KR102517905B1 - Artificial intelligence-based ad exchange platform process processing method, device and system for improving traffic processing speed performance - Google Patents

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KR102517905B1
KR102517905B1 KR1020220126031A KR20220126031A KR102517905B1 KR 102517905 B1 KR102517905 B1 KR 102517905B1 KR 1020220126031 A KR1020220126031 A KR 1020220126031A KR 20220126031 A KR20220126031 A KR 20220126031A KR 102517905 B1 KR102517905 B1 KR 102517905B1
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ssp
advertisement
dsp
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side platform
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김지훈
한상철
이기원
김승욱
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주식회사 비던스
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Abstract

일 실시예에 따른 전자 장치는 메모리, 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 SSP(supply side platform) 장치로부터 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 수신하고, 인공지능 학습모델을 이용하여 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정하고, 결정된 상기 복수의 DSP장치들 사이에서 광고 게재에 대한 입찰(bidding)을 실행하고, 입찰 과정에서 지정된 조건을 만족시키는 제 1 DSP 장치를 결정하고, 결정된 상기 제 1 DSP 장치로부터 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 수신하고, 수신된 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 상기 SSP(supply side platform) 장치로 송신하며,상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 상기 인벤토리에 상기 제 1DSP 장치에서 게재하기 원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 수신하고, 원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 상기 제 1 DSP 장치로 전송할 수 있다. 인공지능 학습모델은 복수의 DSP장치들 사이에서 입찰 시도 유무, 입찰 참여 시 입찰 가격, 입찰 참여 시 가격을 제시한 횟수, 입찰 성공 횟수, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 대한 광고 게재를 거절한 횟수, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고를 게재한 이력 유무, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 대한 타겟팅 정보 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고 게재 시 사용자의 클릭 수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정할 수 있다. 타겟팅 정보는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 사용자가 본 페이지 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 지정된 수준을 초과하여 클릭된 광고의 분야, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 게재된 광고를 클릭한 사용자의 구매 내역, 구매 횟수, 최근 구매 여부, 사용자의 관심 상품 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 성별 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 나이 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.An electronic device according to an embodiment may include a memory and a processor. The processor receives an advertisement serving request for a specific inventory from a supply side platform (SSP) device, and uses an artificial intelligence learning model to transmit the advertisement serving request received from the supply side platform (SSP) device to a plurality of demand side DSPs (DSPs). platform device, executes bidding for advertisement placement among the determined plurality of DSP devices, determines a first DSP device that satisfies specified conditions in a bidding process, and determines the first DSP device Receives information on advertisements to be displayed on the inventory from the SSP, transmits the received information on advertisements to be displayed on the inventory to the SSP (supply side platform) device, and from the SSP (supply side platform) device to the inventory The first DSP device may receive information indicating that an advertisement desired to be displayed is displayed, and may transmit information indicating that an advertisement desired to be displayed is displayed to the first DSP device. The artificial intelligence learning model determines whether a bid is attempted between multiple DSP devices, the bid price when participating in a bid, the number of bids offered when participating in a bid, the number of successful bids, and the At least one of the number of times, whether there is a history of displaying advertisements on the SSP (supply side platform) device, targeting information on the SSP (supply side platform) device, or the number of user clicks when an advertisement is displayed on the SSP (supply side platform) device. A plurality of demand side platform (DSP) devices to which the advertisement serving request received from the supply side platform (SSP) device will be transmitted may be determined based on one. Targeting information includes page information viewed by the user of the SSP (supply side platform) device, fields of advertisements clicked beyond a specified level in the SSP (supply side platform) device, and advertisements posted on the SSP (supply side platform) device. At least one of the purchase history of the user who clicked, the number of purchases, whether or not a recent purchase was made, the user's interest product information, the gender of the customer of the SSP (supply side platform) device, or the age of the customer of the SSP (supply side platform) device can include

Description

트래픽 처리 속도 성능 개선을 위한 인공지능 기반 애드 익스체인지 플랫폼 프로세스 처리 방법, 장치 및 시스템{ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED AD EXCHANGE PLATFORM PROCESS PROCESSING METHOD, DEVICE AND SYSTEM FOR IMPROVING TRAFFIC PROCESSING SPEED PERFORMANCE}Artificial intelligence-based ad exchange platform process processing method, device and system for improving traffic processing speed performance

아래 실시예들은 트래픽 처리 속도 성능 개선을 위한 인공지능 기반 애드 익스체인지 플랫폼 프로세스 처리 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다. The following embodiments relate to an artificial intelligence-based ad exchange platform process processing method, apparatus, and system for improving traffic processing speed performance.

통신망의 발달과 단말기 사양의 발전에 따라 통신 단말기는 종래의 단순한 통신장치 또는 정보 제공 장치의 범주를 벗어나 현대인의 필수 소지품이 되었고, 토탈 엔터테인먼트 기기로 진화해 가고 있는 추세에 있다. 또한인터넷을 이용할 수 있는 통신 단말기는 다양한 분야에서 광고, 금융, 엔터테인먼트, 뉴스, 커뮤니티 등의 컨텐츠를 제공한다.With the development of communication networks and terminal specifications, communication terminals have become essential belongings of modern people beyond the scope of conventional simple communication devices or information providing devices, and are evolving into total entertainment devices. In addition, communication terminals capable of using the Internet provide contents such as advertisements, finance, entertainment, news, and communities in various fields.

최근에 각광을 받고 있는 온라인을 통한 광고는 매체 내의 광고지면(inventory)에 무작위 광고가 노출되는 형식으로 시작되었다. 광고 판매를 원하는 광고주와 광고가 게재될 공간인 인벤토리를 판매하기 원하는 서비스 제공자 많아지면서 광고주와 서비스 제공자 사이를 중개하기 위한 광고 서버(Ad Server), 광고 서버, 광고주, 매체들을 한번에 관리하는 광고 네트워크(Ad Network) 및 광고 네트워크 간에 상호 정보를 교환하고 거래를 중재하는 광고 거래소(Ad Exchange)가 출현하였다. 그리고 광고주를 대신하여 실시간 광고 입찰 경쟁을 통해 광고를 노출할 적절한 인벤토리를 찾는 DSP(Demand Side Platform) 서비스 장치와, 퍼블리셔를 대신하여 노출할 광고를 찾는 SSP(Supply Side Platform) 장치 또한 발생하였다.Online advertisements, which have recently been in the limelight, began in the form of random advertisements being exposed on the inventory of the medium. As the number of advertisers who want to sell advertisements and service providers who want to sell inventory, which is the space where advertisements are displayed, increases, an advertisement server (Ad Server) to mediate between advertisers and service providers, an advertisement network that manages advertisement servers, advertisers, and media at once Ad Exchange, which exchanges mutual information and mediates transactions between Ad Networks and Ad Networks, has emerged. In addition, a Demand Side Platform (DSP) service device that searches for appropriate inventory to display advertisements through real-time advertisement bidding competition on behalf of advertisers and a Supply Side Platform (SSP) device that searches for advertisements to be displayed on behalf of publishers have also occurred.

리타겟팅 광고는 광고주가 검색 광고 등의 마케팅 활동을 통해 비교적 전환율이 높은 관심 사용자의 방문을 유도한 후 방문한 관심사용자가 특별히 관심 있는 제품의 이미지를 리타겟팅 매체를 통해 노출하여 광고 효과를 높이는 형태의 광고이다. 이는 단순히 웹 사이트를 방문 시 팝업 또는 수동으로 보이는 광고 형태가 아니라, 광고를 판매하며 광고가 게재될 인벤토리를 구매하는 광고주, 광고주를 대신하여 광고를 노출할 적절한 인벤토리를 찾는 DSP(Demand Side Platform) 서버, 광고가 게재될 인벤토리를 판매하는 퍼블리셔, 퍼블리셔를 대신하여 노출할 광고를 찾는 SSP(Supply Side Platform) 서버의 정보 연동을 통해, 사용자 연령, 선호도와광고 종류에 따라 광고 대상 사용자를 식별하고, 식별된 사용자 단말로 광고를 보내는 방식의 시스템이다.Retargeting advertising is a type of advertisement in which an advertiser induces visits from interested users with a relatively high conversion rate through marketing activities such as search ads, and then exposes images of products of special interest to the visiting interested users through retargeting media to increase the advertising effect. It is an advertisement. This is not simply a pop-up or manually displayed advertisement when visiting a website, but an advertiser who sells an advertisement and purchases the inventory on which the advertisement will be displayed, and a Demand Side Platform (DSP) server that finds the appropriate inventory to display the advertisement on behalf of the advertiser. , Publishers who sell inventory for advertisements to be displayed, and SSP (Supply Side Platform) servers that search for advertisements to be displayed on behalf of publishers, identify and identify target users for advertisements according to user age, preference, and type of advertisements It is a system that sends advertisements to user terminals.

하지만 최근 리타겟팅 광고를 제공하는 대상 퍼블리셔의 수가 많아지고, 대상 퍼블리셔별 접속하는 사용자 수 및 사용자별 접속 횟수가 증가하고 있다. 즉 리타겟팅 광고를 송출하는 대상 퍼블리셔가 많고, 상기 서비스별 사용자 수 및 접속 빈도가 높을수록, 타겟팅 정보를 관리하는 DSP 서버에 조회되는 타겟팅 정보 조회 건수가 증가하여 DSP 서버는 타겟팅 정보를 대량으로 제공해야 하는 경우에 처리해야 하는 교통이 기하급수적으로 증가하게 된다. 또한 DSP 서버의 시스템 성능 저하 및 광고 송출 지연 시간이 증가하게 된다.However, recently, the number of target publishers providing retargeting advertisements is increasing, and the number of users accessing each target publisher and the number of accesses per user are increasing. That is, as the number of target publishers sending out retargeting advertisements increases, and the number of users and access frequency for each service increases, the number of targeting information queries to the DSP server that manages targeting information increases, and the DSP server provides targeting information in large quantities If you do, the traffic you have to deal with will increase exponentially. In addition, system performance of the DSP server deteriorates and delay time of advertisement transmission increases.

또한, 기존의 디지털 광고 시장은 웹 배너 광고가 주를 이루고 있다. 디지털 광고 시장은 크게 미디어 측(SSP, Supply Side Platform)과 광고주 측(DSP, Demand Side Platform), 양측을 연결해주는 광고 중개 플랫폼으로 구분할 수 있다. 광고 중개 플랫폼으로는 미디어 측과 광고주 측이 광고를 실시간 입찰 방식으로 매매하는 플랫폼인 애드익스체인지(ADX, AD Exchange)가 있다.In addition, the existing digital advertisement market is dominated by web banner advertisements. The digital advertising market can be largely divided into media side (SSP, Supply Side Platform) and advertiser side (DSP, Demand Side Platform), and an advertising mediation platform that connects both sides. As an advertisement mediation platform, there is ADX (AD Exchange), a platform in which media and advertisers buy and sell advertisements through a real-time bidding method.

한국특허출원 10-2015-0149619호Korean Patent Application No. 10-2015-0149619 한국특허출원 10-2016-0136689호Korean Patent Application No. 10-2016-0136689

광고와 관련하여 기존에 제공하고 있는 RTB(Real Time Bidding)는 광고매체에 광고를 개제하길 원하는 광고주를 선별하는 비즈니스 로직을 담고 있다.RTB (Real Time Bidding), which has been provided in relation to advertisements, contains business logic that selects advertisers who want to post advertisements in advertising media.

이러한 방식에 있는 SSP(supply side platform)에 해당하는 광고매체관리장치는 광고매체 즉 인벤토리(inventory)를 제공하게 되며, 반대로 DSP(demand side platform)에 해당하는 광고입찰장치는 광고주들에 대한 광고 입찰을 처리하게 된다.In this method, the advertising media management device corresponding to the SSP (supply side platform) provides advertising media, that is, the inventory, while the advertising bidding device corresponding to the DSP (demand side platform) bids advertisements for advertisers. will process

미디어 측과 광고주 측이 광고를 실시간 입찰 방식으로 매매하는 플랫폼인 애드 익스체인지는 SSP(supply side platform)의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청에 기반하여 해당 요청을 복수의 DSP(demand side platform)에게 개별적으로 전송하고, 복수의 DSP 사이에서 실시간 입찰(real time bidding)을 진행하여, 지정된 기준(예: 가장 높은 금액)을 만족하는 DSP를 결정하고, 해당 DSP의 광고를 게재할 것을 지시하는 정보를 SSP로 전송하고, SSP가 광고를 게재하면, 광고 게재를 지시하는 정보를 DSP측으로 전달할 수 있다.Ad Exchange, a platform where media and advertisers buy and sell advertisements through real-time bidding, individually sends requests to multiple demand side platforms (DSPs) based on SSP (supply side platform) requests for advertisement delivery for specific inventory. and, by conducting real-time bidding among multiple DSPs, determining a DSP that satisfies a specified criterion (e.g., the highest price), and providing information instructing the DSP to display advertisements to the SSP. and when the SSP publishes the advertisement, information instructing the advertisement to be displayed can be transmitted to the DSP side.

이러한 일련의 프로세스는 SSP와 애드 익스체인지 및 DSP 사이의 수많은 트래픽을 발생시킬 수 있다. 이러한 트래픽은 빠른 광고 게재를 위해 짧은 시간(예: 10ms) 내에 처리되어야 하는데 과도한 트래픽으로 인해 애드 익스체인지의 서버에 큰 부하가 걸릴 수 있다. 이 경우, 인벤토리에 게재될 광고를 입찰하고 결정하는 과정이 늦어져 사용자에게 빈 공간을 나타내는 인벤토리를 표시하거나, 오류 발생 화면을 표시하여 사용자 경험을 해칠 수 있다. 또한, DSP 사이에서 입찰이 늦어지는 경우 마찬가지로 인벤토리에 게재될 광고를 결정하는 과정이 늦어지고 사용자에게 빈 공간을 나타내는 인벤토리를 표시하거나, 오류 발생 화면을 표시하여 사용자 경험을 해칠 수 있다.This series of processes can generate a lot of traffic between SSPs, ad exchanges and DSPs. Such traffic must be processed within a short time (eg, 10 ms) for fast advertisement delivery, but excessive traffic may cause a large load on the ad exchange's server. In this case, the process of bidding and determining advertisements to be displayed in the inventory is delayed, and the user experience may be harmed by displaying an empty space in the inventory or displaying an error screen to the user. In addition, when bidding between DSPs is delayed, the process of determining advertisements to be displayed in the inventory is similarly delayed, and the user experience may be harmed by displaying an inventory indicating an empty space or displaying an error screen to the user.

일 실시예에 따른 전자 장치는 메모리, 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 SSP(supply side platform) 장치로부터 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 수신하고, 인공지능 학습모델을 이용하여 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정하고, 결정된 상기 복수의 DSP장치들 사이에서 광고 게재에 대한 입찰(bidding)을 실행하고, 입찰 과정에서 지정된 조건을 만족시키는 제 1 DSP 장치를 결정하고, 결정된 상기 제 1 DSP 장치로부터 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 수신하고, 수신된 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 상기 SSP(supply side platform) 장치로 송신하며,상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 상기 인벤토리에 상기 제 1DSP 장치에서 게재하기 원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 수신하고, 원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 상기 제 1 DSP 장치로 전송할 수 있다. 인공지능 학습모델은 복수의 DSP장치들 사이에서 입찰 시도 유무, 입찰 참여 시 입찰 가격, 입찰 참여 시 가격을 제시한 횟수, 입찰 성공 횟수, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 대한 광고 게재를 거절한 횟수, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고를 게재한 이력 유무, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 대한 타겟팅 정보 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고 게재 시 사용자의 클릭 수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정할 수 있다. 타겟팅 정보는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 사용자가 본 페이지 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 지정된 수준을 초과하여 클릭된 광고의 분야, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 게재된 광고를 클릭한 사용자의 구매 내역, 구매 횟수, 최근 구매 여부, 사용자의 관심 상품 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 성별 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 나이 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.An electronic device according to an embodiment may include a memory and a processor. The processor receives an advertisement serving request for a specific inventory from a supply side platform (SSP) device, and uses an artificial intelligence learning model to transmit the advertisement serving request received from the supply side platform (SSP) device to a plurality of demand side DSPs (DSPs). platform device, executes bidding for advertisement placement among the determined plurality of DSP devices, determines a first DSP device that satisfies specified conditions in a bidding process, and determines the first DSP device Receives information on advertisements to be displayed on the inventory from the SSP, transmits the received information on advertisements to be displayed on the inventory to the SSP (supply side platform) device, and from the SSP (supply side platform) device to the inventory The first DSP device may receive information indicating that an advertisement desired to be displayed is displayed, and may transmit information indicating that an advertisement desired to be displayed is displayed to the first DSP device. The artificial intelligence learning model determines whether a bid is attempted between multiple DSP devices, the bid price when participating in a bid, the number of bids offered when participating in a bid, the number of successful bids, and the At least one of the number of times, whether there is a history of displaying advertisements on the SSP (supply side platform) device, targeting information on the SSP (supply side platform) device, or the number of user clicks when an advertisement is displayed on the SSP (supply side platform) device. A plurality of demand side platform (DSP) devices to which the advertisement serving request received from the supply side platform (SSP) device will be transmitted may be determined based on one. Targeting information includes page information viewed by the user of the SSP (supply side platform) device, fields of advertisements clicked beyond a specified level in the SSP (supply side platform) device, and advertisements posted on the SSP (supply side platform) device. At least one of the purchase history of the user who clicked, the number of purchases, whether or not a recent purchase was made, the user's interest product information, the gender of the customer of the SSP (supply side platform) device, or the age of the customer of the SSP (supply side platform) device can include

일실시예에 따른 전자 장치는 하드웨어와 결합되어 상술한 방법들 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.An electronic device according to an embodiment may be combined with hardware and controlled by a computer program stored in a medium to execute any one of the methods described above.

일 실시예에 따른 전자 장치는 SSP의 광고 게재 요청에 따라 입찰에 참여할 DSP의 수를 제한하여 과도한 트래픽으로 인한 애드 익스체인지 서버의 부하를 막고, 인벤토리에 게재할 광고를 빠르게 결정할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device limits the number of DSPs participating in bidding according to the SSP's advertisement display request, prevents load on the ad exchange server due to excessive traffic, and quickly determines advertisements to be displayed in the inventory.

일 실시예에 따른 전자 장치는 인벤토리에 게재할 광고의 결정이 지연되거나, 또는 입찰이 이뤄지지 않은 경우 지정된 화면을 표시하거나, 사용자에게 표시되는 화면에서 인벤토리 영역을 제거하여, 빈 공간을 나타내는 인벤토리를 표시하거나, 오류 발생 화면을 표시하여 발생될 수 있는 사용자 만족도 감소를 방지할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device displays a designated screen when a decision on an advertisement to be displayed on an inventory is delayed or when a bid is not made, or removes an inventory area from a screen displayed to a user to display inventory indicating an empty space. Alternatively, it is possible to prevent a decrease in user satisfaction that may occur by displaying an error occurrence screen.

일 실시예에 따른 전자 장치는 광고가 게재될 인벤토리에 따른 템플릿과 인벤토리에 게재될 광고의 미리보기를 제공할 수 있다.An electronic device according to an embodiment may provide a template according to an inventory to display an advertisement and a preview of an advertisement to be displayed in the inventory.

도 1은 일실시예에 따른 전자 장치의 구성의 예시도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 트래픽 처리 속도 성능 개선을 위한 인공지능 기반 애드 익스체인지 플랫폼의 프로세스 처리 방법을 순서도로 나타낸 것이다.
도3은 일실시예에 따른 인공지능 모델의 구성을 도시한 도면이다.
1 is an exemplary diagram of a configuration of an electronic device according to an embodiment.
2 is a flowchart illustrating a process processing method of an artificial intelligence-based ad exchange platform for improving traffic processing speed performance according to an embodiment.
3 is a diagram showing the configuration of an artificial intelligence model according to an embodiment.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes can be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all changes, equivalents or substitutes to the embodiments are included within the scope of rights.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only, and may be modified and implemented in various forms. Therefore, the embodiments are not limited to the specific disclosed form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, such terms should only be construed for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It should be understood that when an element is referred to as being “connected” to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in the examples are used only for descriptive purposes and should not be construed as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "include" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the present application, they should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are given to the same components regardless of reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description will be omitted.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. The embodiments may be implemented in various types of products such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent vehicles, kiosks, and wearable devices.

도 1은 일실시예에 따른 전자 장치의 구성의 예시도이다.1 is an exemplary diagram of a configuration of an electronic device according to an embodiment.

일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 프로세서(120) 및 메모리(130)를 포함한다. 일실시예에 따른 전자 장치(101)는 서버 또는 단말일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 각 구성 요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성으로써, 하나 이상의 프로세서들로 구성될 수 있다. 메모리(130)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(130)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. An electronic device 101 according to an embodiment includes a processor 120 and a memory 130 . The electronic device 101 according to an embodiment may be a server or a terminal. According to an embodiment, the processor 120 is a component capable of performing calculations or data processing related to control and/or communication of each component of the electronic device 101, and may include one or more processors. The memory 130 may store information related to the above-described method or a program in which the above-described method is implemented. Memory 130 may be volatile memory or non-volatile memory.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 프로그램을 실행하고, 장치(101)를 제어할 수 있다. 프로세서(120)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(130)에 저장될 수 있다. 프로세서(120)의 동작들은 메모리(130)에 저장된 인스트럭션들을 로딩(loading)함으로써 수행될 수 있다. 전자 장치(101)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.According to one embodiment, the processor 120 may execute a program and control the device 101 . Program codes executed by the processor 120 may be stored in the memory 130 . Operations of the processor 120 may be performed by loading instructions stored in the memory 130 . The electronic device 101 may be connected to an external device (eg, a personal computer or network) through an input/output device (not shown) and exchange data.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 전자 장치 상에서 구현할 수 있는 연산 및 데이터 처리 기능에는 한정됨이 없을 것이나, 이하에서는 트래픽 처리 속도 성능 개선을 위한 인공지능 기반 애드 익스체인지 플랫폼의 프로세스 처리 기능에 대해 설명될 것이다.According to an embodiment, there will be no limitations on the calculation and data processing functions that the processor 120 can implement on the electronic device, but the following describes the process processing function of the artificial intelligence-based ad exchange platform for improving traffic processing speed performance. It will be.

도 2는 일 실시예에 따른 트래픽 처리 속도 성능 개선을 위한 인공지능 기반 애드 익스체인지 플랫폼의 프로세스 처리 방법을 순서도로 나타낸 것이다.2 is a flowchart illustrating a process processing method of an artificial intelligence-based ad exchange platform for improving traffic processing speed performance according to an embodiment.

도 2를 통하여 설명되는 동작들은 컴퓨터 기록 매체 또는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장될 수 있는 인스트럭션들 을 기반으로 구현될 수 있다. 도시된 방법은 앞서 도 1 을 통해 설명한 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))에 의해 실행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 이하에서 생략하기로 한다. 도2의 각 동작의 순서가 변경될 수 있으며, 일부 동작이 생략될 수도 있고, 일부 동작들이 동시에 수행될 수도 있다.Operations described through FIG. 2 may be implemented based on instructions that may be stored in a computer recording medium or memory (eg, the memory 130 of FIG. 1). The illustrated method may be executed by the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) previously described with reference to FIG. 1 , and technical features described above will be omitted below. The order of each operation in FIG. 2 may be changed, some operations may be omitted, or some operations may be performed simultaneously.

동작 210에서, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 SSP(supply side platform) 장치로부터 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 수신할 수 있다.In operation 210, the processor (eg, the processor 120 of FIG. 1) may receive a request for posting an advertisement for a specific inventory from a supply side platform (SSP) device.

동작 220에서, 프로세서(120)는 인공지능 학습모델(미도시)을 이용하여 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정할 수 있다.In operation 220, the processor 120 may determine a plurality of demand side platform (DSP) devices to which the advertisement serving request received from the supply side platform (SSP) device will be transmitted using an artificial intelligence learning model (not shown).

동작 230에서, 프로세서(120)는 결정된 복수의 DSP장치들 사이에서 광고 게재에 대한 입찰(bidding)을 실행하고, 입찰 과정에서 지정된 조건을 만족시키는 제 1 DSP 장치를 결정할 수 있다.In operation 230, the processor 120 may execute bidding for advertisement placement among the determined plurality of DSP devices, and determine a first DSP device that satisfies a specified condition in the bidding process.

동작 240에서, 프로세서(120)는 결정된 제 1 DSP 장치로부터 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 수신하고, 수신된 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 SSP(supply side platform) 장치로 송신할 수 있다.In operation 240, the processor 120 receives information about advertisements to be displayed in the inventory from the determined first DSP device, and transmits the received information about advertisements to be displayed in the inventory to a supply side platform (SSP) device. can

동작 250에서, 프로세서(120)는 SSP(supply side platform) 장치로부터 상기 인벤토리에 제 1DSP 장치에서 게재하기 원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 수신하고, 원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 제 1 DSP 장치로 전송할 수 있다.In operation 250, the processor 120 receives information indicating that an advertisement desired to be displayed in the first DSP device is displayed in the inventory from a supply side platform (SSP) device, and transmits the information indicating that the desired advertisement has been posted to the first DSP. can be sent to the device.

일 실시예에서, 인공지능 학습모델은 복수의 DSP장치들 사이에서 입찰 시도 유무, 입찰 참여 시 입찰 가격, 입찰 참여 시 가격을 제시한 횟수, 입찰 성공 횟수, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 대한 광고 게재를 거절한 횟수, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고를 게재한 이력 유무, 상기 SSP(supply side platform) 장치에 대한 타겟팅 정보 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고 게재 시 사용자의 클릭 수 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정할 수 있다. 타겟팅 정보는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 사용자가 본 페이지 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 지정된 수준을 초과하여 클릭된 광고의 분야, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 게재된 광고를 클릭한 사용자의 구매 내역, 구매 횟수, 최근 구매 여부, 사용자의 관심 상품 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 성별 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 나이 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. In one embodiment, the artificial intelligence learning model determines whether a bid is attempted between a plurality of DSP devices, a bid price when participating in a bid, the number of bids offered when participating in a bid, the number of successful bids, and information about the SSP (supply side platform) device. The number of times advertisements have been rejected, whether or not there is a history of displaying advertisements on the SSP (supply side platform) device, targeting information on the SSP (supply side platform) device, or user information when an advertisement is displayed on the SSP (supply side platform) device. A plurality of demand side platform (DSP) devices to which the advertisement serving request received from the supply side platform (SSP) device is transmitted may be determined based on at least one of the number of clicks. Targeting information includes page information viewed by the user of the SSP (supply side platform) device, fields of advertisements clicked beyond a specified level in the SSP (supply side platform) device, and advertisements posted on the SSP (supply side platform) device. At least one of the purchase history of the user who clicked, the number of purchases, whether or not a recent purchase was made, the user's interest product information, the gender of the customer of the SSP (supply side platform) device, or the age of the customer of the SSP (supply side platform) device can include

일 실시예에서, 프로세서(120)는 SSP(supply side platform) 장치로부터 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 수신하고, 지정된 시간 내 상기 인벤토리에 게재될 광고가 결정되지 않음에 기반하여 상기 인벤토리 상에 지정된 화면을 표시하거나 사용자에게 표시되는 화면에서 상기 인벤토리에 대응하는 영역을 제거하여 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 인공지능 학습모델은 지정된 시간 내 상기 인벤토리에 게재될 광고가 결정되지 않은 상황에서, 인벤토리에 게재될 광고에 대한 입찰이 이뤄지지 않은 경우에는 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송한 복수의 DSP 장치들과 상기 SSP장치의 매칭이 잘못된 것으로 결정하고, 추후 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청이 감지되면 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송할 DSP 장치들을 다르게 결정하고, 인벤토리에 게재될 광고에 대한 입찰이 이뤄졌으나, 신호 전송이 지연되어 지정된 시간 내 상기 인벤토리에 게재될 광고가 결정되지 않은 경우, 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송한 복수의 DSP 장치들과 상기 SSP장치의 매칭이 잘 된 것으로 결정하고, 추후 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청이 감지되면 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송할 DSP 장치들을 동일하게 결정할 수 있다. In one embodiment, the processor 120 receives a request for displaying an advertisement for a specific inventory from a supply side platform (SSP) device, and based on the fact that an advertisement to be displayed on the inventory within a designated time is not determined, the processor 120 is designated on the inventory. A screen may be displayed or an area corresponding to the inventory may be removed and displayed from a screen displayed to the user. In one embodiment, the artificial intelligence learning model requests an advertisement to be displayed for a specific inventory of the SSP device when a bid for an advertisement to be displayed in the inventory is not made in a situation where an advertisement to be displayed in the inventory is not determined within a specified time. If it is determined that the matching between the SSP device and the plurality of DSP devices that have transmitted the SSP device is incorrect, and a request for posting an advertisement for a specific inventory of the SSP device is detected later, the DSP device will transmit a request for posting an advertisement for a specific inventory of the SSP device. If the advertisement to be displayed in the inventory is determined differently, and a bid is made for an advertisement to be displayed in the inventory, but an advertisement to be displayed in the inventory is not determined within a specified time due to a delay in signal transmission, a request for displaying an advertisement for a specific inventory of the SSP device is transmitted. When it is determined that a plurality of DSP devices and the SSP device are matched well, and a request for posting an advertisement for a specific inventory of the SSP device is detected later, the DSP devices to transmit a request for posting an advertisement for a specific inventory of the SSP device are sent. can be determined in the same way.

일 실시예에서, 인공지능 학습모델은 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정할 때, 입찰 시도가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며, 입찰 시도가 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며, 입찰 참여 시 입찰 가격이 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며, 입찰 참여 시 입찰 가격이 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며, 입찰 참여 시 가격을 제시한 횟수가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며, 입찰 참여 시 가격을 제시한 횟수가 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며, 입찰 성공 횟수가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며, 입찰 성공 횟수가 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며, SSP(supply side platform) 장치에 대한 광고 게재를 거절한 횟수가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며, SSP(supply side platform) 장치에 광고를 게재한 이력이 존재하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며, SSP(supply side platform) 장치에 광고 게재 이력이 존재하며, 게재된 광고에 대한 사용자의 클릭 수가 일정 수준을 초과하는 경우, DSP 장치는 상기 SSP 장치와 광고 성향이 알맞은 것으로 결정하고, +1을 부여하며, 점수들을 합산하여 지정된 수준을 초과하는 점수를 갖는 DSP 장치에게만 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송하도록 결정할 수 있다.In one embodiment, when the artificial intelligence learning model determines a plurality of demand side platform (DSP) devices to which the advertisement serving request received from the SSP (supply side platform) device is to be transmitted, the DSP device whose bidding attempt exceeds a specified level. determines that the intention to serve an advertisement to the SSP device is sufficient, assigns +1, and determines that the DSP device whose bidding attempt is less than the specified level has no or insufficient intention to serve the advertisement to the SSP device, and gives -1 DSP devices whose bid price exceeds the specified level at the time of bidding are determined to have sufficient intention to place an advertisement on the SSP device, +1 is granted, and DSP devices whose bidding price is below the specified level when participating in the bid A DSP device that determines that there is no or insufficient intention to display an advertisement on the SSP device, assigns -1, and the number of times it has offered a price during bidding exceeds the specified level has sufficient intention to display an advertisement on the SSP device. determined to be the same, assigned +1, and determined that DSP devices whose number of offering prices at the time of participation in the auction were less than the specified level had no intention or insufficient to display advertisements on the SSP devices, assigned -1, and bid success count DSP devices exceeding the specified level determine that the intention to place an advertisement on the SSP device is sufficient, and +1 is given, and DSP devices whose number of successful bids is less than the specified level have no intention to place an advertisement on the SSP device. Determining that there is no or insufficient, assigning -1, and DSP devices for which the number of times of refusal to serve advertisements to SSP (supply side platform) devices exceeds the specified level are determined to have no intention or lack of serving advertisements to the SSP devices. and assigns -1, and a DSP device having a history of posting an advertisement on a supply side platform (SSP) device determines that the intention to post an advertisement on the SSP device is sufficient, assigns +1, and assigns SSP ( supply side platform) device, if there is an advertisement posting history, and if the number of user clicks on the posted advertisement exceeds a certain level, the DSP device determines that the SSP device and the advertisement propensity are suitable, and assigns +1; It may be determined to send the advertisement serving request received from the SSP (supply side platform) device only to DSP devices having scores exceeding a specified level by summing the scores.

일 실시예에서, 인공지능 학습모델은 SSP(supply side platform) 장치의 사용자가 본 페이지 정보에 기반하여 DSP 장치가 게재하려고 하는 광고와 성향이 일치하는 지 결정하고, SSP(supply side platform) 장치에서 지정된 수준을 초과하여 클릭된 광고의 분야에 기반하여 해당 분야와 DSP 장치가 게재하려고 하는 광고 분야가 일치하는 지 결정하고, SSP(supply side platform) 장치에서 게재된 광고를 클릭한 사용자의 구매 내역, 구매 횟수, 최근 구매 여부 또는 사용자의 관심 상품 정보에 기반하여 DSP 장치가 게재하려고 하는 광고가 상기 SSP장치와 적합한지 결정하고, SSP(supply side platform) 장치의 고객의 성별 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 나이 중 적어도 어느 하나에 기반하여 DSP 장치가 게재하려고 하는 광고가 상기 SSP장치와 적합한지 결정하며, 앞선 결정들을 종합하여 DSP장치로 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할지 여부를 결정할 수 있다.In one embodiment, the artificial intelligence learning model determines whether the advertisement and propensity to be displayed by the DSP device are matched based on the page information viewed by the user of the SSP (supply side platform) device, and in the SSP (supply side platform) device. Based on the fields of advertisements clicked in excess of the specified level, determine whether the fields match the fields of advertisements that the DSP device is trying to serve, and the purchase history of users who clicked on ads served from supply side platform (SSP) devices; Based on the number of purchases, recent purchases, or product information of the user's interest, the DSP device determines whether the advertisement to be displayed is suitable for the SSP device, and determines whether the customer's gender of the SSP device or the SSP (supply side platform) device is suitable. ) Based on at least one of the age of the customer of the device, the DSP device determines whether the advertisement to be displayed is suitable for the SSP device, and the DSP device synthesizes the above decisions to determine the advertisement received from the SSP (supply side platform) device. You can decide whether or not to send ad serving requests.

일 실시예에서, 인공지능 학습모델은 인벤토리에 게재된 광고를 사용자가 클릭하였는지 여부, 클릭 후 링크가 연결된 사이트에서 사용자가 체류한 시간 또는 클릭 후 링크가 연결된 사이트에서 사용자가 상품을 구매하였는지 여부 중 적어도 어느 하나에 기초하여 광고를 게재하기로 결정된 DSP의 광고 컨텐츠가 사용자에게 유효하게 노출되었는지 결정하고, 광고를 게재하기로 결정된 DSP의 광고 컨텐츠가 사용자에게 유효하게 노출된 것으로 결정됨에 기반하여 상기 SSP 장치가 다른 광고 게재 요청 시 광고를 게재하기로 결정된 DSP를 최우선순위로 결정하고 광고 게재 요청 정보를 전송하며, 광고 컨텐츠의 유효 노출 횟수에 기초하여, 광고비를 계산하고, 광고비에 기초하여, 상기 광고 컨텐츠에 대한 광고 수수료를 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 광고 컨텐츠의 유효 노출 횟수가 지정된 수준을 초과함에 기반하여 입찰 시작 가격을 상승시키도록 결정하고, SSP 장치로부터 상기 인벤토리의 모양 정보, 상기 인벤토리에 삽입 가능한 광고 형식에 대한 정보, 상기 인벤토리의 컨텍스트 정보, 상기 인벤토리를 보게 될 사용자가 직전에 방문한 주소 정보 또는 상기 인벤토리를 보게 될 사용자의 최근 검색 정보 중 적어도 어느 하나를 수신하고, 복수의 DSP장치들로 광고 게재 요청을 전송하면서 수신된 정보를 함께 전송할 수 있다.In one embodiment, the artificial intelligence learning model determines whether the user clicks on an advertisement displayed in the inventory, the time the user stays on the site linked to the link after clicking, or whether the user purchases a product on the site linked to the link after clicking. It is determined whether the advertisement contents of the DSP determined to display the advertisement are effectively exposed to the user based on at least one of them, and the SSP determines that the advertisement contents of the DSP determined to display the advertisement are effectively exposed to the user based on at least one of the above criteria. When the device requests another advertisement to be served, it determines the DSP that has decided to display the advertisement as the highest priority, transmits the advertisement display request information, calculates the advertisement cost based on the effective number of impressions of the advertisement content, and based on the advertisement cost, the advertisement Advertising fees for content can be calculated. The processor 120 determines to increase the bidding start price based on the number of effective exposures of advertisement content exceeding a specified level, and determines the shape information of the inventory from the SSP device, information on the advertisement format that can be inserted into the inventory, the At least one of the context information of the inventory, the address information of the user who will see the inventory visited immediately before, or the recent search information of the user who will see the inventory is received while sending an advertisement display request to a plurality of DSP devices information can be transmitted together.

도3은 일실시예에 따른 인공지능 모델의 구성을 도시한 도면이다.3 is a diagram showing the configuration of an artificial intelligence model according to an embodiment.

일 실시예에 따른 인공지능 모델은 입력 계층(input layer), 은닉 계층(hidden layer) 및 출력 계층(output layer)을 포함할 수 있다.An artificial intelligence model according to an embodiment may include an input layer, a hidden layer, and an output layer.

입력 계층(input layer)은 인공지능 모델에 입력되는 입력 값과 관련된 계층이다.An input layer is a layer related to input values input to an artificial intelligence model.

은닉 계층(hidden layer)에서는 입력 값에 대하여 MAC 연산(multiply-accumulate)과 활성화 연산을 수행하여 피쳐 맵을 출력할 수 있다.In the hidden layer, a feature map may be output by performing a multiply-accumulate (MAC) operation and an activation operation on an input value.

MAC 연산은 입력 값과 대응되는 가중치를 각각 곱하고, 곱한 값들을 합하는 연산일 수 있다. The MAC operation may be an operation of multiplying an input value by a corresponding weight and summing the multiplied values.

활성화 연산은 MAC 연산의 결과를 활성화 함수에 입력하여 결과 값을 출력하는 연산일 수 있다. 활성화 함수는, 다양한 유형일 수 있다. 예를 들어, 활성화 함수는, 시그모이드 함수, 탄젠트 함수, 렐루 함수, 리키 렐루 함수, 맥스아웃 함수 및/또는 엘루 함수을 포함할 수 있으나 그 종류에 제한이 없다.The activation operation may be an operation of inputting a result of the MAC operation to an activation function and outputting a resultant value. Activation functions can be of various types. For example, the activation function may include, but is not limited to, a sigmoid function, a tangent function, a relu function, a ricky relu function, a maxout function, and/or an elu function.

은닉 계층은 적어도 하나의 계층(layer)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 은닉 계층이 제 1 은닉 계층 및 제 2 은닉 계층으로 구성된 경우, 제 1 은닉 계층은 입력 계의 입력 값에 기반하여 MAC 연산 및 활성화 연산을 수행하여 피쳐 맵을 출력하고, 제 1 은닉 계층에서의 결과 값인 피쳐 맵이 제 2 은닉 계층에서의 입력 값이 될 수 있다. 제 2 은닉 계층은 제 1 은닉 계층의 결과 값인 피쳐 맵에 기반하여 MAC 연산 및 활성화 연산을 수행할 수 있다.The hidden layer may consist of at least one layer. For example, when the hidden layer is composed of a first hidden layer and a second hidden layer, the first hidden layer outputs a feature map by performing a MAC operation and an activation operation based on the input value of the input system, and A feature map, which is a result value of the layer, may be an input value of the second hidden layer. The second hidden layer may perform a MAC operation and an activation operation based on the feature map resulting from the first hidden layer.

출력 계층(output layer)은, 은닉 계층에서 수행한 연산의 결과 값과 관련된 계층일 수 있다.An output layer may be a layer related to a result value of an operation performed in a hidden layer.

일 실시예에서, 학습 모델은 주어진 말뭉치에서 빈번히 결합하여 사용된 음절(글자) 패턴을 학습 하여 복합어 및 개체명의 경계를 자동으로 학습하고, 제1 UI 소스의 객체 정보와 브라우저에서 렌더링한 객체 정보를 통합하여 학습용 객체 정보 파일을 생성하고, 상기 학습용 객체 정보 파일을 이용하여 딥러닝 네트워크의 학습을 위한 학습 데이터를 생성하고, 지원 시스템의 다양한 도메인들의 데이터를 수신하고, 상기 다양한 도메인들 각각에 대응하는 적어도 하나의 표준화 방법에 기반하여, 상기 다양한 도메인들의 데이터를 통합된 형식으로 표준화하며, 특정 도메인의 데이터를 학습 및 추론하고, 상기 특정 도메인의 데이터에서, 상기 표준화를 위해 전달될 정보를 결정하고,상기 다양한 도메인들로부터의 데이터에 대해 후처리(post processing)를 수행할 수 있다. 제1 UI 소스는 XML 파일을 포함하고, 상기 학습용 객체 정보 파일은 특징(Features) 학습을 위한 입력 JSON 파일과 학습시 정답(Label) 데이터인 출력 JSON 파일을 포함하며, 상기 출력 JSON 파일은 웹표준을 준수하여 구현된 HTML의 DOM Tree 정보가 포함된 파일을 포함하고 상기 다양한 도메인들은 RAN(radio access network), 트랜스포트(transport) 또는 코어(core) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 후처리는 상관(correlation) 기능을 포함할 수 있다.In one embodiment, the learning model automatically learns the boundaries of compound words and object names by learning syllable (letter) patterns that are frequently combined and used in a given corpus, and object information of the first UI source and object information rendered by the browser Integrating to create an object information file for learning, generating learning data for learning a deep learning network using the object information file for learning, receiving data from various domains of the support system, and corresponding to each of the various domains Based on at least one standardization method, standardizes the data of the various domains in an integrated format, learns and infers data of a specific domain, determines information to be transmitted for the standardization in the data of the specific domain, Post processing may be performed on data from the various domains. The first UI source includes an XML file, and the object information file for learning includes an input JSON file for learning features and an output JSON file that is label data during learning, and the output JSON file is a web standard. and the various domains include at least one of RAN (radio access network), transport, or core, and the post-processing is (correlation) function can be included.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims (3)

전자 장치에 있어서,
메모리;
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는
SSP(supply side platform) 장치로부터 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 수신하고,
인공지능 학습모델을 이용하여 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정하고,
결정된 상기 복수의 DSP장치들 사이에서 광고 게재에 대한 입찰(bidding)을 실행하고,
입찰 과정에서 지정된 조건을 만족시키는 제 1 DSP 장치를 결정하고,
결정된 상기 제 1 DSP 장치로부터 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 수신하고,
수신된 상기 인벤토리에 게재할 광고에 대한 정보를 상기 SSP(supply side platform) 장치로 송신하며,
상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 상기 인벤토리에 상기 제 1DSP 장치에서 게재하기 원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 수신하고,
원했던 광고가 게재되었음을 지시하는 정보를 상기 제 1 DSP 장치로 전송하며,
상기 광고 컨텐츠의 유효 노출 횟수가 지정된 수준을 초과함에 기반하여 입찰 시작 가격을 상승시키도록 결정하고,
상기 SSP 장치로부터 상기 인벤토리의 모양 정보, 상기 인벤토리에 삽입 가능한 광고 형식에 대한 정보, 상기 인벤토리의 컨텍스트 정보, 상기 인벤토리를 보게 될 사용자가 직전에 방문한 주소 정보 또는 상기 인벤토리를 보게 될 사용자의 최근 검색 정보 중 적어도 어느 하나를 수신하고, 복수의 DSP장치들로 광고 게재 요청을 전송하면서 수신된 정보를 함께 전송하며,
상기 인공지능 학습모델은
상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할 복수의 DSP(demand side platform) 장치를 결정할 때,
입찰 시도가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며,
입찰 시도가 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며,
입찰 참여 시 입찰 가격이 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며,
입찰 참여 시 입찰 가격이 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며,
입찰 참여 시 가격을 제시한 횟수가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며,
입찰 참여 시 가격을 제시한 횟수가 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며,
입찰 성공 횟수가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며,
입찰 성공 횟수가 지정된 수준 미만인 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며,
상기 SSP(supply side platform) 장치에 대한 광고 게재를 거절한 횟수가 지정된 수준을 초과하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 없거나 부족한 것으로 결정하고, -1을 부여하며,
상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고를 게재한 이력이 존재하는 DSP 장치는 상기 SSP 장치에 광고를 게재하려는 의도가 충분한 것으로 결정하고, +1을 부여하며,
상기 SSP(supply side platform) 장치에 광고 게재 이력이 존재하며, 게재된 광고에 대한 사용자의 클릭 수가 일정 수준을 초과하는 경우, DSP 장치는 상기 SSP 장치와 광고 성향이 알맞은 것으로 결정하고, +1을 부여하며,
점수들을 합산하여 지정된 수준을 초과하는 점수를 갖는 DSP 장치에게만 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송하도록 결정하며,
상기 타겟팅 정보는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 사용자가 본 페이지 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 지정된 수준을 초과하여 클릭된 광고의 분야, 상기 SSP(supply side platform) 장치에서 게재된 광고를 클릭한 사용자의 구매 내역, 구매 횟수, 최근 구매 여부, 사용자의 관심 상품 정보, 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 성별 또는 상기 SSP(supply side platform) 장치의 고객의 나이 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
상기 SSP(supply side platform) 장치의 사용자가 본 페이지 정보에 기반하여 DSP 장치가 게재하려고 하는 광고와 성향이 일치하는 지 결정하고,
상기 SSP(supply side platform) 장치에서 지정된 수준을 초과하여 클릭된 광고의 분야에 기반하여 해당 분야와 DSP 장치가 게재하려고 하는 광고 분야가 일치하는 지 결정하고,
상기 SSP(supply side platform) 장치에서 지정된 수준을 초과하여 클릭된 광고의 분야와 상기 DSP 장치가 게재하려고 하는 광고 분야가 일치함에 기반하여 상기 DSP장치로 상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 수신된 상기 광고 게재 요청을 전송할지 여부를 결정하며,
상기 인벤토리에 게재된 광고를 사용자가 클릭하였는지 여부, 클릭 후 링크가 연결된 사이트에서 사용자가 체류한 시간 또는 클릭 후 링크가 연결된 사이트에서 사용자가 상품을 구매하였는지 여부 중 적어도 어느 하나에 기초하여 광고를 게재하기로 결정된 DSP의 광고 컨텐츠가 사용자에게 유효하게 노출되었는지 결정하고,
광고를 게재하기로 결정된 DSP의 광고 컨텐츠가 사용자에게 유효하게 노출된 것으로 결정됨에 기반하여 상기 SSP 장치가 다른 광고 게재 요청 시 광고를 게재하기로 결정된 DSP를 최우선순위로 결정하고 광고 게재 요청 정보를 전송하며,
상기 광고 컨텐츠의 유효 노출 횟수에 기초하여, 광고비를 계산하고, 상기 광고비에 기초하여, 상기 광고 컨텐츠에 대한 광고 수수료를 계산하는 전자 장치.

In electronic devices,
Memory;
contains a processor;
The processor
Receive an advertisement serving request for a specific inventory from a supply side platform (SSP) device;
Determining a plurality of demand side platform (DSP) devices to transmit the advertisement serving request received from a supply side platform (SSP) device using an artificial intelligence learning model;
Execute bidding for advertisement placement among the determined plurality of DSP devices;
Determining a first DSP device that satisfies a condition specified in the bidding process;
Receiving information about an advertisement to be displayed in the inventory from the determined first DSP device;
Transmitting received information on advertisements to be displayed in the inventory to the supply side platform (SSP) device;
receiving information indicating that an advertisement desired to be displayed by the first DSP device has been published in the inventory from the supply side platform (SSP) device;
Transmitting information indicating that a desired advertisement has been published to the first DSP device;
Determining to increase a bidding start price based on the number of effective exposures of the advertising content exceeding a specified level;
From the SSP device, information on the shape of the inventory, information on advertisement formats that can be inserted into the inventory, context information on the inventory, address information visited immediately before by a user who is to view the inventory, or recent search information of a user who is to view the inventory Receiving at least one of the above, transmitting the received information together while transmitting an advertisement posting request to a plurality of DSP devices;
The artificial intelligence learning model is
When determining a plurality of demand side platform (DSP) devices to transmit the advertisement serving request received from the supply side platform (SSP) device,
a DSP device whose bidding attempts exceed the specified level determines that the SSP device has sufficient intent to serve an advertisement and is awarded +1;
A DSP device whose bidding attempt is below the specified level determines that it has no intention or lack of intent to serve an advertisement to the SSP device, and assigns -1;
DSP devices whose bidding price exceeds the specified level at the time of participating in the auction are determined to have sufficient intention to place advertisements on the SSP device, and are given +1;
DSP devices whose bidding price is less than the specified level at the time of participating in the auction are determined to have no intention or lack of advertising on the SSP device, and are assigned -1;
A DSP device whose number of times it has offered a price during bidding exceeds the specified level is determined to have sufficient intention to place an advertisement in the SSP device, and is given +1;
A DSP device whose number of times it has offered a price at the time of participation in the bidding is less than the specified level is determined to have no intention or lack of an advertisement to be placed on the SSP device, and is assigned -1;
The DSP device whose number of successful bids exceeds the specified level is determined to have sufficient intention to place an advertisement on the SSP device, and is awarded +1;
A DSP device whose number of successful bids is less than the specified level is determined to have no intention or lack of intention to display an advertisement in the SSP device, and is assigned -1;
A DSP device whose number of refusal to display advertisements to the supply side platform (SSP) device exceeds a specified level is determined to have no intention or lack of intention to display advertisements to the SSP device, and is assigned -1;
A DSP device having a history of posting an advertisement on the supply side platform (SSP) device determines that the intention to place an advertisement on the SSP device is sufficient, and assigns +1;
If there is an advertisement posting history in the SSP (supply side platform) device and the number of user clicks on the displayed advertisement exceeds a certain level, the DSP device determines that the SSP device and the advertisement propensity are compatible, and gives +1. grant,
Determines to send the advertisement serving request received from the SSP (supply side platform) device only to DSP devices having scores exceeding a specified level by summing the scores;
The targeting information includes page information viewed by the user of the SSP (supply side platform) device, fields of advertisements clicked beyond a specified level in the SSP (supply side platform) device, and information posted on the SSP (supply side platform) device. At least one of the purchase history of the user who clicked the advertisement, the number of purchases, whether or not a recent purchase was made, the user's interested product information, the gender of the customer of the SSP (supply side platform) device, or the age of the customer of the SSP (supply side platform) device contains one,
Based on the page information viewed by the user of the SSP (supply side platform) device, it is determined whether the advertisement and propensity to be displayed by the DSP device match;
Based on the field of the advertisement clicked beyond the level specified by the SSP (supply side platform) device, it is determined whether the corresponding field and the advertisement field to be displayed by the DSP device match;
The information received from the SSP (supply side platform) device to the DSP device on the basis that the field of the advertisement clicked by exceeding the level specified by the SSP device coincides with the field of the advertisement that the DSP device intends to display. determine whether or not to send ad serving requests;
An advertisement is displayed based on at least one of whether the user clicked on the advertisement displayed in the inventory, the time the user stayed on the linked site after clicking, or whether the user purchased a product on the linked site after clicking. Determining whether the advertising contents of the DSP decided to be effectively exposed to the user;
Based on the determination that the advertising content of the DSP that has decided to display the advertisement is effectively exposed to the user, the SSP device determines the DSP that has decided to display the advertisement as the highest priority when requesting another advertisement to be displayed, and transmits the advertisement display request information. and
An electronic device that calculates an advertising fee based on the number of valid exposures of the advertising content, and calculates an advertising fee for the advertising content based on the advertising cost.

제 1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 SSP(supply side platform) 장치로부터 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 수신하고, 지정된 시간 내 상기 인벤토리에 게재될 광고가 결정되지 않음에 기반하여 상기 인벤토리 상에 지정된 화면을 표시하거나 사용자에게 표시되는 화면에서 상기 인벤토리에 대응하는 영역을 제거하여 표시하며,
상기 인공지능 학습모델은
지정된 시간 내 상기 인벤토리에 게재될 광고가 결정되지 않은 상황에서,
상기 인벤토리에 게재될 광고에 대한 입찰이 이뤄지지 않은 경우에는 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송한 복수의 DSP 장치들과 상기 SSP장치의 매칭이 잘못된 것으로 결정하고, 추후 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청이 감지되면 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송할 DSP 장치들을 다르게 결정하고,
상기 인벤토리에 게재될 광고에 대한 입찰이 이뤄졌으나, 신호 전송이 지연되어 지정된 시간 내 상기 인벤토리에 게재될 광고가 결정되지 않은 경우, 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송한 복수의 DSP 장치들과 상기 SSP장치의 매칭이 잘 된 것으로 결정하고, 추후 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청이 감지되면 상기 SSP장치의 특정 인벤토리에 대한 광고 게재 요청을 전송할 DSP 장치들을 동일하게 결정하는 전자 장치.


According to claim 1,
The processor
Upon reception of a request for displaying an advertisement for a specific inventory from the SSP (supply side platform) device, and displaying a designated screen on the inventory or a screen displayed to the user, based on the fact that an advertisement to be displayed on the inventory within a designated time is not determined. In the area corresponding to the inventory is removed and displayed,
The artificial intelligence learning model is
In situations where it has not been determined which advertisements will be displayed on said inventory within the specified time;
If a bid for an advertisement to be displayed in the inventory is not made, it is determined that the SSP device is incorrectly matched with a plurality of DSP devices that have transmitted a request for posting an advertisement for a specific inventory of the SSP device. When a request for posting an advertisement for a specific inventory is detected, different DSP devices are determined to transmit a request for posting an advertisement for a specific inventory of the SSP device;
When an advertisement to be displayed in the inventory is not determined within a specified time due to a delay in signal transmission even though a bid has been made for an advertisement to be displayed in the inventory, a plurality of DSPs that transmit a request to display an advertisement for a specific inventory of the SSP device Determining that the devices and the SSP device are well matched, and determining the same DSP devices to transmit an advertisement serving request for a specific inventory of the SSP device when a request for posting an advertisement for a specific inventory of the SSP device is detected later electronic device.


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