KR20060018238A - 사용자 요청 정보 및 사용자 정보를 사용하여 광고들 제공 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (76)
- a) 사용자 요청과 관련된 정보를 수용하는 단계;b) 상기 사용자 요청을 제공하는 사용자에 관한 정보를 수용하는 단계;c) 상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 둘 다를 사용하여 적어도 하나의 광고에 대한 스코어를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의인 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자 요청은 문서 요청인 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 스코어 결정 단계는:- 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보와,- 상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 간의 유사성을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관계된 정보는 제1 특징 벡터로서 표현되는데,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 는 제2 특징 벡터로서 표현되고,상기 유사성은 상기 제1 특징 벡터와 상기 제2 특징 벡터 간의 적어도 코사인 거리를 사용하여 결정되는 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 제1 및 제2 특징 벡터들 중 적어도 하나의 정보의 적어도 일부 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치를 갖고,상기 유사성은 상기 제1 특징 벡터의 적어도 일부와 상기 제2 특징 벡터의 적어도 일부 간의 적어도 코사인 거리를 사용하여 결정되는 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 제1 및 제2 특징 벡터들 중 적어도 하나의 벡터의 적어도 일부는 상기 제1 특징 벡터의 정보 아이템들 중 최고 중요도 가중치들을 지닌 정보 아이템들을 포함하는 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 제1 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치를 가지며,상기 제1 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부 아이템들은 자신들의 중요도 가중치에 따라서 순서화되고,상기 제2 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치를 가지며,상기 제2 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부 아이템들은 자신들의 중요도 가중치에 따라서 순서화되는 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보는 텀들(terms) 및 텀 빈도(term frequencies)를 포함하며,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보는 텀들 및 텀 빈도들을 포함하고,상기 유사성은 적어도 텀 빈도-인버스(inverse) 문서 주파수 측정값을 사용하여 결정되는 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보는 제1 정보 아이템들의 세트를 포함하며,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보는 제2 정보 아이템들의 세트를 포함하고,상기 제1 및 제2 정보 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치들을 가지며, 상기 관련된 중요도 가중치들은 (A) 상호 정보, (B) 카이 제곱 피트(chi-square fit), (C) 상관, 및 (D) 수동 선택으로 구성된 특징 선택 절차들의 그룹으로부터 선택되는 적어도 특징 선택 절차를 사용하여 결정되는 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보는 제1 정보 아이템들의 세트를 포함하며,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보는 제2 정보 아이템들의 세트를 포함하고,상기 제1 및 제2 정보 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치들을 가지며, 상기 관련된 중요도 가중치들은 적어도 과거 제공된 광고의 성능을 사용하여 결정되며, 상기 광고는 상기 제1 및 제2 정보 아이템들의 적어도 일부를 사용하여 결정되는 스코어를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서,d) 광고들 중 적어도 2개를 그들의 결정된 스코어들을 사용하여 순서화하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제12항에 있어서,e) 적어도 2개의 광고들의 순서화를 사용하여 적어도 하나의 광고의 최종 세트를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서,d) 제2 광고 세트를 생성하기 위하여, 제1 광고들의 세트를 광고들의 결정된 스코어들을 사용하여 필터링하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의이고 상기 사용자 요청과 관 련된 정보는 검색 질의로부터 적어도 하나의 키워드를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자 요청은 문서 요청이고 상기 사용자 요청과 관련된 정보는 문서 정보를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의이고 상기 사용자 요청과 관련된 정보는 상기 검색 질의에 응답하여 검색 결과 페이지의 문서 정보를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 (a) 사용자 프로파일 정보 및 (b) 사용자 행동 정보중 적어도 하나를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 인구통계 정보를 포함하는 방법.
- 제19항에 있어서, 상기 인구통계 정보는 (A) 나이, (B) 나이 범위, (C) 나이 카테고리, (D) 성, (E) 수입, (F) 수입 범위, (G) 수입 카테고리, (H) 결혼 상태, (I) 교육 수준, 및 (J) 부모 상태로 구성된 정보 아이템들의 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 정보 아이템을 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 지리적 정보를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 사이코그래픽(psychographic) 정보를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 사용자 행동 정보를 포함하는 방법.
- 제23항에 있어서, 상기 사용자 행동 정보는 (A) 상기 사용자에 의해 제공되는 이전 검색 질의들에 관계되는 정보, (B) 사용자에 의한 특정 검색 엔진에 제공되는 이전 검색 질의들에 관계되는 정보, (C) 사용자에게 랜더링하기 위하여 제공되는 이전 광고들에 관계되는 정보, (D) 사용자에 의해 렌더링하기 위하여 제공되는 이전 광고들에 관계되고 선택되는 정보, (E) 사용자에 의해 열람되는 문서의 문서 정보, (F) 사용자에 의해 편집되는 문서에 관한 문서 정보, (G) 사용자에 의한 이전 구매들, 및 (H) 사용자에 의한 이전 온라인 구매들로 구성된 정보 아이템들의 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 정보 아이템을 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서,d) 적어도 결정된 스코어를 사용하여 적어도 하나의 광고를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제25항에 있어서,e) 제공되는 상기 적어도 하나의 광고에 응답하는 사용자 행동을 수용하는 단계 및,f) 적어도 상기 수용된 사용자 행동을 사용하여, 사용자 정보의 하나 이상의 아이템들과 관련된 하나 이상의 중요도 가중치들을 조정하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제26항에 있어서, 상기 수용된 사용자 행동은 상기 광고의 성능 측정에 대응하는 방법.
- 제26항에 있어서, 상기 스코어는 제1 사용자 정보 아이템들의 세트만을 사용하여 결정되며, 조정된 가중치들을 갖는 상기 하나 이상의 사용자 정보 아이템들은 제2 사용자 정보 아이템들의 세트에 속하고, 상기 제2 사용자 정보 아이템들의 세트는 상기 제1 사용자 정보 아이템들의 세트보다 큰 방법.
- 제28항에 있어서, 상기 제2 사용자 정보 아이템들의 세트는 상기 제1 사용자 정보 아이템들의 세트를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 중 적어도 하나의 정보는 관련된 중요도 가중치들을 갖는 정보 아이템들을 포함하고,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 둘 다를 사용하여 적어도 하나의 광고에 대한 스코어를 결정하는 단계는 정보 아이템들의 중요도 가중치들의 순서로 정보 아이템들을 처리하는 방법.
- 제30항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고에 대한 스코어를 결정하는 단계는 모든 정보 아이템들이 상기 스코어 결정에서 고려되는지 여부에 관계없이 이벤트 발생시 종료되는 방법.
- 제31항에 있어서, 상기 이벤트는 타이머 만료인 방법.
- a) 사용자 요청과 관련된 정보를 수용하는 단계;b) 상기 사용자 요청을 제공하는 사용자에 관한 정보를 수용하는 단계;c) 상기 사용자 요청과의 일반적인 관련성의 제1 광고들의 세트를 결정하는 단계; 및,d) 상기 제1 광고들의 세트의 광고들 중 적어도 일부 광고에 대해서, 적어도 상기 사용자에 관한 수용된 정보를 사용하여 스코어를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
- 제33항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의인 방법.
- 제33항에 있어서, 상기 사용자 요청은 문서 요청인 방법.
- 제33항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 (a) 사용자 프로파일 정보 및 (b) 사용자 행동 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
- 제33항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의인 방법.
- a) 사용자 요청과 관련된 정보를 수용하는 단계;b) 상기 사용자 요청을 제공하는 사용자에 관한 정보를 수용하는 단계;c) 적어도 광고 그룹 정보와 (i) 사용자 요청 정보 및 (ii) 사용자 정보 중 적어도 하나를 사용하여 다수의 광고 그룹들 각각에 대한 제1 스코어를 결정하는 단계;d) 상기 제1 스코어를 사용하여 광고 그룹을 선택하는 단계;e) 적어도 상기 사용자 정보를 사용하여 상기 선택된 광고 그룹으로부터 적어도 하나의 광고를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
- a) i) 사용자 요청과 관련된 정보 및 ii) 상기 사용자 요청을 제공하는 사용자에 관한 정보를 수용하는 입력;b) 상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 둘 다를 사용하여 적어도 하나의 광고에 대한 스코어를 결정하는 수단을 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의인 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자 요청은 문서 요청인 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 스코어 결정은:- 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보와,- 상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 간의 유사성을 결정하는 것을 포함하는 장치
- 제42항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관계된 정보는 제1 특징 벡터로서 표현되며,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보는 제2 특징 벡터로서 표현되고,상기 유사성은 상기 제1 특징 벡터와 상기 제2 특징 벡터 간의 적어도 코사인 거리를 사용하여 결정되는 장치.
- 제43항에 있어서, 상기 제1 및 제2 특징 벡터들 중 적어도 하나의 정보의 적어도 일부 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치를 갖고,상기 유사성은 상기 제1 특징 벡터의 적어도 일부와 상기 제2 특징 벡터의 적어도 일부 간의 적어도 코사인 거리를 사용하여 결정되는 장치.
- 제44항에 있어서, 상기 제1 및 제2 특징 벡터들 중 적어도 하나의 벡터의 적어도 일부는 상기 제1 특징 벡터의 정보 아이템들 중 최고 중요도 가중치들을 지닌 정보 아이템들을 포함하는 장치.
- 제43항에 있어서, 상기 제1 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치를 가지며,상기 제2 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치를 가지며,상기 장치는,c) i) 상기 제1 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부 아이템을 그들의 중요도 가중치에 따라서 순서화하고, ii) 상기 제2 특징 벡터의 정보 아이템들 중 적어도 일부를 그들의 중요도 가중치에 따라서 순서화하는 수단을 더 포함하는 장치.
- 제42항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보는 텀들 및 텀 빈도를 포함하며,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보는 텀들 및 텀 빈도들을 포함하고,상기 유사성을 결정하는 수단은 적어도 텀 빈도-인버스 문서 주파수 측정값을 사용하는 장치.
- 제42항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보는 제1 정보 아이템들의 세트를 포함하며,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보는 제2 정보 아이템들의 세트를 포함하고,상기 제1 및 제2 정보 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치들을 가지며,d) (A) 상호 정보, (B) 카이 제곱 피트, (C) 상관, 및 (D) 수동 선택으로 구성된 특징 선택 절차들의 그룹으로부터 선택되는 적어도 특징 선택 절차를 사용하여 상기 관련된 중요도 가중치들을 결정하는 수단을 더 포함하는 장치.
- 제42항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고와 관련된 정보는 제1 정보 아이템들의 세트를 포함하며,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보는 제2 정보 아이템들의 세트를 포함하고,상기 제1 및 제2 정보 아이템들 각각은 관련된 중요도 가중치들을 가지며,c) 적어도 과거 제공된 광고의 성능을 사용하여 상기 관련된 중요도 가중치 들을 결정하는 수단을 더 포함하는데, 상기 광고는 상기 제1 및 제2 정보 아이템들의 적어도 일부를 사용하여 결정되는 스코어를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서,c) 광고들 중 적어도 2개를 그들의 결정된 스코어들을 사용하여 순서화하는 수단을 더 포함하는 장치.
- 제50항에 있어서,d) 적어도 2개의 광고들의 순서화를 사용하여 적어도 하나의 광고의 최종 세트를 결정하는 수단을 더 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서,c) 제2 광고들의 세트를 생성하기 위하여, 제1 광고들의 세트를 그들의 결정된 스코어들을 사용하여 필터링하는 수단을 더 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의이고 상기 사용자 요청과 관련된 정보는 검색 질의로부터 하나 이상의 키워드를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자 요청은 문서 요청이고 상기 사용자 요청과 관련된 정보는 문서 정보를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의이고 상기 사용자 요청과 관련된 정보는 상기 검색 질의에 응답하여 검색 결과 페이지의 문서 정보를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 (a) 사용자 프로파일 정보 및 (b) 사용자 행동 정보 중 적어도 하나를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 인구통계 정보를 포함하는 장치.
- 제57항에 있어서, 상기 인구통계 정보는 (A) 나이, (B) 나이 범위, (C) 나이 카테고리, (D) 성, (E) 수입, (F) 수입 범위, (G) 수입 카테고리, (H) 결혼 상태, (I) 교육 수준, 및 (J) 부모 상태로 구성된 정보 아이템들의 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 정보 아이템을 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 지리적 정보를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 사이코그래픽 정보를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 사용자 행동 정보를 포함하는 장치.
- 제61항에 있어서, 상기 사용자 행동 정보는 (A) 상기 사용자에 의해 제공되는 이전 검색 질의들에 관계되는 정보, (B) 사용자에 의한 특정 검색 엔진에 제공되는 이전 검색 질의들에 관계되는 정보, (C) 사용자에게 랜더링하기 위하여 제공되는 이전 광고들에 관계되는 정보, (D) 사용자에 의해 렌더링하기 위하여 제공되고 이전 광고들에 관계되고 선택되는 정보, (E) 사용자에 의해 열람되는 문서의 문서 정보, (F) 사용자에 의해 편집되는 문서에 관한 문서 정보, (G) 사용자에 의한 이전 구매들, 및 (H) 사용자에 의한 이전 온라인 구매들로 구성된 정보 아이템들의 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 정보 아이템을 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서,c) 적어도 결정된 스코어를 사용하여 적어도 하나의 광고를 제공하는 광고 서버를 더 포함하는 장치.
- 제63항에 있어서,d) 제공되는 상기 적어도 하나의 광고에 응답하여 사용자 행동을 수용하는 수단 및,e) 적어도 상기 수용된 사용자 행동을 사용하여, 사용자 정보의 하나 이상의 아이템들과 관련된 하나 이상의 중요도 가중치들을 조정하는 수단을 더 포함하는 장치.
- 제64항에 있어서, 상기 수용된 사용자 행동은 상기 광고의 성능 측정에 대응하는 장치.
- 제64항에 있어서, 상기 스코어를 결정하는 수단은 제1 사용자 정보 아이템들의 세트만을 사용하며, 조정된 가중치들을 갖는 상기 하나 이상의 사용자 정보 아이템들은 제2 사용자 정보 아이템들의 세트에 속하고, 상기 제2 사용자 정보 아이템들의 세트는 상기 제1 사용자 정보 아이템들의 세트보다 큰 장치.
- 제66항에 있어서, 상기 제2 사용자 정보 아이템들의 세트는 상기 제1 사용자 정보 아이템들의 세트를 포함하는 장치.
- 제39항에 있어서, 상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 중 적어도 하나의 정보는 관련된 중요도 가중치들을 갖는 정보 아이템들을 포함하고,상기 사용자 요청과 관련된 수용된 정보 및 상기 사용자에 관한 수용된 정보 둘 다를 사용하여 적어도 하나의 광고에 대한 스코어를 결정하는 상기 수단은 정보 아이템들의 중요도 가중치들의 순서로 정보 아이템들을 처리하는 장치.
- 제68항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광고에 대한 스코어를 결정하는 수단은 모든 정보 아이템들이 상기 스코어 결정으로 고려되는지 여부에 관계없이 이벤트 발생시 결정 처리를 종료하는 장치.
- 제69항에 있어서, 상기 이벤트는 타이머 만료인 장치.
- a) i) 사용자 요청과 관련된 정보 및 ii) 상기 사용자 요청을 제공하는 사용자에 관한 정보를 수용하는 입력;b) 상기 사용자 요청과의 일반적인 관련성의 제1 광고들의 세트를 결정하는 수단;c) 상기 제1 광고들의 세트의 광고들 중 적어도 일부 광고들에 대해서, 적어도 상기 사용자에 관한 수용된 정보를 사용하여 스코어를 결정하는 수단을 포함하는 장치.
- 제71항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의인 장치.
- 제71항에 있어서, 상기 사용자 요청은 문서 요청인 장치.
- 제71항에 있어서, 상기 사용자에 관한 정보는 (a) 사용자 프로파일 정보 및 (b) 사용자 행동 정보 중 적어도 하나를 포함하는 장치.
- 제71항에 있어서, 상기 사용자 요청은 검색 질의인 장치.
- a) i)사용자 요청과 관련된 정보 및 ii) 상기 사용자 요청을 제공하는 사용자에 관한 정보를 수용하는 입력;b) 적어도 광고 그룹 정보와, (i) 사용자 요청 정보 및 (ii) 사용자 정보 중 적어도 하나를 사용하여 다수의 광고 그룹들 각각에 대한 제1 스코어를 결정하는 수단;c) 상기 제1 스코어를 사용하여 광고 그룹을 선택하는 수단;d) 적어도 상기 사용자 정보를 사용하여 상기 선택된 광고 그룹으로부터 적어도 하나의 광고를 선택하는 수단을 포함하는 장치.
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