KR20130109303A

KR20130109303A - 목적에 기반하여 키워드 검색광고를 관리하는 광고 시스템 및 광고 방법

Info

Publication number: KR20130109303A
Application number: KR1020120030906A
Authority: KR
Inventors: 이진수; 장소은
Original assignee: 네이버비즈니스플랫폼 주식회사
Priority date: 2012-03-27
Filing date: 2012-03-27
Publication date: 2013-10-08
Also published as: KR101909596B1

Abstract

목적에 기반하여 키워드 검색광고를 관리하는 광고 시스템 및 광고 방법이 제공된다. 키워드 검색광고를 관리하는 광고 시스템은, 과거 효과 지표를 저장 및 유지하는 데이터베이스, 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환(conversion))을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용(Cost Per Additional Click, CPAC)을 계산하여 키워드별 효율을 예측하는 효율 예측부 및 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리하는 액션 처리부를 포함한다.

Description

목적에 기반하여 키워드 검색광고를 관리하는 광고 시스템 및 광고 방법{ADVERTISING SYSTEM AND METHOD FOR MANAGING KEYWORD SEARCH ADVERTISEMENT BASED ON GOAL}

본 발명의 실시예들은 목적에 기반하여 키워드 검색광고를 관리하는 광고 시스템 및 광고 방법에 관한 것이다.

검색광고는 경쟁입찰 방식으로 운영될 수 있고, 이 경우, 광고주들은 키워드별로 입찰가를 제시하고 입찰가에 따라 광고주 광고의 노출 위치가 결정될 수 있다. 즉, 제시된 입찰가에 따라 광고 노출 위치가 달라지게 되고, 광고 노출 위치에 따라 광고비용과 광고 효과가 달라지게 된다. 이로 인해 광고주는, 다양한 과거 지표들을 분석함으로써 가장 적절한 광고 노출 위치나 입찰가를 결정해야 하나, 다양한 과거 지표들을 분석하는 것은 매우 어렵기 때문에 광고주가 적절한 입찰가를 결정하는데 어려움이 있다.

본 명세서에서는 보다 적절한 입찰가를 결정하여 광고를 최적으로 운영 관리할 수 있는 시스템 및 방법이 제공된다.

다양한 과거 지표들의 변화를 시간의 흐름에 따라 지속적으로 분석하고, 분석결과에 기초하여 적절한 입찰가를 결정하여 키워드 검색광고를 최적으로 운영 및 관리할 수 있는 광고 시스템 및 방법을 제공한다.

자동으로 광고결과를 분석하여 최적화된 순위를 찾아내어 광고를 효율적으로 운영할 수 있는 광고 시스템 및 방법을 제공한다.

자동으로 광고결과를 분석하여 효율이 높은 키워드에 더 많은 광고 비용을 투입하고 효율이 낮은 키워드에 더 낮은 광고비용을 투입함으로써 광고를 효율적으로 운영하고 최적화 할 수 있는 광고 시스템 및 방법을 제공한다.

자동으로 키워드별 최적의 순위를 지속적으로 결정하여 유지함으로써 최적의 광고 상태를 유지할 수 있는 광고 시스템 및 방법을 제공한다.

키워드 검색광고를 관리하는 광고 시스템에 있어서, 과거 효과 지표를 저장 및 유지하는 데이터베이스, 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환(conversion))을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용(Cost Per Additional Click, CPAC)을 계산하여 키워드별 효율을 예측하는 효율 예측부 및 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리하는 액션 처리부를 포함하는 광고 시스템을 제공한다.

일측에 따르면, 과거 효과 지표는 일 단위로 저장될 수 있다. 이 경우, 키워드별 효율은 일 단위로 저장된 과거 효과 지표를 이용하여 일 단위로 예측될 수 있다.

다른 측면에 따르면, 추가 비용은, 과거의 일정 기간에 대해 저장된 과거 효과 지표에 포함되거나 또는 과거 효과 지표를 통해 계산되는 클릭 비용 변화 대비 클릭수 변화(또는 전환 비용 변화 대비 전환수 변화)를 이용하여 계산될 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 추가 비용은, 기설정된 단위 기간별로 계산되는 단위 기간 추가 비용들 중 과거의 일정 기간 동안 계산된 단위 기간 추가 비용들의 조합을 통해 계산될 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 액션 처리부는, 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들의 리스트를 제공할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 액션 처리부는, 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로, 적어도 둘 이상의 등급으로 키워드들을 분류하여 분류된 키워드들의 등급별 리스트를 제공할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 액션 처리부는, 분류된 키워드들의 등급, 분류된 키워드들에 대해 설정된 목표 예산 및 분류된 키워드들의 과거 소진 비용에 기초하여 키워드 검색광고의 목표 순위를 조정할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 액션 처리부는, 고효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 검색광고의 목표 순위를 상향 조정하거나 또는 저효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 키워드 검색광고의 목표 순위를 하향 조정할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 액션 처리부는, 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들 중 적어도 일부의 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 선택에 따라 예측되는 비용 및 클릭수(또는 전환수)를 제공할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 액션 처리부는, 예측된 키워드 효율 결과를 기준으로, 키워드별로 목표 순위를 조정할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 액션 처리부는, 조정된 목표 순위를 위한 자동입찰을 통해 등록된 광고주의 키워드 검색광고가 조정된 순위를 유지하도록 제어할 수 있다.

키워드 검색광고를 관리하는 광고 방법에 있어서, 과거 효과 지표를 데이터베이스에 저장 및 유지하는 단계, 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환)을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용을 계산하여 키워드별 효율을 예측하는 단계 및 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리하는 단계를 포함하는 광고 방법을 제공한다.

컴퓨터 시스템이 웹페이지를 제공하도록 제어하는 명령(instruction)을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서, 명령은, 과거 효과 지표를 데이터베이스에 저장 및 유지하는 단계, 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환)을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용을 계산하여 키워드별 효율을 예측하는 단계 및 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리하는 단계를 포함하는 방법에 의하여 컴퓨터 시스템을 제어하는, 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다.

다양한 과거 지표들의 변화를 시간의 흐름에 따라 지속적으로 분석하고, 분석결과에 기초하여 적절한 입찰가를 결정하여 키워드 검색광고를 최적으로 운영 및 관리할 수 있다.

자동으로 광고결과를 분석하여 최적화된 순위를 찾아내어 광고를 효율적으로 운영할 수 있다.

자동으로 광고결과를 분석하여 효율이 높은 키워드에 더 많은 광고 비용을 투입하고 효율이 낮은 키워드에 더 낮은 광고비용을 투입함으로써 광고를 효율적으로 운영하고 최적화 할 수 있다.

자동으로 키워드별 최적의 순위를 지속적으로 결정하여 유지함으로써 최적의 광고 상태를 유지할 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 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드별 효율을 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 자동입찰 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 예측된 효율 결과를 활용하는 과정을 설명하기 위한 일례이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 자동입찰 진행 과정을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드의 순위를 결정 또는 조정하는 방법을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 상향 조정 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 하향 조정 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 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 각각 나타내고 있다. 여기서, 광고주(110)와 사용자(140)는 실질적으로 광고주(110)나 사용자(140)가 이용하는 PC(Personal Computer), 스마트폰 등의 사용자단말기들을 의미할 수 있다. 즉, 도 1에 도시된 화살표들은 광고주(110)가 이용하는 사용자단말기, 광고 플랫폼(120), 퍼블리셔(130) 및 사용자(140)가 이용하는 사용자단말기간에 유무선 네트워크를 이용하여 데이터가 송수신될 수 있음을 의미할 수 있다.

광고 플랫폼(120)은 광고주(110)의 광고에 대한 입찰, 광고와 키워드간의 매칭, 광고나 광고주의 정렬, 퍼블리셔(130)로의 광고 제공 및 광고의 노출에 따른 과금 등을 수행하는 시스템일 수 있다. 광고 플랫폼(120)의 일반적인 기술적인 사항들에 관하여, 인터넷을 통해 전달되는 검색광고 및/또는 배너 광고 플랫폼에 관한 종래기술들을 참조하여 이해될 수 있는 사항들은 설명을 생략한다.

본 명세서에서 "퍼블리셔"라는 용어는 "사이트"라는 용어로 치환되어 사용될 수 있다. 다만, 사이트라는 용어를 사용한 설명이, 모바일 단말기에서 실행되는 어플리케이션 화면 등, 일반적인 PC의 웹 사이트 접속이 아닌 환경에서의 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 포함된 개별 퍼블리셔들(제1 퍼블리셔, 제2 퍼블리셔, ···)에 대응될 수 있다. 이때, "사이트"라는 용어는 광고의 노출이 가능하고 유무선 네트워크를 통해 사용자에게 제공 가능한 모든 종류의 웹사이트를 포함할 수 있으며, 필요에 따라 웹사이트를 구성하는 하나의 웹페이지를 의미할 수도 있다.

또한, 광고의 "노출"은 사이트(퍼블리셔)를 통해 해당 광고주와 연관된 텍스트, 이미지, 소리, 동영상, 하이퍼 링크 등의 홍보성 컨텐츠가 해당 사이트의 방문자(일례로, 사용자(140))에게 제공되는 것을 포함하도록 해석될 수 있다. 또한, 노출된 광고에 대한 "선택"은 사용자들(사이트 방문자)이 제공된 홍보성 컨텐츠에 대해 마우스 클릭 등의 반응(사용자 이벤트의 발생)을 보임으로써, 광고주가 홍보성 컨텐츠의 전달을 통해 달성하고자 한 상황이 발생되는 것을 의미할 수 있다. 이때, 광고주가 유도한 상황은 일례로, 광고주와 연관된 페이지가, 광고를 선택한 사용자들에게 노출되는 상황 또는 사용자들이 광고를 선택하여 노출된 페이지를 통해 회원으로 가입하는 상황 등을 포함할 수 있다.

이때, 광고주가 유도한 상황이 달성되는 것을 "전환(conversion)"이라 표현할 수 있다. 예를 들어, 광고주가 유도한 상황이 노출된 광고에 대한 "선택"(일례로, 클릭)이라면, "전환"은 사용자들의 클릭에 대응될 수 있다. 다른 예로, 광고주가 유도한 상황이 노출된 광고를 통해 상품의 판매라면, "전환"은 노출된 광고를 통해 판매하고자 한 상품의 판매를 의미할 수 있다. 또 다른 예로, 광고주가 유도한 상황이 노출된 광고를 통해 사용자들이 접근하는 사이트에서의 회원가입이라면, "전환"은 사용자들의 회원가입을 의미할 수 있다.

퍼블리셔(130)는 사용자(140)에게 자신의 사이트를 제공할 수 있고, 사이트를 통해 사이트가 포함하는 페이지들을 사용자(140)에게 제공하거나 사이트를 통해 입력되는 검색어를 통해 검색어에 대한 검색결과를 사용자(140)에게 제공할 수 있다. 이때, 퍼블리셔(130)는 페이지들을 통해 노출하기 위한 광고들을 광고 플랫폼(120)으로부터 전달받아 사용자(140)에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 퍼블리셔(130)는 사용자(140)가 입력한 키워드를 광고 플랫폼(120)으로 전달할 수 있고, 광고 플랫폼(120)으로부터 키워드에 대한 광고를 전달받아 검색결과로서 사용자(140)에게 제공할 수 있다. 다른 예로, 퍼블리셔(130)는 사용자(140)가 입력한 키워드를 이용하여 검색결과로서 제공하기 위한 광고를 결정하고, 결정된 광고에 대한 정보를 광고 플랫폼(120)으로 요청할 수 있다. 이때, 퍼블리셔(130)는 광고 플랫폼(120)으로부터 수신되는 광고에 대한 정보를 검색결과에 추가하여 사용자(140)에게 제공할 수 있다.

퍼블리셔(130)는 사용자(140)가 광고를 직접 제공 받는 경로(화면)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 온라인 환경에서 광고들은 웹 사이트를 통해 사용자(140)에게 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 중 적어도 하나의 개별 퍼블리셔는 사용자(140)에게 적어도 하나의 사이트를 통해 상술한 광고의 노출을 포함하여 통합검색, 키워드 검색, 블로그 서비스, 메일 서비스, 소셜 네트워크 서비스 등과 같이 유무선 네트워크를 통해 제공 가능한 다양한 서비스들 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.

다른 실시예로, 광고 플랫폼(120)과 퍼블리셔(130)는 하나의 시스템에 포함된 시스템들일 수도 있다.

이때, 본 발명의 일시예들에 따른 광고 시스템은 도 1을 통해 설명한 하나의 개별 광고 플랫폼에 포함된 시스템이거나 또는 하나의 개별 광고 플랫폼과 연관되어 개별 광고 플랫폼과 데이터를 송수신하는 별도의 시스템일 수 있다.

본 발명의 실시예들에서는 광고주의 목적에 기반하여 자동으로 광고를 관리하는 광고 시스템 및 광고 방법에 관한 것으로, 특히, 비용 대비 검색광고 유입수를 극대화하기 위한 목적에 기반하여 광고 및 광고와 관련된 데이터들을 자동 관리할 수 있는 광고 시스템에 대해 기술한다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성의 일례를 설명하기 위한 블록도이다. 본 실시예에 따른 광고 시스템(200)은 과거 효과 지표들을 저장 및 관리하는 과거 효과 지표 데이터베이스(210), 저장된 과거 효과 지표로부터 키워드별 효율을 예측하는 효율 예측부(220) 그리고, 예측된 효율 결과를 활용하기 위한 액션 처리부(230)를 포함할 수 있다.

이때, 액션 처리부(230)는 일실시예로, 관리자 등의 사용자가 예측된 효율 결과를 활용할 수 있도록 키워드별로 예측된 효율 결과를 효과적으로 디스플레이하는 효율 인디케이터를 포함할 수 있다. 이 경우, 광고 시스템(200)은 단순히 키워드별로 예측된 효율 결과에 대한 정보만을 제공하고, 제공된 정보를 활용한 액션은 사용자의 몫으로 남겨둘 수 있다.

다른 실시예로, 액션 처리부(230)는 키워드별로 예측된 효율 결과를 이용하여 직접 입찰 비용(입찰가)을 늘리거나 줄일 수 있다. 즉, 액션 처리부(230)는 입찰가를 조정할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성의 다른 예를 설명하기 위한 블록도이다. 본 실시예에 따른 광고 시스템(300) 역시 도 2를 통해 설명한 광고 시스템(200)과 마찬가지로 과거 효과 지표들을 저장 및 관리하는 과거 효과 지표 데이터베이스(210), 저장된 과거 효과 지표로부터 키워드별 효율을 예측하는 효율 예측부(220) 그리고, 예측된 효율 결과를 활용하기 위한 액션 처리부(230)를 포함할 수 있다.

이 경우, 본 실시예에 따른 액션 처리부(230)는 예측된 효율 결과를 이용하여 목표 순위를 조정하는 목표 순위 조정부(310) 및 조정된 목표 순위를 유지하는 목표 순위 유지부(320)를 포함할 수 있다. 이때, 목표 순위 유지부(320)는 조정된 목표 순위를 유지하기 위해, 입찰가를 조정할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드별 효율을 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 본 실시예에서, 도 2 및 도 3을 통해 설명한 효율 예측부(220)는 키워드별 효율을 예측하기 위해 과거 일정 기간 동안의 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용(Cost Per Additional Click, 이하, 'CPAC')을 계산할 수 있고, 계산된 추가 비용을 기준으로 키워드별 효율을 예측할 수 있다. 이때, 과거 일정 기간 동안의 효과 지표는 상술한 과거 효과 지표 데이터베이스(210)로부터 추출될 수 있다. 즉, 하나의 클릭을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용이 적을수록 효율이 높은 키워드로 판단될 수 있다. 이때, 도 5는 과거 일정 기간이 5일로 설정된 경우의 일례를 나타내고 있다.

CPAC는 일정 목표 기간 내의 비용 변화 폭 대비 클릭수 변화 폭으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 과거 효과 지표들을 분석함에 있어 일정 목표 기간은 일 단위일 수 있다. 이 경우, 효율 예측부(220)는 일 단위로 평균 클릭당 비용과 평균 클릭수를 활용하여 CPAC를 계산할 수 있다. 예를 들어, 효율 예측부(220)는 과거 일정 기간인 과거 5일 동안의 효과 지표(21일부터 25일까지의 효과 지표)를 이용하여 일 단위의 평균 클릭당 비용과 평균 클릭수를 계산한 후, 계산된 평균 클릭당 비용과 평균 클릭수를 이용하여 26일의 CPAC를 계산할 수 있다. 이때, 과거 기간 내의 데이터들(과거 효과 지표들)에는 날짜별로 동일한 가중치가 부여될 수도 있고, 최근 날짜의 데이터들에 더 많은 가중치가 부여될 수도 있다.

상술한 도 4에서는 CPAC에 대해 하나의 클릭을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용으로 설명하였으나, CPAC는 하나의 전환(conversion)을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용으로 확장될 수도 있다. 이 경우, 평균 클릭당 비용과 평균 클릭수 대신 평균 전환당 비용과 평균 전환수가 과거 효과 지표로서 활용될 수 있다. 이후에서는 설명의 편의를 위해, CPAC가 하나의 클릭을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용인 경우를 예로 들어 사용한다.

도 5은 본 발명의 일실시예에 있어서, 자동입찰 과정을 설명하기 위한 도면이다. 본 실시예에 따른 광고 시스템은 기설정된 기간마다(일례로, 매일) 광고에 대한 히스토리(510)를 분석할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 매체(퍼블리셔)를 통해 제공되는 광고그룹 이외에 가상의 광고그룹을 더 제공할 수 있다. 이러한 가상의 광고그룹은 광고 시스템이 운영하는 가장 기본적인 키워드 그룹 단위가 될 수 있고, 해당 광고그룹 내에서 키워드별로 광고 효율이 측정되며, 측정된 광고 효율에 기초하여 일별 광고의 목표 순위가 정해질 수 있다. 여기서, 광고그룹은 키워드 그룹에 대응될 수 있다. 즉, 상술한 광고그룹은 키워드 그룹의 키워드들을 통해 노출되는 광고들의 그룹을 의미할 수 있다. 광고 시스템은 이러한 가상의 키워드 그룹을 더 제공할 수 있고, 가상의 키워드 그룹의 선택에 따라 예측되는 비용(광고 집행 비용) 및 클릭수를 확인하여 제공할 수 있다.

즉, 도 5에 도시된 광고그룹(520)이 상수한 가상의 광고그룹에 대응될 수 있다. 광고 시스템은 이러한 광고그룹(520)내에서 키워드별로 광고 효율을 측정하여 광고별로 목표 순위를 산출하기 위한 과정인 순위산출(530) 과정을 처리할 수 있고, 순위산출(530) 과정을 통해 산출된 목표 순위를 달성하기 위한 입찰가를 입력하는 자동입찰(540) 과정이 수행될 수 있다. 일례로, 광고 시스템은 매일 광고에 대한 히스토리를 분석하여 일별로 순위산출(530) 및 자동입찰(540)을 수행할 수 있고, 자동입찰(540)에 따른 결과는 다시 광고그룹(520)의 결정과 순위산출(530)을 위한 히스토리(510)로 피드백 되기 때문에, 광고 시스템은 학습된 결과에 따라 매일 적정 순위를 산출할 수 있게 된다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 예측된 효율 결과를 활용하는 과정을 설명하기 위한 일례이다. 제1 점선박스(610)는, 예측된 효율 결과를 활용하여 예산관리 및 목표관리를 수행할 수 있음을 나타내고 있다.

여기서, 예산관리는 아래 두 가지 조건의 발생을 판단하는 과정을 의미할 수 있다.

조건 1) 기설정된 기간별로 예상 광고 집행 비용이 목표 최대 예산을 초과하는 경우.

조건 2) 목표 최대 예산 대비 광고비(광고주의 예산)가 남을 것으로 예상되는 경우.

여기서, 목표 최대 예산은 광고주의 목표를 위해 광고주가 설정한 최대 예산을 의미하는 것으로, 이러한 목표 최대 예산은 광고주가 설정한 최대 금액 이내에서 광고를 제공하는 주체(일례로, 개별 광고 플랫폼)가 입찰 비용을 조절할 수 있도록 광고주가 승인하였음을 전제로 설정될 수 있다.

또한, 목표관리는 상술한 조건 1 및 조건 2의 경우, 광고주가 설정한 목표(액션)를 관리하기 위한 것으로, 광고주는 광고주의 광고 목적에 따라 광고에 대한 목표 순위를 키워드별로 상향/하향 조정하거나 또는 키워드를 온/오프(on/off) 시킬 수 있다.

여기서, 키워드(또는 광고)를 온 시키는 것은 해당 키워드에 대해 광고주의 광고를 노출하는 것을 의미할 수 있고, 키워드(또는 광고)를 오프 시키는 것을 해당 키워드에 대해 광고주의 광고를 노출하지 않는 것을 의미할 수 있다. 일례로, 도 2 또는 도 3을 통해 설명한 광고 시스템(200, 300)은 키워드 각각에 대한 예상 효율 결과를 계산할 수 있고, 키워드의 예상 효율 결과에 따라 저효율 순으로 또는 고효율 순으로 키워드들을 온/오프 시킬 수 있다.

제2 점선박스(620)는 예산관리 및 목표관리에 따라 키워드별로 목표 순위를 상향/하향 조정하거나 또는 키워드를 오프(저효율 순)/온(고효율 순)할 수 있음을 나타내고 있다. 예를 들어 예산 집행 현황에 따라, 전체 키워드의 기준 효율 순으로 상위 70%는 순위를 상향하고, 하위 30%는 순위를 하향시킬 수 있으며, 혹은 전체 키워드를 기준 효율 순으로 나열했을 때, 적정 효율 지표와 효과 지표가 예상되는 기준을 결정하여 기준선 이하에 해당하는 광고를 오프하고 기준선 이상에 해당하는 광고는 온시킬 수 있다. 본 예에서는 기준 효율 순으로 상위 110,820개의 키워드를 온하고, 하위 1,720개의 키워드를 오프한 사례를 나타내고 있다.

다시 도 2 및 도 3을 참조하면, 과거 효과 지표 데이터베이스(210)는 일례로, 키워드별 클릭수 및 키워드별 클릭당 비용 정보를 포함할 수 있다. 다른 예로, 과거 효과 지표 데이터베이스(210)는 상기 키워드별 클릭수 및 상기 키워드별 클릭당 비용 정보를 계산하기 위한 지표들을 포함할 수도 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 자동입찰 진행 과정을 도시한 흐름도이다. 이러한 자동입찰 진행 과정은 본 발명의 실시예들에 따른 광고 시스템에 의해 수행될 수 있다.

단계(710)에서 광고 시스템은 가상의 광고그룹을 설정한다. 가상의 광고그룹에 대해서는 이미 도 6을 통해 설명하였다.

단계(720)에서 광고 시스템은 지정된 기간 동안의 히스토리를 분석한다. 이때, 히스토리는 도 2 및 도 3을 통해 설명한 과거 효과 지표 데이터베이스에 저장된 데이터들(효과 지표들) 중 일정 기간에 대응하는 데이터들을 의미할 수 있다.

단계(730)에서 광고 시스템은 키워드의 CPAC를 산출할 수 있다. CPAC는 기본적으로 하나의 클릭을 더 얻기 위해 필요한 추가 비용을 의미할 수 있다. 이러한 CPAC는 다시 첫 학습이 시작되는 일자에 적용되는 'start CPAC' 그리고 첫 학습일 이후에 적용되는 'path CPAC'로 나뉠 수 있다.

기본 CPAC는 기본적으로, 일별 클릭 차 대비 비용차의 값으로 아래 수학식 1과 같이 일차로 계산될 수 있고, 일차로 계산된 기본 CPAC는 아래 표 1에서와 같이 클릭차의 값 및 비용차의 값에 따라 재계산될 수 있다.

일례로, 케이스 1은 'D-1의 클릭'과 'D-2의 클릭'의 차이인 클릭차가 양수이고, 'D-1의 비용'과 'D-2의 비용'의 차이인 비용차가 음수인 경우, 클릭 차 대비 비용차(비용차/클릭차)의 값과 상관없이 기본 CPAC의 값이 '0'이 됨을 나타낸다.

다른 예로, 케이스 3은 클릭차와 비용자가 모두 양수인 경우에는 수학식 1과 같이 클릭차 대비 비용차로서 계산된 기본 CPAC가 그대로 재계산된 CPAC로 결정됨을 나타낸다.

또 다른 예로, 케이스 2는 클릭차가 음수이고 비용차가 양수인 경우, 기본 CPAC가 아래 수학식 2를 이용하여 재계산됨을 나타낸다.

또 다른 예로, 케이스 9는 클릭차와 비용차가 모두 0인 경우, 기본 CPAC가 'D-1의 평균 클릭당비용'으로 재계산됨을 나타낸다.

기본 CPAC는 히스토리를 적용하기 위한 일정 기간 내에서 각각의 단위 기간(일례로, 일 단위)마다 계산될 수 있다. 예를 들어, 21일부터 25일까지 5일 동안의 히스토리를 적용하기 위해서는 21일, 22일, 23일, 24일 및 25일 각각의 기본 CPAC들이 계산될 수 있다.

상술한 단계(730)에서는 광고 시스템은 상술한 기본 CPAC를 이용하되, 첫 학습이 시작되는 시점에 적용될 'start CPAC'를 산출할 수 있다. 일례로, 'start CPAC'는 첫 학습이 시작되는 시점인 만큼 정해진 기간의 히스토리를 적용하기 위한 일정 기간 동안의 기본 CPAC의 평균값으로 아래 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.

여기서, 분모(노출수가 1이상인 날짜 수)가 '0'인 경우에는, 해당 키워드의 'start CPAC'가 가상 광고그룹 내의 기본 CPAC 중 최대값에 기설정된 가중치를 부여한 값으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 기설정된 가중치는 '+10'의 값을 가질 수 있다. 또한, 'end'는 히스토리를 적용하기 위한 일정 기간에 따라 결정되는 값으로, 일정 기간이 5일인 경우, 'end'는 5의 값을 가질 수 있다.

광고 시스템은 단계(730)에서 상술한 수학식 1, 수학식 2, 수학식 3 및 표 1을 이용하여 'start CPAC'를 계산할 수 있다. 이러한 'start CPAC'는 해당 광고의 학습이 시작되는 시점에 이용하기 위한 CPAC일 수 있다. 학습이 시작된 후 두 번째 단위 기간부터는 이후 설명될 'path CPAC'가 이용될 수 있다. 이때, 'path CPAC'는 일례로, 하기 수학식 4와 같이 최근 3일의 CPAC의 평균값으로 계산될 수 있다.

만약, 'D'가 두 번째 단위 기간이라면, 'path CPAC'는 첫 번째 단위 기간인 'D-1'에서 계산되는 'start CPAC', 'D-2'에 대해 계산된 기본 CPAC 및 'D-3'에 대해 계산된 기본 CPAC의 평균값으로 계산될 수 있다. 다른 예로, 'D'가 세 번째 단위 기간이라면, 'path CPAC'는 두 번째 단위 기간인 'D-1'에서 계산된 'path CPAC', 첫 번째 단위 기간인 'D-2'에서 계산된 'start CPAC' 및 'D-3'에 대해 계산된 기본 CPAC의 평균값으로 계산될 수 있다. 예를 들어 path CPAC를 구하고자 하는 시점이 7월 9일이라면, 상기 수학식 4에 의해, 7월 8일의 CPAC (= 8일과 7일의 비용차/클릭수차)와 7일의 CPAC 및 6일의 CPAC의 합을 노출일 수(노출수가 1 이상인 날짜수)로 나눈 값으로서 계산될 수 있다.

이때, 상술한 단계(710) 내지 단계(730)은 도 2 및 도 3을 통해 설명한 효율 예측부(220)를 통해 수행될 수 있다. 이후 설명되는 단계(740) 내지 단계(760)은 도 2 및 도 3을 통해 설명한 액션 처리부(230)에 의해 수행될 수 있다.

단계(740)에서 광고 시스템은 현재 비용 소진 상태를 확인한다. 즉, 광고 시스템은 현재 광고 집행을 위해 필요한 예상 비용을 계산하여 현재 비용 소진 상태를 확인할 수 있다.

단계(750)에서 광고 시스템은 키워드들에 대한 순위를 계산한다. 이때, 광고 시스템은 각 키워드들에 대한 CPAC 등급과 예상 상태를 기설정된 기준에 따라 결정하고, 결정된 CPAC 등급 및 예산 상태에 기초하여 키워드들 각각에 대한 순위를 계산할 수 있다.

우선, 광고 시스템은 상술한 'start CPAC'에 따라 가상의 광고그룹 내에서 키워드들의 기준 등급을 결정할 수 있다. 일례로, 광고 시스템은 키워드들을 'start CPAC'에 따라 오름차순으로 정렬하고, 정렬된 순위를 기준으로 백분율을 산출하여 아래 표 2의 일례와 같은 기준에 따라 키워드들의 CPAC 등급을 나눌 수 있다. 아래 표 2는 키워드들의 CPAC 등급을 고등급, 중등급 및 하등급의 세 등급으로 나눈 일례를 나타내고 있다. 여기서, 키워드들의 CPAC 등급이 필요에 따라 세 등급 이상으로 분류될 수도 있음은 너무나 당연하다.

또한, 광고 시스템은 광고주에 의해 설정된 목표 예산과 가상의 광고그룹의 현재 비용(예산) 소진 상태를 비교하여, 예산 상태를 아래 표 3과 같은 상태들 중 하나로 분류할 수 있다.

목표예산은 해당 키워드의 목표 예산을, 현재 예산은 전 단위 기간(D-1)의 소진 비용을 의미할 수 있다. 예를 들어, 현재 단위 기간(D)의 목표 예산이 100,000이고, 현재 예산(D-1의 소진 비용)이 85,000이었다면, 현재 예산이 "목표 예산 - 목표예산 * 10% = 90,000"보다 작기 때문에 예산 상태는 'Low'로 분류될 수 있다.

이때, 광고 시스템은 예산 상태와 키워드의 CPAC 등급을 고려하여 각 키워드의 순위를 결정(또는 조정)할 수 있다. 여기서, 키워드의 순위는 광고주가 해당 키워드를 통해 광고를 노출하기 위한 목표순위를 의미할 수 있다. 예를 들어, 키워드 "자동차"에 대해, 키워드 "자동차"의 순위가 1순위라는 것은 광고주가 키워드 "자동차"를 통해 자신의 광고가 1순위로 노출되기를 원함을 의미할 수 있다. 각 키워드의 순위를 결정(또는 조정)하는 방법에 대해서는 이후 도 8 내지 도 10을 통해 더욱 자세히 설명한다.

단계(760)에서 광고 시스템은 결정된 키워드의 순위에 기초하여 자동입찰을 처리한다. 키워드의 순위에 기초하여 광고주가 설정한 예산 범위 내에서 입찰가를 결정하여 자동입찰하기 위한 방법에 대해서는 이미 잘 알려져 있기 때문에 자세한 설명은 생략한다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 키워드의 순위를 결정 또는 조정하는 방법을 도시한 도면이다. 광고 시스템은 우선, 광고주의 예산 상태를 확인(810)하여 예산 상태가 'Stable', 'Low' 및 'Over' 중 어느 상태인가를 확인(820 내지 840)할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 예산 상태가 'Stable'인 경우, 하향 조정 프로세스(850)와 상향 조정 프로세스(860)를 모두 진행할 수 있다. 또한, 광고 시스템은 예산 상태가 'Low'인 경우에는 상향 조정 프로세스(860), 예산 상태가 'Over'인 경우에는 하향 조정 프로세스(850)를 각각 수행할 수 있다.

여기서, 상향 조정 프로세스(860)는 키워드의 순위를 고효율 순으로 상향 조정하기 위한 프로세스를, 하향 조정 프로세스(850)는 키워드의 순위를 저효율 순으로 하향 조정하기 위한 프로세스를 각각 의미할 수 있다.

순위 조정은, 상향 조정 시 1순위씩 상향 조정될 수 있고, 하향 조정씩 2순위씩 하향 조정될 수 있다. 또한, 키워드의 최저 순위는 16위로 16위의 광고는 노출되지 않을 수 있다. 예를 들어, 광고 A와 연관된 키워드 B의 순위가 16위로 하향 조정되는 경우, 키워드 B를 오프시켜 키워드 B에 대해 광고 A가 노출되지 않도록 제어할 수 있다. 현재의 기준 순위는 전 단위 기간(D-1)의 광고 리포트를 기준으로 할 수 있다. 즉, 상술한 예에서 광고 A가 전 단위 기간(D-1)에 5위로 노출되었다면, 키워드 B의 기준 순위는 5위가 될 수 있다.

만약, 전 단위 기간의 데이터가 없는 경우, 첫 번째 단위 기간에 대해서는 현재 순위를 기설정된 API(Application Programming Interface) 호출을 통해 확인하고,, 두 번째 단위 기간 이후에 대해서는 최종적으로 계산되었던 순위를 기준 순위로 활용할 수 있다. 만약, API를 호출할 수 없는 경우에는 기준 순위를 디폴트 순위로 활용할 수 있다. 디폴트 순위는 일례로 5 순위와 같이 기설정될 수 있다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 상향 조정 프로세스를 설명하기 위한 도면이다. 상향 조정 프로세스에서 광고 시스템은 먼저 고등급에 속한 키워드의 순위를 조정할 수 있다. 고등급에 속한 키워드는 CPAC가 낮고, CPAC가 낮다는 것은 하나의 클릭을 더 얻기 위해 필요한 추가 비용이 낮다는 것으로, 해당 키워드가 고효율의 키워드임을 의미할 수 있다. 즉, 도 8에서 설명한 바와 같이 광고 시스템은 예산 상태가 'Low'인 경우, 고등급(고효율)으로 분류된 키워드를 먼저 상향 조정할 수 있다.

광고 시스템은 먼저 고등급으로 분류된 키워드의 순위를 체크(고등급순위체크)(910)할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 고등급으로 분류된 키워드의 순위가 1위인지 여부를 확인(920)하여 1위가 아닌 경우, 고등급으로 분류된 키워드의 순위를 1순위 상향 조정(고등급순위 - 1)(930)할 수 있다. 예를 들어, 고등급으로 분류된 키워드가 3순위의 키워드인 경우, 해당 키워드는 2순위로 목표 순위가 조정될 수 있다. 키워드의 순위가 조정되면, 상향 조정 프로세스는 종료되며 조정된 순위는 유지(Stay)될 수 있다.

만약, 고등급으로 분류된 키워드의 순위가 1순위인 경우, 광고 시스템은 중등급으로 분류된 키워드를 체크(중등급순위체크)(940)할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 중등급으로 분류된 키워드의 순위가 1위인지 여부를 확인(950)하여 1위가 아닌 경우, 중등급으로 분류된 키워드의 순위를 1순위 상향 조정(중등급순위 - 1)(960)할 수 있다. 예를 들어, 중등급으로 분류된 키워드가 5순위의 키워드인 경우, 해당 키워드는 4순위로 목표 순위가 조정될 수 있다. 키워드의 순위가 조정되면, 상향 조정 프로세스는 종료되며 조정된 순위는 유지(Stay)될 수 있다.

만약, 중등급으로 분류된 키워드의 순위가 1순위인 경우, 광고 시스템은 하등급으로 분류된 키워드를 체크(하등급순위체크)(970)할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 하등급으로 분류된 키워드의 순위가 1위인지 여부를 확인(980)하여 1위가 아닌 경우, 하등급으로 분류된 키워드의 순위를 1순위 상향 조정(하등급순위 - 1)(990)할 수 있다. 예를 들어, 하등급으로 분류된 키워드가 10순위의 키워드인 경우, 해당 키워드는 9순위로 목표 순위가 조정될 수 있다. 키워드의 순위가 조정되면, 상향 조정 프로세스는 종료되며 조정된 순위는 유지(Stay)될 수 있다.

만약, 하등급으로 분류된 키워드의 순위가 1순위인 경우, 다시 말해, 고등급, 중등급, 하등급으로 분류된 키워드의 순위가 모두 1순위인 경우, 가상의 광고그룹에 해당하는 키워드들의 순위는 상향되지 않고, 그대로 유지(Stay)될 수 있다.

도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 하향 조정 프로세스를 설명하기 위한 도면이다. 하향 조정 프로세스에서 광고 시스템은 먼저 하등급에 속한 키워드의 순위를 조정할 수 있다. 하등급에 속한 키워드는 CPAC가 높고, CPAC가 높다는 것은 하나의 클릭을 더 얻기 위해 필요한 추가 비용이 높다는 것으로, 해당 키워드가 저효율의 키워드임을 의미할 수 있다. 즉, 도 8에서 설명한 바와 같이 광고 시스템은 예산 상태가 'Over'인 경우, 하등급(저효율)으로 분류된 키워드를 먼저 하향 조정할 수 있다.

광고 시스템은 먼저 하등급으로 분류된 키워드의 순위를 체크(하등급순위체크)(1010)할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 하등급으로 분류된 키워드의 순위가 15위보다 높은 순위인지 여부를 확인(1020)하여 15위보다 높은 순위(1위부터 14위까지)인 경우, 하등급으로 분류된 키워드의 순위를 2순위 하향 조정(하등급순위 + 2)(1030)할 수 있다. 예를 들어, 하등급으로 분류된 키워드가 13순위의 키워드인 경우, 해당 키워드는 15순위로 목표 순위가 조정될 수 있다. 키워드의 순위가 조정되면, 하향 조정 프로세스는 종료되며 조정된 순위는 유지(Stay)될 수 있다.

만약, 하등급으로 분류된 키워드의 순위가 15위 이상(즉, 15위이거나 15위보다 낮은 순위(16위)인 경우, 광고 시스템은 중등급으로 분류된 키워드를 체크(중등급순위체크)(1040)할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 중등급으로 분류된 키워드의 순위가 15위보다 높은 순위인지 여부를 확인(1050)하여 15위보다 높은 순위인 경우, 중등급으로 분류된 키워드의 순위를 2순위 하향 조정(중등급순위 + 2)(1060)할 수 있다. 예를 들어, 중등급으로 분류된 키워드가 7순위의 키워드인 경우, 해당 키워드는 9순위로 목표 순위가 조정될 수 있다. 키워드의 순위가 조정되면, 하향 조정 프로세스는 종료되며 조정된 순위는 유지(Stay)될 수 있다.

만약, 중등급으로 분류된 키워드의 순위가 15위 이상인 경우, 광고 시스템은 고등급으로 분류된 키워드를 체크(고등급순위체크)(1070)할 수 있다. 이때, 광고 시스템은 고등급으로 분류된 키워드의 순위가 15위보다 높은 순위인지 여부를 확인(1080)하여 15위보다 높은 순위인 경우, 고등급으로 분류된 키워드의 순위를 2순위 하향 조정(고등급순위 + 2)(1090)할 수 있다. 예를 들어, 고등급으로 분류된 키워드가 3순위의 키워드인 경우, 해당 키워드는 5순위로 목표 순위가 조정될 수 있다. 키워드의 순위가 조정되면, 하향 조정 프로세스는 종료되며 조정된 순위는 유지(Stay)될 수 있다.

만약, 고등급으로 분류된 키워드의 순위가 1순위 이상인 경우, 다시 말해, 하등급, 중등급, 고등급으로 분류된 키워드의 순위가 모두 15위 이상(15위 및 16위)인 경우, 가상의 광고그룹에 해당하는 키워드들의 순위는 하향되지 않고, 그대로 유지(Stay)될 수 있다.

다시 도 8을 참조하면, 광고 시스템은 예산 상태가 'Stable'인 경우, 하향 조정 프로세스(850)와 상향 조정 프로세스(860)를 모두 진행할 수 있다. 이때, 순위의 상향과 하향이 동시에 일어나는 경우에는 순위가 그대로 유지(Stay)될 수 있다. 즉, 계산상으로는 동일한 등급에서 하나의 키워드에 대해 상향과 하향이 동시에 일어나는 경우, 1순위 상향되고 2순위 하향되기 때문에 결과적으로는 1순위 하향되어야 하나, 광고 시스템은 순위의 상향과 하향이 동시에 일어나는 경우에는 순위가 그대로 유지(Stay)되도록 제어할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 본 실시예에 따른 광고 시스템(1100)은 도 11에 도시된 바와 같이 데이터베이스(1110), 효율 예측부(1120) 및 액션 처리부(1130)를 포함한다.

데이터베이스(1110)는 과거 효과 지표를 저장 및 유지한다. 여기서, 과거 효과 지표는 일 단위로 데이터베이스(1110)에 저장될 수 있다.

효율 예측부(1120)는 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환(conversion))을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용(Cost Per Additional Click, CPAC)을 계산하여 키워드별 효율을 예측한다. 여기서, 전환은 광고주가 유도한 상황이 달성되는 것을 의미하는 것으로, 클릭의 발생 역시 광고주가 유도한 상황 중 하나일 수 있다. 이러한 전환에 대해서는 이미 자세히 설명한 바 있다. 이때, 키워드별 효율은 일 단위로 저장된 과거 효과 지표를 이용하여 일 단위로 예측될 수 있다.

추가 비용은 과거의 일정 기간에 대해 저장된 과거 효과 지표에 포함되거나 또는 과거 효과 지표를 통해 계산되는 클릭 비용 변화 대비 클릭수 변화(또는 전환 비용 변화 대비 전환수 변화)를 이용하여 계산될 수 있다. 일례로, 상술한 수학식 1에서는 연속된 단위 기간 동안의 클릭수 변화를 클릭 비용의 변화로 나눈 값을 이용하여 기본 CPAC를 일차로 계산하는 방법을 설명한 바 있다.

또한, 추가 비용은 기설정된 단위 기간별로 계산되는 단위 기간 추가 비용들 중 과거의 일정 기간 동안 계산된 단위 기간 추가 비용들의 조합을 통해 계산될 수 있다. 이미 'start CPAC' 및 'path CPAC'를 통해 추가 비용이 일정 기간 동안 단위 기간마다 계산된 추가 비용들의 평균값으로 계산될 수 있음을 설명한 바 있다.

액션 처리부(1130)는 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리한다. 일례로, 액션 처리부(1130)는, 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들의 리스트를 제공할 수 있다. 이러한 정렬된 키워드들의 리스트는 광고 시스템(1100)의 관리자에게 디스플레이될 수도 있고, 광고주들에게 제공될 수도 있다.

또한, 액션 처리부(1130)는 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로, 적어도 둘 이상의 등급으로 키워드들을 분류하여 분류된 키워드들의 등급별 리스트를 제공할 수 있다. 등급별 리스트 역시 관리자에게 디스플레이되거나 또는 광고주들에게 제공될 수 있다.

이때, 액션 처리부(1130)는, 분류된 키워드들의 등급, 분류된 키워드들에 대해 설정된 목표 예산 및 분류된 키워드들의 과거 소진 비용에 기초하여 키워드 검색광고의 목표 순위를 조정할 수도 있다. 키워드 검색광고의 목표 순위를 조정하기 위해 키워드의 목표 순위를 조정하는 방법을 이미 자세히 설명한 바 있다. 일례로, 액션 처리부(1130)는, 고효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 검색광고의 목표 순위를 상향 조정하거나 또는 저효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 키워드 검색광고의 목표 순위를 하향 조정할 수 있다.

또한, 액션 처리부(1130)는, 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들 중 적어도 일부의 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 선택에 따라 예측되는 비용 및 클릭수(또는 전환수)를 제공할 수 있다. 여기서, 키워드 그룹은 이미 자세히 설명한 가상의 광고그룹에 대응될 수 있다.

이에 더해, 액션 처리부(1130)는, 예측된 키워드 효율 결과를 기준으로, 키워드별로 목표 순위를 조정할 수 있고, 필요에 따라 조정된 목표 순위를 위한 자동입찰을 통해 등록된 광고주의 키워드 검색광고가 조정된 순위를 유지하도록 제어할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 광고 방법은 도 11을 통해 설명한 광고 시스템(1100)에 의해 수행될 수 있다.

단계(1210)에서 광고 시스템(1100)은 과거 효과 지표를 데이터베이스에 저장 및 유지한다. 여기서, 과거 효과 지표는 일 단위로 데이터베이스에 저장될 수 있다.

단계(1220)에서 광고 시스템(1100)은 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환)을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용을 계산하여 키워드별 효율을 예측한다. 여기서, 전환은 광고주가 유도한 상황이 달성되는 것을 의미하는 것으로, 클릭의 발생 역시 광고주가 유도한 상황 중 하나일 수 있다. 이러한 전환에 대해서는 이미 자세히 설명한 바 있다. 이때, 키워드별 효율은 일 단위로 저장된 과거 효과 지표를 이용하여 일 단위로 예측될 수 있다.

단계(1230)에서 광고 시스템(1100)은 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리한다. 일례로, 광고 시스템(1100)은, 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들의 리스트를 제공할 수 있다. 이러한 정렬된 키워드들의 리스트는 광고 시스템(1100)의 관리자에게 디스플레이될 수도 있고, 광고주들에게 제공될 수도 있다.

또한, 광고 시스템(1100)은 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로, 적어도 둘 이상의 등급으로 키워드들을 분류하여 분류된 키워드들의 등급별 리스트를 제공할 수 있다. 등급별 리스트 역시 관리자에게 디스플레이되거나 또는 광고주들에게 제공될 수 있다.

이때, 광고 시스템(1100)은, 분류된 키워드들의 등급, 분류된 키워드들에 대해 설정된 목표 예산 및 분류된 키워드들의 과거 소진 비용에 기초하여 키워드 검색광고의 목표 순위를 조정할 수도 있다. 키워드 검색광고의 목표 순위를 조정하기 위해 키워드의 목표 순위를 조정하는 방법을 이미 자세히 설명한 바 있다. 일례로, 광고 시스템(1100)은, 고효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 검색광고의 목표 순위를 상향 조정하거나 또는 저효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 키워드 검색광고의 목표 순위를 하향 조정할 수 있다.

또한, 광고 시스템(1100)은, 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들 중 적어도 일부의 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 선택에 따라 예측되는 비용 및 클릭수(또는 전환수)를 제공할 수 있다. 여기서, 키워드 그룹은 이미 자세히 설명한 가상의 광고그룹에 대응될 수 있다.

이에 더해, 광고 시스템(1100)은, 예측된 키워드 효율 결과를 기준으로, 키워드별로 목표 순위를 조정할 수 있고, 필요에 따라 조정된 목표 순위를 위한 자동입찰을 통해 등록된 광고주의 키워드 검색광고가 조정된 순위를 유지하도록 제어할 수 있다.

도 11 및 도 12에서 생략된 내용은 도 1 내지 도 10의 내용을 참조할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 다양한 과거 지표들의 변화를 시간의 흐름에 따라 지속적으로 스스로 분석하고, 분석결과에 기초하여 적절한 입찰가를 직접 결정하여 키워드 검색광고를 최적으로 운영 및 관리할 수 있다. 또한, 자동으로 광고결과를 분석하여 최적화된 순위를 찾아내어 광고를 효율적으로 운영할 수 있고, 효율이 높은 키워드에 더 많은 광고 비용을 투입하고 효율이 낮은 키워드에 더 낮은 광고비용을 투입함으로써 광고를 효율적으로 운영하고 최적화 할 수 있다. 이에 더해, 자동으로 키워드별 최적의 순위를 지속적으로 결정하여 유지함으로써 최적의 광고 상태를 유지할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 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.

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: 과거 효과 지표 데이터베이스
220: 효율 예측부
230: 액션 처리부

Claims

키워드 검색광고를 관리하는 광고 시스템에 있어서,
과거 효과 지표를 저장 및 유지하는 데이터베이스;
상기 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환(conversion))을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용(Cost Per Additional Click, CPAC)을 계산하여 키워드별 효율을 예측하는 효율 예측부; 및
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리하는 액션 처리부
를 포함하는 광고 시스템.
제1항에 있어서,
상기 과거 효과 지표는 일 단위로 저장되고,
상기 키워드별 효율은 상기 일 단위로 저장된 과거 효과 지표를 이용하여 상기 일 단위로 예측되는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제1항에 있어서,
상기 추가 비용은, 과거의 일정 기간에 대해 저장된 과거 효과 지표에 포함되거나 또는 상기 과거 효과 지표를 통해 계산되는 클릭 비용 변화 대비 클릭수 변화(또는 전환 비용 변화 대비 전환수 변화)를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제1항에 있어서,
상기 추가 비용은, 기설정된 단위 기간별로 계산되는 단위 기간 추가 비용들 중 과거의 일정 기간 동안 계산된 단위 기간 추가 비용들의 조합을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제1항에 있어서,
상기 액션 처리부는,
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들의 리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제1항에 있어서,
상기 액션 처리부는,
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로, 적어도 둘 이상의 등급으로 키워드들을 분류하여 상기 분류된 키워드들의 등급별 리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제6항에 있어서,
상기 액션 처리부는,
상기 분류된 키워드들의 등급, 상기 분류된 키워드들에 대해 설정된 목표 예산 및 상기 분류된 키워드들의 과거 소진 비용에 기초하여 상기 키워드 검색광고의 목표 순위를 조정하는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제7항에 있어서,
상기 액션 처리부는,
고효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 검색광고의 목표 순위를 상향 조정하거나 또는 저효율에 따른 등급으로 분류된 키워드를 통해 노출되는 키워드 검색광고의 목표 순위를 하향 조정하는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제1항에 있어서,
상기 액션 처리부는,
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들 중 적어도 일부의 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 선택에 따라 예측되는 비용 및 클릭수(또는 전환수)를 제공하는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제1항에 있어서,
상기 액션 처리부는,
상기 예측된 키워드 효율 결과를 기준으로, 키워드별로 목표 순위를 조정하는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
제10항에 있어서,
상기 액션 처리부는,
상기 조정된 목표 순위를 위한 자동입찰을 통해 등록된 광고주의 키워드 검색광고가 상기 조정된 순위를 유지하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 광고 시스템.
키워드 검색광고를 관리하는 광고 방법에 있어서,
과거 효과 지표를 데이터베이스에 저장 및 유지하는 단계;
상기 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환)을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용을 계산하여 키워드별 효율을 예측하는 단계; 및
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리하는 단계
를 포함하는 광고 방법.
제12항에 있어서,
상기 과거 효과 지표는 일 단위로 저장되고,
상기 키워드별 효율은 상기 일 단위로 저장된 과거 효과 지표를 이용하여 상기 일 단위로 예측되는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
제12항에 있어서,
상기 추가 비용은, 과거의 일정 기간에 대해 저장된 과거 효과 지표에 포함되거나 또는 상기 과거 효과 지표를 통해 계산되는 클릭 비용 변화 대비 클릭수 변화(또는 전환 비용 변화 대비 전환수 변화)를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
제12항에 있어서,
상기 추가 비용은, 기설정된 단위 기간별로 계산되는 단위 기간 추가 비용들 중 과거의 일정 기간 동안 계산된 단위 기간 추가 비용들의 조합을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
제12항에 있어서,
상기 키워드 검색광고를 관리하는 단계는,
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로 정렬된 키워드들의 리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
제12항에 있어서,
상기 키워드 검색광고를 관리하는 단계는,
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 기준으로, 적어도 둘 이상의 등급으로 키워드들을 분류하여 상기 분류된 키워드들의 등급별 리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
제17항에 있어서,
상기 키워드 검색광고를 관리하는 단계는,
상기 분류된 키워드들의 등급, 상기 분류된 키워드들에 대해 설정된 목표 예산 및 상기 분류된 키워드들의 과거 소진 비용에 기초하여 상기 키워드 검색광고의 목표 순위를 조정하는 것을 특징으로 하는 광고 방법.
컴퓨터 시스템이 웹페이지를 제공하도록 제어하는 명령(instruction)을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
상기 명령은,
과거 효과 지표를 데이터베이스에 저장 및 유지하는 단계;
상기 과거 효과 지표를 기반으로 하나의 클릭(또는 하나의 전환)을 추가로 얻기 위해 필요한 추가 비용을 계산하여 키워드별 효율을 예측하는 단계; 및
상기 예측된 키워드별 효율 결과를 통해 복수의 광고주들로부터 등록된 키워드 검색광고를 관리하는 단계
를 포함하는 방법에 의하여 상기 컴퓨터 시스템을 제어하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
제19항에 있어서,
상기 추가 비용은, 과거의 일정 기간에 대해 저장된 과거 효과 지표에 포함되거나 또는 상기 과거 효과 지표를 통해 계산되는 클릭 비용 변화 대비 클릭수 변화(또는 전환 비용 변화 대비 전환수 변화)를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 매체.