KR102563095B1 - AI-based open market integrated management system - Google Patents
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Abstract
일실시예에 따르면, AI 기반 오픈마켓 통합관리 시스템으로서, AI 기반 오픈마켓을 통합 관리하는 서버를 포함하는 시스템이 제공된다.According to one embodiment, as an AI-based open market integrated management system, a system including a server for integrated management of an AI-based open market is provided.
Description
본 발명은 AI 기반 오픈마켓 통합관리 시스템을 제공하기 위한 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for providing an AI-based open market integrated management system.
일반적으로 오픈마켓에는 판매자가 상품을 직접 등록하고 관리할 수 있고 등록한 상품을 검색 결과 상위에 노출시키기 위해 키워드 광고를 진행할 수 있다. 이를 위해 판매자는 등록한 상품과 관련된 키워드를 선택하고 해당 키워드에 대한 입찰가를 직접 지정하여 입찰한다. 이후에 사용자가 해당 키워드를 검색하면 입찰가가 높은 광고가 먼저 노출되므로 사용자가 판매자를 통해 등록된 상품을 클릭할 확률이 높아진다.In general, in open markets, sellers can directly register and manage products, and keyword advertisements can be conducted to expose the registered products at the top of search results. To this end, the seller selects a keyword related to the registered product, directly designates a bid price for the keyword, and bids. Afterwards, when the user searches for the corresponding keyword, the advertisement with the higher bid price is exposed first, so the probability that the user clicks on the product registered through the seller increases.
그러나 판매자가 키워드 광고를 시행할 키워드를 직접 선택하는 과정에서 광고 효과가 뛰어난 키워드를 선정하기 어렵다는 문제점이 있었다. 여러 오픈마켓에서 많은 상품을 판매하는 판매자의 경우에는 정보의 취합이 매우 어려운 일일 수 있다. 어떤 오픈마켓의 상품이 이익을 얼마나 내고 있는지 조회하고 비교하려면 많은 시간이 소모될 수 밖에 없었다. 또한, 복수 개의 키워드를 하나씩 관리하고 이익에 따라 입찰 가격을 조정하는 작업은 매우 번거로운 문제점이 있었다.However, there was a problem in that it was difficult for the seller to select keywords with excellent advertising effects in the process of directly selecting keywords for conducting keyword advertisements. In the case of a seller who sells many products in several open markets, it may be very difficult to collect information. It took a lot of time to look up and compare how much profit each open market product was making. In addition, the task of managing a plurality of keywords one by one and adjusting the bid price according to profits was very cumbersome.
일실시예에 따르면, AI 기반 오픈마켓 통합관리 시스템으로서, AI 기반 오픈마켓을 통합 관리하는 서버를 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.According to one embodiment, as an AI-based open market integrated management system, its purpose is to provide a server that integrates and manages the AI-based open market.
또한, 상기 서버는, 판매자 단말을 통해 광고 키워드 자동 입찰 요청 신호를 수신하면, 상기 판매자 단말에, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 광고 키워드 자동 입찰 조건은, 광고를 시행할 상품 코드, 통계 기간, 통계 기준 오픈마켓, 광고수익률 기준, 구매전환 없는 키워드의 노출 기간, 실제전환율 적용 on/off 선택, 키워드 분류 별 희망순위 및 키워드 분류 별 최대입찰가를 포함하고, 상기 판매자 단말을 통해, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 획득하면, 상기 통계 기준 오픈마켓 서버로부터 상기 판매자 단말을 통해 등록된 광고 키워드 정보를 수집하고, 상기 키워드 분류는, 제1 내지 제4 분류를 포함하고, 상기 서버는, 상기 광고 키워드 정보를 기반으로, 광고 키워드를 상기 제1 내지 제4 분류로 분류하되, 전환이 발생하면서 이익이 상기 광고수익률 기준 이상인 키워드는 제1 분류, 전환은 발생하지만 이익이 상기 광고수익률 기준 이하인 키워드는 제2 분류, 전환이 발생하지 않으면서, 클릭수가 
또한, 상기 종합 기간 상태는, 상기 결제일 기간 내의 이익이 마이너스 금액인 경우 경보, 상기 결제일 기간 내의 이익이 기지정된 기준보다 낮은 경우 주의로 표시하되, 경보 상태는 빨간 색상, 주의 상태는 노란 색상으로 표시하는 시스템을 제공할 수 있다.In addition, the overall period status is displayed as an alarm if the profit within the settlement date period is negative and as a warning if the profit within the settlement date period is lower than a predetermined standard, but the alarm status is displayed in red color and the caution status is displayed in yellow color. system can be provided.
또한, 상기 제1 인공지능 모델은, OCR, CNN(Convolutional Neural Networks), TF-IDF, TextRank, LSA (Latent Semantic Analysis), Word2Vec, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 중 하나 이상을 기반으로 하고, 상기 제2 인공지능 모델은, 회귀 모델, 신경망 모델 중 어느 하나를 기반으로 하는 시스템을 제공할 수 있다.In addition, the first artificial intelligence model is based on one or more of OCR, Convolutional Neural Networks (CNN), TF-IDF, TextRank, Latent Semantic Analysis (LSA), Word2Vec, and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), The second artificial intelligence model may provide a system based on any one of a regression model and a neural network model.
또한, 상기 광고비용 대비 이익은, [수학식 1]을 이용하여 산출하고,In addition, the profit compared to the advertising cost is calculated using [Equation 1],
[수학식 1][Equation 1]
상기 ROI는 키워드 광고에 등록된 연관 키워드 상품의 소정의 기간 내 광고비용 대비 이익이고, p는 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익이며, n_c는 상기 소정의 기간 내 상기 연관 키워드의 클릭수이고, c_a는 상기 소정의 기간 내 키워드 광고에 소모된 비용인 시스템을 제공할 수 있다.The ROI is the profit compared to the advertising cost within a predetermined period of a product with a related keyword registered in the keyword advertisement, p is the profit generated by a buyer who has been introduced to the related keyword registered in the keyword advertisement within the predetermined period, and n_c is the It is possible to provide a system in which the number of clicks of the related keyword within a predetermined period and c_a is the cost spent on keyword advertisement within the predetermined period.
상기와 같이, AI기반 오픈마켓 통합관리 시스템을 제공함으로써, 상품 광고에 쓰는 키워드들을 효율적으로 분리할 수 있고, 이익이 되는 키워드들에 광고비용을 집중할 수 사용할 수 있으며, 실제전환율을 적용하여 최대입찰금을 조절할 수 있고, 인공지능 기술을 이용하여 새로 등록되는 상품의 효과적인 광고 키워드를 추출할 수 있고, 복수 개의 오픈마켓을 통합하여 조회하기 용이한 효과가 있다.As described above, by providing an AI-based open market integrated management system, keywords used for product advertising can be efficiently separated, advertising costs can be concentrated on profitable keywords, and maximum bids can be applied by applying the actual conversion rate. Gold can be controlled, effective advertising keywords for newly registered products can be extracted using artificial intelligence technology, and it is easy to search by integrating multiple open markets.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the object mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.
일실시예에 따르면, AI 기반 오픈마켓 통합관리 시스템으로서, AI 기반 오픈마켓을 통합 관리하는 서버를 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.According to one embodiment, as an AI-based open market integrated management system, its purpose is to provide a server that integrates and manages the AI-based open market.
또한, 상기 서버는, 판매자 단말을 통해 광고 키워드 자동 입찰 요청 신호를 수신하면, 상기 판매자 단말에, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 광고 키워드 자동 입찰 조건은, 광고를 시행할 상품 코드, 통계 기간, 통계 기준 오픈마켓, 광고수익률 기준, 구매전환 없는 키워드의 노출 기간, 실제전환율 적용 on/off 선택, 키워드 분류 별 희망순위 및 키워드 분류 별 최대입찰가를 포함하고, 상기 판매자 단말을 통해, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 획득하면, 상기 통계 기준 오픈마켓 서버로부터 상기 판매자 단말을 통해 등록된 광고 키워드 정보를 수집하고, 상기 키워드 분류는, 제1 내지 제4 분류를 포함하고, 상기 서버는, 상기 광고 키워드 정보를 기반으로, 광고 키워드를 상기 제1 내지 제4 분류로 분류하되, 전환이 발생하면서 이익이 상기 광고수익률 기준 이상인 키워드는 제1 분류, 전환은 발생하지만 이익이 상기 광고수익률 기준 이하인 키워드는 제2 분류, 전환이 발생하지 않으면서, 클릭수가 
또한, 상기 종합 기간 상태는, 상기 결제일 기간 내의 이익이 마이너스 금액인 경우 경보, 상기 결제일 기간 내의 이익이 기지정된 기준보다 낮은 경우 주의로 표시하되, 경보 상태는 빨간 색상, 주의 상태는 노란 색상으로 표시할 수 있다.In addition, the overall period status is displayed as an alarm if the profit within the settlement date period is negative and as a warning if the profit within the settlement date period is lower than a predetermined standard, but the alarm status is displayed in red color and the caution status is displayed in yellow color. can do.
또한, 상기 제1 인공지능 모델은, OCR, CNN(Convolutional Neural Networks), TF-IDF, TextRank, LSA (Latent Semantic Analysis), Word2Vec, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 중 하나 이상을 기반으로 하고, 상기 제2 인공지능 모델은, 회귀 모델, 신경망 모델 중 어느 하나를 기반으로 할 수 있다.In addition, the first artificial intelligence model is based on one or more of OCR, Convolutional Neural Networks (CNN), TF-IDF, TextRank, Latent Semantic Analysis (LSA), Word2Vec, and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), The second artificial intelligence model may be based on any one of a regression model and a neural network model.
또한, 상기 광고비용 대비 이익은, [수학식 1]을 이용하여 산출하고,In addition, the profit compared to the advertising cost is calculated using [Equation 1],
[수학식 1][Equation 1]
상기 ROI는 키워드 광고에 등록된 연관 키워드 상품의 소정의 기간 내 광고비용 대비 이익이고, p는 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익이며, n_c는 상기 소정의 기간 내 상기 연관 키워드의 클릭수이고, c_a는 상기 소정의 기간 내 키워드 광고에 소모된 비용일 수 있다.The ROI is the profit compared to the advertising cost within a predetermined period of a product with a related keyword registered in the keyword advertisement, p is the profit generated by a buyer who has been introduced to the related keyword registered in the keyword advertisement within the predetermined period, and n_c is the It may be the number of clicks of the related keyword within a predetermined period, and c_a may be the cost spent on keyword advertisement within the predetermined period.
일실시예에 따르면, AI기반 오픈마켓 통합관리 시스템을 제공함으로써, AI기반 오픈마켓 통합관리 시스템을 제공함으로써, 상품 광고에 쓰는 키워드들을 효율적으로 분리할 수 있는 효과가 있다.According to one embodiment, by providing an AI-based open market integrated management system, there is an effect of efficiently separating keywords used in product advertisements by providing an AI-based open market integrated management system.
또한, 이익이 되는 키워드들에 광고비용을 집중할 수 사용할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect that can be used to concentrate advertising costs on profitable keywords.
또한, 실제전환율을 적용하여 최대입찰금을 조절할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect of adjusting the maximum bid amount by applying the actual conversion rate.
또한, 인공지능 기술을 이용하여 새로 등록되는 상품의 효과적인 광고 키워드를 추출할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect of extracting effective advertising keywords for newly registered products using artificial intelligence technology.
또한, 복수 개의 오픈마켓을 통합하여 조회하기 용이한 효과가 있다.In addition, there is an effect of integrating a plurality of open markets and making it easy to inquire.
한편, 실시예들에 따른 효과들은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 일실시예에 따른 AI기반 오픈마켓 통합관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 2는 일실시예에 따른 광고 키워드를 분류하고 광고를 시행하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 새로운 상품의 광고 키워드를 선정하고 광고를 시행하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 판매 상품들의 판매 상태를 조회하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a conceptual diagram schematically illustrating the configuration of an AI-based open market integrated management system according to an embodiment.
2 is a flowchart illustrating a process of classifying advertisement keywords and executing advertisements according to an exemplary embodiment.
3 is a diagram for explaining a process of selecting an advertisement keyword for a new product and executing an advertisement according to an embodiment.
4 is a flowchart illustrating a process of inquiring sales statuses of products for sale according to an exemplary 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 AI기반 오픈마켓 통합관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이고, 도 2는 일실시예에 따른 광고 키워드를 분류하고 광고를 시행하는 과정을 설명하기 위한 순서도이며, 도 3은 일실시예에 따른 새로운 상품의 광고 키워드를 선정하고 광고를 시행하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 일실시예에 따른 판매 상품들의 판매 상태를 조회하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a conceptual diagram schematically showing the configuration of an AI-based open market integrated management system according to an embodiment, and FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of classifying advertisement keywords and executing advertisements according to an embodiment. 3 is a diagram for explaining a process of selecting an advertisement keyword for a new product and executing an advertisement according to an embodiment, and FIG. 4 is a flow chart illustrating a process of inquiring the sales status of products for sale according to an embodiment. .
도 1을 참조하면, 일실시예로서, 본 발명에 따른 AI 기반 오픈마켓 통합관리 시스템은, AI 기반 오픈마켓을 통합 관리하는 서버(100)를 제공할 수 있다. 도면에 도시하지 않았지만 상기 서버는 AI 기반 오픈마켓을 통합 관리하기 위한 명령 저장하고 상기 명령을 수행하는 프로세스, AI 기반 오픈마켓을 통합 관리하기 위한 데이터 및 인공지능 모델을 저장하는 메모리, 판매자 단말과 오픈마켓 서버와 통신할 수 있는 통신모듈 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , as an embodiment, the AI-based open market integrated management system according to the present invention may provide a server 100 for integrated management of the AI-based open market. Although not shown in the figure, the server stores commands for integrated management of the AI-based open market and processes for executing the commands, memory for storing data and artificial intelligence models for integrated management of the AI-based open market, seller terminals and open markets. A communication module capable of communicating with the market server may be included.
여러 개의 오픈마켓을 통합하여 각 오픈마켓의 상품 정보, 판매량, 전환율, 광고비용, 원가 등을 수집하고 분석하여 판매자에게 제공하거나, 판매자의 결정을 도울 수 있다.By integrating multiple open markets, product information, sales volume, conversion rate, advertising cost, cost, etc. of each open market can be collected and analyzed, and provided to the seller or help the seller make a decision.
서버는 각 오픈마켓에서 제공하는 API를 통해 데이터를 수집하고, 이를 AI 모델에 입력하여 분석할 수 있다. AI 모델은 데이터를 분석하여 각 오픈마켓에서의 경쟁 상황, 최적의 가격, 효과적인 광고 전략 등을 도출할 수 있다.The server can collect data through APIs provided by each open market and input them into an AI model for analysis. The AI model can analyze data to derive competitive conditions, optimal prices, and effective advertising strategies in each open market.
도 2를 참조하면, 일실시예로서 상기 서버(100)는 S201 단계에서 판매자 단말을 통해 광고 키워드 자동 입찰 요청 신호를 수신하면, 상기 판매자 단말에, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 광고 키워드 자동 입찰 조건은, 광고를 시행할 상품 코드, 통계 기간, 통계 기준 오픈마켓, 광고수익률 기준, 구매전환 없는 키워드의 노출 기간, 실제전환율 적용 on/off 선택, 키워드 분류 별 희망순위 및 키워드 분류 별 최대입찰가를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , as an embodiment, when the server 100 receives an advertisement keyword automatic bidding request signal through a seller terminal in step S201, a plurality of open market login information and advertisement keyword automatic bidding are provided to the seller terminal. An interface for inputting conditions is provided, but the keyword automatic bidding conditions include the product code to run the advertisement, the statistical period, the statistical standard open market, the advertising yield standard, the exposure period of keywords without purchase conversion, and the actual conversion rate applied on/off. Off selection, desired ranking by keyword category, and maximum bid price by keyword category can be included.
S202 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말을 통해, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 획득할 수 있다.In step S202, the server 100 may obtain a plurality of open market log-in information and automatic bidding conditions for advertisement keywords through the seller terminal.
일실시예로 상기 서버는, 상기 인터페이스에 마켓 적용 여부를 선택하는 버튼을 제공하여, 판매자 단말을 통해 마켓 적용이 선택되면 상기 판매자 단말에서 입력된 광고 키워드 자동 입찰 조건대로 자동 입찰을 시행하고, 상기 판매자 단말을 통해 마켓 미적용이 선택되면, 상기 광고 키워드 자동 입찰 조건이 상기 서버에 저장되지만 자동 입찰이 시행되지는 않을 수 있다.In one embodiment, the server provides a button for selecting market application in the interface, and when market application is selected through the seller terminal, automatic bidding is performed according to the automatic bidding conditions for the advertising keyword input from the seller terminal. When non-market application is selected through the seller terminal, automatic bidding conditions for the advertisement keyword are stored in the server, but automatic bidding may not be executed.
상기 통계 기간은, 본 발명에 따른 AI 기반 오픈마켓 통합관리 시스템에 입력된 상품과 광고 관련 데이터와 상기 시스템이 복수 개의 오픈마켓 서버로부터 획득한 상품과 광고 관련 데이터 중 광고 데이터에 관한 통계 내역을 의미할 수 있다. 또한, 실제전환율은 광고 키워드를 클릭한 후에 실제로 발생한 전환 행동의 비율일 수 있다. 전환 행동이란 판매자가 기대하는 고객의 행동, 예를 들어 상품 구입, 장바구니에 담기, 선물하기 등의 행동일 수 있다.The statistical period refers to statistics related to advertisement data among product and advertisement related data input to the AI-based open market integrated management system according to the present invention and product and advertisement related data acquired by the system from a plurality of open market servers. can do. Also, the actual conversion rate may be a ratio of a conversion action that actually occurs after clicking on an advertising keyword. The conversion behavior may be a customer's behavior expected by the seller, such as purchasing a product, adding to a shopping cart, or giving a gift.
일실시예로, 광고수익률은 
상기 희망 순위는, 판매자가 판매하는 상품이 키워드 검색 시에 노출되는 위치를 의미할 수 있다. 광고 키워드 입찰금액에 따라 노출되는 위치가 다를 수 있다. 가장 많은 입찰금액을 제시한 업체는 가장 첫번째에 상품이 노출될 수 있고 입찰금액을 적절하게 조절하여 원하는 순위를 입찰할 수 있다.The desired ranking may mean a position where a product sold by a seller is exposed during a keyword search. The exposure position may be different depending on the bid amount of the advertisement keyword. The company offering the largest bid amount may be the first to expose its product, and the desired rank may be bid by appropriately adjusting the bid amount.
최대입찰가는 입찰을 위해 최대로 사용할 수 있는 금액을 의미할 수 있다. 원하는 희망 순위가 2위이고 입찰 금액이 1,000원인데 최대입찰가가 900원으로 지정된 경우에는 희망 순위보다 최대입찰가를 충족하는 방식으로 입찰을 시행할 수 있다.The maximum bid price may refer to an amount that can be used for bidding. If the desired desired rank is second and the bid amount is 1,000 won, but the maximum bid price is designated as 900 won, the bid can be conducted in a manner that satisfies the maximum bid price rather than the desired rank.
다음으로, S203 단계에서 상기 통계 기준 오픈마켓 서버로부터 상기 판매자 단말을 통해 등록된 광고 키워드 정보를 수집할 수 있다.Next, in step S203, advertisement keyword information registered through the seller terminal may be collected from the statistical standard open market server.
상기 키워드 분류는, 제1 내지 제4 분류를 포함할 수 있다.The keyword classification may include first to fourth classifications.
상기 서버는, S204 단계에서 상기 광고 키워드 정보를 기반으로, 광고 키워드를 상기 제1 내지 제4 분류로 분류할 수 있으며, 전환이 발생하면서 이익이 상기 광고수익률 기준 이상인 키워드는 제1 분류, 전환은 발생하지만 이익이 상기 광고수익률 기준 이하인 키워드는 제2 분류, 전환이 발생하지 않으면서, 클릭수가 
S205 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말을 통해 상기 실제전환율 적용 on이 선택된 경우, 상기 제1 분류에 속하는 키워드의 최대입찰가는, (제1 분류에 속하는 키워드가 광고하는 상품의 1회 판매 시 발생하는 이익)×(실제전환율)로 설정할 수 있다.In step S205, the server 100, when the application of the actual conversion rate on is selected through the seller terminal, the maximum bid price of the keyword belonging to the first category is It can be set as profit generated when selling) × (actual conversion rate).
예를 들어, 제1 분류에 속하는 키워드 A의 입찰 가격이 2,000원이고, 상기 키워드 A의 실제 전환율이 2클릭당 1개 판매되는 경우 50%일 수 있다. 또한, 상기 키워드 A가 광고하는 상품의 1회 판매 시 발생하는 이익이 10,000원인 경우, 10,000×50%=5,000이므로, 최대 5,000원을 최대입찰가로 설정할 수 있다.For example, when the bid price of keyword A belonging to the first category is 2,000 won and the actual conversion rate of keyword A is sold every 2 clicks, it may be 50%. In addition, if the profit generated from one sale of the product advertised by the keyword A is 10,000 won, 10,000×50% = 5,000, a maximum of 5,000 won may be set as the maximum bid price.
S206 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 제1 내지 제4 분류에 속하는 키워드를 희망순위에 입찰하기 위하여, 광고 키워드가 등록된 오픈마켓 서버를 통해 경쟁 업체의 입찰가격을 획득하고, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원이 최대입찰가 이내이면, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원으로 입찰할 수 있다.In step S206, the server 100 obtains a bid price of a competitor through an open market server in which an advertisement keyword is registered in order to bid on keywords belonging to the first to fourth categories in the desired order, and the competitor If the bid price of +10 won is within the maximum bid price, the bid price of the competitor +10 won may be used.
S207 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 제1 내지 제4 분류에 속하는 키워드를 희망순위에 입찰하기 위한 입찰가격이 최대입찰가 이상이면, 상기 최대입찰가로 입찰을 진행할 수 있다.In step S207, the server 100 may proceed with bidding at the maximum bid price if the bid price for the keywords belonging to the first to fourth categories in the desired order is equal to or greater than the maximum bid price.
예를 들어, 10,000원의 이익이 발생하는 상품 A의 목표 전환율을 20%로 설정한 경우, 최대입찰가를 2,000원으로 설정할 수 있다. 그러나 실제 전환율이 50%인 경우 최대입찰가가 5,000원으로 조정될 수 있다. 이때, 경쟁 업체의 입찰가격이 2100원이면, 입찰가를 2110원으로 하여 자동입찰할 수 있다. 만약 업체의 입찰가격이 2100원이고, 상품 A의 광고 키워드의 최대입찰가가 2200인 경우에는 2110의 가격으로 입찰할 수 있다. 경쟁 업체의 입찰가격이 2200원인데 상품 A의 광고 키워드 최대입찰가가 2110원이면 입찰가를 2110원으로 하여 자동입찰할 수 있다.For example, if the target conversion rate of product A generating a profit of 10,000 won is set to 20%, the maximum bid price may be set to 2,000 won. However, if the actual conversion rate is 50%, the maximum bid price may be adjusted to 5,000 won. At this time, if the bid price of the competitor is 2100 won, automatic bidding may be performed with the bid price set to 2110 won. If the bid price of the company is 2100 won and the maximum bid price of the advertisement keyword of the product A is 2200, a bid of 2110 may be made. If the competitor's bid price is 2,200 won, but the maximum bid price for the advertisement keyword for product A is 2,110 won, an automatic bid can be made with the bid price set at 2,110 won.
시행해야 하는 광고가 소재별 광고인 경우에는, 상기 제1 인공지능을 이용하여 판매 등록된 상품의 복수 개의 중심 키워드를 획득하고, 소재별 키워드 목록에서 관련없는 키워드들을 추출하여 판매자 단말에 전송하거나 자동으로 제외하여 광고를 시행할 수 있다.If the advertisement to be executed is an advertisement by material, a plurality of central keywords of the product registered for sale are obtained using the first artificial intelligence, and unrelated keywords are extracted from the keyword list by material and transmitted to the seller terminal or automatically You can run ads by excluding.
도 3을 참조하면, 일실시예로서 S301 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말을 통해 오픈마켓에 판매 등록된, 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 요청 신호를 수신할 수 있다.Referring to FIG. 3 , in step S301 as an embodiment, the server 100 may receive an automatic bidding request signal for a new product registered for sale in an open market through the seller terminal.
상기 서버는, 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 조건은, 목표전환율, 광고수익률 기준, 구매전환 없는 키워드 노출기간, 실제전환율 적용 on/off 선택, 희망순위, 최대입찰가일 수 있다. 구매전환이 없는 키워드는 상기 구매전환 없는 키워드 노출기간이 지나면 노출을 줄이거나 노출하지 않을 수 있다.The server provides an interface for receiving automatic bidding conditions for advertising keywords of new products, and the automatic bidding conditions for advertising keywords of new products include target conversion rate, advertising yield standard, keyword exposure period without purchase conversion, and actual conversion rate. Can be /off selection, desired rank, maximum bid. The keyword without purchase conversion may be reduced or not exposed after the keyword exposure period without purchase conversion has elapsed.
S302 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말을 통해 상기 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 조건을 획득하면, 상기 새로운 상품이 판매 등록된 오픈마켓 서버를 통해 상기 새로운 상품의 상품 정보를 획득할 수 있다.In step S302, the server 100 may obtain product information of the new product through an open market server where the new product is registered for sale when the automatic bidding condition for the advertising keyword of the new product is acquired through the seller terminal. there is.
S303 단계에 상기 서버(100)는, 상기 새로운 상품의 상품 정보를, 입력된 상품 정보를 분석하여 메인 키워드를 추출하는 제1 인공지능 모델에 입력하여, 메인 키워드를 추출할 수 있다.In step S303, the server 100 may extract the main keyword by inputting the product information of the new product to the first artificial intelligence model that analyzes the input product information and extracts the main keyword.
또한, 일실시예로서, 상기 제1 인공지능 모델은, OCR, CNN(Convolutional Neural Networks), TF-IDF, TextRank, LSA (Latent Semantic Analysis), Word2Vec, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 중 하나 이상을 기반으로 할 수 있다.In addition, as an embodiment, the first artificial intelligence model includes one or more of OCR, Convolutional Neural Networks (CNN), TF-IDF, TextRank, Latent Semantic Analysis (LSA), Word2Vec, and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). can be based on
상기 새로운 상품의 상품 정보는 상품 이미지, 상품 이미지 상의 텍스트, 상품 정보 텍스트 등이 포함될 수 있다. 따라서 이미지 분석과 텍스트 분석 기술이 요구될 수 있다.The product information of the new product may include a product image, text on the product image, product information text, and the like. Therefore, image analysis and text analysis skills may be required.
OCR(Optical Character Recognition)은 이미지나 스캔된 문서 등에서 문자를 인식하고 텍스트로 변환하는 인공지능 기술이다.OCR (Optical Character Recognition) is an artificial intelligence technology that recognizes characters in images or scanned documents and converts them into text.
CNN(Convolutional Neural Networks)은 주로 이미지와 같은 2D 데이터에 사용되는 딥러닝 알고리즘으로, 이미지 인식, 객체 감지, 분할, 분류 등에 활용될 수 있어, 상품 설명 이미지를 분석하여 문자를 추출할 수 있다.CNN (Convolutional Neural Networks) is a deep learning algorithm mainly used for 2D data such as images. It can be used for image recognition, object detection, segmentation, and classification, and can extract characters by analyzing product description images.
TF-IDF, TextRank, LSA (Latent Semantic Analysis), Word2Vec, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되는 자연어 처리 알고리즘 및 딥러닝 모델이다. 상기 OCR이나 CNN가 추출한 문자를 입력받아 분석하거나, 상품 정보에 포함된 텍스트를 분석하여 메인 키워드를 출력할 수 있다.TF-IDF, TextRank, LSA (Latent Semantic Analysis), Word2Vec, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) are natural language processing algorithms and deep learning models used to process and analyze text data. The main keyword may be output by receiving and analyzing characters extracted by the OCR or CNN or analyzing text included in product information.
TF-IDF는 단어의 빈도와 문서에서의 출현 빈도에 따라 중요도를 측정할 수 있다. 상품 판매 페이지의 텍스트 데이터에서 단어의 빈도를 기반으로 중요한 단어를 추출할 수 있다.TF-IDF can measure the importance according to the frequency of a word and its frequency of appearance in a document. From the text data of the product sales page, important words can be extracted based on the frequency of the words.
TextRank는 페이지 내에서 문장의 중요도를 측정하고, 문장 간의 유사도를 분석하여 중심 단어를 추출하는 방법으로서, 상품 설명의 문장을 기반으로 중요한 키워드를 추출할 수 있다.TextRank is a method of measuring the importance of sentences in a page and extracting key words by analyzing the similarity between sentences, and can extract important keywords based on sentences in product descriptions.
LSA (Latent Semantic Analysis)는 특이값 분해(SVD)를 통해 문서의 의미를 추출할 수 있다. 상품 판매 페이지에서는 상품 설명과 관련된 단어들을 기반으로 중심 단어를 추출할 수 있다.LSA (Latent Semantic Analysis) can extract the meaning of a document through singular value decomposition (SVD). In the product sales page, a central word can be extracted based on words related to the product description.
Word2Vec은 단어 간의 관계를 벡터 공간 상의 거리로 표현하여, 상품 판매 페이지에서 상품 설명의 단어 간의 관계를 파악하여 중심 단어를 추출할 수 있다.Word2Vec expresses the relationship between words as a distance on a vector space, and extracts a central word by identifying the relationship between words in a product description on a product sales page.
BERT는 언어 모델링에서 좋은 성능을 보이는 기술로서, 상품 판매 페이지에서 전체 문장을 이해하고 단어의 의미와 문맥을 파악하여 중요한 중심 키워드를 추출할 수 있다.BERT is a technique that shows good performance in language modeling, and can extract important central keywords by understanding the entire sentence on a product sales page and figuring out the meaning and context of the word.
또한, S304 단계에서 상기 서버(100)는, 복수 개의 오픈마켓 서버를 통해 상기 메인 키워드의 연관 키워드를 복수 개 획득할 수 있다.In addition, in step S304, the server 100 may acquire a plurality of keywords related to the main keyword through a plurality of open market servers.
S305 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 복수 개 획득한 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 각 연관 키워드의 광고비용 및 상기 연관 키워드를 통해 발생한 이익을 획득하고, 상기 연관 키워드의 클릭수, 각 연관 키워드의 광고비용 및 상기 연관 키워드를 통해 발생한 이익을 바탕으로 광고비용 대비 이익을 산출할 수 있다.In step S305, the server 100 acquires the number of impressions, the number of clicks, the conversion rate of the plurality of related keywords, the advertising cost of each related keyword, and the profit generated through the related keyword, and the number of clicks of the related keyword. , Profit against advertising cost can be calculated based on the advertising cost of each relevant keyword and the profit generated through the relevant keyword.
S306 단계에서 상기 서버(100)는, 복수 개의 키워드 중에 키워드 광고에 효과적인 키워드를 선정하도록 기학습된 제2 인공지능 모델에, 상기 복수 개 획득한 연관 키워드 및 각 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 광고비용 대비 이익을 입력하여 복수 개의 광고 키워드를 획득할 수 있다.In step S306, the server 100 assigns the plurality of acquired related keywords and the number of impressions, clicks, A plurality of advertisement keywords can be obtained by inputting the conversion rate and the profit compared to the advertisement cost.
상기 제2 인공지능 모델은, 회귀 모델, 신경망 모델 중 어느 하나를 기반으로 할 수 있다.The second artificial intelligence model may be based on any one of a regression model and a neural network model.
회귀 모델은, 키워드 광고의 효과를 예측하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 각 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 광고비용 대비 이익 등의 변수를 사용하여 해당 키워드의 광고로 획득할 수 있는 성과를 회귀 모델로 예측할 수 있다. 어떤 키워드가 광고비용 대비 이익이 높을 것인지 예측할 수 있으며 이를 기반으로 해당 키워드에 대한 입찰가를 조정할 수 있다.Regression models can be used to predict the effectiveness of keyword advertising. For example, it is possible to predict the performance that can be obtained with the advertisement of the relevant keyword by using variables such as the number of impressions, the number of clicks, the conversion rate, and the profit compared to the advertising cost of each related keyword using a regression model. You can predict which keywords will have a higher profit compared to your advertising costs, and adjust your bids for those keywords based on that.
신경망 모델은, 복수 개의 연관 키워드 및 각 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 광고비용 대비 이익을 입력으로 하여 효과적인 키워드를 선별할 수 있다. 신경망 모델은 입력 데이터들 간의 복잡한 관계를 학습하여 효과적인 키워드를 선별할 수 있다. 예를 들어, 다층 퍼셉트론 (MLP)이나 컨볼루션 신경망 (CNN)과 같은 신경망 모델을 사용하여 입력된 데이터를 처리하고 이를 기반으로 효과적인 키워드를 선별할 수 있다.The neural network model may select an effective keyword by taking a plurality of related keywords and the number of impressions, clicks, conversion rate, and profit versus advertising cost of each related keyword as inputs. The neural network model can select effective keywords by learning complex relationships between input data. For example, a neural network model such as a multi-layer perceptron (MLP) or convolutional neural network (CNN) can be used to process input data and select effective keywords based on it.
S307 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 제2 인공지능 모델을 통해 획득한 복수 개의 광고 키워드를, 상기 새로운 상품의 광고 키워드로 등록하되, 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가는, (새로운 상품의 1회 판매 이익금)×(목표전환율)일 수 있다.In step S307, the server 100 registers a plurality of advertisement keywords acquired through the second artificial intelligence model as advertisement keywords for the new product, and the maximum bid price of the advertisement keyword for the new product is Profit from one sale of) × (target conversion rate).
S308 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 새로운 상품의 광고 키워드를 희망순위에 입찰하기 위하여, 상기 새로운 상품이 판매 등록된 오픈마켓 서버를 통해 경쟁 업체의 입찰가격을 획득하고, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원이 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가 이내이면, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원으로 입찰할 수 있다.In step S308, the server 100 obtains a bid price of a competitor through an open market server registered for sale of the new product, and bids the competitor's bid in order to bid on the advertisement keyword of the new product in the desired order. If the price + 10 won is within the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product, the bid price of the competitor + 10 won may be used.
S309 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 새로운 상품의 광고 키워드를 희망순위에 입찰하기 위한 입찰가격이 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가 이상이면, 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가로 입찰을 진행할 수 있다.In step S309, if the bid price for bidding the advertisement keyword of the new product in the desired order is equal to or greater than the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product, the server 100 bids with the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product. can proceed
도 4를 참조하면, 일실시예로서 S401 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말을 통해 판매 상태 검색 요청 신호를 수신할 수 있다. 상기 판매자 단말에 판매 상태 검색 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 판매 상태 검색 조건은, 상품 분류, 정렬 기준, 결제일 기간, 한 페이지에 표시할 상품의 수를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4 , in step S401 as an embodiment, the server 100 may receive a sales status search request signal through the seller terminal. An interface for receiving an input of a sale status search condition may be provided to the seller terminal, and the sale status search condition may include product classification, sorting criteria, payment date period, and the number of products to be displayed on one page.
S402 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말을 통해 판매 상태 검색 조건을 획득하면, 복수 개의 오픈마켓 서버에서 상기 판매자 단말을 통해 판매 중인 상품 정보를 획득할 수 있다.In step S402, the server 100 may acquire product information on sale from a plurality of open market servers through the seller terminals when a sales state search condition is obtained through the seller terminal.
S403 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 새로운 상품의 광고 키워드를 희망순위에 입찰하기 위한 입찰가격이 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가 이상이면, 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가로 입찰을 진행할 수 있다.In step S403, if the bid price for bidding the advertisement keyword of the new product in the desired order is equal to or greater than the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product, the server 100 bids with the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product. can proceed
S404 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말에, 상기 상품 정보를 기반으로 상기 판매 상태 검색 조건을 만족하는 검색 결과를 표시하되, 상기 검색 결과는 상기 판매 상태 검색 조건을 만족하는 상품의 목록과, 각 상품의 상품 이미지, 상품명, 판매자 관리코드, 각 상품이 판매 중인 복수 개의 오픈마켓의 종합 정산가, 종합 광고비, 종합 배송비, 종합 부가세, 종합 부가세 제외 이익, 종합 노출수, 종합 클릭수, 종합 전환수, 종합 전환율, 종합 기간 상태, 마켓별 상세보기 버튼을 포함할 수 있다.In step S404, the server 100 displays, on the seller terminal, a search result that satisfies the sale status search condition based on the product information, wherein the search result is a list of products that satisfy the sale status search condition. and, product image of each product, product name, seller management code, total settlement price of multiple open markets where each product is sold, total advertising cost, total shipping cost, total VAT, total profit excluding total VAT, total number of impressions, total number of clicks, total It can include the number of conversions, overall conversion rate, overall period status, and detailed view buttons for each market.
S405 단계에서 상기 서버(100)는, 상기 판매자 단말을 통해 상기 마켓별 상세보기 버튼이 선택되면, 상기 판매자 단말에, 상기 마켓별 상세보기 버튼이 속한 상품이 판매 중인 복수 개의 오픈마켓 목록과, 각 오픈마켓별 정산가, 광고비, 원가, 부가세 제외 이익, 배송비, 노출수, 클릭수, 전환수, 전환율을 표시할 수 있다.In step S405, when the detailed view by market button is selected through the seller terminal, the server 100 displays a list of a plurality of open markets where the product to which the detailed view by market button is sold is sold in the seller terminal, and each Settlement price by open market, advertising cost, cost, profit excluding VAT, shipping cost, number of impressions, number of clicks, number of conversions, and conversion rate can be displayed.
또한, 일실시예로서, 상기 종합 기간 상태는, 상기 결제일 기간 내의 이익이 마이너스 금액인 경우 경보, 상기 결제일 기간 내의 이익이 기지정된 기준보다 낮은 경우 주의로 표시하되, 경보 상태는 빨간 색상, 주의 상태는 노란 색상으로 표시할 수 있다.In addition, as an embodiment, the comprehensive period state displays an alert when the profit within the settlement date period is a negative amount, and a caution when the profit within the settlement date period is lower than a predetermined standard, but the alarm state is red and a caution state. can be displayed in yellow color.
상기 부가세 제외 이익은,The profit excluding the above VAT is,
상기 예정가를 포함하는 정산가는, 배송비 무료인 상품인 경우, 상기 예정가를 포함하는 정산가에서 배송비를 뺀 값일 수 있다.The settlement price including the estimated price may be a value obtained by subtracting the delivery cost from the settlement price including the estimated price in the case of a product for which delivery is free.
상기 제2 인공지능 모델은, 회귀 모델, 신경망 모델 중 어느 하나를 기반으로 할 수 있다.The second artificial intelligence model may be based on any one of a regression model and a neural network model.
상기 복수 개의 키워드 중에 키워드 광고에 효과적인 키워드를 선정하도록 기학습된 제2 인공지능 모델은, 회귀 모델, 신경망 모델 중 어느 하나를 기반으로 할 수 있다.The second artificial intelligence model pretrained to select a keyword effective for a keyword advertisement from among the plurality of keywords may be based on any one of a regression model and a neural network model.
회귀 모델은, 키워드 광고의 효과를 예측하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 각 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 광고비용 대비 이익 등의 변수를 사용하여 해당 키워드의 광고로 획득할 수 있는 성과를 회귀 모델로 예측할 수 있다. 어떤 키워드가 광고비용 대비 이익이 높을 것인지 예측할 수 있으며 이를 기반으로 해당 키워드에 대한 입찰가를 조정할 수 있다.Regression models can be used to predict the effectiveness of keyword advertising. For example, it is possible to predict the performance that can be obtained with the advertisement of the relevant keyword by using variables such as the number of impressions, the number of clicks, the conversion rate, and the profit compared to the advertising cost of each related keyword using a regression model. You can predict which keywords will have a higher profit compared to your advertising costs, and adjust your bids for those keywords based on that.
신경망 모델은, 복수 개의 연관 키워드 및 각 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 광고비용 대비 이익을 입력으로 하여 효과적인 키워드를 선별할 수 있다. 신경망 모델은 입력 데이터들 간의 복잡한 관계를 학습하여 효과적인 키워드를 선별할 수 있다. 예를 들어, 다층 퍼셉트론 (MLP)이나 컨볼루션 신경망 (CNN)과 같은 신경망 모델을 사용하여 입력된 데이터를 처리하고 이를 기반으로 효과적인 키워드를 선별할 수 있다.The neural network model may select an effective keyword by taking a plurality of related keywords and the number of impressions, clicks, conversion rate, and profit versus advertising cost of each related keyword as inputs. The neural network model can select effective keywords by learning complex relationships between input data. For example, a neural network model such as a multi-layer perceptron (MLP) or convolutional neural network (CNN) can be used to process input data and select effective keywords based on it.
또한, 일시예로서 상기 광고비용 대비 이익은, [수학식 1]을 이용하여 산출하고,In addition, as an example, the profit compared to the advertising cost is calculated using [Equation 1],
[수학식 1][Equation 1]
상기 ROI는 키워드 광고에 등록된 연관 키워드 상품의 소정의 기간 내 광고비용 대비 이익이고, p는 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익이며, n_c는 상기 소정의 기간 내 상기 연관 키워드의 클릭수이고, c_a는 상기 소정의 기간 내 키워드 광고에 소모된 비용일 수 있다. 상기 광고비용 대비 이익은 소모한 광고비용에 비해 이익을 얼마나 얻고 있는지 확인할 수 있다. 상기 연관키워드의 광고비용 대비 이익 값을, 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율과 함께 분석하면 키워드 광고 효과가 뛰어난 키워드들을 선별할 수 있다.The ROI is the profit compared to the advertising cost within a predetermined period of a product with a related keyword registered in the keyword advertisement, p is the profit generated by a buyer who has been introduced to the related keyword registered in the keyword advertisement within the predetermined period, and n_c is the It may be the number of clicks of the related keyword within a predetermined period, and c_a may be the cost spent on keyword advertisement within the predetermined period. The profit versus advertising cost can be used to determine how much profit is obtained compared to the consumed advertising cost. By analyzing the value of profit versus advertising cost of the related keyword together with the number of impressions, the number of clicks, and the conversion rate of the related keyword, keywords with excellent keyword advertising effects can be selected.
또한, 일실시예로서 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익은 [수학식 2]로 산출할 수 있다.In addition, as an embodiment, the profit generated by the purchaser who has been introduced to the related keyword registered in the keyword advertisement can be calculated by [Equation 2].
[수학식 2][Equation 2]
상기 p는 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익이고, r은 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 총수입이며, c_g는 상기 연관 키워드에 대응하는 상품의 원가이고, f_c는 판매 수수료이며, m은 상기 연관 키워드의 최소 입찰 금액 대비 최근 입찰 금액일 수 있다.Wherein p is the profit generated by buyers who have flowed into the related keywords registered in the keyword advertisement within the predetermined period, r is the total revenue generated by the buyers who have flowed into the related keywords registered in the keyword advertisement within the predetermined period , c_g is the cost of the product corresponding to the related keyword, f_c is a sales commission, and m may be a recent bid amount compared to the minimum bid amount of the related keyword.
이를 위해, 상기 서버는 상기 오픈마켓 서버를 통해 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 총수입, 연관 키워드에 대응하는 상품의 원가, 오픈마켓 판매 수수료, 상기 연관 키워드의 최소 입찰 금액 및 최근 입찰 금액을 획득할 수 있다.To this end, the server generates total revenue generated by buyers who have flowed in with the related keywords registered in the keyword advertisement within a predetermined period through the open market server, the cost of products corresponding to the related keywords, open market sales commission, and the related keywords. A minimum bid amount and a recent bid amount of may be obtained.
상기와 같이, AI기반 오픈마켓 통합관리 시스템을 제공함으로써, 상품 광고에 쓰는 키워드들을 효율적으로 분리할 수 있고, 이익이 되는 키워드들에 광고비용을 집중할 수 사용할 수 있고, 실제전환율을 적용하여 최대입찰금을 조절할 수 있으며, 인공지능 기술을 이용하여 새로 등록되는 상품의 효과적인 광고 키워드를 추출할 수 있고, 복수 개의 오픈마켓을 통합하여 조회하기 용이한 효과가 있다.As described above, by providing an AI-based open market integrated management system, keywords used for product advertising can be efficiently separated, advertising costs can be concentrated on profitable keywords, and the maximum bid can be applied by applying the actual conversion rate. It is possible to control gold, extract effective advertising keywords for newly registered products using artificial intelligence technology, and have an effect of integrating multiple open markets and making it easy to search.
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 시행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 시행할 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. The 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 시행될 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 시행하도록 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 시행하기 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 implement 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. The device can be commanded. 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 시행되거나, 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 implemented 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.
100: 서버100: server
Claims (5)
AI 기반 오픈마켓을 통합 관리하는 서버를 포함하고,
상기 서버는,
판매자 단말을 통해 광고 키워드 자동 입찰 요청 신호를 수신하면, 상기 판매자 단말에, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 광고 키워드 자동 입찰 조건은, 광고를 시행할 상품 코드, 통계 기간, 통계 기준 오픈마켓, 광고수익률 기준, 구매전환 없는 키워드의 노출 기간, 실제전환율 적용 on/off 선택, 키워드 분류 별 희망순위 및 키워드 분류 별 최대입찰가를 포함하고,
상기 판매자 단말을 통해, 복수 개의 오픈마켓 로그인 정보와, 광고 키워드 자동 입찰 조건을 획득하면, 상기 통계 기준 오픈마켓 서버로부터 상기 판매자 단말을 통해 등록된 광고 키워드 정보를 수집하고,
상기 키워드 분류는,
제1 내지 제4 분류를 포함하고,
상기 서버는,
상기 광고 키워드 정보를 기반으로, 광고 키워드를 상기 제1 내지 제4 분류로 분류하되, 전환이 발생하면서 이익이 상기 광고수익률 기준 이상인 키워드는 제1 분류, 전환은 발생하지만 이익이 상기 광고수익률 기준 이하인 키워드는 제2 분류, 전환이 발생하지 않으면서, 클릭수가
상기 판매자 단말을 통해 상기 실제전환율 적용 on이 선택된 경우, 상기 제1 분류에 속하는 키워드의 최대입찰가는, (제1 분류에 속하는 키워드가 광고하는 상품의 1회 판매 시 발생하는 이익)×(실제전환율)로 설정하고,
상기 제1 내지 제4 분류에 속하는 키워드를 희망순위에 입찰하기 위하여, 광고 키워드가 등록된 오픈마켓 서버를 통해 경쟁 업체의 입찰가격을 획득하고, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원이 최대입찰가 이내이면, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원으로 입찰하고,
상기 제1 내지 제4 분류에 속하는 키워드를 희망순위에 입찰하기 위한 입찰가격이 최대입찰가 이상이면, 상기 최대입찰가로 입찰을 진행하고,
상기 판매자 단말을 통해 오픈마켓에 판매 등록된, 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 요청 신호를 수신하면, 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 조건은, 목표전환율, 광고수익률 기준, 구매전환 없는 키워드 노출기간, 실제전환율 적용 on/off 선택, 희망순위, 최대입찰가이고,
상기 판매자 단말을 통해 상기 새로운 상품의 광고 키워드 자동 입찰 조건을 획득하면, 상기 새로운 상품이 판매 등록된 오픈마켓 서버를 통해 상기 새로운 상품의 상품 정보를 획득하고,
상기 새로운 상품의 상품 정보를, 입력된 상품 정보를 분석하여 메인 키워드를 추출하는 제1 인공지능 모델에 입력하여, 메인 키워드를 추출하고,
복수 개의 오픈마켓 서버를 통해 상기 메인 키워드의 연관 키워드를 복수 개 획득하고,
상기 복수 개 획득한 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 각 연관 키워드의 광고비용 및 상기 연관 키워드를 통해 발생한 이익을 획득하고,
상기 연관 키워드의 클릭수, 각 연관 키워드의 광고비용 및 상기 연관 키워드를 통해 발생한 이익을 바탕으로 광고비용 대비 이익을 산출하고,
복수 개의 키워드 중에 키워드 광고에 효과적인 키워드를 선정하도록 기학습된 제2 인공지능 모델에, 상기 복수 개 획득한 연관 키워드 및 각 연관 키워드의 노출수, 클릭수, 전환율, 광고비용 대비 이익을 입력하여 복수 개의 광고 키워드를 획득하고,
상기 제2 인공지능 모델을 통해 획득한 복수 개의 광고 키워드를, 상기 새로운 상품의 광고 키워드로 등록하되, 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가는, (새로운 상품의 1회 판매 이익금)×(목표전환율)이고,
상기 새로운 상품의 광고 키워드를 희망순위에 입찰하기 위하여, 상기 새로운 상품이 판매 등록된 오픈마켓 서버를 통해 경쟁 업체의 입찰가격을 획득하고, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원이 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가 이내이면, 상기 경쟁 업체의 입찰가격+10원으로 입찰하고,
상기 새로운 상품의 광고 키워드를 희망순위에 입찰하기 위한 입찰가격이 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가 이상이면, 상기 새로운 상품의 광고 키워드의 최대입찰가로 입찰을 진행하고,
상기 판매자 단말을 통해 판매 상태 검색 요청 신호를 수신하면, 상기 판매자 단말에 판매 상태 검색 조건을 입력 받기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 판매 상태 검색 조건은, 상품 분류, 정렬 기준, 결제일 기간, 한 페이지에 표시할 상품의 수를 포함하고,
상기 판매자 단말을 통해 판매 상태 검색 조건을 획득하면, 복수 개의 오픈마켓 서버에서 상기 판매자 단말을 통해 판매 중인 상품 정보를 획득하고,
상기 판매자 단말에, 상기 상품 정보를 기반으로 상기 판매 상태 검색 조건을 만족하는 검색 결과를 표시하되, 상기 검색 결과는 상기 판매 상태 검색 조건을 만족하는 상품의 목록과, 각 상품의 상품 이미지, 상품명, 판매자 관리코드, 각 상품이 판매 중인 복수 개의 오픈마켓의 종합 정산가, 종합 광고비, 종합 배송비, 종합 부가세, 종합 부가세 제외 이익, 종합 노출수, 종합 클릭수, 종합 전환수, 종합 전환율, 종합 기간 상태, 마켓별 상세보기 버튼을 포함하고,
상기 판매자 단말을 통해 상기 마켓별 상세보기 버튼이 선택되면, 상기 판매자 단말에, 상기 마켓별 상세보기 버튼이 속한 상품이 판매 중인 복수 개의 오픈마켓 목록과, 각 오픈마켓별 정산가, 광고비, 원가, 부가세 제외 이익, 배송비, 노출수, 클릭수, 전환수, 전환율을 표시하고,
상기 종합 기간 상태는,
상기 결제일 기간 내의 이익이 마이너스 금액인 경우 경보, 상기 결제일 기간 내의 이익이 기지정된 기준보다 낮은 경우 주의로 표시하되, 경보 상태는 빨간 색상, 주의 상태는 노란 색상으로 표시하고,
상기 제1 인공지능 모델은,
OCR, CNN(Convolutional Neural Networks), TF-IDF, TextRank, LSA (Latent Semantic Analysis), Word2Vec, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 중 하나 이상을 기반으로 하고,
상기 제2 인공지능 모델은,
회귀 모델, 신경망 모델 중 어느 하나를 기반으로 하고,
상기 광고비용 대비 이익은,
[수학식 1]을 이용하여 산출하고,
[수학식 1]
상기 ROI는 키워드 광고에 등록된 연관 키워드 상품의 소정의 기간 내 광고비용 대비 이익이고, p는 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익이며, n_c는 상기 소정의 기간 내 상기 연관 키워드의 클릭수이고, c_a는 상기 소정의 기간 내 키워드 광고에 소모된 비용이고,
상기 서버는,
상기 오픈마켓 서버를 통해 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 총수입, 연관 키워드에 대응하는 상품의 원가, 오픈마켓 판매 수수료, 상기 연관 키워드의 최소 입찰 금액 및 최근 입찰 금액을 획득하고,
상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익을 [수학식 2]로 산출하고,
[수학식 2]
상기 p는 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 이익이고, r은 상기 소정의 기간 내 상기 키워드 광고에 등록된 연관 키워드로 유입된 구매자에 의해 발생한 총수입이며, c_g는 상기 연관 키워드에 대응하는 상품의 원가이고, f_c는 판매 수수료이며, m은 상기 연관 키워드의 최소 입찰 금액 대비 최근 입찰 금액인,
시스템.As an AI-based open market integrated management system,
Including a server that integrates and manages AI-based open markets,
The server,
When receiving an advertisement keyword automatic bidding request signal through the seller terminal, an interface for receiving a plurality of open market log-in information and advertisement keyword automatic bidding conditions is provided to the seller terminal, wherein the advertisement keyword automatic bidding conditions are product code to implement, statistical period, statistical standard open market, advertising yield standard, keyword exposure period without purchase conversion, actual conversion rate application on/off selection, desired ranking by keyword category and maximum bid price by keyword category,
When a plurality of open market login information and automatic bidding conditions for advertising keywords are acquired through the seller terminal, advertising keyword information registered through the seller terminal is collected from the statistically-based open market server;
The keyword classification is,
Including the first to fourth classifications,
The server,
Based on the advertisement keyword information, advertisement keywords are classified into the first to fourth categories, but keywords whose profits are higher than or equal to the advertising yield standard while conversion occurs are classified as first, and those that convert but generate profits below the advertising yield standard Keywords are the second category, no conversions, clicks
When the application of the actual conversion rate on is selected through the seller terminal, the maximum bid price of the keyword belonging to the first category is (profit generated when a product advertised by the keyword belonging to the first category is sold once) × (actual conversion rate) ), and
In order to bid for the keywords belonging to the first to fourth categories in the desired order, the bid price of the competitor is obtained through the open market server where the advertisement keyword is registered, and the bid price of the competitor + 10 won is within the maximum bid price. If it is, bid at the bid price of the competitor + 10 won,
If the bid price for the keywords belonging to the first to fourth categories in the desired order is equal to or greater than the maximum bid price, the bid proceeds with the maximum bid price;
When receiving an automatic bidding request signal for the advertising keyword of a new product registered for sale in the open market through the seller terminal, an interface for receiving input of automatic bidding conditions for the advertising keyword of the new product is provided, and the automatic bidding of the advertising keyword of the new product is provided. The conditions are target conversion rate, advertising yield standard, keyword exposure period without purchase conversion, actual conversion rate application on/off selection, desired ranking, maximum bid price,
When an automatic bidding condition for an advertising keyword of the new product is obtained through the seller terminal, product information of the new product is obtained through an open market server where the new product is registered for sale;
The product information of the new product is input into a first artificial intelligence model that analyzes the input product information and extracts a main keyword to extract a main keyword;
Acquiring a plurality of keywords related to the main keyword through a plurality of open market servers,
Acquiring the number of impressions, clicks, and conversion rates of the plurality of related keywords, advertising costs of each related keyword, and profits generated through the related keywords;
Calculating profit against advertising cost based on the number of clicks of the related keyword, the advertising cost of each relevant keyword, and the profit generated through the related keyword;
The plurality of acquired keywords and the number of impressions, clicks, conversion rate, and profit versus advertising cost of each keyword are entered into the second artificial intelligence model pretrained to select keywords effective for keyword advertising among a plurality of keywords. Acquire ad keywords,
The plurality of advertisement keywords obtained through the second artificial intelligence model are registered as advertisement keywords of the new product, and the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product is (profit from one sale of the new product) × (target conversion rate). )ego,
In order to bid on the advertisement keyword of the new product in the desired order, the bid price of the competitor is acquired through the open market server where the new product is registered for sale, and the bid price of the competitor + 10 won is the advertisement of the new product. If it is within the maximum bid price of the keyword, bid with the bid price of the competitor + 10 won,
If the bid price for bidding the advertisement keyword of the new product in the desired order is equal to or greater than the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product, bidding is conducted at the maximum bid price of the advertisement keyword of the new product;
When a sale status search request signal is received through the seller terminal, an interface for receiving an input of a sale status search condition is provided to the seller terminal, wherein the sale status search conditions include product classification, sorting criteria, payment date period, and one page. Include the number of products to display;
When a sale status search condition is acquired through the seller terminal, product information on sale is obtained through the seller terminal in a plurality of open market servers;
The seller terminal displays a search result that satisfies the sale status search condition based on the product information, wherein the search result includes a list of products satisfying the sale status search condition, a product image of each product, a product name, Seller management code, total settlement price of multiple open markets where each product is sold, total advertising cost, total shipping cost, total VAT, total profit excluding VAT, total number of impressions, total number of clicks, total number of conversions, total conversion rate, total period status, Includes a detailed view button for each market,
When the detailed view by market button is selected through the seller terminal, a list of a plurality of open markets in which the product to which the detailed view by market button belongs is sold, and the settlement price, advertising cost, cost, and value-added tax for each open market, in the seller terminal. Display negative profit, shipping cost, impressions, clicks, conversions, and conversion rate;
The overall period state is,
If the profit within the settlement date period is negative, an alarm is displayed, and if the profit within the settlement date period is lower than a predetermined standard, a warning is displayed, but the alarm state is displayed in red color and the caution state in yellow color,
The first artificial intelligence model,
based on one or more of OCR, Convolutional Neural Networks (CNN), TF-IDF, TextRank, Latent Semantic Analysis (LSA), Word2Vec, and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT);
The second artificial intelligence model,
Based on any one of a regression model and a neural network model,
The profit against the advertising cost is,
Calculated using [Equation 1],
[Equation 1]
The ROI is the profit compared to the advertising cost within a predetermined period of a product with a related keyword registered in the keyword advertisement, p is the profit generated by a buyer who has been introduced to the related keyword registered in the keyword advertisement within the predetermined period, and n_c is the The number of clicks of the related keyword within a predetermined period, c_a is the cost spent on keyword advertisement within the predetermined period,
The server,
The total revenue generated by buyers who have entered the related keyword registered in the keyword advertisement within a predetermined period through the open market server, the cost of the product corresponding to the related keyword, the open market sales commission, the minimum bid amount of the related keyword, and the latest obtain the bid amount;
Profits generated by buyers who have been introduced to the related keywords registered in the keyword advertisement are calculated by [Equation 2],
[Equation 2]
Wherein p is the profit generated by buyers who have flowed into the related keywords registered in the keyword advertisement within the predetermined period, r is the total revenue generated by the buyers who have flowed into the related keywords registered in the keyword advertisement within the predetermined period , c_g is the cost of the product corresponding to the related keyword, f_c is a sales commission, and m is the latest bid amount compared to the minimum bid amount of the related keyword.
system.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020230045702A KR102554886B1 (en) | 2023-02-23 | 2023-04-06 | Open market data analysis-based advertising efficiency maximization platform |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230024370 | 2023-02-23 | ||
| KR20230024370 | 2023-02-23 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230045702A Division KR102554886B1 (en) | 2023-02-23 | 2023-04-06 | Open market data analysis-based advertising efficiency maximization platform |
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|---|---|
| KR102563095B1 true KR102563095B1 (en) | 2023-08-03 |
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|---|---|---|---|
| KR1020230045660A KR102563095B1 (en) | 2023-02-23 | 2023-04-06 | AI-based open market integrated management system |
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|---|---|
| KR (1) | KR102563095B1 (en) |
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2023
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