KR102264063B1

KR102264063B1 - 복수의 상품들에 대한 샘플들을 제공하고 광고 비를 청구하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법

Info

Publication number: KR102264063B1
Application number: KR1020200187583A
Authority: KR
Inventors: 김형준
Original assignee: (주)올바디
Priority date: 2020-12-28
Filing date: 2020-12-30
Publication date: 2021-06-11
Also published as: KR20220097129A; KR20220097128A

Abstract

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 공급 서버들로부터 복수의 상품들에 대한 정보들을 수신하는 단계; 물류 서버로부터 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 샘플들이 상기 물류 서버가 구비되는 물류 센터에 입고됨을 나타내는 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 샘플들은 상기 공급 서버들로부터 수신된 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보가 상기 서버에 등록되는 경우, 상기 공급 서버들을 관리하는 공급 사들로부터 상기 물류 센터로 제공되고, 전자 장치의 접속을 식별하는 경우, 상기 전자 장치로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보를 포함하는 인터페이스를 제공하는 단계; 상기 전자 장치로부터 상기 복수의 상품들 중 제 1 상품에 대한 제 1 샘플의 요청을 수신하는 단계; 상기 물류 서버로 상기 전자 장치의 사용자의 주소지로 상기 제 1 샘플을 발송을 요청하는 단계; 상기 제 1 샘플을 발송을 요청하는 것에 기반하여, 상기 인터페이스를 통해서 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 제 1 리뷰 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 제 1 리뷰 정보에 기반하여, 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 구매 요청을 수신하는 단계; 및 상기 공급 서버들 중 상기 제 1 상품과 연관된 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 상기 구매 요청을 알리고, 상기 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 광고 비를 요청하며, 적립 금을 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공된다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.

Description

복수의 상품들에 대한 샘플들을 제공하고 광고 비를 청구하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PROVIDING SAMPLED FOR A PLURLAIT OF PRODUCTS AND CHARGING ADVERTISEMENT FEE AND METHOD FOR OPERATING THEREOF}

본 출원은 복수의 상품들에 대한 샘플들을 제공하고 광고 비를 청구하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

종래에는 광고주들은 상품들의 구매에 대한 설득을 목적으로 하여, 다양한 매체를 이용하여 상품들의 구매를 촉진하기 위한 내용을 광범위하게 분포된 청중들에게 전달하는 소정의 광고 방법들을 이용해 왔다.

그러나 종래의 광고 방법들은 대부분 지면 또는 전자적 매체(예: TV)를 이용하는 것으로, 실제 사용 및/또는 체험이 필요한 상품들에 대해서는 다른 상품들에 비해서 광고 효과가 현저할 수 있다.

따라서, 실제 사용 및/또는 체험이 필요한 특정 상품군들에 대해서는 소비자들이 직접적으로 사용 및/또는 체험할 수 있도록 하여 광고 효과를 극대화하는 새로운 광고 방법이 요구되는 실정이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 일 과제는 특정 상품군들에 대해서 소비자들에게 복수의 상품들에 대한 샘플들을 제공하고, 샘플을 이용한 소비자들에 의해 작성된 리뷰 정보를 배포함으로써 광고 효과를 향상시키기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 다른 과제는 소비자가 작성한 리뷰 정보에 의해 증진된 판매량을 정확하게 측정하여, 소비자에게 소정의 적립금을 부여함으로써 상품 판매가 증진되는 리뷰 정보를 작성하도록 유도하여 광고 효과를 향상시키는 전자 장치 및 동작 방법을 제공하는 것에 있다.

본 출원이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 공급 서버들로부터 복수의 상품들에 대한 정보들을 수신하는 단계; 물류 서버로부터 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 샘플들이 상기 물류 서버가 구비되는 물류 센터에 입고됨을 나타내는 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 샘플들은 상기 공급 서버들로부터 수신된 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보가 상기 서버에 등록되는 경우, 상기 공급 서버들을 관리하는 공급 사들로부터 상기 물류 센터로 제공되고, 전자 장치의 접속을 식별하는 경우, 상기 전자 장치로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보를 포함하는 인터페이스를 제공하는 단계; 상기 전자 장치로부터 상기 복수의 상품들 중 제 1 상품에 대한 제 1 샘플의 요청을 수신하는 단계; 상기 물류 서버로 상기 전자 장치의 사용자의 주소지로 상기 제 1 샘플을 발송을 요청하는 단계; 상기 제 1 샘플을 발송을 요청하는 것에 기반하여, 상기 인터페이스를 통해서 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 제 1 리뷰 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 제 1 리뷰 정보에 기반하여, 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 구매 요청을 수신하는 단계; 및 상기 공급 서버들 중 상기 제 1 상품과 연관된 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 상기 구매 요청을 알리고, 상기 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 광고 비를 요청하며, 적립 금을 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버로서, 데이터 베이스; 통신 회로; 및 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 공급 서버들로부터 복수의 상품들에 대한 정보들을 수신하고, 물류 서버로부터 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 샘플들이 상기 물류 서버가 구비되는 물류 센터에 입고됨을 나타내는 정보들을 수신하고, 상기 복수의 샘플들은 상기 공급 서버들로부터 수신된 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보가 상기 서버에 등록되는 경우, 상기 공급 서버들을 관리하는 공급 사들로부터 상기 물류 센터로 제공되고, 전자 장치의 접속을 식별하는 경우, 상기 전자 장치로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보를 포함하는 인터페이스를 제공하고, 상기 전자 장치로부터 상기 복수의 상품들 중 제 1 상품에 대한 제 1 샘플의 요청을 수신하고, 상기 물류 서버로 상기 전자 장치의 사용자의 주소지로 상기 제 1 샘플을 발송을 요청하고, 상기 제 1 샘플을 발송을 요청하는 것에 기반하여, 상기 인터페이스를 통해서 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 제 1 리뷰 정보를 수신하고, 상기 수신된 제 1 리뷰 정보에 기반하여, 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 구매 요청을 수신하고, 상기 공급 서버들 중 상기 제 1 상품과 연관된 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 상기 구매 요청을 알리고, 상기 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 광고 비를 요청하며, 적립 금을 상기 사용자에게 제공하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.

과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 특정 상품군들에 대해서 소비자들에게 복수의 상품들에 대한 샘플들을 제공하고, 샘플을 이용한 소비자들에 의해 작성된 리뷰 정보를 배포함으로써 광고 효과를 향상시킬 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 소비자가 작성한 리뷰 정보에 의해 증진된 판매량을 정확하게 측정하여, 소비자에게 소정의 적립금을 부여함으로써 상품 판매가 증진되는 리뷰 정보를 작성하도록 유도하여 광고 효과를 향상시킬 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 효과가 상술한 효과로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버들(예: 서버, 공급 서버, 물류 서버)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 사용자에게 샘플을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 사용자에게 다양한 종류의 상품에 대한 정보를 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 광고비를 요청하고 사용자에게 적립금을 부여하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 사용자의 후기를 분석하여 적립금을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 학습을 수행하여 인공 지능 모델을 생성하는 동작 및 인공 지능 모델에 기반하여 후기를 분석하는 동작의 일 예를 를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 인공 지능 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 인공 지능 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 수신된 복수의 상품들에 대한 정보들을 기반으로, 상기 복수의 상품들 각각이 포함되는 상품군들을 식별하는 단계; 상기 식별된 상품군들 적어도 하나의 제 1 상품군이 지정된 상품군에 포함되는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 상품군에 대응하는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 단계;를 포함하고, 상기 지정된 상품군은 화장품군 및 식품군을 포함하며, 상기 서버의 광고 정책에 따라서 결정되는 상품군인, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 것에 기반하여, 상기 공급 서버들 중 일부로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 샘플들을 요청하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 인터페이스는 제 1 상품과 제 2 상품을 포함하고, 상기 제 1 상품과 제 2 상품은 제 1 서브 카테고리에 포함되고, 상기 제 1 서브 카테고리는 제 1 카테고리에 포함되는, 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품을 제외시키는 입력을 수신하는 경우, 상기 제 1 상품이 포함되는 상기 제 1 서브 카테고리 내에 다른 상품들이 존재하는지 식별하는 단계; 상기 다른 상품들이 존재하는 경우 상기 다른 상품들 중 우선 순위가 가장 높은 제 3 상품을 포함하는 제 1 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 1 인터페이스르 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 포함하고, 상기 우선 순위는 상품들 별 판매량에 비례하여 설정되는, 상기 다른 상품들이 존재하지 않는 경우 상기 제 1 상품이 포함된 상기 제 1 서브 카테고리가 포함된 상기 제 1 카테고리에 포함된 다른 제 2 서브 카테고리에 포함된 제 4 상품을 포함하는 제 2 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 2 인터페이스르 상기 전자 장치로 제공하는 단계; 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 리뷰 정보들 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 축적하는 단계; 상기 복수의 리뷰 정보들로부터 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 추출하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 영역들은 상품명 영역, 이미지 영역, 상품 요약 영역, 및 상품 상세 설명 영역을 포함하고, 상기 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 트레이닝 데이터로 하여, 상기 복수의 상품들에 대한 판매량을 예측하기 위한 인공 지능 모델들을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 인공 지능 모델들은 제 2 상품에 대한 제 2 리뷰 정보로부터 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 입력 받은 것에 대한 응답으로, 상기 제 2 상품에 대한 판매량을 출력하도록 설정되고, 상기 전자 장치로부터 수신된 상기 제 1 리뷰 정보로부터 상기 복수의 영역들 별 제 1 정보들을 추출하고, 상기 추출된 제 1 정보들을 상기 인공 지능 모델에 입력하여 상기 제 1 상품에 대한 판매량을 획득하는 단계; 및 상기 제 1 상품에 대한 판매량에 기반하여 상기 광고비와 상기 적립금을 계산하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 영역들을 포함하는 상기 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하는 단계; 및 상기 인터페이스에 포함되는 상기 복수의 영역들을 통해서 상기 제 1 리뷰 정보를 입력받는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 제 1 상품에 대한 판매량에 파라미터를 반영하여, 상기 광고비를 계산하는 단계;를 포함하고, 상기 파라미터는 상기 제 1 리뷰 정보를 다른 외부 전자 장치가 조회한 정도에 비례하고, 상기 제 1 상품의 누적 판매량에 반비례하게 설정되는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 판매량 또는 상기 현재 시점에 대응하는 계절 중 적어도 하나를 기반으로 특정 시구간을 식별하는 단계; 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들 중에서 상기 식별된 특정 시구간에 대응하는 제 2 정보들을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 제 2 정보들을 기반으로 상기 인공 지능 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 외부 서버를 통해서, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 상기 저명도를 계산하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 아래의 수학식 1 내지 수학식 3과 같이 상기 특정 시구간의 개시 시점을 식별하는 단계; 및

상기 복수의 리뷰 정보들 중 가장 높은 판매량에 대응하는 리뷰 정보가 발생한 시점을 기반으로 상기 특정 시구간의 종료 시점을 식별하는 단계;를 더 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 리뷰 정보들 중 상기 특정 시구간에 대한 정보가 없는 것으로 판단되는 경우, 상기 제 1 상품이 포함되는 상기 제 1 서브 카테고리 내의 상기 제 2 상품을 식별하는 단계; 상기 제 2 상품에 대한 복수의 제 1 리뷰 정보들 중 상기 특정 시구간과 상기 제 1 상품과 상기 제 2 상품 사이의 제 1 유사도에 기반하여 아래의 수학식 4와 같이 결정되는 제 1 특정 시구간에 대응하는 제 3 정보들을 추출하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 명세서에 기재된 실시예는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 다양한 실시예들에 따르면, 사상을 명확히 설명하기 위한 것이므로, 본 출원이 본 명세서에 기재된 실시예에 의해 한정되는 것은 아니며, 다양한 실시예들에 따르면, 범위는 다양한 실시예들에 따르면, 사상을 벗어나지 아니하는 수정예 또는 변형예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용되는 용어는 본 출원에서의 기능을 고려하여 가능한 현재 널리 사용되고 있는 일반적인 용어를 선택하였으나 이는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 다만, 이와 달리 특정한 용어를 임의의 의미로 정의하여 사용하는 경우에는 그 용어의 의미에 관하여 별도로 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 한다.

본 명세서에 첨부된 도면은 본 출원을 용이하게 설명하기 위한 것으로 도면에 도시된 형상은 다양한 실시예들에 따르면, 이해를 돕기 위하여 필요에 따라 과장되어 표시된 것일 수 있으므로 본 출원이 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.

본 명세서에서 본 출원에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 다양한 실시예들에 따르면, 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 필요에 따라 생략하기로 한다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

1. 스마트 광고 시스템

이하에서는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템에 대해서 설명한다.

본 명세서에서 스마트 광고 시스템은 특정 상품에 대한 샘플을 소비자들에게 제공하여 이용하도록 함으로써 소비자들의 특정 상품에 대한 구매를 촉진하는 광고를 수행하는 플랫폼(platform)으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 스마트 광고 시스템은 상품 제조사(또는, 공급사)로부터 단순히 지면 광고, 다양한 매체(예: TV 등)를 통한 광고로 상품의 홍보에 제약이 있는(예: 실제 사용함으로써 효용성을 알 수 있는) 다양한 종류의 상품들에 대한 정보 및 다양한 종류의 상품들에 대한 샘플(sample)을 제공받을 수 있다. 상기 다양한 종류의 상품들은 화장품 및 식품을 포함하며, 기재된 바에 국한되지 않고 다양한 종류의 물품, 및/또는 식품을 포함할 수 있다. 상기 샘플은 특정 상품의 일부로서, 예를 들어 화장품의 샘플의 경우 샘플은 해당 화장품의 일정 량을 포함할 수 있다. 상기 스마트 광고 시스템은 다양한 종류의 상품들과 함께 샘플들을 소비자에게 노출시키며, 소비자로부터 요청받은 샘플들을 제공하고 소비자가 샘플들을 이용하도록 함으로써 특정 상품에 대한 구매를 촉진할 수 있다. 또, 상기 스마트 광고 시스템은 위와 같은 상품 구매 촉진에 따른 광고 비를 상품 제조사(또는, 공급사)로부터 지불받고, 소정의 적립금을 소비자들에게 할당하여 선순환적으로 스마트 광고 시스템에서 노출되는 상품들에 대한 구매를 촉진시킬 수 있다.

이하에서는 스마트 광고 시스템에 대해서 더 구체적으로 설명한다.

2. 스마트 광고 시스템의 구성

도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 스마트 광고 시스템은 전자 장치(100), 서버(200), 제조사(또는, 공급사)의 공급 서버(300), 및 물류 센터의 물류 서버(350)를 포함할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 상기 서버(200)와 통신 가능하며 사용자(예: 스마트 광고 시스템에 대한 수요자)가 이용 가능한 다양한 종류의 전자 장치를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 개인용 단말들(예: 스마트 폰 등), 고정된 위치에 구비되는 전자 장치들(예: PC 등), 이동 가능한 개인용 노트북을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자들은 상기 전자 장치(100)를 이용하여 서버(200)에 접속하고, 다양한 종류의 상품들(예: 화장품, 식품들)에 대한 리스트를 수신할 수 있다. 사용자들은 전자 장치(100)를 이용하여 다양한 종류의 상품들 중 특정 상품에 대한 샘플의 제공을 서버(200)로 요청하고, 샘플을 물류 센터로부터 제공(예: 배송) 받을 수 있다. 사용자들은 샘플의 사용 후, 전자 장치(100)를 이용하여 샘플의 사용에 기반한 사용 후기를 작성하여 서버(200)에 업로드하여 다른 사용자들과 후기를 공유하며, 특정 상품에 대한 구매 전환을 요청할 수 있다. 상기 사용자의 제어에 따른 전자 장치(100)의 동작에 대해서는 구체적으로 후술한다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(200)는 다양한 종류의 상품들을 소비자들(또는, 전자 장치(100))에게 광고 및/또는 판매하고, 제조사(또는, 공급사)(또는, 공급 서버(300))로부터 광고 비를 지불 받을 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 일종의 플랫폼(platform)으로서 공급 서버들(301, 302, 303)으로부터 다양한 종류의 상품들(예: 화장품, 식품들)에 대한 정보를 수신하고, 상품들의 샘플을 공급받아 물류 센터에 보관할 수 있다. 서버(200)는 서버(200)로 접속되는 전자 장치들(예: 전자 장치(100))에게 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 제공하고, 요청에 따라서 특정 상품의 샘플이 배송되도록 물류 센터의 물류 서버(350)로 요청할 수 있다. 서버(200)는 사용자의 샘플 이용에 따라 작성된 후기를 퍼블리시(publish)하여 많은 사용자들에게 노출시켜 광고 효과를 극대화하며, 샘플의 이용 및 샘플의 이용에 따른 구매 전환을 유도할 수 있다. 서버(200)는 상술한 바와 같은 동작을 통해 발생된 광고 효과에 상응하는 광고비를 공급 서버들(301, 302, 303)로 요청하여 지불 받으며, 서버(200)를 이용하는 사용자들에게 적립금을 할당하여 구매를 촉진시켜 궁극적으로 광고 효과를 극대화할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 공급 서버(300)는 서버(200)로 다양한 브랜드 별 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 공급 서버(300)는 브랜드 별로 연관된 기업에 의해 운용되며 브랜드 별 상품들에 대한 정보들(예: 상품별 브랜드 정보, 상품 별 설명 정보, 상품 별 이미지 정보, 상품 별 시세 정보)을 축적하는 서버이거나, 브랜드 별 상품들에 대한 정보들과 상품들의 시세를 관리하는 써드 파티(third-party)에 의해 운용되는 서버일 수 있다. 상기 상품들은 상술한 바와 같이 화장품, 및 식품을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 각종 전자 제품, 의류 등 일반적인 쇼핑 사이트에서 판매되는 다양한 종류의 상품들을 포함할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 물류 서버(350)는 물류 센터의 전반적인 관리를 위해 구현된 서버일 수 있다. 상기 물류 서버(350)는 물류 센터에 보관되는 상품들 별 샘플들에 대한 정보를 축적하고, 서버(200)로부터 특정 사용자의 주소지로 보관 중인 특정 상품의 샘플을 발송하도록 요청을 수신할 수 있다. 물류 센터의 근무자들은 상기 물류 서버(350)로 수신된 요청을 확인하고, 사용자의 주소지로 샘플을 배달할 수 있다.

한편, 도 1에 도시된 스마트 광고 시스템에 포함된 장치들에 국한되지 않고, 광고시스템은 더 많은 장치들 또는 더 적은 장치를 포함하도록 구현될 수도 있다.

2.1. 전자 장치(100), 및 서버(200)의 구성들의 일 예

이하에서는 스마트 광고 시스템에 포함된 구성들의 동작을 수행하기 위한 구성들의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 스마트 광고 시스템은 구현 목적에 따라서 시스템 타입(system type) 또는 온 디바이스 타입(on-device type)으로 구현될 수 있으므로, 이에 대해서는 "2.2 목차"에서 후술한다.

2.1.2 전자 장치(200)의 구성의 일 예

먼저, 전자 장치(100)의 구현 예에 대해서 설명한다.

도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치(100)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 2에 도시된 바에 국한되지 않고, 전자 장치(100)는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따르면 전자 장치(100)는 제 1 통신 회로(120), 제 1 제어 회로(110), 입력 장치(130), 및 디스 플레이(140)를 포함할 수 있다.

상기 제 1 통신 회로(110)는 외부 기기와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 1 통신 회로(110)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 서버(200))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 서버(200)로부터 다양한 종류의 상품들(예: 화장품, 식품)에 대한 정보를 제공하는 인터페이스(예: 웹 인터페이스)를 수신할 수 있다. 상기 무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 제 1 제어 회로(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 1 제어 회로(120)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 전자 장치(100)의 구성 요소들(예: 제 1 통신 회로(110))의 동작을 제어할 수 있다. 제 1 제어 회로(120)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 따라 컴퓨터나 이와 유사한 장치로 구현될 수 있다. 하드웨어적으로 상기 제 1 제어 회로(120)는 전기적인 신호를 처리하여 제어 기능을 수행하는 전자 회로 형태(예: CPU 등)로 제공될 수 있으며, 소프트웨어적으로는 하드웨어적인 상기 제 1 제어 회로(120)를 구동시키는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 한편, 이하의 설명에서 특별한 언급이 없는 경우에는 전자 장치(100)의 동작은 상기 제 1 제어 회로(120)의 제어에 의해 수행되는 것으로 해석될 수 있다.

상기 입력 장치(130)는 사용자로부터 정보(예: 인터페이스에 표시된 정보 입력 창에서 진단 정보)를 입력 받을 수 있다. 상기 입력 장치(130)는 사용자 입력을 받거나 또는 사용자에게 정보를 출력하는 각종 인터페이스나 연결 포트 등일 수 있다. 상기 입력 장치(130)는 입력 모듈과 출력 모듈로 구분될 수 있는데, 입력 모듈은 사용자로부터 사용자 입력을 수신한다. 사용자 입력은 키 입력, 터치 입력, 음성 입력을 비롯한 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 이러한 사용자 입력을 받을 수 있는 입력 모듈의 예로는 전통적인 형태의 키패드나 키보드, 마우스는 물론, 사용자의 터치를 감지하는 터치 센서, 음성 신호를 입력받는 마이크, 영상 인식을 통해 제스처 등을 인식하는 카메라, 사용자 접근을 감지하는 조도 센서나 적외선 센서 등으로 구성되는 근접 센서, 가속도 센서나 자이로 센서 등을 통해 사용자 동작을 인식하는 모션 센서 및 그 외의 다양한 형태의 사용자 입력을 감지하거나 입력받는 다양한 형태의 입력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 여기서, 터치 센서는 디스플레이 패널에 부착되는 터치 패널이나 터치 필름을 통해 터치를 감지하는 압전식 또는 정전식 터치 센서, 광학적인 방식에 의해 터치를 감지하는 광학식 터치 센서 등으로 구현될 수 있다. 이 경우, 상기 입력 장치(130)는 후술할 디스플레이(140) 내에 구현되어 사용자의 터치 입력을 수신할 수 있다. 다시 말해, 디스플레이(140)는, 상기 입력 장치(130)로서 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 이외에도 상기 입력 장치(130)는 자체적으로 사용자 입력을 감지하는 장치 대신 사용자 입력을 입력받는 외부의 입력 장치를 연결시키는 입력 인터페이스(USB 포트, PS/2 포트 등)의 형태로 구현될 수도 있다.

상기 디스플레이(140)는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 디스플레이(140)는, 사용자에게 정보를 입력 받기 위한 창(예: 설문 창)을 포함하는 인터페이스, 추천 교육 컨텐트를 시각적으로 구성한 인터페이스 등을 표시할 수 있다.

2.1.2 서버들의 구성의 일 예

이하에서는 먼저, 서버들(예: 서버(200), 공급 서버(300), 물류 서버(350))의 구성의 일 예에 대해서 설명한다.

도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버들(예: 서버(200), 공급 서버(300), 물류 서버(350))의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 3에 도시된 바에 국한되지 않고, 서버들(예: 서버(200), 공급 서버(300), 물류 서버(350))는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.

이하에서는 먼저 서버(200)에 대해서 설명한다.

도 3을 참조하면, 일 실시예에 따르면 서버(200)는 제 1 통신 회로(210), 정보 획득 모듈(221), 인터페이스 제공 모듈(222), 및 과금 모듈(223)을 포함하는 제 1 제어 회로(220), 및 데이터 베이스(230)를 포함할 수 있다.

상기 제 2 통신 회로(210)는 외부 기기와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 2 통신 회로(210)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 전자 장치(100))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 제공하기 위한 인터페이스를 전송할 수 있다. 상기 상기 제 2 통신 회로(210)는 상술한 전자 장치(100)의 제 1 통신 회로(110)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

상기 제 2 제어 회로(220)는 서버(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 2 제어 회로(220)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 서버(200)의 구성 요소들(예: 제 2 통신 회로(210))의 동작을 제어할 수 있다. 상기 제 2 제어 회로(220)는 상술한 전자 장치(100)의 제 1 제어 회로(120)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다. 한편, 이하에서 설명되는 서버(200)의 제 2 제어 회로(220)에 포함되는 모듈들(예: 정보 획득 모듈(221), 인터페이스 제공 모듈(222), 및 과금 모듈(223) 등)은 상기 제 2 제어 회로(220)가 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다. 다시 말해, 상기 모듈들은 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어하기 위한 프로그램, 컴퓨터 판독 가능한 코드, 프로세스 내지는 인스트럭션(instructions)들로 구현되며, 상기 모듈들이 상기 제 2 제어 회로(220)에 의해 실행되는 경우, 상기 제어 회로(220)가 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.

상기 제 2 제어 회로(220)는 정보 획득 모듈(221)을 포함하며, 정보 획득 모듈(221)은 외부 장치(예: 전자 장치(100), 공급 서버들(300))로부터 정보를 수신하여 수집할 수 있다. 예를 들어, 정보 획득 모듈(221)은 상기상기 복수의 공급 서버들(300)로부터 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 수신하고 데이터 베이스(230)에 축적할 수 있다. 또 예를 들어, 상기 정보 획득 모듈(221)은 전자 장치(100)로부터 사용자에 의해 작성된 특정 상품에 대한 사용 후기에 대한 정보를 수집할 수 있다.

상기 제 2 제어 회로(120)는 인터페이스 제공 모듈(222)을 포함하며, 인터페이스 제공 모듈(222)은 접속되는 전자 장치들(예: 200)로 서버(200)와 정보를 교환하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 인터페이스 제공 모듈(121)에 의해 제공된 인터페이스는 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 제공하고, 상품의 샘플에 대한 요청을 수신하도록 구현될 수 있다. 사용자는 상기 전자 장치(100)를 통해 표시되는 인터페이스 상에서 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 확인하고, 다양한 종류의 상품들 중 특정 상품에 대한 샘플을 상기 인터페이스를 통해서 요청할 수 있다. 또 예를 들어, 상기 인터페이스 제공 모듈(221)에 의해 제공된 인터페이스는 사용자에 의해 작성된 상품들에 대한 후기들을 표시하기 위한 영역을 포함할 수 있다. 상기 인터페이스에 표시되는 후기들에 대한 정보는 상기 서버(200)에 접속되는 다른 전자 장치들에게 제공되는 인터페이스를 통해서, 다른 전자 장치들의 사용자에게 공유될 수 있다. 한편, 인터페이스 제공 모듈(222)은 서버(200)에 접속된 사용자의 인증을 요청(예: 계정 정보 요청)하고, 데이터베이스에 젖아된 사용자의 계정 정보와 입력된 계정 정보의 일치 여부를 확인하여 사용자가 인증되는 경우에 상술한 인터페이스를 제공하도록 설정될 수도 있다.

상기 제 1 제어 회로(101)는 과금 모듈(223)을 포함하며, 과금 모듈(223)은 상기 서버(200)에서 사용자로 샘플을 제공하고, 샘플 사용에 따른 특정 상품에 대한 후기를 배포하는 광고 활동에 대한 광고비를 산정하고 공급 서버들(300)로 요청할 수 있다. 또 예를 들어, 과금 모듈(223)은 소비자들에 대한 적립금을 산정하여 부여할 수 있다.

상기 데이터베이스(230)는 각종 정보(예: 상품들에 대한 정보, 사용자의 계정에 대한 정보 등)를 저장할 수 있다. 데이터베이스는 데이터를 임시적으로 또는 반영구적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)의 데이터베이스(320)에는 서버(200)를 구동하기 위한 운용 프로그램(OS: Operating System), 웹 사이트를 호스팅하기 위한 데이터나 프로그램 내지는 어플리케이션(예를 들어, 웹 어플리케이션)에 관한 데이터 등이 저장될 수 있다. 상기 데이터베이스(125)의 예로는 하드 디스크(HDD: Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 플래쉬 메모리(flash memory), 롬(ROM: Read-Only Memory), 램(RAM: Random Access Memory) 등이 있을 수 있다. 이러한 데이터베이스는 내장 타입 또는 탈부착 가능한 타입으로 제공될 수 있다.

이하에서는 공급 서버들(300)(예: 제 1 공급 서버, ?? , 제 N 공급 서버)에 대해서 설명한다.

도 3을 참조하면, 일 실시예에 따르면 공급 서버들(300)은 제 3 통신 회로(310), 제 3 제어 회로(320), 및 제 3 데이터 베이스(330)를 포함할 수 있다. 상기 제 3 통신 회로(310)는 상술한 제 1 내지 제 2 통신 회로(110, 210)와 같이 구현되고, 제 3 제어 회로(320)는 상술한 제 1 내지 제 2 제어 회로(120, 220)와 같이 구현되고, 제 3 데이터 베이스(330)는 상술한 데이터 베이스(230)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

일 실시예에 따르면 물류 센터의 물류 서버(350)는 서버(200)와 공급 서버(300)에서 기술되는 구성들을 포함하도록 구현될 수 있다.

2.3. 스마트 광고 시스템의 구현 예

스마트 광고 시스템은 상술한 바와 같이 시스템 타입 또는 온 디바이스 타입으로 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면 상술한 바와 같이 스마트 광고 시스템이 전자 장치(100) 및 서버(200)로 구성되는 경우, 스마트 광고 시스템은 시스템 타입으로 정의될 수 있다.

또 일 실시예에 따르면, 상술한 구성들이 하나의 물리적 장치에 구현되는 경우, 스마트 광고 시스템은 온 디바이스(On-device) 타입으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 서버(200)의 구성들이 전자 장치(100)에 구현 가능하며, 이 경우 스마트 광고 시스템은 온 디바이스(On-device)타입으로 정의될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)가 정보 획득 모듈(221), 인터페이스 제공 모듈(222), 및 과금 모듈(223)을 포함하며, 자체적으로 다양한 종류의 상품에 대한 정보를 획득하여 제공하고 샘플의 배송을 물류 센터로 요청할 수 있다.

또 기재된 바에 국한되지 않고, 스마트 광고 시스템은 바와 같이 시스템 타입과 온 디바이스 타입이 조합되는 하이브리드 타입으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(200)의 적어도 하나의 구성(예: 인터페이스 제공 모듈(222))이 전자 장치(100)에 구현되되 다른 구성(예: 데이터 베이스(230))은 서버(200)에 구현되는 형태는, 하이브리드 타입으로 정의될 수 있다.

3. 스마트 광고 시스템의 동작

이하에서는 스마트 광고 시스템을 구성하는 장치들(예: 전자 장치(100), 서버(200), 공급 서버(300), 및 물류 서버(350))의 동작의 다양한 예들에 대해서 설명한다.

3.1. 제 1 실시예 <샘플 제공 동작 및 광고비 요청 동작>

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 다양한 종류의 상품들을 소비자들(또는, 전자 장치(100))에게 광고 및/또는 판매하고, 제조사(또는, 공급사)(또는, 공급 서버(300))로부터 광고 비를 지불 받을 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 일종의 플랫폼(platform)으로서 공급 서버들(300)으로부터 다양한 종류의 상품들(예: 화장품, 식품들)에 대한 정보를 수신하고, 상품들의 샘플을 공급받아 물류 센터에 보관할 수 있다. 서버(200)는 서버(200)로 접속되는 전자 장치들(예: 전자 장치(100))에게 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 제공하고, 요청에 따라서 특정 상품의 샘플이 배송되도록 물류 센터의 물류 서버(350)로 요청할 수 있다. 서버(200)는 상술한 바와 같은 동작을 통해 발생된 광고 효과에 상응하는 광고비를 공급 서버들(300)로 요청하여 지불 받으며, 서버(200)를 이용하는 사용자들에게 적립금을 할당하여 구매를 촉진시켜 궁극적으로 광고 효과를 극대화할 수 있다.

도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 광고 시스템의 동작은 도 4에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 4에 도시되는 스마트 광고 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 5 내지 7을 참조하여 도 5에 대해서 설명한다.

도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 사용자에게 샘플을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 사용자에게 다양한 종류의 상품에 대한 정보를 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 광고비를 요청하고 사용자에게 적립금을 부여하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 401 동작에서 공급 서버들(300)로부터 상품 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 5의 501에 도시된 바와 같이 일 공급 서버(301)로부터 특정 상품(예: 화장품)에 대한 정보(511)를 수신하여 데이터베이스(230)에 저장하고, 이를 인터페이스에 등록할 수 있다. 상기 인터페이스는 상술한 바와 같이 서버(200)의 인터페이스 제공 모듈(222)에 의해 제공되며, 서버(200)로 접속한 전자 장치(예: 100)으로 제공될 수 있다. 또 예를 들어, 서버(200)는 다른 공급 서버(302)로부터는 다른 상품(예: 식품)에 대한 정보를 수신하여 데이터베이스(230)에 저장하고, 이를 인터페이스에 등록할 수 있다. 이에 따라, 서버(200)는 인터페이스에 다양한 종류의 상품들(예: 화장품, 식품)에 대한 정보를 등록하여, 추후 서버(200)에 접속하는 전자 장치들로 제공할 수 있게 된다. 상기 상품들은 상술한 바와 같이 화장품, 및 식품을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 각종 전자 제품, 의류 등 일반적인 쇼핑 사이트에서 판매되는 다양한 종류의 상품들을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 402 동작에서 물류 서버(350)로부터 샘플 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 공급 서버(301, 302)는 도 5의 501에 도시된 바와 같이 서버(200)로 상품에 대한 정보(511)를 제공하고, 또한 물류 센터(400)로는 상품들 별 샘플(512, 514)을 제공하여 물류 센터(400)에 입고(또는, 보관)되도록 할 수 있다. 한편, 서버(200)는 공급 서버(301, 302)로부터 수신된 상품들에 대한 정보(511)를 기반으로 사용자들로 샘플의 제공 여부를 판단하고, 샘플의 제공이 필요한 것으로 판단된 경우 공급 서버들(301, 302)로 샘플을 요청하여 상기 공급 서버들(301, 302)이 물류 센터(400)로 샘플(512, 514)을 제공하도록 제어할 수도 있다. 예를 들어, 서버(200)는 상기 상품에 대한 정보(511)를 분석하여 상품이 속하는 상품군을 식별하고, 식별된 상품군이 광고를 위해 사용자에 의한 직접 사용이 필요한 형태의 지정된 상품군(예: 화장품, 샘플)에 포함되는 경우 샘플의 제공이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 상기 지정된 상품군은 서버(200)의 광고 정책에 따라서 기설정된 것일 수 있다. 물류 서버(350)는 물류 센터(400)에 샘플(512, 514)이 보관되는 경우, 보관되는 샘플에 대한 정보(513)를 서버(200)로 보고할 수 있다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 403 동작에서 수신된 상품 정보 및 상품 정보에 대응하는 샘플 정보를 저장할 수 있다. 상술한 바와 같이, 서버(200)는 공급 서버들(301, 302)로부터 수신된 상품에 대한 정보와 함께 물류 서버(350)로부터 보고된 정보에 기반하여 수신된 상품에 대한 샘플이 보관 중임을 나타내는 샘플 정보를 데이터 베이스(230)에 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 도 6의 601에 도시된 바와 같이 상기 다양한 종류의 상품들에 대한 정보를 분류하여 저장할 수 있다. 예를 들어 서버(200)는 상기 다양한 종류의 상품들을 카테고리 별로 분류하여 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 카테고리(예: 제 1 카테고리)는 상품군에 대응하며, 도 6의 601에 도시된 바와 같이 하위 레벨의 서브 카테고리들(예: 제 1 서브 카테고리, 제 2 서브 카테고리)을 포함할 수도 있다. 일 예로, 상기 제 1 카테고리는 화장품 군이고, 제 1 서브 카테고리는 기초 화장품 군이고, A 상품 내지 C 상품은 기초 화장품 군에 포함되는 상품들일 수 있다. 서버(100)는 공급 서버들(300)로부터 상품에 대한 정보를 수신하는 경우, 해당 상품이 포함되는 상품군을 식별하고 상술한 카테고리 별로 등록할 수 있다. 또 예를 들어, 서버(200)는 상기 다양한 종류의 상품들을 우선 순위 별로 분류하여 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 우선 순위는 판매량(또는, 샘플 요청량)에 비례하여 설정될 수 있다. 일예로 도 6의 601을 참조하면, 우선 순위가 높은 A 상품은 B 상품 보다 판매 량이 높은 상품일 수 있다. 서버(200)는 상기 서버(200)에서 상품이 판매된 이력 정보를 축적하고, 축적된 이력 정보를 기반으로 상품들 별 판매량을 식별하여 서버(200)에 저장되는 상품들 별로 우선 순위를 설정할 수 있다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 404 동작에서 전자 장치(100)의 접속을 식별하고, 전자 장치(100)로 상품 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 5의 502에 도시된 바와 같이, 특정 사용자(예: 사용자 A)의 전자 장치(100)의 접속이 식별되는 경우 다양한 종류의 상품들(예: A 상품, B 상품)에 대한 정보를 포함하는 인터페이스(521)를 제공할 수 있다. 상기 인터페이스의 제공은 상술한 바와 같이 인터페이스 제공 모듈(222)에 의해 수행될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다. 상기 전자 장치(100)는 서버(200)로부터 수신된 인터페이스(521)를 표시하도록 디스플레이(140)를 제어할 수 있다. 이때, 상술한 바와 같이 인터페이스(521)에 표시되는 상품들은 광고를 위해 사용자에 의한 직접 사용이 필요한 형태의 지정된 상품군(예: 화장품, 샘플)에 포함되는 상품들일 수 있다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 도 6에 도시된 바와 같이 전자 장치(100)의 사용자의 입력에 따라서, 현재 인터페이스에 표시 중인 상품들 대신에 다른 상품들에 대한 정보를 갱신하여 표시할 수 있다. 상기 상품 정보의 갱신은 상품이 분류된 카테고리와 우선 순위에 기반하여 수행될 수 있다. 예를 들어 도 6의 602에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 인터페이스 상에서 사용자가 현재 표시 중인 상품들(예: A 상품과 B 상품) 중 일 상품(예: A 상품)을 삭제하는 입력(621)을 수신하는 경우 이를 서버(200)로 알릴 수 있다. 서버(200)는 도 6의 603에 도시된 바와 같이 상기 입력에 대한 응답으로 갱신된 인터페이스(631)를 전자 장치(100)로 제공하고, 상기 인터페이스(631)는 삭제된 상품(예: A 상품) 대신에 삭제된 상품(예: A 상품)이 포함된 서브 카테고리(예: 제 1 서브 카테고리)에 포함된 상품들 중 가장 우선 순위가 높은 다른 상품(예: C 상품)을 표시하도록 구현될 수 있다. 또 예를 들어, 서버(200)는 도 6의 603에 도시된 바와 같이 갱신된 상품(예: C 상품)을 삭제하기 위한 입력(632)을 수신할 수 있다. 서버(200)는 삭제된 상품(예: C 상품)에 포함된 서브 카테고리(예: 제 1 서브 카테고리) 내에 다른 상품들이 없는 경우, 해당 서브 카테고리(예: 제 1 서브 카테고리)가 포함되는 카테고리(예: 제 1 카테고리)에 포함된 다른 서브 카테고리(예: 제 2 서브 카테고리) 내의 상품들로 상기 삭제된 상품을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 6의 604에 도시된 바와 같이 상기 입력에 대한 응답으로 갱신된 인터페이스(641)를 전자 장치(100)로 제공하고, 상기 인터페이스(641)는 삭제된 상품(예: C 상품) 대신에 다른 서브 카테고리(예: 제 2 서브 카테고리)에 포함된 상품들 중 가장 우선 순위가 높은 다른 상품(예: D 상품)을 표시하도록 구현될 수 있다. 이에 따라, 면적이 좁은 전자 장치(100)에서 효과적으로 상품들에 대한 정보를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 405 동작에서 전자 장치(100)로부터 특정 샘플에 대한 요청을 수신하고, 406 동작에서 물류 서버(350)로 요청된 샘플에 대한 발송을 요청할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 5의 502에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)로부터 특정 상품(예: A 상품)이 선택되었음을 나타내는 정보(522)를 수신하고, 상기 특정 상품이 선택됨을 식별함에 기반하여 특정 상품에 대한 샘플의 제공이 요청되었음을 식별할 수 있다. 서버(200)는 도 5의 503에 도시된 바와 같이, 물류 센터(400)의 물류 서버(350)로 상기 선택된 상품(예: A 상품)에 대응하는 샘플을 특정 사용자의 주소지로 배송되도록 요청(531)할 수 있다. 이에 따라, 물류 센터에서 근무하는 직원은 상기 요청에 따라서 샘플을 사용자(예: 사용자 A)의 주소지(532)로 배송할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 사용자에 대한 정보를 기반으로 사용자에게 제공되는 샘플의 양을 조절할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 특정 상품에 대해서 기설정된 양 만큼의 샘플을 제공하는 것으로 정책을 설정할 수 있다. 이후, 서버(200)는 샘플을 요청하는 사용자에 대한 이력 정보를 식별하고, 상기 사용자가 이전에 작성한 리뷰 정보의 수에 기반하여 상기 기설정된 양 보다 더 적은 샘플의 양이 상기 사용자에게 제공되도록 상기 물류 서버(350)로 요청할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자가 작성한 리뷰 정보의 수가 기설정된 수 이하인 경우, 상기 서버(200)는 상기 기설정된 양 보다 더 적은 샘플의 양이 상기 사용자에게 제공되도록 상기 물류 서버(350)로 요청할 수 있다. 또 예를 들어, 상기 사용자가 샘플의 이용 후 리뷰 정보를 작성하지 않은 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우, 상기 서버(200)는 상기 사용자의 샘플 요청을 거부하고, 이전에 작성되지 않은 리뷰 정보를 작성하도록 전자 장치(100)로 알림을 고지할 수 있다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 407 동작에서 상기 샘플에 대한 발송을 요청한 것에 기반하여 전자 장치(100)로부터 상품 구매 요청을 수신하고, 408 동작에서 공급 서버들(300)로 상품 구매를 알릴 수 있다. 예를 들어 도 7의 701에 도시된 바와 같이, 사용자는 샘플의 사용 이후, 전자 장치(100)를 이용하여 서버(200)에 접속하여 샘플에 대응하는 상품(예: 상품 A)에 대한 후기를 작성하고 상품을 구매할지 여부를 결정할 수 있다. 서버(200)는 상기 작성된 후기를 서버(200)에 등록하여, 서버(200)에 접속되는 다른 전자 장치들의 사용자에게 배포할 수 있다. 서버(200)는 상기 사용자(예: 사용자 A)가 상품(예: 상품 A)의 구매 요청을 수신하는 경우, 이를 상품을 공급한 공급 서버(300)로 알리고(712) 해당 상품이 사용자에게 배달되도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 409 동작에서 광고비를 지급받고, 410 동작에서 사용자에 대한 적립금을 부여할 수 있다. 예를 들어 도 7의 702에 도시된 바와 같이, 서버(200)는 상기 사용자의 상품의 구매에 기반하여 공급 서버(300)로 상품에 대한 광고 비를 정산하여 요청하고, 공급 서버(300)로부터 광고 비를 수신할 수 있다. 또, 서버(200)는 상기 사용자에 대해서 소정의 적립금(711)을 부여할 수 있다. 상기 적립금(711)은 사용자가 서버(200)를 통해 상품을 구매하는 경우 현금과 같이 이용될 수 있다. 한편, 상기 적립금(711)은 사용자가 작성한 후기 및 사용자가 작성한 후기에 따른 판매 촉진 정도에 기반하여 산정될 수 있는데, 이에 대해서는 "제 2 실시예"에서 후술한다.

3.2 제 2 실시예 <사용자가 작성한 리뷰에 기반하여 적립금을 부여하는 동작>

전술한 스마트 광고 시스템의 동작들은 제 2 실시예에 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 사용자에게 샘플을 제공하고, 사용자가 샘플을 사용한 이후 작성한 후기를 서버(200)에 등록하여 다른 사용자들에게 배포함으로써 광고 효과를 극대화할 수 있다. 이때, 사용자가 작성한 후기의 내용에 따라서, 서버(200)가 상품의 구매 시 현금과 같이 이용될 수 있는 적립금을 사용자에게 부여함으로써 더 광고 효과가 극대화되는 후기가 작성되도록 유도할 수 있다. 이때, 서버(200)는 작성된 후기로부터 추출된 정보들 및 제품 판매량에 대한 정보를 기반으로 학습하여 인공 지능 모델을 생성하고, 인공 지능 모델에 기반하여, 사용자에 의해 작성된 후기에 의해 증진될 상품의 판매 량에 대한 정보를 분석할 수 있다. 서버(200)는 상기 판매 량에 대한 정보에 대응하는 적립금을 사용자에게 제공할 수 있다.

도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 광고 시스템의 동작은 도 8에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 8에 도시되는 스마트 광고 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 9 내지 도 10을 참조하여 도 10에 대해서 설명한다.

도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200)의 사용자의 후기를 분석하여 적립금을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200)의 학습을 수행하여 인공 지능 모델을 생성하는 동작 및 인공 지능 모델에 기반하여 후기를 분석하는 동작의 일 예를 를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 801 동작에서 전자 장치(100)로부터 상품 리뷰 정보를 수신하고, 802 동작에서 다른 외부 전자 장치들(370)의 접속을 식별하고 상품 리뷰 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 9의 901에 도시된 바와 같이 사용자가 샘플을 사용한 이후, 전자 장치(100)로부터 사용자에 의해 작성된 상품에 대한 리뷰 정보(911)를 수신할 수 있다. 서버(200)는 수신된 리뷰 정보(911)를 업로드하여, 도 9의 902에 도시된 바와 같이 다른 외부 전자 장치들(470)이 서버(200)에 접속되는 경우 상기 리뷰 정보(911)를 포함하는 인터페이스를 다른 외부 전자 장치들(470)로 제공하여 다른 사용자들에게 배포할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 803 동작에서 수신된 상품 리뷰 정보로부터 상품과 연관된 복수의 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)가 수신한 리뷰 정보는 도 9의 902에 도시된 바와 같이, 다양한 종류의 영역들 별로 정보들을 포함할 수 있다. 사용자는 서버(200)로부터 제공된 인터페이스 상에 상품 사용 후기를 작성하는 경우, 인터페이스 상에 제공되는 다양한 종류의 데이터 영역들 별로 데이터를 기입하여 후기를 작성할 수 있다. 이에 따라, 작성된 리뷰 정보에는 다양한 종류의 영역들 별로 기입된 정보들을 포함할 수 있다. 일 예로, 상기 다양한 종류의 영역들은 상품명 영역(921), 이미지 영역(922), 상품 요약 영역(923) 및 상품 상세 설명 영역(924)을 포함할 수 있다. 서버(200)는 도 10에 도시된 바와 같이 상기 리뷰 정보에 포함된 다양한 종류의 영역들로부터 정보들을 추출(1010)하고, 추출된 정보들을 기반으로 사용자가 작성한 후기에 대한 적립금을 계산할 수 있다. 서버(200)의 적립금을 계산하는 동작에 대해서는 후술한다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 804 동작에서 추출된 복수의 정보 및 인공 지능 모델(932)에 기반하여, 특정 상품에 대한 판매량에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이하에서는 먼저, 서버(200)의 인공 지능 모델(932)을 생성하는 동작에 대해서 설명한다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 축적된 상품들 별 판매량에 대한 정보 및 각각의 상품들에 대해 작성된 리뷰 정보로부터 추출된 복수의 정보들(예: 각 영역들(921 내지 924)로부터 추출된 정보들)을 학습을 위한 트레이닝 데이터 셋(training data set)으로 획득할 수 있다. 서버(200)는 리뷰 정보로부터 추출된 복수의 정보들(예: 각 영역들(921 내지 924)로부터 추출된 정보들)을 입력 데이터들로 하고, 상기 복수의 정보들 각각에 대응하는 상품의 판매량에 대한 정보를 아웃풋 데이터들로 하여, 복수의 정보들과 판매량에 대한 정보의 연관도에 따라서 가중치를 부여하는 방식으로 학습을 수행함으로써, 인공 지능 모델(932)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 서버(200)는 인풋 데이터인 추출된 상품 상세 설명 영역에 기입된 정보가 특정량(예: 글자 수가 특정 갯수)이고 아웃풋 데이터인 상품 상세 설명 영역에 기입된 정보에 대응하는 상품의 판매량이 특정 수인 경우, 기입된 정보의 특정 량에 대한 응답으로 특정 상품의 판매량이 특정 수에 대한 가중치를 높게 설정할 수 있다. 이와 유사하게, 서버(200)는 다른 영역의 정보들에 대해서도, 특정 상품의 판매량 별로 가중치를 설정하는 동작을 계속해서 수행할 수 있다. 결과적으로, 생성된 인공 지능 모델(932)은 복수의 정보들에 대응하는 상품의 판매량에 대한 가중치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이에 따라, 인공 지능 모델(932)은 복수의 정보들이 입력되는 경우, 이에 대한 응답으로 상품의 판매량에 대한 가중치를 계산하여 계산된 가중치를 기반으로 특정 상품에 대한 판매량을 출력(예: 판매량 별 가중치가 계산되고, 각각의 가중치와 각각의 가중치에 대응하는 판매 수량들의 곱의 총합을 판매량으로 계산)하도록 설정될 수 있다. 다시 말해, 인공 지능 모델(932)은 작성된 리뷰 정보와 판매량 사이의 연관도를 예측하도록 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 도 10에 도시된 바와 같이 추출된 정보들(1020)을 인공 지능 모델(932)에 입력하여, 결과적으로 현재 사용자가 작성한 리뷰 정보에 의해 증진될 것으로 예상되는 상품에 대한 판매량에 대한 정보를 획득(1030)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 805 동작에서 획득된 판매량에 대한 정보를 기반으로, 상품 리뷰 정보에 대한 광고 비 및/또는 적립금을 계산할 수 있다. 서버(200)는 획득된 판매량에 대한 정보에 소정의 파라미터를 반영하여, 적립금으로 환산하고, 환산된 적립금을 사용자에게 부여할 수 있다. 또, 마찬가지로 서버(200)는 획득된 판매량에 대한 정보에 기반하여 광고 비를 계산하고, 계산된 광고 비를 공급 서버(350)로 요청할 수도 있다. 여기서, 파라미터는 서버(200)에서 기설정되는 것으로, 사용자가 작성한 리뷰 정보에 대응하는 상품에 대한 누적 판매량 및/또는 상기 사용자가 작성한 리뷰 정보에 다른 외부 사용자들이 접속(또는, 조회)한 정도에 따라서 설정될 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 상기 상품의 누적 판매량이 적은 경우 리뷰 정보 작성에 의한 광고 효과가 큰 것으로 판단하여, 상기 파라미터를 크게 설정하여 사용자에게 더 큰 적립금이 부여되도록 할 수 있다. 또 예를 들어, 서버(200)는 리뷰 정보에 대한 조회수가 높은 경우 리뷰 정보 작성에 의한 광고 효과가 큰 것으로 판단하여, 상기 파라미터를 크게 설정하여 사용자에게 더 큰 적립금이 부여되도록 할 수 있다.

3.3. 제 3 실시예 <특정 시구간에 대한 학습을 수행하여, 정확한 인공 지능 모델을 생성하는 동작>

전술한 스마트 광고 시스템의 동작들은 제 3 실시예에 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 사용자들에 의해 작성된 특정 상품에 대한 리뷰 정보가 특정 상품의 판매량에 유의미한 영향을 줄 것으로 예상되는 특정 시구간을 식별하고, 특정 시구간의 리뷰 정보를 기반으로 학습을 수행하여, 더 정확한 인공 지능 모델을 생성할 수 있다. 이에 따라, 생성된 인공 지능 모델은 입력되는 리뷰 정보에 대한 응답으로, 보다 더 정확하게 작성된 리뷰 정보에 의해 증진될 것으로 예상되는 판매량에 대한 정보를 출력할 수 있다. 서버(200)는 더 정확한 판매량에 대한 정보를 기반으로, 사용자에게 더 정확한 적립금을 제공하고 공급 서버(300)로 광고비를 청구할 수 있다.

도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 광고 시스템의 동작은 도 11에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 13에 도시되는 스마트 광고 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 12 내지 도 13을 참조하여 도 11에 대해서 설명한다.

도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 인공 지능 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 13은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 광고 시스템의 인공 지능 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 1101 동작에서 상품에 대한 광고 비를 산정하기 위한 인공 지능 모델의 생성을 위한, 상품 별 복수의 정보들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 인공 지능 모델(932)의 생성을 위한 입력 데이터로서 상술한 바와 같이 특정 상품에 대해서 작성된 리뷰 정보를 식별하고, 식별된 리뷰 정보로부터 복수의 영역들 별(예: 921 내지 924)로 기입된 정보를 식별할 수 있다. 일 예로, 서버(100)는 도 8에 도시된 바와 같이, 특정 상품(1211)에 대해서 특정 상품이 런칭(또는, 판매가 개시)된 시점부터 현재 시점까지 존재하는 리뷰 정보들(1212, 1213, 1214, 1215, 1216)을 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 702 동작에서 특정 상품의 복수의 정보들 중 학습을 수행할 특정 시구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 현재 시점이 속하는 계절에 대한 정보, 특정 상품(1211)이 속하는 브랜드의 저명도 등 다양한 요소들을 기반으로, 특정 상품(1211)이 런칭된 시점부터 현재 시점까지의 시구간 중 특정 상품(1211)에 대한 리뷰 정보가 특정 상품의 판매량에 유의미한 영향을 주는 것으로 판단되는 특정 시구간(예: p1)을 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 아래의 수학식 1 내지 수학식 3과 같이 상기 특정 시구간(p1)의 시작 시점과 종료 시점을 식별하여, 특정 시구간(p1)을 식별할 수 있다. 아래의 수학식 1 내지 수학식 3을 참조하면, 결과적으로 특정 시구간(p1)은 상품의 저명도가 상대적으로 높아, 리뷰 정보들에 의해 특정 상품에 대한 판매가 촉진될 수 있는 시구간일 수 있다.

상기 수학식 1 내지 수학식 3에서 시점들(리뷰 정보가 발생된 시점, 제품 런칭 시점)은 일 단위로 기재하였으나, 상술한 바와 같이 리뷰 정보는 년, 월, 시, 초 단위로 분류 가능하므로 상기 시점들은 년/월/시/초 단위로 계산될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 상기 수학식 1 내지 수학식 3을 참조하면, 서버(100)는 수집된 복수의 리뷰 정보들(1212, 1213, 1214, 1215, 1216)(예: 리뷰 정보n, 여기서 n은 발생된 각각의 리뷰 정보들을 구분하는 number)의 발생 시점에 상기 리뷰 정보들의 발생 시점 별로 계산되는 저명도를 반영한 결과에 따라 계산되는 시간(예: 일 수)를 상품 런칭 시점에 더함으로써 특정 시구간(p1)의 개시 시점을 계산할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 상기 특정 상품의 광고 노출 정도, SNS 노출 정도와 같은 매체에 노출된 횟수를 다른 서버(예: 외부 서버)로부터 검색하여 식별하고, 식별된 노출 횟수에 기반하여 상기 특정 상품의 저명도를 계산할 수 있다. 서버(200)는 웹-크롤링(web-crawling) 동작을 수행하여, 특정 상품이 광고에 노출된 횟수와 SNS에 노출된 횟수를 계산할 수 있다. 서버(200)는 상기 횟수 계산에 기반하여, 현재 시점(예: 모델을 생성하는 시점)까지의 노출된 횟수를 식별하고, 특정 리뷰 정보가 발생된 시점까지의 노출된 횟수를 식별함으로써 상기 특정 상품의 저명도를 계산할 수 있다. 또, 서버(200)는 가장 저명도가 높은 리뷰 정보가 발생된 시점을 특정 시구간(p1)의 종료 시점으로 식별할 수 있다. 이에 따라, 서버(200)는 식별된 특정 시구간(p1)의 개시 시점과 종료 시점에 기반하여, 특정 시구간(p1)을 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 현재 시점이 속하는 특정 계절을 식별하고, 상기 계산된 특정 시구간(p1) 중 특정 계절에 대응하는 구간만을 더 식별하여, 식별된 특정 계절에 대응하는 시구간의 정보들을 추출하여 인공 지능 모델을 생성하는 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 1103 동작에서 특정 제품에 대한 특정 시구간의 정보들이 존재하는 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 도 812 도시된 바와 같이 특정 시구간(p1) 내에 리뷰 정보들(1213, 1214, 1215)가 존재하는 것으로 판단한 경우, 상기 리뷰 정보들(1213, 1214, 1215)을 획득하여 각 영역들 별(예: 상품명 영역(921), 이미지 영역(922), 상품 요약 영역(923) 및 상품 상세 설명 영역(924)) 정보를 추출하고 1105 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 특정 시구간의 정보들이 존재하지 않는 것으로 판단된 경우, 1104 동작에서 특정 상품과 유사한 상품의 복수의 정보들 중 학습을 수행할 특정 시구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 13에 도시된 바와 같이, 제품들(911, 912, 913)을 카테고리 별로 분류하여 저장할 수 있다. 상기 카테고리에 대해서는 전술한 바와 같으므로 중복되는 설명은 생략한다. 이하에서는, 상기 서버(200)의 카테고리 별로 등록된 제품에 기반하여 특정 시구간을 식별하는 동작에 대해서 설명한다.

일 실시예에 따르면 서버(200)는 도 13에 도시된 바와 같이, 특정 상품(1211)에 대한 특정 시구간(p1)의 정보가 존재하지 않는 것으로 식별된 경우, 특정 상품(1211)이 포함된 서브 카테고리(예: 제 1 서브 카테고리) 내의 다른 상품(예: 1311)의 특정 시구간(p2)의 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 상기 특정 상품(1211)과 다른 상품(1211)과의 유사도를 반영하여 상기 추출될 다른 상품(예: 1311)의 특정 시구간(p2)을 식별할 수 있다. 일 예를 들어 아래의 수학식 4와 같이, 같은 서브 카테고리의 경우 유사도가 0.8로 기설정되어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 0.8을 곱하여 특정 시구간(p2)를 식별할 수 있다. 상기 특정 시구간(p2)의 개시 시점은 상술한 p1의 개시 시점이 될 수 있다.

또 일 실시예에 따르면 서버(200)는, 특정 상품(911)에 대한 특정 시구간(p1)의 정보가 존재하지 않고, 특정 상품(1211)이 속한 서브 카테고리 내의 다른 상품들(예: 1311)에 대한 특정 시구간(p2)의 정보가 없는 것으로 식별된 경우, 특정 상품(1211)이 포함된 카테고리 내의 다른 서브 카테고리(예: 제 2 서브 카테고리)에 포함된 다른 상품(예: 1312)의 특정 시구간(p3)의 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 상기 특정 상품(1211)과 다른 상품(1312)과의 유사도를 반영하여 상기 추출될 다른 상품(예: 1312)의 특정 시구간(p3)을 식별할 수 있다. 일 예를 들어 아래의 수학식 5와 같이, 다른 서브 카테고리의 경우 유사도가 0.6로 기설정되어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 0.6을 곱하여 특정 시구간(p3)를 식별할 수 있다. 상기 특정 시구간(p3)의 개시 시점은 상술한 p1의 개시 시점이 될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 만약 다른 카테고리(즉, 다른 브랜드)에 포함된 상품에 대한 정보를 추출하는 경우에는, 0.5 보다 더 낮은 유사도를 반영하여 특정 시구간을 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(200)는 1105 동작에서 특정 시구간의 정보를 추출하고, 추출된 정보들을 기반으로 학습을 수행하여 인공 지능 모델(932)을 생성하고, 1106 동작에서 생성된 인공 지능 모델(932)을 전자 장치로 제공할 수 있다. 서버(200)는 특정 상품 이외의 다른 상품들에 대해서도 특정 시구간을 계산하고, 결과적으로 복수의 상품들 별로 계산된 특정 시구간에 대응하는 리뷰 정보들을 추출하여 축적할 수 있다. 서버(200)는 상기 복수의 상품들 별 특정 시구간에 대응하는 리뷰 정보들로부터 복수의 영역들 별 정보를 추출하고, 추출된 정보를 기반으로, 인공 지능 모델들을 생성할 수 있다. 상기 서버(200)의 인공 지능 모델들을 생성하는 동작들에 대해서는 도 7 내지 도 9에서 상술한 바와 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

Claims

서버의 동작 방법으로서,
공급 서버들로부터 복수의 상품들에 대한 정보들을 수신하는 단계; 및
물류 서버로부터 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 샘플들이 상기 물류 서버가 구비되는 물류 센터에 입고됨을 나타내는 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 샘플들은 상기 공급 서버들로부터 수신된 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보가 상기 서버에 등록되는 경우, 상기 공급 서버들을 관리하는 공급 사들로부터 상기 물류 센터로 제공되고,
전자 장치의 접속을 식별하는 경우, 상기 전자 장치로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보를 포함하는 인터페이스를 제공하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 복수의 상품들 중 제 1 상품에 대한 제 1 샘플의 요청을 수신하는 단계;
상기 물류 서버로 상기 전자 장치의 사용자의 주소지로 상기 제 1 샘플의 발송을 요청하는 단계;
상기 제 1 샘플의 발송을 요청하는 것에 기반하여, 상기 인터페이스를 통해서 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 제 1 리뷰 정보를 수신하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 구매 요청을 수신하는 단계; 및
상기 공급 서버들 중 상기 제 1 상품과 연관된 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 상기 구매 요청을 알리고, 상기 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 광고 비를 요청하며, 적립 금을 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 수신된 복수의 상품들에 대한 정보들을 기반으로, 상기 복수의 상품들 각각이 포함되는 카테고리들을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 카테고리들 중 적어도 하나의 제 1 카테고리가 지정된 카테고리에 포함되는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 카테고리에 대응하는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 단계;를 더 포함하고, 상기 지정된 카테고리는 화장품군 및 식품군을 포함하며, 상기 서버의 광고 정책에 따라서 결정되는 카테고리이고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 것에 기반하여, 상기 공급 서버들 중 일부로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 샘플들을 요청하는 단계;를 포함하고,
상기 인터페이스는 상기 제 1 상품에 대한 정보 및과 제 2 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 제 1 상품과 상기 제 2 상품은 제 1 서브 카테고리에 포함되고, 상기 제 1 서브 카테고리는 상기 제 1 카테고리에 포함되고,
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품을 제외시키는 입력을 수신하는 경우, 상기 제 1 상품이 포함되는 상기 제 1 서브 카테고리 내에 다른 상품들이 존재하는지 식별하는 단계;
상기 다른 상품들이 존재하는 경우 상기 인터페이스를 상기 다른 상품들 중 우선 순위가 가장 높은 제 3 상품을 포함하는 제 1 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 1 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하는 단계; 및
상기 다른 상품들이 존재하지 않는 경우 상기 인터페이스를 상기 제 1 상품이 포함된 상기 제 1 서브 카테고리가 포함된 상기 제 1 카테고리에 포함된 다른 제 2 서브 카테고리에 포함된 제 4 상품을 포함하는 제 2 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 2 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 더 포함하고,
상기 우선 순위는 상품들 별 판매량에 비례하여 설정되고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 리뷰 정보들 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 축적하는 단계; 및
상기 복수의 리뷰 정보들로부터 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 추출하는 단계;를 더 포함하고, 상기 복수의 영역들은 상품명 영역, 이미지 영역, 상품 요약 영역, 및 상품 상세 설명 영역을 포함하고,
상기 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 트레이닝 데이터로 하여, 상기 복수의 상품들에 대한 판매량을 예측하기 위한 인공 지능 모델들을 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 인공 지능 모델들은 특정 상품에 대한 특정 리뷰 정보로부터 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 입력 받은 것에 대한 응답으로, 상기 특정 상품에 대한 판매량을 출력하도록 설정되고,
상기 전자 장치로부터 수신된 상기 제 1 리뷰 정보로부터 상기 복수의 영역들 별 제 1 정보들을 추출하고, 상기 추출된 제 1 정보들을 상기 인공 지능 모델에 입력하여 상기 제 1 상품에 대한 판매량을 획득하는 단계; 및
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 기반하여 상기 광고비와 상기 적립금을 계산하는 단계;를 더 포함하고,
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 파라미터를 반영하여, 상기 광고비를 계산하는 단계;를 더 포함하고, 상기 파라미터는 상기 제 1 리뷰 정보를 다른 외부 전자 장치가 조회한 정도에 비례하고, 상기 제 1 상품의 누적 판매량에 반비례하게 설정되고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 저명도를 다음의 수학식을 이용하여 계산하는 단계;를 더 포함하고,

상기 n은 상기 복수의 리뷰 정보들 중 저명도를 계산하는 리뷰 정보의 순번을 나타내고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 다음의 수학식에 따라 특정 시구간의 개시 시점을 식별하는 단계;를 더 포함하고,

상기 p1은 특정 시구간을 나타내고,
상기 복수의 리뷰 정보들 중 가장 높은 판매량에 대응하는 리뷰 정보가 발생한 시점을 기반으로 상기 특정 시구간의 종료 시점을 식별하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들 중에서 상기 특정 시구간에 대응하는 제 2 정보들을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 제 2 정보들을 기반으로 상기 인공 지능 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는,
동작 방법.
삭제
삭제
삭제
삭제
서버로서,
데이터 베이스;
통신 회로; 및
적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는:
공급 서버들로부터 복수의 상품들에 대한 정보들을 수신하고,
물류 서버로부터 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 샘플들이 상기 물류 서버가 구비되는 물류 센터에 입고됨을 나타내는 정보들을 수신하고, 상기 복수의 샘플들은 상기 공급 서버들로부터 수신된 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보가 상기 서버에 등록되는 경우, 상기 공급 서버들을 관리하는 공급 사들로부터 상기 물류 센터로 제공되고,
전자 장치의 접속을 식별하는 경우, 상기 전자 장치로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보를 포함하는 인터페이스를 제공하고,
상기 전자 장치로부터 상기 복수의 상품들 중 제 1 상품에 대한 제 1 샘플의 요청을 수신하고,
상기 물류 서버로 상기 전자 장치의 사용자의 주소지로 상기 제 1 샘플의 발송을 요청하고,
상기 제 1 샘플을 발송을 요청하는 것에 기반하여, 상기 인터페이스를 통해서 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 제 1 리뷰 정보를 수신하고,
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 구매 요청을 수신하고,
상기 공급 서버들 중 상기 제 1 상품과 연관된 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 상기 구매 요청을 알리고, 상기 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 광고 비를 요청하며, 적립 금을 상기 사용자에게 제공하도록 설정되고,
상기 수신된 복수의 상품들에 대한 정보들을 기반으로, 상기 복수의 상품들 각각이 포함되는 카테고리들을 식별하고,
상기 식별된 카테고리들 중 적어도 하나의 제 1 카테고리가 지정된 카테고리에 포함되는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 카테고리에 대응하는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하고, 상기 지정된 카테고리는 화장품군 및 식품군을 포함하며, 상기 서버의 광고 정책에 따라서 결정되는 카테고리이고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 것에 기반하여, 상기 공급 서버들 중 일부로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 샘플들을 요청하고,
상기 인터페이스는 상기 제 1 상품에 대한 정보 및 제 2 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 제 1 상품과 상기 제 2 상품은 제 1 서브 카테고리에 포함되고, 상기 제 1 서브 카테고리는 상기 제 1 카테고리에 포함되고,
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품을 제외시키는 입력을 수신하는 경우, 상기 제 1 상품이 포함되는 상기 제 1 서브 카테고리 내에 다른 상품들이 존재하는지 식별하고,
상기 다른 상품들이 존재하는 경우 상기 인터페이스를 상기 다른 상품들 중 우선 순위가 가장 높은 제 3 상품을 포함하는 제 1 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 1 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하고,
상기 다른 상품들이 존재하지 않는 경우 상기 인터페이스를 상기 제 1 상품이 포함된 상기 제 1 서브 카테고리가 포함된 상기 제 1 카테고리에 포함된 다른 제 2 서브 카테고리에 포함된 제 4 상품을 포함하는 제 2 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 2 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하고,
상기 우선 순위는 상품들 별 판매량에 비례하여 설정되고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 리뷰 정보들 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 축적하고,
상기 복수의 리뷰 정보들로부터 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 추출하고, 상기 복수의 영역들은 상품명 영역, 이미지 영역, 상품 요약 영역, 및 상품 상세 설명 영역을 포함하고,
상기 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 트레이닝 데이터로 하여, 상기 복수의 상품들에 대한 판매량을 예측하기 위한 인공 지능 모델들을 생성하고, 상기 인공 지능 모델들은 특정 상품에 대한 특정 리뷰 정보로부터 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 입력 받은 것에 대한 응답으로, 상기 특정 상품에 대한 판매량을 출력하도록 설정되고,
상기 전자 장치로부터 수신된 상기 제 1 리뷰 정보로부터 상기 복수의 영역들 별 제 1 정보들을 추출하고, 상기 추출된 제 1 정보들을 상기 인공 지능 모델에 입력하여 상기 제 1 상품에 대한 판매량을 획득하고,
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 기반하여 상기 광고비와 상기 적립금을 계산하고,
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 파라미터를 반영하여, 상기 광고비를 계산하고, 상기 파라미터는 상기 제 1 리뷰 정보를 다른 외부 전자 장치가 조회한 정도에 비례하고, 상기 제 1 상품의 누적 판매량에 반비례하게 설정되고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 저명도를 다음의 수학식을 이용하여 계산하고,

상기 n은 상기 복수의 리뷰 정보들 중 저명도를 계산하는 리뷰 정보의 순번을 나타내고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 다음의 수학식에 따라 특정 시구간의 개시 시점을 식별하고,

상기 p1은 특정 시구간을 나타내고,
상기 복수의 리뷰 정보들 중 가장 높은 판매량에 대응하는 리뷰 정보가 발생한 시점을 기반으로 상기 특정 시구간의 종료 시점을 식별하고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들 중에서 상기 특정 시구간에 대응하는 제 2 정보들을 추출하고,
상기 추출된 제 2 정보들을 기반으로 상기 인공 지능 모델을 생성하는,
서버.
스마트 광고 시스템의 서버의 동작 방법을 야기하는 하나 이상의 명령어들이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체로서,
상기 서버의 동작 방법은,
공급 서버들로부터 복수의 상품들에 대한 정보들을 수신하는 단계; 및
물류 서버로부터 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 샘플들이 상기 물류 서버가 구비되는 물류 센터에 입고됨을 나타내는 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 샘플들은 상기 공급 서버들로부터 수신된 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보가 상기 서버에 등록되는 경우, 상기 공급 서버들을 관리하는 공급 사들로부터 상기 물류 센터로 제공되고,
전자 장치의 접속을 식별하는 경우, 상기 전자 장치로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보를 포함하는 인터페이스를 제공하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 복수의 상품들 중 제 1 상품에 대한 제 1 샘플의 요청을 수신하는 단계;
상기 물류 서버로 상기 전자 장치의 사용자의 주소지로 상기 제 1 샘플의 발송을 요청하는 단계;
상기 제 1 샘플의 발송을 요청하는 것에 기반하여, 상기 인터페이스를 통해서 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 제 1 리뷰 정보를 수신하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 구매 요청을 수신하는 단계; 및
상기 공급 서버들 중 상기 제 1 상품과 연관된 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 상기 구매 요청을 알리고, 상기 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 광고 비를 요청하며, 적립 금을 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 수신된 복수의 상품들에 대한 정보들을 기반으로, 상기 복수의 상품들 각각이 포함되는 카테고리들을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 카테고리들 중 적어도 하나의 제 1 카테고리가 지정된 카테고리에 포함되는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 카테고리에 대응하는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 단계;를 더 포함하고, 상기 지정된 카테고리는 화장품군 및 식품군을 포함하며, 상기 서버의 광고 정책에 따라서 결정되는 카테고리이고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 것에 기반하여, 상기 공급 서버들 중 일부로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 샘플들을 요청하는 단계;를 포함하고,
상기 인터페이스는 상기 제 1 상품에 대한 정보 및과 제 2 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 제 1 상품과 상기 제 2 상품은 제 1 서브 카테고리에 포함되고, 상기 제 1 서브 카테고리는 상기 제 1 카테고리에 포함되고,
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품을 제외시키는 입력을 수신하는 경우, 상기 제 1 상품이 포함되는 상기 제 1 서브 카테고리 내에 다른 상품들이 존재하는지 식별하는 단계;
상기 다른 상품들이 존재하는 경우 상기 인터페이스를 상기 다른 상품들 중 우선 순위가 가장 높은 제 3 상품을 포함하는 제 1 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 1 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하는 단계; 및
상기 다른 상품들이 존재하지 않는 경우 상기 인터페이스를 상기 제 1 상품이 포함된 상기 제 1 서브 카테고리가 포함된 상기 제 1 카테고리에 포함된 다른 제 2 서브 카테고리에 포함된 제 4 상품을 포함하는 제 2 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 2 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 더 포함하고,
상기 우선 순위는 상품들 별 판매량에 비례하여 설정되고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 리뷰 정보들 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 축적하는 단계; 및
상기 복수의 리뷰 정보들로부터 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 추출하는 단계;를 더 포함하고, 상기 복수의 영역들은 상품명 영역, 이미지 영역, 상품 요약 영역, 및 상품 상세 설명 영역을 포함하고,
상기 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 트레이닝 데이터로 하여, 상기 복수의 상품들에 대한 판매량을 예측하기 위한 인공 지능 모델들을 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 인공 지능 모델들은 특정 상품에 대한 특정 리뷰 정보로부터 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 입력 받은 것에 대한 응답으로, 상기 특정 상품에 대한 판매량을 출력하도록 설정되고,
상기 전자 장치로부터 수신된 상기 제 1 리뷰 정보로부터 상기 복수의 영역들 별 제 1 정보들을 추출하고, 상기 추출된 제 1 정보들을 상기 인공 지능 모델에 입력하여 상기 제 1 상품에 대한 판매량을 획득하는 단계; 및
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 기반하여 상기 광고비와 상기 적립금을 계산하는 단계;를 더 포함하고,
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 파라미터를 반영하여, 상기 광고비를 계산하는 단계;를 더 포함하고, 상기 파라미터는 상기 제 1 리뷰 정보를 다른 외부 전자 장치가 조회한 정도에 비례하고, 상기 제 1 상품의 누적 판매량에 반비례하게 설정되고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 저명도를 다음의 수학식을 이용하여 계산하는 단계;를 더 포함하고,

상기 n은 상기 복수의 리뷰 정보들 중 저명도를 계산하는 리뷰 정보의 순번을 나타내고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 다음의 수학식에 따라 특정 시구간의 개시 시점을 식별하는 단계;를 더 포함하고,

상기 p1은 특정 시구간을 나타내고,
상기 복수의 리뷰 정보들 중 가장 높은 판매량에 대응하는 리뷰 정보가 발생한 시점을 기반으로 상기 특정 시구간의 종료 시점을 식별하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들 중에서 상기 특정 시구간에 대응하는 제 2 정보들을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 제 2 정보들을 기반으로 상기 인공 지능 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는,
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
스마트 광고 시스템의 서버의 동작 방법을 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
상기 서버의 동작 방법은,
공급 서버들로부터 복수의 상품들에 대한 정보들을 수신하는 단계; 및
물류 서버로부터 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 샘플들이 상기 물류 서버가 구비되는 물류 센터에 입고됨을 나타내는 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 샘플들은 상기 공급 서버들로부터 수신된 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보가 상기 서버에 등록되는 경우, 상기 공급 서버들을 관리하는 공급 사들로부터 상기 물류 센터로 제공되고,
전자 장치의 접속을 식별하는 경우, 상기 전자 장치로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 정보를 포함하는 인터페이스를 제공하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 복수의 상품들 중 제 1 상품에 대한 제 1 샘플의 요청을 수신하는 단계;
상기 물류 서버로 상기 전자 장치의 사용자의 주소지로 상기 제 1 샘플의 발송을 요청하는 단계;
상기 제 1 샘플의 발송을 요청하는 것에 기반하여, 상기 인터페이스를 통해서 상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 제 1 리뷰 정보를 수신하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품에 대한 구매 요청을 수신하는 단계; 및
상기 공급 서버들 중 상기 제 1 상품과 연관된 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 상기 구매 요청을 알리고, 상기 제 1 공급 서버로 상기 제 1 상품에 대한 광고 비를 요청하며, 적립 금을 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 수신된 복수의 상품들에 대한 정보들을 기반으로, 상기 복수의 상품들 각각이 포함되는 카테고리들을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 카테고리들 중 적어도 하나의 제 1 카테고리가 지정된 카테고리에 포함되는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 카테고리에 대응하는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 단계;를 더 포함하고, 상기 지정된 카테고리는 화장품군 및 식품군을 포함하며, 상기 서버의 광고 정책에 따라서 결정되는 카테고리이고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부를 상기 서버에 등록하는 것에 기반하여, 상기 공급 서버들 중 일부로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 샘플들을 요청하는 단계;를 포함하고,
상기 인터페이스는 상기 제 1 상품에 대한 정보 및과 제 2 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 제 1 상품과 상기 제 2 상품은 제 1 서브 카테고리에 포함되고, 상기 제 1 서브 카테고리는 상기 제 1 카테고리에 포함되고,
상기 전자 장치로부터 상기 제 1 상품을 제외시키는 입력을 수신하는 경우, 상기 제 1 상품이 포함되는 상기 제 1 서브 카테고리 내에 다른 상품들이 존재하는지 식별하는 단계;
상기 다른 상품들이 존재하는 경우 상기 인터페이스를 상기 다른 상품들 중 우선 순위가 가장 높은 제 3 상품을 포함하는 제 1 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 1 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하는 단계; 및
상기 다른 상품들이 존재하지 않는 경우 상기 인터페이스를 상기 제 1 상품이 포함된 상기 제 1 서브 카테고리가 포함된 상기 제 1 카테고리에 포함된 다른 제 2 서브 카테고리에 포함된 제 4 상품을 포함하는 제 2 인터페이스로 갱신하여, 상기 갱신된 제 2 인터페이스를 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 더 포함하고,
상기 우선 순위는 상품들 별 판매량에 비례하여 설정되고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 복수의 리뷰 정보들 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 축적하는 단계; 및
상기 복수의 리뷰 정보들로부터 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 추출하는 단계;를 더 포함하고, 상기 복수의 영역들은 상품명 영역, 이미지 영역, 상품 요약 영역, 및 상품 상세 설명 영역을 포함하고,
상기 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보 및 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대응하는 판매량에 대한 정보를 트레이닝 데이터로 하여, 상기 복수의 상품들에 대한 판매량을 예측하기 위한 인공 지능 모델들을 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 인공 지능 모델들은 특정 상품에 대한 특정 리뷰 정보로부터 추출된 복수의 영역들 별로 기입된 정보를 입력 받은 것에 대한 응답으로, 상기 특정 상품에 대한 판매량을 출력하도록 설정되고,
상기 전자 장치로부터 수신된 상기 제 1 리뷰 정보로부터 상기 복수의 영역들 별 제 1 정보들을 추출하고, 상기 추출된 제 1 정보들을 상기 인공 지능 모델에 입력하여 상기 제 1 상품에 대한 판매량을 획득하는 단계; 및
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 기반하여 상기 광고비와 상기 적립금을 계산하는 단계;를 더 포함하고,
상기 제 1 상품에 대한 판매량에 파라미터를 반영하여, 상기 광고비를 계산하는 단계;를 더 포함하고, 상기 파라미터는 상기 제 1 리뷰 정보를 다른 외부 전자 장치가 조회한 정도에 비례하고, 상기 제 1 상품의 누적 판매량에 반비례하게 설정되고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 상품들 중 적어도 일부의 저명도를 다음의 수학식을 이용하여 계산하는 단계;를 더 포함하고,

상기 n은 상기 복수의 리뷰 정보들 중 저명도를 계산하는 리뷰 정보의 순번을 나타내고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 다음의 수학식에 따라 특정 시구간의 개시 시점을 식별하는 단계;를 더 포함하고,

상기 p1은 특정 시구간을 나타내고,
상기 복수의 리뷰 정보들 중 가장 높은 판매량에 대응하는 리뷰 정보가 발생한 시점을 기반으로 상기 특정 시구간의 종료 시점을 식별하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 상품들 중 적어도 일부에 대한 상기 복수의 리뷰 정보들 중에서 상기 특정 시구간에 대응하는 제 2 정보들을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 제 2 정보들을 기반으로 상기 인공 지능 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는,
컴퓨터 프로그램.