KR20140047616A - 사용자 피드백을 통해 광고를 선택하는 기법 - Google Patents

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Abstract

타겟 시청자들에게 디스플레이할 광고를 선택하는 것과 관련된 실시예들이 개시된다. 일 실시예에서는 복수의 광고 각각에 대해, 광고를 과거에 시청한 복수의 과거 시청자들로부터의 복수의 감정 반응 프로필을 종합하여 해당 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필을 형성함으로써 광고를 선택하는데, 여기서 감정 반응 프로필은 해당 광고에 대한 과거 시청자의 감정 반응의 시간적 기록을 포함한다. 이 방법은 타겟 시청자에 대해 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들의 그룹을 식별하고, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자의 그룹에 기초하여 종합적 감정 반응 프로필을 필터링하며, 필터링된 종합적 감정 반응 프로필의 상관관계에 따라 복수의 광고 중에서 특정 광고를 선택하고, 그 특정 광고를 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 전송하는 단계를 더 포함한다.

Description

사용자 피드백을 통해 광고를 선택하는 기법{SELECTION OF ADVERTISEMENTS VIA VIEWER FEEDBACK}
본 발명은 사용자 피드백을 이용하여 광고를 선택하는 기법에 관한 것이다.
비디오 미디어에 포함될, 시청자의 이목을 끄는 광고를 찾아내는 일은 어려운 일이다. 예컨대, 광고에 대한 잠재적 시청자의 규모가 클 수도 있기 때문에 대형 광고 캠페인에 사용할 광고를 선택하는 것은 해당 캠페인에 대한 폭넓은 포커스 그룹의 관심에 기초하는 경우가 많다. 그 결과 캠페인의 근본적인 컨셉이 소규모 시청자 그룹의 기호와 관심을 반영하지 못할 수도 있다.
타겟 시청자들에게 디스플레이할 광고를 선택하는 것과 관련된 실시예들이 개시된다. 일 실시예에서는 복수의 광고 각각에 대해, 광고를 과거에 시청한 복수의 과거 시청자들로부터의 복수의 감정 반응 프로필을 종합하여 해당 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필을 형성함으로써 광고를 선택하는데, 여기서 감정 반응 프로필은 해당 광고에 대한 과거 시청자의 감정 반응의 시간적 기록을 포함한다. 이 실시예는 타겟 시청자에 대해 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는(potentially positively correlated) 시청자들의 그룹을 식별하고, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자의 그룹에 기초하여 종합적 감정 반응 프로필을 필터링하며, 필터링된 종합적 감정 반응 프로필의 상관관계에 따라 복수의 광고 중에서 특정 광고를 선택하고, 그 특정 광고를 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 전송하는 단계를 더 포함한다.
본 요약부는 이하 발명의 상세한 설명에서 보다 자세히 기술될 개념들 중 선택된 것들을 단순화된 형식으로 소개하기 위해 제공되는 것이다. 본 요약부는 청구항에 기재된 청구대상의 주된 사항 또는 핵심 사항을 밝히기 위한 것이 아니며, 청구항에 기재된 청구대상의 범위를 한정하기 위한 것은 더더욱 아니다. 나아가, 청구항에 기재된 청구대상은 본 명세서로부터 파악될 수 있는 문제점을 해결하는 구현예로 한정되지 않는다.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따라 비디오 시청 환경 하에서 광고를 시청하는 시청자를 개략적으로 나타낸다.
도 2a 내지 도 2c는 본 명세서의 일 실시예에 따라 타겟 시청자에게 디스플레이할 광고를 선택하는 방법을 묘사하는 흐름도이다.
도 3은 본 명세서의 일 실시예에 따라 시청자 감정 반응 프로필, 시청 관심 프로필, 종합적 시청자 감정 반응 프로필을 개략적으로 도시한다.
비디오 미디어를 이용하여 시청자에게 전달할 효과적인 광고를 선택하는 것은 어려운 일이다. 광고 컨셉, 주제, 스타일을 선택하는 것은 소비자의 브랜드 친밀도를 만들어 나감에 있어 핵심적인데, 이는 소비자의 기호와 관심에 달려있다. 따라서, 개별적 광고 캠페인은 샘플 시장 연구에 기초한 구체적인 인구통계(particular demographic)와 관련하여 전개된다. 타겟 시청자에게 전달된 비디오 컨텐트 아이템을 수용할 광고를 선택하는 것은 샘플 그룹을 어떻게 가정하느냐에 달려있기 때문에, 시청자별로 맞춤화하는 것은 달성하기 어려울 수 있다.
그러므로, 본 명세서에 개시된 실시예들은 타겟 시청자와 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는(potentially positively correlated) 관심과 소비행위를 갖는 시청자 그룹의 감정 반응 및 타겟 시청자 자신의 현재와 과거의 감정 반응에 기초하여 해당 타겟 시청자가 특별한 관심을 가질만한 광고를 선택하여 제시하는 기법과 관련되어 있다. 타겟 시청자의 소셜 네트워크에 포함되어 있는 사람들이 추천한 브랜드는 타겟 시청자가 신뢰하는 경향이 있는 상품과 서비스를 포함할 것이므로, 타겟 시청자의 소셜 네트워크에도 기초하여 광고를 선택하면 광고 맞춤화 효과를 상대적으로 증진시킬 수 있다. 또한, 소셜 네트워크의 구성원들이 타겟 시청자와 관심 및 성격적 특성(personality traits)을 공유할 가능성이 높으므로, 타겟 시청자는 자신의 소셜 네트워크(들)의 다른 구성원들과 양의 상관관계를 갖는 (positively correlated) 방식으로 광고에 반응할 가능성이 높다.
실시예들은 광고를 찾아내는 데 사용할 시청자 선호도를 결정하는 것을 보조하기 위해 이미지 센서, 깊이 센서, 음향 센서, 움직임 및 생체측정 센서와 같은 기타 센서 등의 환경 센서의 관측을 이용할 수 있다. 이들 센서로 인해 시스템은 개인을 식별하고, 그들의 감정 표현을 검출 및 이해하며, 시청자가 비디오를 보고 있는 동안 실시간 피드백을 제공할 수 있다. 이러한 피드백에 기초하여, 엔터테인먼트 시스템(entertainment system)은 시청자가 광고를 얼마나 즐기고 있는지를 판단하고 감지된 시청자의 감정 반응에 대해 실시간 응답을 제공할 수 있다. 따라서, 인간의 감정 표현을 검출하는 것은 시청자의 선호도를 파악하고 광고 컨텐트를 맞춤화하는 데 특히 유용하다. 그리고, 광고에 대한 시청자의 감정 반응을 종합하여 광고 제작자들에게 전달할 수도 있다. 이를테면, 광고 제작자들은 브랜드에 대한 시청자들의 관심을 사로잡도록 했던 캠페인과 주제, 강력한 감정 반응을 이끌어냈던 광고들, 시청자에 의한 브랜드 친밀도를 만들어냈던 광고의 특징에 대한 정보를 수신할 수 있다.
도 1은 디스플레이 장치(102)와 같은 디스플레이 상에 광고를 디스플레이하는 광고 제시 환경(100)의 일 실시예를 개략적으로 도시하고 있다. 광고의 디스플레이는 미디어 컴퓨팅 장치(104)와 같은 컴퓨팅 장치에 의해 제어될 수도 있고, 기타 적절한 방식으로 제어될 수도 있다. 미디어 컴퓨팅 장치(104)는 게임 콘솔, 셋탑 박스, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 노트패드 컴퓨터, 또는 기타 적절한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다.
도 1에는 시청자(160, 162, 164)들이 각각 광고(150, 152, 154)를 시청하고 있는 것으로 도시되어 있다. 식별번호 106으로 나타낸 것과 같은 비디오 시청 환경 센서 시스템은 각각의 미디어 컴퓨팅 장치에 접속되어 센서 데이터를 미디어 컴퓨팅 장치로 제공한다. 그러면 미디어 컴퓨팅 장치들은 시청자가 시청하고 있는 광고에 대한 시간적 감정 반응(temporal emotional response)를 각각 나타내는 시청자 감정 반응 프로필을 생성할 수 있다.
이어서, 광고에 대한 시청자의 감정 반응 프로필이 네트워크(110)를 통해 서버 컴퓨팅 장치(130)로 전송되는데, 서버 컴퓨팅 장치(130)에서는 각각의 광고 대한 복수의 시청자들로부터의 감정 반응 프로필들이 합성되어 해당 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필이 생성된다. 타겟 시청자와 사회적 및/또는 인구통계학적으로 관련된 사람들의 그룹에 의해 필터링된 종합적 감정 반응 프로필에 기초하여 해당 타겟 시청자에게 디스플레이될 특정 광고를 추후 선택할 수 있다. 예를 들어, 어떤 광고 및/또는 그 광고의 일부분의 특징(이를테면, 그 광고 내의 물체, 장면 등)에 대한 그룹의 감정 반응의 강도나 크기에 따라 해당 광고를 선택할 수 있다. 나아가, 타겟 시청자의 현재 감정 상태 및/또는 그 타겟 시청자의 광고 관심 프로필에 따라 광고를 선택할 수도 있다. 타겟 시청자에 대해 광고 선택을 맞춤화함으로써 타겟 시청자가 해당 광고를 흥미롭게 여기고 감정적으로 자극될 가능성이 상대적으로 높아지게 되어, 광고의 효과를 높일 수 있게 된다.
비디오 시청 환경 센서 시스템(106)은 하나 이상의 이미지 센서, 깊이 센서 및/또는 마이크로폰이나 기타 음향 센서와 같은 임의의 적절한 센서를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 이들 센서로부터의 데이터는 컴퓨팅 장치(104)에 의해 사용자의 자세나 동작을 검출하는 데 사용될 수 있는데, 이들은 미디어 컴퓨팅 장치(104)에 의해 인간 영향 표시(human affect displays)와 상관된다. 본 명세서에서 사용된 "인간 영향 표시"라는 용어는 시청하고 있는 컨텐트에 대한 인간의 감지가능한 반응을 의미하는 것임을 이해할 수 있을 터인데, 이는 의식적이든 반-무의식적이든, 인간의 감정 표현 및/또는 표정, 동작, 음성 표시와 같은 인간의 감정적 행위를 나타내는 감지가능한 표시를 포함하나, 이에 한정되지는 않는다.
미디어 컴퓨팅 장치(104)는 센서 시스템(106)으로부터 수신한 데이터를 처리하여 시청자가 시청한 광고와 그 광고에 대한 각 시청자의 감정 반응 사이의 시간적 관계를 생성한다. 아래에서 더 자세히 설명할테지만, 이와 같은 관계는 특정 광고에 대한 시청자의 감정 반응 프로필로서 기록되어 그 시청자의 광고 관심도를 목록화한 광고 관심 프로필 내에 포함될 수 있다. 이로 인해 타겟 시청자 및/또는 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 (즉, 공통 관심사, 사회적 관계, 또는 시청자들 사이의 기타 연결고리 등에 의해 판단컨대, 타겟 시청자와 유사한 방식으로 광고에 대해 반응할 것으로 보이는) 시청자들의 그룹 내의 사람(들)에 대한 광고 관심 프로필이 검색되어 광고 컨텐트를 선택하는 데 사용될 수 있다.
보다 구체적인 실시예로서, 시청 환경 센서 시스템(106)으로부터 수신된 이미지 데이터는 자신의 얼굴을 찡그리거나 가리는 시청자(160)의 이미지와 같이 시청자가 행하는 인간의 감정 행위를 나타내는 의식적 표시를 포착할 수 있다. 이에 응답하여, 해당 광고에 대한 시청자의 감정 반응 프로필은 그 시청자가 해당 광고를 시청하는 동안 두려움을 느끼고 있음을 나타낼 수 있다. 이미지 데이터는 인간의 감정 상태에 대한 반-무의식적 표시를 포함할 수도 있다. 그러한 시나리오 하에서는, 광고가 나오는 동안의 특정 시점에 사용자기 디스플레이로부터 고개를 돌리고 있었음을 이미지 데이터가 나타낼 수 있다. 이에 응답하여, 해당 광고에 대한 시청자의 감정 반응 프로필ㅇ른 시청자가 그때 지루해하거나 산만해져 있었음을 나타낼 수 있다. 시선 추적, 얼굴 위치 특징 묘사(facial posture characterization) 및 기타 적절한 기법을 이용하여 사용자가 감정적으로 자극받은 정도 및 광고(150)에 이끌린 정도를 측정할 수 있다.
어떤 실시예에서는, 이미지 센서가 인간의 생리적 상태(human physiological conditions)를 진단하는 스펙트럼 영역 내의 광(light)을 수집할 수도 있다. 예컨대, 적외선광을 사용하여 혈중 산소 레벨 및/또는 체내 심장박동 레벨을 구함으로써, 그 사람의 감정 자극을 추정할 수도 있다.
또한, 어떤 실시예에서는, 시청 환경 센서 시스템(106)이 아닌 다른 장치 내에 위치하는 센서를 사용하여 미디어 컴퓨팅 장치(104)에 대한 입력을 제공할 수도 있다. 이를테면, 어떤 실시예에서는, 비디오 시청 환경(100) 내의 시청자(160)가 소지하는 모바일 컴퓨팅 장치(예를 들어, 휴대전화, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 등)에 포함되어 있는 가속도계(accelerometer)를 사용하여 해당 시청자의 동작-기반 감정 표현(gesture-based emotional expressions)을 검출할 수도 있다.
도 2a 내지 2c는 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위한 광고를 선택하는 방법(200)의 일 실시예를 나타내는 흐름도를 도시하고 있다. 이 방법(200)은 도 1이나 본 명세서에서 참조된 하드웨어의 실시예를 포함하는 임의의 적절한 하드웨어에 의해 수행될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다는 것을 잘 이해할 것이다. 도 2a는 미디어 컴퓨팅 장치(104)가 본 명세서에 개시된 실시예들을 수행하는 로직 서브시스템(116)에 의해 수행가능한 인스트럭션을 보유하고 있는 데이터 보유 서브시스템(114)을 포함하는 것으로 도시하고 있다. 컴퓨팅 장치(104)는 실행가능한 인스트럭션을 저장하는 외장형 및/또는 비-외장형 컴퓨터 저장 매체(118)도 포함할 수 있다. 마찬가지로, 서버 컴퓨팅 장치(130)도 데이터 보유 서브시스템(134), 로직 서브시스템(136), 외장형 및/또는 비-외장형 컴퓨터 저장 매체(138)를 포함하는 것으로 도시되어 있다.
전술한 바와 같이, 어떤 실시예에서는, 사용자의 모바일 장치 상의 센서로부터 센서 데이터가 미디어 컴퓨팅 장치로 제공될 수 있다. 그리고, 시청 중인 광고와 연관된 보충/관련 광고 컨텐트가 타겟 시청자의 모바일 장치로 전달될 수 있다. 그러므로, 어떤 실시예에서는, 미디어 컴퓨팅 장치(104) 및/또는 서버 컴퓨팅 장치(130)에 등록된 모바일 컴퓨팅 장치(140)가 그러한 동작을 수행할 수도 있다. 도 2b는 모바일 컴퓨팅 장치(140)가 데이터 보유 서브시스템(144), 로직 서브시스템(146), 외장형 컴퓨터 저장 매체(148)를 포함하는 것으로 도시하고 있다. 여기서 참조되는 이들 데이터 보유 서브시스템, 로직 서브시스템, 외장형 컴퓨터 저장 매체의 특징에 대해서는 이하에서 보다 자세히 설명하도록 한다.
도 2a로 돌아가면, 이 방법(200)은 비디오 시청 환경 센서(모바일 컴퓨팅 장치(140)로부터일 수도 있음)에서 센서 데이터를 수집하는 단계(202) 및 센서 데이터를 나타내는 입력을 수신하는 미디어 컴퓨팅 장치로 센서 데이터를 전송하는 단계(204)를 포함한다. 이미지 센서 데이터, 깊이 센서 데이터, 음향 센서 데이터, 생체측정 센서 데이터 등을 포함하는 임의의 적절한 센서 데이터가 수집될 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.
이 방법(200)은 센서 데이터를 나타내는 입력으로부터 비디오 시청 환경 내에 있는 시청자의 신원을 판단하는 단계(206)를 포함한다. 어떤 실시예에서는, 센서 데이터에 의해 수집된 이미지 데이터를 시청자의 개인 프로필 내에 저장된 이미지 데이터와 비교함으로써 시청자의 신원을 확인할 수 있다. 예를 들어, 비디오 시청 환경으로부터 수집된 이미지 데이터 내에 포함된 얼굴과 시청자의 프로필 내에 포함된 얼굴의 유사도를 비교하여 그 시청자의 신원을 확인할 수 있다. 음향 데이터나 기타 적절한 데이터로부터 시청자의 신원을 판단할 수도 있다. 마찬가지로 사용자에 의해 시청자의 신원을 수동으로 입력(예컨대, 음성, 텍스트 입력 장치 등에 의해)할 수도 있다.
어떤 실시예에서는, 사용자가 옵트-인(opting-in)함으로써 참여하도록 선택할 수도 있다. 이를테면, 본 명세서에 기술된 다양한 정보(감정 반응 정보를 포함)를 제공하는 대가로 시청자는 다양한 오퍼(offers), 강화된 광고 및/또는 엔터테인먼트 컨텐트, 해당 시청자에게 풍부한 엔터테인먼트 체험을 제공할 수 있는 유사한 우대책들을 받을 수 있다.
본 방법(200)은 시청자에 대한 감정 반응 프로필을 생성하는 단계(208)를 포함하는데, 감정 반응 프로필은 비디오 시청 환경 내에서 디스플레이되고 있는 광고에 대한 해당 시청자의 감정 반응의 시간적 기록을 포함한다. 달리 말하면, 광고에 대한 시청자의 감정 반응 프로필은 해당 시청자의 감정 표현과 행동 표시를 해당 광고 내의 시점(time position)의 함수로서 나타낸 것이다.
도 3은 시청자 감정 반응 프로필(304)의 일 실시예를 개략적으로 도시하고 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 시청자 감정 반응 프로필(304)은 하나 이상의 비디오 시청 환경 센서로부터 수신된 센서 정보를 이용하여, 미디어 컴퓨팅 장치(104)와 서버 컴퓨팅 장치(130) 중 하나 이상에서 실행되는 시맨틱 마이닝 모듈(semantic mining module: 302)에 의해 생성된다. 센서로부터의 감정 반응 데이터와 광고 정보(303)(예를 들어, 해당 감정 반응 데이터가 수집되는 동안 시청자고 보고 있었던 특정 광고 및 해당 광고 중 어느 부분에서 그 감정 반응이 일어났는지를 나타내는 메타데이터)를 이용하여, 시맨틱 마이닝 모듈(302)이 시청자 감정 반응 프로필(304)을 생성하는데, 이는 시청자의 감정 반응을 광고 내의 시점의 함수로 나타낸 것이다.
도 3에 도시한 실시예에서, 시맨틱 마이닝 모듈(302)은 비디오 시청 환경 센서에 의해 검출된 다양한 행동 및 기타 표현 데이터(예를 들어, 생리적 데이터)에 감정 식별자(emotional identifications)를 할당한다. 시맨틱 마이닝 모듈(302)은 예컨대, 광고 내에서 여러 이벤트, 장면, 행동이 발생하는 시점에 의해 광고와 동기화된 시간 시퀀스(time sequence)에 따라 시청자의 감정 표현을 인덱싱한다. 따라서, 도 3에 도시된 실시예에서, 시맨틱 마이닝 모듈은 (심장 박동 데이터와 같은) 생리적 데이터와 (바디 랭귀지 점수와 같은) 인간 영향 표시 데이터를 근거로 시청자가 지루해하고 있고 산만해져 있음을 광고의 시간 인덱스 1에 기록한다. 이후에 시청자의 감정 반응 프로필(304)은 시간 인덱스 2에서는 시청자가 즐겁고 광고에 흥미를 느끼고 있음을 나타내고, 시간 인덱스 3에서는 시청자가 두려워하고 있으나 시청자가 광고에 깊이 몰입해 있음을 나타낸다.
어떤 실시예에서는, 감정 반응 프로필(302)이 광고에 대한 시청자의 주의도(attentiveness)를 포함할 수도 있다. 이렇게 기록된 비디오 컨텐트 전달 체인(예를 들어, 비디오 컨텐트 제작자와 배급자, 광고 컨텐트 제작자와 배급자 등) 내의 다양한 개체들은 광고 효과에 대한 피드백으로서 시청자의 주의도를 개별적으로 또는 복수의 다른 시청자에 대한 주의도 평가와 함께 참조할 수 있다.
어떤 실시예에서는 시청자의 주의도를 사용하여 둘 이상의 개체 사이에서의 광고에 대한 지불 가치(payout value)를 변경할 수 있다. 이를테면, 특정 광고에 대한 제 1 시청자의 감정 반응 프로필(302) 내에 기록된 그 시청자의 해당 광고에 대한 주의도가 동일한 광고에 대한 제 2 시청자의 주의도에 비해 높은 경우, 광고주가 비디오 컨텐트 배급자 및/또는 광고 컨텐트 제작자에게 지불할 금액은 두 번째 경우보다 첫 번째 경우가 더 높을 것이다. 결과적으로, 시청자로부터의 직접적인 피드백을 구하지 않으면서도, 광고에 대한 시청자의 감정 반응으로부터 도출된 피드백을 이용하여 광고가 주는 인상의 가격을 결정할 수 있다. 또한, 특정 시청자에 대한 광고 인상의 가격이 그 광고에 대한 다른 시청자의 반응에 기초하여 결정된 가격에 대하여 결정될 수 있으므로, 가치를 매김에 있어 조심성을 배제한 기존 모델에 비해 더 효과적으로 광고 인상의 가치를 결정할 수 있다.
어떤 실시예에서, 시맨틱 마이닝 모듈(302)은 광고에 대한 시청자의 감정 반응과 그 시청자의 전반적인 기질(general temper)를 구별하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 어떤 실시예에서 시맨틱 마이닝 모듈(302)은 시청자가 디스플레이 장치에 주의를 기울이고 있지 않을 때에 검출된 인간 영향 표시들은 무시하거나 그 동안 시청자의 주의가 분산되어 있음을 보고할 수도 있다. 그러므로, 예시적인 시나리오로서, 비디오 시청 환경 외부로부터 발생한 큰 소음으로 인해 시청자가 짜증스러워 보이는 경우, 시맨틱 마이닝 모듈(302)은 검출된 짜증을 해당 광고의 탓으로 돌리지 않도록 구성될 수 있고, 해당 광고에 대한 그 시청자의 감정 반응 프로필 내의 해당 시점에 "짜증스러움"을 기록하지 않을 수 있다. 비디오 시청 환경 센서로서 이미지 센서를 포함하고 있는 실시예에서는, 적절한 시선 추적 및/또는 얼굴 위치 추적 기법(face position tracking techniques)을 (비디오 시청 환경의 깊이 지도(depth map)과 함께) 이용하여 시청자가 디스플레이 장치 및/또는 광고에 집중하고 있는 정도를 판단할 수 있다. 도 3은 광고에 대한 감정 반응 프로필(304)을 그래프 형식(306)으로 도시하고 있다. 감정 반응 프로필은, 예를 들어, 광고에 대한 시청자들의 반응을 이해하고자 하는 광고주에게 이러한 형식으로 디스플레이될 수 있다.
광고에 대한 시청자의 감정 반응 프로필(304)을 분석하여 해당 시청자의 긍정적 및 부정적 반응을 이끌어낸 장면/물체/사건의 유형을 결정할 수 있다. 예컨대, 도 3에 도시된 실시예에서, 장면 묘사를 포함하는 광고 정보를 센서 데이터 및 시청자의 감정 반응과 상관시킬 수 있다. 이러한 분석의 결과는 광고 관심 프로필(308) 내에 수집될 수 있다. 광고 관심 프로필(308)은 과거의 미디어 체험에 대한 시청자의 감정 반응으로부터 판단된 광고에 대한 시청자의 호/불호(likes and dislikes)를 목록화한다. 광고 관심 프로필은 복수의 감정 반응 프로필들로부터 생성될 수 있는데, 광고 내에서 묘사된 물체, 세팅 및 기타 이미지들이 검출된 감정 상태에 링크된다. 시청자가 더 많은 광고를 시청함에 따라, 최근에 시청한 광고에 대한 해당 시청자의 감정 반응 내에 나타난 시청자의 취향과 관심 변화를 반영하도록 해당 시청자의 광고 관심 프로필을 변경할 수 있다.
나아가, 시청자의 광고 관심 프로필은 시청자의 (취미와 같은) 개인적 관심사, (비디오 시청 히스토리와 선호도와 같은) 시청 관심사, 인터넷 브라우징 관심사, 다양한 수준의 (나이, 성별, 위치, 직업 등과 같은) 시청자에 대한 인구통계학적 정보를 포함할 수 있다.
도 3의 식별번호 310으로 도시한 것처럼, 해당 시청자가 시청한 다른 광고들에 대해서도 이러한 분석을 수행하고, 유사한 감정 반응을 이끌어낸 여러 컨텐트 아이템들의 부분들 사이의 유사도를 판단하는 것에 의해, 시청자의 잠재적 호/불호를 결정하여 장래에 시청할 광고를 제안하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 3은 시청자가 제품 B나 제품 C에 비해 제품 B를 선호하고, 장소 유형 A에 비해 장소 유형 B를 선호하고 있음을 나타낸다.
도 2a로 돌아와서, 본 방법은 복수의 광고에 대해 복수의 시청자 각각으로부터 감정 반응 프로필을 수신하는 단계(212)를 포함한다. 이하에서 살펴볼테지만, 수신된 감정 반응들은 분석되거나 추후의 분석을 위해 저장된다.
본 방법(200)은 광고들에 대한 복수의 감정 반응 프로필들을 종합하여 이들 광고들에 대한 종합적 감정 반응 프로필을 형성하는 단계(214)를 포함한다. 예를 들어, 도 3은 어떤 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필(314)의 예를 도시하고 있다. 도 3의 식별부호 312로 나타낸 바와 같이, 광고에 대한 복수의 감정 반응 프로필 각각은 서로 다른 시청자로부터 온 것인데, 이들이 평균되거나 다른 방식으로 조합되어 종합적 감정 반응 프로필(314)을 생성하는 것이다. 또한, 어떤 실시예에서는, 종합적 감정 반응 프로필(314)을 (제품 유형별, 브랜드별, 광고 주제, 스타일 및 길이별 등과 같은) 적절한 방식으로 광고 정보와 연관시켜, 복수의 시청자들이 다양한 정도와 수준으로 감정적 체험을 누리도록 만든 광고의 특징들을 찾아낼 수 있다.
또한, 어떤 실시예에서는 종합적 감정 반응 프로필(314)이 (히스토그램이나 열지도(heat map)와 같이) 시각적으로 제공되어, 감정적 자극의 상대적 정도 및/또는 유형을 광고 내의 시점의 함수로서 나타낼 수도 있다. 이러한 시각적 묘사는 소정 시청자 그룹이 광고의 어떤 부분을 감정적으로 자극적이라고 느끼거나 흥미롭게 느끼는지를 (사회적, 인구통계학적, 그리고 기타 적절한 기준에 의해 감정 반응들을 필터링함으로써) 광고 컨텐트 제작자가 적절한 정도로 찾아낼 수 있도록 한다. 이러한 방식으로, 소정 광고에 대한 폭넓은 시청자 그룹의 감정 반응들을 저장하고 필터링하여 소규모의 시청자 그룹의 해당 광고에 대한 감정적으로 중요한 특징들을 찾아낼 수 있다.
어떤 실시예에서는, 특정 광고가 타겟으로 하는 시청자(예컨대, 타겟 시청자)의 감정 상태에 기초하여 그 특정 광고를 선택할 수 있다. 따라서, 도 2a로 돌아가면, 본 방법(200)은 비디오 시청 환경 센서로부터 타겟 시청자의 감정 상태를 나타내는 센서 데이터를 수집하는 단계(216)와 센서 데이터를 수신하는 미디어 컴퓨팅 장치로 센서 데이터를 전송하는 단계(218)를 포함한다. 도 2a에 도시된 실시예에서, 센서 데이터는 타겟 시청자의 비디오 시청 환경 센서에서 수집되어 타겟 시청자의 미디어 컴퓨팅 장치로 전송된다. 그러나, 본 발명은 이러한 예로 한정되는 것이 아니며, 임의의 적절한 비디오 시청 환경 센서가 타겟 시청자의 인간 영향 표시를 나타내는 데이터를 수집하여, 이를 처리할 임의의 적절한 (미디어 컴퓨팅 장치 및/또는 서버 컴퓨팅 장치와 같은) 컴퓨팅 장치로 전송할 수도 있음을 이해할 것이다.
본 방법(200)은 타겟 시청자의 신원을 판단하는 단계(220)를 포함한다. 이로 인해 타겟 시청자의 광고 관심 프로필에 액세스할 수 있게 되어 광고 선택을 도울 수 있게 된다. 요청하는 시청자의 신원은 전술한 방법을 포함하는 임의의 적절한 방식으로 결정할 수 있으나, 이러한 방식으로 한정되지 않음을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 방법(200)은 수신된 센서 데이터로부터 타겟 시청자의 감정 상태를 판단하는 단계(222)를 포함할 수 있다. 타겟 시청자의 현재 감정 상태를 판단하여 타겟 시청자의 기분을 보완할 광고를 선택하면, 타겟 시청자가 선택된 광고에 이끌려 그에 반응할 가능성이 높아질 것이다. 타겟 시청자의 감정 상태는 전술한 시맨틱 마이닝 기법을 포함하는 임의의 적절한 방식으로 결정될 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다. 단계(224)에서 타겟 시청자의 신원 및 (이전 단계에서 감정 상태가 결정되었다면) 감정 상태가 후속 처리를 위해 서버 컴퓨팅 장치로 전송된다.
도 2b로 돌아가면, 본 방법(200)은 타겟 시청자와 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들의 그룹을 식별하는 단계(226)를 포함한다. 전술한 바와 같이, 타겟 시청자와 사회적으로 연결되어 있거나 인구통계학적으로 유사한 사람들이 추천한 브랜드는 타겟 시청자가 신뢰하는 경향이 있는 브랜드를 포함할 것이다. 따라서, 타겟 시청자와 사회적으로 연관되어 있는 사람들의 다양한 광고들에 대한 감정 반응들을 분석하면 타겟 시청자가 어떤 광고를 시청하는 것을 좋아할지 나타나게 될 것이다.
어떤 실시예에서, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들은 타겟 시청자의 소셜 네트워크에 속한 시청자들이다. 따라서, 단계(226)는 타겟 시청자의 소셜 네트워크를 식별하는 단계(228)를 포함할 수 있다. 소셜 네트워크란 타겟 시청자의 관심사가 네트워크 구성원들의 집합적 관심사와 구체적인 상관관계를 갖도록 타겟 시청자와 사회적 연결고리를 갖는 사람들의 임의의 적절한 집합을 의미한다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 이러한 네트워크는 사용자가 정의할 수도 있고, (동창 관계와 같이) 사용자들 사이의 공통 특징에 의해 자동으로 정의될 수도 있다. 이에 더하여 또는 이에 갈음하여, 어떤 실시예에서는, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들은 타겟 시청자가 속한 인구통계학적 그룹에 속한 시청자들이다. 보편적인 사용자들보다 해당 그룹 구성원들의 관심사의 상관도가 더 높게 되는 임의의 적절한 특징들에 기초하여 인구통계학적 그룹을 정의할 수 있음을 이해할 것이다.
본 방법(200)은 복수의 광고들에 대한 종합적 감정 반응 프로필을 필터링하여 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들의 그룹으로부터 수신한 프로필들을 찾는 단계(230)를 포함한다. 타겟 시청자의 소셜 네트워크에 기초하여 종합적 감정 반응 프로필을 필터링하면, 타겟 시청자와 사회적으로 가까운 관련자들 및/또는 기타 인구통계학적으로 유사한 사용자들이 과거에 관심을 가졌고 따라서 타겟 시청자도 관심을 갖게 될 상품과 서비스에 대한 광고를 선택할 수 있게 된다.
본 방법(200)은 필터링된 종합적 감정 반응 프로필에 따라 복수의 광고들로부터 제시할 특정 광고를 선택하는 단계(232)를 포함한다. 이를테면, 어떤 광고에 대한 필터링된 종합적 감정 반응 프로필을 사용하여, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자 그룹의 해당 광고에 대한 전체적인 감정 반응의 강도(magnitude)에 따라 광고 선택을 결정할 수 있다. 감정 반응 강도가 사전선택된 값을 초과하면, 그 광고를 타겟 시청자에게 디스플레이하도록 선택할 수 있다.
이에 더하여 또는 이에 갈음하여, 비교적 높은 강도의 감정 반응과 연관되는 광고의 특징(예를 들어, 주제, 제품, 장소, 컨셉 등)에 기초하여 광고 선택을 결정할 수도 있다. 예컨대, 시청자 그룹의 종합적 감정 반응 프로필이 강력한 실외 레크리에이션(intense outdoor recreation)을 묘사하는 광고들에 대해 상대적으로 높은 감정 반응을 나타낸다면, 다른 제품들에 대한 유사한 광고들을 타겟 시청자에게 장차 디스플레이하도록 선택할 수 있다.
전술한 바와 같이, 어떤 실시예에서는, 타겟 시청자의 현재 감정 상태에 부분적으로 기초하여 광고 선택을 결정할 수 있다. 따라서, 단계(232)는 타겟 시청자의 감정 상태와 필터링된 종합적 감정 반응 프로필 사이의 상관관계에 따라 제시할 특정 광고를 선택하는 단계(234)를 포함할 수 있다. 이를테면, 타겟 시청자가 주의를 기울이고 있지 않다면, 타겟 시청자의 광고 관심도, 소셜 네트워크 및/또는 인구통계학적 그룹으로부터 판단하여 타겟 시청자가 관심을 가질 것 같은 제품에 대한 광고를 선택할 수 있다. 이와는 달리, 타겟 시청자가 이미 주의를 기울이고 있다면, 상대적으로 더 미묘하고 간접적인 광고(subtle and/or nuanced advertisement)를 선택할 수 있다. 다른 예로서, 타겟 시청자가 초조한 상태임을 센서 데이터가 나타내면, 타겟 시청자가 편안해지도록 진정시키는 광고를 선택할 수도 있다. 타겟 시청자의 감정 상태는 전술한 시맨틱 마이닝 기법을 포함하는 임의의 적절한 방식으로 결정될 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.
어떤 실시예에서는, 타겟 시청자의 감정 상태에 대한 정보와 필터링된 종합적 감정 반응 프로필을 사용하여 특정 브랜드의 광고 캠페인에 포함된 일련의 광고들 중에서 특정 광고를 선택할 수 있다. 예를 들어, 타겟 시청자 및 타겟 시청자와 사회적으로 연결된 다른 시청자 그룹의 캠페인 내에서의 상대적인 진도(relative progress)와 캠페인에 대한 타겟 시청자의 감정 반응과 다른 시청자 그룹의 반응 사이의 관계에 기초하여 타겟 시청자가 어떤 광고 캠페인의 여러 단계 중 한 광고를 시청할 준비가 되어 있는지 여부를 결정할 수 있다. 결과적으로, 캠페인을 타겟 시청자의 인상 빈도(impression frequency) 및 감정 반응 수준에 맞춤화할 수 있다. 이를테면, 타겟 시청자의 관심이 줄어들고 있다고 판단되면 인상 빈도 및/또는 광고 선택을 수정할 수 있다.
타겟 시청자에게 전달되는 광고의 특징을 시간의 흐름에 따라 추적하고 이들 추적된 특징 중 하나 이상에 기초하여 특정 광고를 선택함으로써 이러한 캠페인을 관리할 수 있다. 예컨대, 어떤 실시예에서는, 타겟 시청자에게 하나 이상의 광고를 제시하여 시청자가 광고를 시청하는 빈도를 시간의 흐름에 따라 추적할 수 있다. 광고 노출을 추적하는 것, 그리고 경우에 따라 타겟 시청자가 관심을 기울이거나 감지할 수 있을 정도로 타겟 시청자의 이목을 끄는 (예를 들어, 타겟 시청자의 감정 표현, 반응을 통한 클릭 등에 의해) 광고 인상의 일부분을 추적하는 것은 광고주와 컨텐트 배급자들에게 원하는 정보를 제공할 수 있게 해준다.
따라서, 단계(232)는 특정 광고에 대한 각각의 타겟 시청자 빈도가 그 특정 광고에 대해 사전선택된 시청 빈도와 일치하도록 특정 광고를 선택하는 단계(236)를 포함할 수 있다. 사전선택된 시청 빈도는 해당 광고가 디스플레이되기에 적절한 임의의 빈도일 수 있다. 사전선택된 시청 빈도가 광고 캠페인 도중 변경될 수 있다는 점 및 하나 이상의 요인(예컨대, 광고 캠페인 내의 위치, 하루 중의 시간, 시청 채널, 광고가 전달되는 비디오 컨텐트의 유형 및/또는 정체성(identity) 등)에 기초하여 수정될 수 있다는 점은 이해할 수 있을 것이다.
이에 더하여, 또는 이에 갈음하여, 어떤 실시예에서는 타겟 시청자가 광고를 시청하는 컨텍스트를 시간의 흐름에 따라 추적할 수 있다. "타겟 시청자 컨텍스트"란 타겟 시청자가 광고를 시청하는 환경을 의미한다. 타겟 시청자 컨텍스트의 예로는 광고를 제시하는 비디오 컨텐트를 식별하도록 해주는 비디오 컨텐트 ID, 비디오 컨텐트 내에서 광고가 나타나는 광고 시간 슬롯, 광고 시간 슬롯 내에서 광고가 나타나는 광고 위치 등이 있으며, 이에 한정되지는 않는다. 이러한 실시예 중 어떤 실시예에서는 단계(232)가 타겟 시청자 컨텍스트에 기초하여 특정 광고를 선택하는 단계(238)를 포함할 수 있다.
타겟 시청자가 제공하는 관심사 및/또는 검색 용어 등과 같은 시청자 제공 필터를 이용하여 추가적인 맞춤화를 구현할 수도 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 어떤 실시예에서는, 타겟 시청자의 광고 관심 프로필(이를테면, 도 3에 도시한 광고 관심 프로필(308))에 따라 광고를 선택할 수도 있다. 나아가, 비-광고 비디오 컨텐트에 대한 감정 반응을 추적하여 시청자 관심사를 판단할 수도 있다.
타겟 시청자의 감정 상태를 고려하여 특정 광고를 선택함으로써 전반적인 브랜드 컨셉에 관한 여러 개의 광고들을 포함하는 광고 캠페인을 관리할 수 있는 것처럼, 개별적인 광고들도 타겟 시청자에 대해 유사하게 맞춤화될 수 있음을 이해할 것이다. 예컨대, 광고의 제 1 부분을 타겟 시청자에게 전달하고 타겟 시청자의 감정 반응을 모니터링할 수 있다. 그 결과에 따라, 제 1 부분에 대한 감정 반응에 응답하여 해당 광고의 복수 개의 제 2 부분 중 하나를 선택하여 타겟 시청자에게 제시할 수도 있다. 그러므로, 광고의 제 1 부분의 시작 장면에 나타난 극적인 산의 경치에 대해 타겟 시청자의 감정 표현이 호의적인 것으로 판단되면, 생동감있는 사무실 환경을 포함하는 제 2 부분 대신 추가로 험준한 산의 경치를 포함하는 제 2 부분을 선택할 수 있다. 따라서, 어떤 실시예에서는 단계(232)가 타겟 시청자에게 전송할 특정 광고의 제 1 부분을 선택하는 단계(244)를 포함할 수 있다.
특정 광고(또는 그 일부분)가 선택되면, 본 방법은 (참조부호 248로 표시한 주된 디스플레이나 동반 장치(companion device)의 디스플레이와 같은) 타겟 시청자의 디스플레이에 출력할 광고를 전송하는 단계(246)를 포함한다.
이제 도 2c를 참조하면, 본 방법(200)은 비디오 시청 환경 센서로부터 특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응을 나타내는 센서 데이터를 수집하는 단계(250)와 센서 데이터를 수신하는 미디어 컴퓨팅 장치로 센서 데이터를 전송하는 단계(252)를 포함한다. 특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응을 수집하는 단계는 전술한 수집 기법 등을 포함한 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다는 점을 이해할 것이다.
본 방법(200)은 특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응 프로필을 생성하는 단계(254)를 포함한다. (예를 들어, 타겟 시청자가 이전에 그 광고를 시청한 적이 있어서) 타겟 시청자가 해당 특정 광고에 대한 감정 반응 프로필을 이미 갖고 있는 경우, (이전 컨텍스트 데이터와 상이한 새로운 컨텍스트 데이터를 이용하는 등의 방법으로) 기존 프로필 위에 겹쳐 기록하거나 새로운 인스턴스로서 저장할 수 있다. 감정 반응 프로필을 생성하는 단계가 전술한 시맨틱 마이닝 기법 등을 포함한 임의의 적절한 방식으로 수행될 수 있다는 점을 이해할 것이다. 본 방법(200)은 후속 처리를 위해 감정 반응 프로필을 서버 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계(256)를 포함한다.
특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응을 이용하여 추가적인 광고 선택을 위한 선택 기준을 조정할 수 있다. 따라서, 본 방법(200)은 특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응을 이용하여 종합적 감정 반응 프로필을 업데이트하는 단계(258)를 포함할 수 있다. 특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응 프로필을 이용하여 해당 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필을 업데이트함으로써 시청자의 현재 관심사를 반응하여 광고를 선택할 수 있게 된다.
광고 선택 기준을 조정하는 또 다른 방법은 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자 그룹의 회원자격(membership)을 변경하는 것이다. 이를테면, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들에 의해 (수용가능한 허용공차를 초과하지 않도록) 필터링된 특정 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필과 타겟 시청자의 감정 반응 사이에 차이가 존재한다면, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자 그룹의 회원자격을 정제(refine)함으로써 타겟 시청자에 대한 광고 선택의 맞춤화를 보다 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
그러므로, 본 방법(200)은 특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응과 그룹의 종합적 감정 반응 프로필 내의 감정 반응 프로필 사이의 상관도(degree of correlation)에 기초하여 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자 그룹의 구성원을 업데이트하는 단계(260)를 포함한다. 어떤 실시예에서는 관련된 다른 광고 관심 프로필을 갖는 새로운 구성원들을 추가하여 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자 그룹에 변화를 줄 수도 있다. 이에 더하여, 또는 이에 갈음하여, 어떤 실시예에서는, 타겟 시청자의 광고 관심 프로필이 그룹의 구성원들로부터 멀어진 경우, 기존 구성원들을 그룹으로부터 제외시킬 수도 있다.
특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응은, 단독으로 혹은 전술한 예시적인 선택 기준 변경안 중 하나 이상과 조합하여, 타겟 시청자에게 추가적인 광고 컨텐트를 제공하는 데 사용될 수도 있다.
일례로서, 특정 광고의 디스플레이 도중 그 광고의 제 1 부분에 대한 타겟 시청자의 감정 반응을 사용하여 해당 광고의 제 2 부분을 선택하는 실시예에서는, 방법(200)이 특정 광고의 제 1 부분에 대한 타겟 시청자의 감정 반응에 기초하여 특정 광고의 제 2 부분을 선택하는 단계(262) 및 타겟 시청자의 디스플레이에 출력되도록 특정 광고의 제 2 부분을 다른 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계(264)를 포함할 수 있다. 그러한 실시예에서 본 방법(200)은 디스플레이를 위해 특정 광고의 제 2 부분을 출력하는 단계(266)를 포함한다.
추가적인 광고 컨텐트를 제공하기 위해 특정 광고에 대한 타겟 시청자의 감정 반응을 이용하는 방법을 나타내는 다른 예로서, 어떤 실시예에서는, 본 방법(200)이 타겟 시청자에게 전송할 관련 광고를 선택하는 단계(268)와, 그 관련 광고를 다른 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계(270)와, 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 그 관련 광고를 출력하는 단계(272)를 포함할 수 있다. 특정 광고와 적절하게 관련된 임의의 광고를 관련 광고로서 제공할 수 있다. 적절한 광고란 광고 캠페인 및/또는 컨셉 관계, 브랜드 관계, 지리적 관계, 상품 및 서비스 관계 등과 같이 광고들 중 컨텍스트 상의 관계를 포함하는 것으로, 이에 한정되지는 않는다.
어떤 실시예에서, 관련 광고는 특정 광고에 대해 보충적인 컨텐트를 포함할 수 있다. 이를테면, 주된 디스플레이 상에 특정 광고를 디스플레이함과 동시에 타겟 시청자에게 속한 이동 컴퓨팅 장치에 관련 광고를 디스플레이하도록 전송할 수 있다. 이 예에서, 관련 광고는 타겟 시청자에 의해 작동되어 예컨대 모바일 컴퓨팅 장치 상에서 구현되는 광고 관련 엔터테인먼트 및/또는 구매 경험을 가능하게 하는 상호작용형 사용자 인터페이스 제어 소자(interactive user interface control elements)를 포함할 수 있다.
이러한 경험들을 하는 것은 브랜드 및/또는 광고 캠페인과 상당한 수준의 상관관계를 가질 것이므로, 본 방법(200)은 관련 광고에 대한 클릭스루 반응(click through response)을 서버 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계(274) 및 관련 광고에 대한 클릭스루 반응을 추적하는 단계(276)를 포함할 수 있다. 이제, 타겟 시청자의 클릭스루 반응은 장래에 타겟 시청자를 위한 광고 선택 맞춤화에 사용될 수 있다. 예를 들어, 관련 광고에 대한 타겟 시청자에 의해 제공되는 클릭스루 반응에 따라 타겟 시청자의 광고 관심 프로필(308)을 업데이트할 수 있다.
위에서 소개한 바와 같이, 어떤 실시예에서는, 본 명세서에서 기술된 방법 및 프로세스가 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는 컴퓨팅 시스템과 결합될 수 있다. 특히, 본 명세서에서 기술된 방법 및 프로세스는 컴퓨터 애플리케이션, 컴퓨터 서비스, 컴퓨터 API, 컴퓨터 라이브러리 및/또는 기타 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다.
도 2a 내지 2b는 전술한 방법 및 프로세스 중 하나 이상을 실행할 수 있는 비제한적인 컴퓨팅 시스템을 단순화된 형식으로 개략적으로 나타내고 있다. 본 개시 내용의 범위를 벗어나지 않으면서 사실상 모든 임의의 컴퓨터 아키텍쳐가 사용될 수 있음을 이해해야 한다. 다른 실시예에서, 컴퓨팅 시스템은 메인프레임 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 홈 엔터테인먼트 컴퓨터, 네트워크 컴퓨팅 장치, 모바일 컴퓨팅 장치, 모바일 통신 장치, 게임 장치 등의 형태를 취할 수 있다.
컴퓨팅 시스템은 (도 2a의 모바일 컴퓨팅 장치(104)의 로직 서브시스템(116), 도 2b의 모바일 컴퓨팅 장치(140)의 로직 서브시스템(146), 도 2a의 서버 컴퓨팅 장치(130)의 로직 서브시스템(136)과 같은) 로직 서브시스템과, (도 2a의 모바일 컴퓨팅 장치(104)의 데이터 보유 서브시스템(114), 도 2b의 모바일 컴퓨팅 장치(140)의 데이터 보유 서브시스템(144), 도 2a의 서버 컴퓨팅 장치(130)의 데이터 보유 서브시스템(134)과 같은) 데이터 보유 서브시스템을 포함한다. 컴퓨팅 시스템은 디스플레이 서브시스템, 통신 서브시스템 및/또는 도 2a 내지 2b에는 도시하지 않는 기타 구성요소를 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 시스템은 키보드, 마우스, 게임 컨트롤러, 카메라, 마이크로폰 및/또는 터치 스크린 등과 같은 사용자 입력 장치를 포함할 수도 있다.
로직 서브시스템은 하나 이상의 인스트럭션을 실행하도록 구성된 하나 이상의 물리적 장치를 포함할 수 있다. 이를테면, 로직 서브시스템은 하나 이상의 애플리케이션, 서비스, 프로그램, 루틴, 라이브러리, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조, 또는 기타 논리 구조(logical constructs)의 일부인 하나 이상의 인스트럭션을 실행하도록 구성될 수 있다. 그러한 인스트럭션은 작업 수행, 데이터 유형 구현, 하나 이상의 장치의 상태 변경, 또는 원하는 결과 도출을 위해 구현될 수 있다.
로직 서브시스템은 소프트웨어 인스트럭션을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 또는 이에 갈음하여, 로직 서브시스템은 하드웨어 또는 펌웨어 인스트럭션을 실행하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어나 펌웨어 로직 머신을 포함할 수 있다. 로직 서브시스템의 프로세서는 싱글 코어나 멀티 코어일 수 있고, 거기에서 실행되는 프로그램은 병렬형 또는 분산형으로 프로세싱되도록 구성될 수 있다. 로직 서브시스템은 원격으로 위치하거나 통합형 프로세싱(coordinated processing)용으로 구성될 수 있는 둘 이상의 장치를 통해 분산될 수 있다. 로직 서브시스템의 하나 이상의 특징은 가상화(virtualized)될 수 있고, 클라우드 컴퓨팅 구성(cloud computing configuration)으로 이루어진 원격으로 액세스가능한 네트워크형 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 수 있다.
데이터 보유 서브시스템은 전술한 방법 및 프로세스를 구현하는 로직 서브시스템에 의해 실행가능한 데이터 및/또는 인스트럭션을 보유하도록 구성된 하나 이상의 물리적, 비-일시적 장치(physical, non-transitory devices)를 포함할 수 있다. 이러한 방법 및 프로세스가 구현되면, 데이터 보유 서브시스템의 상태도 (예컨대 상이한 데이터를 보유하도록) 변형될 수 있다.
데이터 보유 서브시스템은 외장형 매체 및/또는 내장형 장치를 포함할 수 있다. 데이터 보유 서브시스템은 (CD, DVD, HD-DVD, 블루 레이 디스크 등과 같은) 광학적 메모리 장치, (RAM, EPROM, EEPROM 등과 같은) 반도체 메모리 장치 및/또는 (하드 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브, 테이프 드라이브, MRAM 등과 같은) 자기 메모리 장치 등을 포함할 수 있다. 데이터 보유 서브시스템은 다음 중 하나 이상의 특징을 갖는 장치를 포함할 수 있다: 휘발성, 비휘발성, 동적, 정적, 판독/기록, 판독전용, 랜덤 액세스, 순차적 액세스, 위치 주소지정가능(location addressable), 파일 주소지정가능 (file addressable), 내용 주소지정가능(content addressable). 어떤 실시예에서, 로직 서브시스템과 데이터 보유 서브시스템은 애플리케이션 특유 집적회로나 시스템 온 칩과 같은 하나 이상의 공통 장치로 집적화될 수 있다.
도 2a 내지 2b는 (예를 들어, 도 2a의 모바일 컴퓨팅 장치(104)의 외장형 컴퓨터 저장 매체(118), 도 2b의 모바일 컴퓨팅 장치(140)의 외장형 컴퓨터 저장 매체(148), 도 2a의 서버 컴퓨팅 장치(130)의 외장형 컴퓨터 저장 매체(138)와 같은) 외장형 컴퓨터 저장 매체 형식의 데이터 보유 서브시스템의 특징을 도시하고 있는데, 이들은 전술한 방법 및 프로세스를 구현하도록 실행가능한 데이터 및/또는 인스트럭션을 저장 및/또는 전송하는 데 사용될 수 있다. 외장형 컴퓨터 저장 매체는 CD, DVD, HD-DVD, 블루 레이 디스크, EEPROM 및/또는 플로피 디스크 등의 형태를 취할 수 있다.
데이터 보유 서브시스템이 하나 이상의 물리적, 비-일시적 장치를 포함할 수 있음을 이해해야 한다. 반대로, 어떤 실시예에서는, 전술한 특징을 갖는 인스트럭션이 적어도 유한한 기간 동안 물리적 장치에 의해 보유되지 않는 (전자기 신호, 광학 신호 등과 같은) 순수한 신호에 의해 일시적 방식으로 전송될 수도 있다. 나아가, 본 명세서의 개시내용과 연관된 데이터 및/또는 기타 형태의 정보도 순수한 신호로서 전송될 수 있다.
"모듈", "프로그램" 및 "엔진"은 하나 이상의 특정한 기능을 수행하도록 구현되는 컴퓨팅 시스템의 특징을 묘사하는 데 사용될 수 있다. 어떤 경우, 그러한 모듈, 프로그램, 엔진은 데이터 보유 서브시스템에 의해 보유되는 인스트럭션을 실행하는 로직 서브시스템의 예가 될 수도 있다. 서로 다른 모듈, 프로그램 및/또는 엔진이 동일한 애플리케이션, 서비스, 코드 블럭, 객체, 라이브러리, 루틴, API, 함수를 구현할 수도 있다. 마찬가지로, 동일한 모듈, 프로그램 및/또는 엔진이 서로 다른 애플리케이션, 서비스, 코드 블럭, 객체, 라이브러리, 루틴, API, 함수를 구현할 수도 있다. "모듈", "프로그램", "엔진"이라는 용어는 실행가능한 파일, 데이터 파일, 라이브러리, 드라이버, 스크립트, 데이터베이스 기록 등의 그룹 또는 이들 각각을 포함하는 것을 의미할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 "서비스"는 여러 사용자 세션을 통해 실행가능하고 하나 이상의 시스템 컴포넌트, 프로그램 및/또는 기타 서비스에 이용가능한 애플리케이션 프로그램일 수 있다. 어떤 실시예에서는 서비스가 클라이언트로부터의 요청에 반응하는 서버 상에서 수행될 수 있다.
디스플레이 서브시스템이 포함되는 경우, 디스플레이 서브시스템은 데이터 보유 서브시스템에 의해 보유되는 데이터의 시각적 표현을 제시하는 데 사용될 수 있다. 본 명세서에서 설명한 방법 및 프로세스는 데이터 보유 서브시스템이 보유하는 데이터를 변경하여 데이터 보유 서브시스템의 상태를 변경하므로, 디스플레이 서브시스템의 상태도 그 데이터의 변경을 시각적으로 표시하도록 마찬가지로 변경될 수 있다. 디스플레이 서브시스템은 사실상 모든 임의의 기술을 사용하는 하나 이상의 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 그러한 디스플레이 장치는 로직 서브시스템 및/또는 데이터 보유 서브시스템과 동일한 경계 내에서 조합될 수도 있고, 주변형 디스플레이 장치(peripheral display device)일 수도 있다.
본 명세서에서 묘사한 구성 및/또는 방법은 예시적인 것으로서, 다양한 변형이 가능하므로 구체적인 실시예나 예시가 본 발명을 제한하는 것으로 여겨서는 안 된다. 본 명세서에서 설명한 특정 루틴이나 방법은 임의의 개수의 처리 방안을 하나 이상 나타내는 것일 수 있다. 그러므로, 설명된 다양한 동작들은 설명된 순서대로, 또는 이와는 다른 순서로, 또는 병렬적으로 수행될 수도 있으며, 어떤 경우에는 생략될 수도 있다. 마찬가지로, 전술한 프로세스의 순서도 변경될 수 있다.
본 개시 내용의 청구 대상은 본 명세서에 개시된 다양한 프로세스, 시스템 및 구성, 기타 특징, 기능, 작용 및/또는 성질 및 이들의 균등물의 신규하고도 비자명한 조합과 그 하위 조합을 포함한다.

Claims (10)

  1. 컴퓨팅 장치에서 타겟 시청자에게 디스플레이할 광고를 선택하는 방법으로서,
    복수의 광고 각각에 대해, 광고를 이전에 시청한 복수의 과거 시청자로부터의 복수의 감정 반응 프로필(emotional response profiles) - 상기 감정 반응 프로필 각각은 과거 시청자가 상기 광고를 시청할 때 나타난 상기 광고에 대한 과거 시청자의 감정 반응의 시간적 기록(temporal record)을 포함함 - 을 종합하여 상기 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필(aggregated emotional response profile)을 형성하는 단계와,
    상기 타겟 시청자에 대해, 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들(potentially positively correlated viewers)의 그룹을 식별하는 단계와,
    상기 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들의 그룹에 기초하여 상기 복수의 광고에 대한 상기 종합적 감정 반응 프로필을 필터링하는 단계와,
    필터링된 상기 종합적 감정 반응 프로필에 기초하여 상기 복수의 광고 중 제시할 특정 광고를 선택하는 단계와,
    상기 특정 광고를 상기 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 전송하는 단계
    를 포함하는 광고 선택 방법.

  2. 제 1 항에 있어서,
    타겟 시청자가 상기 복수의 광고를 시청하는 타겟 시청자 빈도(targeted viewer frequencies)를 추적하는 단계
    를 더 포함하되,
    상기 특정 광고를 선택하는 단계는 상기 특정 광고에 대한 각각의 상기 타겟 시청자 빈도가 상기 특정 광고에 대해 사전선택된 시청 빈도와 일치하도록 상기 특정 광고를 선택하는 단계를 포함하는
    광고 선택 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 타겟 시청자가 상기 복수의 광고를 시청하는 동안 타겟 시청자 컨텍스트를 추적하는 단계
    를 더 포함하되,
    상기 특정 광고를 선택하는 단계는 상기 특정 광고가 제시될 비디오 컨텐트 아이템을 나타내는 하나 이상의 비디오 컨텐트 ID와, 상기 특정 광고가 상기 비디오 컨텐트 내에서 표시될 광고 시간 슬롯(ad break slot)과, 상기 특정 광고가 상기 광고 시간 슬롯 내에서 표시될 광고 위치에 기초하여 상기 특정 광고를 선택하는 단계를 포함하는
    광고 선택 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 타겟 시청자의 감정 상태(emotional status)를 수신하는 단계
    를 더 포함하되,
    상기 특정 광고를 선택하는 단계는 상기 타겟 시청자의 상기 감정 상태와 상기 필터링된 종합적 감정 반응 프로필 사이의 상관관계에 기초하여 상기 특정 광고를 선택하는 단계를 포함하는
    광고 선택 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응을 나타내는 입력을 수신하는 단계와,
    상기 특정 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응을 이용하여 상기 특정 광고에 대한 상기 종합적 감정 반응을 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는 광고 선택 방법.

  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응에 기초하여 상기 특정 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 집중도(attentiveness)를 판단하는 단계와,
    비디오 컨텐트 전달 체인 내의 한 개체로부터 상기 비디오 컨텐트 전달 체인 내의 다른 개체에 이르기까지의 상기 집중도에 기초하여 지불 가치(payout value)를 판단하는 단계
    를 더 포함하는 광고 선택 방법.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 특정 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응과 상기 종합적 감정 반응 프로필 사이의 상관관계에 따라 상기 양의 상관관계를 가질 가능성이 있는 시청자들의 그룹의 구성원을 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는 광고 선택 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 특정 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응에 기초하여 두 번째 광고를 선택하는 단계와,
    상기 두 번째 광고를 상기 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 출력되도록 전송하는 단계
    를 더 포함하는 광고 선택 방법.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 특정 광고를 선택하는 단계는 상기 특정 광고의 제 1 부분을 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 특정 광고를 디스플레이하기 위해 전송하는 단계는 상기 특정 광고의 상기 제 1 부분을 상기 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 전송하는 단계를 포함하며,
    상기 특정 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응을 나타내는 입력을 수신하는 단계는 상기 특정 광고의 상기 제 1 부분에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응을 나타내는 입력을 수신하는 단계를 포함하고,
    상기 광고 선택 방법은
    상기 특정 광고의 상기 제 1 부분에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응과 상기 필터링된 종합적 감정 반응 프로필 사이의 상관관계에 기초하여 상기 특정 광고의 제 2 부분을 선택하는 단계와,
    상기 특정 광고의 상기 제 2 부분을 상기 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 출력하도록 전송하는 단계
    를 더 포함하는 광고 선택 방법.
  10. 선택된 광고를 타겟 시청자에게 전달하는 서버 시스템으로서,
    로직 서브시스템(logic subsystem)과,
    상기 로직 서브시스템에 의해 실행가능한 인스트럭션들을 보유하는 데이터 보유 서브시스템(data-holding subsystem)
    을 포함하되, 상기 인스트럭션은
    복수의 광고 각각에 대해, 상기 광고를 이전에 시청한 복수의 과거 시청자로부터의 복수의 감정 반응 프로필 - 상기 감정 반응 프로필 각각은 과거 시청자가 상기 광고를 시청할 때 나타난 상기 광고에 대한 과거 시청자의 감정 반응의 시간적 기록을 포함함 - 을 종합하여 상기 광고에 대한 종합적 감정 반응 프로필을 형성하고,
    상기 타겟 시청자가 속해 있는 소셜 네트워크에 기초하여 상기 복수의 광고에 대한 상기 종합적 감정 반응 프로필을 필터링하며,
    상기 타겟 시청자의 감정 상태를 수신하고,
    상기 타겟 시청자의 상기 감정 상태와 필터링된 상기 종합적 감정 반응 프로필 사이의 상관관계에 기초하여 상기 복수의 광고 중 제시할 제 1 광고를 선택하고,
    상기 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 상기 제 1 광고를 전송하며,
    상기 제 1 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응을 수신하고,
    상기 제 1 광고에 대한 상기 타겟 시청자의 감정 반응에 기초하여 제 2 광고를 선택하며,
    상기 타겟 시청자에게 디스플레이하기 위해 상기 제 2 광고를 전송하는
    광고 전달 서버.
KR1020137033355A 2011-06-17 2012-06-15 사용자 피드백을 통해 광고를 선택하는 기법 KR101944040B1 (ko)

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