KR102328934B1 - 댓글 크롤링을 이용한 온라인 광고 방법 및 온라인 광고 시스템 - Google Patents

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Abstract

온라인 광고 방법은, 광고 서버가 통신 네트워크를 통해 연결된 제1 플랫폼 서버 및 제2 플랫폼 서버의 각 사용자 채널을 모두 이용하는 인플루언서들 중 직전 3달 전, 직전 2달 전, 직전 달 및 금번 달의 팔로워 수를 기초로 대상 인플루언서를 선정하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 제1 플랫폼 서버의 상기 대상 인플루언서의 제1 사용자 채널에서 상기 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글에 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링 하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 제2 플랫폼 서버의 상기 대상 인플루언서의 제2 사용자 채널에서 상기 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글에 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링 하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 제1 사용자 채널과 상기 제2 사용자 채널을 크롤링한 결과에서 상기 대상 인플루언서의 태그 단어들과 상기 댓글의 댓글 단어들의 거리에 기초하여 상기 댓글 단어들로부터 광고 물품을 선정하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 대상 인플루언서와 상기 제1 플랫폼 서버 및 상기 제2 플랫폼 서버의 각 사용자들의 따른 복수의 요소에 관한 유사도를 오각 그래프로 나타내고 상기 오각 그래프의 면적을 기초하여 상기 각 사용자들 중 광고 타켓 사용자를 결정하는 단계, 및 상기 광고 서버가 상기 대상 인플루언서를 선정하는 단계와 상기 광고 타켓 사용자를 결정하는 단계에서 이용되는 인자들을 기초하여 광고 비용을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

댓글 크롤링을 이용한 온라인 광고 방법 및 온라인 광고 시스템{ONLINE ADVERTISING METHOD AND ONLINE ADVERTISING SYSTEM USING REPLY COMMENT CRAWLING}
본 발명은 댓글 크롤링을 이용한 광고 방법 및 온라인 광고 시스템에 관한 것이다.
온라인 광고는 광고주가 각종 광고 대상물을 정보통신망을 이용하여 다른 사람들에게 널리 알리거나 제시하는 행위 또는 그 정보를 의미한다. 온라인 광고는 메일 수신을 허용하는 소비자에게 광고 메일을 전송하는 다이렉트 메일 광고, 키워드를 통해 포털 사이트에서 사용자가 특정 서비스나 물건을 검색하면, 검색 결과 상단에 광고 대상물이 노출되는 방식의 키워드 광고, 사용자가 주로 소비하는 컨텐츠와 시간적으로 중복되거나 공간적으로 인접한 곳에 광고 배너, 광고 동영상 등이 노출되는 디스플레이 광고 등이 있다.
한편, 페이스북, 인스타그램 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(SNS, Social network service)가 대중화됨에 따라 온라인 상에서 다양한 사람들이 소셜 네트워크를 이용한 관계맺기를 하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스의 대중화에 발맞추어 소셜 네트워크를 이용하는 사용자들을 대상으로 한 광고 전략이 주요한 마케팅 포인트로 자리잡고 있다. 종래의 SNS를 이용한 광고 기법은 주로 사용자의 SNS 활동에서 발견되는 사용자의 관심 주제 즉 토픽(Topic)을 추출하고, 추출된 토픽과 관련성이 있는 상품이나 서비스를 광고 대상물로서 사용자에게 제공함으로써 개인화된 마케팅 전략을 도입하였다.
현재의 웹사이트 크롤링(crawling) 방식은 응용 프로그램 인터페이스(API; Application Program Interface)를 사용하여 호출되는 값을 받아오거나 웹사이트의 각 페이지로 직접 접근하여 해당 페이지 내 데이터를 모으는 방식으로 구현되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 소셜 네트워크 서비스와 관련된 복수의 플랫폼 서버의 페이지들을 크롤링하고, 자동으로 광고 대상 인플루언서를 선정하고, 광고 물품을 선정하고, 광고 타겟 사용자를 결정하고, 광고 비용을 결정하는 방법 및 이를 이용하는 온라인 광고 시스템을 제공하고자 하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 광고 방법은, 광고 서버가 통신 네트워크를 통해 연결된 제1 플랫폼 서버 및 제2 플랫폼 서버의 각 사용자 채널을 모두 이용하는 인플루언서들 중 직전 3달 전, 직전 2달 전, 직전 달 및 금번 달의 팔로워 수를 기초로 대상 인플루언서를 선정하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 제1 플랫폼 서버의 상기 대상 인플루언서의 제1 사용자 채널에서 상기 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글에 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링 하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 제2 플랫폼 서버의 상기 대상 인플루언서의 제2 사용자 채널에서 상기 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글에 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링 하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 제1 사용자 채널과 상기 제2 사용자 채널을 크롤링한 결과에서 상기 대상 인플루언서의 태그 단어들과 상기 댓글의 댓글 단어들의 거리에 기초하여 상기 댓글 단어들로부터 광고 물품을 선정하는 단계, 상기 광고 서버가 상기 대상 인플루언서와 상기 제1 플랫폼 서버 및 상기 제2 플랫폼 서버의 각 사용자들의 따른 복수의 요소에 관한 유사도를 오각 그래프로 나타내고 상기 오각 그래프의 면적을 기초하여 상기 각 사용자들 중 광고 타켓 사용자를 결정하는 단계, 및 상기 광고 서버가 상기 대상 인플루언서를 선정하는 단계와 상기 광고 타켓 사용자를 결정하는 단계에서 이용되는 인자들을 기초하여 광고 비용을 결정하는 단계를 포함한다.
상기 대상 인플루언서를 선정하는 단계는 상기 제1 플랫폼 서버에서 상기 인플루언서들 중 직전 3달 전 팔로워 수가 제1 기준 값을 초과하고, 직전 달 전의 팔로워 수의 평균 변화율이 직전 2달 전의 팔로워 수의 평균 변화율을 초과하고 및 금번 달의 현 시점에서 팔로워 수가 직전 달의 팔로워 수의 최대값을 초과하는 제1 조건을 만족하는 인플루언서를 상기 대상 인플루언서로 선정하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 대상 인플루언서를 선정하는 단계는 상기 제2 플랫폼 서버에서 상기 인플루언서들 중 직전 3달 전 팔로워 수가 제2 기준 값을 초과하고, 직전 달 전의 팔로워 수의 평균 변화율이 직전 2달 전의 팔로워 수의 평균 변화율을 초과하고 및 금번 달의 현 시점에서 팔로워 수가 직전 달의 팔로워 수의 최대값을 초과하는 제2 조건, 및 상기 제1 조건을 모두 만족하는 인플루언서를 상기 대상 인플루언서로 선정하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 제1 기준 값과 상기 제2 기준 값은 서로 다를 수 있다.
상기 광고 타겟 사용자를 결정하는 단계는 제1 플랫폼 서버 및 상기 제2 플랫폼 서버의 각 사용자들 중 상기 오각 그래프의 면적이 제3 기준 값 이상을 가진 사용자들로 상기 광고 타켓 사용자로 결정하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 광고 비용을 결정하는 단계는 상기 제1 기준 값, 상기 제2 기준 값, 상기 제3 기준 값, 상기 제1 플랫폼 서버에서 상기 대상 인플루언서의 직전 달의 팔로워 수, 및 상기 제2 플랫폼 서버에서 상기 대상 인플루언서의 직전 달의 팔로워 수를 이용해 상기 광고 비용을 결정하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 광고 비용은 상기 제1 기준 값, 상기 제2 기준 값 또는 상기 제3 기준 값이 증가할수록 감소하고, 및 상기 제1 플랫폼 서버에서 상기 대상 인플루언서의 직전 달의 팔로워 수 또는 상기 제2 플랫폼 서버에서 상기 대상 인플루언서의 직전 달의 팔로워 수가 증가할수록 증가할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 온라인상에서 이루어지는 광고에 기초가되는 광고 대상 인플루언서, 광고 물품, 광고 타겟 사용자 및 광고 비용이 크롤링된 댓글을 기반으로 광고 효과를 극대화하도록 결정될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 광고 시스템의 전체 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 4 내지 도 7은 각각 도 3의 일부 단계를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호를 사용한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 광고 시스템의 전체 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 온라인 광고 시스템은 복수의 플랫폼 서버들(11, 12), 광고 서버(20) 및 사용자 단말(30)을 포함한다.
명확히 도시하진 않았지만, 복수의 플랫폼 서버들(11, 12), 광고 서버(20) 및 사용자 단말(30)은 각각 통신 네트워크를 통해 상호간 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크에는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의해 통신 환경이 구현될 수 있다.
복수의 플랫폼 서버들(11, 12)은 각각 소셜 네트워크 서비스와 관련된 플랫폼 서버일 수 있다. 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)은 하나 이상의 이미지, 영상 또는 텍스트를 저장할 수 있다. 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)은 일반 사용자가 이용하는 스마트폰, 태블릿 PC, 퍼스널 컴퓨터 등이 액세스 가능하고 각종 이미지, 영상 또는 텍스트를 업로딩하고 다운로딩 가능토록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다. 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)에 저장되는 이미지, 영상 또는 텍스트 중 하나 이상은 해시태그(hashtag)를 가질 수 있다. 해시태그는 사용자에 의한 검색을 위해 이용 가능하다. 해시태그 중 한 유형은 이미지, 영상 또는 텍스트에서 표현되는 분위기를 나타내는 단어를 포함하여 구성될 수 있다. 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)의 영상 또는 텍스트에 태깅되고 분위기를 나타내는 해시태그는 예를 들어, 이미지, 영상 또는 텍스트를 업로딩한 사용자 또는 이미지, 영상 또는 텍스트를 본 사용자에 의해 태깅될 수 있다.
복수의 플랫폼 서버들(11, 12)은 사용자가 이미지, 영상 또는 텍스트를 업로딩하고 다운로딩 가능토록 하는 기능, 및 상기 이미지, 영상 또는 텍스트를 본 다른 사용자가 댓글의 형태로 이미지, 영상 또는 텍스트를 업로딩하고 다운로딩 가능토록 하는 기능을 제공할 수 있다.
일 실시예로, 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)은 SNS(Social Network Service) 서버(이하, 제1 플랫폼 서버(11)) 및 동영상 공유 플랫폼 서버(이하, 제2 플랫폼 서버(12))를 포함할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 제한되지 않고, 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)이 다양한 형태의 플랫폼 서버를 포함할 수도 있다.
사용자 단말(30)은 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)을 이용하는 사용자들의 단말일 수 있다. 사용자 단말(30)은 임의의 조합으로 이루어진 프로세서, 컨트롤러, 집적 회로, 프로그램 가능한 논리 회로, 또는 그 밖에 데이터베이스와 신호 처리 장치를 포함할 수 있으며, 이 밖에 하나 이상의 메모리, 송신기와 수신기, 디스플레이, 및 여러가지 장치와 통신이 가능한 통신 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 지정된 알고리즘을 통하여 데이터 연산을 수행하고, 그 결과를 디스플레이를 통해 외부에서 인식할 수 있도록 표시하는 컴퓨터 프로그램과, 이를 구매자가 조작할 수 있도록 구현된 구매자 인터페이스(UI; User Interface)를 포함할 수 있다. 사용자 단말(30)은 프로세서와 관련된 메모리를 포함하는 임의의 디바이스 또는 장비를 포함할 수 있다. 프로세서는 운영 체제를 구현할 수 있고, 명령어, 소프트웨어 코드, 실행파일(executable), 애플리케이션, 앱 등으로 알려져 있는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말(30)은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 이동 통신 디바이스(무선 디바이스를 포함함), 워크 스테이션, 태블릿 컴퓨터, PDA(portable digital assistant), 또는 스마트폰을 포함할 수 있다.
사용자 단말(30)은 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)에 이미지, 영상 또는 텍스트를 업로딩하고 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)로부터 이미지, 영상 또는 텍스트를 다운로딩하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(30)은 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)이 제공하는 이미지, 영상 또는 텍스트를 표시하는 페이지에 댓글의 형태로 이미지, 영상 또는 텍스트를 업로딩하는 기능을 포함할 수 있다.
사용자 단말(30)은 광고 서버(20)로부터 광고 정보를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 상기 광고 정보는 사용자 단말(30)에 설치된 프로그램들이 표시하는 화면에 삽입되어 함께 표시될 수 있다.
광고 서버(20)는 사용자 단말(30)을 통해 사용자 단말(30)의 사용자에게 적절한 광고 정보를 자동으로 제공할 수 있다. 광고 정보는 사용자 단말(30)의 사용자의 관심도 높은 주제에 대한 것으로 선별적 제공될 수 있다.
광고 서버(20)는 적어도 하나의 프로세서(210), 및 상기 적어도 하나의 프로세서(210)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(220)를 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(210)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(220)는 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(220)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 저장 장치(260)는, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive) 등일 수 있다.
또한, 광고 서버(20)는, 통신 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 230)를 포함할 수 있다. 또한, 광고 서버(20)는 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250), 저장 장치(260) 등을 더 포함할 수 있다. 광고 서버(20)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 270)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다. 광고 서버(20)는 푸쉬 서버(push server), 게이트웨이 서버(gateway server), 네임 서버(name server) 등의 기능을 포함할 수 있다.
한편, 광고 서버(20)는 버스(270)에 연결되는 크롤링 시스템(280) 및 머신러닝 시스템(290)을 더 포함할 수 있다.
크롤링 시스템(280)은 통신 네트워크를 통해 복수의 플랫폼 서버들(11, 12) 각각을 액세스하고 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)에 저장되어 있는 이미지, 영상, 텍스트 및 이들을 표시하는 페이지에 업로드된 댓글들을 수집하고, 수집된 정보를 머신러닝 시스템(290)을 통해 또는 직접 저장 장치(260)에 저장할 수 있다.
크롤링 시스템(280)은 타겟하는 복수의 플랫폼 서버들(11, 12) 별로 문서 객체 모델(DOM; Document Object Model)의 패턴을 분석하는 DOM 특징 분석(DOM feature analysis)과, 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)의 데이터에서 사용자 단말(30)에 제공할 필요 정보를 추출하기 위한 마이닝 영역 관리(mining area management)를 통해 데이터를 크롤링(crawling)할 수 있다. 문서 객체 모델(DOM)은 프로그램이나 스크립트가 웹 페이지 내의 구성 요소들에 접근하여 내용이나 스타일 등을 변경할 수 있게 해주는 인터페이스이다. 브라우저에서 HTML, XML 등의 웹 페이지가 로딩되면 문서 객체 모델은 브라우저 내에 트리(tree) 형태로 문서 내 요소들을 구성하게 된다. 크롤링 시스템(280)은 다양한 복수의 플랫폼 서버 별로 문서 객체 모델의 패턴을 인식하여, 타겟하는 복수의 플랫폼 서버들(11, 12) 별로 인식한 문서 객체 모델 패턴을 기반으로 타겟하는 복수의 플랫폼 서버이 제공하는 페이지 데이터에서 필요로 하는 정보를 추출할 수 있다. 광고 서버(20)는 크롤링 시스템(280)을 통해 다양한 플랫폼 서버들(11, 12)로부터 데이터를 크롤링하고, 다양한 플랫폼 서버들(11, 12)로부터 수집한 데이터를 통합하여 광고 정보를 추출하고, 광고 정보를 사용자 단말(30)에 제공하는 서비스를 제공할 수 있다.
머신러닝 시스템(290)은 크롤링 시스템(280)에 의해 수집된 이미지, 영상, 텍스트 및 이들을 표시하는 페이지에 업로드된 댓글들을 이용하여 수집된 정보에 대응하여 설정된 분위기를 학습한다. 예를 들어, 하나의 분위기로 수집된 이미지, 영상, 텍스트 및 이들을 표시하는 페이지에 업로드된 댓글들을 이용하여 해당 분위기를 학습하고 다른 분위기로 수집된 이미지들을 이용하여 해당 다른 분위기를 학습한다.
머신러닝 시스템(290)은 크롤링 시스템(280)에 의해 수집된 텍스트 및 이를 표시하는 페이지에 업로드된 댓글들에 대하여 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들을 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)함으로써 텍스트 및 댓글들 각각에 대한 적어도 하나의 주제들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 처리는, 자연어 처리를 구현할 수 있는 프레임워크(framework) 또는 알고리즘인 파이썬의 NTLK(Python NLTK), 샌포드의 코어NLP(Sanford CoreNLP), 아파치의 오픈NLP(Apache OpenNLP), 마이크로소프트의 튜링 (Turing), 또는 BERT, GPT-2 등을 이용하여 구현될 수 있다.
이하에서, 온라인 광고 시스템이 수행하는 광고 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다. 도 4 내지 도 7은 각각 도 3의 일부 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 광고 방법은 대상 인플루언서 선정 단계(S110), 제1 플랫폼 서버의 크롤링 단계(S120), 제2 플랫폼 서버의 크롤링 단계(S130), 광고 물품 선정 단계(S140), 광고 타겟 사용자 결정 단계(S150) 및 광고 비용 결정 단계(S160)를 포함한다. 본 명세서에서, 순서도에 따라 각 단계가 차례로 수행되는 것으로 설명하지만, 발명의 사상을 변경하지 않는 한, 연속하여 수행하는 것으로 도시된 일부 단계들이 동시에 수행되거나, 일부 단계의 순서가 변경되거나, 일부 단계가 생략되거나, 또는 각 단계 사이에 다른 단계가 더 포함될 수 있음은 자명하다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 대상 인플루언서 선정 단계(S110)는 광고 서버(20)가 복수의 플랫폼 서버들(11, 12)을 분석하여 광고 물품을 선정하고, 광고 타겟 사용자를 결정하는데 기초가 되는 대상 인플루언서를 선정하는 단계에 해당한다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)의 모든 사용자 채널을 이용하는 인플루언서들 중 특정 조건을 만족하는 인플루언서를 대상 인플루언서로 선정할 수 있다. 예를 들어, 광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11)의 일 인플루언서의 채널에서 제2 플랫폼 서버(12)의 채널로의 링크가 개재된 경우, 또는 제2 플랫폼 서버(12)의 일 인플루언서의 채널에서 제1 플랫폼 서버(11)의 채널로의 링크가 개재된 경우, 상기 인플루언서가 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)의 모든 사용자 채널 이용하는 것으로 판단할 수 있다.
상기 특정 조건은 아래의 [수학식 1]의 조건 1 및/또는 조건 2일 수 있다.
Figure 112021070980494-pat00001
Figure 112021070980494-pat00002
일 실시예로, 광고 서버(20)는 [수학식 1]의 조건 1과 조건 2를 모두 만족하는 인플루언서를 대상 인플루언서로 선정할 수 있다.
[수학식 1]에서, f1은 직전 3달 전 제1 플랫폼 서버(11) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(또는 구독자) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, f1은 2021년 2월 1일 내지 2021년 2월 28일 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(f1(x))를 나타낸다.
f2는 직전 2달 전 제1 플랫폼 서버(11) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(follower)(또는, 구독자(subscriber)) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, f2는 2021년 3월 1일 내지 2021년 3월 31일 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(f2(x))를 나타낸다.
f3은 직전 달의 제1 플랫폼 서버(11) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(또는 구독자) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, f1은 2021년 4월 1일 내지 2021년 4월 30일 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(f3(x))를 나타낸다.
f4는 금번 달의 제1 플랫폼 서버(11) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(또는 구독자) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, f4는 2021년 5월 1일 내지 금일(x1) 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(f4(x))를 나타낸다. 금일 제1 플랫폼 서버(11) 내 인플루언서의 채널의 팔로워 수는 f4(x1)이다.
마찬가지로, g1은 직전 3달 전 제2 플랫폼 서버(12) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(또는 구독자) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, g1은 2021년 2월 1일 내지 2021년 2월 28일 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(g1(x))를 나타낸다.
g2는 직전 2달 전 제2 플랫폼 서버(12) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(또는 구독자) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, g2는 2021년 3월 1일 내지 2021년 3월 31일 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(g2(x))를 나타낸다.
g3은 직전 달의 제2 플랫폼 서버(12) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(또는 구독자) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, g1은 2021년 4월 1일 내지 2021년 4월 30일 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(g3(x))를 나타낸다.
g4는 금번 달의 제2 플랫폼 서버(12) 내 인플루언서의 채널의 팔로워(또는 구독자) 수에 대한 일자(x)별 함수에 해당한다. 예를 들어, 현 시점이 2021년 5월인 경우, g4는 2021년 5월 1일 내지 금일(x1) 범위(domain)의 일자(x) 별 팔로워 수(g4(x))를 나타낸다. 금일 제2 플랫폼 서버(12) 내 인플루언서의 채널의 팔로워 수는 g4(x1)이다.
광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)에서 각각, i) 직전 3달 전 팔로워 수가 기준 값(예, a, b) 이상이고, ii) 직전 달의 평균 팔로워 수 증가율이 직전 2달의 평균 팔로워 수 증가율보다 높고, iii) 현재 팔뤄워 수가 직전 달의 최대 팔로워 수를 초과하는 조건을 모두 만족하는 인플루언서를 대상 인플루언서로 선정할 수 있다. 일 실시예로, 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)에서 각 기준 값(a, b)는 다를 수 있다.
실시예에 따라, 대상 인플루언서를 선정하는데 있어 이용되는 인자들은 광고 물품을 선정하고, 광고 타겟 사용자를 결정하고, 또는 광고 비용을 결정하는데 기초가 될 수 있다.
도 3 및 도 5를 참조하면, 제1 플랫폼 서버의 크롤링 단계(S120)는 광고 서버(20)가 대상 인플루언서의 제1 플랫폼 서버(11) 내 채널에서 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글로 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링하는 단계에 해당한다. 제2 플랫폼 서버의 크롤링 단계(S130)는 광고 서버(20)가 대상 인플루언서의 제2 플랫폼 서버(12) 내 채널에서 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글로 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링하는 단계에 해당한다.
광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)에서 대상 인플루언서의 각 채널에 업로드된 페이지를 크롤링할 수 있다. 광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)에서 대상 인플루언서의 각 채널에 업로드된 페이지를 크롤링 타켓 대상으로 선정할 수 있다. 예를 들어, 광고 서버(20)는 파이썬, Selenium 등의 모듈을 이용하여 크롤링을 수행할 수 있다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11)의 대상 인플루언서의 채널에 업로드된 일 페이지를 제1 대상 페이지로 선정하여 크롤링을 수행할 수 있다. 이후, 광고 서버(20)는 제1 대상 페이지에서 링크로 연결되는 제2 플랫폼 서버(12)의 대상 인플루언서의 채널에 업로드된 제2 대상 페이지에서 크롤링을 수행할 수 있다. 제1 대상 페이지와 제2 대상 페이지는 연관될 수 있다. 예를 들어, 제1 대상 페이지에서 특정 주제에 대해 이미지와 텍스트를 통해 설명했다면, 제2 대상 페이지에서 상기 특정 주제에 대해 동영상과 텍스트를 통해 설명이 이루어졌을 수 있다. 실시예에 따라, 광고 서버(20)는 제2 플랫폼 서버(12)의 대상 인플루언서의 채널에 업로드된 일 페이지를 제1 대상 페이지로 선정하여 크롤링을 수행하고, 이후 제1 대상 페이지에서 링크로 연결되는 제1 플랫폼 서버(11)의 대상 인플루언서의 채널에 업로드된 제2 대상 페이지에서 크롤링을 수행할 수도 있다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지를 선정하는데 있어, 직전 3달 내지 직전 달에 업로드된 페이지를 기준으로 삼을 수 있다. 최근 업로드된 페이지를 대상 페이지로 선정함으로써, 최신 유행 등을 따라갈 수 있다.
광고 서버(20)는 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지에서 대상 인플루언서가 업로드한 제1 부분(310) 및 다른 이용자가 업로드한(예, 댓글) 제2 부분(320)에서 각각 크롤링을 수행할 수 있다. 한편, 광고 서버(20)는 크롤링을 통해 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지의 각 제1 부분(310)에서 인플루언서가 태그한 단어들을 수집할 수 있다. 인플루언서가 태그한 단어들은 해당 게시물의 주제와 연관되어 있는 단어들(키워드)로 구성될 수 있다. 광고 서버(20)가 크롤링한 데이터는 해시태그 또는 텍스트 워드 등을 포함할 수 있다.
도 3, 도 5 및 도 6을 참조하면, 광고 물품 선정 단계(S140)는 광고 서버(20)가 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지의 각 제1 부분(310) 및 제2 부분(320)에서 크롤링한 데이터를 기초로 광고 물품을 선정하는 단계에 해당한다.
광고 서버(20)는 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지의 각 제1 부분(310) 및 제2 부분(320)에서 크롤링한 데이터를 키워드 별로 구분할 수 있다. 예를 들어, 광고 서버(20)는 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지의 각 제1 부분(310) 및 제2 부분(320)에 기재된 단어에서 키워드를 추출하고, 추출된 키워드와 대응하는 유사 키워드들을 결정할 수 있다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 데이터 사전을 이용해 유사 키워드들을 결정할 수 있다. 데이터 사전은 특정한 업종이나, 업계에서 사용하는 용어나 단어를 포함할 수 있다. 데이터 사전에 포함되는 용어 또는 단어는 표준화된 것(즉, 표준화되어 등록된 것)으로서 표준 용어 또는 표준 단어일 수 있다. 데이터 사전은 복수의 데이터 사전들로 구성된 다중 데이터 사전일 수 있다. 또한, 데이터 사전에 포함된 복수의 용어들 각각은 약어일 수 있다. 상기 약어는 예컨대, 영문 용어를 축약한 약어일 수 있다. 일례로, "코드"라는 단어(용어)는 CD, CDE, CE 또는 CODE의 약어로 표현될 수 있다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지의 각 제1 부분(310)에 기재된 태그 단어들을 키워드로 설정하고, 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지의 각 제2 부분(320)에 기재된 단어들을 키워드 또는 유사 키워드로 설정할 수 있다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 제1 대상 페이지 및 제2 대상 페이지의 각 제2 부분(320)에 기재된 각 단어들의 기재 횟수에 따른 내림차순으로 정렬할 수 있다. 예를 들어, 각 제2 부분(320)에 기재된 각 단어들을 기재 횟수에 따라, w1, w2, w3, ?? 순서대로 정렬할 수 있다.
이후, 광고 서버(20)는 데이터 사전을 통해 각 제2 부분(320)에 기재된 각 댓글 단어들(w1, w2, w3, ??)에 대해 태그 단어들과의 거리(d)를 비교하여, 각 단어들(w1, w2, w3, ??)거리(d)가 가장 가까운 키워드들에 대응할 수 있다. 예를 들어, 제1 부분(310)에 기재된 태그 단어들(V={v1, v2, ??, vn})과 제2 부분(320)에 기재된 제1 댓글 단어(w1)의 제1 거리(d1)를 결정하고, 제1 부분(310)에 기재된 태그 단어들(V={v1, v2, ??, vn})과 제2 부분(320)에 기재된 제2 댓글 단어(w2)의 제2 거리(d2)를 결정하고, 제1 부분(310)에 기재된 태그 단어들(V={v1, v2, ??, vn})과 제3 부분에 기재된 제3 댓글 단어(w3)의 제3 거리(d3)를 결정할 수 있다. 일 실시예로, 단어들 간의 거리는 머신러닝 시스템(290)에서 학습된 결과를 통해 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 광고 서버(20)는 태그 단어들의 임베딩 벡터와 댓글 단어의 임베딩 벡터를 비교하여 태그 단어들과 댓글 단어 간의 유사도를 결정할 수 있다. 또는, 광고 서버(20)는 태그 단어들의 임베딩 벡터와 댓글 단어가 포함된 문장의 임베딩 벡터를 비교하여 태그 단어들과 댓글 단어가 포함된 문장 간의 유사도를 결정할 수 있다.
일 실시예로, 각 태그 단어 및 각 댓글 단어의 임베딩 벡터(yj), 상기 임베딩 벡터에 할당된 각각의 가중치(Ws) 및 바이어스(bs)의 합을 바탕으로 태그 단어들의 임베딩 벡터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 태그 단어들의 임베딩 벡터의 각 원소(element)는 아래의 [수학식 2]에 따라 결정될 수 있다.
Figure 112021070980494-pat00003
[수학식 2]에서 가중치 Ws는 태그 단어 및 댓글 단어마다 미리 결정될 수 있다. 댓글 단어 중에서 태그 단어들의 맥락에 관한 단어에 대응되는 가중치 Ws는 다른 단어의 가중치에 비해 큰 값으로 미리 결정되어 있을 수 있다. 예를 들어, 맥락 단어가 '(태그 단어)의류'일 때, '(댓글 단어)치마'로부터 생성된 단어 임베딩 벡터에 대응하는 가중치는 의류를 나타내지 않는 다른 단어(예, 육게장)의 단어 임베딩 벡터의 가중치에 비해 크다.
태그 단어들 모두를 고려한 임베딩 백터(V)는 아래의 [수학식 3]에 따라 결정될 수 있다.
Figure 112021070980494-pat00004
태그 단어들과 제i 댓글 단어(wi=tanh(Wsyi+bs))사이의 거리(di)는 아래의 [수학식 4]에 따라 결정될 수 있다. 아래의 [수학식 4]에서 σ는 제2 부분(320)에서 등장한 제i 댓글 단어의 횟수를 반영한 가중치 상수이다.
Figure 112021070980494-pat00005
즉, 광고 서버(20)는 각 제2 부분(320)에 기재된 각 댓글 단어들(w1, w2, w3, ??)에 대해 태그 단어들과의 거리(d)를 각 댓글 단어의 등장 횟수를 고려하여 결정할 수 있다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 di 값이 최소가 되는 댓글 단어에 해당하는 물품을 광고 물품으로 선정할 수 있다.
도 3 및 도 6을 참조하면, 광고 타겟 사용자 결정 단계(S150)는 광고 서버(20)가 광고 물품에 대하여 광고를 노출시킬 타겟 사용자를 결정하는 단계에 해당한다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 타겟 사용자를 결정 가상의 오각 그래프를 이용할 수 있다. 광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11) 또는 제2 플랫폼 서버(12)의 사용자 중 대상 인플루언서와 복수의 요소들의 관련성을 통해 타겟 사용자를 결정할 수 있다. 예를 들어, 광고 서버(20)는 대상 인플루언서와 나이, 성별, 관심 물품, 거주 지역 및 팔로우 유사도를 요소로하여 제1 플랫폼 서버(11) 또는 제2 플랫폼 서버(12)의 사용자들 간의 오각 그래프를 그릴 수 있다. 광고 서버(20)는 제1 플랫폼 서버(11) 또는 제2 플랫폼 서버(12)의 사용자들 중 오각 그래프의 면적 넓이(Si)가 기준 값(c) 이상을 가진 사용자들을 광고 물품에 대하여 광고를 노출시킬 타겟 사용자를 결정할 수 있다.
다만, 오각 그래프를 나타내는 요소들이 이에 제한되는 것이 아니다. 요소들은 다양한 방법으로 결정될 수 있다.
도 3, 도 4 및 도 7을 참조하면, 광고 비용 결정 단계(S160)는 광고 서버(20)가 앞선 단계들에서 사용된 요소를 기초로 광고 비용을 결정하는 단계에 해당한다.
일 실시예로, 광고 서버(20)는 상기 대상 인플루언서를 선정하는 단계와 상기 광고 타켓 사용자를 결정하는 단계에서 이용되는 인자들을 기초로 광고 비용을 결정할 수 있다. 예를 들어, 광고 서버(20)는 대상 인플루언서의 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)의 직전 달의 팔로워 수(f3, g3)의 평균, 대상 인플루언서를 사용하는데 이용한 기준 값(a, b) 및 광고 타겟 사용자를 결정하는데 있어 이용한 기준 값(c)을 기초로 광고 비용을 결정할 수 있다. 예를 들어, 광고 서버(20)는 아래의 [수학식 5]에 따라 광고 비용(C)을 결정할 수 있다.
Figure 112021070980494-pat00006
[수학식 5]에서 δ는 상수 값에 해당한다. 즉, 광고 서버(20)는 대상 인플루언서의 제1 플랫폼 서버(11) 및 제2 플랫폼 서버(12)의 직전 달의 팔로워 수(f3, g3)가 많을수록 광고 비용을 증가시키고, 기준 값들(a, b, c)이 높을수록 광고 비용이 낮도록 결정할 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 기술적 사상에 따른 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해하여야 한다.
11: 제1 플랫폼 서버 12: 제2 플랫폼 서버
20: 광고 서버 30: 사용자 단말
210: 프로세서 220: 메모리
240: 입력 인터페이스 장치 250: 출력 인터페이스 장치
260: 저장 장치 270: 버스
280: 크롤링 시스템 290: 머신러닝 시스템
310: 제1 부분 320: 제2 부분

Claims (5)

  1. 광고 서버가 통신 네트워크를 통해 연결된 SNS(Social network Service) 서버인 제1 플랫폼 서버 및 동영상 공유 플랫폼 서버인 제2 플랫폼 서버의 각 사용자 채널을 모두 이용하는 인플루언서들 중 직전 3달 전, 직전 2달 전, 직전 달 및 금번 달의 팔로워 수를 기초로 대상 인플루언서를 선정하는 단계;
    상기 광고 서버가 상기 제1 플랫폼 서버의 상기 대상 인플루언서의 제1 사용자 채널에서 제1 대상 페이지에 상기 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글에 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링 하는 단계;
    상기 광고 서버가 상기 제2 플랫폼 서버의 상기 대상 인플루언서의 제2 사용자 채널에서 제2 대상 페이지에 상기 대상 인플루언서가 업로드한 이미지, 영상 또는 텍스트, 및 댓글에 기재된 이미지, 영상 또는 텍스트를 크롤링 하는 단계;
    상기 광고 서버가 상기 제1 사용자 채널의 상기 제1 대상 페이지와 상기 제2 사용자 채널의 상기 제2 대상 페이지에서 크롤링한 결과에서 상기 대상 인플루언서의 태그 단어들과 상기 댓글의 댓글 단어들의 거리에 기초하여 상기 댓글 단어들로부터 광고 물품을 선정하는 단계;
    상기 광고 서버가 상기 대상 인플루언서와 상기 제1 플랫폼 서버 및 상기 제2 플랫폼 서버의 각 사용자들의 따른 복수의 요소에 관한 유사도를 오각 그래프로 나타내고 상기 오각 그래프의 면적을 기초하여 상기 각 사용자들 중 광고 타켓 사용자를 결정하는 단계; 및
    상기 광고 서버가 상기 대상 인플루언서를 선정하는 단계와 상기 광고 타켓 사용자를 결정하는 단계에서 이용되는 인자들을 기초하여 광고 비용을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 대상 페이지는, 상기 제1 대상 페이지에서 링크(link)를 통해 연결되는 페이지이고,
    상기 대상 인플루언서를 선정하는 단계는,
    상기 제1 플랫폼 서버에서 상기 인플루언서들 중 직전 3달 전 팔로워 수가 제1 기준 값을 초과하고, 직전 달 전의 팔로워 수의 평균 변화율이 직전 2달 전의 팔로워 수의 평균 변화율을 초과하고 및 금번 달의 현 시점에서 팔로워 수가 직전 달의 팔로워 수의 최대값을 초과하는 제1 조건; 및
    상기 제2 플랫폼 서버에서 상기 인플루언서들 중 직전 3달 전 팔로워 수가 제2 기준 값을 초과하고, 직전 달 전의 팔로워 수의 평균 변화율이 직전 2달 전의 팔로워 수의 평균 변화율을 초과하고 및 금번 달의 현 시점에서 팔로워 수가 직전 달의 팔로워 수의 최대값을 초과하는 제2 조건을 모두 만족하는 인플루언서를 상기 대상 인플루언서로 선정하는 단계를 포함하는, 온라인 광고 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 기준 값과 상기 제2 기준 값은 서로 다른, 온라인 광고 방법.
  5. ◈청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1 항에 있어서,
    광고 타겟 사용자를 결정하는 단계는 제1 플랫폼 서버 및 상기 제2 플랫폼 서버의 각 사용자들 중 상기 오각 그래프의 면적이 제3 기준 값 이상을 가진 사용자들로 상기 광고 타켓 사용자로 결정하는 과정을 포함하는, 온라인 광고 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102468280B1 (ko) * 2021-12-20 2022-11-17 서명교 인플루언서 커머스 중개 플랫폼 서비스를 제공하기 위한 방법 및 장치
KR102619689B1 (ko) * 2023-06-30 2023-12-28 박수빈 콘텐츠 기반 구인구직 플랫폼 서비스 제공 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101639656B1 (ko) * 2014-04-22 2016-07-15 주식회사 카카오 광고 제공 방법 및 서버 장치
KR20190075585A (ko) * 2017-12-21 2019-07-01 주식회사 함샤우트 인플루언서 중개 시스템 및 이를 이용한 중개 방법
KR102028356B1 (ko) * 2018-02-05 2019-10-04 대구대학교 산학협력단 코멘트 기반의 광고 추천 장치 및 방법
KR20210074080A (ko) * 2019-12-11 2021-06-21 주식회사 페니 인플루언서 마케팅을 위한 중개시스템 및 이를 이용한 중개방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101639656B1 (ko) * 2014-04-22 2016-07-15 주식회사 카카오 광고 제공 방법 및 서버 장치
KR20190075585A (ko) * 2017-12-21 2019-07-01 주식회사 함샤우트 인플루언서 중개 시스템 및 이를 이용한 중개 방법
KR102028356B1 (ko) * 2018-02-05 2019-10-04 대구대학교 산학협력단 코멘트 기반의 광고 추천 장치 및 방법
KR20210074080A (ko) * 2019-12-11 2021-06-21 주식회사 페니 인플루언서 마케팅을 위한 중개시스템 및 이를 이용한 중개방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102530316B1 (ko) * 2022-12-06 2023-05-09 이재원 인플루언서 마케팅 매칭 시스템

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