KR102620128B1 - Dsp 기반의 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템 - Google Patents

Dsp 기반의 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템 Download PDF

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KR102620128B1
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Abstract

본 발명은 수요측 플랫폼 기반의 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템에 관한 것으로, 본 개시의 일 측면에 따른 수요측 플랫폼 기반의 온라인 광고 제공 방법은 매체 서버로부터 광고 요청을 수신하는 단계와 매체 사이트에 접속한 유저의 사용자 정보를 수집하는 단계와 상기 사용자 정보를 기반으로 유저 행동 패턴을 분석한 제1 학습 모델을 생성하는 단계와 상기 제1 학습 모델을 이용하여 캠페인 우선 순위를 적용하는 단계와 광고 성과 분석 결과 및 통계 데이터에 기반한 목표 핵심성과지표(Key Performance Indicator, KPI) 별 가중치를 추정하는 제2 학습 모델을 생성하는 단계와 상기 제1 학습 모델 기반으로 적용된 캠페인 우선 순위에 상기 제2 학습 모델을 적용하여 상기 유저를 위한 최종 캠페인 우선 순위를 결정하는 단계와 상기 결정된 최종 캠페인 우선 순위에 따라 상기 매체 사이트에 노출될 광고를 광고 데이터베이스로부터 추출하여 상기 매체 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

DSP 기반의 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템{Method for providing online advertising service based on demand side platform and apparatus and system therefor}
본 발명은 온라인 광고 플랫폼에 관한 것으로서, 상세하게 공급 측 플랫폼 (Supply Side Platform, SSP)이 아닌 수요 측 플랫폼(Demand Side Platform, DSP)을 통해 광고주 및 대행사가 직접 광고 전략을 프로그램밍하여 인공 지능 기반의 고객 맞춤형 스마트 광고 서비스를 제공하기 위한 기술에 관한 것이다.
한국방송광고진흥공사 "방송통신 광고비조사보고서"에 따르면, 대한민국 온라인 광고 시장의 규모는 지난 7년간 평균 11.6%의 성장률을 기록하며 2023년 현재 8조 8천억원 규모로 이 중에 온라인 검색 광고 시장의 규모는 전체 39.9%에 해당되는 3조 5천억원이다.
종래 온라인 검색 광고 플랫폼은 경쟁사 별 별다른 차이점이나 혁신적인 개선점을 보여주고 있지 못해 시장에서는 새로운 광고 모델 및 광고 방식에 대한 수요가 가중되고 있는 상황이다.
일 예로, 현재 대한민국 1위의 검색 광고 플랫폼인 네이버 파워링크의 경우, 광고주가 정해진 키워드를 입찰을 통해 구매하고 입찰한 단가에 따라 광고 노출 순위가 결정되고, 광고주 별 최대 15개까지의 키워드를 구매할 수 있도록 규정하고 있다. 특히, 광고 노출은 네이버와 네이버의 제휴 컨텐츠사에만 일부 노출되는 단점이 있었다.
다른 일 예로, 다음 프리미엄 링크의 경우, 네이버와 동일하게 다음과 다음의 제휴 컨텐츠사에만 노출이되며, 기본적인 키워드 입찰 정책 및 노출 로직은 네이버와 유사한 방식으로 운영되고 있다.
구글애드워즈, 메타(META), 크리테오, 와이더플래닛, 모비온, Across, 타불라, 네이트, 줌 등의 나머지 업체들은 각사의 정책에 따라 운영되지만 기본적인 구조와 로직은 네이버 및 다음과 유사한 한계가 있다.
특히, 종래 검색 포털에서의 키워드 검색 결과는 T&D(제목과 설명)을 기반으로 일부 썸네일 이미지 정도가 노출이 되는 한계가 있었다.
또한, 종래 검색 포털에서는 광고주나 대행사가 해당 광고 캠페인을 위한 노출 지면 할당, 광고 노출 매체 및 방법, 광고 노출 대상 등을 직접 선택 또는 설정할 수 없는 단점이 있었다.
따라서, 기존 검색 포털 사이트와 차별화될 수 있는 보다 지능적인 고객 맞춤형 광고 서비스가 요구되고 있는 실정이다.
본 발명의 목적은 수요 측 플랫폼을 이용한 프로그램 기반 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 광고주 사이트에 탑재된 스크립트를 통해 사용자 쿠키 정보를 획득하여 사용자의 행동 패턴을 분석 및 예측함으로써 고객 맞춤형 광고 서비스를 제공하는 것이 가능한 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 오픈형 광고 플랫폼을 통해 광고주 및 대행사가 직접 광고 정책을 설정 가능하게 함으로써 고객의 특성에 따라 적응적으로 다양한 방식을 통해 광고 노출이 가능한 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 측면에 따른 수요 측 플랫폼 기반의 온라인 광고 제공 방법은 매체 서버로부터 광고 요청을 수신하는 단계와 매체 사이트에 접속한 유저의 사용자 정보를 수집하는 단계와 상기 사용자 정보를 기반으로 유저 행동 패턴을 분석한 제1 학습 모델을 생성하는 단계와 상기 제1 학습 모델을 이용하여 캠페인 우선 순위를 적용하는 단계와 광고 성과 분석 결과 및 통계 데이터에 기반한 목표 핵심성과지표(Key Performance Indicator, KPI) 별 가중치를 추정하는 제2 학습 모델을 생성하는 단계와 상기 제1 학습 모델 기반으로 적용된 캠페인 우선 순위에 상기 제2 학습 모델을 적용하여 상기 유저를 위한 최종 캠페인 우선 순위를 결정하는 단계와 상기 결정된 최종 캠페인 우선 순위에 따라 상기 매체 사이트에 노출될 광고를 광고 데이터베이스로부터 추출하여 상기 매체 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예로, 상기 방법은 광고주 디바이스로부터 광고주 사이트 별 전체 예산 및 목표 KPI를 설정 받는 단계와 상기 전체 예산 및 상기 목표 KPI를 기초로 반복 시뮬레이션을 수행하여 목표 달성이 가능한 최적의 예산 비중을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예로, 상기 예산 비중은 상기 전체 예산 중 상기 목표 KPI 달성이 요구되는 성과 지면에 할당되는 제1 예산 비중과 상기 목표 KPI 달성이 요구되지 않는 기타 노출 지면에 할당되는 제2 예산 비중을 포함할 수 있다.
실시 예로, 상기 방법은 추정된 상기 제1 예산 비중이 상기 전체 예산의 일정 비율을 초과한 것에 기반하여 상기 광고주 디바이스로 상기 전체 예산과 상기 목표 KPI에 대한 재설정이 필요함을 알리는 소정 알림 메시지를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예로, 상기 방법은 하나의 광고주 계정에 상응하는 복수의 사이트 각각에 대한 광고 캠페인을 설정 받는 단계와 상기 광고 캠페인 별 복수의 캠페인 그룹을 설정 받는 단계를 더 포함하되, 상기 캠페인 그룹 별 광고 전략이 설정될 수 있다.
실시 예로, 상기 광고 전략은 타겟 단가, 타겟 예산, 시간대 별 예산, 노출 방식, 지면 할당 및 노출 시간대 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 측면에 따른 수요측 플랫폼 광고 서버는 매체 서버로부터 광고 요청을 수신하는 통신부와 매체 사이트에 접속한 유저의 사용자 정보를 수집하는 사용자 정보 수집부와 상기 사용자 정보를 기반으로 유저 행동 패턴을 분석한 제1 학습 모델을 생성하는 사용자 행동 패턴 학습부와 상기 제1 학습 모델을 이용하여 캠페인 우선 순위를 적용하는 캠페인 우선 순위 적용부와 광고 성과 분석 결과 및 통계 데이터에 기반한 목표 핵심성과지표(Key Performance Indicator, KPI) 별 가중치를 추정하는 제2 학습 모델을 생성하는 광고 성과 KPI 가중치 학습부와 상기 제1 학습 모델 기반으로 적용된 캠페인 우선 순위에 상기 제2 학습 모델을 적용하여 상기 유저를 위한 최종 캠페인 우선 순위를 결정하는 캠페인 우선 순위 결정부를 포함하고, 상기 결정된 최종 캠페인 우선 순위에 따라 상기 매체 사이트에 노출될 광고 정보가 상기 통신부를 통해 상기 매체 서버로 전송될 수 있다.
실시 예로, 상기 수요측 플랫폼 광고 서버는 광고주 디바이스로부터 광고주 사이트 별 전체 예산 및 목표 KPI를 설정 받고, 상기 전체 예산 및 상기 목표 KPI를 기초로 반복 시뮬레이션을 수행하여 목표 달성이 가능한 최적의 예산 비중을 추정할 수 있다.
실시 예로, 상기 예산 비중은 상기 전체 예산 중 상기 목표 KPI 달성이 요구되는 성과 지면에 할당되는 제1 예산 비중과 상기 목표 KPI 달성이 요구되지 않는 기타 노출 지면에 할당되는 제2 예산 비중을 포함할 수 있다.
실시 예로, 상기 수요측 플랫폼 광고 서버는 추정된 상기 제1 예산 비중이 상기 전체 예산의 일정 비율을 초과한 것에 기반하여 상기 광고주 디바이스로 상기 전체 예산과 상기 목표 KPI에 대한 재설정이 필요함을 알리는 소정 알림 메시지를 전송할 수 있다.
실시 예로, 상기 수요측 플랫폼 광고 서버는 하나의 광고주 계정에 상응하는 복수의 사이트 각각에 대한 광고 캠페인을 설정 받는 수단과 상기 광고 캠페인 별 복수의 캠페인 그룹을 설정 받는 수단을 더 포함하되, 상기 캠페인 그룹 별 광고 전략이 설정될 수 있다.
실시 예로, 상기 광고 전략은 타겟 단가, 타겟 예산, 시간대 별 예산, 노출 방식, 지면 할당 및 노출 시간대 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명은 수요 측 플랫폼을 이용한 프로그램 기반 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템을 제공하는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 광고주 사이트에 탑재된 스크립트를 통해 사용자 쿠키 정보를 획득하여 사용자의 행동 패턴을 분석 및 예측함으로써 고객 맞춤형 광고 서비스를 제공하는 것이 가능한 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템을 제공하는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 오픈형 광고 플랫폼을 통해 광고주 및 대행사가 직접 광고 정책을 설정 가능하게 함으로써 고객의 특성에 따라 적응적으로 다양한 방식을 통해 광고 노출이 가능한 온라인 광고 서비스 제공 방법 및 그를 위한 장치 및 시스템을 제공하는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 사용자 쿠키 분석을 통해 적시에 적합한 유저를 위한 적합한 광고를 최적의 비용으로 노출시킴으로써, 광고 효과를 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 광고 지출 대비 수익률(ROAS)을 극대화할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 수요측 플랫폼 기반의 온라인 광고 시스템은 광고주 별 자사 광고 전략 설정이 가능할 뿐만 아니라 설정된 광고 전략에 대한 실시간 분석 결과를 광고주에게 피드백 정보로 제공함으로써 광고주가 해당 상품 및 서비스에 대한 최상의 광고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 수요측 플랫폼 기반의 온라인 광고 시스템은 특정 매체와 에드 익스체인저에 편향성이 존재하지 않는 온라인 광고 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 수요 측 플랫폼 기반의 온라인 광고 시스템은 사전 학습을 통해 광고주 사이트 별 목표 달성을 위한 최적의 예산 비중 및 목표 핵심성과지표(Key Performance Indicator, KPI)를 자동 산출하여 광고주에 제공함으로써 광고 효율을 극대화할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 수요 측 플랫폼 기반의 온라인 광고 시스템은 하나의 광고주 계정에 복수의 사이트를 위한 캠페인 그룹 단위 광고 전략을 수립하도록 구현됨으로써 광고주의 광고 전략을 보다 전략적으로 수립할 수 있을 뿐만 아니라 전체 광고 예산을 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 기반의 온라인 광고 시스템의 전체적 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 온라인 광고 서비스 제공 절차를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 기반의 온라인 광고 시스템의 전체적 동작 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 실시 에에 따른 광고주가 DSP 광고 서버를 통해 사이트 별 광고 전략을 수립하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 실시 예에 따른 유저 행동 패턴에 따른 KPI 상세 목표를 설정 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 실시 예에 따른 KPI 자동화 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 기반 온라인 광고 시스템에서의 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 본 개시의 실시 예에 따른 광고주 계정 별 광고 설정 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 광고 서버에서의 해당 매체 사이트 지면에 노출될 광고를 생성하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1구성요소는 제2구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2구성요소는 제1구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않은 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다." 또는 "가지다." 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 나타낸다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 기반의 온라인 광고 시스템의 전체적 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 온라인 광고 시스템(1)은 크게 DSP 광고 서버(110), 데이터베이스(120) 및 매체 서버(130)를 포함하여 구성될 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 매체 서버(130)로부터 광고 요청에 따라 해당 매체에 노출될 광고를 선택하고, 선택된 노출 광고에 대한 정보가 포함된 광고 응답을 매체 서버(130)로 전송할 수 있다. 매체 서버(130)는 수신된 노출 광고 정보에 기반하여 매체 사이트의 해당 광고 영역에 광고를 출력할 수 있다.
실시 예에 따른 노출 광고에 대한 정보는 해당 광고가 매체 사이트의 어느 크기로 노출되어야 하는지를 지시하는 지면 정보, 픽셀 정보, 노출 방식 및 위치에 대한 정보, 텍스트 정보, 및 광고주 사이트 링크 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 픽셀 정보는 매체 사이트 내에서의 유저의 행동 패턴뿐만 아니라 매체 사이트에 노출된 광고를 클릭한 잠재 고객이 랜딩한 웹사이트-즉, 광고주의 웹사이트- 내에서 해당 유저가 어떤 행동을 하고 있는지를 트래킹하기 위한 코드일 수 있다. 매체 사이트에 설치된 픽셀 코드는 유저의 행동 패턴을 트래킹하고, 트래킹 결과를 DSP 광고 서버(110)로 전송할 수 있다. DSP 광고 서버(110)는 픽셀 코드를 통해 수집된 유저 행동 패턴에 대한 트래킹 정보를 기반으로 광고 효과를 분석하고, 광고 별 분석 보고서를 생성하여 해당 광고주에게 제공할 수 있다.
데이터베이스(120)는 사용자 정보를 관리 및 유지하기 위한 사용자 정보 데이터베이스(121), 광고주에 의해 설정된 광고 정보를 관리 및 유지하기 위한 광고 데이터베이스(122) 및 광고 별 분석 및 통계 정보를 관리 및 유지하기 위한 분석 및 통계 데이터베이스(123) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 사용자 정보는 매체 사이트 별 접속한 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보, 사용자 디바이스의 IP 주소 및/또는 MAC 주소, 쿠키 정보, 사용자가 클릭한 광고 정보, 클릭한 광고에 대한 장바구니/예매/상담/구매로의 전환 정보, 매체 사이트에게서 사용자가 입력한 검색 키워드 정보, 매체 사이트 별 단위 기간 동안 접속한 회수에 대한 정보, 매체 사이트 별 평균 접속 시간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
광고주는 자신이 운영하는 적어도 하나의 웹사이트에 대한 광고가 노출될 매체를 선택하고, 선택된 매체의 사이트에 노출될 광고를 등록 및 설정할 수 있다. 광고주는 DSP 광고 서버(110)에서 제공하는 소정 사용자 인터페이스 화면을 통해, 광고 별 노출될 매체를 선택하고, 선택된 매체에 노출될 광고에 대한 예산, 지면 및 노출 방식 등을 설정할 수 있다. 또한, 광고주는 DSP 광고 서버(110)에서 제공하는 소정 사용자 인터페이스 화면을 통해 해당 광고에 대한 최대 허용 CPC, 캠페인 목적, 상세 목표 KPI를 설정할 수도 있다. 일 예로, 상세 목표 KPI는 세션 ROAS(Return On Ad Spend), 직접 ROAS, 총 ROAS, 세션 매출, 직접 매출, 총 매출, 클릭 카운트, 소진 금액, 클릭 단가, 전환 단가, 전환 카운트, 노출 카운트 및 CPM 단가 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, ROAS는 해당 광고　캠페인을 위해 지불되는 비용 1달러당 발생하는 수익을 측정하기 위한 지표로 정의될 수 있다. '캠페인 비용 대비 캠페인 수익'을 의미하는 ROAS-즉, 광고 수익률-은 온라인과 모바일 마케팅에서 중요한 핵심성과지표(KPI)이다. ROI(투자수익률) 원칙에 따라, ROAS는 개별 광고 지출 대비 수익률을 보여주며, 전체 마케팅 전략, 개별 캠페인, 타겟팅, 광고 수준에서 계산이 가능하여 모바일 광고 전략의 성과 측정 및 방향 결정을 위한 주요 지표이다. 일 예로, 광고 캠페인에 $1,000을 투자하여 $3,000의 매출을 올렸다고 가정할 때, ROAS 값은 3이다.
분석 및 통계 데이터는 광고주가 등록한 광고 캠페인에 대한 성과 측정 및 전략 수정을 위한 각종 분석 및 통계 데이터를 포함할 수 있다. 일 예로, 분석 및 통계 데이터는 광고 캠페인 별 클릭 회수 뿐만 아니라 장바구니/예약/상담/구매 전환 비율, 단위 기간 동안 지출된 광고 비용 및 매출, 매출 증감률, ROAS 등을 포함할 수 있으나, 이는 하나의 실시 예에 불과하며, 광고 성과 분석을 통한 추천 캠페인 그룹, 추천 노출 방식, 추천 지면, 추천 컨텐츠-또는 소재 및/또는 텍스트- 등을 더 포함할 수도 있다.
DSP 광고 서버(110)는 사용자 정보 수집부(111), 사용자 행동 패턴 학습부(112), 캠페인 우선 순위 적용부(113), 광고 성과 KPI 가중치 학습부(114), 캠페인 우선 순위 결정부(114), 캠페인 우선 순위 결정부(115) 및 통신부(116) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.
사용자 정보 수집부(111)는 사용자 정보를 수집하여 사용자 행동 패턴 학습부(112)에 제공할 수 있다.
사용자 행동 패턴 학습부(112)는 수집된 사용자 정보를 기반으로 매체 사이트 접속 유저의 행동 패턴을 학습하여 유저 행동 패턴 모델을 생성할 수 있다.
캠페인 우선 순위 적용부(113)는 유저 행동 패턴 모델을 이용하여 해당 매체 사이트에 접속한 유저를 위한 캠페인 우선 순위를 적용할 수 있다.
광고 성과 KPI 가중치 학습부(114)는 광고 성과에 대한 분석 및 통계 데이터를 기반으로 주요 KPI별 최적의 가중치를 추정하기 위한 학습 모델인 가중치 학습 모델을 생성할 수 있다.
캠페인 우선 순위 결정부(115)는 유저 행동 패턴 모델을 이용하여 적용된 캠페인 우선 순위에 가중치 학습 모델을 적용하여 해당 매체 사이트에 접속한 유저를 위한 최종 캠페인 우선 순위를 결정할 수 있다.
통신부(116)는 결정된 최종 캠페인 우선 순위에 따라 노출될 광고에 대한 정보를 광고 데이터베이스(123)로부터 추출한 후 추출된 노출 광고 정보가 포함된 광고 응답 메시지를 매체 서버(130)로 전송할 수 있다. 매체 서버(130)는 수신된 광고 응답 메시지에 따라 해당 유저의 디바이스 화면에 노출될 광고 화면을 생성하고, 생성된 광고가 해당 매체 사이트의 일측에 표시되도록 제어할 수 있다.
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 온라인 광고 서비스 제공 절차를 설명하기 위한 순서도이다.
도 1 내지 2를 참조하면, DSP 광고 서버(110)는 매체 서버(130)로부터 해당 매체 사이트에 접속한 유저를 위한 광고를 요청하는 소정 광고 요청 신호를 수신할 수 있다(S210). 여기서, 광고 요청 신호는 해당 매체 사이트에 접속한 유저의 로그인 계정 정보를 포함할 수 있으나, 이는 하나의 실시 예에 불과하며, 접속 IP 주소 정보, MAC Address 정보, 쿠키 정보 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 광고 요청 신호가 수신된 경우, 해당 매체 사이트에 접속한 유저에 상응하는 사용자 정보를 수집할 수 있다(S220).
일 예로, 사용자 정보는 쿠키 정보, 노출 광고에 대한 클릭 정보, 클릭한 광고 상품 별 전환 비율 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 광고 상품 별 전환 비율은 클릭한 광고 상품에 대한 장바구니 전환 비율 및 클릭한 광고 상품의 실제 구매 전환 비율을 포함할 수 있다. 이하 설명의 편의를 위해 클릭한 광고 상품에 대한 장바구니 전환 비율을 제1 전환 비율, 클릭한 광고 상품에 대한 실제 구매 전환 비율을 제2 전환 비율로 혼용하여 사용하기로 한다.
DSP 광고 서버(110)는 수집된 사용자 정보를 기반으로 유저 행동 패턴을 분석한 제1 학습 모델을 생성할 수 있다(S230).
DSP 광고 서버(110)는 제1 학습 모델을 이용하여 해당 유저를 위한 캠페인 우선 순위를 적용할 수 있다(S240).
DSP 광고 서버(110)는 광고 성과를 분석하여 광고 성과 데이터를 생성할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 광고 성과 데이터에 기반한 주요 KPI 별 가중치를 추정하는 제2 학습 모델을 생성할 수 있다(S250).
DSP 광고 서버(110)는 제1 학습 모델 기반으로 적용된 캠페인 우선 순위에 제2 학습 모델을 적용하여 해당 유저를 위한 최종 캠페인 우선 순위를 결정할 수 있다(S260).
DSP 광고 서버(110)는 결정된 최종 캠페인 우선 순위에 따라 노출될 광고 정보를 광고 데이터베이스(122)로부터 추출하여 해당 매체 사이트로 전송할 수 있다(S270). 여기서, 광고 정보는 지면 정보, 노출 방식 및 노출 위치에 대한 정보, 텍스트 정보, 및 광고주 사이트 링크 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 기반의 온라인 광고 시스템의 전체적 동작 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 광고주 디바이스(150)에는 DSP 광고 서버(110) 또는 앱스토어(미도시)를 통해 다운로드된 DSP 광고 관리 앱이 설치될 수 있다.
광고주는 다양한 카테고리의 상품 판매를 위해 적어도 하나의 웹사이트(140)를 운영할 수 있다. 광고주는 DSP 광고 관리 앱을 실행하여 자신이 운영하는 적어도 하나의 웹사이트를 위한 광고 전략을 설정할 수 있다. 여기서, 광고 전략은 웹사이트 단위로 설정될 수 있으며, 각각의 웹사이트에는 스크립트가 설치될 수 있다. 여기서, 스크립트는 유저가 매체 사이트에 노출된 광고를 클릭하여 광고주의 웹사이트에 랜딩한 경우, 해당 웹사이트상에서의 유저의 행동 패턴을 트래킹하기 위한 목적으로 구현된 코드일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
매체 서버(130)에는 픽셀 코드가 설치되어 매체 사이트상에서의 유저의 행동 패턴이 트래킹될 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 매체 사이트 및 광고주의 웹사이트상에서의 유저 행동 패턴에 대한 정보를 수집할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 수집된 유저 행동 패턴에 대한 정보에 기반한 학습을 통해 유저 행동 패턴 모델을 생성할 수 있으며, 생성된 유저 행동 패턴 모델을 이용하여 해당 유저를 위한 캠페인 우선 순위를 적용할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 광고 성과 분석 및 통계 데이터를 기반한 학습을 통해 주요 KPI 가중치를 추정하기 위한 가중치 학습 모델을 생성할 수 있으며, 유저 행동 패턴 모델 및 가중치 학습 모델을 이용하여 해당 유저를 위한 최적의 캠페인 우선 순위를 결정할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 결정된 최적의 캠페인 우선 순위에 따라 해당 매체 사이트에 광고가 노출되도록 제어할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 광고주의 웹사이트 별 광고 성과에 대한 분석 및 통계 데이터를 생성할 수 있으며, 광고주는 DSP 광고 관리 앱을 통해 광고 성과에 대한 분석 및 통계 정보를 조회할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 따른 DSP 기반의 온라인 광고 시스템은 인공 지능 학습을 통해 유저 별 최적의 광고 효과를 제공하는 광고 캠페인이 매체 사이트를 통해 노출되도록 제어함으로써 ROAS를 극대화할 수 있는 장점이 있다.
도 4는 본 개시의 실시 에에 따른 광고주가 DSP 광고 서버를 통해 사이트 별 광고 전략을 수립하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 광고주는 DSP 광고 서버(110)에 계정 등록 시 자신의 사이트 별 스크립트 및/또는 픽셀 코드 설치 후 업종 카테고리를 설정할 수 있다(S401 내지 S402).
DSP 광고 서버(110)는 스크립트 및/또는 픽셀을 통해 매체 사이트에 노출된 광고에 대한 유입(클릭)/장바구니(찜)/전환(구매) 등의 유저 활동을 트래킹하고, 트래킹 정보를 기반으로 상품이 가진 속성 (카테고리분류, 상품코드, 판매수량, 객단가)을 적용하여 연산을 수행함으로써 통계 데이터를 생성할 수 있다(S430). 여기서, 통계 데이터는 상품 별 클릭(유입) 수에 대한 데이터, 상품별 전환 1(장바구니 담기) 횟수에 대한 데이터, 상품 별 전환2(구매) 횟수에 대한 데이터, 상품 별 판매 수량에 객단가를 적용하여 산출된 매출액(ROAS 전환 매출)에 대한 데이터 등을 포함할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 생성된 데이터를 기반으로 평균 유입량과 유입에 따른 주요 상품, 평균 전환수량, 평균 전환매출 등을 예측 데이터로 수집할 수 있다(S440).
도 5는 본 개시의 실시 예에 따른 유저 행동 패턴에 따른 KPI 상세 목표를 설정 절차를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 본 발명의 이해를 위해 온라인 마케팅에 사용되는 비용 지표에 대해 간단히 설명하기로 한다.
온라인 마케팅 비용 지표는 CPM(Cost Per Mile), CPC(Cost Per Click), CPA(Cost Per Action) 및 CPV(Cost Per View) 등을 포함할 수 있다.
CPM은 매체를 이용해 1,000명 또는 1,000가구에 광고가 노출되는 데 소요되는 비용을 의미한다.
CPC는 온라인-예를 들면, 매체 사이트-에 노출된 광고를 유저가 클릭하였을 때 소용되는 비용을 의미한다. 즉, CPC는 매체 사이트에 노출된 광고를 통해 유저들을 광고주의 사이트로 데려오기 위해 필요한 비용을 의미한다.
CPA는 매체 사이트에 접속한 유저에게 특정 행동을 유도해서 그 행동을 한 횟수만큼 소요되는 비용을 의미한다. 일 예로, 특정 행동은 홈페이지 회원가입, 설문 참여, 좋아요 누르기, 고객 상담 예약, 앱 설치 버튼 누르기 등을 포함할 수 있다.
CPV는 매체 사이트에 노출된 광고를 유저가 일정 시간 시청하게 되면 발생하는 비용을 의미한다. 예를 들어, 광고주가 최소 광고 시청 시간을 15초로 설정을 한 경우, 유저가 노출된 광고를 15초 이상 시청해야만 비용이 발생될 수 있다.
도 5를 참조하면, 광고주는 DSP 광고 관리 앱의 소정 메뉴 선택을 통해 사이트 별 일일 가능 광고 예산을 설정할 수 있다(S510).
또한, 광고주는 DSP 광고 관리 앱의 소정 메뉴 선택을 통해 사이트 별 최대 허용 CPC(Cost Per Click)를 설정할 수 있다(S520). 여기서, CPC는 온라인-예를 들면, 매체 사이트-에 노출된 광고를 유저가 클릭하였을 때 발생되는 광고 비용을 의미한다.
광고주는 DSP 광고 관리 앱의 소정 메뉴 선택을 통해 캠페인 목표 설정 또는 선택할 수 있다(S530). 여기서, 캠페인 목표는 노출, 방문 및 전환 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
광고주는 DSP 광고 관리 앱의 소정 메뉴 선택을 통해 상세 목표 KPI를 설정할 수 있다(S540).
도면 번호 S540을 참조하면, 상세 목표 KPI는 캠페인 목표 별로 설정될 수 있다.
노출의 경우, KPI 상세 목표는 노출 카운트와 CPM 단가를 포함할 수 있다.
방문의 경우, KPI 상세 목표는 클릭 카운트, 소진 금액 및 클릭 단가를 포함할 수 있다.
전환의 경우, 세션 ROAS, 직접 ROAS, 총 ROAS, 세션 매출, 직접 매출, 총 매출, 전환 단가 및 전환 카운트를 포함할 수 있다.
도 6은 본 개시의 실시 예에 따른 KPI 자동화 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, DSP 광고 서버(110)는 광고주가 설정한 업종과 방문자 규모에 따른 동일 업종 개별 지면과 전체 평균에 대한 KPI 상세 목표 데이터를 분석할 수 있다. 여기서, 업종은 적어도 3뎁스(depth)로 구분될 수 있으며, 방문자 규모는 백분위 10 단계로 구분될 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 광고주가 설정한 일예산과 목표 KPI 확인할 수 있다(S620).
DSP 광고 서버(110)는 일예산과 목표 KPI 확인 후, 광고주 사이트 별 사이트 별 사전 수집된 트래킹 정보를 기반으로 광고주 사이트 유입 대비 전환 비율을 예측하고, 예측 결과를 기반으로 광고주가 설정한 일예산과 목표 KPI의 달성 가능성 여부를 검증할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 KPI 상세 목표 달성이 가능한 지면-즉, 성과 지면-과 KPI 상세 목표 달성이 가능하지 않은 기타 노출 지면을 분류하여 리스트업한 후 성과 지면과 기타 노출 지면에 대한 예산을 할당할 수 있다(S630). 여기서, 성과 지면은 전체 예산의 50~100%로 할당되고, 기타 노출 지면은 전체 예산의 0~50%로 할당될 수 있다. DSP 광고 서버(110)는 성과 지면에 우선적으로 예산을 할당한 후 잔여 예산을 일반 노출 지면에 할당할 수 있다. 여기서, DSP 광고 서버(110)는 전체 예산의 50%가 성과 지면에 할당된 경우, KPI를 2배수로 산정하여 성과 지면을 리스트업할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 성과 지면과 일반 노출 지면 각각에 대한 지면 성과를 분석하고, 각 지면의 잔여 인벤토리(노출 가능 모수)를 산출하고, 지면 구입가 대비 수익율이 모자라는 크기 순으로 지면의 가중치를 할당할 수 있다(S640).
성과 지면의 경우, DSP 광고 서버(110)는 성과->잔여 인벤토리->지면 가중치 순서로 우선 순위를 부여하여 성과 지면들에 송출(노출) 순서를 정렬할 수 있다.
반면, 기타 노출 지면의 경우, DSP 광고 서버(110)는 지면 가중치->잔여 인벤토리->성과 순서로 우선 순위를 부여하여 기타 노출 지면들에 송출(노출) 순서를 정렬할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 상술한 단계들을 통해 설정된 정보를 기반으로 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 시뮬레이션 결과를 기반으로 KPI 상세 목표 달성 여부를 판단하여 성과 지면과 기타 노출 지면에 대한 예산 비중을 조율할 수 있다(S650).
DSP 광고 서버(110)는 예산 비중 조율을 통해 목표가 달성되었는지 여부를 판단할 수 있다(S660).
DSP 광고 서버(110)는 조율된 예산 비중으로 목표 달성 가능성이 80% 이상인 경우, 목표 달성 가능성이 높은 것으로 판단하여(S660) 광고 지면 송출 솔루션을 연동 후 해당 매체 사이트에 해당 광고 지면이 노출되도록 제어할 수 있다(S670).
만약, 조율된 예산 비중으로 목표 달성 가능성이 80% 미만인 경우(S680), DSP 광고 서버(110)는 성과 지면에 대한 예산 비중을 5% 단위로 상향 조정하도록 광고주에게 요청할 수 있다(S690). 이때, 성과 지면에 대한 예산 비중이 증가되는 비율로 KPI 시뮬레이션은 최초 2배수에서 5%씩 감소시켜 수행될 수 있다. 일 예로, 최초 목표가 전체 예산 10만원/ROAS 300%인 경우, 성과 지면은 예산 5만원/ROAS 600%로 시뮬레이션(나머지 5만원은 기타 노출 지면에 할애) 목표 미달성시 성과 지면 예산 5% 증액하여 예산 5.25만원/ROAS 571%으로 시뮬레이션 수행 다시 목표 미달성시 성과 지면 예산을 5% 증액하여 5.5만원/ROAS 545% 순으로 시뮬레이션을 수행하며, 최종 예산 100%(10만원)가 모두 사용될 때가지 시뮬레이션이 수행될 수 있다.
즉, DSP 광고 서버(110)는 성과 지면에 대한 목표 KPI가 달성될 때까지 예산을 단계적으로 증액하여 시뮬레이션을 수행함으로써 최적화된 KPI를 자동 설정할 수 있는 장점이 있다.
만약, 예산 100%를 성과 지면으로 사용하여 목표 달성 가능성이 79~60%로 판단된 경우, DSP 광고 서버(110)는 예산과 목표 재조정을 광고주에 제안하고, 기존 예산과 목표 KPI로 그대로 광고 진행시 목표 달성 가능성이 '낮음'을 소정 알람 메시지를 통해 광고주에게 안내할 수 있다.
만약, 예산 100%를 성과 지면으로 사용하여 목표 달성 가능성이 59% 미만으로 판단된 경우, DSP 광고 서버(110)는 예산과 목표 재조정 제안하고 그대로 진행시 달성 가능성 '매우 낮음'을 소정 알람 메시지를 통해 광고주에게 안내할 수 있다.
상술한 도 6의 예산 비중, 목표 달성 가능성을 판단하기 위한 수치들, 및 예산 비중 및 목표 KPI 조정을 위한 비율 값들은 발명의 이해를 돕기 위한 것일 뿐 당업자의 설계에 따라 다르게 설정될 수도 있음을 주의해야 한다.
도 7은 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 기반 온라인 광고 시스템에서의 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7을 참조하면, DSP 광고 서버(110)는 광고주의 요청에 따라 해당 광고주 계정에 할당된 적어도 하나의 사이트상에 픽셀 및 스크립트를 설치할 수 있다(S710).
광고주는 광고주 디바이스(150)에 탑재된 DSP 광고 관리 앱을 실행하여 사이트 별 노출될 광고 캠페인을 등록하고 비용 결재를 수행할 수 있다(S720). 또한, 광고주는 DSP 광고 관리 앱을 통해 광고 캠페인에 대한 적어도 하나의 캠페인 그룹을 설정하고, 설정된 캠페인 그룹 별 광고 전략을 설정할 수 있다.
광고주는 DSP 광고 관리 앱을 통해 매체 사이트 별 노출 지면 및 노출 방식을 선택 또는 설정할 수 있다(S730). 여기서, 노출 지면을 선택하기 위한 방식은 AD_Network 방식, SSP RTB 방식 및 SSP AD_Exchange 방식을 포함할 수 있다.
광고주는 DSP 광고 관리 앱을 통해 광고 노출 대상을 설정할 수 있다(S740). 일 예로, 광고 노출 대상은 매체 사이트 별 설정될 수 있으나, 이는 하나의 실시 예에 불과하며, 다른 실시 예에 따른 광고주는 시간대/기간/잔여광고예산/전환률 별 광고 노출 대상을 설정할 수도 있다. 일 예로, 광고주는 캠페인의 특성을 고려하여 출근 시간대에는 20대 후반에서~50대 초반을 주 광고 노출 대상으로 설정하고, 근무 시간대에는 30~50대의 여성을 주 광고 노출 대상으로 설정하고, 야간 시간대에는 10대를 주 광고 노출 대상으로 설정할 수 있다.
DSP 광고 서버(110)는 사전 학습된 모델을 이용하여 해당 매체 사이트에 접속한 유저에 상응하여 노출될 광고를 선택하고, 선택된 광고가 해당 매체 사이트에 노출되도록 제어할 수 있다(S750).
유저가 매체 사이트에 노출된 광고를 클릭하여, 광고주의 웹사이트로 랜딩한 경우, 웹사이트에 설치된 스크립트가 활성화될 수 있다. DSP 광고 서버(110)는 활성화된 스크립트를 통해 해당 유저에 대한 쿠키 정보를 수집할 수 있으며, 수집된 쿠키 정보를 기반으로 유저의 행동 패턴을 학습하여 유저 행동 패턴 모델을 생성할 수 있다. DSP 광고 서버(110)는 사전 학습된 유저 행동 패턴 모델을 이용하여 매체 사이트에 접속한 유저의 시나리오를 예측할 수 있다. DSP 광고 서버(110)는 예측된 시나리오를 기반으로 최적의 광고 캠페인을 선택할 수 있으며, 선택된 광고 캠페인이 해당 매체 사이트에 노출되도록 제어할 수 있다.
도 8은 본 개시의 실시 예에 따른 광고주 계정 별 광고 설정 구조를 설명하기 위한 도면이다.
기존 온라인 광고에 있어서, 광고주는 자신의 계정에 대해 하나의 웹사이트를 등록할 수 있었으며, 해당 웹사이트에 노출될 광고 캠페인 단위로 광고 전력을 수립할 수 있었다.
도 8을 참조하면, 본 개시에 따른 DSP 기반 온라인 광고 시스템은 하나의 광고주 계정에 대해 복수의 웹사이트에 대한 광고 캠페인이 설정하도록 구현될 수 있다. 광고주 계정에 매칭된 각각의 사이트에는 픽셀 및 스크립트가 설치될 수 있으며, 해당 사이트를 위한 광고 캠페인 및 캠페인 그룹이 설정될 수 있다.
하나의 광고 캠페인에는 복수의 그룹이 설정될 수 있으며, 광고주는 각각의 그룹에 대한 광고 전략을 수립할 수 있도록 구현될 수 있다. 여기서, 광고 전략은 그룹 단위 타겟 단가, 타겟 예산 및 시간대 별 예산 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않으며, 그룹 별 노출 방식, 지면 할당, 노출 시간대 등을 더 포함할 수 있다.
본 발명은 상기 도 8에 도시된 바와 같이, 하나의 광고주 계정에 복수의 사이트를 위한 캠페인 그룹 단위 광고 전략을 수립함으로써 광고주의 광고 전략을 보다 전략적으로 수립할 수 있을 뿐만 아니라 전체 광고 예산을 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.
도 9는 본 개시의 실시 예에 따른 DSP 광고 서버에서의 해당 매체 사이트 지면에 노출될 광고를 생성하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, DSP 광고 서버(110)는 프레임 AI(910)와 텍스트 자동화 유닛(920)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
도 9의 도면 번호 940에 도시된 바와 같이, 매체 사이트는 광고 노출이 가능한 적어도 하나의 광고 영역을 포함할 수 있다. 광고 영역의 크기 및 위치는 서로 상이할 수 있으며, 각 광고 영역에서의 노출 방식도 상이할 수 있다.
소재는 유저가 선택 또는 접속한 모바일 앱 또는 매체 사이트상에 노출되는 광고 컨텐츠를 의미한다. 일 예로, 소재는 이미지, 비디오, 네이티브 이미지, 네이티브 비디오 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
프레임 AI(910)는 해당 소재 그룹(911)에 포함된 적어도 하나의 소재를 선택하여 해당 광고 영역에 표시될 광고 프레임을 생성할 수 있다.
텍스트 자동화 유닛(920)은 GPT(Generative pre-trained transformer) 방식을 이용하여 해당 광고 영역에 표시될 텍스트를 자동 생성할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (12)

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  7. 매체 서버로부터 광고 요청을 수신하는 통신부;
    매체 사이트에 접속한 유저의 사용자 정보를 수집하는 사용자 정보 수집부;
    상기 사용자 정보를 기반으로 유저 행동 패턴을 분석한 제1 학습 모델을 생성하는 사용자 행동 패턴 학습부;
    상기 제1 학습 모델을 이용하여 캠페인 우선 순위를 적용하는 캠페인 우선 순위 적용부;
    광고 성과 분석 결과 및 통계 데이터에 기반한 목표 핵심성과지표(Key Performance Indicator, KPI) 별 가중치를 추정하는 제2 학습 모델을 생성하는 광고 성과 KPI 가중치 학습부; 및
    상기 제1 학습 모델 기반으로 적용된 캠페인 우선 순위에 상기 제2 학습 모델을 적용하여 상기 유저를 위한 최종 캠페인 우선 순위를 결정하는 캠페인 우선 순위 결정부; 를 포함하고,
    상기 결정된 최종 캠페인 우선 순위에 따라 상기 매체 사이트에 노출될 광고 정보가 상기 통신부를 통해 상기 매체 서버로 전송되며,
    광고주 디바이스로부터 광고주 사이트 별 전체 예산 및 목표 KPI를 설정 받고, 상기 전체 예산 및 상기 목표 KPI를 기초로 반복 시뮬레이션을 수행하여 목표 달성이 가능한 예산 비중을 추정하고,
    상기 예산 비중은 상기 전체 예산 중 상기 목표 KPI 달성이 요구되는 성과 지면에 할당되는 제1 예산 비중과 상기 목표 KPI 달성이 요구되지 않는 기타 노출 지면에 할당되는 제2 예산 비중을 포함하며,
    추정된 상기 제1 예산 비중이 상기 전체 예산의 일정 비율을 초과한 것에 기반하여 상기 광고주 디바이스로 상기 전체 예산과 상기 목표 KPI에 대한 재설정이 필요함을 알리는 소정 알림 메시지를 전송하고,
    상기 성과 지면은 성과, 잔여 인벤토리, 지면 가중치 순으로 우선 순위를 부여하여 성과 지면들에 송출(노출) 순서를 정렬하며,
    상기 기타 노출 지면은 지면 가중치, 잔여 인벤토리, 성과 순으로 우선 순위를 부여하여 성과 지면들에 송출(노출) 순서를 정렬하고,
    하나의 광고주 계정에 상응하는 복수의 사이트 각각에 대한 광고 캠페인을 설정 받는 수단; 및 상기 광고 캠페인 별 복수의 캠페인 그룹을 설정 받는 수단을 더 포함하되, 상기 캠페인 그룹 별 광고 전략이 설정되며,
    상기 광고 전략은 타겟 단가, 타겟 예산, 시간대 별 예산, 노출 방식, 지면 할당 및 노출 시간대 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수요측 플랫폼 광고 서버.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220020624A (ko) * 2020-08-12 2022-02-21 (주)코마스인터렉티브 광고 관리 장치 및 이의 동작 방법
KR20220039495A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 주식회사 레인보우8 광고주의 광고 효율 향상 및 핵심성과지표(kpi) 달성을 위한 타겟팅 타임 광고 제공 장치 및 방법
KR20230011213A (ko) * 2021-07-13 2023-01-20 (주)빅인사이트 온라인 광고 대행 서버, 캠페인 정보에 포함된 운영 옵션 정보를 선택적으로 변경하는 온라인 광고 대행 방법 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램
KR20230105605A (ko) * 2022-01-04 2023-07-11 박준규 마케팅 최적화 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220020624A (ko) * 2020-08-12 2022-02-21 (주)코마스인터렉티브 광고 관리 장치 및 이의 동작 방법
KR20220039495A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 주식회사 레인보우8 광고주의 광고 효율 향상 및 핵심성과지표(kpi) 달성을 위한 타겟팅 타임 광고 제공 장치 및 방법
KR20230011213A (ko) * 2021-07-13 2023-01-20 (주)빅인사이트 온라인 광고 대행 서버, 캠페인 정보에 포함된 운영 옵션 정보를 선택적으로 변경하는 온라인 광고 대행 방법 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램
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