KR20140056307A - 사용자 맞춤형 광고 제공 기법 - Google Patents

Abstract

사용자를 위한 맞춤형 광고를 제공하는 하나 이상의 기법 및/또는 시스템이 개시된다. 광고 서비스로부터 요청이 수신될 수 있는데, 이 요청은 사용자에게 맞춤화되기 위한 광고 내에 포함된 토픽과 같은 사용자 토픽을 포함한다. 그 사용자 토픽에 대해 하나 이상의 사용자 특성이 식별되고, 하나 이상의 사용자 특성의 적어도 일부에 대해 각각의 영향력 지수가 결정된다. 사용자 토픽에 대한 사용자 특성에는 대응하는 영향력 지수에 따라 랭킹이 부여되고, 그 랭킹은 요청에 응답하여 광고 서비스로 반환된다. 광고 서비스는 랭킹 중 적어도 일부를 이용하여 (예컨대, 하위 랭킹의 특성보다 상위 랭킹의 특성이 광고 내에서 보다 강하게 강조되도록)사용자에게 제공될 광고를 맞춤화한다.

Description

사용자 맞춤형 광고 제공 기법{ADVERTISEMENT CUSTOMIZATION}

본 발명은 사용자 맞춤형 광고를 제공하는 기법에 관한 것이다.

컴퓨팅 환경에서, 사용자는 온라인 상태에서 (예를 들면, 인터넷과 같은 하나 이상의 네트워크에 접속되어 있는 동안) 풍부한 컨텐트와 상호작용하게 된다. 사용자는 검색 웹사이트를 이용하여 어떤 토픽에 대해 검색한다거나, 그 토픽에 대한 기사를 찾아 읽거나, 그 토픽을 포함하는 웹페이지를 보거나, 소셜 네트워크 사이트에서 그 토픽에 대해 "like"를 클릭하거나, 그 토픽에 대한 블로그/마이크로-블로그를 운영하거나, 그 토픽에 관한 온라인 정보를 저장하는 등, 다양한 방식으로 그 토픽에 대한 관심을 나타낼 것이다.

본 요약은 이하의 상세한 설명에서 보다 자세히 설명될 개념들 중 선택된 것들을 단순화된 형태로 소개하고자 제공된다. 본 요약은 청구 대상의 필수 특성 또는 핵심 특성을 나타내고자 하는 것이 아니며, 청구 대상의 범위를 한정하기 위해 사용되는 것도 아니다.

사용자가 온라인 컨텐트와 상호작용하는 동안 그 사용자에게 광고가 제공되고 있다. 그러나, 그러한 광고는 어떤 토픽이나 서브-토픽(즉, 토픽의 특성)에 대한 특정 사용자의 관심 수준에 기초하여 그 사용자에 대해 맞춤화된 것들이 아니다. 다시 말해, 일부 광고 서비스들이 식별된 선호도 및/또는 쿠키 정보를 기초로 특정 시청자들을 타겟으로 하는 광고를 제공하고는 있지만, 이들 광고들은 토픽의 특성에 대한 특정 사용자의 관심 수준에 기초하여 해당 사용자에 대해 개인적으로 맞춤화된 것은 아니라는 의미다.

따라서, 특정 사용자에 대해 맞춤화된 온라인 광고를 제공하는 하나 이상의 기법 및/또는 시스템이 개시된다. 광고는 사용자의 하나 이상의 관심 토픽 및/또는 그러한 토픽의 특성(이를테면, 사용자의 온라인 컨텐트와의 상호작용으로부터 모든 것과 같은)에 기초하여 그 사용자에 대해 맞춤화될 수 있다.

사용자에게 맞춤형 광고를 제공하는 일 실시예에서, 사용자에게 제시될 광고 내에 포함된 토픽과 같은 사용자 토픽을 포함하는 요청이 수신된다. 사용자 토픽 내에 식별된 하나 이상의 사용자 특성들에 대해 영향력 지수(impact factor)가 결정된다. 또한, 요청에 응답하여 그 요청의 송신자에게 하나 이상의 사용자 특성들 중 적어도 하나의 랭킹이 반환되는데, 이 랭킹은 영향력 지수에 적어도 부분적으로 기초하는 것일 수 있다. 랭킹 중 적어도 일부를 이용하여 사용자에게 제시될 광고를 맞춤화한다.

전술한 목적 및 관련 목적을 달성하기 위해 이하의 상세한 설명과 첨부 도면이 소정의 예시적인 특성과 구현예들을 제시한다. 이들은 하나 이상의 특성들이 채용될 수 있는 다양한 방식 중 일부만을 보여주는 것이다. 본 개시 내용의 다른 특성, 장점 및 새로운 특징들은 첨부하는 도면과 함께 발명의 상세한 설명을 읽음으로써 분명해질 것이다.

도 1은 사용자 맞춤형 광고를 제공하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 명세서에 묘사된 하나 이상의 기법들 중 하나 이상의 부분이 구현될 수 있는 예시적인 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 기법들의 하나 이상의 부분들이 구현될 수 있는 예시적인 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 광고가 사용자에게 맞춤화되는 방법을 보여주는 예시적인 실시예이다.
도 5는 사용자에게 맞춤형 광고를 제공하는 예시적인 시스템을 보여주는 컴포넌트 다이어그램이다.
도 6은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 시스템들이 구현될 수 있는 예시적인 실시예를 나타내는 컴포넌트 다이어그램이다.
도 7은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 항목을 구현하도록 구성된 프로세서-실행가능 명령어를 포함하는 예시적인 컴퓨터-판독가능 매체를 나타낸다.
도 8은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 항목을 구현하도록 구현된 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한다.

특허청구범위에 기재된 청구 대상을 도면을 참조하여 설명할 것인데, 동일한 참조 부호는 전체적으로 동일한 구성요소를 가리키는 데 사용된다. 후속하는 상세한 설명에서는 특허청구범위에 기재된 청구 대상에 대한 철저한 이해를 돕기 위해 설명을 위해 다양한 구체적인 사항들이 제시될 것이다. 그러나, 특허청구범위에 기재된 청구 대상은 그러한 구체적인 사항들 없이도 실시될 수 있음이 분명하다. 한편, 특허청구범위에 기재된 청구 대상을 용이하게 묘사하기 위해 여러 구조와 장치들이 블록도로서 도시되었다.

본 명세서에 기재된 바와 같이, 특정 사용자를 위해 온라인 광고를 맞춤화할 수 있다. 예로서, 온라인 컨텐트 및/또는 엔티티에 대한 사용자의 상호작용은 그 사용자에 대해 광고를 맞춤화하는 방법에 대한 착상을 제공할 수 있다. 어떤 정보에 비해 다른 정보를 더 선호한다는 것을 나타내기 위해 가중치(weighting factors)가 사용될 수 있고, 이는 토픽들의 특성들에 랭킹을 매겨 광고를 맞춤화하는 방법을 나타내는 표지를 제공할 수 있다.

도 1은 사용자 맞춤형 광고를 제공하는 예시적인 방법(100)을 도시하는 흐름도이다. 예시적인 방법(100)은 단계(102)에서 시작하여 단계(103)에서 사용자 토픽을 포함하는 요청을 수신한다. 이를테면, 온라인 광고 서비스가 (예를 들어, 검색 사이트, 소셜 네트워크 사이트, 컨텐트 종합 사이트 및/또는 기타 웹페이지 상에서) 온라인으로 디스플레이될 광고를 제공할 수 있다. 예로서, 온라인 광고 서비스의 고객은 고객과 관련된 하나 이상의 토픽들을 (예컨대, 고객이 제공하는 하나 이상의 제품 및/또는 서비스에 대한 판매, 홍보 등을 하기 위해) 포함하는 광고를 만들어낼 수 있다. 그러면 온라인 광고 서비스는 그러한 광고를 디스플레이하기 위해 이를테면 웹사이트로 제공한다. 특정 사용자가 해당 웹사이트를 찾아 온 경우, 예컨대, 온라인 광고 서비스는 그 특정 사용자를 타겟으로 하는 광고를 만들기 위해 (고객으로부터의 광고 내에 포함된 하나 이상의 토픽으로부터 식별된 것과 같은) 하나 이상의 사용자 토픽을 포함하는 요청을 전송할 수 있다.

단계(106)에서, 요청 내에서 수신된 사용자 토픽 내의 식별된 하나 이상의 사용자 특성들에 대해 각각의 영향력 지수가 결정된다 (예를 들어, 제 1 사용자 특성에 대한 제 1 영향력 지수, 제 2 사용자 특성에 대한 제 2 영향력 지수 등). 예로서, 요청과 관련된 광고는 하나 이상의 사용자 토픽을 포함하는 것으로 식별되는데, 각각의 사용자 토픽은 하나 이상의 특성(예컨대, 서브-토픽)을 포함한다. 이를테면, 사용자 토픽은 영화, TV 쇼, 극장, 음악, 책, 뉴스, 애플리케이션, 장소, 여행, 이벤트, 스포츠, 라이프스타일, 연예, 음식, 식당, 소비재(consumer goods), 쇼핑, 소셜 그래프 등(의 카테고리)을 포함할 수 있다. 사용자 토픽 "영화"에 대한 특성들은 예컨대 쟝르, 언어, 작가, 감독, 스튜디오, 프로듀서, 극작가, 음악 등을 포함할 수 있으며, 각 특성은 엔티티 세트(a set of entities)를 포함할 수 있다. 이를테면, 액션, 드라마, 코미디, 애니메이션, 가족 등은 "쟝르" 특성에 대한 엔티티일 수 있고, "죠니 뎁", "페넬로페 크루즈", "제프리 러쉬", "이안 맥쉐인" 등은 "배우" 특성에 대한 엔티티일 수 있다.

일 실시예에서, 요청 내에 포함된 사용자 토픽에 대한 하나 이상의 사용자 특성들이 식별되고, 하나 이상의 사용자 특성들에 대한 각각의 영향력 지수가 결정된다 (예를 들어, 하나 이상의 사용자 특성에 대한 엔티티 세트들 각각에 따라). 이를테면, 영향력 지수는 특정 특성 (및/또는 예를 들면, 특성의 엔티티 세트의 하나 이상의 구성요소)에 대한 사용자의 관심 수준을 나타내는 "가중" 지수 유형을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 어떤 특성에 대한 사용자의 관심 수준은 검색 용어, 그 특성에 대한 사용자의 "like" 표시, 그 특성과 관련된 웹사이트 방문 등과 같은 사용자의 이전의 온라인 상호작용으로부터 결정될 수 있다.

예시적인 방법(108)의 단계(108)에서, 사용자 토픽의 하나 이상의 사용자 특성은 사용자 특성에 대해 결정된 각각의 영향력 지수에 적어도 부분적으로 기초하여 랭킹이 매겨진다. 또한, 사용자 특성의 랭킹은 요청에 응답하여 반환되어, 단계(110)에서 사용자에 대해 광고를 맞춤화하는 데 사용된다.

예시적인 실시예에서, 온라인 광고 서비스의 고객은 장차 소매 상점에서 배포할 영화 "Fantastic Mr. Fox"에 대한 광고를 가질 수 있다. 이 예에서는, 온라인 광고 서비스가 이 영화에 대한 광고를 디스플레이할 예정인 웹사이트를 사용자가 방문하는 것에 응답하여 사용자 토픽 "Fantastic Mr. Fox 영화"를 포함하는 요청을 서비스가 전송할 수 있다. 사용자 토픽은 다음의 식별된 특성을 포함할 수 있다: 배우(조지 클루니, 메릴 스트립, 빌 머레이 등), 쟝르(애니메이션, 모험, 코미디, 가족), 감독(웨스 앤더슨), 작가(로알드 달, 웨스 앤더슨) 등. 이 예에서, 사용자는 (로알드 달의 책을 온라인으로 찾아본다거나, 로알드 달의 다른 영화의 트레일러를 미리보기 하는 등의 방법에 의해) 로알드 달에 대한 관심을 이전에 나타낸 적이 있을 수 있고, (온라인으로 다른 애니메이션 영화를 구매하는 등의 방법에 의해) 애니메이션 영화에 대한 관심을 나타낸 적이 있을 수 있는데, 이들 관심은 "작가: 로알드 달", "쟝르: 애니메이션", 사용자 토픽 "Fantastic Mr. Fox 영화"의 다른 특성에 대한 각각의 영향력 지수를 결정하는 데 사용될 수 있다. 이 예에서, 사용자 토픽의 각각의 사용자 특성은 그들의 각 영향력 지수에 따라 랭킹이 매겨질 수 있고, 그 랭킹은 요청을 전송한 온라인 광고 서비스로 반환될 수 있다.

온라인 광고 서비스는 사용자 특성의 랭킹을 이용하여, 예컨대, 사용자에게 디스플레이하기 위해 웹사이트 상의 광고를 맞춤화할 수 있다. 예시적인 실시예로서, 도 4a는 광고가 사용자를 위해 맞춤화되는 방법의 예시적인 실시예(400)를 도시하고 있다. 이 예시적인 실시예에서, 기본 광고(402)는 광범위한 시청자를 위해 범용화된 것일 수 있는 제안된 언어를 포함한다. 그러나, 요청에 응답하여 반환된 각각의 사용자 특성의 랭킹을 이용하면, 온라인 광고 서비스 (또는, 예를 들어, 광고의 제공자)는 그 광고를 예컨대 사용자가 이전에 나타낸 관심사에 따라 맞춤화할 수 있다.

예시적인 실시예(400)에서, 제 1 맞춤형 광고(404)는 (사용자가 로알드 달에 대한 관심을 전에 나타낸 적이 있다면) 영화의 작가로서 "로알드 달"을 (이를테면 굵은 글씨체, 다른 폰트, 색상, 광고의 시작 부분으로의 이동 등) 강조할 수 있다. 제 2 맞춤형 광고는 (사용자가 애니메이션 영화에 대한 관심을 이전에 나타낸 적이 있다면) 해당 영화가 애니메이션이라는 사실을 강조할 수 있다. 다른 예로서, 제 3 맞춤형 광고는 "로알드 달의 책에 기초한 애니메이션 "Fantastic Mr. Fox"가 다음달 상점으로 옵니다"와 같이 랭킹이 매겨진 특성(예컨대, 높은 랭킹의 특성)의 조합을 강조할 수도 있다.

도 2는 본 명세서에 기술된 하나 이상의 기법들의 하나 이상의 부분들이 구현될 수 있는 예시적인 실시예(200)를 나타내는 흐름도이다. 단계(202)에서, 사용자는 자신의 장치에 로그인하여, 온라인(이를테면 인터넷) 접속을 하고, 온라인 컨텐트와 상호작용을 한다. 단계(204)에서, 온라인 사용자 상호작용의 기본 토픽이 식별될 수 있다. 기본 토픽을 식별하는 것은 단계(206)에서 사용자가 온라인 컨텐트와 상호작용하는 것을 나타내는 표지를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 기본 토픽을 식별하는 것은 단계(208)에서 온라인 컨텐트에 대한 토픽 카테고리를 결정하여, 기본 토픽을 정하는 것을 포함할 수 있다. "기본" 및/또는 유사한 용어는 특정 사용자를 위해 조정되지 않고, 특정 사용자를 타겟으로 하지 않았음을 나타낸다는 점을 이해할 수 있을 것이다.

예로서, 사용자는 신발을 판매하는 온라인 소매상이나 쇼핑 서비스를 찾아갈 수 있는데, 해당 사이트에 대한 방문은 온라인 컨텐트 상호작용을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 사용자는 신발 소매상의 URL을 직접 입력한 것일 수도 있고, 검색 결과 중에서 해당 소매상을 선택한 것일 수도 있으며, 다른 페이지 상의 링크를 선택한 것일 수도 있고, 이메일 내의 링크를 선택한 것일 수도 있으며, 해당 신발 소매상/쇼핑 사이트에 도달하는 다른 방식을 통한 것일 수도 있다. 방문 및/또는 결과적인 도착 페이지에 관한 정보가 추출되어, 예를 들어 기본 토픽을 나타내게 된다.

다른 예로서, 검색 사이트에 입력된 검색 용어가 기본 토픽을 식별하는 데 사용되는 온라인 사용자 상호작용을 포함할 수도 있다 (예컨대, 검색 용어(들)가 기본 토픽을 포함할 수 있다). 일단 식별되고 나면, 기본 토픽은 영화, TV 쇼, 극장, 음악, 책, 뉴스, 애플리케이션, 장소, 여행, 이벤트, 스포츠, 라이프스타일, 연예, 음식, 식당, 소비재, 쇼핑, 소셜 그래프 등과 같은 하나 이상의 토픽 카테고리들로 분류될 수 있다. 이 예에서, 기본 토픽 "신발"은 예컨대 "소비재" 및 "쇼핑"이라는 토픽 카테고리로 분류될 수 있고 사용자가 "나이키 신발"이라는 검색 용어를 입력했다면, 나이키는 통상 운동용 신발을 팔기 때문에 기본 토픽 "나이키 신발"을 예컨대 "스포츠" 카테고리로 분류할 수 있다.

예시적인 실시예(200)의 단계(210)에서는 하나 이상의 기본 특성들이 기본 토픽에 대해 식별된다. 일 실시예에서, 하나 이상의 기본 특성을 식별하는 것은 기본 토픽과 관련된 메타데이터에 기초할 수 있는데, 이 메타데이터의 적어도 일부는 기본 토픽의 특정 기본 특성을 식별하는 데 사용될 때 기본 특성 메타데이터로 취급될 수 있다.

예시적인 실시예로서, 사용자가 온라인 비디오 호스팅 서비스를 사용하여 애니메이션 영화인 "Toy Story"와 "Up"의 트레일러를 볼 수 있다. 기본 토픽 "영화"가 식별되고 영화 트레일러와의 온라인 사용자 상호작용 각각에 대해 분류될 수 있다. 또한, 이 예에서, 각각의 상호작용을 검사하여 "애니메이션-쟝르" 특성에 대한 기본 특성 메타데이터, "디즈니-제작사" 특성에 대한 기본 특성 데이터, "픽사-제작사" 특성에 대한 기본 메타데이터, "피트 닥터-작가" 특성에 대한 기본 특성 메타데이터, "아카데미상 수상작-수상" 특성에 대한 기본 특성 메타데이터 등과 같은 메타데이터를 식별할 수 있다.

"토픽"의 "특성"이 본 명세서에 기술된 특정 실시예로 국한되지 않는다는 점을 이해할 것이다. 토픽의 특성은 예를 들어 온라인 사용자 상호작용에 기초하여 그 토픽에 대해 식별될 수 있는 임의의 메타데이터를 포함하거나 그러한 메타데이터에 기초할 수 있다. 일 실시예에서, 기본 특성 메타데이터는 기본 토픽에 관한 정보에 대해 하나 이상의 온라인 네트워크(예컨대, 인터넷)들을 순례(crawling)하는 것에 의해 식별될 수 있다. 예를 들어, ("연예" 토픽 카테고리로 분류된) 기본 토픽 "아담 샌들러"에 대해, 인터넷을 순례한 결과 "배우", "코미디언", 그가 출연한 모든 다양한 영화들과 TV 쇼들, "하누카 노래", 그의 탄생일, 거주지 등과 같은 기본 특성에 대한 메타데이터를 식별할 수 있을 것이다.

단계(212)에서, 하나 이상의 기본 특성(250)에 대한 기본 특성 메타데이터가 대응하는 특성 데이터 저장부에 선택적으로 저장된다. 이를테면, 데이터베이스는 인터넷 순례에 의해 식별된 다양한 기본 특성 메타데이터에 링크된 기본 토픽 "아담 샌들러"를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 특성 데이터 저장부는 예컨대, 광고 맞춤화 서비스를 제공할 수 있는 서비스에 접속된 원격 (이를테면, 클라우드-기반) 저장부를 포함할 수 있다.

단계(214)에서, 하나 이상의 기본 토픽들로부터의 하나 이상의 기본 특성들로부터 공통 특성(common aspect)을 식별할 수 있다. 일 실시예에서, 공통 특성은 제 2 기본 토픽으로부터의 제 2 기본 특성에 매칭되는 제 1 기본 토픽으로부터의 제 1 기본 특성을 포함할 수 있다. 예컨대, ("영화" 토픽 카테고리로 분류된) "Toy Story"를 포함하는 제 1 기본 토픽과 (역시 "영화" 토픽 카테고리로 분류된) 제2 기본 토픽 "Up"은 각각 다음과 같은 공통의 기본 특성을 포함할 수 있다: 쟝르-애니메이션, 제작사-디즈니, 작가-피트 닥터. 즉, 이 예에서, 두 영화 모두 공통된 쟝르, 제작사, 작가를 갖는다. 다른 예로서, 사용자의 검색이 "맨체스터 유나이티드(축구 팀)", "라이오넬 메시(축구 선수)", "2010 월드컵 (축구 경기)"를 포함할 수 있다. 이 예에서, 각각의 기본 토픽인 ("스포츠" 토픽 카테고리로 분류된) 멘체스터 유나이티드, ("스포츠" 토픽 카테고리로 분류된) 라이오넬 메시, ("이벤트" 카테고리로 분류된) 2010 월드컵은 "축구"라는 공통 기본 특성을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예(200)의 단계(216)에서는 식별된 공통 특성에 적어도 기초하여 하나 이상의 기본 특성에 대해 각각의 영향력 지수가 결정된다. 하나 이상의 기본 특성에 대한 영향력 지수들(252)은 단계(218)에서 영향력 지수 데이터 저장부에 저장될 수 있다. 일례로서, 영향력 지수는 사용자가 기본 특성에 대해 가질 수 있는 관심 레벨을 나타내는 기본 특성에 대한 가중치 유형을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예로서, (이를테면 검색어, 저장된 기사, 소셜 네트워크의 "like" 표지 등으로부터 확인된) 사용자에 대한 기본 토픽을 검사하면 기본 토픽이 신발 관련 토픽, 운동 관련 토픽, 의류 관련 토픽에 대한 제 1 공통 특성 "Nike"를 포함한다는 것을 알 수 있다. 이 예에서, 제 1 공통 특성 "Nike"는 제 2 공통 특성인 "Adidas"에 비해 더 많이 기본 토픽 내에 나타날 수 있다. 일 실시예에서, 더 높은 출현 빈도를 갖는 공통 특성(예컨대, 제 1 공통 특성)은 더 낮은 출현 빈도를 갖는 공통 특성(예를 들어, 제 2 공통 특성)에 비해 더 높은 영향력 지수를 가질 수 있고, 그러한 영향력 지수들이 영향력 지수 데이터 저장부에 저장될 수 있다.

기본 특성에 대해 영향력 지수를 결정하는 것은 본 명세서에 기술된 실시예로 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 영향력 지수는 예컨대 특정 토픽 및/또는 특성을 포함할 수 있는 컨텐트에 대한 사용자의 온라인 상호작용에 의해 결정된 그 특정 토픽에 대한 사용자의 관심 레벨을 나타내는 표지를 포함할 수 있다. 예로서, 당업자는 특성에 대한 사용자의 관심 레벨을 구하는 변수들을 포함하는 영향력 지수를 결정하는 공식을 만들 수 있을 것이다.

도 3은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 기법들의 하나 이상의 부분들이 구현될 수 있는 예시적인 실시예(300)를 나타내는 흐름도이다. 단계(302)에서 사용자는 온라인 로그인하여 웹사이트와 상호작용한다. 단계(304)에서 웹사이트(또는, 이를테면 그 웹사이트에 대한 광고 서비스(예컨대, 그 웹사이트 상에 디스플레이되는 광고)를 제공하는 웹 사이트와 연관된 온라인 광고 서비스)는 사용자 토픽을 포함하는 요청을 전송하고, 단계(306)에서 그 요청은 사용자 토픽과 함께 (예를 들어, 광고 맞춤 서비스를 제공하는 로컬 또는 원격 서비스에서) 수신된다.

단계(308)에서 사용자 토픽은 (예컨대, 도 6의 식별부호(612)로 나타낸 것과 같은) 토픽 데이터 저장부에 저장된 기본 토픽에 매칭될 수 있다. 예로서, 토픽 데이터 저장부는 하나 이상의 토픽 카테고리로 분류된 복수의 기본 토픽들을 포함할 수 있다. 요청으로부터의 사용자 토픽은 하나 이상의 토픽 카테고리 내의 하나 이상의 기본 토픽에 매칭될 수 있다. 예시적인 실시예로서, 사용자가 방문한 웹페이지 상에서 사용자에게 표시될 광고는 (예컨대, 신발 소매업자에 대한) 사용자 토픽인 "신발"을 포함할 수 있다. 이 예에서, 기본 토픽 "신발"은 사용자 토픽과 기본 토픽이 매칭된 "소비재", "쇼핑" 및/또는 "운동"으로 분류된 토픽 데이터 저장부 내에서 발견될 수 있다. 일 실시예에서, 매칭되는 기본 토픽이 확인되지 않는 경우, 예를 들어 "매칭 없음" 응답이 전송자에게 반환될 수 있고, 전송자는 사용자에 대해 광고를 맞춤화할 수 없을 것이다.

단계(310)에서는 사용자 토픽에 대해 하나 이상의 사용자 특성이 식별된다. 이를테면, 사용자 토픽과 연관된 메타데이터가 예컨대 토픽 특성 데이터 저장부 및/또는 그 사용자 토픽과 연관된 메타데이터에 대해 온라인 네트워크들을 방문하여 획득된 정보로부터 식별될 수 있고, 이 메타데이터 또는 그 일부분(예를 들어, 기본 특성 메타데이터)을 검사하여 사용자 토픽에 대한 하나 이상의 사용자 특성을 식별할 수 있다. 단계(312)에서는 하나 이상의 사용자 특성들이 이를테면 특성 데이터 저장부에 저장된 매칭된 기본 토픽과 연관된 하나 이상의 대응 기본 토픽들(350)에 매칭될 수 있다. 나아가, 단계(314)에서는 매칭된 (예를 들어 제 1) 기본 특성에 대응하는 영향력 지수(352)가 예컨대 대응하는 (예를 들어 제 1) 사용자 특성(이를테면, (예컨대, 제 1) 기본 특성과 매칭되는 사용자 특성)에 대해 영향력 지수 데이터 저장부로부터 검색될 수 있다.

일 실시예에서는 사용자 특성을 식별하여 이들을 기본 특성에 매칭하는 대신, 매칭된 기본 토픽의 기본 특성들만을 사용자 토픽에 대해 식별할 수도 있다. 예컨대, 기본 토픽 "신발"에 매칭된 사용자 토픽 "신발"에 있어서, 그 기본 토픽 "신발"에 대해 식별된 기본 특성(신발 브랜드(예를 들어, Nike, Adidas, Reebok 등), 신발 유형: 런닝화, 드레스화, 캐쥬얼화 등))을 사용하여 그 사용자 토픽의 사용자 특성들에 대한 대응하는 영향력 지수들을 검색할 수도 있다.

예로서, 영향력 지수들은 사용자의 온라인 컨텐트 상호작용으로부터 식별된 하나 이상의 기본 토픽으로부터 각각의 기본 특성에 대해 결정된 것일 수 있다. 이 예에서, 저장된 영향력 지수는 데이터베이스 내에 있는 대응하는 기본 지수에 링크될 수 있다. 그리고, 사용자 특성에 매칭되는 (또는 예컨대 사용자 토픽에 매칭되는 기본 토픽으로부터의) 기본 특성이 데이터베이스 내에서 식별될 수 있고, 링크된 영향력 지수가 검색되어 사용자 특성을 위해 사용될 수 있다.

예시적인 실시예(300)의 단계(316)에서, 대응하는 영향력 지수에 적어도 기초하여 하나 이상의 사용자 특성들의 랭킹이 매겨질 수 있다. 예시적인 실시예로서, 사용자는 검색 웹사이트에 "스포츠 제품"이라는 검색어를 입력할 수 있다. 이 예에서, 검색 결과(예컨대, 스폰서된 스포츠 결과)는 예를 들어 국내 스포츠 제품 제공자의 웹사이트를 포함할 수 있다. 통상적으로, 검색 결과라는 제목 아래 검색 웹사이트는 연관된 웹페이지의 스니핏(snippet)으로부터의 텍스트를 배치할 수 있다. 이 예에서, 웹사이트는 농구, 풋볼, 축구와 같은 다양한 스포츠에 대한 페이지를 포함할 수 있다. 이 예에서는 사용자가 이전에 축구와 관련하여 온라인 상호작용을 한 적이 있기 때문에 "축구"가 농구나 풋볼보다 높은 영향력 지수를 가질 수 있다. 따라서, "축구" 사용자 특성이 사용자 토픽 "스포츠 제품"의 다른 사용자 특성에 비해 높은 랭킹을 가질 것이고, 검색 결과(예를 들어, 스폰서된 검색 결과) 내의 웹사이트 제목 아래의 스니핏에 포함될 수 있을 것이다.

단계(318)에서는 사용자 토픽에 대한 하나 이상의 사용자 특성의 랭킹이 온라인 사이트(예컨대, 웹사이트나 온라인 서비스)로 반환될 수 있고, 광고는 랭킹을 이용하여 맞춤화될 수 있다. 예시적인 실시예로서, 도 4b는 사용자에 대해 광고를 맞춤화하는 방법의 예시적인 실시예(452)를 나타내고 있다. 기본 광고(452)는 사용자 토픽 "신발"을 포함하는 광고를 위해 제안된 일반 언어를 포함하고 있다. 이 예에서, 사용자 토픽 "신발"은 토픽 카테고리 "소비재" 및/또는 "쇼핑" (그리고 예를 들어 아마도 "운동")과 연관될 것이다. 그리고, 연관된 사용자 특성들의 랭킹은 (예컨대, Nike 및/또는 Nike 신발과 관련된 컨텐트와의 사용자 온라인 상호작용으로 인해) "소비재"에 대해 최상위 랭킹을 갖는 사용자 특성이 "Nike 신발"을 포함하고, (예를 들어, 사용자의 온라인 쇼핑 상호작용으로 인해) "쇼핑"에 대해 최상위 랭킹을 갖는 사용자 특성은 "절약" 및/또는 "할인"을 포함한다는 것을 나타낼 수 있다.

이 예시적인 실시예(450)에서, 제 1 맞춤형 광고(454)는 사용자에 대해 "Nike 신발" 부분을 강조(예를 들어, 글씨체를 굵게 하거나, 텍스트를 포함/이동/변경하는 등)하여, 사용자가 광고 상에서 클릭하거나 온라인 소매업자와 상호작용하도록 유도할 수 있다. 또한, 제 2 맞춤형 광고(546)는 광고의 시작 부분에 굵은 글씨체로 표시된 "20% 할인"을 배치함으로써 광고의 "할인" 부분을 강조할 수 있다. 아울러, 일 실시예에서는 하나 이상의 사용자 특성을 광고 맞춤화에 사용할 수도 있다. 예컨대, 기본 광고(452)의 맞춤화는 "다음번 신발 구매시 Nike 신발 20% 할인 혜택"이라는 문구를 포함할 수도 있다.

도 3으로 돌아가면 단계(322)에서는 식별된 사용자 특성에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 특성에 대응하는 기본 특성에 대한 영향력 지수가 갱신된다. 예컨대, 어떤 사용자가 그 사용자를 위한 광고 맞춤화를 위해 광고자(이를테면, 서비스를 제공하는 광고 또는 직접 광고자)로부터의 요청을 트리거할 수 있는 온라인 컨텐트와 상호작용하면, 요청과 관련된 정보를 사용하여 특정 토픽의 특정 특성에 대한 사용자의 관심도를 갱신할 수 있다.

예시된 실시예에서, 사용자는 소프트웨어, 하드웨어 및 기타 전자 제품에 대한 리뷰를 제공하는 웹사이트를 방문할 수 있다. 이 예에서는 사용자와 그 웹사이트 사이의 과거 상호작용에 기초하여, (예를 들어, 사이트 기반 검색 및 방문에 기초하여) 광고자는 그 사용자가 새로운 카메라를 구입하는 데 관심이 있다는 것을 알게 될 수 있다. 광고자는 사용자 토픽 "카메라"의 사용자 특성(예컨대, 브랜드, 유형, 가격, 선호하는 소매상, 사양 등)의 랭킹을 요청할 수 있고, 사용자의 기본 특성에 매칭된 사용자 특성에 기초하여 기본 토픽인 카메라에 대한 영향력 지수가 갱신(예를 들어, 사용자에 의해 카메라에 대한 관심도가 추가로 표시되었으므로 증가)될 수 있다.

컨텐트에 대한 사용자의 온라인 상호작용과 관련된 메타데이터를 검사하고, 공통점을 확인하고, 그러한 공통점에 따라 사용자에게 표시될 광고를 맞춤화하기 위한 맞춤화 방안을 제공할 수 있는 시스템이 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 온라인 상호작용의 공통 특성을 식별함으로써, 사용자에 대해 보다 잘 부합하도록, 예컨대 사용자의 광고에 대한 온라인 컨텐트와의 후속 상호작용을 맞춤화할 수 있다. 광고로부터의 사용자 토픽의 특성들을 이를테면 이전 상호작용으로부터 식별된 기본 토픽들의 특성들과 비교함으로써 광고자는 사용자가 원하는 것을 사용자에게 더 잘 보여줄 수 있게 된다.

도 5는 사용자를 위한 맞춤형 광고를 제공하는 예시적인 시스템(500)을 나타내는 컴포넌트 다이어그램이다. 예시적인 시스템(500)에서, 시스템을 위해 데이터를 처리하도록 구성된 컴퓨터-기반 프로세스(502)는 영향력 지수 결정 컴포넌트(504)에 동작가능하게 결합되어 있다. 영향력 지수 결정 컴포넌트(504)는 제 1 요청(550) 내에서 수신된 사용자 토픽으로부터 식별된 하나 이상의 사용자 특성들에 대한 각각의 영향력 지수들을 결정하도록 구성된다.

또한, 예시적인 시스템(500)에서, 특성 랭킹 컴포넌트(506)는 영향력 지수 결정 컴포넌트(504)에 동작가능하게 결합되어 있다. 특성 랭킹 구성요소(506)는 요청(550)에 대한 응답(552)으로 하나 이상의 사용자 특성 중 적어도 하나에 대한 랭킹을 반환하도록 구성되어 있다. 랭킹은 영향력 지수에 적어도 기초하며, 랭킹 중 적어도 일부분은 사용자에게 광고를 맞춤화하는 데 사용된다.

도 6은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 시스템들이 구현될 수 있는 예시적인 실시예(600)를 나타내는 컴포넌트 다이어그램이다. 이 실시예(600)는 도 5의 확장이므로, 간략하게 하기 위해 도 5와 관련하여 설명한 구성요소나 컴포넌트 등에 대한 설명은 반복하지 않기로 한다. 이 예시적인 실시예(600)에서, 사용자 참여 컴포넌트(602)는 온라인 사용자 상호작용을 식별하고, 온라인 사용자 상호작용으로부터 기본 토픽을 식별하며, 기본 토픽을 토픽 데이터 저장부(612)에 저장하도록 구성될 수 있다. 이를테면, 사용자(656)가 (예컨대, 검색을 수행하거나, 사이트를 방문하거나, 컨텐트를 보기 위해 선택하거나, 컨텐트를 저장하거나, 컨텐트에 대한 관심을 나타내는 등) 예를 들어 인터넷(658) 상에서 온라인 컨텐트와 상호작용하게 되면, 사용자 참여 컴포넌트(602)는 그러한 상호작용을 기본 토픽을 포함할 수 있는 상호작용으로서 식별할 수 있고, (예컨대, 검색어, 선택된 컨텐트와 연관된 메타데이터 태그 등으로부터) 기본 토픽을 식별할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자 참여 컴포넌트(602)는 기본 토픽을 분류 컴포넌트(614)로 전달하도록 구성될 수 있다. 분류 컴포넌트는 기본 토픽에 대해 기본 토픽 카테고리를 결정하거나 기본 토픽을 대응하는 기본 토픽 카테고리 데이터 저장부(예컨대, 영화, 사람, 제품, 뉴스 등)에 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자 참여 컴포넌트(602)에 의해 식별된 기본 토픽은 영화, 사람, 제품, 뉴스 등과 같이 그 토픽과 관련된 하나 이상의 카테고리로 분류될 수 있다. 이어서 기본 토픽은 토픽 데이터 저장부(612)의 대응하는 부분 내에 저장되어, 예컨대 사용자의 온라인 컨텐트 상호작용에 기초하여 하나 이상의 사용자 관심도를 저장할 수 있다.

일 실시예에서, 분류 컴포넌트는 광고 서비스(또는, 예를 들어 광고자)에 대한 요청(650) 내에 수신된 것과 같은 사용자 토픽에 대해 사용자 토픽 카테고리를 결정하도록 구성될 수 있다. 그리고, 일 실시예에서, 분류 컴포넌트(614)는 토픽 데이터 저장부에 저장된 기본 토픽에 사용자 토픽 카테고리를 매칭하도록 구성될 수 있다. 예로서, 사용자 토픽을 포함하는 요청(650)이 수신되면, 사용자 토픽이 분류되고, 하나 이상의 저장된 기본 토픽과 비교되어, (매칭이 존재하는 경우) 매칭을 확인할 수 있다.

예시적인 실시예(600)에서, 특성 결정 컴포넌트(618)는 기본 토픽에 대한 하나 이상의 기본 특성들을 식별하고, 식별된 하나 이상의 기본 특성들을 특성 데이터 저장부(660)에 저장할 수 있다. 그리고, 특성 결정 컴포넌트(618)는 사용자 토픽에 대해 하나 이상의 사용자 특성들을 식별하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 특성 결정 컴포넌트(618)는 하나 이사의 온라인 네트워크(예컨대, 인터넷(658))에 접속하여 기본 토픽과 연관된 메타데이터를 식별하고, 기본 특성을 나타내는 메타데이터를 특성 데이터 저장부(650)의 대응하는 부분에 저장할 수 있다.

이를테면, 도시 이름을 포함하는 토픽은 위치, 날씨, 인구, 언어, 정부 형태, 관광명소, 생활비, 인구통계, 오락, 외식, 스포츠 등과 같은 메타데이터를 포함할 수 있다. 이 예에서, 기본 특성 및/또는 사용자 특성은 대응하는 기본 토픽 및/또는 사용자 토픽과 연관된 각각의 메타데이터를 포함할 수 있다. 도시라는 기본 토픽의 기본 특성들은 예컨대 특성 데이터 저장부(660)에 저장될 수 있는데, (예를 들어 매칭된 기본 특성과 관련하여 저장된) 대응하는 영향력 지수를 식별하기 위해 저장된 기본 특성들과 사용자 특성을 비교할 수 있다.

공통성 컴포넌트(620)는 하나 이상의 기본 토픽으로부터의 하나 이상의 기본 특성들로부터 공통 특성을 식별하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, "챨리와 초콜릿 공장"이라는 책은 기본 토픽으로서 영화인 "Fantastic Mr. Fox"와 동일한 작가 기본 특성 "로알드 달"을 갖는다. 따라서, 이 예에서, 공통성 컴포넌트(620)는 작가 "로알드 달"이 책 기본 토픽 "챨리와 초콜릿 공장"과 영화 기본 토픽 "Fantastic Mr. Fox" 사이에 하나의 공통 기본 특성을 포함한다는 것을 식별할 수 있다.

나아가, 공통성 컴포넌트(620)는 공통 특성에 대응하는 기본 특성을 영향력 지수 데이터 저장부(622)로 전달하거나 특성 데이터 저장부(660) 내에서 하나 이상의 사용자 특성 각각을 대응하는 기본 특성에 매칭시키도록 구성될 수 있다. 영향력 지수 데이터 저장부(622)는 공통 특성에 대응하는 기본 특성에 대한 영향력 지수를 식별하고, 기본 특성들에 대한 영향력 지수들을 저장하며, 하나 이상의 사용자 특성(예를 들어, 제 1 사용자 특성)이 특정 기본 특성과 매칭되는 경우 그 특정 (예컨대, 제 1) 기본 특성에 대응하는 영향력 지수를 영향력 지수 결정 컴포넌트(504)로 제공하도록 구성될 수 있다.

예컨대, 요청(650)이 전송자(654)로부터 수신되면, 사용자 특성들이 매칭되는 기본 특성들로부터 획득된 하나 이상의 사용자 특성들에 대한 각각의 영향력 지수가 영향력 지수 결정 컴포넌트(504)로 전달될 수 있다. 이 예에서, 특성 랭킹 컴포넌트(506)는 대응하는 영향력 지수를 이용하여 하나 이상의 사용자 특성에 대한 랭킹을 매길 수 있고, 랭킹은 응답(652) 내에서 전송자(654)에게 반환되어, 광고를 사용자(656)에 대해 맞춤화하는 데 사용될 수 있다.

예시적인 실시예(600)에서, 영향력 지수 갱신 컴포넌트(616)는 새로운 온라인 사용자 상호작용 내에서 식별되는 기본 특성의 추가 인스턴스 및/또는 대응하는 사용자 특성에 적어도 부분적으로 기초하여 기본 특성의 영향력 지수를 갱신하도록 구성된다. 이 예에서, 사용자 참여 컴포넌트(602)는 기본 토픽을 영향력 지수 갱신 컴포넌트(616)로 전달하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 사용자(656)가 인터넷 상에서 온라인 컨텐트와 상호작용하면, (예를 들어, 상호작용 내에 포함된) 새로운 기본 토픽 내에서 식별된 하나 이상의 새로운 기본 특성들이 영향력 지수 갱신 컴포넌트(616)로 전달되어, 특성 데이터 저장부(660)에 저장된 기본 특성에 대응하는 하나 이상의 영향력 지수를 갱신할 수 있다. 나아가, 갱신된 영향력 지수는 영향력 지수 데이터 저장부(622)로 제공되고 대응하는 기본 특성에 링크될 수 있다. 이런 식으로 예컨대 영향력 지수들이 새로운 및/또는 계속되는 사용자의 온라인 컨텐트와의 상호작용에 따라 지속적으로 갱신될 수 있다.

또 다른 실시예는 본 명세서에서 제시된 하나 이상의 기법들을 구현하도록 구성된 프로세서-실행가능 명령어를 포함하는 컴퓨터-판독가능 매체를 포함한다. 이러한 방식으로 고안될 수 있는 예시적인 컴퓨터-판독가능 매체가 도 7에 도시되어 있는데, 실시예(700)는 인코딩된 컴퓨터-판독가능 데이터(706)를 포함하는 컴퓨터-판독가능 매체(708)(이를테면, CD-R, DVD-R, 하드 디스크 드라이브 플래터 등)를 포함한다. 이 컴퓨터-판독가능 데이터(706)는 본 명세서에 기술된 하나 이상의 원리들에 따라 동작하도록 구성된 일련의 컴퓨터 명령어(704)를 포함한다. 그러한 한 실시예(702)에서, 프로세서-실행가능 명령어(704)는 예를 들어 도 1의 예시적인 방법(100)의 적어도 일부와 같은 방법을 수행하도록 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서-실행가능 명령어(704)는 예컨대 도 5의 예시적인 시스템(500)의 적어도 일부와 같은 시스템을 구현하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서 제시된 기법들에 따라 동작하도록 구성되는 컴퓨터-판독가능 매체는 당업자에 의해 고안될 수 있다.

본 발명이 구조적 특징 및/또는 방법적 동작에 특유한 표현으로 설명되었지만, 첨부하는 특허청구범위에 정의된 청구대상은 전술한 특정 특징이나 동작들로 제한될 필요는 없다. 오히려, 전술한 특정 특징이나 동작은 청구항을 구현하는 예시적인 형태로서 개시된 것이다.

본 출원에서 사용된 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템", "인터페이스" 등은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행되는 소프트웨어 등 컴퓨터-관련 엔티티를 지칭한다. 예컨대, 컴포넌트는 프로세서 상에서 실행되는 프로세스, 프로세서, 객체, 실행가능물, 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있으나, 여기에 제한되지는 않는다. 예로서, 컨트롤러 상에서 실행되는 애플리케이션과 컨트롤러 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트가 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 존재할 수 있으며, 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 상에 로컬화될 수도 있고 둘 이상의 컴퓨터 사이에 분산될 수도 있다.

또한, 청구항에 기재된 청구대상은 방법, 장치, 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기법을 사용한 제조품(article of manufacture)으로서 구현되어, 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합을 생성함으로써 개시된 청구 대상을 컴퓨터가 구현하도록 할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 "제조품"이라는 용어는 임의의 컴퓨터-판독가능 장치, 캐리어, 매체로부터 액세스가능한 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 물론, 당업자는 본 발명의 청구대상의 사상과 범주를 벗어나지 않으면서 이러한 구성에 대해 다양한 변경이 가능하다는 것을 이해할 것이다.

도 8 및 후속하는 논의는 본 명세서에 기재된 하나 이상의 항목의 실시예를 구현하기 위한 적절한 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 설명을 제공한다. 도 8의 동작 환경은 적절한 동작 환경의 일례일 뿐이며, 동작 환경의 사용이나 기능의 범위를 한정하려는 의도가 아니다. 예시적인 컴퓨팅 장치는 퍼스널 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 휴대용 또는 랩탑 컴퓨터, 이동 장치(휴대전화, PDA, 미디어 재생기 등), 멀티프로세서 시스템, 가전제품, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 전술한 시스템이나 장치를 포함하는 분산형 컴퓨팅 환경 등을 포함할 수 있으니, 이에 제한되지는 않는다.

필수적인 것은 아니지만, 실시예들은 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되는 "컴퓨터 판독가능 명령어"의 일반적 맥락에서 설명되었다. 컴퓨터 판독가능 명령어들은 (후술하는) 컴퓨터 판독가능 매체를 통해 분산될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 명령어는 함수, 객체, API(Application Programming Interfaces), 데이터 구조체 등과 같이 특정한 추상 데이터 유형을 구현하거나 특정 작업을 수행하는 프로그램 모듈로서 구현될 수 있다. 통상적으로, 컴퓨터 판독가능 명령어의 기능은 다양한 환경에서 원하는 대로 조합되거나 분산될 수 있다.

도 8은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 실시예들을 구현하도록 구성된 컴퓨팅 장치(812)를 포함하는 시스템(800)의 예를 도시하고 있다. 일 구성에서, 컴퓨팅 장치(812)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(816)과 메모리(818)를 포함한다. 정확한 구성 및 컴퓨팅 장치의 유형에 따라, 메모리(818)는 (예컨대, RAM과 같은) 휘발성, (예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등과 같은) 비휘발성, 또는 이들의 조합일 수 있다. 이 구성은 도 8에서 점선(814)으로 도시되어 있다.

다른 실시예에서, 장치(812)는 추가적인 특징부 및/또는 기능부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치(812)는 (예를 들어, 착탈가능 및/또는 비착탈가능) 추가 저장부를 포함할 수 있는데, 이는 자기 저장부, 광학 저장부 등을 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 이러한 추가 저장부는 도 8에서 저장부(820)로 나타나 있다. 일 실시예에서, 본 명세서에 기술된 하나 이상의 실시예들을 구현하는 컴퓨터 판독가능 명령어는 저장부(820) 내에 있을 수 있다. 저장부(820)는 운영 체제, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하는 기타 컴퓨터 판독가능 명령어도 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 명령어는 예컨대 프로세싱 유닛(816)에 의한 실행을 위해 메모리(818)로 로딩될 수 있다.

본 명세서에서 사용된 "컴퓨터 판독가능 매체"는 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어나 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 방법이나 기법에서 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 착탈가능형 및 비-착탈가능형 매체를 포함한다. 메모리(818)와 저장부(820)는 컴퓨터 저장 매체의 예이다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래쉬 메모리나 기타 다른 메모리 기법, CD-ROM, DVD나 기타 다른 광학적 저장부, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장부나 기타 다른 자기적 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 장치(812)가 접속할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하는데, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니다. 이와 같은 임의의 컴퓨터 저장 매체가 장치(812)의 일부가 될 수 있다.

장치(812)는 장치(812)를 다른 장치들과 통신하도록 해주는 통신 접속부(들)(826)를 포함할 수 있다. 통신 접속부(들)(826)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 집적 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송/수신기, 적외선 포트, USB 접속부, 또는 컴퓨팅 장치(812)를 다른 컴퓨팅 장치들에 접속시키기 위한 기타 인터페이스를 포함할 수 있으나, 여기에 한정되는 것은 아니다. 통신 접속부(들)(826)는 유선 접속부 또는 무선 접속부를 포함할 수 있다. 통신 접속부(들)(826)는 통신 매체를 송신 및/또는 수신할 수 있다.

"컴퓨터 판독가능 매체"라는 용어는 통신 매체를 포함한다. 통신 매체는 통상적으로 반송파나 기타 전송 메커니즘과 같이 "변조된 데이터 신호" 내의 데이터 또는 컴퓨터 판독가능 명령어를 구현한다. "변조된 데이터 신호"란 신호 내의 정보가 인코딩되도록 자신의 특성들 중 하나 이상이 설정되거나 변경된 신호를 의미한다.

장치(812)는 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 장치, 터치 입력 장치, 적외선 카메라, 비디오 입력 장치 및/또는 기타 입력 장치와 같은 입력 장치(들)(824)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 및/또는 기타 출력 장치와 같은 출력 장치(들)(822)도 장치(812)에 포함될 수 있다. 입력 장치(들)(824) 및 출력 장치(들)(822)는 유선 접속부, 무선 접속부, 또는 이들의 조합을 통해 장치(812)에 접속될 수 있다. 일 실시예에서, 다른 컴퓨팅 장치로부터의 입력 장치 또는 출력 장치가 컴퓨팅 장치(812)를 위한 입력 장치(들)(824) 또는 출력 장치(들)(822)로 사용될 수도 있다.

컴퓨팅 장치(812)의 컴포넌트들은 버스와 같은 다양한 상호접속부에 의해 접속될 수 있다. 이러한 상호접속부들은 PCI Express와 같은 PCI(Peripheral Component Interconnect), USB (Universal Serial Bus), 파이어와이어(IEEE 1394), 광학 버스 구조체 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 컴퓨팅 장치(812)의 컴포넌트들은 네트워크에 의해 상호접속될 수 있다. 예컨대, 메모리(818)는 네트워크에 의해 상호접속된 상이한 물리적 장소에 위치한 복수의 물리적 메모리 유닛을 포함할 수 있다.

당업자라면 컴퓨터 판독가능 명령어를 저장하는 데 사용되는 저장 장치들이 네트워크 전반에 분산된 것일 수도 있다는 점을 알 것이다. 예를 들어, 네트워크(828)를 통해 액세스가능한 컴퓨팅 장치(830)는 본 명세서에 제공된 하나 이상의 실시예를 구현하는 컴퓨터 판독가능 명령어를 저장할 수 있다. 컴퓨팅 장치(812)는 컴퓨팅 장치(830)에 액세스하여 실행을 위한 컴퓨터 판독가능 명령어의 전부 또는 일부를 다운로드받을 수 있다. 이와는 달리, 컴퓨팅 장치(812)가 필요에 따라 컴퓨터 판독가능 명령어의 조각들을 다운로드받을 수도 있고, 일부 명령어들은 컴퓨팅 장치(812)에서 실행되고 일부는 컴퓨팅 장치(830)에서 실행될 수도 있다.

실시예의 다양한 동작들이 본 명세서에 제공된다. 일 실시예에서는 전술한 하나 이상의 동작들이 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 컴퓨터 판독가능 명령어를 구성하여, 컴퓨팅 장치에 의해 실행되면 컴퓨팅 장치로 하여금 제공된 동작들을 수행하도록 할 것이다. 본 명세서에 기재된 동작들의 전부 또는 일부의 순서는 이들 동작들이 반드시 그 순서대로 실행되어야 함을 의미하는 것은 아니다. 본 상세한 설명의 이점을 누리면서 이와는 다른 순서도 가능함을 당업자는 이해할 것이다. 또한, 모든 동작들이 본 명세서에 제공된 각 실시예에 반드시 존재해야 하는 것도 아님을 이해할 것이다.

나아가, 본 명세서에서 사용된 "예시적인"이라는 용어는 예, 사례, 설명의 역할을 하도록 의도된 것이다. 본 명세서에서 "예시적인" 것으로 설명된 특징이나 구성이 다른 특징이나 구성에 비해 반드시 유리한 것은 아니다. 오히려, "예시적인"이라는 단어를 사용함으로써 개념들은 구체적인 형태로 제시하려는 것일 뿐이다. 본 출원에서 사용된 "또는"이라는 용어는 배타적인 "또는"이라기보다는 포함적인 "또는"을 의미한다. 즉, 달리 표시되거나 문맥으로부터 분명한 경우가 아닌 한, "X가 A 또는 B를 채용한다"는 표현은 자연적 포함적인 순열(natural inclusive permutations) 중 하나를 의미한다. 다시 말해서, 만일 X가 A를 채용하거나, X가 B를 채용하거나, X가 A와 B 모두를 채용한다면, 전술한 경우의 "X는 A 또는 B를 채용한다"를 만족시키게 되는 것이다. 그리고, "적어도 A와 B" 또는 "A 및/또는 B"는 일반적으로 "A"나 "B"나 "A와 B 모두"를 의미한다. 나아가, 본 명세서 및 첨부하는 특허청구범위에서 사용된 "하나의("a" 또는 "an")"는 단수(singular form)를 의미한다고 달리 표시되거나 문맥으로부터 명확하지 않은 한, "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 명세서는 하나 이상의 실시예에 대해 설명되고 묘사되었지만, 본 명세서와 첨부도면을 읽고 이해한다면 당업자는 균등한 변경이나 수정을 가할 수 있을 것이다. 본 개시 내용은 모든 수정과 변경을 포함하며, 첨부하는 특허청구범위에 의해서면 그 범위가 제한된다. 특히, 전술한 컴포넌트(예컨대, 구성요소, 리소스 등)에 의해 수행되는 다양한 동작과 관련하여, 본 명세서에서 그러한 컴포넌트들을 묘사하는 데 사용된 용어들은, 본 개시 내용에서 설명된 예시적인 실시예의 기능을 수행하는 개시된 구조들과 구조적으로 균등하지 않다고 하더라도, 달리 표시되지 않는 한 묘사된 컴포넌트의 지정된 기능을 수행하는 (이를테면, 기능적으로 균등한) 임의의 컴포넌트에 대응하는 것으로 보아야 한다. 그리고, 본 명세서에서는 몇몇 실시예와 관련하여 구체적인 특징들이 개시되었지만, 그러한 특징들은 주어진 또는 특정한 응용에 따라 원하거나 필요한 대로 다른 실시예의 하나 이상의 다른 특징들과 조합될 수 있다. 더욱이, "구비한다", "갖는다" 와 같은 용어들이 상세한 설명이나 특허청구범위에서 사용되었다면, 이러한 용어들은 "포함한다(comprising)"라는 용어와 유사한 방식으로 포함적인 것을 의미한다.

Claims (15)

1. 사용자를 위한 맞춤형 광고(customized advertisements)를 제공하는 방법으로서,
   사용자 토픽(user topic)을 포함하는 요청을 수신하는 단계와,
   상기 사용자 토픽 내에 식별된 하나 이상의 사용자 특성들(user aspects) 각각에 대한 영향력 지수들(impact factors)을 결정하는 단계와,
   상기 요청에 응답하여 상기 하나 이상의 사용자 특성들 중 적어도 하나의 랭킹을 반환하는 단계
   를 포함하되,
   상기 랭킹은 상기 영향력 지수들, 상기 사용자를 위해 광고를 맞춤화하는 데 사용되는 랭킹 중 적어도 일부, 프로세싱 유닛을 통해 적어도 부분적으로 구현되는 상기 수신 단계, 상기 결정 단계, 상기 반환 단계 중 적어도 일부에 적어도 부분적으로 기초하는
   사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   온라인 사용자 상호작용(online user interaction)으로부터 기본 토픽(base topic)을 식별하는 단계를 포함하되,
   상기 식별 단계는
   온라인 컨텐트와의 사용자 상호작용을 나타내는 표지를 식별하는 단계와,
   상기 온라인 컨텐트의 토픽 카테고리를 판정하는 단계
   중 적어도 하나를 포함하는
   사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 기본 토픽에 대한 하나 이상의 기본 특성들을 식별하는 단계
   를 포함하는
   사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 하나 이상의 기본 특성들에 대한 기본 특성 메타데이터를 식별하는 단계와,
   상기 하나 이상의 기본 특성들에 대한 기본 특성 메타데이터를 대응하는 특성 데이터 저장부에 선택적으로 저장하는 단계
   중 적어도 하나를 포함하는
   사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
5. 제 3 항에 있어서,
   상기 기본 토픽에 대한 상기 하나 이상의 기본 특성들 및 제 2 기본 토픽에 대한 하나 이상의 제 2 기본 특성들 중에서 공통 특성을 식별하는 단계
   를 포함하는 사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 식별된 공통 특성에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 하나 이상의 기본 특성들 중 적어도 일부에 대한 각각의 영향력 지수들을 결정하는 단계
   를 포함하는 사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 하나 이상의 기본 특성들에 대한 상기 각각의 영향력 지수를 영향력 지수 데이터 저장부에 저장하는 단계
   를 포함하는 사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
8. 제 2 항에 있어서,
   토픽 데이터 저장부에 저장된 기본 토픽에 상기 사용자 토픽을 매칭시키는 단계
   를 포함하는 사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 사용자 토픽에 대한 상기 하나 이상의 사용자 특성들을 식별하는 단계
   를 포함하는 사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
   
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 사용자 특성들 중 제 1 사용자 특성을 특성 데이터 저장부에 저장된 대응하는 기본 특성에 매칭시키는 단계와,
    매칭된 상기 기본 특성에 대응하는 영향력 지수를 영향력 지수 데이터 저장부로부터 검색하는 단계
    중 적어도 하나를 포함하는 사용자 맞춤형 광고 제공 방법.
    
11. 사용자를 위한 맞춤형 광고(customized advertisements)를 제공하는 시스템으로서,
    상기 시스템을 위해 데이터를 처리하도록 구성된 컴퓨터-기반 프로세서와,
    상기 프로세서에 동작가능하게 결합되어, 제 1 요청 내에 수신된 사용자 토픽응로부터 식별된 하나 이상의 사용자 특성들에 대한 각각의 영향력 지수들을 결정하도록 구성된 영향력 지수 결정 컴포넌트와,
    상기 영향력 지수 결정 컴포넌트에 동작가능하게 결합되어, 상기 요청에 응답하여 상기 하나 이상의 사용자 특성들 중 적어도 하나의 랭킹을 반환하도록 구성된 특성 랭킹 컴포넌트
    를 포함하되,
    상기 요청은 상기 영향력 지수들, 상기 사용자를 위해 광고를 맞춤화하는 데 사용되는 상기 랭킹 중 적어도 일부에 적어도 부분적으로 기초하는
    사용자 맞춤형 광고 제공 시스템.
    
12. 제 11 항에 있어서,
    사용자 참여 컴포넌트(user engagement component)
    를 더 포함하되, 상기 사용자 참여 컴포넌트는
    온라인 사용자 상호작용을 식별하고,
    상기 온라인 사용자 상호작용으로부터 기본 토픽을 식별하며,
    토픽 데이터 저장부에 상기 기본 토픽을 저장하고,
    상기 기본 토픽을 카테고리화 컴포넌트(categorization component)로 전달하며,
    상기 기본 토픽을 영향력 지수 업데이트 컴포넌트(impact factor updating component)로 전달하는
    것 중 적어도 하나를 수행하도록 구성되는
    사용자 맞춤형 광고 제공 시스템.
    
13. 제 12 항에 있어서,
    카테고리화 컴포넌트
    를 포함하되, 상기 카테고리화 컴포넌트는
    상기 기본 토픽에 대한 기본 토픽 카테고리를 결정하고,
    상기 사용자 토픽에 대한 사용자 토픽 카테고리를 결정하며,
    상기 기본 토픽을 대응하는 기본 토픽 카테고리 데이터 저장부에 저장하고,
    상기 사용자 토픽 카테고리를 저장된 기본 토픽에 매칭하는
    것 중 적어도 하는 수행하도록 구성되는
    사용자 맞춤형 광고 제공 시스템.
    
14. 제 12 항에 있어서,
    특성 결정 컴포넌트(aspect determination component)
    포함하되, 상기 특성 결정 컴포넌트는
    상기 기본 토픽에 대한 하나 이상의 기본 특성들을 식별하고,
    상기 하나 이상의 기본 특성들을 특성 데이터 저장부에 저장하며,
    상기 사용자 토픽에 대한 하나 이상의 사용자 특성들을 식별하는
    것 중 적어도 하나를 수행하도록 구성되는
    사용자 맞춤형 광고 제공 시스템.
    
15. 제 14 항에 있어서,
    공통성 컴포넌트(commonality component)
    를 포함하되, 상기 공통성 컴포넌트는
    상기 기본 토픽에 대한 상기 하나 이상의 기본 특성들과 제 2 기본 토픽에 대한 하나 이상의 제 2 기본 특성들 중 공통 특성을 식별하고,
    공통 특성에 대응하는 기본 특성을 영향력 지수 데이터 저장부로 전달하며,
    제 1 사용자 특성을 대응하는 기본 특성에 매칭하는
    것 중 적어도 하나를 수행하도록 구성되는
    사용자 맞춤형 광고 제공 시스템.

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