KR20120074626A - 간접클릭에 기초하여 키워드를 추천하는 시스템 및 방법 - Google Patents

간접클릭에 기초하여 키워드를 추천하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

간접클릭을 이용하여 키워드를 추천하는 시스템 및 방법이 개시된다. 광고주에게 키워드를 추천하는 키워드 추천 시스템은, 클릭로그를 이용하여 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 확인부 및 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 키워드 추천부를 포함한다.

Description

간접클릭에 기초하여 키워드를 추천하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR RECOMMENDING KEYWORD BASED ON INDIRECT CLICK}
본 발명의 실시예들은 간접클릭에 기초하여 키워드를 추천하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
키워드 광고(keyword advertising)란 검색 사이트에서 입력되는 검색어(키워드)에 대한 검색 결과 화면에 관련업체의 광고가 노출되도록 하는 광고 기법을 말한다. 예를 들어, 사용자가 '이사'와 관련된 키워들 검색하면, 화면에 '포장이사', 이사짐센터' 등 이사와 관련된 광고가 사용자에게 제공될 수 있다.
이러한 키워드 광고에서 광고주는 자신의 광고와 관련된 키워드를 구매하여 등록함으로써, 해당 키워드에 대해 자신의 광고가 노출되도록 한다. 이때, 어떠한 키워드를 구매할 것인가는 광고 효과의 측면에 있어서 매우 중요하고, 이러한 광고 효과는 광고를 노출하는 광고 매체의 입장에서는 광고 소득의 측면에 있어서 매우 중요하다. 따라서, 보다 효과적인 키워드를 광고주가 구매할 수 있도록 지원할 필요가 있다.
특정 URL에 대해 직접 클릭이 있었던 키워드들뿐만 아니라, 직접 클릭이 발생하지 않은 키워드들에 대해서도, 특정 URL에 해당하는 사이트와 비슷한 사이트를 매개로 하여 해당 키워드들에 의해 특정 URL 이 선택(클릭)될 확률을 계산하고, 계산된 확률을 이용하여 해당 키워드들을 추출 또는 추천함으로써, 특정 URL이 놓치고 있는 키워드들을 발굴할 수 있는 효과가 있고, 특정 URL이 선택될 확률이 높은 키워드를 추천함으로써, 광고 효과와 광고 수입을 증가시킬 수 있는 시스템 및 방법이 제공된다.
특정 URL에 대해 직접 클릭이 있었던 키워드들뿐만 아니라, 직접 클릭이 발생하지 않은 키워드들에 대해서도, 특정 URL에 해당하는 사이트와 비슷한 사이트를 매개로 하여 해당 키워드들에 의해 특정 URL 이 선택(클릭)될 확률을 계산하고, 계산된 확률을 이용하여 해당 키워드들을 추출함으로써, 어떤 키워드들이 특정 URL로 유입 확률이 높은지 분석할 수 있는 시스템 및 방법이 제공된다.
클릭로그를 이용하여 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 확인부 및 상기 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 키워드 추천부를 포함하는 키워드 추천 시스템이 제공된다.
일측에 따르면, 키워드 추천 시스템은 직접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드 각각에 의해 상기 광고에 대한 URL이 선택될 확률을 계산하는 확률 계산부를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 키워드 추천부는 복수의 간접 클릭 키워드가 확인된 경우, 선택될 확률을 이용하여 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 광고주에게 제공하기 위한 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하여 제공할 수 있다.
확률 계산부는 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 선택될 확률을 계산할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 확률 계산부는 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 선택될 확률을 계산하는 계산부 및 다른 URL 및 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 계산부에서 계산된 확률을 이용하여 갱신하는 갱신부를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 확률 계산부는 선택될 확률의 계산 및 유사할 확률의 갱신이 기선정된 횟수 반복되도록 계산부 및 갱신부를 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 키워드 추천부는 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 기선정된 개수 또는 광고주에 의해 설정된 개수의 키워드를 선택될 확률이 높은 순서로 선택하여 제공할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 간접 클릭 키워드는 다른 URL의 선택에 이용된 키워드들 중 직접 클릭 키워드를 제외한 나머지 키워드들 중 적어도 하나의 키워드를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 광고주에게 할당된 광고주 페이지를 통해 적어도 하나의 간접 클릭 키워드 및 적어도 하나의 간접 클릭 키워드와 관련된 정보가 노출될 수 있다.
클릭로그를 이용하여 사용자와 연관된 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 확인부 및 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 키워드 추천부를 포함하는 키워드 추천 시스템이 제공된다.
클릭로그를 이용하여 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL를 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 단계 및 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 단계를 포함하는 키워드 추천 방법이 제공된다.
클릭로그를 이용하여 사용자와 연관된 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL를 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 단계 및 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 단계를 포함하는 키워드 추천 방법이 제공된다.
특정 URL에 대해 직접 클릭이 있었던 키워드들뿐만 아니라, 직접 클릭이 발생하지 않은 키워드들에 대해서도, 특정 URL에 해당하는 사이트와 비슷한 사이트를 매개로 하여 해당 키워드들에 의해 특정 URL 이 선택(클릭)될 확률을 계산하고, 계산된 확률을 이용하여 해당 키워드들을 추출 또는 추천함으로써, 특정 URL이 놓치고 있는 키워드들을 발굴할 수 있는 효과가 있고, 특정 URL이 선택될 확률이 높은 키워드를 추천함으로써, 광고 효과와 광고 수입을 증가시킬 수 있다.
특정 URL에 대해 직접 클릭이 있었던 키워드들뿐만 아니라, 직접 클릭이 발생하지 않은 키워드들에 대해서도, 특정 URL에 해당하는 사이트와 비슷한 사이트를 매개로 하여 해당 키워드들에 의해 특정 URL 이 선택(클릭)될 확률을 계산하고, 계산된 확률을 이용하여 해당 키워드들을 추출함으로써, 어떤 키워드들이 특정 URL로 유입 확률이 높은지 분석할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고주, 광고 플랫폼, 퍼블리셔 및 사용자간의 관계를 개괄적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드 추천 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 업종을 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고주로부터 직접 키워드를 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 미리 등록 또는 저장된 키워드 목록을 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다.
도 6는 본 발명의 일실시예에 있어서, 입력된 키워드를 확장하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 확장된 키워드 중 원하는 키워드를 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 조회된 키워드를 다양한 조건에 따라 정렬하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 조회된 키워드를 광고주에게 제공하기 위한 사용자 인터페이스의 일례를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드들과 URL들을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 임의의 세 개의 키워드들과 임의의 두 개의 URL들을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드 추천 방법을 도시한 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 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, 키워드 추천 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 이때, 키워드 추천 시스템(200)은 도 1을 통해 설명한 광고 플랫폼(120)이 포함하는 복수의 개별 광고 플랫폼들 중 적어도 하나의 개별 광고 플랫폼에 포함되어 동작하거나 또는 적어도 하나의 개별 플랫폼과 연계되어 동작할 수 있다. 즉, 키워드 추천 시스템(200)은 광고주(110)에게 키워드를 추천하기 위한 시스템으로 도 2에 도시된 바와 같이, 확인부(210), 확률 계산부(220) 및 키워드 추천부(230)를 포함한다. 이때, 확률 계산부(220)는 필요에 따라 추가될 수 있다. 예를 들어, 키워드 추천 시스템(200)은 확인부(210)에서 확인되는 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 키워드 추천부(230)를 통해 전부 제공할 수도 있으나, 확률 계산부(220)를 통해 계산된 확률을 이용하여 복수의 간접 클릭 키워드 중 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하고, 선택된 간접 클릭 키워드가 제공되도록 할 수도 있다.
확인부(210)는 클릭로그를 이용하여 광고주의 광고에 대한 URL의 선택(클릭)에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL를 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인한다. 여기서, 간접 클릭 키워드는 다른 URL의 선택에 이용된 키워드들 중 직접 클릭 키워드를 제외한 나머지 키워드들 중 적어도 하나의 키워드를 포함할 수 있다.
예를 들어, 확인부(210)는 광고주의 광고에 대한 URL이 검색 결과로서 제공되는데 이용된 키워드들, 그 중에서도 광고주의 광고에 대한 URL이 검색자에 의해 선택된 경우 이용된 키워드들을 클릭로그를 이용하여 직접 클릭 키워드로서 확인할 수 있다. 이때, 확인부(210)는 역시 클릭로그를 이용하여 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 URL들을 확인할 수 있고, 확인된 URL들의 선택에 이용된 또 다른 키워드들을 확인할 수 있다.
즉, 직접 클릭 키워드는 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 직접 이용된 키워드를 의미할 수 있다. 이때, 간접 클릭 키워드는 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에는 이용되지 않았지만, 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 다른 URL(광고주의 광고에 대한 URL과 비슷한 성격의 URL)의 선택에 이용된 키워드들을 의미할 수 있다. 다시 말해, 간접 클릭 키워드 역시 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용될 확률이 존재함을 의미할 수 있다.
확률 계산부(220)는 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각에 의해 광고에 대한 URL이 선택될 확률을 계산한다. 즉, 확률 계산부(220)는 각각의 키워드가 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용될 확률을 계산할 수 있다. 즉, 이러한 확률이 높을수록 광고주의 광고 효과가 향상될 가능성이 더 높다.
이때, 확률 계산부(220)는, 일실시예로, 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산할 수 있다. 여기서, 상기 유사할 확률은 동일한 키워드를 통해 복수의 검색자들이 다른 URL과 광고에 대한 URL을 각각 선택한 비중에 기초하여 계산될 수 있고, 상기 비중은 클릭로그를 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 클릭로그를 통해 동일한 키워드 A를 이용하여 검색을 수행한 검색자 100명 중 50명이 제1 URL을 선택하고, 나머지 50명이 제2 URL을 선택한 경우, 키워드 A를 이용하여 검색을 수행하는 검색자가 제1 URL과 제2 URL을 각각 선택할 확률은 50%가 된다. 이 경우, 제1 URL과 제2 URL이 유사할 확률은 50%가 될 수 있다. 즉, 제1 URL과 제1 URL이 유사할 확률은 100%가 될 수 있으며, 어떠한 키워드를 통해서도 동시에 선택되지 않은 URL들간의 유사할 확률은 0%가 될 수 있다. 즉, 확률 계산부(220)는 이러한 URL들간의 유사할 확률과 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 URL들이 선택된 비중을 이용하여 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각에 의해 광고에 대한 URL이 선택될 확률을 계산할 수 있다.
다른 실시예로, 확률 계산부(220)는 도 2에 도시된 바와 같이, 계산부(221), 갱신부(222) 및 제어부(223)를 포함할 수 있다.
계산부(221)는 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산한다. 상기 유사할 확률에 대해서는 위에서 자세히 설명한바 있다.
갱신부(222)는 다른 URL 및 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 계산부(221)에서 계산된 확률을 이용하여 갱신한다.
제어부(223)는 선택될 확률의 계산 및 유사할 확률의 갱신이 기선정된 횟수 반복되도록 계산부(221) 및 갱신부(222)를 제어한다.
다시 말해, 계산부(221)에서 상기 선택될 확률을 계산하는 것으로 계산이 종료되는 것이 아니라, 제어부(223)가 갱싱부(222)에서 상기 선택될 확률을 이용하여 상기 유사할 확률을 갱신하고, 계산부(221)에서 상기 갱신된 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 다시 계산하도록 제어할 수 있다.
키워드들에 의해 특정 URL이 선택될 확률에 대해서는 이후 도 10 및 도 11을 통해서 더욱 자세히 설명한다.
키워드 추천부(230)는 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공한다. 이때, 키워드 추천부(230)는 복수의 간접 클릭 키워드가 확인된 경우, 선택될 확률을 이용하여 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 광고주에게 제공하기 위한 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 키워드 추천부(230)는 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 기선정된 개수 또는 광고주에 의해 설정된 개수의 간접 클릭 키워드를 상기 선택될 확률이 높은 순서로 선택하여 제공할 수 있다. 이때, 광고주에게 할당된 광고주 페이지를 통해 적어도 하나의 간접 클릭 키워드 및 적어도 하나의 간접 클릭 키워드와 관련된 정보가 노출될 수 있다.
상술한 바와 같이, 상기 선택될 확률은 광고에 대한 URL의 선택에 키워드들이 이용될 확률을 의미하는 것으로, 상기 선택될 확률이 높을수록 광고의 효과가 높을 가능성이 존재한다. 따라서, 키워드 추천부(230)는 이러한 상기 선택될 확률이 높은 키워드들을 광고주에게 추천함으로써, 광고주의 광고 효과를 향상시킬 수 있다.
상술한 실시예의 키워드 추천 시스템(200)은 광고주의 광고에 대한 URL을 기준으로 광고주에게 키워드를 추천하는 시스템을 설명하였으나, 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 시스템(200)은 이러한 시스템을 확장하여 광고주뿐만 아니라, 검색 서비스를 제공받는 일반 사용자들에게도 키워드를 추천할 수 있다.
이때, 다른 실시예에 따른 키워드 추천 시스템(200)은 도 2에서와 마찬가지로 확인부(210), 확률 계산부(220) 및 키워드 추천부(230)를 포함할 수 있다. 이 경우에도, 확률 계산부(220)는 필요에 따라 추가될 수 있다. 예를 들어, 키워드 추천 시스템(200)은 확인부(210)에서 확인되는 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 키워드 추천부(230)를 통해 전부 제공할 수도 있으나, 확률 계산부(220)를 통해 계산된 확률을 이용하여 복수의 간접 클릭 키워드 중 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하고, 선택된 간접 클릭 키워드가 제공되도록 할 수도 있다.
확인부(210)는 클릭로그를 이용하여 사용자와 연관된 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인할 수 있다. 여기서, 사용자와 연관된 URL은 사용자로부터 입력된 URL, 사용자에 의해 선택된 URL 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 키워드 B를 이용한 검색을 통해 검색결과를 제공받은 후, 검색결과에서 제1 URL을 선택한 경우, 확인부(210)는 제1 URL을 사용자와 연관된 URL로서 확인할 수 있고, 클릭로그를 이용하여 직접 클릭 키워드와 다른 URL 및 간접 클릭 키워드를 확인할 수 있다. 이때, 직접 클릭 키워드는 클릭로그를 이용하지 않고 단순히 사용자 A가 입력한 키워드 B로 확인할 수도 있다.
확률 계산부(220)는 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각에 의해 사용자와 연관된 URL이 선택될 확률을 계산한다. 이때, 확률 계산부(220)는 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 사용자와 연관된 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 사용자와 연관된 URL 각각이 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산할 수 있다.
이때, 확률 계산부(220)는 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 사용자와 연관된 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 사용자와 연관된 URL 각각이 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 이용하여 선택될 확률을 계산하는 계산부(221) 및 다른 URL 및 사용자와 연관된 URL 각각이 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 계산부(221)에서 계산된 확률을 이용하여 갱신하는 갱신부(222)를 포함할 수 있고, 선택될 확률의 계산 및 유사할 확률의 갱신이 기선정된 횟수 반복되도록 계산부(221) 및 갱신부(222)를 제어하는 제어부(223)를 더 포함할 수 있다.
키워드들 각각에 의해 특정 URL이 선택될 확률을 계산하는 방법에 대해서는 이미 설명하였고, 이후 도 10 및 도 11을 통해 더욱 자세히 설명하기 때문에 반복적인 설명은 생략한다.
키워드 추천부(230)는 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공한다. 이때, 키워드 추천부(230)는 복수의 간접 클릭 키워드가 확인된 경우, 선택될 확률을 이용하여 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 광고주에게 제공하기 위한 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하여 제공할 수 있다. 이 경우, 키워드 추천부(230)는 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 기선정된 개수 또는 사용자에 의해 설정된 개수의 간접 클릭 키워드를 선택될 확률이 높은 순서로 선택하여 사용자에게 제공할 수 있다.
이후 설명될 도 3 내지 도 8은 광고주 페이지에서 제공되는 사용자 인터페이스를 표시한 화면을 일례들을 나타내고 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 업종을 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다. 화면(300)은 광고주가 자신의 광고를 노출하기 위해 필요한 키워드를 세부키워드로 확장할 수 있는 광고주 페이지를 나타내는 것으로, '제1 단계 키워드 입력하기'(310)에서 광고주는 '업종키워드' 옵션, '키워드 입력' 옵션 및 '키워드 가져오기' 옵션 중 적어도 하나의 옵션을 선택할 수 있다. 이때, 화면(300)는 광고주가 '업종키워드' 옵션을 선택한 경우, 업종을 대분류/중분류/소분류/세분류로 단계적으로 광고주로부터 선택받기 위한 사용자 인터페이스가 제공된 일례를 나타내고 있다. 이 경우, 광고주에 의해 선택된 업종에 대한 정보 또는 업종에 대해 미리 기선정된 키워드들에 대한 정보가 광고주 페이지를 통해 도 2를 통해 설명한 키워드 추천 시스템(200)으로 제공될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고주로부터 직접 키워드를 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다. 화면(400)은 광고주가 자신의 광고를 노출하기 위해 필요한 키워드를 세부키워드로 확장할 수 있는 광고주 페이지를 나타내는 것으로, '제1 단계 키워드 입력하기'(310)에서 광고주는 '업종키워드' 옵션, '키워드 입력' 옵션 및 '키워드 가져오기' 옵션 중 적어도 하나의 옵션을 선택할 수 있다. 이때, 화면(400)은 광고주가 '키워드 입력' 옵션을 선택한 경우, 광고주로부터 직접 키워드를 입력받기 위한 사용자 인터페이스가 제공된 일례를 나타내고 있다. 이 경우, 광고주에 의해 입력된 키워드들에 대한 정보가 광고주 페이지를 통해 도 2를 통해 설명한 키워드 추천 시스템(200)으로 제공될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 미리 등록 또는 저장된 키워드 목록을 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다. 화면(500)은 광고주가 자신의 광고를 노출하기 위해 필요한 키워드를 세부키워드로 확장할 수 있는 광고주 페이지를 나타내는 것으로, '제1 단계 키워드 입력하기'(310)에서 광고주는 '업종키워드' 옵션, '키워드 입력' 옵션 및 '키워드 가져오기' 옵션 중 적어도 하나의 옵션을 선택할 수 있다. 이때, 화면(500)은 광고주가 '키워드 가져오기'를 선택하여 제공되는 옵션 중 '등록키워드' 옵션을 추가 선택함으로써 제공되는 사용자 인터페이스의 일례를 나타내고 있다. 즉, 화면(500)에는 광고주가 미리 등록한 그룹 별 키워드 목록을 선택할 수 있는 사용자 인터페이스가 나타나 있다. 이 경우, 선택된 키워드 목록의 키워드들에 대한 정보가 광고주 페이지를 통해 도 2를 통해 설명한 키워드 추천 시스템(200)으로 제공될 수 있다.
또한, 광고주에 의해 '관심키워드' 옵션이 선택되는 경우, 광고주 페이지에는 광고주에 의해 미리 저장된 관심키워드의 목록 중 원하는 목록을 선택하기 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있고, '사이트맞춤키워드' 옵션이 선택되는 경우, 광고주에 의해 선택된 사이트에 맞춤화된 키워드를 제한하기 위해, 광고주로부터 특정 사이트의 주소를 입력 또는 선택받는 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 뿐만 아니라, 광고주에 의해 '사이트에서 가져오기' 옵션이 선택되는 경우, 광고주 페이지에는 광고주에 의해 선택된 사이트를 크롤링하여 주요 키워드를 추출 및 제공하기 위해, 광고주로부터 특정 사이트의 주소를 입력 또는 선택받는 사용자 인터페이스가 제공될 수 있고, 'PC에서 가져오기' 옵션이 선택되는 경우, 광고주의 단말기에 저장된 파일을 선택받기 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 이러한 경우에도 각각의 옵션을 통해 확인된 키워드들에 대한 정보가 광고주 페이지를 통해 도 2를 통해 설명한 키워드 추천 시스템(200)으로 제공될 수 있다.
도 6는 본 발명의 일실시예에 있어서, 입력된 키워드를 확장하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다. 화면(600)은 광고주가 자신의 광고를 노출하기 위해 필요한 키워드를 세부키워드로 확장할 수 있는 광고주 페이지를 나타내는 것으로, '제2 단계 키워드 확장하기'(610)에서 광고주는 '연관키워드' 옵션, '포함키워드' 옵션 및 '검색기반연관키워드' 옵션 중 적어도 하나의 옵션을 선택할 수 있다. 여기서, '연관키워드' 옵션은 입력된 키워드와 연관도가 높은 키워드 목록을, '포함키워드' 옵션은 입력된 키워드의 형태소를 포함하는 키워드 목록을, '검색기반연관키워드' 옵션은 입력 키워드와 연관도가 높으면서 검색 이용자의 클릭률이 높은 키워드 목록을 각각 제공하기 위해 이용될 수 있다. 이때, 키워드를 확장하기 위해 도 2에서 설명한 키워드 추천 시스템(200)이 이용될 수 있다. 이 경우, 직접 클릭 키워드로는 도 3이나 도 4 또는 도 5를 통해 입력된 키워드들이 이용될 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 확장된 키워드 중 원하는 키워드를 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다. 화면(700)은 광고주가 자신의 광고를 노출하기 위해 필요한 키워드를 세부키워드로 확장할 수 있는 광고주 페이지를 나타내는 것으로, '제3 단계 키워드 골라내기'(710)에서 광고주는 '업종키워드' 옵션, '업종상위키워드' 옵션, '핵심키워드' 옵션, '월별키워드' 옵션, '이벤트키워드' 옵션, '지역명키워드' 옵션, '특정키워드포함' 옵션 및 '특정키워드제외' 옵션 중 적어도 하나의 옵션을 선택할 수 있다. 이때, 화면(700)은 광고주로부터 '업종키워드' 옵션이 선택된 경우, 업종을 대분류/중분류/소분류/세분류로 단계적으로 광고주로부터 선택받기 위한 사용자 인터페이스가 제공된 일례를 나타내고 있다. 이 경우, 광고주는 '업종키워드' 옵션을 이용하여 업종을 선택할 수 있고, 이 경우, 도 6에서 설명한 '제2 단계 키워드 확장하기'(610)에서 확장된 키워드들 중에서 광고주에 의해 선택된 업종과 관련된 키워드들이 조회될 수 있다.
또한, 광고주가 '업종상위키워드' 옵션을 선택하는 경우, 광고주에 의해 선택된 업종의 광고주가 주로 집행하는 키워드들이 확장된 키워드들 중에서 조회될 수 있다.
또한, 광고주가 '핵심키워드' 옵션을 선택하는 경우, 확장된 키워드들 중에서 핵심키워드들이 조회될 수 있다. 이때, 핵심키워드는 클릭율과 클릭수가 기선정된 값 이상의 값을 갖는 키워드들로서 광고 효과가 입증된 키워드들을 의미할 수 있다.
또한, 광고주는 '월별키워드' 옵션을 이용하여 원하는 월(month)을 선택할 수 있고, 이 경우, 해당 월에 조회수가 높은 인기 키워드들이 확장된 키워드들 중에서 조회될 수 있다.
또한, 광고주는 '이벤트키워드' 옵션을 이용하여 미리 정해진 다양한 이벤트들 중 원하는 이벤트를 선택할 수 있고, 이 경우 해당 이벤트와 관련된 키워드들이 확장된 키워드들 중에서 조회될 수 있다.
또한, 광고주는 '지역명키워드' 옵션을 이용하여 원하는 지역을 선택할 수 있고, 이 경우, 광고주에 의해 선택된 지역과 관련된 키워드들이 확장된 키워드들 중에서 조회될 수 있다. 이때, 광고주에 의해 선택된 지역의 하위 지역명이 모두 포함될 수 있다. 뿐만 아니라, 광고주가 복수의 지역을 선택하도록 지원할 수도 있다.
또한, 광고주는 '특정키워드포함' 옵션을 이용하여 원하는 텍스트를 입력할 수 있고, 이 경우, 광고주에 의해 입력된 텍스트를 포함하는 키워드들이 확장된 키워드들 중에서 조회될 수 있다. 예를 들어, 광고주가 '꽃배달'을 입력하는 경우, '꽃배달서비스', '꽃배달가격', '빠른꽃배달' 등의 키워드들이 조회될 수 있다.
또한, 광고주는 '특정키워드제외' 옵션을 이용하여 원하는 텍스트를 입력할 수 있고, 이 경우, 광고주에 의해 입력된 텍스트에 해당하는 키워드 또는 입력된 텍스트를 포함하는 키워드들은 확장된 키워드들에서 제외될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 조회된 키워드를 다양한 조건에 따라 정렬하기 위한 사용자 인터페이스를 나타낸 화면의 일례이다. 화면(800)은 광고주가 자신의 광고를 노출하기 위해 필요한 키워드를 세부키워드로 확장할 수 있는 광고주 페이지를 나타내는 것으로, '제4 단계 키워드 정렬하기'(810)에서 광고주는 키워드에 대한 조회수, 클릭수, CTR(Click Through Rate), PPC(Pay Per Click), 경쟁현황 및 연관도에 따라 조회된 키워드들을 정렬할 수 있다. 다시 말해, 조회된 키워드들은 '제4 단계 키워드 정렬하기'(810)에서 제공되는 옵션을 이용하여 조회수, 클릭수, 클릭율, 클릭당비용, 등록 광고주수, 연관도를 기준으로, 내림차순 또는 올림차순으로 정렬될 수 있다.
도 3 내지 도 8에 나타난 점선박스(320)는 광고주에 의해 선택된 옵션들에 따라 어떠한 키워드들이 어떠한 정렬조건에 따라 조회되는가를 나타내고 있다. 이때, 각 단계별로 디폴트 옵션이 존재하여 광고주가 4 개의 단계를 모두 수행하지 않고 키워드 조회 버튼(330)을 클릭하더라도, 디폴트 옵션에 따라 키워드들이 조회될 수 있다.
선택옵션 초기화 버튼(340)은 상술한 점선박스(320)에 표시되는 선택된 옵션들을 초기화하기 위한 사용자 인터페이스이고, 키워드 수 선택 옵션(350)은 광고주가 조회할 키워드의 수를 선택하기 위한 사용자 인터페이스이다. 예를 들어, 광고주는 키워드 수 선택 옵션(350)을 이용하여 '최대 100까지' 또는 '최대 1000개까지'와 같이 조회할 키워드의 최대 수를 선택할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 조회된 키워드를 광고주에게 제공하기 위한 사용자 인터페이스의 일례를 나타낸 도면이다. 표(900)는 광고주에 의해 선택된 옵션들에 따라 조회된 키워드들 각각에 대한 정보를 광고 상품별로 나타내고 있다. 이때, 광고주는 조회된 키워드들 중 적어도 일부를 선택하여 관심 키워드로서 저장하거나, 제외할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드들과 URL들을 나타낸 도면이다. 도 10에서 Q1(1010), Q2(1020) 및 Q3(1030)는 세 개의 서로 다른 키워드들을, U1(1040) 및 U2(1050)는 두 개의 서로 다른 URL을 각각 의미할 수 있다. 이때, 키워드들과 URL들을 연결하는 선은 사용자가 해당 키워드를 통해 검색한 검색 결과로 해당 URL을 선택(클릭)하였음을 나타낼 수 있다.
여기서, Q1(1010), Q2(1020) 및 Q3(1030)를 통해 U1(1040)이 선택(클릭)될 확률을 구하기 위해 아래 1 내지 4를 살펴볼 수 있다.
1. 검색창에서 키워드 Q1(1010)을 검색한 사용자가 U1(1040)을 선택한다면, 사용자 한 명이 Q1(1010)의 검색결과 중에서 U1(1040)이 적절하다고 한 표를 투표한 것으로 가정할 수 있다.
2. Q1(1010)을 검색한 사용자가 100명이고, 그 중 50명은 U1(1040)을, 나머지 50명은 U2(1050)를 선택했다고 가정하면, Q1(1010)을 검색한 사용자가 각각의 URL인 U1(1040)과 U2(1050)를 선택할 확률은 50%가 된다. 이때, U1(1040)과 U2(1050)는 비슷한 성질의 URL일 확률이 있고, 그 확률은 50%가 될 수 있다.
3. U2(1050)가 50%의 확률로 U1(1040)과 비슷하다는 조건이 주어지면, U2(1050)로 클릭이 발생한 키워드 Q2(1020) 및 Q3(1030)가 U1(1040)을 클릭할 조건부 확률은 (Q2(1020) 및 Q3(1030)가 각각 U2를 클릭할 확률 * U2(1050)가 U1(1040)과 비슷한 성질의 URL일 확률)과 같이 계산될 수 있다.
4. Q2(1020) 및 Q3(1030)는 도 10에서와 같이 U1(1040)에 대해 직접 클릭이 발생하지는 않았으나, Q1(1010)(U1(1040)으로 클릭이 발생한 키워드)에 의해 클릭된 다른 URL U2(1050)를 매개로 일정한 확률을 갖게 되고, 이러한 확률을 갖는 키워드 Q2(1020) 및 Q3(1030)를 "간접 클릭(또는 간접 클릭 키워드)"이라고 정의한다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 임의의 세 개의 키워드들과 임의의 두 개의 URL들을 나타낸 도면이다. 도 11은 키워드로서 신발(1110), 운동화(1120) 및 싼운동화(1130)를 나타내고 있고, URL로서 'www.shoes.com'(1140) 및 'www.runningshoes.com'(1150)를 나타내고 있다. 도 11에서도 키워드들과 URL들을 연결하는 선은 사용자가 해당 키워드를 통해 검색한 검색 결과로 해당 URL을 선택(클릭)하였음을 나타낼 수 있다.
이때, 신발(1110), 운동화(1120) 및 싼운동화(1130)가 각각 URL 'www.shoes.com'(1140)을 클릭할 확률은 아래와 같이 계산될 수 있다.
우선, PQ[x]를 x라는 키워드에 의해 'www.shoes.com'(1140)이 선택될 확률이라 가정하고, PU[y]를 y라는 URL이 'www.shoes.com'(1140)과 유사할 확률이라 가정하자. 이때, PU[www.shoes.com] = 1, PU[www. runningshoes.com] = 0이 된다.
제1 단계로, 신발(1110), 운동화(1120) 및 싼운동화(1130) 각각에 의해 'www.shoes.com'(1140)가 선택될 확률은 아래와 같이 계산될 수 있다.
● PQ[신발] = 1/2 * PU[www.shoes.com] + 1/2 * PU[www. runningshoes.com] = 1/2 * 1 + 1/2 * 0 = 1/2
● PQ[운동화] = 0(선이 연결되지 않음) * PU[www.shoes.com] + 1 * PU[www. runningshoes.com] = 0 * 1 + 1 * 0 = 0
● PQ[싼운동화] = 0(선이 연결되지 않음) * PU[www.shoes.com] + 1 * PU[www. runningshoes.com] = 0 * 1 + 1 * 0 = 0
따라서, 제1 단계에 따른 결과는 아래와 같다.
● PU[www.shoes.com] = 1
● PU[www. runningshoes.com] = 0
● PQ[신발] = 1/2
● PQ[운동화] = 0
● PQ[싼운동화] = 0
다시 제2 단계로, 'www.shoes.com'(1140) 및 'www.runningshoes.com'(1150) 각각이 원래 목적인 'www.shoes.com'(1140)와 연관이 있을(유사할) 확률을 구한다.
● PU[www.shoes.com] = PQ[신발]('www.shoes.com'(1140)과 연결된 키워드는 신발(1110)뿐임) = 1/2, 그러나 원래의 PU[www.shoes.com]의 값은 1이기 때문에 새로 구한 1/2보다 큰 1이 PU[www.shoes.com]의 값이 됨.
● PU[www. runningshoes.com] = PQ[신발] * 1/3 + PQ[운동화] * 1/3 + PQ[싼운동화] * 1/3 = 1/2 * 1/3 + 0 * 1/3 + 0 * 1/3 = 1/6
따라서, 제2 단계에 따른 결과는 아래와 같다.
● PU[www.shoes.com] = 1
● PU[www. runningshoes.com] = 1/6
● PQ[신발] = 1/2
● PQ[운동화] = 0
● PQ[싼운동화] = 0
이러한 제1 단계 및 제2 단계를 반복 수행할수록 보다 정확한 확률을 얻을 수 있다.
예를 들어, 제1 단계를 반복하는 제3 단계로, 신발(1110), 운동화(1120) 및 싼운동화(1130) 각각에 의해 'www.shoes.com'(1140)가 선택될 확률은 아래와 같이 계산될 수 있다.
● PQ[신발] = 1/2 * PU[www.shoes.com] + 1/2 * PU[www. runningshoes.com] = 1/2 * 1 + 1/2 * 1/6 = 7/12
● PQ[운동화] = 1 * PU[www. runningshoes.com] = 1 * 1/6 = 1/6
● PQ[싼운동화] = 1 * PU[www. runningshoes.com] = 1 * 1/6 = 1/6
따라서, 제3 단계에 따른 결과는 아래와 같다.
● PU[www.shoes.com] = 1
● PU[www. runningshoes.com] = 1/6
● PQ[신발] = 7/12
● PQ[운동화] = 1/6
● PQ[싼운동화] = 1/6
다시 제2 단계를 반복하는 제4 단계로, 'www.shoes.com'(1140) 및 'www.runningshoes.com'(1150) 각각이 원래 목적인 'www.shoes.com'(1140)와 연관이 있을 확률을 구한다.
● PU[www.shoes.com] = 1
● PU[www.runningshoes.com] = PQ[신발] * 1/3 + PQ[운동화] * 1/3 + PQ[싼운동화] * 1/3 = 7/12 * 1/3 + 1/6 * 1/3 + 1/6 * 1/3 = 11/36
따라서, 제4 단계에 따른 결과는 아래와 같다.
● PU[www.shoes.com] = 1
● PU[www. runningshoes.com] = 11/36
● PQ[신발] = 7/12
● PQ[운동화] = 1/6
● PQ[싼운동화] = 1/6
예를 들어, 운동화(1120) 및 싼운동화(1130)는 'www.shoes.com'(1140)의 선택에 이용되지 않았지만, 운동화(1120) 및 싼운동화(1130)에 의해 'www.shoes.com'(1140)가 선택될 확률이 다른 키워드에 의해 'www.shoes.com'(1140)가 선택될 확률들에 비해 상대적으로 높다면, 사용자(광고주)에게 추천하기 위한 키워드로서 선택될 수 있다. 따라서, 사용자(광고주)가 관심을 갖는 URL(www.shoew.com)로 클릭이 많이 발생한 키워드 집합 A에 대해 A안에 속한 키워드들이 많이 클릭한 URL들로 클릭이 많이 발생한 키워드 집합 B를 발견할 수 있다.
아래 표 1 내지 3은 특정 키워드에 대해, 종래기술의 연관키워드 로직에 따른 키워드 조회 결과와 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 조회 결과를 각각 나타내고 있다. 표 1 내지 3을 통해 확인할 수 있는 바와 같이, 입력 키워드인 '전주맛집'에 대해 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 조회 결과를 이용하는 것이 종래기술의 연관키워드 로직에 따른 키워드 조회 결과를 이용하는 것보다 더 광고주의 광고 의도에 알맞은 키워드들을 추천할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드 추천 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 키워드 추천 방법은 도 2를 통해 설명한 첫 번째 실시예에 따른 키워드 추천 시스템(200)에 의해 수행될 수 있다.
단계(1210)에서 키워드 추천 시스템(200)은 클릭로그를 이용하여 광고주의 광고에 대한 URL의 선택(클릭)에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인한다. 여기서, 간접 클릭 키워드는 다른 URL의 선택에 이용된 키워드들 중 직접 클릭 키워드를 제외한 나머지 키워드들 중 적어도 하나의 키워드를 포함할 수 있다.
예를 들어, 키워드 추천 시스템(200)은 광고주의 광고에 대한 URL이 검색 결과로서 제공되는데 이용된 키워드들, 그 중에서도 광고주의 광고에 대한 URL이 검색자에 의해 선택된 경우 이용된 키워드들을 클릭로그를 이용하여 직접 클릭 키워드로서 확인할 수 있다. 이때, 키워드 추천 시스템(200)은 역시 클릭로그를 이용하여 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 URL들을 확인할 수 있고, 확인된 URL들의 선택에 이용된 또 다른 키워드들을 확인할 수 있다.
즉, 직접 클릭 키워드는 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 직접 이용된 키워드를 의미할 수 있다. 이때, 간접 클릭 키워드는 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에는 이용되지 않았지만, 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 다른 URL(광고주의 광고에 대한 URL과 비슷한 성격의 URL)의 선택에 이용된 키워드들을 의미할 수 있다. 다시 말해, 간접 클릭 키워드 역시 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용될 확률이 존재함을 의미할 수 있다.
단계(1220)에서 키워드 추천 시스템(200)은 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각에 의해 광고에 대한 URL이 선택될 확률을 계산한다. 즉, 키워드 추천 시스템(200)은 각각의 키워드가 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용될 확률을 계산할 수 있다. 즉, 이러한 확률이 높을수록 광고주의 광고 효과가 향상될 가능성이 더 높다.
이때, 키워드 추천 시스템(200)은 일실시예로, 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산할 수 있다. 여기서, 상기 유사할 확률은 동일한 키워드를 통해 복수의 검색자들이 다른 URL과 광고에 대한 URL을 각각 선택한 비중에 기초하여 계산될 수 있고, 상기 비중은 클릭로그를 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 클릭로그를 통해 동일한 키워드 A를 이용하여 검색을 수행한 검색자 100명 중 50명이 제1 URL을 선택하고, 나머지 50명이 제2 URL을 선택한 경우, 키워드 A를 이용하여 검색을 수행하는 검색자가 제1 URL과 제2 URL을 각각 선택할 확률은 50%가 된다. 이 경우, 제1 URL과 제2 URL이 유사할 확률은 50%가 될 수 있다. 즉, 제1 URL과 제1 URL이 유사할 확률은 100%가 될 수 있으며, 어떠한 키워드를 통해서도 동시에 선택되지 않은 URL들간의 유사할 확률은 0%가 될 수 있다. 즉, 확률 계산부(220)는 이러한 URL들간의 유사할 확률과 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 URL들이 선택된 비중을 이용하여 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각에 의해 광고에 대한 URL이 선택될 확률을 계산할 수 있다.
키워드 추천 시스템(200)은 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산하는 제1 단계(미도시)와 다른 URL 및 광고에 대한 URL 각각이 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 제1 단계에서 계산된 확률을 이용하여 갱신하는 제2 단계(미도시) 및 선택될 확률의 계산 및 유사할 확률의 갱신이 기선정된 횟수 반복되도록 제1 단계 및 제2 단계를 반복 수행하는 제3 단계(미도시)를 단계(1220)에 포함시켜 수행할 수 있다.
다시 말해, 제1 단계에서 상기 선택될 확률을 계산하는 것으로 계산이 종료되는 것이 아니라, 제2 단계를 통해 상기 선택될 확률을 이용하여 상기 유사할 확률을 갱신되면, 제3 단계에서 제1 단계가 반복 수행되도록 제어함으로써, 상기 갱신된 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 다시 계산되도록 할 수 있다.
키워드들에 의해 특정 URL이 선택될 확률에 대해서는 도 10 및 도 11을 통해 자세히 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.
단계(1230)에서 키워드 추천 시스템(200)은 복수의 간접 클릭 키워드가 확인된 경우, 선택될 확률을 이용하여 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 광고주에게 제공하기 위한 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하여 제공한다. 예를 들어, 키워드 추천 시스템(200)은 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 기선정된 개수 또는 광고주에 의해 설정된 개수의 간접 클릭 키워드를 상기 선택될 확률이 높은 순서로 선택하여 제공할 수 있다. 이때, 광고주에게 할당된 광고주 페이지를 통해 상기 간접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드와 관련된 정보가 노출될 수 있다. 이러한 간접 클릭 키워드의 제공은 도 9를 통해 설명하였다.
상술한 바와 같이, 상기 선택될 확률은 광고에 대한 URL의 선택에 키워드들이 이용될 확률을 의미하는 것으로, 상기 선택될 확률이 높을수록 광고의 효과가 높을 가능성이 존재한다. 따라서, 키워드 추천 시스템(200)은 이러한 상기 선택될 확률이 높은 키워드들을 선택하여 광고주에게 추천함으로써, 광고주의 광고 효과를 향상시킬 수 있다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 키워드 추천 방법은 도 2를 통해 설명한 두 번째 실시예에 따른 키워드 추천 시스템(200)을 통해 수행될 수 있다. 본 실시예에 따른 키워드 추천 방법은 광고주뿐만 아니라, 검색 서비스를 제공받는 일반 사용자들에게도 키워드를 추천할 수 있다.
단계(1310)에서 키워드 추천 시스템(200)은 클릭로그를 이용하여 사용자와 연관된 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인할 수 있다. 여기서, 사용자와 연관된 URL은 사용자로부터 입력된 URL, 사용자에 의해 선택된 URL 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 키워드 B를 이용한 검색을 통해 검색결과를 제공받은 후, 검색결과에서 제1 URL을 선택한 경우, 키워드 추천 시스템(200)은 제1 URL을 사용자와 연관된 URL로서 확인할 수 있고, 클릭로그를 이용하여 직접 클릭 키워드와 다른 URL 및 간접 클릭 키워드를 확인할 수 있다. 이때, 직접 클릭 키워드는 클릭로그를 이용하지 않고 단순히 사용자 A가 입력한 키워드 B로 확인할 수도 있다.
단계(1320)에서 키워드 추천 시스템(200)은 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각에 의해 사용자와 연관된 URL이 선택될 확률을 계산한다. 이때, 키워드 추천 시스템(200)은 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 사용자와 연관된 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 사용자와 연관된 URL 각각이 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산할 수 있다.
이때, 키워드 추천 시스템(200)은 직접 클릭 키워드 및 간접 클릭 키워드 각각을 통해 다른 URL과 사용자와 연관된 URL각각이 선택된 비중 및 다른 URL과 사용자와 연관된 URL 각각이 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 이용하여 선택될 확률을 계산하는 제1 단계(미도시) 및 다른 URL 및 사용자와 연관된 URL 각각이 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 제1 단계에서 계산된 확률을 이용하여 갱신하는 제2 단계(미도시)를 단계(1320)에 포함하여 수행할 수 있고, 선택될 확률의 계산 및 유사할 확률의 갱신이 기선정된 횟수 반복되도록 제1 단계 및 제2 단계를 반복 수행하는 제3 단계(미도시)를 단계(1320)에 더 포함하여 수행할 수 있다.
키워드들 각각에 의해 특정 URL이 선택될 확률을 계산하는 방법에 대해서는 이미 설명하였고, 이후 도 10 및 도 11을 통해 더욱 자세히 설명하기 때문에 반복적인 설명은 생략한다.
단계(1330)에서 키워드 추천 시스템(200)은 복수의 간접 클릭 키워드가 확인된 경우, 선택될 확률을 이용하여 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 사용자에게 추천하기 위한 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하여 제공한다. 이때, 키워드 추천 시스템(200)은 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 기선정된 개수 또는 사용자에 의해 설정된 개수의 간접 클릭 키워드를 선택될 확률이 높은 순서로 선택하여 사용자에게 제공할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 특정 URL에 대해 직접 클릭이 있었던 키워드들뿐만 아니라, 직접 클릭이 발생하지 않은 키워드들에 대해서도, 특정 URL에 해당하는 사이트와 비슷한 사이트를 매개로 하여 해당 키워드들에 의해 특정 URL 이 선택(클릭)될 확률을 계산하고, 계산된 확률을 이용하여 해당 키워드들을 추출 또는 추천함으로써, 특정 URL이 놓치고 있는 키워드들을 발굴할 수 있는 효과가 있고, 특정 URL이 선택될 확률이 높은 키워드를 추천함으로써, 광고 효과와 광고 수입을 증가시킬 수 있고, 어떤 키워드들이 특정 URL로 유입 확률이 높은지 분석할 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: 키워드 추천 시스템
210: 확인부
220: 확률 계산부
230: 키워드 추천부

Claims (21)

  1. 광고주에 대한 키워드를 추천하는 키워드 추천 시스템에 있어서,
    클릭로그를 이용하여 상기 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 상기 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 상기 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 확인부; 및
    상기 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 키워드 추천부
    를 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 직접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드 각각에 의해 상기 광고에 대한 URL이 선택될 확률을 계산하는 확률 계산부
    를 더 포함하고,
    상기 키워드 추천부는,
    복수의 간접 클릭 키워드가 확인된 경우, 상기 선택될 확률을 이용하여 상기 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 상기 광고주에게 제공하기 위한 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하여 제공하는, 키워드 추천 시스템.
    는 키워드 추천 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 직접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드 각각을 통해 상기 다른 URL과 상기 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 상기 다른 URL과 상기 광고에 대한 URL 각각이 상기 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산하는, 키워드 추천 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 직접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드 각각을 통해 상기 다른 URL과 상기 광고에 대한 URL각각이 선택된 비중 및 상기 다른 URL과 상기 광고에 대한 URL 각각이 상기 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산하는 계산부; 및
    상기 다른 URL 및 상기 광고에 대한 URL 각각이 상기 광고에 대한 URL과 유사할 확률을 상기 계산부에서 계산된 확률을 이용하여 갱신하는 갱신부
    를 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  5. 제3항 또는 제4항에 있어서,
    상기 유사할 확률은 동일한 키워드를 통해 복수의 검색자들이 상기 다른 URL과 상기 광고에 대한 URL을 각각 선택한 비중에 기초하여 계산되고,
    상기 비중은 상기 클릭로그를 이용하여 결정되는, 키워드 추천 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 선택될 확률의 계산 및 상기 유사할 확률의 갱신이 기선정된 횟수 반복되도록 상기 계산부 및 상기 갱신부를 제어하는 제어부
    를 더 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 키워드 추천부는,
    상기 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 기선정된 개수 또는 상기 광고주에 의해 설정된 개수의 간접 클릭 키워드를 상기 선택될 확률이 높은 순서로 선택하여 제공하는, 키워드 추천 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 간접 클릭 키워드는 상기 다른 URL의 선택에 이용된 키워드들 중 상기 직접 클릭 키워드를 제외한 나머지 키워드들 중 적어도 하나의 키워드를 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 광고주에게 할당된 광고주 페이지를 통해 상기 적어도 하나의 간접 클릭 키워드 및 상기 적어도 하나의 간접 클릭 키워드와 관련된 정보가 노출되는, 키워드 추천 시스템.
  10. 키워드를 추천하는 키워드 추천 시스템에 있어서,
    클릭로그를 이용하여 사용자와 연관된 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 상기 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 상기 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 확인부; 및
    상기 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 키워드 추천부
    를 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 직접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드 각각에 의해 상기 사용자와 연관된 URL이 선택될 확률을 계산하는 확률 계산부
    를 더 포함하고,
    상기 키워드 추천부는,
    복수의 간접 클릭 키워드가 확인된 경우, 상기 선택될 확률을 이용하여 상기 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 상기 사용자에게 추천하기 위한 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 선택하여 제공하는 키워드 추천 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 직접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드 각각을 통해 상기 다른 URL과 상기 사용자와 연관된 URL각각이 선택된 비중 및 상기 다른 URL과 상기 사용자와 연관된 URL 각각이 상기 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산하는, 키워드 추천 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 직접 클릭 키워드 및 상기 간접 클릭 키워드 각각을 통해 상기 다른 URL과 상기 사용자와 연관된 URL각각이 선택된 비중 및 상기 다른 URL과 상기 사용자와 연관된 URL 각각이 상기 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 이용하여 상기 선택될 확률을 계산하는 계산부; 및
    상기 다른 URL 및 상기 사용자와 연관된 URL 각각이 상기 사용자와 연관된 URL과 유사할 확률을 상기 계산부에서 계산된 확률을 이용하여 갱신하는 갱신부
    를 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  14. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    상기 유사할 확률은 동일한 키워드를 통해 복수의 검색자들이 상기 다른 URL과 상기 사용자와 연관된 URL을 각각 선택한 비중에 기초하여 계산되고,
    상기 비중은 상기 클릭로그를 이용하여 결정되는, 키워드 추천 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 확률 계산부는,
    상기 선택될 확률의 계산 및 상기 유사할 확률의 갱신이 기선정된 횟수 반복되도록 상기 계산부 및 상기 갱신부를 제어하는 제어부
    를 더 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 키워드 추천부는,
    상기 복수의 간접 클릭 키워드 중에서 기선정된 개수 또는 상기 사용자에 의해 설정된 개수의 간접 클릭 키워드를 상기 선택될 확률이 높은 순서로 선택하여 제공하는, 키워드 추천 시스템.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 URL은 상기 사용자로부터 입력된 URL, 상기 사용자에 의해 선택된 URL 중 적어도 하나를 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 간접 클릭 키워드는 상기 다른 URL의 선택에 이용된 키워드들 중 상기 직접 클릭 키워드를 제외한 나머지 키워드들 중 적어도 하나의 키워드를 포함하는, 키워드 추천 시스템.
  19. 광고주에게 키워드를 추천하는 키워드 추천 방법에 있어서,
    클릭로그를 이용하여 상기 광고주의 광고에 대한 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 상기 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 상기 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 단계
    를 포함하는 키워드 추천 방법.
  20. 키워드를 추천하는 키워드 추천 방법에 있어서,
    클릭로그를 이용하여 사용자와 연관된 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 직접 클릭 키워드 및 상기 직접 클릭 키워드를 통해 선택된 적어도 하나의 다른 URL을 이용하여 상기 다른 URL의 선택에 이용된 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 확인하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 간접 클릭 키워드를 제공하는 단계
    를 포함하는 키워드 추천 방법.
  21. 제19항 또는 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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