KR20080000680A - 예로서 웹사이트 및/또는 웹사이트의 카테고리와 같은광고들에 대한 타겟화 정보의 제안 - Google Patents

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Abstract

하나 이상의 키워드들 및/또는 하나 이상의 속성들에 관한 정보가 받아들여질 수 있고, 한 세트의 하나 이상의 분류(taxonomy) 카테고리들이 키워드(들) 및/또는 속성 정보의 적어도 몇몇을 사용하여 결정될 수 있다. 분류 카테고리들의 각각은 버티컬(vertical) 카테고리일 수 있고, 한 세트의 하나 이상의 결정된 분류 카테고리들의 적어도 하나가 광고 타겟화 제안으로서 광고 사용자에게 제공될 수 있다. 분류 카테고리들의 각각은 그와 연관된, 광고 네트워크에 관여하는, 적어도 하나의 속성(예를 들면, 웹 문서)를 가질 수 있다. 제안된 분류 카테고리의 광고주 선택이 받아들여질 수 있고, 광고주의 광고의 서빙(serving)은 선택된 제안된 분류 카테고리에 연관된 적어도 하나의 속성(예를 들면, 웹 문서) 각각에 타겟화될 수 있다. 선택된 제안된 분류 카테고리와의 연관에 대한 오퍼(offer)는 광고주에 의해 제공될 수 있다. 한 세트의 하나 이상의 속성들(예를 들면, 웹 문서들)은 결정된 하나 이상의 분류 카테고리들의 적어도 몇몇을 사용하여 결정될 수 있다. 이러한 속성들(아마도 뷰잉 정보와 함께)은 사용자에 의해 선택될 수 있다. 그러하다면, 광고주의 광고의 서빙은 선택된 제안된 속성에 타겟화될 수 있다. 선택된 제안된 문서와의 연관에 대한 오퍼는 광고주로부터 받아들여질 수 있다. 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들은 받아들여진 키워드(들) 및/또는 속성 정보를 사용하여 한 세트의 하나 이상의 의미론적 클러스터들(semantic clusters)(예를 들면, 동시발생 용어 클러스터들)을 결정하고, 하나 이상의 의미론적 클러스터들의 적어도 몇 몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정함으로써 수행될 수 있다.
키워드, 속성, 의미론적 클러스터, 분류 카테고리, 뷰잉 정보

Description

예로서 웹사이트 및/또는 웹사이트의 카테고리와 같은 광고들에 대한 타겟화 정보의 제안{SUGGESTING TARGETING INFORMATION FOR ADS, SUCH AS WEBSITES AND/OR CATEGORIES OF WEBSITES FOR EXAMPLE}
본 발명은 예를 들면 온라인 광고와 같은 광고에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 광고주들이 그들의 광고의 제공을 효과적으로 타겟화하는 것을 돕는 것에 관한 것이다.
이를테면 텔레비전, 라디오, 신문들 및 잡지들과 같은 통상적인 매체를 사용한 광고는 잘 알려져 있다. 불행히도, 다양한 매체 아웃렛들의 전형적인 대상(audience)에 관한 인구통계적 연구들과 완전히 합리적인 가설들로 무장되었을 때라도, 광고주들은 이들의 광고 예산의 대부분이 단지 낭비된다는 것을 인식한다. 또한, 이러한 낭비를 확인하고 제거하기는 매우 어렵다.
최근에, 보다 상호작용적 매체들을 통해 광고하는 것이 대중화되고 있다. 예를 들면, 인터넷을 사용하는 사람들의 수가 폭증함에 따라, 광고주들은 인터넷을 통해 제공되는 적절한 매체 및 서비스들을 잠재적인 강력한 광고 방법으로서 인식하게 되었다.
상호작용적 광고는 광고주들이 수용적인 대상에게 그들의 광고들을 타겟화할 기회들을 제공한다. 즉, 타겟화된 광고들은, 광고들이 어떤 사용자 활동으로부터 추론된 필요성에 관련될 수 있기 때문에(예를 들면, 검색 엔진에의 사용자 검색 질의에 관계되거나, 사용자에 의해 요청된 문서 내 콘텐트에 관계되거나, 등등) 최종 사용자들에게 보다 유용할 것이다. 질의 키워드 타겟화는 관계된 광고들을 전달하기 위해 검색 엔진들에 의해 사용되었다. 예를 들면, 캘리포니아주의 마운틴 뷰의 구글(Google)에 의한 AdWords 광고 시스템은 검색 질의들로부터 키워드들에 타겟화된 광고들을 전달한다. 유사하게, 콘텐트에 타겟화된 광고 전달 시스템들이 제안되었다. 예를 들면, 발명자들로서 Jeffrey A. Dean, Georges R. Harik 및 Paul Buchheit의 2002년 12월 6일에 출원된 "METHODS AND APPARATUS FOR SERVING RELEVANT ADVERTISEMENTS" 명칭의 미국특허출원번호 10/314,427(참조문헌으로 여기 포함시키고 '427 출원'이라 함); 및 발명자들로서 Darrell Anderson, Paul Buchheit, Alex Carobus, Claire Cui, Jeffrey A. Dean, Georges R. Harik, Deepak Jindal 및 Narayanan Shivakumar의 2003년 2월 26일 출원된 "SERVING ADVERTISEMENTS BASED ON CONTENT" 명칭의 10/375,900(참조문헌으로 포함시키고 "900 출원"이라 함)은 예를 들면 웹 페이지와 같은 문서의 콘텐트에 관계된 광고들을 서빙하기 위한 방법들 및 장치를 기술한다. 예를 들면 구글에 의한 AdSense 광고 시스템과 같은, 콘텐트에 타겟화된 광고 전달 시스템들은 웹 페이지들 상에 광고들을 서빙하는데 사용되었다.
"광고 네트워크"는 광고주들이 단일 관계자에 지불함으로써 광고들을 실을 수 있는 모아 논 한 세트의 웹사이트들(및/또는 이외 어떤 다른 매체 속성들)이다. 많은 광고 네트워크들은 사람이 생성하여 유지되는 "버티컬들(verticals)"(웹사이트 콘텐트에서 발견하게 될 다수 그룹들의 관계된 제품들, 서비스들, 업계들, 및/또는 토픽들)에 의해 그들의 웹사이트들을 구성한다. 예를 들면, "Slashdot.org"는 기술 버티컬 부분인 /컴퓨터들 & 기술이고 "iVillage"는 가족 및 홈 버티컬 부분인 /라이프스타일 & 지역사회/여성문제이다. 광고주들은 이들 사전에 정의된 버티컬들의 부분인 웹사이트들 상에 그들의 광고들을 보이게 하기 위해 지불한다.
불행히도, 사전에 정의된 버티컬들은 흔히, 타겟 대상들이 사전에 정의된 버티컬에 들어맞지 않을 수도 있을 것이기 때문에(예를 들면, 사전에 정의된 버티컬보다 더 과립적(granular)일 수도 있고, 버티컬에 의해 커버되지 않았을 수도 있고, 등등) 광고주들의 대상에 다가감에 있어 광고주들이 갖는 실제 필요성에 근접할 뿐이다. 예를 들면, 학생 소프트웨어 개발자들을 타겟하기를 원하는 광고주는 이 대상에 다가가기 위해 "기술" 버티컬 내 모든 웹사이트들에 그들의 광고(들)를 타겟해야 할 수도 있을 것이다. 이에 따라, 버티컬 또는 버티컬들에 속하는 웹사이트들을 모으는 광고 네트워크들에서, 버티컬 또는 버티컬들은 흔히 많은 광고주들의 필요성들에 대해 너무 광범위하다.
계층적으로 배열된 버티컬들은 보다 좁은 또는 보다 넓은 타겟화 옵션들을 제공하는데 사용될 수 있다. 그러나, 계층적 버티컬들을 사용하는 광고 네트워크들에 있어 어려운 과제는 버티컬 계층을 유지하는 것이다. 또한, 보다 많은 웹사이트들이 보다 과립적인 버티컬에 추가된다면, 또는 충분한 광고주들이 현존 버티컬의 보다 과립적인 컷을 요구한다면, 광고 타겟화 시스템은 새로운 버티컬을 추가하기 를 원할 수 있다. 그러나, 이러한 새로운 버티컬이 제공될지라도, 광고주들은 이것을 사용하지 않을 수도 있을 것이다. 예를 들면, 광고주들은 새로운 버티컬에 대해 알지 못할 수도 있을 것이며, 또는 보다 과립적인 타겟화를 얻기 위해 요구되는 사람의 작업이 수고할 가치가 없을 수도 있을 것 등등이다.
전술한 바로부터 알 수 있는 바와 같이, 통상적으로 현 광고 네트워크들은 광고 선택을 위한 이들의 웹사이트 네트워크를 구성하기 위해 수작업으로 정의되는 버티컬 "버킷들" 또는 "사일로들(silo)"을 사용한다. 이 방법은 많은 비효율성들을 갖는다. 예를 들면, 대부분의 광고 네트워크들은 사람의 판단에 의해 구성될 수 있는 한 세트의 웹사이트들만을 나타낸다. 이들 비효율성들은 광고 네트워크가 더 많은 광고주들 및/또는 웹사이트들을 취급할 때 더 악화된다.
현존의 광고 네트워크들에 있어 전술한 문제들에 관하여, 광고주들이 발행자에 의해 정의되고 변경할 수 없는 버티컬들에만 의존할 필요없이 이들의 특정한 마켓팅 요구를 충족시키기 위해 광고주들이 광고 네트워크 내에서 한 세트의 웹사이트들을 정의 및/또는 구성할 수 있게 하는 것이 유용할 것이다.
본 발명과 일관된 실시예들은 a) 하나 이상의 키워드들을 받아들이고, b) 상기 하나 이상의 키워드들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류(taxonomy) 카테고리들을 결정할 수 있다. 유사하게, 본 발명과 일관된 실시예들은 a) 하나 이상의 속성들(예를 들면, 웹 문서들)을 받아들이고, b) 상기 하나 이상의 속성들의 정보의 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정할 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 상기 분류 카테고리들의 각각은 버티컬 카테고리이며, 한 세트의 하나 이상의 결정된 분류 카테고리들 중 적어도 하나는 광고 타겟화 제안으로서 광고 사용자에게 제공될 수 있다. 상기 분류 카테고리들의 각각은 이와 연관된, 광고 네트워크에 관여하는, 적어도 하나의 속성(예를 들면, 웹 문서)을 가질 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 제안된 분류 카테고리의 광고주 선택이 받아들여질 수 있고, 상기 선택된 제안된 분류 카테고리에 연관된 상기 적어도 하나의 속성(예를 들면, 웹 문서) 각각에 상기 광고주의 광고의 서빙이 타겟화될 수 있다. 상기 선택된 제안된 분류 카테고리와의 연관에 대한 오퍼(offer)가 광고주에 의해 제공될 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 한 세트의 하나 이상의 속성들(예를 들면, 웹 문서들)은 결정된 하나 이상의 분류 카테고리들 중 적어도 몇몇을 사용하여 결정된다. 이러한 속성들(아마도 뷰잉 정보와 함께)은 광고 타겟화 제안으로서 광고 사용자에게 제공된다. 제안된 속성은 사용자에 의해 사용될 수도 있다. 그러하다면, 광고주의 광고의 서빙은 선택된 제안된 속성에 타겟화될 수 있다. 선택된 제안된 속성와의 연관에 대한 오퍼는 광고주로부터 받아들여질 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 키워드(들) 및/또는 속성 정보의 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 단계는 받아들여진 키워드(들) 및/또는 속성 정보를 사용하여 한 세트의 하나 이상의 의미론적 클러스터들(예를 들면, 동시발생 용어 클러스터들)을 결정하고, 하나 이상의 의미론적 클러스터들의 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정함으로써 수행될 수 있다.
도 1은 광고 시스템과 상호작용할 수 있는 관계자들 또는 엔티티들(eitities)을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명과 일관된 실시예들이 동작할 수 있는 환경을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명과 일관된 방법으로 수행될 수 있는 동작들, 및 이러한 동작들에 의해 사용 및/또는 발생될 수 있는 정보의 버블 도이다.
도 4는 본 발명과 일관된 방법으로, 입력된 키워드들로부터 카테고리 및/또는 문서 제안들을 판정하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명과 일관된 방법으로, 입력된 문서들로부터 카테고리 및/또는 문서 제안들을 판정하기 위한 방법 흐름도이다.
도 6은 본 발명과 일관된 방법으로, 광고주사용자 인터페이스를 제공하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명과 일관된 방법으로, 적어도 일부 동작들을 수행하고 적어도 일부 정보를 저장하는데 사용될 수 있는 장치 블록도이다.
도 8-11은 본 발명과 일관된 방법을 사용하여, 어떤 문서들, 또는 어떤 유형들의 문서들에 광고주의 광고의 서빙을 광고주가 어떻게 타겟할 수 있는가를 도시 한 것이다.
본 발명은 신규한 방법들, 장치, 메시지 형식들, 및/또는 광고주들이 광고의 서빙을 타겟하는데 도움을 주기 위한 데이터 구조들을 수반할 수 있다. 다음의 설명은 당업자가 발명을 제작 및 사용할 수 있게 하기 위해 제공되며, 특정의 애플리케이션들 및 이들의 요건의 맥락에서 제공된다. 이에 따라, 본 발명과 일관된 실시예들의 다음 설명은 예시 및 설명을 제공하나, 배타적이거나 개시된 정밀한 형태로 본 발명을 제한하는 것은 아니다. 개시된 실시예들에 대한 다양한 수정들은 당업자들에게 명백할 것이며, 이하 개시된 일반적 원리들은 다른 실시예들 및 애플리케이션들에 적용될 수 있다. 예를 들면, 흐름도를 참조하여 일련의 단계들이 기술될지라도, 단계들의 순서는 한 단계의 수행이 또 다른 단계의 완료에 의존하지 않을 때 다른 구현들과 다를 수 있다. 더욱이, 비-의존성 단계들은 병렬로 수행될 수 있다. 설명에서 사용되는 어떠한 요소, 단계 또는 명령도 발명에 결정적인 또는 필수적인 것이라고, 이와 같이 명백하게 기술되지 않는 한, 그와 같이 해석되지 않는다. 또한, 여기에 사용되는, 단수 표시는 하나 이상의 항목들을 포함하게 의도된 것이다. 단지 하나의 항목이 의도된 경우, "하나" 또는 유사한 언어의 용어가 사용된다. 이에 따라, 본 발명은 도시된 실시예들로 제한되게 한 것은 아니며 발명자들은 이들의 발명을 기술된 임의의 특허가능한 주 요지를 포함하는 것으로 간주한다.
다음에서 명세서에 사용될 수 있는 용어들의 다음 정의들은 § 4.1에 제공된다. 이어서, 본 발명이 동작할 수 있는 환경은 §4.2에 기술되어 있다. 본 발명의 실시예들은 § 4.3에 기술되어 있다. 그 후에, 본 발명의 한 실시예의 유용성을 예시한 구체적인 예는 §4.4에 제공된다. 마지막으로, 본 발명에 관한 어떤 결론들은 § 4.5에 개시된다.
§ 4.1 정의들
온라인 광고들은 다양한 내재적 특징들을 가질 수 있다. 이러한 특징들은 애플리케이션 및/또는 광고주에 의해 명시될 수 있다. 이들 특징들은 이하 "광고 특징들"이라 칭한다. 예를 들면, 텍스트 광고의 경우에, 광고 특징들은 타이틀 라인, 광고 텍스트, 및 내장된 링크를 포함할 수 있다. 이미지 광고의 경우에, 광고 특징들은 이미지들, 실행가능한 코드, 및 내장된 링크를 포함할 수 있다. 온라인 광고의 유형에 따라, 광고 특징들은 텍스트, 링크, 오디오 파일, 비디오 파일, 이미지 파일, 실행가능한 코드, 내장된 정보, 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
온라인 광고가 서빙될 때, 하나 이상의 파라미터들은 광고가 어떻게, 언제, 및/또는 어디에 서빙될 것인가를 기술하는데 사용될 수 있다. 이들 파라미터들은 이하 "서빙 파라미터들"이라 칭한다. 서빙 파라미터들은, 예를 들면, 광고가 서빙되었던 문서의 특징들(문서상의 정보를 포함하여), 광고의 서빙에 연관된 검색 질의 또는 검색 결과들, 사용자 특성(예를 들면, 이들의 지리적 위치, 사용자에 의해 사용되는 언어, 사용되는 브라우저의 유형, 이전 페이지 뷰들, 이전 습성, 사용자 계정, 시스템에 의해 사용되는 임의의 웹 쿠키들, 사용자 디바이스 특성들, 등), 요청을 개시한 호스트 또는 제휴 사이트(예를 들면, 아메리카 온라인, 구글, 야후 ), 광고가 서빙되었던 페이지 상의 광고의 절대 위치, 서빙된 다른 광고들에 관하여 광고의 위치(공간적 또는 시간적), 광고의 절대 크기, 다른 광고들에 관한 광고의 크기, 광고의 색, 서빙된 다른 광고들의 수, 서빙된 다른 광고들의 유형들, 서빙된 하루의 시간, 서빙된 한주의 시간, 서빙된 한 해의 시간, 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 당연히, 발명의 맥락에서 사용될 수 있는 그외 다른 서빙 파라미터들이 있다.
서빙 파라미터들이 광고 특징들에 외래적일 수 있을지라도, 이들은 서빙 조건들 또는 제약들로서 광고에 연관될 수 있다. 서빙 조건들 또는 제약들로서 사용될 때, 이러한 서빙 파라미터들은 단순히 "서빙 제약들"(또는 "타겟화 기준들")이라 칭한다. 예를 들면, 어떤 시스템들에서, 광고주는 주일들에만, 어떤 위치보다 낮지 않고, 어떤 위치에서 사용자들에게만, 등등으로, 서빙될 것을 명시함으로써 광고의 서빙을 타겟할 수 있다. 또 다른 예로서, 어떤 시스템들에 있어서, 광고주는 페이지 또는 검색 질의가 어떤 키워드들 또는 구들(phrase)을 포함할 경우에만 서빙될 것으로 명시할 수도 있다. 또 다른 예로서, 어떤 시스템들에서, 광고주는 서빙되는 문서가 어떤 토픽들 또는 개념들을 포함하고 특정 클러스터 또는 클러스터들, 또는 이외 어떤 다른 유별 또는 유별들 하에 들 경우에만 광고가 서빙될 것으로 명시할 수 있다. 어떤 시스템들에서, 광고주는 어떤 특성들을 갖는 사용자 디바이스들에만 광고가 서빙될 것으로(또는 이 사용자 디바이스들에 서빙되지 않을 것으로) 명시할 수도 있다. 마지막으로, 어떤 시스템들에서 광고는 특정 위치로부터 기원된 요청에 응하여, 또는 특정 위치에 관한 요청에 응하여 서빙되도록 타겟 화될 수도 있을 것이다.
"광고 정보"는 광고 특징들, 광고 서빙 제약들, 광고 특징들 또는 광고 서빙 제약들로부터 도출할 수 있는 정보("광고에서 도출된 정보"라 함), 및/또는 광고에 관계된 정보("광고 관련 정보"라 함), 및 이러한 정보의 확장(예를 들면, 광고 관련 정보로부터 도출된 정보)의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
광고의 선택들의 수(예를 들면, 클릭스루들(clickthrough)) 대 광고의 임프레션들(impression)의 수(즉, 광고가 렌더링된 횟수)의 비는 광고의 "선택 레이트"(또는 "클릭스루 레이트")로서 정의된다.
"전환(conversion)"은 사용자가 이전에 서빙된 광고에 관계된 거래를 완료할 때 발생한다라고 한다. 전환을 구성하는 것은 경우마다 다를 수 있고 다양한 방법들로 결정될 수 있다. 예를 들면, 전환은 광고주의 웹 페이지라 하는 광고에 사용자가 클릭할 때 발생하며 이 웹 페이지를 떠나기 전에 그곳에서 구입을 완료하는 경우가 있을 수 있다. 대안적으로, 전환은 사용자에게 광고가 보여지고 있고 소정의 시간(예를 들면, 7일) 내에 광고주의 웹 페이지에서 구입하는 것으로서 정의될 수 있다. 또 다른 대안에서, 전환은 예를 들면 백지(white paper)를 다운로드하고, 웹사이트의 적어도 주어진 깊이까지 내비게이트하고, 적어도 어떤 회수로 웹 페이지들을 뷰하고, 웹사이트 또는 웹 페이지에서 소정 량의 시간을 소비하고, 웹사이트에 등록하고, 등등과 같은 임의의 측정가능/관찰가능한 사용자 활동인 것으로 광고주에 의해 정의될 수도 있다. 흔히, 사용자 활동들이 완료된 구입을 나타내지 않는다면, 이들 활동들은 세일즈 리드(sales lead)를 나타낼 수도 있는데, 그러나 전 환을 구성하는 사용자 활동들은 이것으로 제한되는 것은 아니다. 사실, 전환을 구성하는 것의 많은 다른 정의들이 가능하다.
전환들의 수 대 광고의 임프레션들의 수와의 비(즉, 광고가 렌더링되는 횟수)는 "전환 레이트"라 칭한다. 광고의 서빙 이후로 소정 시간 내에 전환이 일어날 수 있는 것으로 정의된다면, 전환 레이트의 한 가능한 정의는 과거에 소정의 시간보다 더 서빙되었던 광고들만을 고려할 수도 있을 것이다.
"속성"은 광고들이 나타내어 질 수 있는 어떤 것이다. 속성은 온라인 콘텐트(예를 들면, 웹사이트, MP3 오디오 프로그램, 온라인 게임들, 등), 오프라인 콘텐트(예를 들면, 신문, 잡지, 연극 상연, 콘서트, 스포츠 경기, 등), 및/또는 오프라인 객체들(예를 들면, 빌보드, 경기장 득점 게시판, 및 외야 벽, 트럭 트레일러의 측면, 등)을 포함할 수 있다. 콘텐트를 가진 속성들(예를 들면, 잡지들, 신문들, 웹사이트들, 이메일 메시지들, 등)은 "매체 속성들"이라 칭할 수 있다. 속성들이 이들 자체들이 오프라인일 수도 있을지라도, 속성에 관한 관련된 정보(예를 들면, 속성(들), 토픽(들), 개념(들), 카테고리(들), 키워드(들), 관련성 정보, 지원된 광고들의 유형(들), 등)가 온라인으로 입수될 수 있다. 예를 들면, 야외 재즈 음악 페스티벌은 토픽들 "음악" 및 "재즈", 콘서트들 장소, 콘서트들의 시간, 페스티벌에 출연 예정의 아티스트들, 및 가용 광고 스폿들의 유형들(예를 들면, 인쇄된 프로그램에 스폿들, 무대에의 스폿들, 좌석 등받이에 스폿들, 스폰서들의 청각적 광고 등)을 입력하였을 수도 있다.
"문서"는 임의의 기계-독출가능 및 기계-저장가능 작업 제품을 포함하는 것 으로 넓게 해석된다. 문서는 파일, 파일들의 조합, 다른 파일들에의 내장된 링크들을 가진 하나 이상의 파일들, 등일 수 있다. 파일들은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오, 등과 같은 임의의 유형일 수 있다. 최종 사용자에게 렌더링될 문서의 부분들은 문서의 "콘텐트"로서 간주될 수 있다. 문서는 콘텐트(단어들, 화상들, 등) 및 이 콘텐트의 의미의 어떤 표시(예를 들면, 이메일 필드들 및 연관된 데이터, HTML 태그들 및 연관된 데이터, 등) 둘 다를 내포하는 "구조적 데이터"를 포함할 수 있다. 문서 내 광고 스폿들은 내장된 정보 또는 명령들에 의해 정의될 수 있다. 인터넷의 정황에서, 공통의 문서는 웹 페이지이다. 웹 페이지들은 흔히 콘텐트를 포함하며 내장된 정보(이를테면 메타 정보, 하이퍼링크들, 등) 및/또는 내장된 명령들(이를테면 자바스크립트, 등)을 포함할 수 있다. 많은 경우들에 있어서, 문서는 어드레싱가능한 저장 위치를 가지며 따라서 이 어드레싱기능한 위치에 의해 고유하게 확인될 수 있다. URL(universal resource locator)은 인터넷상에 정보에 액세스하는데 사용되는 어드레스이다.
"웹 문서"는 웹 상에 발행된 임의의 문서를 포함한다. 웹 문서들의 예들은, 예를 들면, 웹사이트 또는 웹 페이지를 포함한다.
"문서 정보"는 문서에 포함된 임의의 정보, 문서에 포함된 정보로부터 도출할 수 있는 정보("문서 도출 정보"라 함), 및/또는 문서에 관계된 정보("문서 관련 정보"라 함), 및 이러한 정보의 확장들(예를 들면, 관련 정보로부터 도출된 정보)을 포함할 수 있다. 문서 도출 정보의 예는 문서의 텍스트 콘텐트에 기초한 유별이다. 문서 관련 정보의 예들은 현 문서에의 링크들을 가진 다른 문서들로부터의 문 서 정보, 및 현 문서가 링크하는 다른 문서들로부터의 문서 정보를 포함한다.
문서로부터의 콘텐트는 "콘텐트 렌더링 애플리케이션 또는 디바이스"에 렌더링될 수 있다. 콘텐트 렌더링 애플리케이션들의 예들은 인터넷 브라우저(예를 들면, 익스플로러, 넷스케이프, 오페라, 파이어폭스, 등), 미디어 플레어어(예를 들면, MP3 플레이어, 리얼네트웍스 스트리밍 오디오 파일 플레이어, 등), 뷰어(예를 들면, 어도브 아크로바트 pdf 리더), 등을 포함한다.
"콘텐트 소유자"는 매체 속성(예를 들면, 문서)의 콘텐트에 어떤 속성 권한을 갖는 사람 또는 엔티티가다. 콘텐트 소유자는 콘텐트의 저자일 수 있다. 또한, 또는 대안적으로, 콘텐트 소유자는 콘텐트를 재현할 권한, 콘텐트의 파생적 작업들을 준비할 권한, 콘텐트를 공개적으로 표시 또는 수행할 권한, 및/또는 콘텐트에 그외 규정된 권한을 갖고 있을 수 있다. 콘텐트 서버가 서빙하는 문서들의 콘텐트에 콘텐트 소유자일 수도 있을지라도, 이것은 필요한 것은 아니다. "웹 발행자"는 콘텐트 소유자의 예이다.
"버티컬들"은 다수 그룹들의 관계된 제품들, 서비스들, 업계들, 콘텐트 형식들, 대상의 인구통계, 및/또는 웹사이트 콘텐트에서 또는 이에 대해서 발견될 수 있을 토픽들이다.
"클러스터"는 함께 밀접하게 발생하는 경향이 있는 일 그룹의 요소들이다. 예를 들면, 클러스터는 흔히 동시에 발행하는 경향이 있는(예를 들면, 웹 페이지들 상에, 검색 질의들에서, 제품 카탈로그들에서, 기사들에서(온라인 또는 오프라인), 스피치에서, 토론에서, 이메일 스레드들에서, 등) 한 세트의 용어들일 수 있다.
"사용자 정보"는 사용자 습성 정보 및/또는 사용자 프로파일 정보를 포함할 수 있다.
"이메일 정보"는 이메일에 포함된 임의의 정보("인터넷 이메일 정보"라고도 함), 이메일에 포함된 정보로부터 도출할 수 있는 정보 및/또는 이메일에 관계된 정보, 및 이러한 정보의 확장들(예를 들면, 관계된 정보로부터 도출된 정보)을 포함할 수 있다. 이메일 정보로부터 도출된 정보의 예는 이메일 주제 라인으로부터 추출된 용어들로 구성된 검색 질의에 응하여 리턴되는 검색 결과들로부터 추출 또는 아니면 도출된다. 이메일 정보에 관계된 정보의 예들은 주어진 이메일의 동일 발송인에 의해 보내진 하나 이상의 다른 이메일들에 관한 이메일 정보, 또는 이메일 수신인에 관한 사용자 정보를 포함한다. 이메일 정보로부터 도출된 또는 그에 관계된 정보는 "외부 이메일 정보"라 칭할 수 있다.
"키워드"는 단어, 구(phrase), 또는 의미(예를 들면, 어근)를 전달하는 단어의 부분일 수 있다.
§ 4.2 본 발명이 동작할 수 있는 광고 환경들
도 1은 광고 환경을 도시한 것이다. 환경은 광고 입력, 유지 및 전달 시스템(간단히 광고 서버라 함)(120)을 포함할 수 있다. 광고주들(110)은 시스템(120)에 광고 정보를, 직접적으로, 또는 간접적으로, 입력, 유지, 및 추적할 수 있다. 광고들은 이를테면 소위 배너 광고들, 텍스트로만 된 광고들, 이미지 광고들, 오디오 광고들, 비디오 광고들, 이러한 성분들 중 하나 이상의 어느 것들을 조합한 광 고들, 등과 같은 그래픽 광고들 형태일 수 있다. 광고들은 이를테면 링크, 및/또는 기계가 실행가능한 명령들과 같은 내장된 정보를 포함할 수도 있다. 광고 소비자들(130)은 광고들에 대한 요청들을 시스템(120)에 제출하고 이들의 요청에 응답한 광고들을 시스템(120)으로부터 받아들이고, 사용 정보를 시스템(120)에 제공할 수 있다. 광고 소비자(130) 이외의 엔티티는 광고들에 대한 요청을 개시할 수 있다. 도시되진 않았지만, 그외 다른 엔티티들은 사용 정보(예를 들면, 광고에 관계된 전환 또는 선택이 발생되었는지 여부)를 시스템(120)에 제공할 수 있다. 이 사용 정보는 서빙된 광고들에 관계된 측정된 또는 관찰된 사용자 습성을 포함할 수 있다.
광고 서버(120)는 '900 출원에 기술된 것과 유사할 수 있다. 광고 프로그램은 계정들, 캠페인들, 크리에티브들, 타겟화, 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. "계정"이라는 용어는 주어진 광고주에 대한 정보에 관한 것이다(예를 들면, 고유 이메일 어드레스, 암호, 과금정보, 등). "캠페인" 또는 "광고 캠페인"은 하나 이상의 그룹들의 하나 이상의 광고들을 지칭하며, 시작일, 종료일, 예산 정보, 지리적-타겟화 정보, 신디케이션 정보, 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 혼다는 이의 자동차 라인에 대한 한 광고 캠페인, 오토바이 라인에 대한 별도의 광고 캠페인을 갖고 있을 수 있다. 자동차 라인에 대한 캠페인은 하나 이상의 광고 그룹들을 갖고 있을 수 있고, 그 각각은 하나 이상의 광고들을 내포한다. 각각의 광고 그룹은 타겟화 정보(예를 들면, 한 세트의 키워드들, 한 세트의 하나 이상의 토픽들, 등), 및 가격 정보(예를 들면, 비용, 평균 비용, 또는 최대 비용(임프레션 당, 선택 당, 전환 당, 등))을 포함할 수 있다. 그러므로, 단일 비용, 단일 최대 비용, 및/또는 단일 평균 비용은 하나 이상의 키워드들, 및/또는 토픽들에 연관될 수 있다. 언급된 바와 같이, 각각의 광고 그룹은 하나 이상의 광고들 또는 "크리에티브들"(즉, 종국에 최종 사용자에게 렌더링되는 광고 콘텐트)를 갖고 있을 수 있다. 또한, 각각의 광고는 URL에의 링크(예를 들면, 광고주의 홈 페이지와 같은 랜딩 웹 페이지, 또는 특정 제품 또는 서보에 연관된 웹 페이지)를 포함할 수도 있다. 당연히, 광고 정보는 더 많은 또는 더 적은 정보를 포함할 수도 있고, 다수의 서로 다른 방법들로 구성될 수도 있다.
도 2는 본 발명이 사용될 수 있는 환경(200)을 도시한 것이다. 사용자 디바이스("클라이언트" 또는 "클라이언트 디바이스"라고도 함)(250)는 브라우저 기능(이를테면 마이크로소프트로부터의 익스플로러 브라우저, 노르웨이의 오페라 소프트웨어로부터의 오페라 웹 브라우저, AOL/타임 워너로부터의 내비게이터 브라우저, 모질라로부터의 파이어폭스 브라우저, 등), 이메일 기능(예를 들면, 마이크로소프트로부터 아웃룩), 등을 포함할 수 있다. 검색 엔진(220)은 사용자 디바이스들(250)이 소장된 문서들(예를 들면, 웹 페이지들)을 검색할 수 있게 한다. 콘텐트 서버(210)는 사용자 디바이스들(250)이 문서들에 액세스할 수 있게 한다. 이메일 서버(이를테면 구글로부터의 GMail, 마이크로소프트 네트워크로부터의 핫메일, 야유 메일, 등)(240)는 사용자 디바이스들(250)에 이메일 기능을 제공하는데 사용될 수 있다. 광고 서버(210)는 사용자 디바이스들(250)에게 광고들을 서빙하는데 사용될 수 있다. 광고들은 검색 엔진(220)에 의해 제공된 검색 결과들에 연관하여 서빙될 수 있다. 그러나, 콘텐트에 관계된 광고들은 콘텐트 서버(230)에 의해 제공된 콘텐트, 및/또는 이메일 서버(240) 및/또는 이메일 기능들에 의해 지원되는 이메일에 연관하여 서빙될 수 있다.
'900 출원에 논의된 바와 같이, 광고들은 콘텐트 서버들에 의해 서빙되는 문서들에 타겟화될 수 있다. 이에 따라, 광고 소비자(130)의 한 예는, 문서들(예를 들면, 기사들, 토론 스레드들, 음악, 비디오, 그래픽스, 검색 결과들, 웹 페이지 목록들, 등)에 대한 요청들을 수신하고 요청된 문서를 요청에 응하여 또는 다른 서비스들에 응하여 검색하는 일반적인 콘텐트 서버(230)이다. 콘텐트 서버는 광고들에 대한 요청을 광고 서버(120/210)에 제출할 수 있다. 이러한 광고 요청은 요망되는 광고들의 수를 포함할 수 있다. 또한, 광고 요청은 문서 요청 정보를 포함할 수도 있다. 이 정보는 문서 자체(예를 들면, 페이지), 문서 또는 문서 요청(예를 들면, 미술, 비즈니스, 컴퓨터들, 아트-영화들, 아트-음악, 등)의 콘텐트에 대응하는 카테고리 또는 토픽, 문서 요청의 일부 또는 전부, 콘텐트 에이지, 콘텐트 유형(예를 들면, 텍스트, 그래픽스, 비디오, 오디오, 혼합된 매체, 등), 지리적 위치 정보, 문서 정보, 등을 포함할 수 있다.
콘텐트 서버(230)는 요청된 문서를 광고 서버(120/210)에 의해 제공된 광고들 중 하나 이상과 결합할 수 있다. 문서 콘텐트와 광고(들)를 포함하는 이 결합된 정보는 사용자에게 제공을 위해, 문서를 요청한 최종 사용자 디바이스(250) 쪽으로 보내진다. 마지막으로, 콘텐트 서버(230)는 광고들에 관한 정보 및 광고들이 광고 서버(120/210)에 다시 어떻게, 언제, 및/또는 어디에 렌더링될 것인가(예를 들면, 위치, 선택 또는 선택해제, 임프레션 시간, 임프레션 일, 크기, 전환 또는 비전환, 등)에 관한 정보를 전송할 수 있다. 대안적으로, 또는 또한, 이러한 정보는 어떤 다른 수단에 의해서 광고 서버(120/210)에 다시 제공될 수 있다.
광고 소비자(130)의 또 다른 예는 검색 엔진(220)이다. 검색 엔진(220)은 검색 결과들에 대한 질의들을 수신할 수 있다. 응답으로, 검색 엔진은 관계된 검색 결과들(예를 들면, 웹 페이지들의 인덱스로부터)을 검색할 수도 있다. 검색 엔진은 S. Brin 및 L. Page, "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Search Engine," Seventh International World Wide Web Conference, Brisbane, Australia 논문 및 미국특허 6,285,999(둘 다를 참조문헌으로 여기 포함시킨다)에 기술되어 있다. 이러한 검색 결과들은, 예를 들면, 웹 페이지 타이틀들의 리스트들, 이들 웹 페이지들로부터 추출된 텍스트의 단편들, 및 이들 웹 페이지들에의 하이퍼텍스트 링크들을 포함할 수 있고, 소정의 수(예들 들면 10개)의 검색 결과들로 그룹으로 나뉠 수 있다.
검색 엔진(220)은 광고들에 대한 요청을 광고 서버(120/210)에 제출할 수 있다. 요청은 요망되는 수의 광고들을 포함할 수 있다. 이 수는 검색 결과들, 검색 결과들에 의해 점유되는 스크린의 량 또는 페이지 공간, 광고들의 크기 및 형상, 등에 따를 수 있다. 일 실시예에서, 요망되는 광고들의 수는 1 내지 10이 될 것이며, 바람직하게는 3내지 5가 될 것이다. 또한, 광고들에 대한 요청은 질의(입력된 또는 파싱된), 질의에 기초한 정보(이를테면, 지리적 위치 정보, 질의가 제휴로부터 왔는지 여부, 및 이러한 제휴의 식별자), 및/또는 검색 결과에 연관된 또는 이에 기초한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보는, 예를 들면, 검색 결과들에 관계 된 식별자들(예를 들면, 문서 식별자들 또는 "docIDs"), 검색 결과들에 관계된 점수들(예를 들면, 질의 및 문서에 대응하는 특징 벡터들의 내적들과 같은 정보 검색("IR"), 페이지 랭크 점수들, 및/또는 IR 점수들 및 페이지 랭크 점수들의 조합들), 식별된 문서들로부터 추출된 텍스트의 단편들(예를 들면, 웹 페이지들), 식별된 문서들의 텍스트 전체, 식별된 문서들의 토픽들, 식별된 문서들의 특징 벡터들, 등을 포함할 수 있다.
검색 엔진(220)은 검색 결과들을 광고 서버(120/210)에 의해 제공된 하나 이상의 광고들과 결합할 수 있다. 검색 결과들을 및 광고(들)를 포함하는 이 결합된 정보는 사용자에게 제공을 위해서, 검색을 제출한 사용자 쪽으로 보내진다. 바람직하게, 검색 결과들은 지불된 광고들과 아마도 분명치 않은 검색 결과들 간에 사용자를 혼란시키기 않기 위해서, 광고들과 구별되어 유지된다.
마지막으로, 검색 엔진(220)은 광고에 관한 정보, 및 광고들이 광고 서버(120/210)에 다시 언제, 어디에, 및/또는 어떻게 렌더링될 것인가(예를 들면, 위치, 선택 또는 선택해제, 임프레션 시간, 임프레션 일, 크기, 전환 또는 비전환, 등)에 관한 정보를 전송할 수 있다. 대안적으로, 또는 또한, 이러한 정보는 어떤 다른 수단에 의해서 광고 서버(120/210)에 다시 제공될 수 있다.
마지막으로, 이메일 서버(240)는, 일반적으로, 서빙되는 문서가 단순히 이메일인 콘텐트 서버로서 간주될 수도 있다. 또한, 이메일 애플리케이션들(이를테면 마이크로소프트의 아웃룩)은 이메일을 발송 및/또는 수신하는데 사용될 수 있다. 그러므로, 이메일 서버(240) 또는 애플리케이션은 광고 소비자(130)로부터 간주될 수 있다. 이에 따라, 이메일들은 문서들로서 간주될 수 있고, 타겟화된 광고들은 이러한 문서들과 관련하여 서빙될 수 있다. 예를 들면, 하나 이상의 광고들은 이메일에, 이메일 하에, 또는 이메일과 관련하여 서빙될 수 있다.
전술한 예들이 서버들을 (i) 광고들을 요청하고, (ii) 이들을 콘텐트와 결합하는 것으로 기술하였을지라도, 이들 동작들 중 하나 또는 둘 다는 클라이언트 디바이스(이를테면 최종 사용자 컴퓨터)에 의해 수행될 수도 있다.
§ 4.3 실시예들
이하 기술되는 바와 같이, 본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 입력으로서 키워드(들) 및/또는 문서 정보(예를 들면, 웹사이트 정보)가 주어졌을 때, 이러한 실시예들은 하나 이상의 관계된 버티컬들 및/또는 하나 이상의 관계된 문서들의 정보(예를 들면, 광고 네트워크에 속하는 관계된 웹사이트들의 정보)를 출력으로서 리턴할 수 있다.
이에 따라, 본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들은 입력된 키워드들에 대해 웹사이트들을 출력할 수 있다. 즉, 예를 들면, 키워드들이 주어졌을 때, 이들 키워드들에 의해 제안된 버티컬들을 나타내는 광고 네트워크에 웹사이트들의 리스트가 리턴될 수 있다. 예로서는, 입력 질의 = 식품 -> 출력 응답 = www.hungrymonster.com, foodgeeks.com, homecooking.about.com,...
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들은 입력된 키워드들에 대해 버티컬 카테고리들을 출력할 수 있다. 이에 따라, 예를 들면, 키워드들의 리스트가 주어졌 을 때, 버티컬 카테고리들의 리스트가 리턴될 수 있다. 예로서는, 입력 질의 = anime -> 출력 응답 = /Entertainment/Entertainment (Other)/Comics & Animation/ Anime & Manga.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들은 입력된 다른 웹사이트들에 대해 웹사이트들을 출력할 수 있다. 이에 따라, 예를 들면, 웹사이트들의 리스트가 주어졌을 때, 동일 또는 관계된 버티컬 카테고리들을 갖는 광고 네트워크에 웹사이트들의 리스트가 리턴될 수 있다. 예로서는, 입력 질의 = www.tomshardware.com -> 출력 응답 = www.anandtech.com, www.hardocp.com, www.overclockers.com, ... .
도 3은 본 발명과 일관된 방법으로 수행될 수 있는 동작들, 및 이러한 동작들에 의해 사용 및/또는 생성될 수 있는 정보의 버블 도이다. 제안 동작들(320)은 키워드(305) 및/또는 문서 정보(예를 들면, 웹사이트의 URL) 및 출력에 관계된(예를 들면, 버티컬) 카테고리들 및/또는 문서들(예를 들면, 웹사이트)를 받아들일 수 있다.
제안 동작들(320)은 키워드 및/또는 문서가 주어졌을 때 관계된 카테고리들 및/또는 문서들을 결정하기 위해서 하나 이상의 문서-클러스터 연관들(322), 키워드-클러스터 연관들(324), 클러스터-문서 연관들(326) 및 클러스터-카테고리 연관들(328)을 사용할 수 있다. 클러스터들은 예를 들면 동시발생 용어 클러스터들과 같은 의미론적 클러스터들일 수 있다. 예를 들면, 키워드가 입력된다면, 키워드-클러스터 연관들(324)은 하나 이상의 클러스터들을 판정하는데 사용될 수 있다. 판정된 클러스터(들) 및 클러스터-문서 연관들(326) 중 적어도 일부는 하나 이상의 문 서들을 판정하는데 사용될 수 있다. 유사하게, 판정된 클러스터(들) 및 클러스터-문서 연관들(328) 중 적어도 일부는 하나 이상의 카테고리들을 판정하는데 사용될 수 있다. 또 다른 예로서, 문서 정보가 입력된다면, 문서-클러스터 연관들(322)은 하나 이상의 클러스터들을 판정하는데 사용될 수 있다. 판정된 클러스터(들) 및 클러스터-문서 연관들(326) 중 적어도 일부는 하나 이상의 문서들을 판정하는데 사용될 수 있다. 유사하게, 판정된 클러스터(들) 및 클러스터-문서 연관들(328) 중 적어도 일부는 하나 이상의 카테고리들을 판정하는데 사용될 수 있다. 제안 동작들(320)은 클러스터들, 문서들, 및/또는 카테고리들을 감소/필터링하기 위해서 데이터 감소 및/또는 필터링 동작들을 수행할 수 있다. 제안 동작들(320)이 카테고리들을 사용하였다면, 이들(320)은 카테고리 기반의 제안 동작들(320)로서 간주될 수 있다.
도시된 바와 같이, 판정된 관계된 카테고리들(330)은 "트래픽 추정들" (예를 들면, 주어진 기간동안 페이지 뷰들의 수, 독자들의 수, 주어진 기간동안 예상된 광고 임프레션들의 수, 등)을 포함할 수 있다. 또한 도시된 바와 같이, 결과적인 문서들(330)은 문서 소팅/점수할당 동작들(340)에 의해 점수할당 및/또는 소팅될 수 있다. 이러한 문서들은 문서 필터링 동작들(350)에 의해 필터링될 수도 있다. 이러한 동작들(340 및/또는 350)은 출력으로 가장 관계된 문서들만을 제공하는데 사용될 수 있다. 유사하게, 동작들(도시생략)은 관계된 카테고리들을 점수할당, 소팅 및/또는 필터링하는데 사용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 광고주 피드백 동작들(360)은 광고주들로부터 사용자 입력 을 받아들이는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 광고들을 타겟하는 맥락에서, 광고주는 이들이 이들의 광고들을 서빙하기를 원하는 카테고리들 및/또는 문서들을 선택할 수 있다. 또한, 이들은 문서(들) 및/또는 카테고리들에 연관하여 오퍼 정보(예를 들면, 임프레션 당 오퍼, 선택 당 오퍼, 전환당 오퍼, 임프레션 당 최대 오퍼, 선택당 최대 오퍼, 전환 당 최대 오퍼, 등)를 제공할 수 있다. 이에 따라, 예를 들면, 버티컬 카테고리 "/컴퓨터들 & 기술/소비자 전자장치/오디오 장비/MP3 플레이어들"가 제공된 후에, 광고주는 자신의 광고가 이 버티컬 카테고리에 속하는 웹사이트들에 보여지게 하기 위해서 임프레션 당 $0.50를 제공하기를 원할 수 있다. 또 다른 예로서, 버티컬 카테고리 "/자동차/자동차 부품들/차량 타이어들"에 상위 50개의 웹사이트들이 제공된 후에, 광고주는 이들 웹사이트들 중 웹사이트(예를 들면, 출력(300)의 일부로서 제공된 링크들을 사용하여)을 브라우즈하며 이들 웹사이트들 중 12를 선택하고 12개의 선택된 웹사이트들 중 어느 것에 광고가 보여지게 하기 위해서 임프레션 당 $0.75의 오퍼, 및 제공된 50개의 웹사이트들 중 어느 것에 광고가 보여지게 하기 위해서 선택 당 $5.00의 오퍼를 제공한다.
광고주에 의해 문서 선택/선택해제(362)가 문서-클러스터 연관들(322)(문서 정보가 입력되었다면(310)), 키워드-클러스터 연관들(324)(키워드 정보가 입력되었다면(305)), 및 클러스터-문서 연관들(326)을 조정하는데 사용될 수 있는 것에 유의한다. 유사하게, 광고주에 의해 카테고리 선택/선택해제(362)는 문서-클러스터 연관들(322)(문서 정보가 입력되었다면(310)), 키워드-클러스터 연관들(324)(키워드 정보가 입력되었다면(305)), 및 클러스터-카테고리 연관들(328)을 조정하는데 사용될 수 있다.
연관들(322, 324, 326, 328)을 다시 참조하면, 이러한 연관들은 인덱스들일 수 있다. 이러한 인덱스들은 발명자들로서 David Gehrking, Ching Law, 및 Andrew Maxwell의 2005년 4월 22일에 출원된 "CATEGORIZING OBJECTS, SUCH AS DOCUMENTS AND/OR CLUSTERS, WITH RESPECT TO A TAXONOMY AND DATA STRUCTURES DERIVED FROM SUCH CATEGORIZATION" 명칭의 미국특허출원번호 11/112,716("'716 출원"이라 하며 참조문헌으로 여기 포함시킨다)에 기술된 기술들을 사용하여 생성 및/또는 유지될 수 있다. 또한, '716 출원에 기술된 다른 인덱스들 또는 데이터 연관들 중 어느 것이든 본 발명의 맥락에서 사용될 수 있다.
§ 4.3.1 방법들
도 4는 본 발명과 일관된 방법으로, 하나 이상의 입력된 키워드들로부터 카테고리 및/또는 문서 제안들을 결정하기 위한 방법(400)의 흐름도이다. 하나 이상의 키워드들이 받아들여지고(블록(410)) 한 세트의 하나 이상의 클러스터들은 키워드(들)를 사용하여 결정된다(블록(420)). 클러스터들은 점수할당, 소팅, 및/또는 필터링될 수 있다(예를 들면, 순서화, 임계 점수, 등에 기초하여)(블록(430)). 이어서, 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들(예를 들면, 버티컬들)은 클러스터(들)을 사용하여 결정될 수도 있다(블록(440)). 카테고리들은 점수할당, 소팅, 및/또는 필터링될 수 있다(예를 들면, 순서화, 임계 점수, 등에 기초하여)(블록(450)). 이어서 하나 이상의(예를 들면, 잔존한) 분류 카테고리들이 리턴될 수 있다(블록(460)). 출력이 단순히 하나 이상의 카테고리들을 포함한다면, 이때 방법(400)에서 떠날 수 있다. 그러나, 출력이 하나 이상의 문서들(예를 들면, 카테고리들 대신에 또는 카테고리들에 더하여)을 포함하는 것이라면, 방법(400)은 분류 카테고리들(470)을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 문서들을 결정할 수 있다. 문서들은 점수할당, 소팅, 및/또는 필터링될 수 있다(블록(480)). 마지막으로, 하나 이상의(예를 들면, 잔존한) 문서들이 리턴될 수 있다(블록(490)). 방법(400)의 위에 소개된 여러 가지 단계들은 '716 출원에 기술된 바와 같이 수행될 수 있다.
도 5는 본 발명과 일관된 방법으로, 하나 이상의 입력된 문서들로부터 카테고리 및/또는 문서 제안들을 결정하기 위한 방법(500)의 흐름도이다. 하나 이상의 문서들의 정보(예를 들면, 식별자들)이 받아들여지고(블록(505)) 방법(500)은 후속되는 하나 이상의 단계들을 수행할 수 있다.
먼저 방법(500)의 좌측 브랜치를 참조하면, 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들(예를 들면 버티컬들)이 문서 정보를 사용하여 판정된다(블록(510)). 분류 카테고리들은 점수할당, 소팅, 및/또는 필터링될 수 있고(블록(515)), (예를 들면, 잔존하는) 분류 카테고리들이 리턴될 수 있다(블록(520)). 한 세트의 하나 이상의 문서들(예를 들면, 웹사이트들)은 (예를 들면, 잔존하는) 분류 카테고리들 중 적어도 몇몇을 사용하여 판정될 수 있다(블록(525)). 이들 문서들은 점수할당, 소팅, 및/또는 필터링될 수 있고(블록(530)), (예를 들면, 잔존하는) 문서들은 방법(500)을 떠나기 전에(노드(560)) 리턴될 수 있다(블록(535)).
방법(500)의 우측 브랜치를 참조하면, 한 세트의 하나 이상의 클러스터들은 문서 정보를 사용하여 판정될 수 있다(블록(540)). 클러스터들은 점수할당, 소팅, 및/또는 필터링(블록(545))될 수 있다. 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들은 (예를 들면, 잔존하는) 클러스터들을 사용하여 판정될 수 있고(블록(550)), 이들 분류 카테고리들은 블록(510)의 것들에 사용될 수 있고, 방법(500)은 블록(515)에서 계속할 수 있다. 한 세트의 하나 이상의 문서들은 클러스터들을 사용하여 판정될 수 있고(블록(555)), 이들 문서들은 블록(525)의 것들에 사용될 수 있고, 방법은 블록(530)에서 계속될 수 있다.
다시 도 4 및 도 5의 방법들(400 및 500)을 참조하면, 문서 정보는 문서 식별자들일 수 있다. 이에 따라, 예를 들면, 문서들이 웹 페이지들이라면, 문서 정보는 URL들일 수 있고, 문서들이 웹사이트들이라면, 문서 정보는 웹사이트들의 홈 페이지들의 URL들일 수 있다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 클러스터들은 동시발생 용어 클러스터들과 같은, 의미론적 클러스터들일 수 있다. 클러스터들을 생성 및/또는 확인하는데 사용되는 동작들의 예는, 2002년 10월 3일에 출원된, "Methods and Apparatus for Probabilistic Hierarchical Inferential Learner" 명칭의 미국 가 출원번호 60/416,144("'144 가출원"라 하고 참조문헌으로 여기 포함시킨다), 및 발명자들로서 Georges Harik 및 Noam Shazeer의 2003년 9월 30일에 출원된 "Methods and Apparatus for Characterizing Documents Based on Cluster Related Words" 명칭의 미국특허출원번호 10/676,571(referred to as "'571 출원"이라 하고 참조문헌으로 여기 포함시킨다)에 기술된 바와 같은, 확률 계층 추론 학습자("PHIL"이라 함)이 다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 필터링은 순서화에 기초하여 및/또는 임계 점수에 기초하여 수행될 수 있다. 이에 따라, 예를 들면, 순서화된 한 세트의 결과들에 대해서, 필터링은 상위 N개의 결과들만을 취하는데 사용될 수 있다. 또 다른 예로서, 득점된 한 세트의 결과들에 대해서, 필터링은 임계값을 초과하는 결과들만을 취하는데 사용될 수 있다. 임계값은 동적으로 결정 또는 미리 결정될 수 있다. 사실, 복수의 임계값들이 사용될 수도 있다.
도 6은 본 발명과 일관된 방법으로, 광고주 인터페이스를 제공하기 위한 방법(600)의 흐름도이다. 이벤트 블록(605)에 나타낸 바와 같이, 방법(600)의 다양한 브랜치들은 다양한 이벤트들의 발생에 응하여 수행될 수 있다. 예를 들면, 한 세트의 하나 이상의 문서가 리턴된다면(예를 들면, 각각, 도 4 및 도 5의 490 및 535를 상기한다), 이러한 문서들에 관한 정보가 사용자에게 제공되고 방법(600)은 이벤트 블록(605)으로 다시 브랜치한다(블록(610)). 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들이 리턴된다면(예를 들면, 각각, 도 4 및 도 5의 460 및 520를 상기한다), 분류 카테고리들이 사용자에게 제공되고 방법(600)은 이벤트 블록(605)으로 다시 브랜치한다(블록(615)). 문서 정보가 사용자에 의해 입력된다면(예를 들면, 도 5의 505을 상기한다), 문서 정보는 입력으로서 제안 동작들에 제공되고 방법(600)은 이벤트 블록(605)으로 다시 브랜치한다(블록(620)). 하나 이상의 키워드들이 사용자에 의해 입력된다면(예를 들면, 도 4의 410을 상기한다), 키워드(들)가 입력으로서 제안 동작들에 제공되고 방법 600은 다시 이벤트 블록(605)으로 다시 브랜치한다(블 록(625)). 필터 요청이 사용자에 의해 입력된다면, 문서들 및/또는 분류 카테고리들이 필터링되고 방법(600)은 다시 이벤트 블록(605)으로 브랜치한다(블록(630)). 선택이 사용자에 의해 입력된다면, 선택은 저장되고(블록(640)), 광고 캠페인 관리 루틴들이 호출되고(블록(645)) 및 방법(600)은 다시 이벤트 블록(605)로 브랜치한다. 문서를 체크하기 위한 요청이 사용자에 의해 입력된다면, 선택된 문서는 사용자에게 렌더링되며 방법(600)은 다시 이벤트 블록(605)으로 브랜치한다(블록(650)). 문서 및/또는 카테고리가 사용자에 의해 선택해제된다면, 선택은 제거되고(블록(660)), 선택해제는 분석을 위해 플래그될 수 있고(블록(665)), 방법(600))은 다시 이벤트 블록(605)으로 브랜치한다. 사용자가 세션 요약을 요청한다면, 세션 요약은 사용자에게 제공되고 방법(600)은 다시 이벤트 블록(605)으로 브랜치한다(블록(670)). 사용자가 종래 코맨드를 제공한다면 방법(600)에서 떠날 수 있다(노드(680)).
다시 블록(665)을 참조하면, 본 발명과 일관된 적어도 하나의 실시예에서, 제안 리스트들로부터 선택해제 웹사이트들은 이들이 다른 카테고리에 속하거나 광고 네트워크로부터 제거되어야 한다면, 사람의 평가를 위해 확인될 수 있다(예를 들면, 플래그된다).
§ 4.3.2 장치
도 7은 위에 논의된 하나 이상의 동작들을 수행할 수 있는 기계(700)의 블록도이다. 기계(700)는 기본적으로, 하나 이상의 프로세서들(710), 하나 이상의 입력 /출력 인터페이스 유닛들(730), 하나 이상의 저장 디바이스들(720), 및 결합된 요소들 간에 정보의 통신을 용이하게 하기 위한 하나 이상의 시스템 버스들 및/또는 네트워크들(740)을 포함한다. 하나 이상의 입력 디바이스들(732) 및 하나 이상의 출력 디바이스들(734)은 하나 이상의 입력/출력 인터페이스들(730)과 결합될 수 있다.
하나 이상의 프로세서들(710)은 본 발명의 하나 이상의 면들을 수행하기 위해 기계가 실행할 수 있는 명령들(예를 들면, 캘리포니아 팔로 알토의 선 마이크로시스템즈 인크로부터 입수될 수 있는 솔라리스 운영 시스템 또는 노쓰 캐롤리나 더햄의 레드 햇 인크와 같은 다수의 벤더들로부터 광범위하게 입수될 수 있는 리눅스 운영 시스템에서 작동하는 C 또는 C++)을 실행할 수 있다. 기계가 실행할 수 있는 명령들의 적어도 일부는 하나 이상의 저장 디바이스들(720)에 저장될 수 있고(임시로 또는 보다 영속적으로) 및/또는 하나 이상의 입력 인터페이스 유닛들(730)을 통해 외부 소스로부터 수신될 수도 있다.
일 실시예에서, 기계(700)는 하나 이상의 통상의 개인용 컴퓨터일 수 있다. 이 경우, 처리유닛들(710)은 하나 이상의 마이크로프로세서들일 수 있다. 버스(740)는 시스템 버스를 포함할 수 있다. 저장 디바이스들(720)은 독출전용 메모리(ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 시스템 메모리을 포함할 수 있다. 저장 디바이스들(720)은 하드디스크로부터 및 이에 기입하기 위한 하드디스크 드라이브, (예를 들면, 분리형한) 자기 디스크로부터 또는 이에 기입하기 위한 자기 디스크 드라이브, 및 분리형(자기-) 광학 디스크, 이를테면 콤팩트 디스크 또는 그외(자기-) 광학 매체로부터 또는 이에 기입하기 위한 광학 디스크 드라이브를 포함할 수도 있다.
사용자는 예를 들면 키보드 및 포인팅 디바이스(예를 들면, 마우스)와 같은 입력 디바이스들(732)을 통해 개인용 컴퓨터에 코맨드들 및 정보를 입력할 수도 있다. 마이크로폰, 조이스틱, 게임 패드, 위성 접시, 스캐너, 등과 같은 다른 입력 디바이스들이 포함될 수도(또는 대안적으로) 있다. 이들 및 이외 다른 입력 디바이스들은 흔히 시스템 버스(740)에 결합된 적합한 인터페이스(730)을 통해 처리유닛(들)(710)에 접속된다. 출력 디바이스들(734)은 적합한 인터페이스를 통해 시스템 버스(740)에 접속될 수 있는 모니터 또는 이외 다른 유형의 디스플레이 디바이스를 포함할 수 있다. 모니터 외에(또는 대신에), 개인용 컴퓨터는 예를 들면 스피커들 및 프린터들과 같은, 다른(주변) 출력 디바이스들(도시생략)을 포함할 수 있다.
도 2를 다시 참조하면, 하나 이상의 기계들(700)이 최종 사용자 클라이언트 디바이스들(250), 콘텐트 서버들(230), 검색 엔진들(220), 이메일 서버들(240), 및/또는 서버들(210)로서 사용될 수 있다.
§ 4.3.3 정제 및 대안들
다수의 실시예들이 웹사이트들과 같은 온라인 문서들의 정황에서 기술되었을지라도, 본 발명과 일관된 실시예들은 신문들, 정기간행물들, 연극 상연들, 콘서트들, 스포츠 경기들, 등과 같은 오프라인 매체 속성들의 정황에서 사용될 수 있다. 그러나, 이러한 오프라인 매체 속성들에 관한 정보는 기계 독출가능 형태로 입수될 수 있을 것이다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들은, 리턴된 웹사이트들의 수가 제한되도록, 리턴된 웹사이트들의 언어들이 제약되도록, 등등을 위해 광고주들이 웹사이트 출력들을 필터링할 수 있게 한다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 단일 키워드 질의에 대해, 키워드들 -> 버티컬들 및 키워드들 -> 웹사이트들의 결과들은 키워드의 모든 의미들의 일반적인 한 세트의 웹사이트들과, 이에 더하여, 키워드에 의해 제안된 버티컬들에 연관된 상위 웹사이트들을 생성하기 위해 조합될 수 있다. 그러면, 광고하는 사용자들은 이들의 일반적인 웹사이트 리스트들을 의미(버티컬)별로 정리할 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 광고주는 광고의 네트워크에 있는 유사한 웹사이트들을 찾기 위해 광고 네트워크에 없는 웹사이트들을 입력할 수 있다. 이러한 실시예들에서, 문서-클러스터 연관들(예를 들면, 도 3의 322를 상기한다)은 광고 네트워크에서 문서들(웹사이트들)로 제한되지 않을 것이다. 광고 네트워크 밖의 웹사이트들은 요구가 있을 때 크롤(crawled)되거나, 또는 사전에 크롤 및 인덱스될 수 있다(특히 요구가 크다면).
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들은 검토하기 위해 웹사이트들이 여러 가지 속성들(예를 들면 광고주에 의해 입력된 키워드들과의 관련성, 웹사이트 페이지 뷰들, 웹사이트의 CPM 가격, 등)별로 소팅되게 할 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들은 많은 수의 웹사이트들에 걸쳐 광 고주가 쉽게 오퍼(예를 들면, 임프레션 당 비드(bid))를 쉽게 설정할 수 있게 하기 위해서, 제안된 웹사이트들을 그룹화할 수도 있다. 예를 들면, 웹사이트 제안들은 광고주에 의해 입력된 키워드들 또는 웹사이트들, 웹사이트 페이지 뷰들, 웹사이트의 CPM 가격, 등에의 관련성별로 그룹으로 나뉠 수 있다. 본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들은 CPM(임프레션 당 가격) 또는 CPC(클릭 당 가격) 오퍼 제공이 주어진다면 이러한 일 그룹의 웹사이트들에 걸쳐 광고 임프레션(또는 선택들, 또는 전환들)을 추정할 수도 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 웹사이트 제안 리스트들로부터 선택해제된 웹사이트들은 웹사이트 선택 및/또는 점수할당(예를 들면, 관련성) 알고리즘을 향상시키는데 도움을 주기 위해 사람의 평가를 위해 타겟화될 수 있다. 대안적으로, 또는 더하여, 사람의 평가는 웹사이트가 광고 네트워크로부터 제거되어야할지를(예를 들면, 질 문제들에 기인하여) 판정하는데 사용될 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 웹사이트가 선택되었으나, 활성적이지 않다면(예를 들면, 웹사이트 발행자가 이의 웹사이트를 광고 네트워크의 일부로서 공개적으로 명명하기 위한 허용이 주어지지 않았기 때문에, 등등), 광고주의 광고들은 웹사이트가 광고 네트워크의 일부가 된다면 그리고 그러할 때 웹사이트에 서빙하기 위해 자동으로 적격이 될 수 있다.
본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예들에서, 웹사이트 소유자들(또는 어떤 다른 속성들의 소유자들)은 웹사이트 디스크립션, 대상의 인구통계, 및/또는 이외 구조적 또는 비-구조적 데이터와 같은 추가의 데이터를 제공할 수 있다. 본 발명과 일관된 적어도 일부 실시예에서, 광고주들은 검색 및/또는 소팅 결과들을 위한 이러한 추가의 데이터를 사용할 수 있다.
§ 4.4 동작들의 예들
예 1
도 8-11은 실시예의 사용을 도시한, 본 발명과 일관된 실시예와 일관된 사용자 인터페이스들을 도시한 것이다. 광고주 -"블루 릿지 베버리지스"- 는 이의 광고들 중 하나를 어떤 웹사이트들에 싣기를 원하는 것으로 가정한다. 종래에, 광고주는 (a) 자신의 광고를 와인에 관해 여러 웹사이트들에 싣는 것을 협상하거나, (b) 아마도 지나치게 넓은 카테고리에서(예를 들면, 식품 및 음료들), 자신의 광고가 광고 네트워크에서 운행되게 해야 할 수도 있을 것이다.
도 8은 광고주가 광고 네트워크의 관계된 웹페이지들에 자신의 광고의 서빙을 타겟하는데 도움을 주기 위해, 본 발명과 일관된, 웹페이지의 일부를 포함하는 디스플레이 스크린(800)을 도시한 것이다. 사용자는 디스플레이 스크린(800)을 얻기 위해서 "타겟 광고" 하이퍼텍스트(810)를 선택하였을 수도 있다. (예를 들면, "가격 설정"(820), "일일 예산 설정"(830) 및 "검토 및 저장"(840)에의 하이퍼텍스트가 더 제공될 수도 있다). 디스플레이 스크린(800)의 선택(850)은 광고주의 광고들을 타겟하기를 원할 수 있는 웹사이트들을 광고주가 확인할 수 있게 하는데 사용된다. 광고주는 자신이 생각하기에 관계가 있는 키워드들 및/또는 웹사이트들을 박스들(860, 870)에 각각 제공할 수 있다.
예로서, 광고주는 광고 검색 질의 키워드에 관계된 광고(예를 들면, 구글로부터 AdWords)에 이미 관여할 수도 있고 이 캠페인에 어떤 키워드들(예를 들면, 와인, 와인 맛보기, 와인 광, 및 캘리포니아 와인)을 사용할 수도 있다. 당연히, 키워드들의 소스는 선재하는 검색 질의 키워드에 관계된 광고 캠페인일 필요는 없다. 또 다른 예로서, 광고주는 이미 알고있는 어떤 웹사이트들(예를 들면, www.winesitel.com, 및 winesite2.com)에 광고하기를 원하는 알 수 있다. 도 9는 블록(860') 및 블록(870')이 광고주가 입력한 키워드들 및 웹사이트들을 각각 포함하는 부분(850')을 갖는 디스플레이 스크린의 부분(900)을 도시한 것이다. 그러면, 광고주는 "사이트 찾기 >" 버튼(910)을 선택함으로써 광고 네트워크에 속하는 관계된 웹사이트들을 요청할 수 있다.
도 10은 도 9의 블록(860') 및 블록(870')에 도시된 입력 키워드들 및 웹사이트들이 주어졌다면, "사이트 찾기" 요청의 결과들을 포함하는 웹페이지의 부분을 포함하는 디스플레이 스크린(1000)을 도시한 것이다. 결과들(1010)은 다수의 엔트리들을 포함한다. 광고주는 결과적인 웹사이트들을 필터링할 수도 있다. 예를 들면, 드롭다운 메뉴(1015)는 광고주가 텍스트 및 이미지 광고들을 받아들이는 웹사이트들만을, 이미지 광고들을 받아들이는 웹사이트들만을, 텍스트 광고들을 받아들이는 웹사이트들만을, 등등만을 보여주게 할 수도 있다. 엔트리들의 각각은 웹사이트에의 링크를 갖는 웹사이트의 어드레스(1030)를 포함할 수 있다. 이러한 식으로, 광고주는 하이퍼텍스트 링크(1030)를 선택함으로써 웹사이트를 뷰할 수 있다. 또한, 각 엔트리는 예를 들면 하루 당 임프레션들(페이지 뷰들)의 수(1040)와 같은, 웹사이트에 대한 통계들을 포함할 수도 있다. 광고주는 광고주가 자신의 광고를 보이기를 원하는, 박스(1050)에 나타낸, 한 세트의 하나 이상의 웹사이트들에 웹사이트들을 추가 또는 제거할 수도 있다. 예를 들면, 광고주는 박스들(1025)을 체크할 수도 있고 버튼들(1055, 1060)을 사용하여 이러한 웹사이트들을 각각 추가 및 제거할 수도 있다. 버튼(1020)은 광고주에 의해 모든 엔트리들이 선택(체크)될 수 있게 하기 위해 제공될 수 있다. 마지막으로, 도시된 바와 같이, 버튼(1070)은 다른 웹사이트들(예를 들면, 입력 웹사이트(들)과 동일한 또는 유사한 버티컬 카테고리들에 유별된 웹사이트들)을 찾기 위해서 광고주가 박스(1050) 내 웹사이트들을 입력으로서(박스(870')에 리스트된 웹사이트들이 사용된 바와 마찬가지로)사용할 수 있게 하기 위해 제공될 수 있다.
광고주가 자신의 광고를 서빙하기를 원하는 한 세트의 웹사이트들에 다수의 웹사이트들을 추가하였다고 가정한다. 스크린(1000) 상에 표시된 웹페이지(도시생략)의 부분은 광고주의 광고를 선택된 웹사이트들 중 여러 웹사이트들에 서빙하는 것을 타겟하는데 사용되는 광고 캠페인 정보를 광고주가 제공할 수 있게 하기 위해서 코맨드 요소(예를 들면, 도 8의 820, 830, 840과 같은)을 포함할 수 있다. 예를 들면 도 11을 참조하면, 스크린 부분(1100)은 다수의 엔트리들(1120) 뿐만 아니라, 광고(1110)의 썸네일 이미지와 같은 광고 크리에티브에 관한 정보를 포함할 수 있다. 각각의 엔트리는 체크 박스(1130), 웹사이트의 텍스트(1140)(아마도 링크를 가진), 웹사이트가 광고 네트워크에 현재 관여하고 있는지 여부에 관한 상태정보(1150), 광고주에 의해 입력된 오퍼 정보(1160) 및 선택들(클릭들), 임프레션들, 선택 레이트들(CTR들), 일 천 임프레션들 당 평균 비용(CPM), 총 비용, 등과 같은 광고의 여러 가지 통계(1170)들을 포함할 수 있다. 광고 캠페인을 위한 데이터 범위 정보는 툴 요소(1180)로 나타낸 바와 같이 광고주에 의해 제공될 수도 있다.
전술한 예가 본 발명과 일관된 실시예들이 웹사이트들이 광고주에 의해 타겟화될 것으로 제안하는데 사용될 수 있을지라도, 본 발명은 이러한 실시예들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들면, 위에 논의된 바와 같이, 본 발명과 일관되는 실시예들은 버티컬 카테고리들이 광고주에 의해 타겟화될 것으로 제안하는데 사용될 수 있다.
예 2
BMW가 광고 네트워크 내에 브랜드 구축 광고 캠페인을 셋업하기를 원하는 것으로 가정한다. 예를 들면, 이들이 와인 음주가들(고급 승용차 구매자들과 매우 상관이 있는)에게 타겟하기를 원하는 "BMW - 고품격 와인만큼 품위있는" 광고 캠페인을 갖고 있다고 가정한다. BMW는 타겟하기를 원하는 두 예들의 웹사이트들로서 wine.com 및 winespectator.com(예를 들면, 도 8의 870을 상기한다)을 입력하기 위해 본 발명과 일관된 웹사이트 제안 툴을 사용할 수 있다. 웹사이트 제안 툴은 2개의 입력된 웹사이트들 둘 다를 찾기 위하여 각각에 대해 가장 인기있는 클러스터들(예를 들면, 필(phil) 클러스터들)을 찾는다(예를 들면, 도 3의 322를 상기한다).
클러스터들을 사용할 때, 웹사이트 제안 툴은 관련성 점수별로 소팅된 상위 N(예를 들면, N=500) 웹사이트들을 리턴하기 위해 클러스터-문서 연관들(예를 들면, 도 3의 326을 상기한다), 및/또는 클러스터-카테고리 연관들(예를 들면, 도 3의 328을 상기한다) 및 카테고리-문서 연관들을 사용할 수 있다.
필터링 툴을 사용할 때, BWN은 생각하기에 가장 관계가 없는 버티컬 카테고리들 및/또는 웹사이트들에 중점을 둘 수 있다. 웹사이트에 대한 이를테면 페이지 뷰들, min CPM (예를 들면, 웹 발행자들에 의해 명시되는) 및 평균 CPM(예를 들면, 웹사이트에 대해 다른 광고주들에 의한 오퍼들의)과 같은 흥미있는 통계들이 광고주에게 제공될 수 있다. BMW는 특정 CPM을 비드할 웹사이트들을 골라내기 위해 필터링 및 체크박스 선택을 이용할 수 있고, 이 CPM을 선택된 웹사이트들에 적용한다. 이들 설정들은 동일 메커니즘을 사용하여 나중에 미조정될 수 있다. BMW가 200K의 일일 페이지 뷰들의 추정 및 $1,000.00의 일일 소비 추정을 얻기 위해서 3의 "사용자가 광고를 뷰할 수 있는 최대 횟수" 최소 빈도를 입력한 것으로 가정한다.
BMW가 웹사이트들의 리스트를 자세히 검사하였을 때, 두 서너 개의 웹사이트들이 의심스럽게 보이고 이들을 클릭하여 웹사이트의 콘텐트를 검토한 후에, 이들 웹사이트들을 리스트에서 선택해제하는 것으로 가정한다. 이들 선택해제들은 질적 검토를 위해(예를 들면, 수작업) 플래그될 수도 있다.
BMW가 리스트를 더 확장하기에 충분히 많은 예산을 갖고 있어 이들이 "더 많은 사이트들 추가" 버튼을 클릭하여 키워드로서 "고품격 요리"을 입력한 것으로 가정한다(예를 들면, 도 8의 박스(860)를 상기한다). 또 다른 100 웹사이트들이 리턴 되고, 이들 중 대부분이 개략적으로 관계가 있을 뿐인 것으로 가정한다. 그럼에도 불구하고, BMW는 여전히, 이들이 선택하는 15개의 웹사이트들을 찾고(예를 들면, 이들이 전부를 선택해제하여 이들 15개만을 선택할 수 있다) 이 한 세트의 웹사이트들에 대해 $3의 CPM 비드를 설정하는 것으로 가정한다.
마지막으로, BMW가 "타겟 리스트와 유사한 새로운 사이트들을 자동으로 통보" 선택 툴 요소가 체크되게 한 상태에 둔 것으로 가정한다. 결국, 2주 후에 관계가 있는 것으로 간주되는 광고 네트워크에 새로운 웹사이트들이, 이들 웹사이트들을 BMW의 한 세트의 타겟화된 웹사이트들에 추가하라는 권유와 함께, 추가되었음이 BMW에게 통보된 것으로 가정한다.
최종 요약(예를 들면, 도 8의 하이퍼텍스트(840)을 상기한다)가 BMW의 타겟 소비를 충족하는 300K의 일일 페이지 뷰 추정 및 $1,250.00의 일일 소비 추정을 주는 것으로 가정한다.
예 3
구글이 소프트웨어 개발자들에게 광고하기를 원하고 AdWords에 "구글에서 개발자 구함" 텍스트 광고를 셋업한 것으로 가정한다. 또한, 구글이 웹사이트 제안 툴에 "Slashdot.com" 및 "freshmeat.com"을 입력한 것으로 가정한다(예를 들면, 도 8의 박스(870)을 상기한다). Slashdot을 포함하는 개발자 커뮤니티 웹사이트들의 리스트가 출력으로서 광고주에게 제공된다. 웹사이트 "Freshmeat"는 광고 네트워크에 없고 따라서 "비활성인" 것으로 나타나게 되는 것으로 가정한다. 구글은 초기에 는 Slashdot에만 광고하기를 원하였을 수도 있을지라도, 10개의 매우 유사한 "개발자 커뮤니티 웹사이트들"에 제공된 후에 마음을 바꿀 수도 있다. 결국, 이들 모두에 $5.00 CPM을 비드하기로 결정할 수도 있다. 구글은 새로운 웹사이트들에 대해 통보받기를 원하지 않고 따라서 "타겟 리스트와 유사한 새로운 사이트들을 자동으로 통보" 체크박스를 언-체크하는 것으로 가정한다. 또한, 구글은 "사용자가 광고를 뷰할 수 있는 최대 횟수"에 대해 5의 값보다 더 많은 광고를 사용자들에게 제공하는 것은 "스팸성'인 것으로 인지될 수 있기 때문에, 5를 내정값으로 사용하는 것으로 가정한다.
나중에, 웹사이트 "Freshmeat"는 광고 네트워크에 합류하는 것으로 가정한다. 이 경우, "Freshmeat.com" 웹사이트에 $5.00 CPM 비드는 자동으로 활성화될 수 있다.
§ 4.5 결론
전술한 바로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명과 일관된 실시예들은 광고주에 의해 제공된 키워드들 및/또는 웹사이트들에 응하여 관계된 매체 속성들(예를 들면, 웹사이트들 또는 웹페이지들), 및/또는 관계된 버티컬 카테고리들을 제공함으로써 광고주들의 광고 캠페인을 광고주들이 더 잘 타겟할 수 있게 하는데 사용될 수 있다. 광고주 입력(예를 들면, 키워드들, 인구통계, 등)로 커스터마이즈되는, 보다 더 과립적인 버티컬들이 지원될 수 있다. 예를 들면, 광고주는 /컴퓨터들 & 기술을 선택하고 키워드 "Mac"에 관하여 검색함으로써 이를 좁힐 수도 있을 것이 다.

Claims (41)

  1. 컴퓨터-구현 방법에 있어서,
    a) 하나 이상의 키워드들을 받아들이는 단계; 및
    b) 상기 하나 이상의 키워드들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류(taxonomy) 카테고리들을 결정하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 분류 카테고리들의 각각은 버티컬(vertical) 카테고리이며, 상기 방법은,
    c) 상기 한 세트의 하나 이상의 결정된 분류 카테고리들 중 적어도 하나를 광고 타겟화 제안으로서 광고 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 분류 카테고리들의 각각은 그와 연관된 적어도 하나의 속성을 가지며, 상기 적어도 하나의 속성은 광고 네트워크에 관여하는, 컴퓨터-구현 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 분류 카테고리들의 각각은 그와 연관된 적어도 하나의 웹 문서를 가지며, 상기 적어도 하나의 웹 문서는 광고 네트워크에 관여하는, 컴퓨 터-구현 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    d) 제안된 분류 카테고리의 광고주 선택을 받아들이는 단계; 및
    e) 상기 선택된 제안된 분류 카테고리에 연관된 상기 적어도 하나의 웹 문서 각각에 상기 광고주의 광고의 서빙(serving)을 타겟화하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    f) 상기 선택된 제안된 분류 카테고리와의 연관에 대한 오퍼(offer)를 상기 광고주로부터 받아들이는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 오퍼는 (A) 임프레션(impression)당 오퍼, (B) 임프레션당 최대 오퍼, (C) 선택당 오퍼, (D) 선택당 최대 오퍼, (E) 전환당 오퍼, 및 (F) 전환당 최대 오퍼로 구성된 한 그룹의 오퍼들에서 선택되는, 컴퓨터-구현 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    c) 상기 결정된 하나 이상의 분류 카테고리들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 속성들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 하나 이상의 속성들의 각각은 웹 문서인, 컴퓨터-구현 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 속성은 문서이며, 상기 방법은,
    d) 상기 한 세트의 하나 이상의 결정된 문서들 중 적어도 하나를 광고 타겟화 제안으로서 광고 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    e) 상기 광고 사용자에게 제공되는 상기 하나 이상의 결정된 문서들 각각에 연관하여, 상기 광고 사용자에게 상기 문서의 뷰잉(viewing) 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 문서의 상기 뷰잉 정보는 주어진 기간동안 상기 문서에 대한 다수의 페이지뷰들인, 컴퓨터-구현 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    e) 제안된 문서의 광고주 선택을 받아들이는 단계; 및
    f) 상기 선택된 제안된 문서에 상기 광고주의 광고의 서빙을 타겟화하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    g) 상기 선택된 제안된 문서와의 연관에 대한 오퍼를 상기 광고주로부터 받아들이는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 오퍼는 (A) 임프레션당 오퍼, (B) 임프레션당 최대 오퍼, (C) 선택당 오퍼, (D) 선택당 최대 오퍼, (E) 전환당 오퍼, 및 (F) 전환당 최대 오퍼로 구성된 한 그룹의 오퍼들로부터 선택되는, 컴퓨터-구현 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    h) 상기 오퍼 및 상기 선택된 제안된 문서에 연관된 뷰잉 정보를 사용하여 소비 추정을 결정하는 단계; 및
    i) 상기 광고주에게 상기 소비 추정을 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  17. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 키워드들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 단계는,
    - 상기 받아들인 하나 이상의 키워드들을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 의미론적 클러스터들(semantic clusters)을 결정하는 단계; 및
    - 상기 하나 이상의 의미론적 클러스터들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세 트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 의미론적 클러스터들은 동시발생 용어 클러스터들인, 컴퓨터-구현 방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 의미론적 클러스터들은 (A) 웹 문서들에서 동시 발생하는 경향이 있는 키워드들, (B) 개개의 검색 질의들에서 동시 발생하는 경향이 있는 키워드들, 및 (c) 검색 세션들에서 동시 발생하는 경향이 있는 키워드들 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  20. 컴퓨터-구현 방법에 있어서,
    a) 하나 이상의 속성들에 관한 정보를 받아들이는 단계; 및
    b) 상기 하나 이상의 속성들의 정보 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  21. 제20항에 있어서, 상기 분류 카테고리들의 각각은 버티컬 카테고리이며, 상기 방법은,
    c) 상기 한 세트의 하나 이상의 결정된 분류 카테고리들 중 적어도 하나를 광고 타겟화 제안으로서 광고 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구 현 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 분류 카테고리들의 각각은 그와 연관된 적어도 하나의 매체 속성을 가지며, 상기 적어도 하나의 속성은 광고 네트워크에 관여하는, 컴퓨터-구현 방법.
  23. 제21항에 있어서, 상기 분류 카테고리들의 각각은 그와 연관된 적어도 하나의 웹 문서를 가지며, 상기 적어도 하나의 웹 문서는 광고 네트워크에 관여하는, 컴퓨터-구현 방법.
  24. 제22항에 있어서, 상기 속성은 문서이며, 상기 방법은,
    d) 제안된 분류 카테고리의 광고주 선택을 받아들이는 단계; 및
    e) 상기 선택된 제안된 분류 카테고리에 연관된 상기 적어도 하나의 웹 문서 각각에 상기 광고주의 광고의 서빙을 타겟화하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  25. 제24항에 있어서,
    f) 상기 선택된 제안된 분류 카테고리와의 연관에 대한 오퍼를 상기 광고주로부터 받아들이는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  26. 제25항에 있어서, 상기 오퍼는 (A) 임프레션 당 오퍼, (B) 임프레션 당 최대 오퍼, (C) 선택당 오퍼, (D) 선택당 최대 오퍼, (E) 전환당 오퍼, 및 (F) 전환당 최대 오퍼로 구성된 한 그룹의 오퍼들로부터 선택되는, 컴퓨터-구현 방법.
  27. 제20항에 있어서,
    c) 상기 결정된 하나 이상의 분류 카테고리들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 추가 매체 속성들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  28. 제20항에 있어서,
    c) 상기 결정된 하나 이상의 분류 카테고리들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 추가 문서들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  29. 제28항에 있어서, 상기 하나 이상의 추가 문서들 각각은 웹 문서인, 컴퓨터-구현 방법.
  30. 제28항에 있어서,
    d) 상기 한 세트의 하나 이상의 결정된 추가 문서들 중 적어도 하나를 광고 타겟화 제안으로서 광고 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방 법.
  31. 제30항에 있어서,
    e) 상기 광고 사용자에게 제공되는 상기 하나 이상의 결정된 추가 문서들 각각에 연관하여, 상기 광고 사용자에게, 상기 추가 문서의 뷰잉 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  32. 제31항에 있어서, 상기 문서의 상기 뷰잉 정보는 주어진 기간동안 상기 추가 문서에 대한 다수의 페이지 뷰들인, 컴퓨터-구현 방법.
  33. 제30항에 있어서,
    e) 제안된 추가 문서의 광고주 선택을 받아들이는 단계; 및
    f) 상기 선택된 제안된 추가 문서에 상기 광고주의 광고의 서빙을 타겟화하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  34. 제33항에 있어서,
    g) 상기 선택된 제안된 추가 문서와의 연관에 대한 오퍼를 상기 광고주로부터 받아들이는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  35. 제34항에 있어서, 상기 오퍼는 (A) 임프레션당 오퍼, (B) 임프레션당 최대 오퍼, (C) 선택당 오퍼, (D) 선택당 최대 오퍼, (E) 전환당 오퍼, 및 (F) 전환당 최대 오퍼로 구성된 한 그룹의 오퍼들에서 선택되는, 컴퓨터-구현 방법.
  36. 제34항에 있어서,
    h) 상기 오퍼 및 상기 선택된 제안된 추가 문서에 연관된 뷰잉 정보를 사용하여 소비 추정을 결정하는 단계; 및
    i) 상기 광고주에게 상기 소비 추정을 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  37. 제20항에 있어서, 상기 하나 이상의 매체 속성들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 단계는,
    - 상기 받아들인 하나 이상의 키워드들을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 의미론적 클러스터들을 결정하는 단계; 및
    - 상기 하나 이상의 의미론적 클러스터들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  38. 제37항에 있어서, 상기 의미론적 클러스터들은 동시발생 용어 클러스터들인, 컴퓨터-구현 방법.
  39. 제38항에 있어서, 상기 의미론적 클러스터들은 (A) 웹 문서들에서 동시 발생하는 경향이 있는 키워드들, (B) 개개의 검색 질의들에서 동시 발생하는 경향이 있는 키워드들, 및 (c) 검색 세션들에서 동시 발생하는 경향이 있는 키워드들 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
  40. a) 하나 이상의 키워드들을 받아들이는 수단; 및
    b) 상기 하나 이상의 키워드들 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 수단을 포함하는, 장치.
  41. a) 하나 이상의 속성들에 관한 정보를 받아들이는 수단; 및
    b) 상기 하나 이상의 속성들의 정보 중 적어도 몇몇을 사용하여 한 세트의 하나 이상의 분류 카테고리들을 결정하는 수단을 포함하는, 장치.
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