 가까운 값의 마케팅 성과 예측치를 갖는 인플루언서를 상기 광고주 단말로 추천하고, 상기 광고주 단말로부터 인플루언서 선택 정보를 수신하고, 선택된 인플루언서에 대한 연락처 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 소셜 미디어상에서 영향력을 갖는 인플루언서들 중 광고주의 요구 조건에 가장 근사치를 갖거나 광고주의 요구 조건에 대응하는 인플루언서를 검색하여 매칭함으로써, 광고 효과를 극대화할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따라, 목표 성과를 기준으로 개별 마케팅 캠페인의 성과를 예측할 수 있는 계획적인 예산 운영이 가능하도록 할 수 있으며, 발생 결과의 활용을 통해 예측 정확성을 고도화할 수 있다.
아울러, 본 발명의 일 실시예에 따라 통해 실행된 마케팅의 결과는 다시 예측형 시뮬레이션의 표본 데이터로 추가될 수 있으며, 알고리즘의 정확성에 기여하는 선 순환 구조를 가질 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법을 수행하는 시스템에 대한 구조도 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는, 인플루언서와 고객 매칭을 수행하는 매칭결과 사용자 인터페이스에 대한 예시도 이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따르는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 순서도 이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), VR HMD(예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, GearVR, DayDream, PSVR 등)등을 포함할 수 있다. 여기서, VR HMD 는 PC용 (예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, FOVE, Deepon 등)과 모바일용(예를 들어, GearVR, DayDream, 폭풍마경, 구글 카드보드 등) 그리고 콘솔용(PSVR)과 독립적으로 구현되는 Stand Alone 모델(예를 들어, Deepon, PICO 등) 등을 모두 포함한다. 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스뿐만 아니라, 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy), NFC, RFID, 초음파(Ultrasonic), 적외선, 와이파이(WiFi), 라이파이(LiFi) 등의 통신 모듈을 탑재한 각종 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, "네트워크"는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
이하, 도 1을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따르는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법을 수행하기 위한 시스템에 대해 구체적으로 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따르는 시스템(10)은 광고주 단말(100)과 서버(200)를 포함할 수 있다. 광고주 단말(100)과 서버(200)는 유/무선 네트워크를 통하여 통신 연결될 수 있다.
광고주 단말(100)은 광고주가 소지하는 디바이스 또는 특정 장소에 설치된 컴퓨팅 장치로서, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 어플리케이션이 설치되어 있을 수 있다.
광고주 단말(100)은 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 어플리케이션을 통하여 광고주의 마케팅 할 재화에 대한 하나 이상의 마케팅 요구정보를 서버(200)로 제공하는 경우, 서버(200)로부터 광고주의 하나 이상의 마케팅 요구정보에 부합되거나 가장 가까운 값을 갖는 인플루언서에 대한 추천을 제공받을 수 있으며, 광고주의 인터렉션에 의해 특정 인플루언서가 선택되어지는 경우, 해당 인플루언서에 대한 연락처 정보를 제공 받을 수 있다.
서버(200)는 인플루언서 매칭 및 검색 서비스를 제공하는 방법에 관한 프로그램이 기록된 메모리 및 프로그램을 실행하기 위한 프로세서 포함할 수 있다.
서버(200) 내 프로세서는, 프로그램의 실행에 따라 광고주 단말(100)로부터 마케팅 할 재화에 대한 복수의 마케팅 요구정보를 수신하고, 복수의 마케팅 요구정보를 기반으로 광고주의 마케팅 기대치를 산출하고, 서버(200)에 등록된 인플루언서마다, 복수의 마케팅 요구정보 및 인플루언서의 기 등록된 정보를 참조하여 인플루언서의 마케팅 성과 예측치를 산출할 수 있다.
마케팅 기대치로부터 기 설정된 범위 이내에 속하거나 마케팅 기대치와 가장 가까운 값의 마케팅 성과 예측치를 갖는 인플루언서를 광고주 단말(100)로 추천하고 광고주 단말(100)로부터 인플루언서 선택 정보를 수신하면, 선택된 인플루언서에 대한 연락처 정보를 광고주 단말(100)로 제공할 수 있다.
이때, 광고주 단말(100)로부터 제공되는 복수의 마케팅 요구정보는 마케팅 할 재화의 명칭, 종류, 마케팅 계획 예산, 마케팅 기간, 재화에 대한 웹사이트 주소 또는 애플리케이션 다운로드 주소 및 희망 인플루언서 정보를 포함할 수 있다.
또한 광고주의 희망 인플루언서 정보는 인플루언서의 국가, 성별, 최소 팔로워 수, 인플루언서가 개재하는 컨텐츠의 분야, 인플루언서가 개재한 컨텐츠에 등록된 해쉬 태그 및 인플루언서가 활동하는 SNS 플랫폼의 명칭을 포함할 수 있다.
이하 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따르는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스의 인플루언서와 광고주 매칭하는 매칭 결과사용자 인터페이스에 대해 구체적으로 설명한다.
도 2에 도시된 사용자 인터페이스는 광고주 단말(100)을 통해 광고주에게 제공되는 인플루언서와의 매칭 화면에 대한 예시이다.
광고주 단말(100)로부터 광고주의 마케팅 요구정보를 수신한 서버(200)는 광고주의 마케팅 요구정보를 기반으로 광고주의 마케팅 성과 예측치를 산출하고, 이에 대응하는 인플루언서를 광고주 단말(100)을 통해 광고주에게 제공할 수 있다.
이때, 광고주 단말(100)을 통해 광고주에게 제공되는 매칭결과 사용자 인터페이스는 도 2에 도시된 바와 같은 형태가 될 수 있다.
광고주에게 제공되는 매칭결과 사용자 인터페이스는, 사용자 인터페이스 화면 내 상단 영역에 광고주 단말(100)을 통해 수집된 광고주의 요구사항 정보 영역 및 광고주의 요구사항 정보에 의해 산출된 마케팅 성과 기대치 영역으로 구성된 광고주 정보 영역(110), 서버(200)에 의해 추천 된 인플루언서들의 마케팅 성과 예측치의 평균 값으로 구성된 평균 값 영역(120) 및 광고주 정보 영역(100)의 마케팅 성과 기대치를 기초로 매칭 알고리즘을 통해 선택되어 광고주에게 추천된 인플루언서에 대한 정보로 구성된 인플루언서 추천 영역(130)으로 구성될 수 있다.
서버(200)가 수행하는 인플루언서 추천은 매칭 알고리즘을 통해 수행되되, 광고주 단말(100)로부터 수집되는 복수의 마케팅 요구정보인, 마케팅 할 재화의 명칭, 종류, 마케팅 계획 예산, 마케팅 기간, 재화에 대한 웹사이트 주소 또는 애플리케이션 다운로드 주소 및 희망 인플루언서 정보에 기반하여 추천될 수 있다.
본 발명의 추가 실시예로, 서버(200)가 수행하는 인플루언서 추천은 매칭 알고리즘을 통해 추천되지 않은 인플루언서 중에 마케팅 성과 기대치와 인플루언서에 대한 의뢰비용의 비율이 기 설정된 비율 값을 초과하는 인플루언서가 검색되는 경우, 광고주 단말(100)로 '가성비 높은 인플루언서' 정보로서 검색된 인플루언서의 정보를 추가로 제공할 수 있다.
이때, 의뢰비용은 광고주 단말(100)에서 설정된 마케팅 계획 예산보다 낮은 비용이 될 수 있다.
예를 들어, 광고주의 복수의 마케팅 요구 정보에 의해 산출 된 마케팅 성과 기대치의 비용이 1000만원이고 기 설정된 비율이 20% 라고 가정하면, 해당 기대치에 대응하는 성과를 낼 수 있는 인플루언서 중 800만원이하의 의뢰비용으로 의뢰가 가능한 인플루언서의 정보를 광고주 단말(100)로 추가 제공할 수 있다.
이하 도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따르는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법에 대해 구체적으로 설명한다.
서버(200)는 광고주 단말(100)로부터 마케팅 할 재화에 대한 복수의 마케팅 요구정보를 수신할 수 있다(S310).
서버(200)는 광고주 단말(100)로부터 수신한 복수의 마케팅 요구정보를 기반으로 광고주의 마케팅 기대치를 산출할 수 있다(S320).
마케팅 기대치는, 마케팅 할 재화의 종류, 마케팅 계획 예산 및 희망 인플루언서 정보에 포함된 값에 대하여 대응하는 가중치를 적용한 후, 가감을 통해 산출될 수 있다.
이후, 서버에 등록된 인플루언서마다, 복수의 마케팅 요구정보 및 인플루언서의 기 등록된 정보를 참조하여 인플루언서의 마케팅 성과 예측치를 산출할 수 있다(S330).
이때, 인플루언서에 대한 복수의 마케팅 캠페인이 존재하는 경우, 선 순위의 마케팅 캠페인과 후 순위의 마케팅 캠페인에 대한 회기 분석 기법을 적용함으로써, 마케팅 성과 예측치를 산출할 수 있다.
서버(200)에 의해 산출 된 마케팅 기대치로부터 기 설정된 범위 이내에 속하거나 마케팅 기대치와 가장 가까운 값의 마케팅 성과 예측치를 갖는 인플루언서를 광고주 단말(100)로 추천할 수 있다(S340).
인플루언서를 광고주 단말(100)을 통해 광고주에게 추천 할 때, 매칭결과 사용자 인터페이스를 광고주 단말(100)로 제공하되, 매칭결과 사용자 인터페이스는 마케팅 기대치, 매칭된 인플루언서의 마케팅 성과 예측치의 평균값 및 매칭된 각 인플루언서의 마케팅 성과 예측치와 프로필 정보를 포함할 수 있다.
매칭결과 사용자 인터페이스를 통해 광고주 단말(100)로부터 인플루언서 선택 정보를 수신하고, 선택된 인플루언서에 대한 연락처 정보를 제공할 수 있다(S350).
추가로, 서버(200)는 광고주 단말(100)로 인플루언서 검색 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
인플루언서 검색 사용자 인터페이스는 희망 인플루언서 정보에 포함된 값들의 입력항목 외에 인플루언서가 게재한 컨텐츠 개수, 컨텐츠 좋아요 및 댓글 평균 수치, 인플루언서가 활동하는 SNS 플랫폼의 총 가입자 수에 대한 입력항목을 추가로 포함할 수 있다.
이때, 검색 결과는 인플루언서의 프로필 정보, 인플루언서의 팔로워의 성별, 지역, 나이, 및 접속시간을 포함하는 팔로워 분석정보, 인플루언서의 컨텐츠와 댓글에 포함된 텍스트들로부터 추출된 키워드 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능 한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비 휘발성 매체, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비 휘발성, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 시스템
100: 광고주 단말 200: 서버
110: 광고주 정보 영역 120: 평균 값 영역
130: 인플루언서 추천 영역

Claims (9)

  1. 서버에 의해 수행되는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법에 있어서,
    (a) 광고주 단말로부터 마케팅 할 재화에 대한 복수의 마케팅 요구정보를 수신하는 단계;
    (b) 상기 복수의 마케팅 요구정보를 기반으로 광고주의 마케팅 기대치를 산출하는 단계;
    (c) 상기 서버에 등록된 인플루언서마다, 상기 복수의 마케팅 요구정보 및 상기 인플루언서의 기 등록된 정보를 참조하여 인플루언서의 마케팅 성과 예측치를 산출하는 단계;
    (d) 상기 마케팅 기대치로부터 기 설정된 범위 이내에 속하거나 상기 마케팅 기대치와 가장 가까운 값의 마케팅 성과 예측치를 갖는 인플루언서를 상기 광고주 단말로 추천하는 단계; 및
    (e) 상기 광고주 단말로부터 인플루언서 선택 정보를 수신하고, 선택된 인플루언서에 대한 연락처 정보를 제공하는 단계;를 포함하되,
    상기 복수의 마케팅 요구정보는,
    마케팅할 재화의 명칭, 종류, 마케팅 계획 예산, 마케팅 기간, 재화에 대한 웹사이트 주소 또는 애플리케이션 다운로드 주소 및 희망 인플루언서 정보를 포함하는 것이고,
    상기 (d) 단계는,
    상기 광고주 단말로 추천되지 않은 인플루언서 중에 마케팅 성과 기대치와 인플루언서에 대한 의뢰비용의 비율이 기 설정된 비율 값을 초과하는 인플루언서가 검색되는 경우, 상기 광고주 단말로 '가성비 높은 인플루언서' 정보로서 상기 검색된 인플루언서의 정보를 추가로 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 의뢰비용은 상기 광고주 단말에서 설정된 마케팅 계획 예산보다 낮은 것인,
    인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 희망 인플루언서 정보는,
    인플루언서의 국가, 성별, 최소 팔로워 수, 인플루언서가 개재하는 컨텐츠의 분야, 인플루언서가 개재한 컨텐츠에 등록된 해쉬 태그 및 인플루언서가 활동하는 SNS 플랫폼의 명칭을 포함하는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 마케팅할 재화의 종류, 상기 마케팅 계획 예산 및 상기 희망 인플루언서 정보에 포함된 값에 대하여 대응하는 가중치를 적용한 후, 가감을 통해 상기 마케팅 기대치를 산출하는 것인, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    인플루언서에 대한 복수의 마케팅 캠페인이 존재하는 경우, 선 순위의 마케팅 캠페인과 후 순위의 마케팅 캠페인에 대한 회기 분석 기법을 적용함으로써, 상기 마케팅 성과 예측치를 산출하는 단계를 포함하는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    매칭결과 사용자 인터페이스를 상기 광고주 단말로 제공하되, 상기 매칭결과 사용자 인터페이스는 상기 마케팅 기대치, 상기 매칭된 인플루언서의 마케팅 성과 예측치의 평균값 및 매칭된 각 인플루언서의 마케팅 성과 예측치와 프로필 정보를 포함하는, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    (f) 인플루언서 검색 사용자 인터페이스를 제공하고, 검색결과를 제공하는 단계를 더 포함하며,
    상기 인플루언서 검색 사용자 인터페이스는 상기 희망 인플루언서 정보에 포함된 값들의 입력항목 외에 인플루언서가 게재한 컨텐츠 개수, 컨텐츠 좋아요 및 댓글 평균 수치, 인플루언서가 활동하는 SNS 플랫폼의 총 가입자 수에 대한 입력항목을 추가로 포함하며,
    상기 검색결과는 상기 인플루언서의 프로필 정보, 인플루언서의 팔로워의 성별, 지역, 나이, 및 접속시간을 포함하는 팔로워 분석정보, 인플루언서의 컨텐츠와 댓글에 포함된 텍스트들로부터 추출된 키워드 정보를 포함하는 것인, 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 방법.
  8. 삭제
  9. 인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 서버에 있어서,
    인플루언서 매칭 및 검색 서비스를 제공하는 방법에 관한 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 실행하기 위한 프로세서; 를 포함하며,
    상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 따라,
    광고주 단말로부터 마케팅 할 재화에 대한 복수의 마케팅 요구정보를 수신하고,
    상기 복수의 마케팅 요구정보를 기반으로 광고주의 마케팅 기대치를 산출하고,
    상기 서버에 등록된 인플루언서마다, 상기 복수의 마케팅 요구정보 및 상기 인플루언서의 기 등록된 정보를 참조하여 인플루언서의 마케팅 성과 예측치를 산출하며,
    상기 마케팅 기대치로부터 기 설정된 범위 이내에 속하거나 상기 마케팅 기대치와 가장 가까운 값의 마케팅 성과 예측치를 갖는 인플루언서를 상기 광고주 단말로 추천하고,
    상기 광고주 단말로부터 인플루언서 선택 정보를 수신하고, 선택된 인플루언서에 대한 연락처 정보를 제공하되,
    상기 복수의 마케팅 요구정보는,
    마케팅할 재화의 명칭, 종류, 마케팅 계획 예산, 마케팅 기간, 재화에 대한 웹사이트 주소 또는 애플리케이션 다운로드 주소 및 희망 인플루언서 정보를 포함하는 것이고,
    상기 광고주 단말로 추천되지 않은 인플루언서 중에 마케팅 성과 기대치와 인플루언서에 대한 의뢰비용의 비율이 기 설정된 비율 값을 초과하는 인플루언서가 검색되는 경우, 상기 광고주 단말로 '가성비 높은 인플루언서' 정보로서 상기 검색된 인플루언서의 정보를 추가로 제공하되,
    상기 의뢰비용은 상기 광고주 단말에서 설정된 마케팅 계획 예산보다 낮은 것인,
    인플루언서 매칭 및 검색 서비스 제공 서버.
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