KR102216755B1 - 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법 - Google Patents

Abstract

콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법이 제공되며, 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅하는 단계, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말에서 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장하는 단계, 적어도 하나의 사용자 단말에서 콘텐츠에 피드백 데이터를 제공하는 경우, 피드백 데이터가 긍정(Positive) 피드백이면 긍정 피드백을 받은 콘텐츠의 콘텐츠 태그를 추출하여 고효율 태그로 분류하는 단계, 및 고효율 태그로 분류된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 관리자 단말로 전송하는 단계를 포함한다.

Description

콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법{METHOD FOR PROVIDING TAG ANALYSIS SERVICE INTERCONNECTING CONTENTS WITH PRODUCT}

본 발명은 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 태그로 유입되는 이벤트를 분석하여 콘텐츠, 제품 및 태그 간의 상호관련성을 파악함으로써, 콘텐츠 제작 및 제품 기획 단계의 빠르고 정확한 의사결정을 유도할 수 있는 방법을 제공한다.

최근 문자 텍스트의 시대가 지나가고 비주얼 이미지의 시대가 도래하였다고 평할 수 있을 정도로, 다양한 비주얼 이미지들이 대량으로 생산·유통·공유되고 있으며, 비주얼 이미지들을 브랜드 커뮤니케이션에 활용하는 콘텐츠 마케팅이 주목받고 있다. 이미지 기반 소셜미디어는 비주얼 이미지 중심으로 커뮤니케이션이 이루어지며, 해시태그를 통해 의미가 구체화되는 디지털 매체이다. 해시태그는 콘텐츠의 목적과 표현 방식에 따라 활용되는 유형이 다른데, 해시태그의 유형과 제품 유형을 긴밀하고도 효과적으로 연계시킬 수 있다면 이미지의 전략적 모호성의 효과를 제고할 수 있고, 이미지의 전략적 모호성은 포스팅 주체와 해시태그의 유형을 적절하게 연계·조화시킬 수 있는지에 따라서도 효과가 달라진다. 제품 유형, 포스팅의 주체에 따라 해시태그의 유형을 적절하게 활용함으로써 이미지의 전략적 모호성의 효과를 높일 수 있다면 광고계에 유의미한 시사점과 실무적 지침을 제공할 수 있다.

이때, 광고를 위한 태그를 분석하고 트래킹하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2009-0119531호(2009년11월19일 공개), 한국공개특허 제2014-0105042호(2014년09월01일 공개), 및 한국등록특허 제10-1506664호(2015년04월02일 공고)에는, 광고 페이지에 포함된 태그를 분석하여 텍스트를 추출하고, 추출된 텍스트를 광고 키워드로 추천하는 구성, 콘텐츠를 분석하여 태그를 부착하고, 태그를 기반으로 광고를 추천하는 구성, 및 태그로 콘텐츠를 스트리밍시키고 광고 객체에 대한 트래킹 모드가 설정된 경우 광고 객체에 대한 태그를 추출하여 광고 객체에 대해서 위치 트래킹을 실시하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 상술한 구성은 태그를 분석하거나, 콘텐츠의 내용을 식별하여 태그를 부착하거나, 태그를 추적하는 구성만을 개시할 뿐, 분석된 태그를 이용하여 사용자의 선호도를 추정하고, 추정된 선호도에 기반하여 역으로 원본인 콘텐츠에 피드백을 주어 선호도에 기반한 콘텐츠를 제작하는 데에는 이르지 않고 있다. 더 나아가, 콘텐츠 내에서 광고하고자 하는 광고 객체의 연구개발에도 연계가 될 수 있음에도 태그의 역할은 단순히 광고 수준에서 정체되어 있다. 또, 콘텐츠나 제품을 검색하는 검색 키워드의 역할을 수행하는 태그의 중요도 및 기여도가 정확하게 분석되지 않아 좋은 제품을 출시했음에도 불구하고 검색불가로 판매부진을 겪는 불상사를 맞이하기도 한다.

본 발명의 일 실시예는, 콘텐츠에 태깅된 태그별 스트리밍 형태를 분석 및 분류할 수 있도록 함으로써, 태그별 콘텐츠의 효율을 측정할 수 있는 콘텐츠 지표를 파악할 수 있고, 콘텐츠 지표에 기초하여 제품의 연구개발 및 기획단계로 피드백을 줌과 동시에, 제품 태그와 콘텐츠 태그를 비교분석함으로써 제품 지표를 분석할 수 있으며, 콘텐츠, 태그, 및 제품을 매핑하여 연동되도록 관리함으로써 각 요소별 기여도와 상호관련성을 멀티 지표 분석으로 분석하고, 태그 지표를 트래킹하도록 함으로써 콘텐츠, 태그, 및 제품의 다차원적인 분석이 가능하며, 각 지표별 영향력을 분석함으로써 리타겟팅 및 개인화 마케팅이 가능한, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 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 실시예는, 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅하는 단계, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말에서 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장하는 단계, 적어도 하나의 사용자 단말에서 콘텐츠에 피드백 데이터를 제공하는 경우, 피드백 데이터가 긍정(Positive) 피드백이면 긍정 피드백을 받은 콘텐츠의 콘텐츠 태그를 추출하여 고효율 태그로 분류하는 단계, 및 고효율 태그로 분류된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 관리자 단말로 전송하는 단계를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 콘텐츠에 태깅된 태그별 스트리밍 형태를 분석 및 분류할 수 있도록 함으로써, 태그별 콘텐츠의 효율을 측정할 수 있는 콘텐츠 지표를 파악할 수 있고, 콘텐츠 지표에 기초하여 제품의 연구개발 및 기획단계로 피드백을 줌과 동시에, 제품 태그와 콘텐츠 태그를 비교분석함으로써 제품 지표를 분석할 수 있으며, 콘텐츠, 태그, 및 제품을 매핑하여 연동되도록 관리함으로써 각 요소별 기여도와 상호관련성을 멀티 지표 분석으로 분석하고, 태그 지표를 트래킹하도록 함으로써 콘텐츠, 태그, 및 제품의 다차원적인 분석이 가능하며, 각 지표별 영향력을 분석함으로써 리타겟팅 및 개인화 마케팅이 가능하다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 태그 분석 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

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 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 태그 분석 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 광고주 서버(400), 및 관리자 단말(500)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 태그 분석 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 광고주 서버(400), 및 관리자 단말(500)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 광고주 서버(400)는, 네트워크(200)를 통하여 태그 분석 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 마지막으로, 관리자 단말(500)은, 네트워크(200)를 통하여 사용자 단말(100), 광고주 서버(400), 태그 분석 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5th Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 콘텐츠를 스트리밍받고 제품을 구매할 수 있는 사용자의 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 사용자 단말(100)에서 발생하는 적어도 하나의 종류의 이벤트를 백그라운드 모드로 태그 분석 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 콘텐츠 또는 제품을 검색하기 위해 태그를 검색어로 입력하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 광고주 서버(400)로부터 제품에 대한 정보를 수집하는 서버일 수 있고, 제품 관련 콘텐츠를 직접 제작하여 업로드하는 업체의 단말일 수 있다. 또는, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 광고주 서버(400)에서 이미 제공하고 있는 제품 또는 콘텐츠가 업로드된 페이지에 태그를 태깅, 추적 및 트래킹할 수 있도록 하는 서버일 수 있다. 그리고, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 콘텐츠에 부착된 적어도 하나의 콘텐츠 태그로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 스트리밍 형태를 분석하고, 콘텐츠 태그별로 콘텐츠 지표를 도출하는 서버일 수 있다. 또한, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 제품에 부착된 제품 태그를 콘텐츠 태그와 비교분석하는 서버일 수 있고, 구매전환율에 기반하여 제품 지표를 분석할 수 있는 서버일 수 있다. 그리고, 멀티 지표 분석을 이용하여 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 콘텐츠, 콘텐츠 태그, 제품 태그, 및 구매전환율의 연관성 및 연동성을 분석하는 서버일 수 있다. 또한, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 지표를 트래킹할 수 있도록 함으로써 정량적인 분석 뿐만 아니라 정성적인 분석까지 가능케하는 서버일 수 있으며, 리타겟팅(Retargeting), 개인화 마케팅을 실시하기 위한 기본 데이터를 제공하는 서버일 수 있다.

여기서, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 광고주 서버(400)는, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 광고주, 마케팅사, 또는 판매사의 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 광고주 서버(400)는, 이미 구축된 페이지에 업로드된 콘텐츠 및 콘텐츠 태그의 분석을 태그 분석 서비스 제공 서버(300)로 의뢰하여 그 피드백 데이터를 수신하는 서버일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 광고주 서버(400)는, 피드백 데이터에 기초하여 콘텐츠 또는 콘텐츠 태그를 추천받는 서버일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 광고주 서버(400)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 광고주 서버(400)는, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 광고주 서버(400)는, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

관리자 단말(500)은, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 태그 분석으로 도출된 결과를 검증하는 관리자의 단말일 수 있다. 이때, 관리자 단말(500)은, 이후 데이터 분석 또는 빅데이터의 학습이 이루어져 오류율이 기 설정된 퍼센트 이하인 경우에는 태그 분석 서비스 제공 서버(300)와 일체로 구현될 수도 있다. 또한, 관리자 단말(500)은, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)에서 데이터 분석 또는 빅데이터의 학습으로 오류율이 기 설정된 퍼센트 이상인 분석 결과를 추출하는 경우에는, 추출된 분석 결과만을 인증하는 단말일 수도 있다.

여기서, 관리자 단말(500)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 관리자 단말(500)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 관리자 단말(500)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 태그 분석 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 태깅부(310), 저장부(313), 분류부(315), 전송부(317), 비교부(320), 사용자지표부(330), 제품지표부(340), 예측부(350), 트래킹부(360), 및 마케팅부(370)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 태그 분석 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 광고주 서버(400), 및 관리자 단말(500)로 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 광고주 서버(400), 및 관리자 단말(500)은, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 광고주 서버(400), 및 관리자 단말(500)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 태깅부(310)는, 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅할 수 있다. 이때, 태그(Tag)는, 해시태그(Hashtag)일 수 있지만 이에 한정되지는 않는다. 해시태그는 소셜미디어 등에서 사용되는 기호로, 해시기호(#) 뒤에 특정 단어를 쓰면 그 단어에 대한 글을 모아 분류해서 볼 수 있으며, 소셜미디어나 마이크로블로그 서비스에서 관련된 내용물을 묶어주는 역할을 하는 메타데이터이다. 예를 들어, 빠르고 용이하게 정보를 얻을 수 있는 이미지 콘텐츠나 영상 콘텐츠는 메시지에서 시각적 정보가 차지하는 비중이 크기 때문에 빠르게 전파될 수 있지만 전달하고자 하는 메세지의 모호성은 증대되는데, 그 모호성을 구체화시키기 위한 해시태그인 것이다. 해시태그는 크게 큐레이션 해시태그와 감정 공유 해시태그로 구분할 수 있는데, 전자의 경우인 큐레이션 해시태그는 정보 제공에 보다 중점을 둔 해시태그이다. 인용 기업은 특정 브랜드 또는 관심사와 연관된 해시태그를 광고 게시물에 적용해 이용자의 콘텐츠 검색 결과에 따라 브랜드를 노출할 수 있으며, 이용자들이 브랜드와 콘텐츠를 매개하여 상호작용하는 것을 실시간 확인할 수 있다. 이를 통해 기업은 브랜드 가치에 대한 긍정적 또는 부정적 데이터를 확보할 수 있고 이용자와의 즉각적인 소통도 가능하다. 후자의 경우인 감정 공유 해시태그는, 브랜드와 관련된 이용자의 감정, 느낌, 생각 등을 공유하여 공감대를 형성하고 흥미와 재미를 유발하기 위한 목적으로 사용된다. 해시태그가 이용자의 감정을 표현하고 소셜미디어를 통해 공유하기 위한 목적으로도 이용자의 감정과 느낌을 해시태그를 통해 표현한다. 따라서, 감정 공유 해시태그는 이용자의 유입을 목적으로 하는 큐레이션 해시태그와는 달리 이용자의 취향과 느낌에 따라 자유롭게 생성된다. 또 단어뿐 아니라 문장으로도 구성되는 등 표현 방식이 매우 다양하다. 본 발명의 일 실시예에서는 태그를 통하여 지표를 분석하고 트래킹을 해야 하기 때문에, 오류 및 오차의 가능성을 줄일 수 있는 전자의 태그를 이용하는 것을 기본으로 한다. 다만, 후자의 태그가 이용되는 것을 배제하는 것은 아니다.

이렇게 부착 또는 태깅될 태그의 종류가 결정되었으면, 태깅부(310)는 수동 또는 자동으로 태그를 부착해야 한다. 이하, 자동으로 부착되는 것을 기본으로 설명하나, 수동으로 부착되는 것을 배제하지 않는다. 태깅부(310)는, 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅할 때, 콘텐츠에 기 매핑되어 저장된 메타데이터 또는 콘텐츠에 포함된 적어도 하나의 프레임으로부터 이미지텍스트나 음성텍스트변환으로 음성텍스트를 추출할 수 있다. 그리고, 태깅부(310)는, 추출된 메타데이터, 이미지텍스트, 및 음성텍스트를 대상으로 후보 태그를 추출할 수 있다. 태깅부(310)는, 추출된 후보 태그에 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치를 부여하고, 후보 태그의 출현 빈도수 및 후보 태그가 출현한 프레임에 대응하는 시각에 입력되는 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 코멘트의 수에 기초하여 후보 태그를 내림차순할 수 있고, 기 설정된 순위 내 후보 태그를 적어도 하나의 콘텐츠 태그로 설정하여 실시간으로 업데이트할 수 있다.

이때, 가중치는 협업 태그 추천 기법으로 설정될 수 있다. 협업 태그 추천 기법은 다른 사용자들이 많이 사용한 태그를 추천하기 위한 방법이다. 이는, 태그의 중요도를 위해 동시 빈도수(co-occurrence)를 이용할 수 있고, 태그를 자동으로 추천하기 위한 기법으로, 전처리 단계에서 표준화 및 공유되지 않는 개인화된 태그의 특성을 가지는 태그는 제외하고, 형태소 분석의 특성상 단수와 복수가 구분되어 연관 태그를 구성하는 것을 하나로 합치는 단계를 추가함으로써 동일한 객체를 지칭하는 것이라면 하나의 태그를 가지도록 통합할 수 있다. 또, 사용자가 작성한 태그를 기반으로 동시 빈도수를 분석하여 후보 태그 집합을 생성한 후, 투표와 합계 전략을 이용하여 집계한 다음 순위를 매겨 추천할 수 있다. 또는, 제목에서 대표 태그를 추출하고, 문서에서 대표 태그와 관련있는 연관 태그를 추출하며, 개인 태그를 기반으로 필터링하여 추천할 수 있다. 또는, 메타데이터 기반의 태그 추천 기법을 이용할 수 있는데, 말 그대로 콘텐츠의 메타데이터 정보를 태그로 사용하는 방식이다. 온톨로지 기반의 태그 추천 방법은 온톨로지를 이용하여 태그를 추천하는 것으로, 문서에서 WordNet을 기준으로 토픽을 추출하여 토픽과 온톨로지를 매핑한 후, 매핑된 온톨로지의 연관 개념을 태그로서 추천하는 것이다. 또는, 태그 온톨로지 구성, 전처리 과정, 용어 표준화 과정, 자동 태깅을 모두 이용할 수도 있다. 즉, 전처리 과정에서는 비정형 문서 집합을 대상으로 한 형태소 분석, 의미있는 복합명사를 찾기 위한 용어결합, 불용어 처리 과정을 통해 기본 용어 집합을 생성하고, 용어 표준화 과정에서는 기본 용어 집합을 대상으로 태그 온톨로지와 매핑하여 용어의 오탈자 및 유사 용어를 처리하여 대표 용어로 변환한다. 용어 표준화를 거친 기본 용어 집합은 태그로 추천될 수 있는 후보 태그 집합이 될 수 있고, 후보 태그 집합을 대상으로 가중치를 이용하여 상위에 정렬된 태그를 태깅하거나 추천할 수 있다. 물론, 상술한 방법에 한정되는 것은 아니고 다양한 실시예가 가능함은 자명하다 할 것이다.

저장부(313)는, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장할 수 있다. 이때, 콘텐츠 지표는, 콘텐츠 태그로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 웹트래픽이나 이벤트를 통하여 분석가능한 지표(Index)를 의미한다. 예를 들어, #A 콘텐츠 태그가 붙은 B 콘텐츠의 효율이 얼마나 좋은지를 확인할 수 있다. 이때, 효율이란, 콘텐츠로 인해 발생하는 수익을 얼마나 산출해낼 수 있는지를 의미한다. 예를 들어, #A 콘텐츠 태그로 유입된 사용자가 클릭을 많이 했다면 CPC(Cost-Per-Click)로 광고비를 산정받는 경우에는 수익이 클릭수에 비례하여 증가하게 된다. 이때, #B, #C의 클릭수가 #A에 비해 줄었다면, #A라는 콘텐츠 태그는 상대적으로 사용했을 시 효율이 좋은 태그로 정의될 수 있다. 여기서, 효율을 파악할 수 있는 인자(Factor)로 CPV(Cost-Per-View), CPM(Cost-Per-Thousand), CPA(Cost Per Action), ROAS(Return On Ad Spend), ECPC(Enhanced Cost Per Click) 등 다양할 수 있으나, 이는 광고비를 책정하는 양 당사자 간의 의사표시나 계약의 형태에 따라 달라지는 정책적인 사항이므로 본 발명의 일 실시예에서 어느 특정 계약의 종류로 한정하지 않으며, 나열된 것들로 한정되지도 않는다.

이렇게 콘텐츠 태그를 이용하여 콘텐츠 지표를 산출하게 되는 경우, 이후 효율이 좋은 콘텐츠 태그를 부착할 수 있게 되고, 효율이 좋은 콘텐츠 태그만을 모아서 다음 콘텐츠를 제작할 때 이용할 수도 있다. 예를 들어, #6세, #여아, #장난감의 콘텐츠 태그의 효율이 좋았다고 가정하면, 6세 여아 공룡 장난감, 6세 여아 바비 장난감, 6세 여아 요리 장난감 등을 주제로 한 콘텐츠를 제작할 수 있다. 사용자의 피드백이 콘텐츠 제작에 직접적으로 반영되므로 사용자의 의도를 추론하거나 예측하는 모호한 과정을 거치지 않더라도 사용자의 폭발적인 반응을 제작단계에서 이미 예상을 할 수 있게 되는 것이며, 의도를 추론하거나 예측하는 것보다는 훨씬 직접적인 예상이 가능해진다.

분류부(315)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 콘텐츠에 피드백 데이터를 제공하는 경우, 피드백 데이터가 긍정(Positive) 피드백이면 긍정 피드백을 받은 콘텐츠의 콘텐츠 태그를 추출하여 고효율 태그로 분류할 수 있다. 이때, 긍정 피드백의 종류는 한정하지 않지만, 예를 들어 좋아요나 공감을 누르거나 긍정적인 감정 단어가 포함된 댓글을 작성하는 행위, 공유를 하는 행위나 공유한 플랫폼 내에서 해당 콘텐츠에 대한 추천이나 칭찬을 하는 긍정 반응을 보이는 경우 등일 수 있다. 물론, 긍정 피드백 이외에도 부정 피드백도 피드백으로 포함시켜 고효율 태그로 분류할 수 있으며 상술한 것들로 한정하지 않는다.

전송부(317)는, 고효율 태그로 분류된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 관리자 단말(500)로 전송할 수 있다. 이때, 관리자 단말(500)은 콘텐츠 태그와 콘텐츠 지표를 포함하는 태그 및 지표가 빅데이터로 수집되어 분석되는 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검출하는 역할을 수행하게 된다. 예를 들어, 지도 학습(Supervised Learning) 또는 반지도 학습(Semi-Supervised Learning)을 진행할 때, 빅데이터가 완전히 학습 및 훈련되기 이전까지는 오류를 검증하는 작업이 필수적으로 요구되는데 이때의 오류를 검증하는 역할을 관리자 단말(500)이 수행하게 되며, 오류율이 기 설정된 기준값 이하로 내려가는 경우 더 이상 개입하지 않을 수 있다. 물론, 훈련이나 트레이닝이 완벽하게 된 경우라도 오류율이 기준값을 초과하는 데이터에 대해서는 오류검증요청이 관리자 단말(500)로 전송될 수 있다.

비교부(320)는, 저장부(313)에서 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장한 후, 콘텐츠 내에 제품이 포함된 경우, 기 저장된 제품의 제품 태그와 콘텐츠 태그를 비교분석할 수 있다.

사용자 지표부(330)는, 저장부(313)에서 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장한 후, 적어도 하나의 콘텐츠 태그가 부착된 콘텐츠가 스트리밍되는 유형으로 적어도 하나의 사용자 단말(100)을 클러스터링(Clustering)에 기반하여 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 특징을 추출하고 사용자 지표를 생성할 수 있다. 이때, 스트리밍되는 유형은, 적어도 하나의 콘텐츠 태그가 부착된 콘텐츠가 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 스트리밍되는 연관성을 연관규칙분석 알고리즘(Apriori Algorithm) 또는 연관 분석(Association Analysis) 알고리즘으로 분석한 결과로 분류되는 유형일 수 있다. 예를 들어, #A가 부착된 콘텐츠와 연관된 상세 페이지에 방문한 사람들의 구매전환율이 60% 이상 높았다는 특징이 추출되는 경우, 다음에 #A로 유입된 사용자가 콘텐츠의 상세 페이지에 방문할 경우, 구매전환율이 60%일 것이라고 예상할 수 있다. 또한, 사용자는 상세페이지에 12번 방문했고, 평균 체류시간이 3분 45초이며, 상세페이지 내의 영상을 4회 시청했다면, 다음에 들어오는 사용자가 상술한 트래픽을 발생시키는 경우, 이전 사용자와 유사한 행위를 할 것이라는 것을 예측할 수 있고, 이전 사용자와 동일한 클러스터로 묶을 수가 있다. 이때, 클러스터 분석(Cluster Analysis)은, 비슷한 특성을 가진 객체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 그룹을 발굴하는데 사용될 수 있는데, 군집의 특성을 파악하여 이후 신규 질의가 입력된 경우, 신규 질의의 객체를 분류해낼 수 있다.

또, 연관규칙분석 알고리즘이란 데이터마이닝 분석기법 중 하나로, 예를 들어 A 라는 상품을 산 고객은 B 라는 상품을 살 확률이 높다는 연관성을 밝혀주는 알고리즘이다. 즉, A라는 상품과 B 라는 상품의 상호연관규칙을 찾는 것인데, 본 발명의 일 실시예에서는, 콘텐츠, 태그, 및 제품 등의 다양한 팩터 간의 상호연관성을 기반으로 하므로 연관규칙분석의 효율이 좋을 수 있다. 연관분석은 다른 데이터마이닝 기법과 비교하여 적용이 쉽고 의미있는 정보제공이 용이하다. 연관분석은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 평가기준을 기반으로 하여 각 항목들의 연관성을 찾아내는데 이용될 수 있는데, 연관성을 평가하기 위한 기준으로 이 외에도 다양한 평가측도가 개발되어 있다. 연관규칙평가의 지지도(Support)는 전체 고객 중 A,B,C를 함께 구매한 비율을 의미하고, IF A & B THEN C = P(A∩B∩C)로 정의된다. 신뢰도(Confidence)는, A, B를 구매한 고객 중 C 를 구매한 고객의 비율을 의미하고, IF A & B THEN C = P(A∩B∩C)/P(A∩B)로 정의된다. 향상도(Lift)는 A, B를 구매한 고객 중에서 C를 구매한 고객의 비율을 전체 고객 중에서 C를 구매한 고객의 비율로 나눈 값으로, IF A & B THEN C = P(C|A∩B)/P(C)로 정의된다. 이를 이용하여, 콘텐츠 태그로 유입된 사용자가 콘텐츠 내 제품을 구매할 확률 등을 연관규칙의 신뢰도를 통하여 추정할 수 있고, 신뢰도 등의 지표가 기 설정된 퍼센트를 초과하는 제품을 리스트업하고, 광고주 서버(400)로 제공함으로써 고객행동분석 결과를 제공할 수 있다. 이때, 로그 데이터와 빅데이터를 이용하여 훈련용 데이터와 평가용 데이터를 분리하고, 훈련용 데이터를 통하여 연관규칙을 생성하고 구매연관규칙 및 비구매 연관규칙으로 나누어 학습을 진행하고, 평가용 데이터를 통하여 구매확률을 예측할 수도 있다. 물론, 상술한 방법 이외에도 각 객체 간 상호연관성을 파악하는 방법은 다양할 수 있으며 상술한 방법에 한정되지 않는다.

제품 지표부(340)는, 저장부(313)에서 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장한 후, 콘텐츠 내에 광고 객체로 제품이 포함된 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그가 부착된 콘텐츠가 스트리밍되는 유형 및 구매전환율에 기반한 제품 지표를 생성할 수 있다. 이때, 제품 지표는, 콘텐츠, 적어도 하나의 콘텐츠 태그, 및 적어도 하나의 사용자 단말(100) 간 연관성을, 연관규칙분석 알고리즘(Apriori Algorithm)으로 분석한 결과로 생성될 수 있다. 이때, 연관규칙분석 알고리즘은 상술한 바와 같으므로 중복하여 설명하지 않는다.

예측부(350)는, 분류부(315)에서 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 콘텐츠에 피드백 데이터를 제공하는 경우, 피드백 데이터가 긍정(Positive) 피드백이면 긍정 피드백을 받은 콘텐츠의 콘텐츠 태그를 추출하여 고효율 태그로 분류한 후, 콘텐츠 내에 포함된 제품의 판매 데이터를 수집하여 콘텐츠의 제품 판매에 대한 기여도를 분석할 수 있다. 그리고, 예측부(350)는, 콘텐츠에 태깅된 적어도 하나의 콘텐츠 태그 또는 콘텐츠 내에 포함된 제품의 제품 태그의 기여도(Tag Contribution Index)를 분석할 수 있고, 콘텐츠, 콘텐츠 태그, 및 제품 태그에 기초하여 질의(Query)로 입력된 새로운 콘텐츠의 기여도를 예측할 수 있다. 여기서, 기여도를 분석 또는 예측할 때 다중 지표 분석(Multiple Metrics Analysis)을 이용할 수 있다. 이때, 지표란, 사업의 성과, 혹은 상태를 측정(Measure)해서 수치화한(Quantified)한 것이다. 예를 들어, A 콘텐츠가 B 제품의 판매에 얼마나 기여도를 가졌는지, 즉 A 콘텐츠에 의해 구매전환율은 몇 퍼센트 정도 되는지, B 제품에 C 콘텐츠 태그가 얼마나 중요한 키워드인지를 분석(Tag Contribution Index)하는 것일 수 있다.

예를 들어, 인플루언서 샤샤 언니가 나오는 공룡 영어교육 콘텐츠라는 설명이 있다면, #샤샤, #공룡, #영어교육, #기타로 태그가 자동 또는 수동으로 붙게 되는데, 각 인자의 기여도를 계산하여 백분율로 표시하는 것이다. 예를 들어, 합계(100) = #샤샤(70) + #공룡(8) + #영어교육(12) + #기타(10)으로 표시될 수 있다. 또한, A 콘텐츠에 C 콘텐츠 태그가 얼마나 기여도가 높은 태그인지를 분석할 수 있고, 이때 기여도는 효율로 정의될 수도 있지만 이에 한정되지는 않는다. 궁극적으로, 광고 관리자나 콘텐츠 기획자가 기획 단계에서 사전 체크를 할 수 있는데, 예를 들어, #50초, #남자아이, #로보트장난감, #싸우는영상이라는 콘텐츠 태그를 가진 콘텐츠를 제작하려고 하면, 각 콘텐츠 태그의 기여도를 이용하여 효율이나 매출을 예측해볼 수 있다.

이때, 기여도란, 상술한 연관 규칙의 개념 중 하나인데, 콘텐츠로 인하여 수익이 발생한 경우, 수익의 원천 구성항목이 복수이면 특정 항목이 전체의 변동에 어느 정도나 영향을 미쳤는지를 파악할 때 사용하는 개념이다. 또한, 기여율이란, 합계값 또는 평균값의 증감에 대하여 그 구성항목이 전체를 증감시키는 데 얼마나 공헌했는지를 나타내는 지표로서, 각 항목의 변화의 크기를 전체의 증감에 대한 백분율로 나타낸다. 예를 들어, #A, #B, #C로 태깅된 콘텐츠가 존재하고 당일 수익이 전날에 비해 W 만큼 증가하였는데, #A로 유입된 사용자는 X만큼 증가, #B로 유입된 사용자는 Y만큼 증가, #C로 유입된 사용자는 Z만큼 감소한 경우를 가정하자. 이때, 각 콘텐츠 태그의 기여율은, #A가 X/W*100[%], #B가 Y/W*100[%], #C가 Z/W*100[%]가 된다. 이때, 기여율은, 기여율 = 개별구성항목의 증감액/전체증감액 × 100 으로 산출될 수 있다. 기여도는 매출이나 인기도 상승 또는 하락 등에 대해 특정 항목이 어느 정도 기여하고 있는가를 나타낸 것이다. 예컨대, 제품의 인기도가 전월대비 1% 상승하고, 이 가운데 좋아요의 상승만으로 인기도가 0.25% 상승하였다면, 좋아요의 기여도는 0.25% 포인트이며, 기여율은 25%가 된다. 이때, 기여도는, 기여도 = 특정 항목의 기여율 × 통계치의 전체 증감률로 정의될 수 있다. 정리하면, 기여율은 기준시점의 통계치를 구성하는 각 요소의 증가분을 전체의 증가분에 대한 백분비로 표시한 것이고 기여도는 통계치를 구성하는 각 요소가 전체 증감률에 얼마나 기여하는지를 나타낸 것이다.

트래킹부(360)는, 태깅부(313)에서 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅한 후, 태깅된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 UX(User Experience)를 적어도 하나의 콘텐츠 태그별로 트래킹할 수 있다. 여기서, 지표별로 트래킹할 수도 있다. 또, UX는 히트맵(Heat Map)을 포함할 수 있다. 이때, 히트맵은, 히트맵은 색상 코딩 시스템을 사용해 다양한 값을 나타내는 데이터의 그래픽인데, 다양한 형태의 분석에 사용되지만 특정 웹 페이지 및 웹 템플릿에서 사용자 행동을 표시할 수 있다. 히트맵은 사용자가 페이지를 클릭한 위치, 페이지를 아래로 내린 거리 또는 페이지 내에서 어디를 중점적으로, 어떠한 순서로 보았는지 아이 트래킹(Eye-Tracking) 결과까지 보여주기 때문에, 단순히 수치로 표현되는 정량분석 뿐만 아니라 정성분석까지 가능해진다. 그리고, 트래킹은 사용자 단말(100)에서 발생하는 웹트래픽을 포함한 적어도 하나의 종류의 모든 이벤트를 실시간으로 또는 주기적으로 모니터링함으로써 가능할 수 있다. 추적 아이디나 추적 코드를 부여할 수도 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 트래킹은 어느 하나의 주제인 추적 아이디를 기준으로 시계열적으로 이루어질 수도 있으나 역시 이에 한정되는 것은 아니다.

트래킹부(360)는, 태깅부(313)에서 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅하기 이전에, 기 구축된 페이지에 업로드된 콘텐츠 또는 제품이 존재하는 경우, 콘텐츠 또는 제품에 적어도 하나의 콘텐츠 태그 또는 적어도 하나의 제품 태그를 태깅할 수 있다. 또한, 트래킹부(360)는, 적어도 하나의 콘텐츠 태그 또는 적어도 하나의 제품 태그를 기준으로 콘텐츠 지표 및 제품 지표를 트래킹할 수 있다. 예를 들어, 기존의 웹 페이지, 앱 페이지, 애플리케이션에 존재하는 콘텐츠나 제품에 태깅 기능을 더 부가함으로써, 태그별로 데이터를 분석할 수 있는 기능을 더 추가하는 것이다. 예를 들어, 기존에 화장품을 판매하는 A 회사의 사이트에 이 기능을 제공하는 경우, 기존에는 단일 동영상(콘텐츠) 또는 단일 제품에 대한 지표들만 트래킹이 가능했다면, 적용 후에는 #선크림, #남성, #콘텐츠_모델_커플 등과 같이 태그별로 지표가 트래킹될 수 있고, 이를 바탕으로 사업에서 빠르고 정확한 의사결정을 유도할 수 있다.

마케팅부(370)는, 전송부(317)에서 고효율 태그로 분류된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 관리자 단말(500)로 전송한 후, 사용자 지표, 태그 지표, 콘텐츠 지표, 및 제품 지표를 트래킹하여 기여도 또는 구매전환율을 파악할 수 있다. 이대, 마케팅부(370)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 기여도 또는 구매전환율에 기반한 리타게팅(Retargeting) 및 개인화 마케팅을 제공할 수 있다. 이때, 리타겟팅 광고(Retargeting Advertising)란, 광고 회피를 최소화하고 광고 효율성을 높이기 위해 새로운 온라인 광고 중 하나인데, 리마케팅 광고(Remarketing Advertising)라고도 불린다. 소비자의 개인정보와 인터넷 브라우징 내력을 바탕으로 제휴된 웹사이트를 방문할 경우 과거에 방문했던 웹사이트 상품이나 디스플레이 광고를 노출하는 형태의 맞춤형 광고이다.

즉, 소비자가 특정한 웹사이트에 접속한 기록을 활용하여 다른 웹사이트에 접속해도, 이전에 보았던 상품의 광고를 노출시켜 이용자의 재방문을 유도하는 광고 기법이다. 소비자들에게 일괄적으로 메시지를 전달하는 기존 광고와는 달리, 리타겟팅 광고는 상품에 관심을 보였던 사람들에게만 노출되기 때문에 주목하게 될 가능성이 높다. 예를 들어, 사용자별, 태그별, 콘텐츠별, 제품별 지표를 각각 트래킹하고 기여도나 구매전환 등에 미치는 영향을 파악할 수 있으므로, 개인화된 메세지 마케팅이 가능하다. 남자 A가 Z 커플을 즐겨보는 경우, 즐겨보던 커플이 사용하던 커플 썬크림 1등 제품 특가라는 메세지를 전송할 수도 있고, 여자 B가 캐리 언니라는 채널을 구독하는 경우, 여자 B에게는 캐리 언니가 동생들에게 추천하는 요리 장난감 3종 할인 등의 메세지를 전송할 수 있다.

이하, 상술한 도 2의 태그 분석 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3을 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3a를 참조하면, (a) 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 광고주 서버(400)로부터 광고 콘텐츠 또는 광고 제품을 수신하는 경우, 광고 콘텐츠 또는 광고 제품에, 콘텐츠 태그 또는 제품 태그를 자동으로 태깅하여 업로드할 수 있다. 또는, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는 광고주 서버(400)로부터 콘텐츠 태그 또는 제품 태그를 분석할 페이지의 URL을 수신하고, 수신된 URL에 기 태깅된 태그를 추출하여 분석을 시작할 수 있다.

(b) 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 콘텐츠 태그 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합을 통하여 본 발명에서 직접 관리하는 또는 간접 관리하는 페이지에 유입되는 경우, 스트리밍 유형 등을 포함하는 이벤트를 추적 및 모니터링하고, 그 결과를 유입될 때 이용되었던 콘텐츠 태그 또는 제품 태그와 매핑하여 저장하며, 스트리밍 유형 또는 이벤트의 유형에 따라 분류를 하여 콘텐츠 지표 또는 제품 지표를 생성 및 저장한다. 또, (c) 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)의 웹트래픽 또는 이벤트를 파악하여 콘텐츠 태그 또는 제품 태그의 효율을 분석하고, (d) 콘텐츠 태그와 제품 태그 간을 비교분석하고 (e) 제품 지표를 제품별로 생성한다.

도 3b의 (a)와 같이 태그, 콘텐츠, 및 제품은 연동성 및 상호관련성을 가지고 유기적으로 영향을 주게 되며, (b) 이를 연관 분석으로 분석하는 경우 이후 다른 제품, 콘텐츠, 콘텐츠 태그가 존재하는 경우 이전에 분석된 자료에 기반하여 현재 다른 제품의 인기도, 매출, 클릭수 등을 예측할 수 있게 된다. 그리고, (c) 연관규칙분석 알고리즘 및 지표 트래킹을 이용함으로써 궁극적으로 기획 단계의 마케팅 담당자가 의사결정을 빠르고 정확하게 할 수 있도록 도와줄 수 있게 된다. (d) 개인 소비자인 사용자에게는 리타게팅에 대응하여 개인화된 마케팅 또는 이탈한 고객의 복귀를 가능케 한다. 소비자가 유용하거나 관련성이 높다고 느낄수록 리타겟팅 광고 회피가 감소한다. 즉, 소비자가 방문한 웹사이트 전체를 광고하기보다는 관심을 가지거나 직접 클릭한 제품을 광고에 노출해 소비자의 유용성과 관련성을 높이는 것이 광고회피 감소 측면에서 유리하므로, 본 발명의 일 실시예를 이용하는 경우 광고 피로도 및 회피도를 제로에 가깝게 줄일 수 있다.

이와 같은 도 2 및 도 3의 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 4를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 4에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 4를 참조하면, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 광고주 서버(400)로부터 태그부착 및 분석 등의 의뢰를 수신하고(S4100), 콘텐츠나 제품을 분석하여 자동으로 태그를 태깅하여 업로드하고(S4200, S4300), 분석을 시작한다. 이때, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)이 콘텐츠 태그 또는 제품 태그를 검색어로 유입되는 경우(S4400), 광고 콘텐츠 또는 제품 콘텐츠를 스트리밍 또는 출력시키고(S4500) 사용자 단말(100)에서 발생하는 이벤트를 모니터링하여(S4510, S4600), 콘텐츠 태그 또는 제품 태그에 이벤트를 매핑하여 이후 분석에 이용되도록 저장한다(S4610).

또, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 콘텐츠 태그 또는 제품 태그와, 스트리밍 또는 출력 유형에 기반하여 콘텐츠 지표를 생성하고 트래킹을 시작한다(S4630). 그리고, 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 구매를 하는 경우(S4700), 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는 스트리밍 유형-구매전환율-콘텐츠 태그 또는 제품 태그에 기반하여 제품 지표를 생성하고(S4710), 각 항목의 연관성을 분석한다(S4800). 또한, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 각종 지표를 트래킹하고, 그 결과를 적어도 하나의 광고주 서버(400)와 공유한다. 한편, 태그 분석 서비스 제공 서버(300)는, 관리자 단말(500)로 생성된 정보에 오류가 발생하지는 않았는지를 광고주에게 전달하기 이전에 검증하도록 하는데, 각 단계의 오류를 S4650, S4750, S4910과 같이 각각 체크하지 않고 한 번에 처리할 수도 있으나 각각 체크하는 것을 기본으로 한다. 그 이유는, 데이터 처리 과정에서 각 데이터는 멀티레이어를 가지는 구조를 가지게 되는데, 이전 단계의 데이터가 이후 단계의 데이터에 영향을 주는 경우, 오류를 검증하지 않으면 단계의 깊이나 횟수가 증가할수록 오류율은 기하급수적으로 증가하기 때문이다. 물론, 상술한 바와 같이 한 번에 처리를 하는 것도 가능하다.

상술한 단계들(S4100~S4920)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S4100~S4920)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 4의 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 3을 통해 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 태그 분석 서비스 제공 서버는, 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅한다(S5100).

그리고, 태그 분석 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말에서 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장하고(S5200), 적어도 하나의 사용자 단말에서 콘텐츠에 피드백 데이터를 제공하는 경우, 피드백 데이터가 긍정(Positive) 피드백이면 긍정 피드백을 받은 콘텐츠의 콘텐츠 태그를 추출하여 고효율 태그로 분류한다(S5300).

마지막으로, 태그 분석 서비스 제공 서버는, 고효율 태그로 분류된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 관리자 단말로 전송한다(S5400).

이와 같은 도 5의 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 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 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 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.

Claims (10)

1. 태그 분석 서비스 제공 서버에서 실행되는 태그 분석 서비스 제공 방법에 있어서,
   기 구축된 페이지에 업로드된 콘텐츠 또는 제품이 존재하는 경우, 상기 콘텐츠 또는 제품에 적어도 하나의 콘텐츠 태그 또는 적어도 하나의 제품 태그를 태깅하는 단계;
   상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그 또는 적어도 하나의 제품 태그를 기준으로 콘텐츠 지표 및 제품 지표를 트래킹하는 단계;
   콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅하는 단계;
   상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장하는 단계;
   상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 콘텐츠에 피드백 데이터를 제공하는 경우, 상기 피드백 데이터가 긍정(Positive) 피드백이면 상기 긍정 피드백을 받은 콘텐츠의 콘텐츠 태그를 추출하여 고효율 태그로 분류하는 단계; 및
   상기 고효율 태그로 분류된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 관리자 단말로 전송하는 단계;
   를 포함하는 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장하는 단계 이후에,
   상기 콘텐츠 내에 제품이 포함된 경우, 기 저장된 제품의 제품 태그와 상기 콘텐츠 태그를 비교분석하는 단계;
   를 더 포함하는 것인, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장하는 단계 이후에,
   상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그가 부착된 콘텐츠가 스트리밍되는 유형으로 상기 적어도 하나의 사용자 단말을 클러스터링(Clustering)에 기반하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말의 특징을 추출하고 사용자 지표를 생성하는 단계;
   를 더 포함하고,
   상기 스트리밍되는 유형은, 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그가 부착된 콘텐츠가 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 스트리밍되는 연관성을 연관규칙분석 알고리즘(Apriori Algorithm)으로 분석한 결과로 분류되는 유형인 것인, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 콘텐츠가 스트리밍되는 경우, 스트리밍되는 유형과 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 매핑하여 콘텐츠 지표로 저장하는 단계 이후에,
   상기 콘텐츠 내에 광고 객체로 제품이 포함된 경우, 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그가 부착된 콘텐츠가 스트리밍되는 유형 및 구매전환율에 기반한 제품 지표를 생성하는 단계;
   를 더 포함하고,
   상기 제품 지표는, 상기 콘텐츠, 적어도 하나의 콘텐츠 태그, 및 적어도 하나의 사용자 단말 간 연관성을, 연관규칙분석 알고리즘(Apriori Algorithm)으로 분석한 결과로 생성되는 것인, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 상기 콘텐츠에 피드백 데이터를 제공하는 경우, 상기 피드백 데이터가 긍정(Positive) 피드백이면 상기 긍정 피드백을 받은 콘텐츠의 콘텐츠 태그를 추출하여 고효율 태그로 분류하는 단계 이후에,
   상기 콘텐츠 내에 포함된 제품의 판매 데이터를 수집하여 상기 콘텐츠의 제품 판매에 대한 기여도를 분석하는 단계;
   상기 콘텐츠에 태깅된 적어도 하나의 콘텐츠 태그 또는 상기 콘텐츠 내에 포함된 제품의 제품 태그의 기여도(Tag Contribution Index)를 분석하는 단계;
   상기 콘텐츠, 콘텐츠 태그, 및 제품 태그에 기초하여 질의(Query)로 입력된 새로운 콘텐츠의 기여도를 예측하는 단계;
   를 더 포함하고,
   상기 기여도를 분석 또는 예측할 때 다중 지표 분석(Multiple Metrics Analysis)을 이용하는 것인, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅하는 단계 이후에,
   상기 태깅된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 검색어로 유입된 적어도 하나의 사용자 단말의 UX(User Experience)를 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그별로 트래킹하는 단계;
   를 더 포함하고,
   상기 UX는 히트맵(Heat Map)을 포함하는 것인, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
7. 삭제
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 경우, 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 수동 또는 자동으로 태깅하는 단계는,
   상기 콘텐츠에 기 매핑되어 저장된 메타데이터 또는 상기 콘텐츠에 포함된 적어도 하나의 프레임으로부터 이미지텍스트나 음성텍스트변환으로 음성텍스트를 추출하는 단계;
   상기 추출된 메타데이터, 이미지텍스트, 및 음성텍스트를 대상으로 후보 태그를 추출하는 단계;
   상기 추출된 후보 태그에 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치를 부여하고, 상기 후보 태그의 출현 빈도수 및 상기 후보 태그가 출현한 프레임에 대응하는 시각에 입력되는 적어도 하나의 사용자 단말의 코멘트의 수에 기초하여 상기 후보 태그를 내림차순하는 단계;
   기 설정된 순위 내 후보 태그를 상기 적어도 하나의 콘텐츠 태그로 설정하여 실시간으로 업데이트하는 단계;
   를 수행함으로써 실행되는 것인, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 고효율 태그로 분류된 적어도 하나의 콘텐츠 태그를 관리자 단말로 전송하는 단계 이후에,
   사용자 지표, 태그 지표, 콘텐츠 지표, 및 제품 지표를 트래킹하여 기여도 또는 구매전환율을 파악하는 단계;
   상기 적어도 하나의 사용자 단말로 상기 기여도 또는 구매전환율에 기반한 리타게팅(Retargeting) 및 개인화 마케팅을 제공하는 단계;
   를 더 포함하는 것인, 콘텐츠 및 제품을 연동시키는 태그 분석 서비스 제공 방법.
   
10. 삭제

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