KR20110002107A - 단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성 - Google Patents

단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성 Download PDF

Info

Publication number
KR20110002107A
KR20110002107A KR1020107026454A KR20107026454A KR20110002107A KR 20110002107 A KR20110002107 A KR 20110002107A KR 1020107026454 A KR1020107026454 A KR 1020107026454A KR 20107026454 A KR20107026454 A KR 20107026454A KR 20110002107 A KR20110002107 A KR 20110002107A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
term
score
interest
short
Prior art date
Application number
KR1020107026454A
Other languages
English (en)
Inventor
홍체 리우
엠.에스. 키우마스 자마니안
Original Assignee
야후! 인크.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 야후! 인크. filed Critical 야후! 인크.
Publication of KR20110002107A publication Critical patent/KR20110002107A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0242—Determining effectiveness of advertisements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0257—User requested
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute

Abstract

이용자의 장단기 행동 관심의 결정에 기초하여 광고를 선택하는 기법에 따라서 네트워크를 통해 페이지에 표시되는 타깃 광고 내용을 제공한다. 이용자의 온라인 활동에 관한 장단기 정보가 수집되어 소정의 관심 카테고리에 연관된다. 수집된 정보에 기초하여 특정 카테고리에 대한 장단기 행동 관심 스코어가 결정된다. 이 스코어는 광고 선택을 위한 값을 생성하는데 이용된다. 일 실시예에서, 하나 또는 그 이상의 관심 카테고리에 대해 하나의 단기 스코어와 두 개의 장기 스코어가 결정된다. 첫 번째 장기 스코어는 주어진 카테고리에 대한 인지도를 모델링한다. 두 번째 장기 스코어와 단기 스코어는 예컨대 주어진 카테고리 내의 상품이나 서비스를 구매함으로써 그 카테고리에 대해 응답하는 데 있어 이용자의 관심을 모델링하는 응답 지향 스코어이다.

Description

단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성{FRAMEWORK FOR SELECTING AND DELIVERING ADVERTISEMENTS OVER A NETWORK BASED ON COMBINED SHORT-TERM AND LONG-TERM USER BEHAVIORAL INTERESTS}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2005년 9월 13일자로 출원된 미국 출원 11/225,238에 기초한 우선권과 선원의 지위를 주장하며, 그 내용은 여기에 인용으로 포함된다.
본 발명은 일반적으로 네트워크를 통해 광고 내용(content)을 제공하는 것에 관한 것으로, 특히, 이에 한정되는 것은 아니지만, 광고를 선택하고 전달하는데 이용되는 스코어를 결정하기 위하여 이용자 활동에 관한 정보를 수집하는 것에 관한 것이다.
광고주들은 온라인 광고를 통해 잠재적 고객의 상표 인지도(brand awareness)를 높이는 것에서부터 상품이나 서비스의 온라인 구매를 촉진하는 것에 이르기까지 여러 가지 사업 목표를 달성하고 있다. 현재 수많은 종류의 페이지 방식 온라인 광고가 여러 가지 관련 판매 조건(distribution requirements), 광고 메트릭스(advertiising metrics) 및 가격 결정 메카니즘(pricing mechanism)과 함께 이용되고 있다. 하이퍼텍스트 마크업 랭귀지(HTML)과 하이퍼텍스트 트랜스퍼 프로토콜(HTTP)과 같은 기술과 관련된 프로세스에 의해서 광고를 포함하는 위치를 포함하도록 페이지를 구성할 수가 있다. 브라우저 애플리케이션에서 페이지 표시 요청이 있을 때마다 광고는 동적으로 선택될 수 있다.
대표적인 두 가지 온라인 광고는 배너 광고와 스폰서 리스팅(sponsored listing) 광고이다. 배너 광고는 일반적으로 페이지 내의 소정 위치에 표시된 영상(동영상 또는 정지 영상) 및/또는 텍스트를 특징으로 하고 있다. 배너 광고는 통상적으로 페이지 상단에서 수평적 직사각형 형태로 되어 있지만, 페이지 상의 다른 위치에서 여러 가지 다른 형태로 배치될 수도 있다. 통상적으로, 이용자가 배너 광고의 위치, 영상 및/또는 텍스트를 클릭하면, 그 배너 광고와 관련된 상품이나 서비스에 관한 상세 정보를 제공하는 새로운 페이지가 등장한다. 배너 광고는 성과 방식(performance-based)으로 제공될 수 있지만, 보증 임프레션 방식(guaranteed number of impression basis)으로도 제공될 수 있다.
스폰서 리스팅 광고는 이용자의 검색 기준이나 이용자 브라우징 데이터에 기초하여 리스팅으로 표시된 텍스트 및/또는 영상으로 나타낼 수 있다. 예컨대, 이용자가 웹 기반 검색 엔진에서 검색 질의를 입력하면 하이퍼링크된 텍스트 리스팅 세트가 검색 질의 결과와 함께 리턴 페이지의 소정 위치에 표시될 수 있다. 스폰서 리스팅 광고는 흔히 광고주가 키워드에 입찰하고 높은 입찰가를 제시한 광고가 리스팅에 오르게 되는 입찰 방식에 따르며, 가격은 흔히 "클릭 당 지불(pay for clicks)" 및/또는 빈도(freuqnecy) 방식으로 결정된다.
온라인 광고는 통상적으로 광고물이 표시되는 대화형 매체(interactive medium)에서 활발하게 활동하는 이용자가 광고 타깃(target)인 점에서 전통적인 광고 형태와는 다르다. 그와 같은 이용자의 온라인 활동 정보는 기록과 분석이 가능하다. 원칙적으로 그와 같은 행동 정보는 이용자의 온라인 활동과 행동을 통해 광고 상품과 서비스의 잠재적 구매자인 것으로 판단되는 이용자들에 특정 광고를 집중하는데 이용될 수 있다. 그러나 이런 식으로 온라인 광고 목표를 정하는 효과적이고 실용적인 기술의 개발은 아직도 미결 과제로 남아있다.
이용자의 장단기 행동 관심의 결정에 기초하여 광고를 선택하는 기법에 따라서 네트워크를 통해 페이지에 표시되는 타깃 광고 내용을 제공한다. 이용자의 온라인 활동에 관한 장단기 정보가 수집되어 소정의 관심 카테고리에 연관된다. 수집된 정보에 기초하여 특정 카테고리에 대한 장단기 행동 관심 스코어가 결정된다. 이 스코어는 광고 선택을 위한 값을 생성하는데 이용된다. 일 실시예에서, 하나 또는 그 이상의 관심 카테고리에 대해 하나의 단기 스코어와 두 개의 장기 스코어가 결정된다. 첫 번째 장기 스코어는 주어진 카테고리에 대한 인지도를 모델링한다. 두 번째 장기 스코어와 단기 스코어는 예컨대 주어진 카테고리 내의 상품이나 서비스를 구매함으로써 그 카테고리에 대해 응답하는 데 있어 이용자의 관심을 모델링하는 응답 지향 스코어이다.
본 발명의 실시예들은 첨부 도면을 참조로 설명하지만. 이들 실시예는 본 발명을 한정하는 것이 아니며 본 발명을 전부 나타내는 것도 아니다. 도면 전체에 있어 달리 명시하지 않은 한 동일 도면 부호는 동일 구성 요소를 나타낸다.
본 발명을 더 잘 이해하기 위하여 첨부 도면을 참조로 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명이 실시될 수 있는 동작 환경의 일 실시예를 나타낸 도이다.
도 2는 광고에 행동 타깃팅을 제공하기 위한 구성을 나타낸 도이다.
도 3은 광고 선택을 위해 이용될 수 있는 행동 타깃팅 시스템의 구성 요소를 나타낸 도이다.
도 4는 이용자 행동 관심 스코어에 따라 선택된 광고를 가진 페이지를 표시하는 프로세스의 일 실시예를 개괄적으로 보여 주는 논리 흐름도이다.
도 5는 이용자 행동 관심 스코어에 따라 광고를 선택하는 프로세스의 일 실시예를 개괄적으로 보여 주는 논리 흐름도이다.
도 6은 이용자 관심에 관계된 행동 정보를 수집하는 프로세스의 일 실시예를 개괄적으로 보여 주는 논리 흐름도이다.
도 7은 단기 행동 관심 스코어와 장기 행동 관심 스코어에 따라 결정된 값을 이용하여 광고를 선택하는 프로세스의 일 실시예를 개괄적으로 보여 주는 논리 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에서 단기 행동 관심 스코어와 장기 행동 관심 스코어를 이용하여 광고 선택을 위한 값을 결정하는 기능을 개념적으로 나타낸 도이다.
이하 첨부 도면을 참조로 본 발명에 대해 자세히 설명한다. 첨부 도면은 본 명세서의 일부를 구성하며, 본 발명이 실시될 수 있는 특정의 대표적인 실시예를 예시적으로 보여 준다. 그러나 본 발명은 다른 여러 가지 형태로 구현될 수 있으며 여기에 기재된 실시예들에 한정되지 않는다. 이들 실시예들은 다만 당업자가 본 발명을 잘 이해하고 본 발명의 범위를 충분히 인식할 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 그러므로 하기의 상세한 설명은 한정적 의미로 해석되어서는 않 된다.
본 발명은 웹 페이지와 같은 네트워크를 통해 페이지에 타깃 광고 내용을 표시하는 것에 관한 것으로, 이 광고는 이용자의 장단기 행동 관심(behavioral interests)의 결정에 기초하여 선택된다. 이용자의 장단기 행동 관심을 결정하는 데는 한 가지 또는 그 이상의 발견적(heuristic) 기법을 이용할 수 있다. 이용자의 온라인 활동 정보가 구해진다. 이용자 온라인 활동 정보는 장기에 걸친 활동은 물론 현재 또는 최근의 활동에 관한 정보도 포함한다. 이러한 정보는 예컨대 이용자의 브라우징 또는 기타 순항(navigational) 활동, 검색 관련 활동, 이용자 계정 등록시 제출된 개인 신상 자료 등에 기초할 수 있다. 구해진 정보는 하나 또는 그 이상의 소정의 관심 카테고리에 맵핑되거나 관련지어진다. 이와 같이 범주화된 이용자 활동 정보로부터 특정 카테고리에 대한 이용자 행동 관심 스코어(scores)가 결정된다.
결정된 이용자 행동 관심 스코어는 일반적으로 주어진 관심 카테고리 내의 상품이나 서비스를 구매하는 데 있어 이용자 관심도를 모델링하는데 사용된다. 특정 카테고리에 대한 장기 이용자 관심 스코어는 물론 단기 이용자 관심 스코어도 결정된다. 그와 같은 스코어를 결정하는 데는 여러 가지 방법이 이용될 수 있다. 결정된 스코어라 하더라도 이용자에 대한 신 정보가 추가적으로 수집되고 구 정보는 폐기됨에 따라 시간이 지남에 따라 변경될 수 있다. 이용자 관심 스코어는 하나 또는 그 이상의 행동 관심 프로파일에 포함될 수 있다. 이용자가 하나 또는 그 이상의 광고를 포함하는 페이지를 요청하는 경우에, 그 이용자의 장단기 행동 관심 스코어를 이용하여, 그 요청된 페이지에 포함되는 광고를 선택하는데 이용되는 값을 생성할 수 있다. 그러므로 광고주는 광고하고 있는 상품이나 서비스 구매에 비교적 큰 관심이 있는 것으로 보이는 이용자를 광고 타깃으로 삼아 광고 내용을 배포할 수 있다.
일 실시예에서, 단기 스코어는 물론 두 개의 장기 스코어가 결정된다. 첫 번째 장기 스코어는 인지도 스코어로서, 이것은 주어진 카테고리에 대한 이용자의 인지도를 모델링한 것이다. 두 번째 장기 스코어는 응답 지향(response-oriented) 스코어로서, 이것은, 예컨대 주어진 카테고리와 관련된 상품이나 서비스를 구매함으로써 특정 행위를 하거나 주어진 카테고리에 대한 다른 형태의 응답을 하는데 있어 이용자의 관심을 모델링한 것이다. 광고 선택을 위해 생성된 값은 여러 가지 기법을 이용하여 장단기 행동 관심 스코어로부터 도출될 수 있다. 일 실시예에서, 각 이용자에 대해 각 카테고리에 관하여, 응답 지향 단기 스코어와 인지도 또는 응답 지향 장기 스코어에 감쇠 함수(decay function)를 적용하고, 그 적용 결과를 결합하고, 여기에 임계 함수(threshold function)를 적용함으로써 배너 광고를 선택하는데 이용되는 인지도 불값(boolean value)과 응답 지향 불값이 결정된다. 스폰서 리스팅 광고를 선택하는데 이용되는 특정 범위 내의 스칼라값(scalar value)은 감쇠 함수를 장응답 지향 단기 스코어에 적용하고 그 적용 결과를 결합함으로써 결정된다. 다른 실시예에서, 응답 스코어와 인지도 스코어는 최적화 모듈로 출력되는데, 이 모듈은 광고 내용과 광고주가 적격의 이용자에게 광고하기 위해 지불하려는 비용을 저장하고 있다. 최적화 모듈은 이용자 관심도와 광고주가 지불하려는 비용에 기초하여 최적의 광고를 결정한다.
본 발명의 소정 실시예는 이용자에게 행동 타깃화 및 개인화 콘텐츠를 제공하는 일반적 시스템의 일부로서 전개될 수 있다. 본 발명에 따라서, 배너 광고, 스폰서 리스팅 광고, 보증 임프레션(guaranteed impression) 광고, 성과식(performance-based) 광고, 기타 오디오 및/또는 비디오 매체와 같이 텍스트나 이미지 이외의 매체를 이용한 광고를 포함하는(이에 한정되지 않음) 각종 온라인 광고가 제공될 수 있다.
동작 환경의 예시
도 1은 본 발명이 동작할 수 있는 환경(100)의 일 실시예의 개략도이다. 그러나 본 발명을 실시하는데는 도시된 구성 요소 전부가 필요한 것은 아니다. 본 발명의 본질이나 범위에서 벗어남이 없이 구성 요소의 배치와 형태를 변경해도 된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 환경(100)은 페이지를 순항하고, 검색하고, 기타 포털(potal) 서버(104) 및/또는 제3자 서버(102)에 의해 호스팅되는 사이트와 대화하는 이용자의 장단기 이용자 행동 관심 프로파일을 생성하여 이용할 수 있는 행동 타깃팅(targeting) 서버(114)를 포함한다. 행동 타깃팅 서버(114)는 이용자 행동 관심 프로파일 데이터를 지속적으로 저장하는 이용자 프로파일 서버(116)와 통신한다. 도 1에서, 이용자는 이용자 장치(106)(여기서는 종래의 개인용 컴퓨터로 나타냄)와 웹 기반(web-enabled) 이동 장치(112)로 나타낸다. 또한 환경(100)은 포털 서버(104)와 제3자 서버(102)가 제공하는 페이지에 포함된 광고의 선택과 배분을 위한 통합 플랫폼을 제공하는 범용 광고 서비스 서버(110)를 포함한다. 행동 타깃팅 서버(114)에 의해 생성되어 검색되고 이용자 프로파일 서버(104)에 의해 지속적으로 유지되는 이용자 행동 관심 프로파일은, 예컨대 범용 광고 서비스 서버(110), 포털 서버(104), 제3자 서버(102) 및/또는 기타 도 1에는 명시적으로 도시되지 않은 컴포넌트로부터 얻어진 이용자 활동 정보에 적어도 부분적으로 기초한다.
행동 타깃팅 서버(114), 범용 광고 서비스 서버(110), 포털 서버(104) 및 제3자 서버(102)는 네트워크(108)를 통해 서로 통신한다. 행동 타깃팅 서버(114), 범용 광고 서비스 서버(110) 및 포털 서버(104)는 각각 다중 링크 컴퓨팅 장치일 수 있으며, 제3자 서버(102)와 같은 다수의 제3자 서버가 환경(100) 내에 포함될 수 있음이 이해될 것이다. 네트워크(108)는 사설 네트워크 접속부로 간주할 있으며, 예컨대 가상 사설망, 또는 인터넷 등을 통해 이용되는 암호 또는 기타 보안 기구를 포함할 수 있다.
이용자 장치(106)와 이동 장치(112)는 통상적으로 브라우저 애플리케이션을 실행하는 장치를 나타낸다. 그와 같은 장치는 네트워크(109)를 통해 포털 서버(104) 및/또는 제3자 서버(102)와 통신한다. (도 1에는 제3자 서버(102)와 네트워크(109) 간의 링크가 명시적으로 도시되어 있지 않음.) 네트워크(109)는 인터넷일 수 있으며 네트워크(108)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. 네트워크(108)도 네트워크(109)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
포털 서버(104), 제3자 서버(102), 행동 타깃팅 서버(114), 범용 광고 서비스 서버(110), 이용자 장치(106) 및 이동 장치(112)는 각각 각종의 컴퓨팅 장치를 나타낸다. 그와 같은 컴퓨팅 장치는 일반적으로 연산을 수행하도록 구성되고 하나 또는 그 이상이 유선 및/또는 무선 통신 인터페이스를 통해 데이터 통신을 송수신할 수 있는 임의의 장치를 포함할 수 있다. 그와 같은 장치는 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 프로토콜 슈트(suite) 내의 프로토콜을 포함한(이에 한정되지 않음) 다양한 네트워크 프로토콜에 따라 통신하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 이용자 장치(106)는 웹 서버로부터 웹 페이지와 같은 정보를 요청하기 위해 HTTP를 이용하며 포털 서버(104)나 제3자 서버(102)에서 실행되는 프로그램일 수 있는 브라우저 애플리케이션을 실행하도록 구성될 수 있다.
네트워크(108, 109)는 컴퓨팅 장치 간의 데이터 통신을 위해 컴퓨팅 장치를 서로 연결하도록 구성된다. 네트워크(108, 109)는 일반적으로 장치 간 정보 통신을 위해 임의 형태의 기계 판독 매체를 이용할 수 있다. 네트워크(108, 109) 각각은 무선 네트워크, 유선 네트워크, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), USB(Universal Serial Bus)와 같은 직접 접속부, 등 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있으며, 인터넷을 구성하는 상호 접속 네트워크 세트를 포함할 수 있다. 여러 가지 프로토콜을 이용하는 네트워크를 포함하여 상호 접속된 LAN 세트 상에서 라우터는 LAN 간에 메시지를 전송할 수 있는 LAN간 링크로서 기능한다. LAN 내의 통신 링크는 통상적으로 이중 연선(twisted wire pair)이나 동축 케이블을 포함할 수 있다. 네트워크간 통신 링크는 일반적으로 아날로그 전화선, T1, T2, T3 및 T4와 같은 전체 또는 부분 전용 디지털 라인, ISDN(Integrated Services Digital Network), DSL(Digital Subscriber Line), 위성 링크와 같은 무선 링크, 기타 다른 당업자에게 공지된 통신 링크를 이용할 수 있다. 원격 컴퓨터와 기타 다른 네트워크 기반 전자 장치는 모뎀과 임시 전화선을 통해 LAN이나 WAN에 원격적으로 연결될 수 있다. 본질적으로 네트워크(108, 109)는 컴퓨팅 장치 간에 정보를 전달할 수 있는 통신 방법을 갖고 있을 수 있다.
전술한 통신 링크를 통해 정보를 전달하는데 사용되는 매체는 임의 형태의 기계 판독 매체, 즉 통신 매체이다. 일반적으로 기계 판독 매체는 컴퓨팅 장치나 기타 다른 전자 장치가 액세스할 수 있는 임의의 매체를 포함한다. 기계 판독 매체는 프로세서 판독 매체, 데이터 저장 장치, 네트워크 통신 장치 등을 포함할 수 있다. 통신 매체는 통상적으로 컴퓨터 판독 명령, 데이터 구조, 프로그램 성분, 또는 기타 반송파, 데이터 신호, 기타 전송 메카니즘과 같은 변조 데이터 신호 내의 데이터를 포함하는 정보를 구현하며, 그와 같은 매체는 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. "변조 데이터 신호"와 "반송파 신호"는 신호 내의 정보, 명령, 데이터 등을 인코딩하도록 설정 또는 변화되는 하나 또는 그 이상의 특성을 가진 신호를 포함한다. 예컨대, 통신 매체는 이중 연선, 동축 케이블, 광 파이버 케이블, 기타 다른 유선 매체와 같은 유선 매체와, 음향, RF, 적외선, 기타 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다.
광고의 행동 타깃팅을 위한 구성( Framework )
도 2는 광고에 행동 타깃팅을 제공하기 위한 구성(200)을 나타낸 도이다. 최상위 레벨에는 도 1의 이용자 장치(106)와 이동 장치(112)에 해당할 수 있는 이용자(202-204)가 있다. 브라우저 애플리케이션 등을 실행하는 이용자(202-204)는 포털 서버(104) 및/또는 제3자 서버(102)와 네트워크를 통해 통신함으로써 네트워크를 통해 페이지를 순항하고 페이지와 대화한다. 이 통신은 포털 서버(104) 또는 제3자 서버(102)가 제공하는 페이지를 요청하는 것을 포함하며, 검색 질의어와 같은 데이터를 제공하는 것을 포함할 수 있다. 요청된 페이지가 하나 또는 그 이상의 광고를 포함하는 것으로 구성되어 있으면, 포털 서버(104) 또는 제3자 서버(102)는 범용 광고 서비스 최적화기/조정기(210)와 통신한다. 이 범용 광고 서비스 최적화기/조정기(210)는 도 1의 범용 광고 서비스 서버(110)의 일 구성 요소일 수 있으며, 요청된 페이지에 포함될 자격이 있는 광고들 중에서 결정하여 선택한다.
이어서 범용 광고 서비스 최적화기/조정기(210)는 도 1의 행동 타깃팅 서버(114)에 대응할 수 있는 행동 타켓팅 시스템(212)과 통신한다. 행동 타깃팅 시스템(212)과의 통신 시에 최적화기/조정기(210)는 쿠키(cookie)나 기타 다른 확인 기구를 통해 확인되는 페이지 요청 이용자에 관련된 장단기 이용자 행동 관심 프로파일을 요청한다. 최적화기/조정기(210)는 검색된 이용자 행동 관심 프로파일에 포함된 스코어를 조작하여, 이용자가 요청한 페이지에 포함된 적당한 광고를 선택하는데 이용되는 값을 생성한다.
도 3은 행동 타깃팅 시스템(212)의 일부를 구성할 수 있는 구성 요소를 보여 준다. 행동 타깃팅 시스템(212)은 장기 모델러(modeller)(310)와 단기 모델러(312)를 포함한다. 이들 모델러는 장단기 지속 저장된 이용자 행동 관심 프로파일(306)을 생성하고 갱신하는데 이용되며 도 1의 이용자 프로파일 서버(116)와 연관될 수 있다. 장단기 행동 관심 프로파일을 모두 이용하면 아주 최근의 이용자 활동은 물론 오랜 기간과 여러 세션에 걸쳐 드러난 이용자 행동에 기초하여 광고를 타깃팅할 수가 있다. 장기 모델러(310)는 이벤트 데이터 캡쳐러(capturer)(302)에 의해 캡쳐된 데이터로부터 도출된 이벤트 로그(304)로부터 수집된 이용자 활동 데이터를 얻는다. 또한 장기 모델러는 콘텐트 개인화(content personalization)를 위해 저장된 이용자 기재 개인 신상 속성과 같이 도 3에는 명시적으로 도시되지 않은 다른 소스로부터 이용자 정보를 얻을 수 있다. 장기 모델러(310)는 이벤트 데이터를 소정의 관심 카테고리에 맵핑하며, 장기 이용자 행동 관심 스코어를 생성하고, 이들 스코어를 이용하여 그 이용자에 대한 장기 이용자 행동 관심 프로파일을 구축한다.
단기 모델러(312)는 이벤트 핸들러(handler)(308)로부터 단기 이용자 활동 정보를 얻는다. 이벤트 핸들러(308)는 이벤트 데이터 캡쳐러(302)나 도 3에는 명시되어 있지 않지만 이벤트 옵서버(observer)와 같은 다른 소스로부터 최근 또는 실시간 이용자 활동 정보를 얻어 처리한다. 이벤트 핸들러(308)가 얻은 이벤트 데이터의 예로는 광고 클릭, 검색 질의 키워드, 검색 클릭, 스폰서 리스팅 클릭, 페이지 뷰, 광고 페이지 뷰, 기타 다른 종류의 온라인 순항, 대화 및/또는 검색 관련 이벤트가 있다. 이벤트 핸들러(308)는 이벤트를 특정 가중치를 가진 관심 카테고리에 맵핑시킨다. 예컨대, 이벤트가 페이지 뷰라면, 그 페이지는 편집 프로세스, 시멘틱 엔진(semantic engine) 등을 통해 범주화되었던 페이지 내용에 기초하여 특정 카테고리와 연관될 수 있다. 이벤트가 검색 질의라면, 검색 키워드가 해석되어 범주화된다. 단기 모델러(312)는 변환된 이벤트 데이터를 이용하여 이용자의 새로운 또는 갱신된 단기 행동 관심 스코어를 결정한다.
"단기"가 과거로 얼마나 멀리 떨어져 있는지, 따라서 "단기"와 "장기" 간의 경계에 대한 결정은 특정의 구현 및 관리 정책에 따라 특정될 수 있다. 장기 스코어링과 단기 스코어링에 있어서, 주어진 관심 카테고리 내의 스코어는 특정 시점에서의 상품 구매에 있어 이용자 관심도를 모델링하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 이용자가 "디지털 카메라"를 검색하면, 관심 카테고리 "카메라->디지털" 내의 스코어는 약간 증분될 수 있다. 이 이용자가 페이지를 보거나 디지털 카메라의 특정 모델에 관련된 광고를 클릭하기 시작하면, "카메라->디지털" 카테고리 내의 스코어는 더 크게 증분된다. 이 이용자가 특정 가게의 가격을 조사하여 특정 디지털 카메라 모델을 구매할 의사를 드러내면, "카메라->디지털" 카테고리 내의 스코어는 아마도 최대치까지 더욱 더 크게 증분된다. 일반적으로 이용자는 꽃과 같이 저가 품목에 대해서는 스코어가 높을 것으로 예상할 수 있다. 반대로, 자동차나 모기지(mortgage)와 같은 고가의 상품이나 서비스에 대해서는 이용자는 강한 구매 의사를 보여주어 스코어가 더 높은 레벨로 증가하기 전의 초기 단계에서는 스코어가 낮을 것으로 예상할 수 있다.
장기 스코어는 예컨대 신경망을 이용하여 소정 모델의 이용에 기초하여 결정될 수 있으며, 캡쳐된 이용자 이벤트 데이터 등의 주기적인 배치 처리에 기초할 수 있다. 단기 스코어는 여러 가지 방식으로 결정될 수 있다. 예컨대, 관심 카테고리 내의 상품이나 서비스를 구매하려는 강한 의사는 특정 웹 페이지나 검색 키워드에 연관될 수 있다. 그러면, 이들 페이지나 키워드로부터의 상대 거리는 특정 페이지나 사이트에 대해 결정될 수 있다. 따라서 이용자가 "의사(intent)" 목적지 페이지에 가까이 갈수록 관련 관심 카테고리에 대한 이용자 스코어가 증분된다. 감쇠 함수를 이용하여 스코어를 변경하여 주어진 관심 카테고리에서의 장기간 활동 부재를 반영할 수 있다.
이용자 행동 관심 프로파일(306)은 일반적으로 추적되는 이용자 각자에 대한 장기 프로파일과 단기 프로파일을 포함한다. 프로파일은 일반적으로 하나 또는 그 이상의 스코어에 연관된 소정의 관심 카테고리의 벡터(vector)를 포함한다. 일 실시예에서, 장기 행동 관심 프로파일은 각 카테고리에 대해 두 가지 스코어, 즉 인지도 스코어와 응답 지향 스코어를 포함할 수 있다. 인지도 스코어는 주어진 카테고리 내의 상품과 서비스에 대한 이용자의 인지도와 기본적인 관심을 결정한다. 그와 같은 스코어는 예컨대 브랜딩(branding) 또는 브랜드 인지도 광고 방향을 정하는데 이용될 수 있다. 응답 지향 스코어는 주어진 카테고리 내의 상품이나 서비스를 구매하는데 있어 또는 그 카테고리에 대한 다른 종류의 응답에 참가하는데 있어 이용자의 관심을 결정한다. 응답 지향 스코어는 직접 마케팅 광고 또는 타겟 고객이 가까운 장래에 구매를 결정할 가능성을 크게 할 수 있는 광고에 유용할 수 있다. 일 실시예에서, 응답 지향 단기 스코어는 단기 행동 관심 프로파일과 연관된다.
주어진 이용자에 대하여, 익명(비로그인) 이용자 행동 및 로그인 이용자 행동에 대한 두 세트의 프로파일이 유지되며, 로그인 이용자 행동은 이용자가 사이트 또는 사이트 네트워크상의 등록된 이용자 계정에 로그인한 동안 이용자의 활동성을 모델링한 것이다.
단기 이용자 행동 관심과 장기 이용자 행동 관심의 조합에 기초한 광고 제공
이제, 장단기 이용자 행동 관심의 결정에 기초하여 페이지 내의 소정 위치에 포함되는 광고를 선택하여 전달하는 프로세스의 요소들을 나타낸 도 4 내지 도 7의 논리 흐름도를 포함하여 도 4 내지 도 8을 참조로 본 발명의 특정 양상의 동작에 대해서 설명한다. 이들 흐름도에서 나타난 동작의 순서는 예시적인 것이며, 달리 표시하지 않는 한 다른 순서를 배제하는 것은 아니다.
도 4는 이용자 행동 관심 스코어에 따라 선택된 광고를 가진 페이지를 표시하는 프로세스(400) 보여 주는 논리 흐름도이다. 프로세스(400)는 시작 블록에 이어서 블록(402)으로 진행하고, 이 블록에서, 페이지 요청(예컨대, 이용자에 의해 동작되는 웹 브라우저 클라이언트 애플리케이션으로부터의 웹페이지 요청)이 네트워크를 통해 (예컨대 웹 서버에 의해) 수신된다. 그 다름, 프로세스(400)는 판단 블록(406)으로 진행하고, 이 블록에서, 그 페이지가 그 페이지 내의 특정 위치에 하나 또는 그 이상의 광고를 포함하도록 포맷되어 있는지 여부를 판단한다. 그 페이지에 광고가 포함되어 있지 않으면, 프로세스(400)는 블록(408)으로 분기하고, 이 블록에서, 요청된 페이지의 표시가 가능하며, 프로세스는 리턴 블록으로 진행하여 다른 동작을 수행한다.
그러나, 그 페이지가 적어도 하나의 광고라도 포함하는 것으로 구성되어 있으면, 프로세스(400)는 판단 블록(410)으로 진행하고, 이 블록에서, 하나 또는 그 이상의 광고가 이용자 행동 또는 성별이나 지리적 위치와 같은 기타 다른 이용자 속성을 타깃으로 하는지 여부를 판단한다. 만일 그렇지 않으면, 프로세스는 블록(412)으로 진행하고, 이 블록에서, 다른 종류의 타깃 광고의 선택이 결정되고, 이어서 프로세스(400)는 다른 동작을 수행하기 위해 리턴한다. 그러나, 광고가 행동적 타깃(behaviorally-targeted) 광고라면, 프로세스는 블록(414)으로 분기하고, 이 블록에서, 페이지 내의 특정 위치에 있는 광고 또는 광고들을 가진 페이지의 표시가 가능하다. 이 광고들은 요청하는 이용자와 연관된 행동 관심 스코어의 결정에 따라서 선택된다. 그런 다음, 프로세스는 리턴 블록으로 진행하여 다른 동작을 수행한다. 도 4의 흐름도는 프로세스(400)를 단순화된 형태로 예시적으로 나타냄을 잘 알 것이다. 다른 종류의 타깃팅은 물론 행동 프로파일링 모두를 포함하여 한 종류 이상의 속성이나 특성을 타깃으로 하는 광고를 포함하는 페이지가 구성될 수 있다.
도 5는 행동 관심 스코어에 기초하여 이용자에게 제공될 광고를 선택하는 프로세스(500)의 양상을 보여 주는 논리 흐름도이다. 시작 블록 후에 프로세스(500)는 블록(502)로 진행하여, 이 블록에서, 순항이나 검색 관련 행동과 같은 이용자의 온라인 활동에 대한 정보가 로그에 수집된다. 이 정보는 장기간 수집된 정보는 물론 최근 또는 현재 활동 데이터도 포함한다. 다음, 블록(504)에서, 이용자에 대한 장단기 행동 관심 스코어가 각각 결정된다. 단기 스코어는 소정의 관심 카테고리에 맵핑된 현재 또는 최근 이용자 활동 데이터에 기초한다. 장기 스코어는 소정의 관심 카테고리에 맵핑된 더 장기의 이용자 활동 데이터에 기초한다. 장기 스코어는 예컨대 신경망을 이용하여 소정 모델의 이용에 기초하여 결정될 수 있다. 결정된 스코어는 새로운 또는 최근에 얻어진 이용자 활동 데이터에 기초하여 갱신될 수 있다. 어떤 경우에는 특정 시점에서 특정 이용자는 온라인 활동에 따라서는 연관된 장기 및/또는 장기 스코어 정보를 갖고 있지 않을 수도 있다. 다음, 프로세스는 블록(506)으로 진행하고, 이 블록에서, 특정 이용자에 연관된 장단기 행동 관심 프로파일이 생성되어, 장단기 스코어에 기초하여 지속적으로 저장된다. 일 실시예에서, 이용자 행동 관심 프로파일은 장단기 스코어 정보 모두를 포함한다.
다음, 프로세스(500)는 블록(508)으로 진행하고, 이 블록에서, 요청된 페이지에 포함될 자격을 얻은 광고가 이용자 관심 프로파일로부터 도출된 값을 이용하여 결정된다. 이 값은 장단기 스코어에 감쇠 함수와 임계 함수를 적용하고 스코어를 조합하는 것을 포함한 여러 가지 방식으로 도출될 수 있다. 그런 다음, 프로세스는 블록(510)으로 진행하고, 이 블록에서, 자격을 얻은 광고가 선택되어 이용자가 요청한 페이지 내의 소정 위치에 포함된다. 그 다음, 프로세스(500)는 리턴 블록으로 진행하여 다른 동작을 수행한다.
도 6은 사용자 관심에 관계된 행동 정보를 얻고, 이 얻어진 정보에 기초하여 행동 관심 스코어를 결정하는 프로세스(600)를 보여 주는 논리 흐름도이다. 블록들(602-610)은 이용자의 일반적이고 특정한 관심을 추론하기 위해 기록된 각종 온라인 이용자 활동을 나타낸 것이다. 시작 블록에 이어서 프로세스(600)는 블록(6002)으로 진행하고, 이 블록에서, 이용자 순항 활동의 일 형태로서 이용자가 본 페이지가 결정된다. 페이지는 특정 주제와 연관될 수 있다. 예컨대, 페이지는 더 큰 포털 서비스 사이트의 일부로서 제공된 스포츠 콘텐츠나 금융 콘텐츠 페이지이거나, 특정 토픽 기사(예컨대, 최고로 잘 팔리는 자동차에 관한 기사)를 포함할 수 있다. 페이지는 URL(Uniform Resource Locator)이나 다른 식별 기구에 의해 식별될 수 있다. 블록(604)에서, 이용자가 입력한 검색 질의에 사용된 키워드와 기타 다른 검색 관련 이용자 활동 데이터가 결정된다. 예컨대, "디지털 카메라"를 검색하는 이용자는 디지털 사진에 관심이 있고 잠재적으로는 디지털 카메라와 그 관련 상품과 서비스를 구매하는데 관심이 있는 것으로 추정될 수 있으며, 이러한 사실은 기록될 수 있다. 블록(606)에서, 이용자가 클릭한 링크(예컨대, 스폰서 광고 링크)가 결정된다. 블록(608)에서, 이용자가 클릭한 광고(예컨대, 배너 광고)가 결정된다. 블록(610)에서, 특정 페이지에 포함된 기사 내용과 같이 이용자가 본 페이지 내의 자료 내용이 결정된다.
다음, 프로세스(600)는 블록(612)으로 진행하고, 이 블록에서, 결정된 이용자 활동 데이터는 소정의 관심 카테고리에 맵핑된다. 이 관심 카테고리는 자동차->SUV->유럽이나, 카메라->디지털과 같이 주제에 따라 계층적으로 구성될 수 있다. 맵핑은 편집 수단 및/또는 자동 수단을 통해 달성될 수 있다. 다음, 프로세스는 블록(614)으로 진행하고, 이 블록(614)에서, 결정된 이용자 활동 데이터에 기초하여 카테고리에 대해 장단기 행동 관심 스코어가 별도로 결정된다. 일 실시예에서, 이용자 활동 데이터에서의 이벤트에 대해서, 이벤트의 관심 카테고리로의 맵핑 정도를 측정할 수 가중치가 결정된다. 그러면, 특정 카테고리에 대한 행동 관심 스코어가 그 카테고리 내의 이벤트 가중치로부터 결정된다. 그 다음, 프로세스(600)는 리턴 블록으로 진행하여 다른 동작을 수행한다.
도 7은 하나 또는 그 이상의 관심 카테고리에 대한 장단기 행동 관심 스코어에 기초하여 결정된 값을 이용하여 광고를 선택하는 프로세스(700)를 보여 주는 논리 흐름도이다. 시작 블록에 이어서 프로세스(700)는 블록(702)으로 진행하고, 이 블록에서, 하나 또는 그 이상의 관심 카테고리 각각에 대한 인지도 장기 스코어가 결정된다. 블록(704)에서, 하나 또는 그 이상의 관심 카테고리 각각에 대한 응답 지향 장기 스코어가 결정된다. 다음, 프로세스(700)는 블록(706)으로 진행하고, 이 블록에서, 하나 또는 그 이상의 관심 카테고리에 대한 새로운 또는 갱신된 응답 지향 단기 스코어가 결정된다. 새로운 단기 스코어는 페이지 뷰와 같이 이용자의 즉시 페이지 요청과 연관된 이벤트를 트리거하는 것에 기초할 수 있다. 장단기 관심 스코어의 결정은 이전에 결정된 스코어를 갱신하거나 대체하는 것을 포함할 수 있다.
프로세스(700)는 블록(708)로 이어지고, 이 블록에서, 각 이용가능 카테고리에 있어서 응답 지향 단기 스코어와 인지도 장기 스코어에 감쇠 함수가 적용되고, 그 결과가 조합되고, 이 조합에 임계 함수가 적용되어 불값(참 또는 거짓)이 발생된다. 블록(710)에서, 각 이용가능 카테고리에 있어서 응답 지향 단기 스코어와 응답 지향 장기 스코어에 감쇠 함수가 적용되고, 그 결과가 조합되고, 이 조합에 임계 함수가 적용되어 불값(참 또는 거짓)이 발생한다. 블록(712)에서, 각 이용가능 카테고리에 있어서 응답 지향 단기 스코어와 인지도 장기 스코어에 감쇠 함수가 적용되어 소정 범위 내의 스칼라값이 발생한다. 그 다음, 프로세스(700)는 블록(714)으로 진행하고, 이 블록에서, 결정된 불값을 이용하여 자격있는 배너 광고를 선택하고, 이 중에서 하나 또는 그 이상의 배너 광고를 선택하여 이용자에게 제공한다. 블록(716)에서, 스칼라값을 이용하여 자격있는 스폰서 리스팅 광고를 선택하고, 이 중에서 하나 또는 그 이상의 스폰서 리스팅 광고를 선택하여 이용자에게 제공한다. 다음, 프로세스(700)는 리턴 블록으로 진행하여 다른 동작을 수행한다.
도 8은 특정 이용자에 연관된 장단기 행동 관심 스코어를 이용하여 그 이용자에게 제공될 자격있는 광고를 선택하는데 이용되는 값을 결정하는 프로세스를 더 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이, 소정의 관심 카테고리 각각에 대해서, 입력은 단기 스코어(808)와 장기 스코어(802)를 포함한다. 장기 스코어(802)는 하나 또는 그 이상의 모델링 기법을 이용하여 결정될 수 있다. 모델링된 장기 스코어(802)는 인지도 스코어(804)와 응답 지향 스코어(806)를 포함한다. 이들 스코어에는 감쇠 함수(810)가 적용된다. 여기서 감쇠 함수는 일반적으로 α로 표시되나, 이 함수는 특정의 관심 카테고리와 특정 종류의 스코어에 특정될 수 있음을 알아야 한다. 일반적으로, 감쇠 함수 α(T2, T1)를 이용하여 현재 시각(T2)과 가장 최근에 기록된 활동 또는 스코어 갱신 시각(T1) 간에 경과된 시간의 효과를 모델링한다. 감쇠 함수(810)의 입력은 Tnow(814)(현재 시각)와 TLSU(816)(이전의 단기 스코어 갱신 시각)나 T0(818)(이전의 관련 장기 스코어 갱신 시각)을 포함한다. TLSU와 T0에 대한 값은 기록된 타임스탬프에 기초하여 결정될 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 주어진 관심 카테고리에 대해서, 응답 지향 단기 스코어(808)에 감쇠 함수를 적용하고, 인지도 장기 스코어(804)에 감쇠 함수를 적용하고, 그 결과를 조합함으로써 다음과 같이 인지도 배너 광고 선택 스코어(820)가 결정된다.
AwarenessBannerScore=
α(Tnow, TLSU)*ResponseOrientedSTScore+α(Tnow, T0)*AwarenessLTScore
주어진 관심 카테고리에 대해서, 응답 지향 단기 스코어(808)에 감쇠 함수를 적용하고, 응답 지향 장기 스코어(806)에 감쇠 함수를 적용하고, 그 결과를 조합함으로써 다음과 같이 응답 지향 배너 광고 선택 스코어(822)가 결정된다.
ResponseOrientedBannerScore=
α(Tnow, TLSU)*ResponseOrientedSTScore+
α(Tnow, T0)*ResponseOrientedLTScore
인지도 배너 광고 선택 스코어(820)와 응답 지향 배너 광고 선택 스코어(822)에 각각 임계 함수(826, 828)를 적용하여, 각각 경우에 입력 스코어가 소정의 임계치를 초과하는지 여부에 따라서 불값을 생성한다. 주어진 관심 카테고리에 대해서, 단기 스코어(808)에 감쇠 함수를 적용하고, 응답 지향 스코어(806)에 감쇠 함수를 적용하고, 그 결과를 조합함으로써 다음과 같이 스폰서 리스팅 광고값(824)이 결정된다.
SponseredListingValue=
α(Tnow, TLSU)*ResponseOrientedSTScore+
α(Tnow, T0)*ResponseOrientedLTScore
도 8에 나타낸 바와 같이, 주어진 관심 카테고리에 대해서, 현재 응답 지향 단기 스코어(808)에 감쇠 함수를 적용하고 그 결과를 가중 이벤트 스코어(여기서 이벤트는 최근 이용자 활동 이벤트)와 조합함으로써 다음과 같이 갱신 응답 지향 단기 스코어가 생성될 수 있다.
ResponseOrientedSTScore'(New)=
α(Tnow, TLSU)*RessponseOrientedSTScore+Weight*Score(Event)
하기의 표는 도 6 및 도 7에 나타낸 프로세스를 이용하여 자격있는 배너 광고와 스폰서 리스팅 광고를 선택하기 위한 값을 결정하는 것을 간략하게 예시한 것이다.
경우 응답지향 단기 스코어 인지도 장기 스코어 응답지향 장기 스코어 인지도 배너 응답지향 배너 스폰서 리스팅
1 0 0 0 N N N
2 1 0 0 Y Y Y
3a
3b
3c		 0
0
0		 0
1
1		 1
0
1		 N
Y
Y		 Y
N
Y		 Y
N
Y
4a
4b
4c		 1
1
1		 0
1
1		 1
0
1		 Y
Y
Y		 Y
Y
Y		 Y
Y
Y
여기서, 설명의 단순화를 위해 입력(표의 제2, 제3, 및 제4 열)은 바이너로서 취급하고 여러 가지 경우(표의 제1 열)에 해당하고, 출력(제5, 제6 및 제7 열)도 바이너리이다. 또한 여기서는 단순화를 위해 인지도 배너 광고는 브랜딩을 위해 이용되고 응답 지향 배너 광고는 직접 마케팅을 위해 이용되는 것으로 가정할 수 있다. 경우 1에서, 이용자는 아직 이용가능한 장기 또는 단기 스코어가 없는 새로운 이용자이다. 주어진 카테고리에서 초기 응답 지향 단기 스코어는 이용자 행동 관심 프로파일 정보에 대한 검색을 시작하게 하는 이벤트에 기초하여 생성된다. 이 초기 응답 지향 단기 스코어가 소정 임계치를 초과하면 이용자에게 배너 광고 및/또는 스폰서 리스팅 광고가 제공될 수 있다. 경우 2에서, 이용자는 활동 이력이 적은 최근 이용자로서, 장기 스코어는 없지만 단기 스코어는 갖고 있다. 이 경우는 경우 1과 비슷하며, 다만 경우 2에서 총 단기 스코어는 더 높아질 가능성이 있으며 더 많은 카테고리에 단기 스코어가 있을 가능성이 있으며, 따라서 더 많은 카테고리에서 더 많은 광고를 이용자에게 제공할 수가 있다.
경우 3a, 3b 및 3c에서, 이용자는 낮은 활동의 이용자로서, 단기 스코어는 없지만 장기 스코어는 갖고 있다. 이 이용자가 응답 지향 장기 스코어를 갖고 있다면(경우 3a), 이용자에게 직접 마케팅 배너 광고가 제공될 수 있으며, 그리고/또는 이용자에게 스폰서 리스팅 광고가 제공될 수 있다. 이용자가 인지도 장기 스코어를 갖고 있다면(경우 3b), 이용자에게 브랜딩 배너 광고가 제공될 수 있다. 두 가지 종류의 장기 스코어 모두가 이용될 수 있다면(경우 3c), 이용자에게 스폰서 리스팅 광고는 물론 브랜딩 배너 광고와 직접 마케팅 배너 광고가 제공될 수 있다. 이용자가 활동을 보여주는 관심 카테고리에 대해서는, 단기 스코어가 빨리 생성될 것으로 예상된다.
경우 4a, 4b 및 4c에서, 이용자는 높은 활동의 이용자로서, 장기 스코어와 단기 스코어를 갖고 있다. 이 이용자가 인지도 장기 스코어를 갖고 있지 않다면(경우 4a), 이 이용자에게 이 이용자가 단기 스코어를 갖고 있는 관심 카테고리에서 브랜딩 배너 광고가 제공될 수 있다. 이용자가 응답 지향 장기 스코어를 갖고 있지 않다면(경우 4b), 이용자에게 이 이용자가 단기 스코어를 갖고 있는 관심 카테고리에서 직접 마케팅 배너 광고 및/또는 스폰서 리스팅 광고가 제공될 수 있다. 경우 4c에서는 이용자는 단기 스코어는 물론 인지도 장기 스코어와 응답 지향 장기 스코어를 갖고 있다. 여기서는 이용자에게 스폰서 리스팅 광고는 물론 브랜딩 배너 광고 및/또는 직접 마케팅 배너 광고가 제공될 수 있다.
상기 명세서에서 본 발명의 구성을 만들고 이용하는 것에 대해 상세히 설명하였다. 본 발명의 본질과 범위에서 벗어남이 없이 본 발명은 여러 가지 실시예로서 구현될 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 첨부된 청구범위에 따라 정해진다.

Claims (1)

  1. 광고 서버에서 네트워크를 통해 적어도 하나의 페이지에 표시하기 위한 광고 콘텐츠를 제공하는 방법.
KR1020107026454A 2005-09-13 2006-09-13 단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성 KR20110002107A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/225,238 2005-09-13
US11/225,238 US20070061195A1 (en) 2005-09-13 2005-09-13 Framework for selecting and delivering advertisements over a network based on combined short-term and long-term user behavioral interests

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020087006184A Division KR101392696B1 (ko) 2005-09-13 2008-03-13 단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20110002107A true KR20110002107A (ko) 2011-01-06

Family

ID=37856439

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020107026454A KR20110002107A (ko) 2005-09-13 2006-09-13 단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성
KR1020087006184A KR101392696B1 (ko) 2005-09-13 2008-03-13 단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020087006184A KR101392696B1 (ko) 2005-09-13 2008-03-13 단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20070061195A1 (ko)
EP (1) EP1934915A4 (ko)
JP (1) JP4903800B2 (ko)
KR (2) KR20110002107A (ko)
CN (1) CN101268483A (ko)
AU (1) AU2006290220B2 (ko)
WO (1) WO2007033365A2 (ko)

Families Citing this family (194)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050038699A1 (en) * 2003-08-12 2005-02-17 Lillibridge Mark David System and method for targeted advertising via commitment
US8346593B2 (en) 2004-06-30 2013-01-01 Experian Marketing Solutions, Inc. System, method, and software for prediction of attitudinal and message responsiveness
US8732004B1 (en) 2004-09-22 2014-05-20 Experian Information Solutions, Inc. Automated analysis of data to generate prospect notifications based on trigger events
US9378203B2 (en) 2008-05-01 2016-06-28 Primal Fusion Inc. Methods and apparatus for providing information of interest to one or more users
US9104779B2 (en) 2005-03-30 2015-08-11 Primal Fusion Inc. Systems and methods for analyzing and synthesizing complex knowledge representations
US9177248B2 (en) 2005-03-30 2015-11-03 Primal Fusion Inc. Knowledge representation systems and methods incorporating customization
US8849860B2 (en) 2005-03-30 2014-09-30 Primal Fusion Inc. Systems and methods for applying statistical inference techniques to knowledge representations
US7849090B2 (en) * 2005-03-30 2010-12-07 Primal Fusion Inc. System, method and computer program for faceted classification synthesis
US10002325B2 (en) 2005-03-30 2018-06-19 Primal Fusion Inc. Knowledge representation systems and methods incorporating inference rules
US9065727B1 (en) 2012-08-31 2015-06-23 Google Inc. Device identifier similarity models derived from online event signals
US8131594B1 (en) * 2005-08-11 2012-03-06 Amazon Technologies, Inc. System and method for facilitating targeted advertising
US7734632B2 (en) * 2005-10-28 2010-06-08 Disney Enterprises, Inc. System and method for targeted ad delivery
US20070260520A1 (en) 2006-01-18 2007-11-08 Teracent Corporation System, method and computer program product for selecting internet-based advertising
US20070283388A1 (en) * 2006-04-28 2007-12-06 Del Beccaro David J Ad Scheduling Systems and Methods
US20080004959A1 (en) * 2006-06-30 2008-01-03 Tunguz-Zawislak Tomasz J Profile advertisements
US7716236B2 (en) * 2006-07-06 2010-05-11 Aol Inc. Temporal search query personalization
US7890857B1 (en) * 2006-07-25 2011-02-15 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for utilizing sizing directives for media
GB2435565B (en) * 2006-08-09 2008-02-20 Cvon Services Oy Messaging system
US11887175B2 (en) 2006-08-31 2024-01-30 Cpl Assets, Llc Automatically determining a personalized set of programs or products including an interactive graphical user interface
US8799148B2 (en) * 2006-08-31 2014-08-05 Rohan K. K. Chandran Systems and methods of ranking a plurality of credit card offers
US8688522B2 (en) * 2006-09-06 2014-04-01 Mediamath, Inc. System and method for dynamic online advertisement creation and management
US8036979B1 (en) 2006-10-05 2011-10-11 Experian Information Solutions, Inc. System and method for generating a finance attribute from tradeline data
US8712382B2 (en) 2006-10-27 2014-04-29 Apple Inc. Method and device for managing subscriber connection
EP2082366A2 (en) * 2006-11-01 2009-07-29 CVON Innovations Limited Optimization of advertising campaigns on mobile networks
US8661029B1 (en) 2006-11-02 2014-02-25 Google Inc. Modifying search result ranking based on implicit user feedback
GB2435730B (en) 2006-11-02 2008-02-20 Cvon Innovations Ltd Interactive communications system
GB2436412A (en) * 2006-11-27 2007-09-26 Cvon Innovations Ltd Authentication of network usage for use with message modifying apparatus
US20080140476A1 (en) * 2006-12-12 2008-06-12 Shubhasheesh Anand Smart advertisement generating system
US8160925B2 (en) * 2006-12-12 2012-04-17 Yahoo! Inc. System for generating a smart advertisement based on a dynamic file and a configuration file
US20080140508A1 (en) * 2006-12-12 2008-06-12 Shubhasheesh Anand System for optimizing the performance of a smart advertisement
GB2440990B (en) 2007-01-09 2008-08-06 Cvon Innovations Ltd Message scheduling system
US8606626B1 (en) 2007-01-31 2013-12-10 Experian Information Solutions, Inc. Systems and methods for providing a direct marketing campaign planning environment
GB2445630B (en) * 2007-03-12 2008-11-12 Cvon Innovations Ltd Dynamic message allocation system and method
US20080250450A1 (en) 2007-04-06 2008-10-09 Adisn, Inc. Systems and methods for targeted advertising
EP1981271A1 (en) * 2007-04-11 2008-10-15 Vodafone Holding GmbH Methods for protecting an additional content, which is insertable into at least one digital content
WO2008127288A1 (en) 2007-04-12 2008-10-23 Experian Information Solutions, Inc. Systems and methods for determining thin-file records and determining thin-file risk levels
US10489795B2 (en) 2007-04-23 2019-11-26 The Nielsen Company (Us), Llc Determining relative effectiveness of media content items
US9092510B1 (en) 2007-04-30 2015-07-28 Google Inc. Modifying search result ranking based on a temporal element of user feedback
GB2440408B (en) * 2007-05-16 2008-06-25 Cvon Innovations Ltd Method and system for scheduling of messages
US20080288310A1 (en) * 2007-05-16 2008-11-20 Cvon Innovation Services Oy Methodologies and systems for mobile marketing and advertising
US8935718B2 (en) * 2007-05-22 2015-01-13 Apple Inc. Advertising management method and system
GB2450144A (en) * 2007-06-14 2008-12-17 Cvon Innovations Ltd System for managing the delivery of messages
GB2448957B (en) * 2007-06-20 2009-06-17 Cvon Innovations Ltd Mehtod and system for identifying content items to mobile terminals
CN101802787A (zh) * 2007-08-20 2010-08-11 费斯布克公司 在社交网络中确定广告目标
GB2452789A (en) * 2007-09-05 2009-03-18 Cvon Innovations Ltd Selecting information content for transmission by identifying a keyword in a previous message
US20090099920A1 (en) * 2007-09-11 2009-04-16 Asaf Aharoni Data Mining
US8301574B2 (en) * 2007-09-17 2012-10-30 Experian Marketing Solutions, Inc. Multimedia engagement study
US20090099932A1 (en) * 2007-10-11 2009-04-16 Cvon Innovations Ltd. System and method for searching network users
US8909655B1 (en) 2007-10-11 2014-12-09 Google Inc. Time based ranking
US8671104B2 (en) * 2007-10-12 2014-03-11 Palo Alto Research Center Incorporated System and method for providing orientation into digital information
GB2453810A (en) * 2007-10-15 2009-04-22 Cvon Innovations Ltd System, Method and Computer Program for Modifying Communications by Insertion of a Targeted Media Content or Advertisement
CA2606689A1 (en) * 2007-10-16 2009-04-16 Paymail Inc. System and method for subscription-based advertising
US20090182589A1 (en) * 2007-11-05 2009-07-16 Kendall Timothy A Communicating Information in a Social Networking Website About Activities from Another Domain
US8924465B1 (en) 2007-11-06 2014-12-30 Google Inc. Content sharing based on social graphing
US7962404B1 (en) 2007-11-07 2011-06-14 Experian Information Solutions, Inc. Systems and methods for determining loan opportunities
US7996521B2 (en) 2007-11-19 2011-08-09 Experian Marketing Solutions, Inc. Service for mapping IP addresses to user segments
US9043313B2 (en) * 2008-02-28 2015-05-26 Yahoo! Inc. System and/or method for personalization of searches
US20090248485A1 (en) * 2008-03-28 2009-10-01 George Minow Communications Propensity Index
US8380562B2 (en) * 2008-04-25 2013-02-19 Cisco Technology, Inc. Advertisement campaign system using socially collaborative filtering
WO2009132442A1 (en) 2008-05-01 2009-11-05 Sweeney Peter Method, system, and computer program for user-driven dynamic generation of semantic networks and media synthesis
US8676732B2 (en) 2008-05-01 2014-03-18 Primal Fusion Inc. Methods and apparatus for providing information of interest to one or more users
US9361365B2 (en) 2008-05-01 2016-06-07 Primal Fusion Inc. Methods and apparatus for searching of content using semantic synthesis
US20090307003A1 (en) * 2008-05-16 2009-12-10 Daniel Benyamin Social advertisement network
US8353008B2 (en) 2008-05-19 2013-01-08 Yahoo! Inc. Authentication detection
US7991689B1 (en) 2008-07-23 2011-08-02 Experian Information Solutions, Inc. Systems and methods for detecting bust out fraud using credit data
CA2734756C (en) * 2008-08-29 2018-08-21 Primal Fusion Inc. Systems and methods for semantic concept definition and semantic concept relationship synthesis utilizing existing domain definitions
US8412593B1 (en) 2008-10-07 2013-04-02 LowerMyBills.com, Inc. Credit card matching
US8271413B2 (en) 2008-11-25 2012-09-18 Google Inc. Providing digital content based on expected user behavior
US8396865B1 (en) 2008-12-10 2013-03-12 Google Inc. Sharing search engine relevance data between corpora
US9378472B2 (en) * 2008-12-22 2016-06-28 Adobe Systems Incorporated Systems and methods for enabling and configuring tracking of user interactions on computer applications
US8352319B2 (en) * 2009-03-10 2013-01-08 Google Inc. Generating user profiles
US8190473B2 (en) * 2009-03-10 2012-05-29 Google Inc. Category similarities
KR20100104627A (ko) * 2009-03-18 2010-09-29 주식회사 플레이버프로젝트 사용자의 행위에 기초하여 광고 컨텐츠를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
WO2010110521A1 (ko) * 2009-03-27 2010-09-30 주식회사 플레이버프로젝트 온라인 광고에 대한 단가를 차등적으로 책정하고 이에 기초하여 광고 비용을 산출하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
US9009146B1 (en) 2009-04-08 2015-04-14 Google Inc. Ranking search results based on similar queries
CN101515360A (zh) * 2009-04-13 2009-08-26 阿里巴巴集团控股有限公司 向用户推荐网络目标信息的方法和服务器
US8554602B1 (en) 2009-04-16 2013-10-08 Exelate, Inc. System and method for behavioral segment optimization based on data exchange
JP2010250827A (ja) 2009-04-16 2010-11-04 Accenture Global Services Gmbh タッチポイントをカスタマイズするシステム
WO2010132492A2 (en) 2009-05-11 2010-11-18 Experian Marketing Solutions, Inc. Systems and methods for providing anonymized user profile data
US8447760B1 (en) 2009-07-20 2013-05-21 Google Inc. Generating a related set of documents for an initial set of documents
US8799173B2 (en) 2009-07-27 2014-08-05 Ebay Inc. Negotiation platform in an online environment using buyer reputations
US8621068B2 (en) * 2009-08-20 2013-12-31 Exelate Media Ltd. System and method for monitoring advertisement assignment
US20120191815A1 (en) * 2009-12-22 2012-07-26 Resonate Networks Method and apparatus for delivering targeted content
US8498974B1 (en) 2009-08-31 2013-07-30 Google Inc. Refining search results
US20110060644A1 (en) * 2009-09-08 2011-03-10 Peter Sweeney Synthesizing messaging using context provided by consumers
US20110060645A1 (en) * 2009-09-08 2011-03-10 Peter Sweeney Synthesizing messaging using context provided by consumers
US9292855B2 (en) 2009-09-08 2016-03-22 Primal Fusion Inc. Synthesizing messaging using context provided by consumers
CN102713956B (zh) * 2009-09-08 2017-07-28 启创互联公司 使用消费者提供的上下文同步消息传送
US8972391B1 (en) * 2009-10-02 2015-03-03 Google Inc. Recent interest based relevance scoring
US9262520B2 (en) 2009-11-10 2016-02-16 Primal Fusion Inc. System, method and computer program for creating and manipulating data structures using an interactive graphical interface
US8874555B1 (en) 2009-11-20 2014-10-28 Google Inc. Modifying scoring data based on historical changes
US8554854B2 (en) * 2009-12-11 2013-10-08 Citizennet Inc. Systems and methods for identifying terms relevant to web pages using social network messages
US8949980B2 (en) * 2010-01-25 2015-02-03 Exelate Method and system for website data access monitoring
US8689136B2 (en) * 2010-02-03 2014-04-01 Yahoo! Inc. System and method for backend advertisement conversion
US8924379B1 (en) 2010-03-05 2014-12-30 Google Inc. Temporal-based score adjustments
CA2789800A1 (en) 2010-03-15 2011-09-22 Jerome Shimizu Methods and apparatus for integrating volumetric sales data, media consumption information, and geographic-demographic data to target advertisements
US8959093B1 (en) 2010-03-15 2015-02-17 Google Inc. Ranking search results based on anchors
US10049391B2 (en) 2010-03-31 2018-08-14 Mediamath, Inc. Systems and methods for providing a demand side platform
US9135655B2 (en) 2010-03-31 2015-09-15 Mediamath, Inc. Systems and methods for using server side cookies by a demand side platform
US8346866B2 (en) 2010-05-05 2013-01-01 International Business Machines Corporation Formation of special interest groups
US8898217B2 (en) 2010-05-06 2014-11-25 Apple Inc. Content delivery based on user terminal events
US20120004959A1 (en) * 2010-05-07 2012-01-05 CitizenNet, Inc. Systems and methods for measuring consumer affinity and predicting business outcomes using social network activity
US8370330B2 (en) 2010-05-28 2013-02-05 Apple Inc. Predicting content and context performance based on performance history of users
US8504419B2 (en) 2010-05-28 2013-08-06 Apple Inc. Network-based targeted content delivery based on queue adjustment factors calculated using the weighted combination of overall rank, context, and covariance scores for an invitational content item
US8442863B2 (en) 2010-06-17 2013-05-14 Microsoft Corporation Real-time-ready behavioral targeting in a large-scale advertisement system
US9235806B2 (en) 2010-06-22 2016-01-12 Primal Fusion Inc. Methods and devices for customizing knowledge representation systems
US10474647B2 (en) 2010-06-22 2019-11-12 Primal Fusion Inc. Methods and devices for customizing knowledge representation systems
US9623119B1 (en) 2010-06-29 2017-04-18 Google Inc. Accentuating search results
US10223703B2 (en) 2010-07-19 2019-03-05 Mediamath, Inc. Systems and methods for determining competitive market values of an ad impression
US8832083B1 (en) 2010-07-23 2014-09-09 Google Inc. Combining user feedback
US8510658B2 (en) 2010-08-11 2013-08-13 Apple Inc. Population segmentation
US9152727B1 (en) 2010-08-23 2015-10-06 Experian Marketing Solutions, Inc. Systems and methods for processing consumer information for targeted marketing applications
US8640032B2 (en) 2010-08-31 2014-01-28 Apple Inc. Selection and delivery of invitational content based on prediction of user intent
US8983978B2 (en) 2010-08-31 2015-03-17 Apple Inc. Location-intention context for content delivery
US8510309B2 (en) 2010-08-31 2013-08-13 Apple Inc. Selection and delivery of invitational content based on prediction of user interest
US20120084160A1 (en) 2010-10-05 2012-04-05 Gregory Joseph Badros Providing Social Endorsements with Online Advertising
US8612293B2 (en) 2010-10-19 2013-12-17 Citizennet Inc. Generation of advertising targeting information based upon affinity information obtained from an online social network
CN102542474B (zh) 2010-12-07 2015-10-21 阿里巴巴集团控股有限公司 查询结果排序方法及装置
US9002867B1 (en) 2010-12-30 2015-04-07 Google Inc. Modifying ranking data based on document changes
CN102054256A (zh) * 2011-01-05 2011-05-11 北京凯铭风尚网络技术有限公司 一种基于网络信息进行商品展现的方法和装置
US11294977B2 (en) 2011-06-20 2022-04-05 Primal Fusion Inc. Techniques for presenting content to a user based on the user's preferences
US20120232998A1 (en) * 2011-03-08 2012-09-13 Kent Schoen Selecting social endorsement information for an advertisement for display to a viewing user
US20120253930A1 (en) * 2011-04-01 2012-10-04 Microsoft Corporation User intent strength aggregating by decay factor
US9063927B2 (en) 2011-04-06 2015-06-23 Citizennet Inc. Short message age classification
US20140089472A1 (en) * 2011-06-03 2014-03-27 David Tessler System and method for semantic knowledge capture
US9098575B2 (en) 2011-06-20 2015-08-04 Primal Fusion Inc. Preference-guided semantic processing
US20130035944A1 (en) * 2011-08-02 2013-02-07 General Instrument Corporation Personalizing communications based on an estimated sensitivity level of the recipient
US20130036173A1 (en) * 2011-08-02 2013-02-07 General Instrument Corporation Personalizing communications using estimates of the recipient's sensitivity level derived from responses to communications
US9002892B2 (en) 2011-08-07 2015-04-07 CitizenNet, Inc. Systems and methods for trend detection using frequency analysis
US20130041750A1 (en) * 2011-08-12 2013-02-14 Founton Technologies, Ltd. Method of attention-targeting for online advertisement
CN102956009B (zh) 2011-08-16 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于用户行为的电子商务信息推荐方法与装置
US8510285B1 (en) 2011-08-18 2013-08-13 Google Inc. Using pre-search triggers
US20130060800A1 (en) * 2011-09-07 2013-03-07 Allon Caidar System for communicating subscriber media to users over a network
CN103164804B (zh) * 2011-12-16 2016-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种个性化的信息推送方法及装置
US10685361B2 (en) * 2012-03-02 2020-06-16 Facebook, Inc. Targeting advertisements to groups of social networking system users
US8780395B1 (en) 2012-04-17 2014-07-15 Google Inc. Printing online resources
US9053497B2 (en) 2012-04-27 2015-06-09 CitizenNet, Inc. Systems and methods for targeting advertising to groups with strong ties within an online social network
US9053185B1 (en) 2012-04-30 2015-06-09 Google Inc. Generating a representative model for a plurality of models identified by similar feature data
US8527526B1 (en) 2012-05-02 2013-09-03 Google Inc. Selecting a list of network user identifiers based on long-term and short-term history data
US9853959B1 (en) 2012-05-07 2017-12-26 Consumerinfo.Com, Inc. Storage and maintenance of personal data
US8914500B1 (en) 2012-05-21 2014-12-16 Google Inc. Creating a classifier model to determine whether a network user should be added to a list
US8886575B1 (en) 2012-06-27 2014-11-11 Google Inc. Selecting an algorithm for identifying similar user identifiers based on predicted click-through-rate
US9141504B2 (en) 2012-06-28 2015-09-22 Apple Inc. Presenting status data received from multiple devices
US11127041B1 (en) 2012-06-29 2021-09-21 Groupon, Inc. Customization of message delivery time based on consumer behavior
US8874589B1 (en) 2012-07-16 2014-10-28 Google Inc. Adjust similar users identification based on performance feedback
CN103544188B (zh) * 2012-07-17 2017-03-29 中国移动通信集团广东有限公司 移动互联网内容的用户偏好推送方法与装置
US8782197B1 (en) 2012-07-17 2014-07-15 Google, Inc. Determining a model refresh rate
US20140046888A1 (en) * 2012-08-08 2014-02-13 Telenav, Inc. Navigation system with collection mechanism and method of operation thereof
GB2504952A (en) 2012-08-14 2014-02-19 Ibm Prioritising advertisements for a location based on identities and influences of persons present
US8886799B1 (en) 2012-08-29 2014-11-11 Google Inc. Identifying a similar user identifier
US9183570B2 (en) 2012-08-31 2015-11-10 Google, Inc. Location based content matching in a computer network
US9881091B2 (en) * 2013-03-08 2018-01-30 Google Inc. Content item audience selection
US10943253B1 (en) * 2012-09-18 2021-03-09 Groupon, Inc. Consumer cross-category deal diversity
US20140046804A1 (en) * 2012-10-22 2014-02-13 Mojo Motors, Inc. Customizing online automotive vehicle searches
US9177332B1 (en) * 2012-10-31 2015-11-03 Google Inc. Managing media library merchandising promotions
US9654541B1 (en) 2012-11-12 2017-05-16 Consumerinfo.Com, Inc. Aggregating user web browsing data
US20140172751A1 (en) * 2012-12-15 2014-06-19 Greenwood Research, Llc Method, system and software for social-financial investment risk avoidance, opportunity identification, and data visualization
US20140236731A1 (en) * 2013-02-21 2014-08-21 Adobe Systems Incorporated Using Interaction Data of Application Users to Target a Social-Networking Advertisement
US9858526B2 (en) 2013-03-01 2018-01-02 Exelate, Inc. Method and system using association rules to form custom lists of cookies
US9307269B2 (en) 2013-03-14 2016-04-05 Google Inc. Determining interest levels in videos
US9171000B2 (en) * 2013-03-15 2015-10-27 Yahoo! Inc. Method and system for mapping short term ranking optimization objective to long term engagement
US20140324578A1 (en) * 2013-04-29 2014-10-30 Yahoo! Inc. Systems and methods for instant e-coupon distribution
US9269049B2 (en) 2013-05-08 2016-02-23 Exelate, Inc. Methods, apparatus, and systems for using a reduced attribute vector of panel data to determine an attribute of a user
US9503548B2 (en) * 2013-10-28 2016-11-22 International Business Machines Corporation Subscriber based priority of messages in a publisher-subscriber domain
US10102536B1 (en) 2013-11-15 2018-10-16 Experian Information Solutions, Inc. Micro-geographic aggregation system
CN104753775B (zh) * 2013-12-30 2017-12-22 中国移动通信集团公司 一种金融业务网关及系统
JP6078014B2 (ja) * 2014-02-27 2017-02-08 日本電信電話株式会社 購買意欲学習装置、購買予測装置、方法、及びプログラム
US9600561B2 (en) * 2014-04-11 2017-03-21 Palo Alto Research Center Incorporated Computer-implemented system and method for generating an interest profile for a user from existing online profiles
US20150317689A1 (en) * 2014-04-30 2015-11-05 Linkedln Corporation Optimizing a content campaign to achieve a desired objective
US9576030B1 (en) 2014-05-07 2017-02-21 Consumerinfo.Com, Inc. Keeping up with the joneses
US11257117B1 (en) 2014-06-25 2022-02-22 Experian Information Solutions, Inc. Mobile device sighting location analytics and profiling system
WO2016004586A1 (en) * 2014-07-08 2016-01-14 Yahoo! Inc. Browsing context based advertisement selection
CN105302845B (zh) * 2014-08-01 2018-11-30 华为技术有限公司 数据信息交易方法和系统
US20160140620A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Facebook, Inc. Using Audience Metrics with Targeting Criteria for an Advertisement
US10242019B1 (en) 2014-12-19 2019-03-26 Experian Information Solutions, Inc. User behavior segmentation using latent topic detection
US20160225021A1 (en) * 2015-02-03 2016-08-04 Iperceptions Inc. Method and system for advertisement retargeting based on predictive user intent patterns
JP6019188B1 (ja) * 2015-08-17 2016-11-02 株式会社朝日オリコミ大阪 エリア選択装置及び選択方法
US9854326B1 (en) 2015-09-09 2017-12-26 Sorenson Media, Inc. Creating and fulfilling dynamic advertisement replacement inventory
US9767309B1 (en) 2015-11-23 2017-09-19 Experian Information Solutions, Inc. Access control system for implementing access restrictions of regulated database records while identifying and providing indicators of regulated database records matching validation criteria
CN106997360A (zh) * 2016-01-25 2017-08-01 阿里巴巴集团控股有限公司 用户行为数据的处理方法和装置
US10467659B2 (en) 2016-08-03 2019-11-05 Mediamath, Inc. Methods, systems, and devices for counterfactual-based incrementality measurement in digital ad-bidding platform
WO2018039377A1 (en) 2016-08-24 2018-03-01 Experian Information Solutions, Inc. Disambiguation and authentication of device users
US9973910B1 (en) * 2017-04-10 2018-05-15 Sprint Communications Company L.P. Mobile content distribution system
JP6854482B2 (ja) * 2017-04-28 2021-04-07 株式会社プレイド サーバ装置、情報処理方法、およびプログラム
US10354276B2 (en) 2017-05-17 2019-07-16 Mediamath, Inc. Systems, methods, and devices for decreasing latency and/or preventing data leakage due to advertisement insertion
US10433015B2 (en) 2017-11-16 2019-10-01 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for providing recommendations based on short-media viewing profile and long-media viewing profile
US11348142B2 (en) 2018-02-08 2022-05-31 Mediamath, Inc. Systems, methods, and devices for componentization, modification, and management of creative assets for diverse advertising platform environments
US10929217B2 (en) * 2018-03-22 2021-02-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-variant anomaly detection from application telemetry
CN110659921A (zh) * 2018-06-28 2020-01-07 上海传漾广告有限公司 一种网络广告受众行为与受众兴趣关联的分析方法及系统
KR102275336B1 (ko) * 2019-08-28 2021-07-09 주식회사 와이엘랜드 단말의 메신저를 이용한 광고 방법 및 그 장치
US11182829B2 (en) 2019-09-23 2021-11-23 Mediamath, Inc. Systems, methods, and devices for digital advertising ecosystems implementing content delivery networks utilizing edge computing
US11682041B1 (en) 2020-01-13 2023-06-20 Experian Marketing Solutions, Llc Systems and methods of a tracking analytics platform
JP7013054B1 (ja) * 2021-06-30 2022-01-31 シーエムプラス シンガポール プライベート リミテッド 情報パーソナライズシステム
JP7459040B2 (ja) * 2021-12-23 2024-04-01 Ｌｉｎｅヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5758257A (en) * 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
US5913040A (en) * 1995-08-22 1999-06-15 Backweb Ltd. Method and apparatus for transmitting and displaying information between a remote network and a local computer
US5848397A (en) * 1996-04-19 1998-12-08 Juno Online Services, L.P. Method and apparatus for scheduling the presentation of messages to computer users
JP2001067319A (ja) * 1999-08-26 2001-03-16 Hitachi Ltd Ｗｗｗサーバを用いた検索システム
JP2001134644A (ja) * 1999-11-02 2001-05-18 Hitachi Ltd 電子広告システムおよびこれに用いる電子広告サーバ、端末および媒体
US7844489B2 (en) * 2000-10-30 2010-11-30 Buyerleverage Buyer-driven targeting of purchasing entities
US20030018659A1 (en) * 2001-03-14 2003-01-23 Lingomotors, Inc. Category-based selections in an information access environment
US20050021397A1 (en) * 2003-07-22 2005-01-27 Cui Yingwei Claire Content-targeted advertising using collected user behavior data
EP1606754A4 (en) * 2003-03-25 2006-04-19 Sedna Patent Services Llc CREATION OF AUDIENCE ANALYSIS
JP2005196415A (ja) * 2004-01-06 2005-07-21 Nomura Research Institute Ltd 情報推薦プログラム、情報推薦サーバ及び情報推薦方法
US7523387B1 (en) * 2004-10-15 2009-04-21 The Weather Channel, Inc. Customized advertising in a web page using information from the web page
US20060277098A1 (en) * 2005-06-06 2006-12-07 Chung Tze D Media playing system and method for delivering multimedia content with up-to-date and targeted marketing messages over a communication network

Also Published As

Publication number Publication date
EP1934915A4 (en) 2011-04-13
JP4903800B2 (ja) 2012-03-28
KR20080043837A (ko) 2008-05-19
AU2006290220A1 (en) 2007-03-22
WO2007033365A3 (en) 2007-11-15
WO2007033365A2 (en) 2007-03-22
US20070061195A1 (en) 2007-03-15
KR101392696B1 (ko) 2014-05-09
AU2006290220B2 (en) 2010-10-14
JP2009508275A (ja) 2009-02-26
CN101268483A (zh) 2008-09-17
EP1934915A2 (en) 2008-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101392696B1 (ko) 단기 사용자와 장기 사용자의 행동 관심의 조합에 기초하여 네트워크를 통해 광고를 선택하고 전달하는 구성
US8229780B2 (en) System and method for online lead generation
Rowley Just another channel? Marketing communications in e‐business
CN105210094B (zh) 基于配对的标识符识别广告机会的用户
US10628858B2 (en) Initiating real-time bidding based on expected revenue from bids
US8935243B2 (en) Method and system for dynamic web display
US8219492B2 (en) System and method for internet marketing by endorsements
US20080114624A1 (en) Click-fraud protector
US11657416B2 (en) Systems and methods for determining segments of online users from correlated datasets
US20140172544A1 (en) Using negative feedback about advertisements to serve advertisements
US20110066497A1 (en) Personalized advertising and recommendation
JP2009530705A (ja) ネットワークのための的を絞ったコンテンツの配信
US9213765B2 (en) Landing page search results
US20080046315A1 (en) Realizing revenue from advertisement placement
JP6514314B2 (ja) オンライン・コンテンツ・オークションにおける入札者にコールアウトを送信するかどうかを決定するための方法、機械可読記憶装置、およびシステム。
WO2014099892A1 (en) Learned negative targeting features for ads based on negative feedback from users
US20160063552A1 (en) Providing a modified content item to a user
TW201528181A (zh) 搜尋結果標定系統與方法
US20060155605A1 (en) Rich media personal selling system
McStay Digital advertising and adtech: programmatic platforms, identity and moments
KR101483618B1 (ko) 웹페이지의 쿠키정보 및 리퍼러 기록을 이용한 광고 서비스 시스템 및 방법
US20070185988A1 (en) Apparatus and method for directing content to a user by an internet service provider
US20100114693A1 (en) System and method for developing software and web based applications
WO2022230419A1 (ja) ウェブページを提供するサーバ
AU2016203742A1 (en) System and method for brand affinity content distribution and optimization

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
WITN Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid