KR102312420B1 - 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법 및 장치 - Google Patents

빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법은 사용자로부터 입력 받은 광고 플랫폼들의 접속 정보에 기초하여 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 접속하는 단계, 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 등록된 상기 사용자의 광고들에 대한 개별 플랫폼 데이터를 획득하는 단계, 상기 개별 플랫폼 데이터 및 상기 광고 플랫폼들 중 나머지로부터 획득되는 플랫폼 데이터들을 통합하여 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 정보를 포함하는 통합 플랫폼 데이터를 생성하는 단계, 다른 사용자들의 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터 및 상기 성과 정보를 기초로, 상기 전체 광고들의 성과 향상을 위한 추천 설정 정보를 생성하는 단계 및 상기 사용자에게 상기 성과 정보 및 상기 추천 설정 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING DIGITAL ADVERTISEMENT SOLUTION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE LEARNING BASED ON BIG DATA}
본 발명은 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 발명에 따른 일 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
일반적으로 디지털 광고는 옥외, 공공장소, 마켓 등에 설치된 고정형 또는 각종 운송 수단에 탑재되는 이동형 스크린을 이용하여 광고는 물론 뉴스, 생활정보, 재난정보 등의 다양한 정보를 사용자 인터페이스를 통하여 사용자들에게 전달하는 서비스를 말한다. 디지털 광고는 TV나 신문 등 기존 매체에 비해 불특정 다수 고객을 상대로 하여 더욱 효과적인 광고 효과를 제공할 수 있는 것으로 알려져 있다.
아직까지 디지털 광고를 통하여 제공되는 광고용 멀티미디어 콘텐츠는 주로 단말에 내장되어 있거나 단순히 일방향으로 전달되는 콘텐츠로서, 다양한 콘텐츠를 제공하는데 한계가 있다. 또한 제공할 콘텐츠를 선별하거나 제작하고, 이를 디지털 광고에 공급하는 것이 전적으로 운영자 또는 광고주의 몫이어서, 디지털 광고를 통하여 다양한 콘텐츠를 제공하고자 하는 운영자 또는 광고주에게 커다란 부담이 된다. 예컨대, 디지털 광고를 통하여 어떤 제품 또는 서비스의 광고를 하려는 기업은, 새롭고 다양한 광고 콘텐츠를 끊임없이 만들어 내면서, 적절한 타이밍에 광고 콘텐츠를 교체하여야 광고 효과를 극대화할 수 있는데, 이를 위하여 많은 시간과 비용 그리고 노력이 요구된다.
본 발명은 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 광고의 성과 점수에 따라 그룹을 분류하여 해당 그룹에 맞는 추천 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 광고의 성과 지표 점수를 향상시킬 수 있는 추천 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법은 사용자로부터 입력 받은 광고 플랫폼들의 접속 정보에 기초하여 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 접속하는 단계, 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 등록된 상기 사용자의 광고들에 대한 개별 플랫폼 데이터를 획득하는 단계, 상기 개별 플랫폼 데이터 및 상기 광고 플랫폼들 중 나머지로부터 획득되는 플랫폼 데이터들을 통합하여 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 정보를 포함하는 통합 플랫폼 데이터를 생성하는 단계, 다른 사용자들의 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터 및 상기 성과 정보를 기초로, 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 향상을 위한 추천 설정 정보를 생성하는 단계 및 상기 사용자에게 상기 성과 정보 및 상기 추천 설정 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계는 기 설정된 성과 지표 점수 산출 기준에 기초하여, 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 성과 정보에 포함된 성과 지표들 각각에 대한 제1 성과 지표 점수를 산출하는 단계, 상기 사용자에 의해 선택된 성과 지표들의 순서에 기초하여, 제1 성과 지표 점수들에 가중치를 부여한 제2 성과 지표 점수들을 산출하는 단계 및 상기 제2 성과 지표 점수들을 합산하여 광고 별 성과 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 광고 별 성과 점수를 산출하는 단계 후 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 상기 광고 별 성과 점수들의 합이 기 설정된 기준 점수 이상인 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 제1 그룹에 속하는 것으로 결정하고, 상기 광고 별 성과 점수들의 합이 상기 기준 점수 미만인 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 제2 그룹에 속하는 것으로 결정하는 단계 및 상기 사용자의 전체 광고들이 속하는 그룹에 따라 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자의 전체 광고들이 속하는 그룹에 따라 추천 정보를 생성하는 단계는 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제2 그룹에 속하는 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제1 그룹에 속할 수 있도록 상기 성과 점수를 향상시키기 위한 추천 정보를 생성하고, 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제1 그룹에 속하는 경우 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 성과 점수 중 상기 사용자에 의해 선택된 성과 지표에 대응하는 성과 지표 점수들만의 합을 향상시키기 위한 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계는 상기 사용자의 전체 광고들 중 상기 성과 점수가 기 설정된 기본 점수 미만인 광고들의 광고 운영이 축소되도록 하기 위한 설정 정보를 포함하는 상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계는 상기 설정 정보에 기초하여 광고를 운영하는 경우의 예상 성과 정보를 포함하는 상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 사용자로부터 상기 추천 설정 정보의 선택 입력을 수신하는 경우, 상기 추천 설정 정보에 기초하여 상기 전체 광고의 설정을 일괄 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인공지능 학습 데이터는 상기 추천 설정 정보 및 상기 전체 광고에 상기 추천 설정 정보를 적용하여 획득되는 성과 정보 사이의 연관 관계를 학습한 데이터를 포함할 수 있다.
상기 개별 플랫폼 데이터는 광고 노출 시간대, 키워드, 광고 소재 및 광고 내용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 장치는 적어도 하나의 프로그램이 기록된 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은 사용자로부터 입력 받은 광고 플랫폼들의 접속 정보에 기초하여 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 접속하는 단계, 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 등록된 상기 사용자의 광고들에 대한 개별 플랫폼 데이터를 획득하는 단계, 상기 개별 플랫폼 데이터 및 상기 광고 플랫폼들 중 나머지로부터 획득되는 플랫폼 데이터들을 통합하여 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 정보를 포함하는 통합 플랫폼 데이터를 생성하는 단계, 다른 사용자들의 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터 및 상기 성과 정보를 기초로, 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 향상을 위한 추천 설정 정보를 생성하는 단계 및 상기 사용자에게 상기 성과 정보 및 상기 추천 설정 정보를 제공하는 단계를 수행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 광고의 성과 점수에 따라 그룹을 분류하여 해당 그룹에 맞는 추천 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 광고의 성과 지표 점수를 향상시킬 수 있는 추천 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공을 위한 주체들을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공을 위한 주체들을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공을 위한 주체들은 솔루션 제공 장치(110), 광고 플랫폼(120) 및 사용자 단말(130)을 포함한다.
솔루션 제공 장치(110)는 사용자 단말(130)을 이용하여 사용자에 의해 입력된 광고 플랫폼들의 접속 정보를 획득하는 장치를 의미할 수 있다.
솔루션 제공 장치(110)는 광고 플랫폼(120)에 접속하여 사용자의 공고들에 대한 개별 플랫폼 데이터를 획득할 수 있다.
솔루션 제공 장치(110)는 생성된 추천 정보를 사용자 단말(130)에 전송할 수 있다.
광고 플랫폼(120)은 솔루션 제공 장치(110)의 요청에 의해 사용자의 광고들에 대한 데이터를 제공하는 장치를 의미할 수 있다.
사용자 단말(130)은 사용자에 의한 입력을 통해 솔루션 제공 장치(110)에 광고 플랫폼(120)에 접속할 수 있는 접속 정보를 제공하는 장치를 의미할 수 있다.
사용자 단말(130)은 솔루션 제공 장치(110)로부터 전송된 추천 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
솔루션 제공 장치(110) 및 광고 플랫폼(120), 솔루션 제공 장치(110) 및 사용자 단말(130) 각각은 통신망을 통해 상호 연결될 수 있다.
통신망은 위와 같은 주체들 사이에서 데이터가 송수신되도록 하기 위한 접속 경로를 의미한다. 예컨대, 통신망은 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명에 적용될 수 있는 통신망의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법은 먼저, 사용자로부터 입력 받은 광고 플랫폼들의 접속 정보에 기초하여 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 접속할 수 있다(S210).
다음으로, 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 등록된 상기 사용자의 광고들에 대한 개별 플랫폼 데이터를 획득할 수 있다(S220).
여기서 상기 개별 플랫폼 데이터는 광고 노출 시간대, 키워드, 광고 소재 및 광고 내용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다음으로, 상기 개별 플랫폼 데이터 및 상기 광고 플랫폼들 중 나머지로부터 획득되는 플랫폼 데이터들을 통합하여 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 정보를 포함하는 통합 플랫폼 데이터를 생성할 수 있다(S230).
다음으로, 다른 사용자들의 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터 및 상기 성과 정보를 기초로, 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 향상을 위한 추천 설정 정보를 생성할 수 있다(S240).
여기서 상기 인공지능 학습 데이터는 상기 추천 설정 정보 및 상기 전체 광고에 상기 추천 설정 정보를 적용하여 획득되는 성과 정보 사이의 연관 관계를 학습한 데이터를 포함할 수 있다.
다음으로, 상기 사용자에게 상기 성과 정보 및 상기 추천 설정 정보를 제공할 수 있다(S250).
여기서, 상기 사용자의 전체 광고들 중 상기 성과 점수가 기 설정된 기본 점수 미만인 광고들의 광고 운영이 축소되도록 하기 위한 설정 정보를 포함하는 상기 추천 설정 정보를 생성할 수 있다.
그리고 상기 설정 정보에 기초하여 광고를 운영하는 경우의 예상 성과 정보를 포함하는 상기 추천 설정 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 사용자로부터 상기 추천 설정 정보의 선택 입력을 수신하는 경우, 상기 추천 설정 정보에 기초하여 상기 전체 광고의 설정을 일괄 변경할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법은 먼저, 기 설정된 성과 지표 점수 산출 기준에 기초하여, 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 성과 정보에 포함된 성과 지표들 각각에 대한 제1 성과 지표 점수를 산출할 수 있다(S310).
여기서, 성과 지표는 광고가 운영된 후 나타나는 결과에 대응하는 항목을 의미하는 것으로서, 예를 들어, 성과 지표는 광고비, 클릭률, 전환률, 광고수익률 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다음으로, 상기 사용자에 의해 선택된 성과 지표들의 순서에 기초하여, 제1 성과 지표 점수들에 가중치를 부여한 제2 성과 지표 점수들을 산출할 수 있다(S320).
다음으로, 상기 제2 성과 지표 점수들을 합산하여 광고 별 성과 점수를 산출할 수 있다(S330).
예를 들면, 사용자의 광고가 진행된 후 광고가 얼마나 효과적이었는지 성과 정보에 포함된 성과 지표들 각각에 대하여 제1 광고 별 성과 지표 점수를 산출할 수 있다. 여기서 성과 지표는 광고 비용, 클릭률, 전환률, 광고 수익률 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다음으로, 사용자에 의해 성과 지표들이 선택된 순서에 따라 제1 광고 별 성과 지표 점수에 가중치를 부여해서 제2 광고 별 성과 지표 점수를 산출할 수 있다. 예를 들면, 제1 광고 별 성과 지표 점수가 광고 비용 80점, 클릭률 70점, 전환률, 60점, 광고 수익률 90점으로 산출되었고, 사용자가 광고 수익률, 광고 비용, 전환률, 클릭률 순으로 선택했을 경우 광고 수익률에는 1, 광고 비용에는 0,8, 전환률에는 0.6, 클릭률에는 0.4의 가중치가 부여될 수 있다. 이 때 제2 광고 별 성과 지표 점수는 광고 수익률 90점, 광고 비용 64점, 전환률 36점, 클릭률 28점으로 산출될 수 있다. 상기 가중치 수치는 일 예로서 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
다음으로, 상기 제2 광고 별 성과 지표 점수들을 합산하여 광고 별 성과 점수를 산출할 수 있다. 상기 가중치를 적용했을 경우, 제2 광고 별 성과 지표 점수는 광고 수익률 90점, 광고 비용 64점, 전환률 36점, 클릭률 28점으로 산출되었으므로, 광고 별 성과 점수는 각 성과 지표 점수들을 합산하여 218점으로 산출될 수 있다.
도 4는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법은 상기 광고 별 성과 점수를 산출하는 단계(S330) 후, 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 상기 광고 별 성과 점수들의 합이 기 설정된 기준 점수 이상인 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 제1 그룹에 속하는 것으로 결정하고, 상기 광고 별 성과 점수들의 합이 상기 기준 점수 미만인 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 제2 그룹에 속하는 것으로 결정할 수 있다(S410).
여기서, 기준 점수는 제1 그룹과 제2 그룹을 구분하는 점수로, 상위 그룹인 제1 그룹에 속할 수 있는 최소 점수를 의미할 수 있다.
다음으로, 상기 사용자의 전체 광고들이 속하는 그룹에 따라 추천 정보를 생성할 수 있다(S420).
여기서, 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제2 그룹에 속하는 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제1 그룹에 속할 수 있도록 상기 성과 점수를 향상시키기 위한 추천 정보를 생성하고, 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제1 그룹에 속하는 경우 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 성과 점수 중 상기 사용자에 의해 선택된 성과 지표에 대응하는 성과 지표 점수들만의 합을 향상시키기 위한 추천 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 기준 점수가 200점으로 설정되고 제1 사용자의 광고의 성과 점수가 218점일 경우 성과 점수가 기준 점수 이상이므로 상기 제1 사용자의 광고는 제1 그룹에 속할 수 있다.
다른 예를 들면, 기준 점수가 200점으로 설정되고 제2 사용자의 광고의 성과 점수가 150점일 경우 성과 점수가 기준 점수 미만이므로 상기 제2 사용자의 광고는 제2 그룹에 속할 수 있다.
다음으로, 제2 사용자의 광고는 제2 그룹에 속하기 때문에 상기 제2 사용자의 광고가 제1 그룹에 속할 수 있도록 상기 제2 사용자의 광고의 성과 점수를 향상시키기 위한 추천 정보를 생성할 수 있다.
이에 반해 상기 제1 사용자의 광고는 제1 그룹에 속하기 때문에 상기 제1 사용자에 의해 선택된 성과 지표에 대응하는 성과 지표 점수 합을 향상시키기 위한 추천 정보를 생성할 수 있다.
이를 통해 사용자의 광고가 제1 그룹 또는 제2 그룹 어디에 속하더라도 광고의 성과 점수를 향상시킬 수 있는 추천 정보를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(1000)에서 구현될 수 있다.
도 5를 참조하면, 컴퓨터 시스템(1000)은 버스(1020)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1010), 메모리(1030), 사용자 인터페이스 입력 장치(1040), 사용자 인터페이스 출력 장치(1050) 및 스토리지(1060)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1000)은 네트워크(1080)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1070)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1010)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1030)나 스토리지(1060)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1030) 및 스토리지(1060)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1031)이나 RAM(1032)을 포함할 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 솔루션 제공 장치
120: 광고 플랫폼
130: 사용자 단말
1000: 컴퓨터 시스템 1010: 프로세서
1020: 버스 1030: 메모리
1031: 롬 1032: 램
1040: 사용자 인터페이스 입력 장치
1050: 사용자 인터페이스 출력 장치
1060: 스토리지 1070: 네트워크 인터페이스

Claims (10)

  1. 사용자로부터 입력 받은 광고 플랫폼들의 접속 정보에 기초하여 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 접속하는 단계;
    상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 등록된 상기 사용자의 광고들에 대한 개별 플랫폼 데이터를 획득하는 단계;
    상기 개별 플랫폼 데이터 및 상기 광고 플랫폼들 중 나머지로부터 획득되는 플랫폼 데이터들을 통합하여 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 정보를 포함하는 통합 플랫폼 데이터를 생성하는 단계;
    다른 사용자들의 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터 및 상기 성과 정보를 기초로, 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 향상을 위한 추천 설정 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 사용자에게 상기 성과 정보 및 상기 추천 설정 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계는,
    기 설정된 성과 지표 점수 산출 기준에 기초하여, 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 성과 정보에 포함된 성과 지표들 각각에 대한 제1 성과 지표 점수를 산출하는 단계;
    상기 사용자에 의해 선택된 성과 지표들의 순서에 기초하여, 제1 성과 지표 점수들에 가중치를 부여한 제2 성과 지표 점수들을 산출하는 단계; 및
    상기 제2 성과 지표 점수들을 합산하여 광고 별 성과 점수를 산출하는 단계를 포함하는, 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 광고 별 성과 점수를 산출하는 단계 후,
    상기 사용자의 전체 광고들 각각의 상기 광고 별 성과 점수들의 합이 기 설정된 기준 점수 이상인 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 제1 그룹에 속하는 것으로 결정하고, 상기 광고 별 성과 점수들의 합이 상기 기준 점수 미만인 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 제2 그룹에 속하는 것으로 결정하는 단계; 및
    상기 사용자의 전체 광고들이 속하는 그룹에 따라 추천 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 사용자의 전체 광고들이 속하는 그룹에 따라 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제2 그룹에 속하는 경우 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제1 그룹에 속할 수 있도록 상기 성과 점수를 향상시키기 위한 추천 정보를 생성하고, 상기 사용자의 전체 광고들이 상기 제1 그룹에 속하는 경우 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 성과 점수 중 상기 사용자에 의해 선택된 성과 지표에 대응하는 성과 지표 점수들만의 합을 향상시키기 위한 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계는,
    상기 사용자의 전체 광고들 중 상기 성과 점수가 기 설정된 기본 점수 미만인 광고들의 광고 운영이 축소되도록 하기 위한 설정 정보를 포함하는 상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는, 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계는,
    상기 설정 정보에 기초하여 광고를 운영하는 경우의 예상 성과 정보를 포함하는 상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는, 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 사용자로부터 상기 추천 설정 정보의 선택 입력을 수신하는 경우, 상기 추천 설정 정보에 기초하여 상기 전체 광고의 설정을 일괄 변경하는 단계를 더 포함하는, 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 인공지능 학습 데이터는,
    상기 추천 설정 정보 및 상기 전체 광고에 상기 추천 설정 정보를 적용하여 획득되는 성과 정보 사이의 연관 관계를 학습한 데이터를 포함하는, 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 개별 플랫폼 데이터는,
    광고 노출 시간대, 키워드, 광고 소재 및 광고 내용 중 적어도 하나를 포함하는, 빅데이터 기반 인공지능 학습을 이용한 디지털 광고 솔루션 제공 방법.
  10. 적어도 하나의 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로그램은
    사용자로부터 입력 받은 광고 플랫폼들의 접속 정보에 기초하여 상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 접속하는 단계;
    상기 광고 플랫폼들 중 어느 하나에 등록된 상기 사용자의 광고들에 대한 개별 플랫폼 데이터를 획득하는 단계;
    상기 개별 플랫폼 데이터 및 상기 광고 플랫폼들 중 나머지로부터 획득되는 플랫폼 데이터들을 통합하여 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 정보를 포함하는 통합 플랫폼 데이터를 생성하는 단계;
    다른 사용자들의 데이터를 기초로 생성된 인공지능 학습 데이터 및 상기 성과 정보를 기초로, 상기 사용자의 전체 광고들의 성과 향상을 위한 추천 설정 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 사용자에게 상기 성과 정보 및 상기 추천 설정 정보를 제공하는 단계를 수행하기 위한 명령어들을 포함하고,
    상기 추천 설정 정보를 생성하는 단계는,
    기 설정된 성과 지표 점수 산출 기준에 기초하여, 상기 사용자의 전체 광고들 각각의 성과 정보에 포함된 성과 지표들 각각에 대한 제1 성과 지표 점수를 산출하는 단계;
    상기 사용자에 의해 선택된 성과 지표들의 순서에 기초하여, 제1 성과 지표 점수들에 가중치를 부여한 제2 성과 지표 점수들을 산출하는 단계; 및
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102499689B1 (ko) * 2022-07-08 2023-02-15 주식회사 바이럴픽 검색 키워드 자동 선별 방법
KR102585895B1 (ko) * 2023-04-12 2023-10-10 (주)이공이공 오픈마켓에서의 키워드 마케팅 효율 증가를 위한 방법 및 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180124002A (ko) * 2018-11-12 2018-11-20 에스케이플래닛 주식회사 광고 제공 방법, 이를 위한 광고 제공 장치
KR102029461B1 (ko) * 2019-01-17 2019-10-15 주식회사 아드리엘 인공 지능 기반의 광고 결과 예측 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
KR102123264B1 (ko) * 2020-03-25 2020-06-16 주식회사 애드피디 온라인 광고 성과 향상 방법, 장치, 및 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180124002A (ko) * 2018-11-12 2018-11-20 에스케이플래닛 주식회사 광고 제공 방법, 이를 위한 광고 제공 장치
KR102029461B1 (ko) * 2019-01-17 2019-10-15 주식회사 아드리엘 인공 지능 기반의 광고 결과 예측 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
KR102123264B1 (ko) * 2020-03-25 2020-06-16 주식회사 애드피디 온라인 광고 성과 향상 방법, 장치, 및 시스템

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102499689B1 (ko) * 2022-07-08 2023-02-15 주식회사 바이럴픽 검색 키워드 자동 선별 방법
KR102585895B1 (ko) * 2023-04-12 2023-10-10 (주)이공이공 오픈마켓에서의 키워드 마케팅 효율 증가를 위한 방법 및 시스템

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