KR20110137177A - 키워드 추천 장치 및 키워드 추천 방법 - Google Patents

키워드 추천 장치 및 키워드 추천 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 키워드 추천 장치는 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 키워드 추천 장치로서, 복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생한 제1 광고 비용 및 상기 복수의 키워드 각각에 대한 타 사의 제2 광고 비용을 산정하는 광고 비용 산정부, 상기 제1 광고 비용 및 상기 제2 광고 비용을 기초로 상기 타 사에 대비한 가격 경쟁력을 연산하는 가격 경쟁력 연산부, 상기 가격 경쟁력을 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 지수 결정부, 그리고 상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 키워드 추천부를 포함한다.

Description

키워드 추천 장치 및 키워드 추천 방법{DEVICE AND METHOD FOR RECOMMENDATION OF KEYWORD}
본 발명은 키워드 추천 장치 및 키워드 추천 방법에 관한 것이다.
인터넷 사용자는 포털 사이트(portal site) 등에서 관심 있는 업체 등을 검색하고, 검색된 업체에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 이때 사용자의 검색은 관심 있는 업체와 관련된 키워드를 입력함으로써 수행될 수 있다. 즉, 사용자는 업체 명을 직접 입력하거나, 관련 지역의 명칭 및 관련 사업의 업종 등을 입력할 수 있으며, 포털 사이트 등은 사용자가 입력한 키워드와 관련된 검색 결과 목록을 사용자에게 제공한다.
이와 관련하여 포털 사이트 등의 검색 제공 사업자는 사용자가 입력하는 키워드를 이용하여 관련 업체의 광고가 노출되도록 하는 광고 기법인 키워드 광고(keyword advertising)를 영업에 활용하고 있다.
광고주는 자신이 운영하는 업체를 효율적으로 광고하고 매출 증가로 유지시키기 위하여, 적절한 키워드를 선택하여 구매할 필요가 있다. 따라서 광고주 또는 광고주에게 키워드 구매를 중계하는 마케터에게 적절한 키워드를 추천하여 키워드 선택이 원활하게 이루어지게 할 필요가 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 광고주 또는 광고주에게 키워드를 구매 대행하는 마케터에게 광고 비용 및 광고 효과를 고려하여 적절한 키워드를 추천하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 키워드 추천 장치는 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 키워드 추천 장치로서, 복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생한 제1 광고 비용 및 상기 복수의 키워드 각각에 대한 타 사의 제2 광고 비용을 산정하는 광고 비용 산정부, 상기 제1 광고 비용 및 상기 제2 광고 비용을 기초로 상기 타 사에 대비한 가격 경쟁력을 연산하는 가격 경쟁력 연산부, 상기 가격 경쟁력을 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 지수 결정부, 그리고 상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 키워드 추천부를 포함한다.
상기 광고 비용 산정부는, 상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수의 순위에 따라 상기 제1 광고 비용을 산정할 수 있다.
상기 가격 경쟁력 연산부는, 상기 제1 광고 비용 중 최상위 순위의 광고 비용을 상기 제2 광고 비용 중 최상위 순위의 광고 비용으로 나눈 값을 1에서 뺀 값을 상기 가격 경쟁력으로 연산할 수 있다.
상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 표준 편차 산정부를 더 포함할 수 있다.
상기 지수 결정부는 상기 표준 편차를 더 고려하여 상기 키워드 추천 지수를 결정할 수 있다.
상기 복수의 키워드 각각에 대한 과거 매출을 산정하는 과거 매출 산정부를 더 포함할 수 있다.
상기 지수 결정부는 상기 과거 매출을 더 고려하여 상기 키워드 추천 지수를 결정할 수 있다.
상기 지수 결정부는 상기 가격 경쟁력, 상기 과거 매출 및 상기 표준 편차를 곱한 값을 상기 키워드 추천 지수로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 장치는 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 키워드 추천 장치로서, 복수의 키워드 각각에 대한 과거 매출을 산정하는 과거 매출 산정부, 상기 과거 매출을 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 지수 결정부, 그리고 상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 키워드 추천부를 포함한다.
상기 복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생하는 제1 광고 비용을 상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수에 순위에 따라 산정하는 광고 비용 산정부를 더 포함할 수 있다.
상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 표준 편차 산정부를 더 포함하고, 상기 지수 결정부는 상기 표준 편차를 더 고려하여 상기 키워드 추천 지수를 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 장치는 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 키워드 추천 장치로서, 상기 복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생하는 제1 광고 비용을 상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수에 순위에 따라 산정하는 광고 비용 산정부, 상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 표준 편차 산정부, 상기 표준 편차를 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 지수 결정부, 그리고 상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 키워드 추천부를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 방법은 키워드 추천 장치가 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 방법으로서, 복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생한 제1 광고 비용을 산정하는 단계, 상기 복수의 키워드 각각에 대한 타 사의 제2 광고 비용을 산정하는 단계, 상기 제1 광고 비용 및 상기 제2 광고 비용을 기초로 상기 타 사에 대비한 가격 경쟁력을 연산하는 단계, 상기 가격 경쟁력을 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 단계, 그리고 상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 키워드 각각에 대한 과거 매출을 산정하는 단계를 더 포함하고, 상기 키워드 추천 지수를 결정하는 단계는 상기 과거 매출을 더 고려하여 수행될 수 있다.
상기 제1 광고 비용을 산정하는 단계는, 상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수의 순위에 따라 수행되며, 상기 키워드 추천 방법은, 상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 키워드 추천 지수를 결정하는 단계는 상기 표준 편차를 더 고려하여 수행될 수 있다.
본 발명에 따르면 광고주 또는 광고주에게 키워드를 구매 대행하는 마케터에게 광고 비용 및 광고 효과를 고려한 키워드를 추천함으로써, 키워드 판매를 촉진시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 키워드 추천 장치를 도시하는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 키워드 추천 장치가 키워드를 사용자 단말에게 추천하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 장치의 개략적인 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도면을 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 키워드 추천 장치 및 키워드 추천 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 키워드 추천 장치를 도시하는 블록도이다.
본 발명의 한 실시예에 따른 키워드 추천 장치(100)는 사용자 단말(200)에게 사용자가 구매할 키워드를 추천하는 서버로서, 광고 비용 산정부(110), 가격 경쟁력 연산부(120), 과거 매출 산정부(130), 표준 편차 산정부(140), 지수 결정부(150) 및 키워드 추천부(160)를 포함한다.
사용자 단말(200)은 사용자, 예를 들어 광고주 또는 광고주에게 키워드 구매를 중계하는 마케터가 네트워크를 통하여 키워드 추천 장치(100)에 접속할 수 있게 하는 통신 장치이며, 예를 들어 이동 통신 단말기, 컴퓨터 및 유선 전화기 등 다양한 통신 장치가 사용될 수 있다.
광고 비용 산정부(110)는 복수의 키워드 각각에 대하여, 각 키워드에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 순위에 따라 광고 비용을 산정한다. 이때 광고 비용은 클릭 당 지불(pay per click, PPC)(클릭 당 비용(cost per click, CPC)), 구매 당 지불(pay per sale, PPS), 유도 당 지불(pay per lead, PPL), 행위 당 비용(cost per action, CPA) 및 노출 당 비용(cost per thousand, CPM) 등 여러 가지 기준에 의하여 산정될 수 있다.
또한 광고 비용 산정부(110)는 복수의 키워드 각각에 대하여, 타 사에서의 광고 비용을 산정한다. 이때, 타 사의 광고 비용은, 각 키워드에 대한 검색 결과 목록에서 최상위 순위에 배열되는 검색 결과의 광고 비용을 기준으로 할 수 있다.
이와 같이 광고 비용 산정부(110)가 산정한 광고 비용은 다음 표 1과 같을 수 있다. 표 1에서 표시한 숫자의 단위는 원이다.
번호 키워드 1순위 2순위 3순위 4순위 5순위 타 사
1 대출 11,020 11,020 11,010 11,010 10,870 17,460
2 중고차 690 520 360 210 160 1,140
3 허벌라이프 5,480 4,410 3,660 3,650 3,400 6,150
4 청첩장 2,940 2,930 2,910 2,910 2,910 4,230
5 꽃배달서비스 3,070 3,060 3,030 2,080 2,080 7,470
6 돌답례품 740 730 720 720 720 1,220
7 자동차보험비교견적 3,510 3,470 3,330 2,020 2,020 5,680
8 제주도여행 790 780 780 780 780 2,260
9 꽃배달 3,110 3,110 3,100 2,600 2,020 6,050
10 인터넷가입 1,900 1,890 1,880 1,880 1,870 2,240
11 대출쉽게받는곳 5,590 5,560 5,540 5,530 5,530 9,850
12 자동차보험 3,910 3,030 3,020 3,020 3,020 3,380
13 임부복 570 570 570 560 560 670
14 판촉물 3,610 2,970 2,960 2,950 2,700 5,410
15 신용대출 10,260 10,260 10,250 10,240 10,220 17,270
16 보험비교사이트 8,400 8,020 5,010 4,070 4,060 9,460
17 돌복대여예쁜곳 1,170 1,160 1,150 1,120 1,120 1,040
18 유니폼 1,060 1,020 1,010 940 930 2,170
19 제주도펜션 780 760 750 750 740 1,380
20 돌복대여 1,220 1,210 1,210 1,120 1,120 1,230
광고 비용 산정부(110)는 표 1에 표시한 바와 같이, 20 개의 키워드 각각에 대하여 1순위 내지 5 순위의 각 광고 비용과 타 사의 1순위 광고 비용을 산정할 수 있다.
가격 경쟁력 연산부(120)는 광고 비용 산정부(110)에서 산정한 광고 비용을 근거로 타 사에 대비한 가격 경쟁력(P)을 연산한다. 가격 경쟁력 연산부(120)의 연산은 다음 수학식 1에 따라 수행될 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서 Ca는 각 키워드의 특정 순위의 광고 비용이며, Cb는 각 키워드에 대한 타 사의 동일 특정 순위 광고 비용이다. 여기서, 특정 순위는 1순위일 수 있다.
과거 매출 산정부(130)는 각 키워드에 대하여 과거 매출(S), 예를 들어 전월 매출을 산정한다. 이때 과거 매출(S)이란 이전에 사용자 단말(200)이 키워드를 구매함으로써 발생된 매출을 의미한다.
표준 편차 산정부(140)는 각 키워드에 대하여 복수의 순위의 광고 비용 중 차순위 광고 비용 간의 표준 편차(D)를 산정한다. 표준 편차 산정부(140)가 산정하는 표준 편차(D)는 예를 들어 각 키워드에 대하여 모든 순위에 대한 광고 비용들의 평균과 각 광고 비용의 차이의 제곱의 평균으로 분산을 계산하고, 계산된 분산의 양의 제곱근으로 표준 편차를 계산할 수 있으며, 이는 각 키워드에 대한 광고 비용의 산포도를 나타낸다. 즉, 각 키워드별 차순위 간의 평균적 광고 비용 차이를 나타낸다. .
지수 결정부(150)는 가격 경쟁력 연산부(120)가 연산한 가격 경쟁력(P), 과거 매출 산정부(130)에서 산정한 과거 매출(S) 및 표준 편차 산정부(140)가 산정한 표준 편차(D)중 적어도 하나를 기초로 키워드 추천 지수를 결정한다. 예를 들어 지수 결정부(150)는 다음 수학식 2와 같이 키워드 추천 지수(I)를 결정할 수 있다.
Figure pat00002
표 2는 이와 같이 결정된 키워드 추천 지수를 표시하고 있다.
번호 키워드 가격 경쟁력(P) 과거 매출(S) 표준 편차(D) 키워드 추천 지수(I)
1 대출 0.37 23.161874 65.03845 556
2 중고차 0.39 12.777449 219.7043 1108
3 허벌라이프 0.11 11.972846 849.2055 1108
4 청첩장 0.30 10.882332 14.14214 47
5 꽃배달서비스 0.59 10.723615 533.3198 3369
6 돌답례품 0.39 8.982162 8.944272 32
7 자동차보험비교견적 0.38 8.355923 778.8132 2486
8 제주도여행 0.65 8.215135 4.472136 24
9 꽃배달 0.49 7.545097 482.1514 1768
10 인터넷가입 0.15 6.859558 11.40175 12
11 대출쉽게받는곳 0.43 6.407561 25.4951 71
12 자동차보험 -0.16 5.768318 396.9257 -359
13 임부복 0.15 5.587643 5.477226 5
14 판촉물 0.33 5.208453 339.0723 588
15 신용대출 0.41 5.173824 16.7332 35
16 보험비교사이트 0.11 4.394245 2137.187 1052
17 돌복대여예쁜곳 -0.13 4.131105 23.02173 -12
18 유니폼 0.51 4.01606 55.40758 114
19 제주도펜션 0.43 3.882754 15.16575 26
20 돌복대여 0.01 3.785058 51.28353 2
표 2에 도시한 바와 같이 가격 경쟁력 연산부(120)는 20 개의 키워드 각각에 대하여 가격 경쟁력(P)을 연산할 수 있으며, 과거 매출 산정부(130)는 20 개의 키워드에 대하여 과거 매출(S)을 산정할 수 있으며, 표준 편차 산정부(140)는 20 개의 키워드에 대하여 표준 편차(D)를 산정할 수 있으며, 지수 결정부(150)는 이를 기초로 키워드 추천 지수를 결정할 수 있다.
키워드 추천부(160)는 지수 결정부(150)가 각 키워드에 대해서 결정한 키워드 추천 지수를 기초로 사용자 단말(200)에게 키워드를 추천한다. 예를 들어 키워드 추천부(160)는 키워드 추천 지수가 높은 "꽃배달서비스" 및 "자동차보험비교견적"을 사용자 단말(200)에게 추천할 수 있다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 타 사와의 가격 비율을 기초로 가격 경쟁력을 연산하여 이를 기초로 키워드 추천 지수를 결정하므로, 타 사에 비하여 저렴한 광고 비용으로 키워드를 구입할 수 있는 기회를 사용자에게 제공할 수 있다. 또한 과거 매출을 기준으로 키워드 추천 지수를 결정하므로 과거에 많이 팔린 키워드를 사용자에게 추천함으로써 상대적으로 인기 있는 키워드를 사용자에게 추천할 수 있다. 또한 광고 비용의 표준 편차에 따라 키워드 추천 지수를 결정함으로써 사용자 단말(200)이 상대적으로 저렴한 가격에 높은 배열 순위를 선점할 수 있도록 한다.
이제 도 2를 참고하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 키워드 추천 장치가 키워드를 사용자 단말에게 추천하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 2를 참고하면, 키워드 추천 장치(100)는 복수의 키워드 각각에 대하여 검색 결과 목록에서 배열되는 순위에 따라 광고 비용 및 각 키워드에 대한 타사의 광고 비용을 산정한다(S210). 이때 광고 비용은 다양한 기준에 따라 산정될 수 있다.
그런 후 키워드 추천 장치(100)는 산정된 광고 비용을 기초로 가격 경쟁력을 연산한다(S220). 가격 경쟁력은 1순위 광고 비용 및 타 사의 1순위 광고 비용을 기초로 연산될 수 있다.
키워드 추천 장치(100)는 키워드 각각의 과거 매출을 산정한다(S230).
그리고 키워드 추천 장치(100)는 복수의 키워드 각각에 대하여, 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정한다(S240)..
그런 후, 키워드 추천 장치(100)는 가격 경쟁력, 과거 매출 및 광고 비용의 표준 편차 중 적어도 하나를 기초로 키워드 추천 지수를 결정한다(S250).
이어서 키워드 추천 장치(100)는 키워드 추천 지수를 기초로 사용자 단말(200)에게 키워드를 추천한다(S260). 이때 키워드 추천 장치(100)는 키워드 추천 지수가 높은 키워드를 사용자 단말(200)에게 추천할 수 있다.
그러면, 사용자 단말(200)은 키워드 추천 장치(100)로부터의 키워드 추천을 기초로 키워드를 선택하고 선택한 키워드를 구매한다(S270).
이상에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 키워드 추천 장치 및 키워드 추천 방법 중 적어도 일부 기능은 하드웨어로 구현되거나 하드웨어에 결합된 소프트웨어로 구현될 수 있다. 아래에서는 광고 장치가 컴퓨터 시스템에 결합된 실시예에 대해서 도 3을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 장치(1000)의 개략적인 도면으로, 앞서 설명한 광고 비용 산정부(110), 가격 경쟁력 연산부(120), 과거 매출 산정부(130), 표준 편차 산정부(140), 지수 결정부(150) 및 키워드 추천부(160)의 기능 중 적어도 일부를 수행하는 데 사용할 수 있는 시스템을 나타낸다
도 3을 참고하면, 키워드 추천 장치(1000)는 프로세서(1110), 메모리(1120), 적어도 하나의 저장 장치(1130), 입출력(input/output, I/O) 인터페이스(1140) 및 네트워크 인터페이스(1150)를 포함한다.
프로세서(1110)는 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU)이나 기타 칩셋, 마이크로프로세서 등으로 구현될 수 있다. 메모리(1120)는 동적 랜덤 액세스 메모리(dynamic random access memory, DRAM), 램버스 DRAM(rambus DRAM, RDRAM), 동기식 DRAM(synchronous DRAM, SDRAM), 정적 RAM(static RAM, SRAM) 등의 RAM과 같은 매체로 구현될 수 있다. 저장 장치(1130)는 하드 디스크 (hard disk), CD-ROM(compact disk read only memory), CD-RW(CD rewritable), DVD-ROM(digital video disk ROM), DVD-RAM, DVD-RW 디스크, 블루레이(blu-ray) 디스크 등의 광학 디스크, 플래시 메모리, 다양한 형태의 RAM과 같은 영구 또는 휘발성 저장 장치로 구현될 수 있다. 또한 I/O 인터페이스(1140)는 프로세서(1110) 및/또는 메모리(1120)가 저장 장치(1130)에 접근할 수 있도록 한다. 네트워크 인터페이스(1150)는 프로세서(1110) 및/또는 메모리(1120)가 네트워크에 접근할 수 있도록 한다.
이 경우, 프로세서(1110)는 광고 비용 산정부(110), 가격 경쟁력 연산부(120), 과거 매출 산정부(130), 표준 편차 산정부(140), 지수 결정부(150) 및 키워드 추천부(160)의 기능의 적어도 일부 기능을 구현하기 위한 프로그램 명령을 메모리(1120)에 로드하고, 광고 비용 산정부(110), 가격 경쟁력 연산부(120), 과거 매출 산정부(130), 표준 편차 산정부(140), 지수 결정부(150) 및 키워드 추천부(160)의 기능을 저장 장치(1130)에 위치시켜서, 도 1 및 도 2를 참고로 하여 설명한 동작이 수행되도록 제어할 수 있다.
도 3에 도시한 프로세서(1110), 메모리(1120), 저장 장치(1130), I/O 인터페이스(1140) 및 네트워크 인터페이스(1150)는 하나의 컴퓨터에 구현될 수도 있으며 또는 복수의 컴퓨터에 분산되어 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (16)

  1. 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 키워드 추천 장치로서,
    복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생한 제1 광고 비용 및 상기 복수의 키워드 각각에 대한 타 사의 제2 광고 비용을 산정하는 광고 비용 산정부,
    상기 제1 광고 비용 및 상기 제2 광고 비용을 기초로 상기 타 사에 대비한 가격 경쟁력을 연산하는 가격 경쟁력 연산부,
    상기 가격 경쟁력을 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 지수 결정부, 그리고
    상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 키워드 추천부
    를 포함하는 키워드 추천 장치.
  2. 제1항에서,
    상기 광고 비용 산정부는,
    상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수의 순위에 따라 상기 제1 광고 비용을 산정하는
    키워드 추천 장치.
  3. 제2항에서,
    상기 가격 경쟁력 연산부는,
    상기 제1 광고 비용 중 최상위 순위의 광고 비용을 상기 제2 광고 비용 중 최상위 순위의 광고 비용으로 나눈 값을 1에서 뺀 값을 상기 가격 경쟁력으로 연산하는 키워드 추천 장치.
  4. 제2항에서,
    상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 표준 편차 산정부를 더 포함하는 키워드 추천 장치.
  5. 제4항에서,
    상기 지수 결정부는 상기 표준 편차를 더 고려하여 상기 키워드 추천 지수를 결정하는
    키워드 추천 장치.
  6. 제1항 또는 제5항에서,
    상기 복수의 키워드 각각에 대한 과거 매출을 산정하는 과거 매출 산정부를 더 포함하는
    키워드 추천 장치.
  7. 제6항에서,
    상기 지수 결정부는 상기 과거 매출을 더 고려하여 상기 키워드 추천 지수를 결정하는
    키워드 추천 장치.
  8. 제7항에서,
    상기 지수 결정부는 상기 가격 경쟁력, 상기 과거 매출 및 상기 표준 편차를 곱한 값을 상기 키워드 추천 지수로 결정하는 키워드 추천 장치.
  9. 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 키워드 추천 장치로서,
    복수의 키워드 각각에 대한 과거 매출을 산정하는 과거 매출 산정부,
    상기 과거 매출을 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 지수 결정부, 그리고
    상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 키워드 추천부
    를 포함하는 키워드 추천 장치.
  10. 제9항에서,
    상기 복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생하는 제1 광고 비용을 상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수에 순위에 따라 산정하는 광고 비용 산정부
    를 더 포함하는 키워드 추천 장치.
  11. 제10항에서,
    상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 표준 편차 산정부를 더 포함하고,
    상기 지수 결정부는 상기 표준 편차를 더 고려하여 상기 키워드 추천 지수를 결정하는 키워드 추천 장치.
  12. 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 키워드 추천 장치로서,
    상기 복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생하는 제1 광고 비용을 상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수의 순위에 따라 산정하는 광고 비용 산정부,
    상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 표준 편차 산정부,
    상기 표준 편차를 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 지수 결정부, 그리고
    상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 키워드 추천부
    를 포함하는 키워드 추천 장치.
  13. 키워드 추천 장치가 사용자 단말이 구매할 키워드를 추천하는 방법으로서,
    복수의 키워드 각각에 대하여 이전에 발생한 제1 광고 비용을 산정하는 단계,
    상기 복수의 키워드 각각에 대한 타 사의 제2 광고 비용을 산정하는 단계,
    상기 제1 광고 비용 및 상기 제2 광고 비용을 기초로 상기 타 사에 대비한 가격 경쟁력을 연산하는 단계,
    상기 가격 경쟁력을 기초로 키워드 추천 지수를 결정하는 단계, 그리고
    상기 키워드 추천 지수를 기초로 상기 사용자 단말에게 상기 키워드를 추천하는 단계
    를 포함하는 키워드 추천 방법.
  14. 제13항에서,
    상기 복수의 키워드 각각에 대한 과거 매출을 산정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 키워드 추천 지수를 결정하는 단계는 상기 과거 매출을 더 고려하여 수행되는 키워드 추천 방법.
  15. 제13항 또는 제14항에서,
    상기 제1 광고 비용을 산정하는 단계는,
    상기 복수의 키워드 각각에 대한 검색 결과 목록에서 배열되는 복수의 순위에 따라 수행되며,
    상기 키워드 추천 방법은,
    상기 복수의 키워드 각각에 대하여, 상기 복수의 순위에 대한 광고 비용 간의 표준 편차를 산정하는 단계를 더 포함하는 키워드 추천 방법.
  16. 제15항에서,
    상기 키워드 추천 지수를 결정하는 단계는 상기 표준 편차를 더 고려하여 수행되는 키워드 추천 방법.
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