KR20130054691A - 사용자 그룹 평가에 의한 광고 방법 및 광고 서버 - Google Patents

사용자 그룹 평가에 의한 광고 방법 및 광고 서버 Download PDF

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KR20130054691A
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Abstract

본 발명은 효율적으로 타겟 광고를 할 수 있는 사용자 그룹 평가에 의한 광고 방법 및 광고 서버에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예와 관련하여 광고 방법은 광고 서버가, 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정하는 단계; 상기 광고 서버가, 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들 간의 광고 효과의 유사성을 분석하여 그룹별 광고 효과 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 광고 서버가, 상기 그룹별 광고 효과 유사도에 기초하여 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

사용자 그룹 평가에 의한 광고 방법 및 광고 서버{METHOD AND SERVER FOR ADVERTISEMENT BY EVALUATION OF USER GROUP}
본 발명은 효율적으로 타겟 광고를 할 수 있는 사용자 그룹 평가에 의한 광고 방법 및 광고 서버에 관한 것이다.
오늘날 인터넷 등의 통신망의 급격한 발전과 더불어 통신망을 통한 광고가 일반화되고 있다. 인터넷을 통하게 되면, 다양한 사람들에게 짧은 시간 안에 공간적인 제약 없이 편리하게 광고를 할 수 있기 때문이다.
따라서, 현재 광고주들은 포털 사이트나 블로그, 검색 엔진, 홈페이지, 모바일 등을 통해서 일정 광고료를 지급하고 광고를 하는 방식을 선호하고 있다.
반면, 인터넷 사용자들은 많은 광고를 접하게 되면서, 불필요한 광고에 대해서는 접근을 차단하고자 노력하고 있다. 결국, 현재는 광고주들만을 위한 광고는 인터넷, 모바일 사용자들에게 외면을 받고 있는 상황이다.
따라서, 광고주의 기업 이미지, 제품, 서비스 등에 대해 효율적인 광고가 이루어질 수 있도록, 적절히 타겟화 된 사용자 그룹을 설정하고, 타겟화 된 사용자 그룹별로 그에 맞는 광고를 제공해 줄 수 있는 광고 시스템의 도입이 필요한 상황이다.
본 발명의 목적은 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정하고, 설정된 복수의 사용자 그룹에 대한 평가를 통해 합리적인 복수의 사용자 그룹을 재설정함으로써, 광고 효과를 극대화시키기 위한 사용자 그룹 평가에 의한 광고 방법 및 광고 서버를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 광고 서버가, 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정하는 단계; 상기 광고 서버가, 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자 간의 광고 효과의 유사성을 분석하여 그룹별 광고 효과 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 광고 서버가, 상기 그룹별 광고 효과 유사도에 기초하여 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 방법을 제공한다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정하는 그룹화부; 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들 간의 광고 효과의 유사성을 분석하여 그룹별 광고 효과 유사도를 산출하는 산출부; 상기 그룹별 광고 효과 유사도에 기초하여 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 재설정부; 및 상기 그룹화부, 상기 산출부, 상기 재설정부를 제어하는 제어부를포함하는 것을 특징으로 하는 광고 서버를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 소정 기준에 따라 분류된 복수의 사용자 그룹에 대한 광고 효과의 검증이 이루어질 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 소정 기준에 따라 설정된 복수의 사용자 그룹에 대한 실질적인 광고 효과 분석을 통해 복수의 사용자 그룹을 재설정함으로써, 효과적으로 사용자에게 맞춤 광고를 제공해 줄 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 광고 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 광고 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예와 관련된 그룹별 광고 효과 유사도에 기초하여 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예와 관련된 복수의 사용자 그룹 간의 광고 효과 편차를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자 그룹내의 사용자에 대한 광고 효과의 분포에 관한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예와 관련된 재설정된 사용자 그룹에 대한 매출 발생률을 측정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
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 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서 광고란 다수에게 상품 또는 서비스의 존재, 특징, 편리성을 제시하고 설득하여 소비자의 욕구나 필요를 자극함으로써 상품이나 서비스에 대한 구매 행동을 촉진하거나, 광고주 자신에 대한 일반의 신뢰도를 높이기 위해서 행하는 비대면적인 유료 커뮤니케이션을 의미한다. 상기 광고에는 상품판매를 위한 제품광고(product advertising)와 경영방침 등을 판매하는 PR광고인 아이디어광고(idea advertising) 등이 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 광고 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는 그룹화부(110), 산출부(120), 재설정부(130), 측정부(140), 데이터베이스(150), 제어부(160)를 포함할 수 있다.
그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 광고 서버(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 광고 서버(100)는 구현될 수 있다.
그룹화부(110)는 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 소정 기준은 사용자의 연령, 사용자의 거주 지역, 사용자의 직업, 사용자의 성별, 사용자의 구매 로그, 및 사용자의 관심분야 중 적어도 하나일 수 있다. 구매 로그는 사용자가 과거 특정 상품을 구매한 횟수, 선호하는 브랜드, 방문 횟수가 높은 온라인 사이트, 구매 방식, 구매 주기 등을 포함할 수 있다.
산출부(120)는 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들 간의 광고 효과의 유사성을 분석하여 그룹별 광고 효과 유사도를 산출할 수 있다. 본 명세서에서, 그룹별 광고 효과 유사도는 그룹내에 속하는 사용자들의 광고 효과를 산출하여 비교한 값을 의미한다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 산출부(120)는 소정 광고에 대한 사용자들 간의 클릭률 및 구매 전환율 중 적어도 하나를 기초로 광고 효과의 유사성을 분석할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자 간의 광고 효과(클릭률 또는 구매 전환율)가 유사할 수록 타겟 광고의 효과가 높아질 수 있다고 판단할 수 있으므로, 하기의 수학식 1에서와 같이 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자 u1과 u2간의 광고 효과가 유사하도록 사용자 그룹을 설정한다.
Figure pat00001
예를 들어, 연령별로 A 사용자 그룹, B 사용자 그룹, C 사용자 그룹이 분류되고, 분류된 A 사용자 그룹의 그룹원 u1, u2, u3...가 존재한다고 가정하자. 이 경우, 산출부(120)는 X 광고에 대한 u1의 클릭률, u2의 클릭률, u3의 클릭률을 비교하여, A 그룹 사용자들의 광고 효과 유사도를 산출할 수 있는 것이다. 만일, u1의 클릭률, u2의 클릭률, u3의 클릭률이 동일한 경우, A 사용자 그룹의 광고 효과 유사도는 100이 될 수 있다.
다만, 사용자 그룹내의 사용자들이 특정 광고를 클릭할 확률을 계산하는 것이 용이하지 않을 수 있다. 이 경우, 사용자 그룹내에서 복수의 사용자들을 임의로 추출하여 특정 광고를 노출한 후 발생하는 클릭수에 기반하여 '클릭수/노출된 사용자수를 클릭 확률로써 계산한다. 이 후, 동일한 수의 복수의 사용자들을 여러 번 무작위로 추출하여 특정 광고를 노출하였을 때 발생하는 클릭 확률이 유사한지를 확인할 수 있다. 상기클릭률(Click Through Rate)은 노출 횟수에 따른 클릭 횟수의 비율을 의미한다. 즉, "클릭률 = 클릭횟수/노출"로 정의할 수 있다.
상기 "노출"이라 함은 특정 항목이 클릭될 수 있도록 사용자에게 디스플레이되는 것을 말한다. 예를 들어, 사용자가 인터넷 브라우저를 통해 특정 항목에 관련된 사이트를 1회 방문한 경우, 상기 광고 서버(100)는 1회 노출이 발생했다고 기록할 수 있다. 상기 노출 발생 기록은 특정 프로그램에 의해 수행될 수 있다.
또한, "클릭횟수"라 함은 노출된 특정 항목이 클릭 된 횟수를 말한다. 예를 들어, 사용자가 특정 항목을 클릭하면, 광고 서버(100)는 그 대상이 구매 버튼이든, 뉴스제목이든 '클릭을 했다는 기록'과 '클릭을 통해서 이동한 페이지'에 관한 정보를 기록할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는 특정 프로그램을 통해서 상기 클릭 관련 정보를 기록할 수 있다.
즉, 광고 서버(100)는 상기 클릭 관련 정보를 통해 클릭 유무, 클릭 횟수, 링크 사이트로 이동 여부 등을 확인할 수 있게 된다. 또한, 광고 서버(100)는 상기 특정 항목을 상기 웹사이트 상에 위치 별로 노출함으로써, 위치 별 평균 클릭률도 확인할 수 있게 된다.
한편, 구매 전환율이란 사용자가 클릭한 특정 광고에 대해 실제로 구매한 확률을 의미한다. 예를 들어, "구매 전환율=구매수/클릭 수"로 정의될 수 있는 것이다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 소정 광고는 특정 광고 항목 1개를 의미할 수도 있고, 카테고리별로 분류된 소정 광고 그룹을 의미할 수도 있다. 예를 들어, 소정 광고는 특정 원피스에 대한 광고일 수도 있고, 전체 의류에 대한 광고일수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 산출부(120)는 상기 복수의 사용자 그룹별 광고 효과의 분포가 소정의 분포를 만족하는 정도를 더 산출할 수 있다.예를 들어, 산출부(120)는 이항 분포(Binomial distribution), 푸아송 분포(Poisson Distribution)를 사용자 광고 효과에 대한 이론적인 분포 모델을 가정하고, 사용자 그룹내의 사용자에게 특정 광고를 노출하여 클릭할 확률이 해당 분포 모델을 만족하는지를 판단할 수 있다. 특히, 산출부(120)는 샘플 데이터의 크기에 따라 분포 모델을 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 산출부(120)는 소정 광고에 대한 상기 복수의 사용자 그룹 간의 광고 효과 편차를 더 산출할 수도 있다. 이 경우, 산출부(120)는 소정 광고에 대한 복수의 사용자 그룹의 클릭률 및 구매 전환율 중 적어도 하나를 기초로 광고 효과 편차를 산출할 수 있게 된다. 예를 들어, 산출부(120)는 도 4에서와 같이 X 광고에 대한 A 사용자 그룹, B 사용자 그룹, C 사용자 그룹의 클릭률을 추출하여 비교할 수 있는 것이다.
재설정부(130)는 상기 그룹별 광고 효과 유사도 또는 상기 그룹별 광고 효과 분포에 기초하여, 상기 그룹화부(110)가 설정한 복수의 사용자 그룹의 적합성에 대해 평가하고, 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있다. 예를 들어, 상기 그룹별 광고 효과 유사도가 소정 기준(예컨대, 95) 이상인 경우, 재설정부(130)는 상기 복수의 사용자 그룹이 적절하게 분류된 것으로 평가할 수 있다.
만일, 상기 그룹별 광고 효과 유사도가 기 설정된 일정 수치(예컨대, 95) 미만인 경우, 재설정부(130)는 상기 그룹별 광고 효과유사도를 높이기 위해 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에의하면, 재설정부(130)는 pearson's chi-square test, G-test, Anderson-Darling test, Jarque-bera test 등을 이용하여, 그룹화부(110)가 설정한 복수의 사용자 그룹의 적합성을 평가하고, 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수도 있다.
측정부(140)는 상기 재설정된 사용자 그룹을 기초로 소정 광고에 대한 매출 발생률을 측정할 수 있다. 즉, 측정부(140)는, 재설정부(130)에 의해 재설정된 복수의 사용자 그룹별로 소정 광고를 제공한 후, 실제 매출 발생률을 측정할 수 있는 것이다.
이 경우, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 측정부(140)는 몬테카를로샘플링에 기반한 시뮬레이션을 통하여 재설정된 사용자 그룹에 대한 매출 발생률을 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 데이터베이스(150)에는 그룹 설정 기준, 사용자 그룹 정보, 그룹원 정보, 광고 정보 등이 저장될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 제어부(160)는 상기 그룹화부(110), 상기 산출부(120), 상기 재설정부(130), 상기 측정부(140), 상기 데이터베이스(150)를 전반적으로 제어할 수 있다.
이하에서는 광고 서버(100)가 상기 구성을 이용하여, 사용자 그룹을 평가하고, 사용자 그룹을 재설정함으로써, 효율적인 광고를 제공하는 방법에 대해서 도 2 내지 도 6을 참조하여 자세히 살펴보기로 한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 광고 서버(100)는 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정할 수 있다[S210]. 예를 들어, 광고 서버(100)는 연령 및 성별에 따라, 20대 남을 제1사용자 그룹으로 설정하고, 20대 여를 제2사용자 그룹으로 설정하고, 30대 남을 제3사용자 그룹으로 설정하고, 30대 여를 제4사용자 그룹으로 설정하고, 40대 남을 제5사용자 그룹으로 설정하고, 40대 여를 제6사용자 그룹으로 설정할 수 있다.
또한, 광고 서버(100)는 지역에 따라서, 거주지가 전라도인 사용자들을 제1사용자 그룹으로 설정하고, 거주지가 경상도인 사용자들을 제2사용자 그룹으로 설정하고, 거주지가 강원도인 사용자들을 제3사용자 그룹으로 설정하고, 거주지가 서울 및 수도권인 사용자들을 제4사용자 그룹으로 설정할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들 간의 광고 효과의 유사성을 분석하여 그룹별 광고 효과 유사도를 산출할 수 있다[S220].
예를 들어, 도 3(a)에 도시된 바와 같이, 사용자 그룹을 상기 소정 기준(예를 들어, 연령)에 따라 1 그룹, 2 그룹, 3 그룹으로 나누고, 그룹별로 사용자들 간의 광고 효과 유사성을 분석할 수 있는 것이다.
1 그룹의 경우, 특정 광고에 대해 a가 노출 대비 클릭한 확률이 10%이고, b가 35%이고, c가 20%이므로, 1 그룹내의 사용자들 간의 광고 효과의 유사도는 높지 않은 것으로 판단될 수 있다.
2 그룹의 경우, 특정 광고에 대해 d가 노출 대비 클릭한 확률이 40%이고, e가 36%이고, f가 39%이므로, 1 그룹에 비해 광고 효과의 유사도가 높은 것으로 판단 될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는 소정 광고에 대한 사용자 그룹내의 사용자의 광고 효과가 특정 분포를 갖는지를 판단할 수 있다. 예를 들어,
X 광고에 대한 1 그룹내의 사용자들 각각에 대한 광고 효과의 분포가 이항 분포 또는 푸아송 분포를 만족하는지를 판단할 수 있다.
동일한 사용자 그룹내의 사용자들에 대한 광고 효과가 이항 분포 또는 푸아송 분포와 같이 이상적인 분포에 가까울수록 해당 사용자 그룹이 잘 설정된 것으로 판단할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는, 상기 산출 결과를 기초로 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있다[S240]. 광고 서버(100)는 상기 그룹별 광고 효과 유사도와 광고 효과의 분포에 기초하여 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있다.
제 1 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는 그룹별 광고 효과 유사도를 기초로 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있다. 예를 들어, 도 3(a)에 도시된 바와 같이, 1 그룹, 2 그룹, 3 그룹 각각의 사용자간 광고 효과 유사도가 낮은 경우, 광고 서버(100)는 다른 기준을 선택하여, 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있다. 만일, 도 3(a)에서 연령대에 따라 그룹화한 것이라면, 지역에 따라 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있는 것이다.
도 3(b)에서와 같이, 광고 서버(100)는 그룹별 광고 효과 유사도가 소정 기준 이상이 될 수 있도록 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있게 된다. 그룹별 광고 효과 유사도가 100에 근접해야 효율적인 사용자 맞춤 광고를 제공해 줄 수 있기 때문이다.
제 2 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는 동일 사용자 그룹내의 사용자들의 광고 효과의 분포가 특정 분포 모델에 부합하는 정도에 기초하여 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수도 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 광고 서버(100)는 소정 광고에 대한 광고 효과의 분포가 이항 분포 또는 푸아송 분포를 따르도록 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는 이항 분포 또는 푸아송 분포를 따르지 않는 영역(510)을 기초로 사용자 그룹 설정의 적합도를 평가할 수 있다. 이항 분포 또는 푸아송 분포를 따르지 않는 영역(510)이 많을수록 사용자 그룹 설정의 적합도는 낮을 수밖에 없다.
따라서, 이항 분포 또는 푸아송 분포를 따르지 않는 영역(510)이 많은 경우, 광고 서버(100)는 이항 분포 또는 푸아송 분포를 따르도록 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 광고 서버(100)는, 상기 재설정된 사용자 그룹을 기초로 광고에 대한 매출 발생률을 측정할 수 있다[S250]. 상술한 바와 같이 사용자 그룹을 구분하여 타겟팅 광고를 수행하는 것은 사용자가 관심있는 광고를 제공함으로써 광고 서버(100)의 매출액을 극대화하기 위한 것이다. 따라서, 광고 서버(100)는 사용자 그룹에 대한 평가를 통해 적합도가 높은 사용자 그룹을 설정한 후 사용자 그룹에 대한 실제 매출 발생률을 측정(또는 시뮬레이션)해 볼 수 있는 것이다.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 광고 서버(100)는 그룹별 광고 효과 유사도 및 그룹 간의 광고 효과 편차를 기초로 사용자 그룹을 제1그룹, 제2그룹, 제3그룹으로 나눌 수 있다. 즉, 제1그룹의 그룹원들은 Y 광고에 대해 클릭률이 10으로 유사하며, 제2그룹의 그룹원들은 Y 광고에 대한 클릭률이 80으로 유사하고, 제3그룹의 그룹원들은 Y 광고에 대한 클릭률이 20으로 유사할 수 있다. 또한, Y 광고에 대해 제2그룹의 광고 효과가 제일 높을 수 있다. 상기 광고 효과는 각 그룹에 속하는 사용자들 각각의 소정 광고에 대한 과거 클릭률 및 구매 로그 등을 분석하여 산정될 수 있다.
이 경우, 광고 서버(100)는 이상적으로 그룹핑된 제1그룹, 제2그룹, 제3그룹에 Y 광고를 제공(실제로 제공하는 경우와 시뮬레이션 하는 경우를 포함)하고, 각 그룹별 Y 광고에 대한 매출 발생률을 측정해 볼 수 있는 것이다. 만일, 도 6에 도시된 바와 같이, 각 그룹별로 산정된 광고 효과와 실제 시뮬레이션 된 매출 발생률이 일치하는 경우, 사용자 그룹의 설정은 잘 이루어진 것으로 판단될 수 있다. 한편, 각 그룹별로 산정된 광고 효과와 실제 시뮬레이션 된 매출 발생률이 크게 차이 나는 경우, 광고 서버(100)는 복수의 사용자 그룹을 또다시 재설정할 수도 있다.
도 6에서는 제 1 그룹 내지 제 3 그룹에 대하여 Y 광고를 동일한 비율로 노출시킨 경우의 매출 발생률을 산정하였으나, Y 광고는 제 2 그룹에 타겟팅 된 광고이므로 실제로는 제 2 그룹에만 노출되거나 제 2 그룹에 노출되는 횟수가 증가할 것이다. 예를 들어, Y 광고는 제 2 그룹에만 노출되며 하루에 노출되는 횟수가 100회라면, Y광고는 하루에 약 80번 클릭될 것이다. 그러나, 제 2 그룹이 광고에 노출되는 절대적인 시간 자체가 작다면 광고 서버(100)의 매출이 감소하게 될 것이므로, 사용자 그룹을 재설정할 수 있다.
보다 구체적인 예로, 광고 서버(100)에서 제공하는 광고가 X,Y,Z이며, X는 제 1 그룹에만 노출되고, Y는 제 2 그룹에만 노출되고, Z는 제 3 그룹에만 노출되며, X에 대한 클릭당매출액이 제일 크다고 가정해보자. 광고 서버(100)에서 획득하는 매출액은 (X에 대한 클릭수*X에 대한 클릭당매출액)+(Y에 대한 클릭수*Y에 대한 클릭당매출액)+(Z에 대한 클릭수*Z에 대한 클릭당매출액)으로 산정될 것이다. 만일, 광고 서버(100)에서 하루에 노출하는 광고의 양이 동일하며, 제 1 그룹에 광고가 노출되는 절대적인 시간 자체가 작은 경우(예를 들면, 제 1 그룹이 광고 서버(100)에서 제공하는 웹 페이지에 접속하는 횟수가 작은 경우) Y 또는 Z광고가 노출되는 시간이 상대적으로 많아지게 된다. X에 대한 클릭당매출액이 제일 크기 때문에 X가 노출되는 횟수가 작아지게 되면, 광고 서버(100)의 매출이 작아질 수 있다. 이 경우, 광고 서버(100)는 기준(예를 들면, 거주 지역)을 변경하여 사용자 그룹을 재설정할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 광고 서버
110: 그룹화부
120: 산출부
130: 재설정부
140: 측정부
150: 데이터베이스
160: 제어부

Claims (12)

  1. 광고 서버가, 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정하는 단계;
    상기 광고 서버가, 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들 간의 광고 효과의 유사성을 분석하여 그룹별 광고 효과 유사도를 산출하는 단계; 및
    상기 광고 서버가, 상기 그룹별 광고 효과 유사도에 기초하여 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출하는 단계는, 상기 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 광고 효과의 분포와 소정의 분포 모델을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 재설정하는 단계는, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 산출하는 단계는,
    상기 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들간의 광고 효과의 분포와 이항 분포 또는 푸아송 분포를 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 광고 방법은,
    상기 광고 서버가, 상기 재설정된 사용자 그룹을 기초로 소정 광고에 대한 매출 발생률을 측정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 소정 기준은,
    연령, 지역, 직업, 성별, 구매 로그, 및 관심분야 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 광고 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 광고 효과의 유사성 분석은,
    클릭률 및 구매 전환율 중 적어도 하나를 기초로 분석하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
  7. 소정 기준에 따라 복수의 사용자 그룹을 설정하는 그룹화부;
    동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들 간의 광고 효과의 유사성을 분석하여 그룹별 광고 효과 유사도를 산출하는 산출부;
    상기 그룹별 광고 효과 유사도에 기초하여 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 재설정부; 및
    상기 그룹화부, 상기 산출부, 상기 재설정부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 서버.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 산출부는, 상기 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 광고 효과의 분포와 소정의 분포 모델을 더 비교하고,
    상기 재설정부는, 상기 비교 결과에 더 기초하여 상기 복수의 사용자 그룹을 재설정하는 것을 특징으로 하는 광고 서버.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 산출부는,
    상기 동일한 사용자 그룹에 속하는 사용자들간의 광고 효과의 분포와 이항 분포 또는 푸아송 분포를 비교하는 것을 특징으로 하는 광고 서버.
  10. 제 7 항에 있어서, 상기 광고 서버는,
    상기 재설정된 사용자 그룹을 기초로 소정 광고에 대한 매출 발생률을 측정하는 측정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 서버.
  11. 제 7 항에 있어서, 상기 소정 기준은,
    연령, 지역, 직업, 성별, 구매 로그, 및 관심분야 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 광고 서버.
  12. 제 7 항에 있어서, 상기 산출부는,
    클릭률 및 구매 전환율 중 적어도 하나를 기초로 상기 광고 효과의 유사성을 분석하는 것을 특징으로 하는 광고 서버.
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