KR20120053549A - 광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법 - Google Patents

광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20120053549A
KR20120053549A KR1020100114546A KR20100114546A KR20120053549A KR 20120053549 A KR20120053549 A KR 20120053549A KR 1020100114546 A KR1020100114546 A KR 1020100114546A KR 20100114546 A KR20100114546 A KR 20100114546A KR 20120053549 A KR20120053549 A KR 20120053549A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
search
inventory
advertisement
probability
input
Prior art date
Application number
KR1020100114546A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101614954B1 (ko
Inventor
김경훈
Original Assignee
엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사
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 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 filed Critical 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사
Priority to KR1020100114546A priority Critical patent/KR101614954B1/ko
Publication of KR20120053549A publication Critical patent/KR20120053549A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101614954B1 publication Critical patent/KR101614954B1/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
    • G06Q30/0241—Advertisements

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법이 개시된다. 광고의 노출수에 기반하여 매출이 결정되는 광고 상품에서, 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 관리하는 광고 시스템은 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 확률 계산부 및 계산된 확률을 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측하는 인벤토리 예측부를 포함한다.

Description

광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법{ADVERTISEMENT SYSTEM AND ADVERTISEMENT METHOD FOR CONTROLING EXPOSURE FREQUENCY AND EXPOSURE INTERVAL OF ADVERTISEMENT TO MANAGE INVENTORY}
본 발명의 실시예들은 광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법에 관한 것이다.
사용자들은 검색 엔진에 검색어를 입력하여 원하는 정보를 획득할 수 있다. 이러한 사용자들이 획득하는 정보는 사용자의 관심 사항을 반영하는 경우가 많다. 이와 같은 사용자의 관심 사항은 광고주의 광고가 효과를 달성하기 위한 주요한 정보가 된다.
그래서, 사용자가 특정 사이트에 방문하는 경우 사용자가 관심을 가지는 내용과 관련한 광고를 제시하는 경우 광고 효과가 극대화될 수 있다. 따라서, 사용자가 관심을 가지는 내용과 광고를 어떻게 선정할 것인지에 대한 방법이 필요하다. 또한, 광고주의 입장에서 광고 등록을 권장하기 위해 사용자의 관심 사항을 객관적인 지표로 제공할 수 있는 방법이 필요하다.
그러나, 이러한 사용자의 관심 사항을 위주로 특별한 제약장치 없이 해당 행태를 보인 사용자들에게 무조건 적으로 광고를 노출하는 경우, 개별 사용자에게 동일 광고 소재가 과도하게 반복 노출될 수 있다. 따라서, 사용자의 관심 사항을 반영하여 광고를 노출하되 동일 광고 소재의 고도한 반복 노출을 제어할 수 있는 방법이 필요하다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함으로써 광고 효과를 극대화시킬 수 있는 광고 시스템 및 광고 방법이 제공된다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함에 있어, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있는 광고 시스템 및 광고 방법이 제공된다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공하되 노출한도와 노출간격을 제어하여 인벤토리를 관리할 수 있는 광고 시스템 및 광고 방법이 제공된다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함에 있어, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있는 광고 시스템 및 방법이 제공된다.
광고의 노출수에 기반하여 매출이 결정되는 광고 상품에서, 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 관리하는 광고 시스템에 있어서, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 확률 계산부 및 계산된 확률을 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측하는 인벤토리 예측부를 포함하는 광고 시스템이 제공된다.
일측에 따르면, 확률 계산부는 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 확률을 계산할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 인벤토리 예측부는 계산된 확률 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 인벤토리 예측부는 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수 및 노출한도를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다. 이때, 노출한도는 동일 광고 소재가 사용자에게 중복 노출되는 것을 허용하는 횟수를 포함할 수 있다. 여기서, 노출한도는 PV(Page View)의 UV(Unique Visit)에 대한 비율과 기선정된 값 중 작은 값으로 결정될 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 인벤토리 예측부는 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 노출한도 및 상각계수를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다. 이때, 상각계수는 동일 광고 소재의 노출 횟수가 증가할수록 일정 확률로 감소하는 사용자에 대한 등비수열의 합을 이용하여 계산될 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 광고 시스템은 확률 및 기 판매된 검색어의 판매량을 이용하여 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정하는 판매 가능 인벤토리 결정부를 더 포함할 수 있다. 이때, 판매 가능 인벤토리 결정부는 요청 검색어와 기 판매된 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중, 요청 검색어와 기 판매된 검색어의 판매량, 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 요청 검색어의 판매량을 이용하여 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정할 수 있다.
과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 검색어를 관리하는 광고 시스템에 있어서, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 특정 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 확률 계산부 및 계산된 확률을 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하는 예측 입력수 결정부를 포함하는 광고 시스템이 제공된다.
광고의 노출수에 기반하여 매출이 결정되는 광고 상품에서, 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 관리하는 광고 방법에 있어서, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 단계 및 계산된 확률을 이용하여 요청 검색어의 판매 가능 인벤토리를 예측하는 단계를 포함하는 광고 방법이 제공된다.
과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 검색어를 관리하는 광고 방법에 있어서, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 특정 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 단계 및 계산된 확률을 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하는 단계를 포함하는 광고 방법이 제공된다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함으로써 광고 효과를 극대화시킬 수 있다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함에 있어, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공하되 노출한도와 노출간격을 제어하여 인벤토리를 관리할 수 있다.
사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함에 있어, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고주, 광고 플랫폼, 퍼블리셔 및 사용자간의 관계를 개괄적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 개괄적인 모습을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자당 입력된 검색어의 개수와 UV를 통해 인벤토리를 예측하는 일례를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 인벤토리의 양을 화살표의 길이로 나타낸 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드별 인벤토리와 전체 인벤토리의 일례를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 동일 광고 소재가 중복 노출되는 사용자의 수를 나타낸 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 광고 방법을 도시한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고주, 광고 플랫폼, 퍼블리셔 및 사용자간의 관계를 개괄적으로 나타낸 도면이다.
즉, 도 1은 광고주(110), 광고 플랫폼(120), 퍼블리셔(130) 및 사용자(140)를 나타내고 있다. 여기서, 광고주(110)와 사용자(140)는 실질적으로는 광고주(110)나 사용자(140)가 이용하는 PC(Personal Computer), 스마트폰 등의 단말기를 의미할 수 있다. 즉, 도 1에서 화살표는 광고주(110)가 이용하는 단말기, 광고 플랫폼(120), 퍼블리셔(130) 및 사용자(140)가 이용하는 단말기간에 유무선 네트워크를 이용하여 데이터가 송수신될 수 있음을 의미할 수 있다.
광고 플랫폼(120)은 광고주(110)의 광고에 대한 입찰, 광고와 검색어간의 매칭, 광고나 광고주의 정렬, 퍼블리셔(130)로의 광고 제공 및 광고의 노출에 따른 과금 등을 수행할 수 있다. 광고 플랫폼(120)의 일반적인 기술적 사항들, 즉, 인터넷을 통해 전달되는 검색 광고 및/또는 배너 광고 플랫폼에 관한 사항들과 같이 종래기술들을 참조하여 이해될 수 있는 사항들에 대한 설명을 생략한다.
우선, 본 명세서에서 "퍼블리셔"라는 용어는 "사이트"라는 용어로 치환되어 사용될 수 있다. 다만, 사이트라는 용어를 사용한 설명이, 모바일 단말기에서 실행되는 어플리케이션 화면 등과 같이, 일반적인 PC의 웹 사이트 접속이 아닌 환경에서 본 발명의 실시 가능성을 배제하는 것은 아니다. 역으로, "사이트"라는 용어는 퍼블리싱 사이트 또는 상술한 퍼블리셔라는 용어로 호환되어 사용될 수 있다. 다시 말해, 각각의 사이트는 퍼블리셔(130)에 나타난 개별 퍼블리셔들에 대응될 수 있다. 이때, "사이트"라는 용어는 광고의 노출이 가능하고 유무선 네트워크를 통해 사용자에게 제공 가능한 모든 종류의 웹사이트를 포함할 수 있으며, 웹사이트를 구성하는 하나의 웹페이지를 포함할 수도 있다.
또한, 광고의 "노출"은 사이트(퍼블리셔)를 통해 그 광고주와 연관된 텍스트, 이미지 등, 소리, 동영상, 하이퍼 링크 등의 홍보성 컨텐츠가 해당 사이트의 방문자에게 제공되는 것을 포함하도록 해석될 수 있다. 또한, 노출된 광고에 대한 "선택"은 사용자(사이트 방문자)가 제공된 텍스트, 이미지 등의 홍보성 컨텐츠에 대해 마우스 클릭 등의 반응을 보임으로써, 광고주가 홍보성 컨텐츠의 전달을 통해 달성하고자 한 상황이 발생되는 것을 의미할 수 있다. 이때, 광고주가 유도한 상황은 일례로, 광고주와 연관된 페이지를 광고를 선택한 사용자에게 노출하는 것을 포함할 수 있다.
퍼블리셔(130)는 사용자(140)에게 자신의 사이트를 제공할 수 있고, 사이트를 통해 사이트가 포함하는 페이지들을 제공하거나 입력되는 검색어를 통해 검색어에 대한 검색 결과를 사용자(140)에게 제공할 수 있다. 이때, 퍼블리셔(130)는 광고 플랫폼(120)으로 페이지들을 통해 노출하기 위한 광고들을 전달받아 사용자(140)에게 제공할 수 있다. 또한, 퍼블리셔(130)는 사용자(140)가 입력한 검색어를 광고 플랫폼(120)으로 전달할 수 있고, 광고 플랫폼(120)으로부터 검색어에 대한 광고를 전달받아 검색 결과로서 사용자(140)에게 제공할 수 있다.
퍼블리셔(130)는 사용자(140)가 광고를 직접 제공 받는 경로(화면)를 제공할 수 있으며, 일반적인 온라인 환경에서 광고들은 웹 사이트를 통해 제공될 수 있다. 여기서, 광고 플랫폼(120)이 포함하는 복수의 개별 광고 플랫폼들(제1 광고 플랫폼, 제2 광고 플랫폼, ···) 각각은 퍼블리셔(130)가 포함하는 복수의 개별 퍼블리셔들(제1 퍼블리셔, 제2 퍼블리셔, ···) 중 적어도 하나의 개별 퍼블리셔를 통해 광고를 노출할 수 있다. 또한, 복수의 개별 퍼블리셔들 각각은 사용자(140)에게 적어도 하나의 사이트를 통해 상술한 광고의 노출을 포함하여 통합검색, 키워드 검색, 블로그 서비스 등과 같이 유무선 네트워크를 통해 제공 가능한 다양한 서비스들 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.
즉, 기본적으로 사용자(140)는 퍼블리셔(130)에 검색어를 입력하여 검색을 수행할 수 있다. 이 때, 퍼블리셔(130)는 검색어와 연관된 검색 결과를 사용자(100)에게 제공하는 검색 엔진이거나 또는 검색어를 입력받고 검색 결과를 제공하는 서비스 제공 페이지를 사용자에게 표시하는 주체일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 개괄적인 모습을 나타낸 도면이다. 본 발명의 실시예들에 따른 광고 시스템(200)은 도 1을 통해 설명한 사용자(140)가 퍼블리셔(130)를 통해 입력한 검색어를 수집하고, 미리 등록된 광고주의 광고들 중 검색어와 매칭되는 광고를 추출할 수 있다. 이러한 광고 시스템(200)은 광고 플랫폼(120)의 개별 광고 플랫폼에 포함된 시스템이거나 또는 개별 광고 플랫폼과 연관된 별도의 시스템일 수 있다. 도 2에서는 특정 광고 플랫폼에 포함된 광고 시스템(200)에 대해 설명한다.
이때, 광고 시스템(200)은 검색어별로 판매 가능한 인벤토리를 예측할 수 있다. 여기서, 인벤토리는 광고의 노출수에 관한 판매 가능량을 의미할 수 있다. 예를 들어, 인벤토리는 광고주(110)가 구매할 수 있는 노출수에 대한 가이드를 제공하기 위한 것으로, 판매 가능량 중 광고주(110)가 구매 가능한 노출수를 의미할 수 있다. 이때, 광고주(110)가 특정 노출수를 구매한 경우, 퍼블리셔(130)의 사이트를 통해 광고 노출 영역에서 해당 노출수만큼 광고주(110)의 광고가 노출될 수 있다. 즉, 광고주(110)가 선택한 검색어에 대한 인벤토리를 미리 알려줌으로써, 광고주(110)는 구매 가능한 광고의 양을 미리 파악할 수 있다. 예를 들어, 광고 시스템(200)은 광고주(110)가 구매한 개런티에 대해 검색어별로 인벤토리를 예상 노출수(Impression)로서 제공할 수 있다. 또한, 광고 시스템(200)은 광고주(110)가 요청하는 적어도 하나의 검색어에 대해 예측된 인벤토리내에서 광고를 판매할 수 있다.
우선, 광고 플랫폼(130)에 포함된 적어도 하나의 개별 광고 플랫폼(210) 또는 광고 시스템(200)은 사용자(140)의 관심 사항이 반영된 광고를 제공하기 위해 사용자(140)가 입력한 검색어에 대해 추출된 광고와 사용자(140)의 식별 정보를 서로 연관시켜 관리 테이블(211)을 생성할 수 있다.
관리 테이블(211)에는 사용자(140)의 식별 정보와 사용자(140)가 입력한 검색어에 대한 정보 그리고 사용자(140)가 입력한 검색어를 통해 추출된 광고에 대한 정보를 서로 연관하여 저장될 수 있다. 보다 자세하게, 관리 테이블(211)에는 관련 검색어 이력 및 광고 노출 이력이 사용자별로 저장될 수 있다. 여기서, 관련 검색어 이력은, 사용자(140)로부터 과거에 입력된 검색어, 사용자(140)가 구매한 상품과 관련된 검색어, 사용자(140)에게 제공되었던 광고나 웹페이지와 관련된 검색어 중 적어도 하나의 검색어에 대한 정보 및 적어도 하나의 검색어와 사용자(140)가 관련된 시점에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자(140)가 입력한 검색어와 입력한 검색어에 대해 추출된 광고, 그리고 사용자(140)의 식별 정보가 서로 연관되어 관리, 테이블에 저장될 수 있다. 다른 예로는, 사용자(140)가 구매한 상품과 관련된 검색어, 해당 검색어와 관련된 광고 그리고 사용자(140)의 식별 정보가 서로 연관되어 관리 테이블에 저장될 수 있다. 이때, 검색어와 사용자(140)가 관련된 시점에 대한 정보는 검색어가 사용자(140)로부터 입력된 시점, 또는 사용자(140)가 상품을 구매한 시점 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
아래 표 1은 관리 테이블의 일례를 나타낸다.
Figure pat00001
표 1은 사용자 "abcd"가 입력한 검색어 "자동차"와 검색어 "자동차"를 통해 노출된 광고 정보들을 나타내고 있다. 이때, 표 1의 관리 테이블 일례에서는 사용자 "abcd"가 검색어 "자동차"를 입력한 시점이 년, 월, 일, 시, 분으로 나타나 있다. 이때, 동일한 사용자가 동일한 검색어를 반복 입력하는 경우에는, 반복 입력된 시점이 관리 테이블에 모두 저장될 수도 있고, 가장 최근에 입력한 시점만이 관리 테이블에 저장될 수도 있다. 이러한 시점에 대한 정보는 검색어의 최근성(recency)를 판단하는데 이용될 수 있다. 또한, 표 1은 각각의 광고들이 노출된 횟수에 대한 정보를 더 포함하고 있다. 즉, 표 1의 일례에서는 검색어 "자동차"를 통해 사용자 "abcd"에게 노출된 횟수를 나타내고 있다.
여기서, 식별 정보는 퍼블리셔(130)에서 사용자(140)를 식별하기 위한 아이디 및 사용자(140)가 퍼블리셔(130)에서 제공하는 사이트에 접근하는데 이용한 단말기의 쿠키 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 관리 테이블(211)에는 사용자(140)가 과거에 검색어를 입력한 시점으로부터의 경과일에 따라 결정되는 유효기간 정보가 더 저장될 수 있다. 이러한 유효기간 정보는 해당 검색어의 최근성(recency)을 판단하는데 이용될 수 있다.
이때, 개별 광고 플랫폼(210)은 사용자(140)가 검색어를 입력할 때마다 그리고 검색어에 매칭되는 광고가 존재하는 경우, 이러한 관리 테이블(211)을 갱신할 수 있다.
사용자(140)에 대해, 관리 테이블(211)이 생성된 후, 개별 광고 플랫폼(210)은 사용자(140)가 퍼블리셔(130)에 포함된 개별 퍼블리셔의 서비스 페이지에 방문하는 경우, 관리 테이블(211)에 저장된 광고들을 추출할 수 있다. 이때, 개별 광고 플랫폼(210)은 사용자(140)가 방문한 서비스 페이지와 관련하여 개별 퍼블리셔에게 추출한 광고를 제공할 수 있고, 개별 퍼블리셔는 제공된 광고를 사용자(140)에게 노출시킬 수 있다.
이때, 관리 테이블(211)에는 복수의 광고들이 저장될 수 있고, 개별 광고 플랫폼(210)은 이러한 복수의 광고들 중 어떠한 광고를 개별 퍼블리셔에게 제공할 것인가를 결정할 수 있다. 예를 들어, 개별 광고 플랫폼(210)은 상술한 유효기간 정보에 기초하여 가장 최근에 입력한 검색어에 매칭하는 광고를 개별 퍼블리셔에게 제공할 수 있다. 또 다른 예로, 개별 광고 플랫폼(210)은 일정 단위기간 이내에 입력된 검색어와 매칭되는 광고들을 개별 퍼블리셔에게 제공할 수도 있다. 이 경우, 개별 퍼블리셔는 제공받은 광고들을 사이트를 통해 랜덤하게 롤링하여 노출할 수 있다.
이때, 사용자(140)의 관심 사항이 사용자(140)가 입력한 검색어를 통해 관리 테이블(211)에 기록되어 있으므로 사용자(140)가 다른 개별 퍼블리셔를 방문하더라도 퍼블리셔(130)에 속한 개별 퍼블리셔마다 동일한 광고가 사용자(140)에게 노출될 수 있다. 즉, 사용자들마다(실질적으로는 사용자들의 아이디마다 또는 사용자들의 단말기에 저장된 쿠키 정보마다) 각각 관리 테이블(211)을 생성함으로써, 사용자들 각각의 관심 사항에 맞는 광고를 제공할 수 있게 된다.
즉, 사용자(140)의 식별 정보가 쿠키인 경우, 퍼블리셔(130)는 사용자(140)가 사용하는 단말기에 따라 서로 다른 광고를 노출할 수 있다. 예를 들어, 사용자(140)가 집에서 사용하는 컴퓨터 X에서는 동물과 관련된 검색어를 입력하고, 회사에서 사용하는 컴퓨터 Y에서는 부동산과 관련된 검색어를 입력하는 경우, 동일한 사용자라 하더라도 컴퓨터 X를 통해 퍼블리셔(130)의 서비스 페이지를 방문할 때와 컴퓨터 Y를 통해 퍼블리셔(130)의 서비스 페이지를 방문할 때, 각각 서로 다른 광고가 노출될 수 있다.
또한, 사용자(140)의 식별 정보가 사용자(140)의 퍼블리셔(130)에 대한 로그인 아이디인 경우, 사용자(140)가 사용하는 단말기와 무관하게 동일한 광고가 노출될 수 있다. 예를 들어, 사용자(140)가 집에서 사용하는 컴퓨터 X에서는 동물과 관련된 검색어를 입력하고, 회사에서 사용하는 컴퓨터 Y에서는 부동산과 관련된 검색어를 입력하더라도, 사용자(140)가 동일한 아이디로 로그인하였다면 컴퓨터와 무관하게 동일한 광고가 노출될 수 있다.
또한, 다른 실시예로, 개별 광고 플랫폼(210)은 단순히 사용자(140)가 입력하는 검색어 및 매칭되는 광고뿐만 아니라, 사용자가 구매한 상품과 관련된 검색어, 해당 검색어와 연관된 광고 또는 사용자가 방문한 페이지와 관련된 검색어 등을 이용하여 관리 테이블(211)을 생성할 수도 있다. 즉, 사용자(140)의 활동과 관련하여 검색어를 추출할 수 있는 모든 방법을 통해 사용자의 관심 사항이 반영된 검색어를 얻을 수 있다. 다시 말해, 사용자(140)의 관심 사항을 반영하기 위해 이용되는 검색어가 퍼블리셔(130)를 통해 입력되는 검색어로 한정되는 것은 아니다.
한편, 개별 광고 플랫폼(210)은 관리 테이블(211)을 생성하기 전에 광고주(110)로부터 광고를 등록 받을 수 있다. 일례로, 개별 광고 플랫폼(210)은 사용자(140)들이 입력한 검색어에 대해 판매 가능한 광고 인벤토리의 개수를 제공할 수 있다. 개별 광고 플랫폼(210)은 사용자가 접속하는 퍼블리셔(130)에서의 사용 로그에 기초하여 광고주(110)에게 판매되는 광고 상품에 대한 정보를 계산할 수 있다. 예를 들어, CPM(Cost Per Mill) 과금 기반의 상품에 관해 개별 광고 플랫폼(210)은 검색어별로 예측 노출수 등의 정보를 광고를 구매하는 광고주에게 제공할 수 있다.
이때, 광고 시스템(200)은 이러한 예측 노출수를, 인벤토리로서 검색어별로 예측할 수 있다. 일실시예로, 광고 시스템(200)은 사용자 한명당 n개의 검색어가 입력되는 경우, 입력된 n개의 검색어에 특정 검색어가 포함될 확률(또는 비율)을 이용하여 특정 검색어에 대한 인벤토리의 최대값을 예측할 수 있다. 이때, 특정 검색어가 포함될 확률은 광고주 B가 검색어 A를 요청(구매)한 경우, 한명의 사용자로부터 입력된 검색어가 광고주 B가 요청한 검색어 A일 확률을 의미할 수도 있다.
예를 들어, 사용자 한명당 입력된 n개의 검색어에 대해 검색어 A가 포함될 확률은 아래 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, "QC"는 검색횟수를 나타내는 쿼리 카운트(Query Count)를 의미할 수 있다. 즉, "검색어 A의 QC 비중"은 일정 단위기간 동안 사용자들이 검색어 A를 이용하여 검색하는 횟수의 전체 검색횟수에 대한 비중을 의미할 수 있다. 또한, "n"은 일정 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 즉 UV(Unique Visit)당 입력하는 검색어의 개수를 의미할 수 있다. 예를 들어, "n"은 일정 단위기간 동안 입력된 검색어의 전체 개수의 UV에 대한 비율로서 계산될 수 있다.
이때, 광고 시스템(200)은 특정 검색어가 포함될 확률(또는 비율)뿐만 아니라 UV를 더 이용하여 검색어별로 인벤토리를 예측할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 변수들 중 일부는 전체 광고 유닛들에 대해 측정될 수도 있으나 특정 광고 유닛들에 대해 측정될 수도 있다. 여기서, 광고 유닛이란 블로그, 카페, 지식검색 등과 같이 제공되는 서비스에 따라 분류될 수 있다. 예를 들어, 상술한 UV나 이후 설명될 PV(Page View) 등은 전체 광고 유닛에서 발생한 UV, PV를 이용할 수도 있으나, 광고 유닛별로 발생한 UV, PV를 이용하여 광고 유닛별 인벤토리를 측정하는데 이용할 수도 있다. 즉, 광고 시스템(200)이 검색어별로 인벤토리를 예측하기 위해 이용하는 UV 역시 광고 유닛별로, 그리고 검색어별로 인벤토리를 예측하기 위해 광고 유닛별로 측정된 UV 중 해당 광고 유닛의 UV를 의미할 수 있다.
예를 들어, 광고 시스템(200)은 아래 수학식 2와 같이 검색어 A의 인벤토리를 예측할 수 있다.
Figure pat00003
즉, 사용자 한명당 n개의 검색어가 입력되는 경우, 입력된 n개의 검색어에 특정 검색어가 포함될 확률(또는 비율)과 UV의 곱셈 연산을 통해 전체 사용자가 검색어 A를 입력할 것으로 예상되는 횟수인 검색어 A의 인벤토리를 예측할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자당 입력된 검색어의 개수와 UV를 통해 인벤토리를 예측하는 일례를 나타낸 도면이다. 제1 화살표(310)는 사용자 한명당 일정 단위기간 동안 입력한 검색어의 개수를 의미할 수 있다. 도 3의 일례에서는 7일 동안 사용자 한명당 60개의 검색어를 입력한 것으로 가정한다. 또한, 제2 화살표(320)는 특정 광고 유닛에서의 UV를 의미할 수 있다. 도 3의 일례에서는 특정 광고 유닛에서 11,158,929의 UV가 발생한 것으로 가정한다.
이때, 사각형들은 각각 하나의 검색어를, 동그라미는 각각 하나의 UV를 의미할 수 있다. 또한, 특정 사각형(330)에 해당하는 검색어 A에 대해 7일 동안 발생한 평균 QC가 637,484라 가정하고, 전체 QC가 814,089,033이라 가정하면, 검색어 A의 QC 비중은 0.078%(0.0078 = (637,484 / 814,089,033), 소수점 5번째 자리에서 반올림)와 같이 계산될 수 있다. 이때, 사용자 한명당 n개의 검색어가 입력되는 경우, 입력된 n개의 검색어에 검색어 A가 포함될 확률(또는 비율), 다른 표현으로, 광고주 B가 검색어 A를 요청(구매)한 경우, 한명의 사용자로부터 입력된 검색어가 광고주 B가 요청한 검색어 A일 확률은 수학식 1을 이용하여 4.6%(0046 = 1 - 해당 UV의 60개 검색어가 모두 검색어 A가 아닐 확률 = 1 - (1 - 0.078%)60)과 같이 계산될 수 있다. 여기서, 해당 UV는 특정 사각형(330)과 대응되는 특정 동그라미(340)의 UV를 의미할 수 있다.
또한, 특정 광고 유닛에서의 UV와 수학식 2를 통해 검색어 A의 인벤토리는 502,112(11,158,929 * 4.6%)로 계산될 수 있다.
이때, 수학식 2에 따라 예측된 인벤토리는 사용자들 각각이 하나의 검색어를 일정 단위기간 동안 한번만 입력한다는 가정을 포함하고 있다. 그러나, 실질적으로 사용자들은 하나의 검색어를 일정 단위기간 동안 여러 번 입력할 수도 있기 때문에 이러한 중복 입력을 더 반영할 필요가 있다.
이때, 상술한 바와 같이, 광고들은 사용자들의 관심 사항이 반영된 관리 테이블(211)을 이용하여 광고를 제공한다. 따라서, 별도의 제약 없이 사용자들의 관심 사항만을 고려하여 광고를 제공하는 경우, 몇몇의 특정 광고들이 과도하게 반복적으로 사용자들에게 제공될 수 있다.
이에, 광고 시스템(200)은 타겟팅된 광고의 노출횟수를 제약하기 위한 노출한도(frequency cap)를 도입할 수 있다. 여기서, 노출한도란 사용자들 각각에게 동일 광고 소재가 N회 이상 노출되지 않도록 제한하기 위한 것이다. 또한, 광고 시스템(200)은 타겟팅된 광고가 반복 노출되는 기간을 제약하기 위해 노출간격(interval cap)을 더 도입할 수도 있다. 여기서, 노출간격은 노출한도 내에서 동일 광고 소재의 노출간 간격을 제어하기 위한 것이다.
우선, 중복 입력을 반영하기 위해 PV의 UV에 대한 비율이 고려될 수 있다. 여기서, PV는 사용자들의 조회수를 의미할 수 있다. 즉, PV의 UV에 대한 비율은 사용자 한명당 조회수를 의미할 수 있고, 이는 사용자 한명당 특정 검색어를 최대로 중복 입력 가능한 횟수의 평균값을 의미할 수도 있다. 그러나, 상술한 바와 같이, 이러한 PV의 UV에 대한 비율을 그대로 수학식 2에 반영하는 경우, 사용자들에게 몇몇의 특정 광고들이 과도하게 반복적으로 제공될 여지가 존재한다. 예를 들어, PV의 UV에 대한 비율이 5이고, 사용자(140)가 검색어 A를 5번 입력하는 경우, 상황에 따라서는 5번의 동일 광고 소재가 사용자(140)에게 노출될 수 있다.
따라서, 광고 시스템(200)은 한명의 사용자에게 동일 광고 소재가 N회 이상 반복 노출되지 않도록 하기 위해, 동일 광고 소재의 노출 횟수를 기선정된 횟수 이하로 제한하기 위한 노출한도를 도입할 수 있다. 예를 들어, 검색어 A의 인벤토리를 계산하기 위한 수학식 2는 아래 수학식 3과 같이 변형될 수 있다.
Figure pat00004
다시 도 3을 참조하여, 특정 광고 유닛의 PV가 138,571,753이고, 노출한도가 3이라 가정할 때, PV의 UV에 대한 비율은 12.4(138,571,753/11,158,929)로 노출한도 3보다 크기 때문에 "min()" 함수에 따른 값은 3이 된다. 따라서, 수학식 3에 따른 검색어 A의 인벤토리는 1,506,336(502,112*3)과 같이 계산될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 인벤토리의 양을 화살표의 길이로 나타낸 일례이다. 제2 화살표(320)는 도 3을 통해 설명한 특정 광고 유닛에서의 UV를 의미할 수 있다. 도 4의 일례에서는 도 3에서와 동일하게 특정 광고 유닛에서 11,158,929의 UV가 발생한 것으로 가정한다.
제3 화살표(410)는 제2 화살표(320)와 동일한 길이의 화살표 3개의 결합으로, 3으로 가정된 노출한도에 따라 제2 화살표(320) 길이의 세 배에 해당하는 길이만큼 전체 검색어에 대한 인벤토리가 예측될 수 있음을 나타낸다. 즉, 제4 화살표(420)는 제3 화살표(410)와 동일한 길이로 전체 검색어에 대해 노출한도가 적용된 인벤토리의 양을 나타낼 수 있다. 여기서, 전체 검색어는 해당 광고 유닛에 일정 단위기간 동안 입력된 검색어들을 의미할 수 있다. 도 4의 일례에서, 제4 화살표(420)에 따른 인벤토리는 33,476,787(UV * 3)의 값을 가질 수 있다.
또한, 제5 화살표(430)는 해당 광고 유닛의 PV를 의미할 수 있다. 도 4의 일례에서 제5 화살표(430)에 따른 PV는 138,571,753으로 가정한다. 즉, PV의 UV에 대한 비율은 12.4(138,571,753/11,158,929)로 수학식 3에 나타난 "min()" 함수에 따라 PV의 UV에 대한 비율이 아닌 상술한 노출한도 3이 인벤토리 예측에 이용될 수 있다.
제6 화살표(440)는 광고주 B가 요청한 검색어 A의 QC 비중이 0.012%이고, n이 60일 때, 광고주 B에게 판매 가능한 인벤토리의 양 1,506,336을 나타낼 수 있다.
제7 화살표(450)는 광고주 C가 요청한 검색어 B의 QC 비중이 0.042%이고, n이 60일 때, 광고주 C에게 판매 가능한 인벤토리의 양 815,632((1 - (1 - 0.042%)60) * UV * 3)을 나타낼 수 있다.
그러나, 제6 화살표(440)와 제7 화살표(450)는 서로 다른 광고주 B, C가 서로 다른 검색어 A, B를 요청할 때의 판매 가능한 인벤토리 양을 나타낼 뿐, 각각의 광고주들은 복수의 검색어들을 요청할 수도 있고, 서로 요청하는 검색어들이 중복될 수 있다. 따라서, 특정 광고주가 먼저 특정 검색어에 대한 인벤토리를 전부 또는 일부 구매하는 경우, 다른 광고주에게 판매 가능한 인벤토리의 양은 제한될 수 있다.
우선, 광고주가 복수의 검색어들을 요청하는 경우, 복수의 검색어들(이하, '요청 검색어')에 대한 인벤토리의 양을 계산하기 위해 상술한 수학식 3은 아래 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00005
여기서, "f인벤토리(요청 검색어)는 요청 검색어의 QC 비중에 따른 인벤토리 양을 계산하는 함수를 의미할 수 있다. 또한, "f인벤토리(검색어 A) + f인벤토리(검색어 B)"의 값은 "f인벤토리(검색어 A + 검색어 B)"의 값보다 큰 값을 갖는다. 이는 "f인벤토리(검색어 A + 검색어 B)"의 경우, 검색어간 간섭이 발생하기 때문이다. 여기서, "검색어 A + 검색어 B"는 수학식 A, B에 대한 인벤토리의 양을 계산함에 있어서, 수학식 4의 "요청 검색어의 QC 비중"으로서 "검색어 A의 QC 비중 + 검색어 B의 QC 비중을 이용함을 의미할 수 있다. 이후에서는 설명의 편의를 위해, "f인벤토리(검색어 A)"는 "f인벤토리(A)"로 "f인벤토리(검색어 A + 검색어 B)"는 "f인벤토리(AB)"와 같이 표시하여 설명한다.
이 경우, 제6 화살표(440)가 광고주 B가 요청한 요청 검색어의 QC 비중이 0.012%이고, n이 60일 때, 광고주 B에게 판매 가능한 인벤토리의 양 1,506,336을 나타내고, 광고주 C가 광고주 B의 요청 검색어와 적어도 하나의 검색어가 동일한 요청 검색어를 요청하는 경우, 광고주 C에게 판매 가능한 인벤토리의 양은 제7 화살표(450)가 나타내는 인벤토리의 양과는 달라질 수 있다. 예를 들어, 점선박스(460)에 나타난 제8 화살표(461)는 광고주 B의 요청 검색어의 QC 비중과 광고주 C의 요청 검색어의 QC 비중의 합을 이용하여 계산한 인벤토리의 양 2,280,410를 나타낼 수 있다.
즉, 광고주 B가 처음 판매 가능한 인벤토리의 양 1,506,336을 전량 구매한 경우, 광고주 C에게 판매 가능한 인벤토리의 양은 점선박스(460)에 나타난 바와 같이, 제8 화살표(461)의 길이와 제6 화살표(440)의 길이의 차이에 해당하는 인벤토리의 양 774,074(2,280,410 - 1,506,336)과 같이 계산될 수 있다.
이와 같이, 광고주들에게 판매 가능한 인벤토리의 양을 계산할 때, 이미 인벤토리가 판매된 검색어(이하, '기 판매된 검색어')를 고려함으로써, 검색어간의 간섭 영향을 없앨 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 광고 시스템(200)은 광고주(110)의 요청 검색어의 QC 비중과 판매량 그리고 기 판매된 검색어의 QC 비중과 판매량에 기초하여 광고주(110)에게 판매 가능한 인벤토리의 양을 계산할 수 있다. 예를 들어, 광고 시스템(200)은 아래 수학식 5와 같이 요청 검색어에 대해 판매 가능한 인벤토리의 양을 계산할 수 있다.
Figure pat00006
여기서, "f인벤토리()" 함수는 수학식 4를 통해 이미 설명하였다. 또한, 이후에서는 설명의 편의를 위해, 검색어 A, B, C의 판매량은 판매량(ABC)와 같이 표현한다.
아래 표 2 내지 표 5는 검색어에 대한 인벤토리를 관리하는 예를 설명하기 위한 것으로, 검색어, 검색어별 판매 가능량, 판매량 및 잔량을 나타낸다.
Figure pat00007
우선, 최초 부킹 시 광고주 '갑'이 검색어 A, B의 판매 가능한 인벤토리의 양을 조회하면, 광고 시스템(200)은 "f인벤토리(AB) = 4400(가정, 4400 < 1000 + 4000)"을 계산하여 광고주 '갑'에게 제공할 수 있다. 판매 가능한 인벤토리는 수학식 5를 이용하여 계산하여야 하나, 기 판매된 검색어가 존재하지 않는 경우, 수학식 5는 수학식 4와 동일하다.
또한, 본 명세서에서 "부킹"은 광고주에게 인벤토리를 판매하는 과정을 의미할 수 있다.
광고 시스템(200)은 광고주 '갑'이 검색어 A, B의 인벤토리 4400 중 3000의 구매를 희망하는 경우, 검색어들의 잔량 비율에 따라 검색어별로 인벤토리를 판매할 수 있다. 즉, 표 1에 나타난 검색어 A, B이 잔량 비율 1000:4000에 따라, 광고주 '갑'에게 검색어 A의 인벤토리 600 및 검색어 B의 인벤토리 2400을 판매할 수 있다. 이때, 검색어 A, B의 인벤토리 중 일부가 광고주 '갑'에게 판매된 후 검색어 A, B의 잔량은 표 3에서와 같이 각각 400, 1600이 될 수 있다.
Figure pat00008
이때, 광고주 '을'의 추가 부킹 요청 시 광고주 '을'이 검색어 B, C, D의 판매 가능한 인벤토리 양을 조회하면, 광고 시스템(200)은 판매 가능한 인벤토리를 계산하여 광고주 '을'에게 제공할 수 있다.
즉, 광고 시스템(200)은 수학식 5를 이용하여 판매 가능한 인벤토리를 계산할 수 있다. 여기서는, "f인벤토리(ABCD) = 6400(< 1000 + 4000 + 1500 + 2000)", "f인벤토리(BCD) = 5500(< 4000 + 1500 + 2000)"이라 가정한다. "판매량(ABCD)"는 3000(검색어 A, B의 판매량 참조), "판매량(BCD)"는 2400(검색어 B의 판매량 참조)이기 때문에 판매 가능 인벤토리는 "min(6400 - 3000, 5500 - 2400) = min(3400, 3100) = 3100"과 같이 계산될 수 있다.
이때, 판매 가능한 인벤토리 3100 전부를 광고주 '을'이 구매한다고 가정하면, 표 3은 표 4와 같이 수정될 수 있다. 이 경우에도, 각 검색어들의 잔량 비율에 따라 판매량 비율이 결정될 수 있다.
Figure pat00009
검색어 E를 요청하는 광고주 '병'에 대해 또 다른 추가 부킹이 발생하는 경우, 광고 시스템(200)은 수학식 5를 이용하여 판매 가능 인벤토리를 광고주 '병'에게 제공할 수 있다.
즉, 광고 시스템(200)은 "f인벤토리(ABCDE) = 7500", "f인벤토리(E) = 3000", "판매량(ABCDE) = 6100" 그리고 "판매량(E) = 0"을 수학식 5에 대입하여 판매 가능 인벤토리 "min(7500 - 6100, 3000 - 0) = min(1400, 3000) = 1400"를 계산할 수 있다. 이때, 광고주 '병'이 판매 가능 인벤토리 1400을 모두 구매한다고 가정하면, 표 4는 아래 표 5와 같이 수정될 수 있다.
Figure pat00010
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 검색어별 인벤토리와 전체 인벤토리의 일례를 나타낸 도면이다. 우선, 도 5에 나타난 "KWD"는 검색어를, "INV"는 인벤토리를 각각 의미할 수 있다. 이때, 검색어별 인벤토리는 "f인벤토리(A)", "f인벤토리(B)", "f인벤토리(C)", ..., "f인벤토리(Z)"와 같이 예측될 수 있고, 전체 인벤토리는 "f인벤토리(ABC ... Z)"와 같이 계산될 수 있다. 이때, 전체 인벤토리는 검색어간의 중복요인이 감안되어 있기 때문에 검색어별 인벤토리의 합보다 작은 값을 갖게 된다.
또한, 다시 도 2를 참조하면, 광고 시스템(200)은 상술한 바와 같이 타겟팅된 광고가 반복 노출되는 기간을 제약하기 위해 노출간격(interval cap)을 더 도입할 수도 있다. 도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 동일 광고 소재가 중복 노출되는 사용자의 수를 나타낸 그래프이다. 그래프(600)에서 x-축은 동일 광고 소재가 중복 노출된 횟수를 나타내고, y-축은 사용자의 수를 나타낸다. 즉, 그래프(600)에 나타난 바와 같이, 동일 광고 소재가 N회 중복 노출된 사용자 중 N+1회 중복 노출된 사용자의 비중은 "약 80%"로 나타난다. 따라서, 인벤토리의 상각에 의한 효과는 일례로, 아래 수학식 6과 같이 등비수열의 합으로 계산될 수 있다.
Figure pat00011
여기서, 'S(n)'은 등비수열의 합을, 'r'은 N+1회 중복 노출된 사용자의 비율을, 'a'는 등비수열의 첫 항의 값을 각각 의미할 수 있다. 일례로, 'r = 0.8', 'n = 10', 'a = 1'을 대입하면, 'S(n)'은 4.46의 값을 가질 수 있고, 보수적으로 4와 같은 값을 인벤토리에 대한 상각계수로서 이용할 수 있다.
이때, 이러한 상각계수가 고려되는 경우, 상술한 수학식 4는 아래 수학식 7과 같이 변형될 수 있다.
Figure pat00012
예를 들어, 도 3과 함께 설명한 수학식 3에 따른 검색어 A의 인벤토리의 양 1,506,336(502,112*3)는 수학식 7에 따라 6,025,344(502,112*3*4)와 같이 예측될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 본 실시예에 따른 광고 시스템(700)은 광고의 노출수에 기반하여 매출이 결정되는 광고 상품에서, 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 관리한다. 이러한 광고 시스템(700)은 도 7에 도시된 바와 같이, 확률 계산부(710), 인벤토리 예측부(720) 및 판매 가능 인벤토리 결정부(730)를 포함할 수 있다.
확률 계산부(710)는 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산한다. 이때, 확률 계산부(710)는 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 확률을 계산할 수 있다. 예를 들어, 확률 계산부(710)는 상술한 수학식 1을 이용하여 요청 검색어가 포함될 확률을 계산할 수 있다. 요청 검색어가 복수인 경우에 대해서도 수학식 4를 통해 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
인벤토리 예측부(720)는 계산된 확률을 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측한다. 우선, 첫 번째 실시예로, 인벤토리 예측부(720)는 계산된 확률 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다.
두 번째 실시예로, 인벤토리 예측부(720)는 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수 및 노출한도를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다. 이때, 노출한도는 동일 광고 소재가 사용자에게 중복 노출되는 것을 허용하는 횟수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 노출한도는 PV의 UV에 대한 비율과 기선정된 값 중 작은 값으로 결정될 수 있다.
세 번째 실시예로, 인벤토리 예측부(730)는 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 노출한도 및 상각계수를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다. 이때, 상각계수는, 동일 광고 소재의 노출 횟수가 증가할수록 일정 확률로 감소하는 사용자에 대한 등비수열의 합을 이용하여 계산될 수 있다.
각각의 실시예에 따라 요청 검색어의 인벤토리를 예측하는 구체적인 방법에 대해서는 수학식 2 내지 수학식 4 및 수학식 7에 대한 설명을 참조할 수 있다.
판매 가능 인벤토리 결정부(730)는 상술한 확률 및 기 판매된 검색어의 판매량을 이용하여 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 판매 가능 인벤토리 결정부(730)는 요청 검색어와 기 판매된 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중, 요청 검색어와 기 판매된 검색어의 판매량, 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 요청 검색어의 판매량을 이용하여 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정할 수 있다. 이와 같이, 판매 가능 인벤토리를 결정하는 방법에 대해서는 도 5를 통해 보다 구체적으로 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 광고 방법은 도 7을 통해 설명한 광고 시스템(700)에 의해 수행될 수 있다. 도 8에서는 광고 시스템(700)에 의해 각각의 단계가 수행되는 과정을 설명함으로써, 본 발명의 일실시예에 따른 광고 방법을 설명한다.
단계(810)에서 광고 시스템(700)은 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산한다. 이때, 광고 시스템(700)은 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 확률을 계산할 수 있다. 예를 들어, 광고 시스템(700)은 상술한 수학식 1을 이용하여 요청 검색어가 포함될 확률을 계산할 수 있다. 요청 검색어가 복수인 경우에 대해서도 수학식 4를 통해 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
단계(820)에서 광고 시스템(700)은 계산된 확률을 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측한다. 우선, 첫 번째 실시예로, 광고 시스템(700)은 계산된 확률 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다.
두 번째 실시예로, 광고 시스템(700)은 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수 및 노출한도를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다. 이때, 노출한도는 동일 광고 소재가 사용자에게 중복 노출되는 것을 허용하는 횟수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 노출한도는 PV의 UV에 대한 비율과 기선정된 값 중 작은 값으로 결정될 수 있다.
세 번째 실시예로, 광고 시스템(700)은 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 노출한도 및 상각계수를 이용하여 요청 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다. 이때, 상각계수는, 동일 광고 소재의 노출 횟수가 증가할수록 일정 확률로 감소하는 사용자에 대한 등비수열의 합을 이용하여 계산될 수 있다.
각각의 실시예에 따라 요청 검색어의 인벤토리를 예측하는 구체적인 방법에 대해서는 수학식 2 내지 수학식 4 및 수학식 7에 대한 설명을 참조할 수 있다.
단계(830)에서 광고 시스템(700)은 상술한 확률 및 기 판매된 검색어의 판매량을 이용하여 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 광고 시스템(700)은 요청 검색어와 기 판매된 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중, 요청 검색어와 기 판매된 검색어의 판매량, 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 요청 검색어의 판매량을 이용하여 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정할 수 있다. 이와 같이, 판매 가능 인벤토리를 결정하는 방법에 대해서는 도 5를 통해 보다 구체적으로 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 본 실시예에 따른 광고 시스템(900)은 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 검색어를 관리할 수 있다. 즉, 도 7을 통해 설명한 광고 시스템(700)과는 다르게 광고 시스템(900)은 인벤토리가 아닌 예측 입력수를 결정할 수 있다. 여기서, 예측 입력수는 특정 검색어가 단위기간 동안 입력될 횟수를 의미할 수 있다. 즉, 광고 시스템(900)은 광고의 노출수에 기반하여 매출이 결정되는 광고 상품뿐만 아니라, CPC(Cost Per Click) 광고 방식 등에서도 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 이를 위해, 광고 시스템(900)은 도 9에 도시된 바와 같이, 확률 계산부(910) 및 예측 입력수 결정부(920)를 포함한다.
확률 계산부(910)는 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산한다. 이때, 확률 계산부(910)는 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 확률을 계산할 수 있다. 예를 들어, 확률 계산부(910)는 상술한 수학식 1을 이용하여 요청 검색어가 포함될 확률을 계산할 수 있다. 요청 검색어가 복수인 경우에 대해서도 수학식 4를 통해 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
예측 입력수 결정부(920)는 계산된 확률을 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정한다. 우선, 첫 번째 실시예로, 예측 입력수 결정부(920)는 계산된 확률 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 예측 입력수 결정부(920)는 상술한 수학식 2를 이용하여 계산된 결과를 예측 입력수로서 결정할 수 있다.
두 번째 실시예로, 예측 입력수 결정부(920)는 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수 및 노출한도를 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다. 이때, 노출한도는 동일 광고 소재가 사용자에게 중복 노출되는 것을 허용하는 횟수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 노출한도는 PV의 UV에 대한 비율과 기선정된 값 중 작은 값으로 결정될 수 있다. 일례로, 예측 입력수 결정부(920)는 상술한 수학식 3 또는 수학식 4를 이용하여 계산된 결과를 예측 입력수로서 결정할 수 있다.
세 번째 실시예로, 예측 입력수 결정부(920)는 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 노출한도 및 상각계수를 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다. 이때, 상각계수는, 동일 광고 소재의 노출 횟수가 증가할수록 일정 확률로 감소하는 사용자에 대한 등비수열의 합을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 예측 입력수 결정부(920)는 상술한 수학식 7를 이용하여 계산된 결과를 예측 입력수로서 결정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 광고 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 광고 방법은 도 9를 통해 설명한 광고 시스템(900)을 통해 수행될 수 있다. 도 10에서는 광고 시스템(900)을 통해 각각의 단계가 수행되는 과정을 설명함으로써, 본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 방법을 설명한다.
단계(1010)에서 광고 시스템(900)은 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산한다. 이때, 광고 시스템(900)은 요청 검색어에 대해 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 확률을 계산할 수 있다. 예를 들어, 광고 시스템(900)은 상술한 수학식 1을 이용하여 요청 검색어가 포함될 확률을 계산할 수 있다. 요청 검색어가 복수인 경우에 대해서도 수학식 4를 통해 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
단계(1010)에서 광고 시스템(900)은 계산된 확률을 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정한다. 우선, 첫 번째 실시예로, 광고 시스템(900)은 계산된 확률 및 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 광고 시스템(900)은 상술한 수학식 2를 이용하여 계산된 결과를 예측 입력수로서 결정할 수 있다.
두 번째 실시예로, 광고 시스템(900)은 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수 및 노출한도를 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다. 이때, 노출한도는 동일 광고 소재가 사용자에게 중복 노출되는 것을 허용하는 횟수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 노출한도는 PV의 UV에 대한 비율과 기선정된 값 중 작은 값으로 결정될 수 있다. 일례로, 광고 시스템(900)은 상술한 수학식 3 또는 수학식 4를 이용하여 계산된 결과를 예측 입력수로서 결정할 수 있다.
세 번째 실시예로, 광고 시스템(900)은 계산된 확률, 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 노출한도 및 상각계수를 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다. 이때, 상각계수는, 동일 광고 소재의 노출 횟수가 증가할수록 일정 확률로 감소하는 사용자에 대한 등비수열의 합을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 광고 시스템(900)은 상술한 수학식 7를 이용하여 계산된 결과를 예측 입력수로서 결정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함으로써 광고 효과를 극대화시킬 수 있고, 사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함에 있어, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 예측할 수 있다. 또한, 사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공하되 노출한도와 노출간격을 제어하여 인벤토리를 관리할 수 있다.
뿐만 아니라, 사용자가 입력한 검색어에 기초하여 사용자의 관심 사항과 관련된 광고를 제공함에 있어, 사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 이용하여 특정 검색어의 예측 입력수를 결정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 또한, 상술한 파일 시스템은 컴퓨터 판독이 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
200: 광고 시스템
210: 개별 광고 플랫폼
211: 관리 테이블

Claims (16)

  1. 광고의 노출수에 기반하여 매출이 결정되는 광고 상품에서, 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 관리하는 광고 시스템에 있어서,
    사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 상기 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 확률 계산부; 및
    상기 계산된 확률을 이용하여 상기 요청 검색어의 인벤토리를 예측하는 인벤토리 예측부
    를 포함하는 광고 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 요청 검색어에 대해 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 상기 확률을 계산하는, 광고 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인벤토리 예측부는,
    상기 계산된 확률 및 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 상기 요청 검색어의 인벤토리를 예측하는, 광고 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 인벤토리 예측부는,
    상기 계산된 확률, 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수 및 노출한도를 이용하여 상기 요청 검색어의 인벤토리를 예측하고,
    상기 노출한도는 동일 광고 소재가 상기 사용자에게 중복 노출되는 것을 허용하는 횟수를 포함하는, 광고 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 노출한도는 PV(Page View)의 UV(Unique Visit)에 대한 비율과 기선정된 값 중 작은 값으로 결정되는, 광고 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 인벤토리 예측부는,
    상기 계산된 확률, 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 노출한도 및 상각계수를 이용하여 상기 요청 검색어의 인벤토리를 예측하고,
    상기 상각계수는, 동일 광고 소재의 노출 횟수가 증가할수록 일정 확률로 감소하는 사용자에 대한 등비수열의 합을 이용하여 계산되는, 광고 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 확률 및 기 판매된 검색어의 판매량을 이용하여 상기 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정하는 판매 가능 인벤토리 결정부
    를 더 포함하는, 광고 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 판매 가능 인벤토리 결정부는,
    상기 요청 검색어와 상기 기 판매된 검색어에 대해 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중, 상기 요청 검색어와 상기 기 판매된 검색어의 판매량, 상기 요청 검색어에 대해 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 상기 요청 검색어의 판매량을 이용하여 상기 요청 검색어에 대한 판매 가능 인벤토리를 결정하는, 광고 시스템.
  9. 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 검색어를 관리하는 광고 시스템에 있어서,
    사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 특정 검색어가 포함될 확률을 상기 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 확률 계산부; 및
    상기 계산된 확률을 이용하여 상기 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하는 예측 입력수 결정부
    를 포함하는 광고 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 특정 검색어에 대해 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 검색횟수의 상기 과거의 단위기간 동안 발생한 전체 검색회수에 대한 비중 및 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 상기 확률을 계산하는, 광고 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 예측 입력수 결정부는,
    상기 계산된 확률 및 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수를 이용하여 상기 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하는, 광고 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 예측 입력수 결정부는,
    상기 계산된 확률, 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수 및 노출한도를 이용하여 상기 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하고,
    상기 노출한도는 동일 광고 소재가 상기 사용자에게 중복 노출되는 것을 허용하는 횟수를 포함하는, 광고 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 예측 입력수 결정부는,
    상기 계산된 확률, 상기 과거의 단위기간 동안 사용자 한명당 입력한 검색어의 개수, 노출한도 및 상각계수를 이용하여 상기 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하고,
    상기 상각계수는, 동일 광고 소재의 노출 횟수가 증가할수록 일정 확률로 감소하는 사용자에 대한 등비수열의 합을 이용하여 계산되는, 광고 시스템.
  14. 광고의 노출수에 기반하여 매출이 결정되는 광고 상품에서, 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 판매 가능한 검색어의 인벤토리를 관리하는 광고 방법에 있어서,
    사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 요청 검색어가 포함될 확률을 상기 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 확률을 이용하여 상기 요청 검색어의 판매 가능 인벤토리를 예측하는 단계
    를 포함하는 광고 방법.
  15. 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 검색어를 관리하는 광고 방법에 있어서,
    사용자가 단위기간 동안 입력하는 검색어들에 특정 검색어가 포함될 확률을 상기 과거의 단위기간 동안 입력된 검색어를 이용하여 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 확률을 이용하여 상기 특정 검색어의 예측 입력수를 결정하는 단계
    를 포함하는 광고 방법.
  16. 제14항 또는 제15항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
KR1020100114546A 2010-11-17 2010-11-17 광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법 KR101614954B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100114546A KR101614954B1 (ko) 2010-11-17 2010-11-17 광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100114546A KR101614954B1 (ko) 2010-11-17 2010-11-17 광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120053549A true KR20120053549A (ko) 2012-05-29
KR101614954B1 KR101614954B1 (ko) 2016-04-25

Family

ID=46269676

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100114546A KR101614954B1 (ko) 2010-11-17 2010-11-17 광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101614954B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016137111A1 (ko) * 2015-02-26 2016-09-01 에스케이플래닛 주식회사 광고플랫폼장치 및 그 동작 방법
CN112418901A (zh) * 2020-04-17 2021-02-26 上海幻电信息科技有限公司 广告库存的控制方法、装置和存储介质
KR20220093595A (ko) * 2020-12-28 2022-07-05 김언숙 상품 거래 중개 방법 및 시스템

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101132450B1 (ko) 2007-11-28 2012-03-30 엔에이치엔(주) 실시간 급상승 키워드 추출 방법 및 실시간 급상승 키워드추출 시스템
KR20100079053A (ko) 2008-12-30 2010-07-08 김종록 웹 사이트의 광고중계 시스템

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016137111A1 (ko) * 2015-02-26 2016-09-01 에스케이플래닛 주식회사 광고플랫폼장치 및 그 동작 방법
CN112418901A (zh) * 2020-04-17 2021-02-26 上海幻电信息科技有限公司 广告库存的控制方法、装置和存储介质
CN112418901B (zh) * 2020-04-17 2024-06-07 上海幻电信息科技有限公司 广告库存的控制方法、装置和存储介质
KR20220093595A (ko) * 2020-12-28 2022-07-05 김언숙 상품 거래 중개 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR101614954B1 (ko) 2016-04-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hoban et al. Effects of internet display advertising in the purchase funnel: Model-based insights from a randomized field experiment
US9076160B2 (en) System and method for suggesting recommended keyword
US8458160B2 (en) Social network based user-initiated review and purchase related information and advertising
Agarwal et al. Location, location, location: An analysis of profitability of position in online advertising markets
KR101597247B1 (ko) 실시간 키워드 연동형 광고 노출 시스템 및 방법
US11436639B2 (en) Behavioral analysis device, advertisement distribution device, behavioral analysis method, advertisement distribution method, behavioral analysis program, and advertisement distribution program
US10789079B2 (en) Triggering user aid based on user actions at independent locations
US20120010939A1 (en) Social network based online advertising
US20110119136A1 (en) Advertising Forecast and Revenue Systems and Methods
US20100318432A1 (en) Allocation of internet advertising inventory
CN102541972A (zh) 基于各自目标匹配登广告者和用户
US10332042B2 (en) Multichannel digital marketing platform
WO2012088020A2 (en) Method and apparatus for advertising bidding
US20150039417A1 (en) Method, computer system and device for determining effectiveness of an online advertisement
CN105493123A (zh) 识别有促销资格的媒体商店用户
KR102477687B1 (ko) 광고 관리 장치 및 이의 동작 방법
CA2867105A1 (en) Method and system for displaying a contextual advertisement on a webpage
US20090144138A1 (en) Method and system of advertisement management
KR101274759B1 (ko) 광고 시스템 및 광고 성과 평가 방법
KR20120053551A (ko) 사용자별 관심 주기를 이용하여 전송하기 위한 광고를 결정하는 광고 시스템 및 방법
KR20110048611A (ko) 희망 상품 공동구매 시스템 및 방법
KR101614954B1 (ko) 광고의 노출 빈도와 노출 간격을 제어하여 인벤토리를 관리하는 광고 시스템 및 방법
US20100318413A1 (en) Allocation of internet advertising inventory
CA2878833A1 (en) System and method for prescriber-centric targeting
JP2016012296A (ja) 広告決定装置、広告発行装置、広告決定方法、及び広告方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190328

Year of fee payment: 4