KR20140071417A - 그래프 모델을 이용하여 유도된 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 정보 데이터에 기초하여 데이터 네트워크를 이용하는 모바일 광고 - Google Patents

Abstract

인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 독자 값(audience value)에 기초하여 데이터 네트워크를 이용해 모바일 광고를 제공하는 컴퓨터 시스템 및 방법이 제공된다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 시스템 및 방법은 그래프 데이터 모델에서의 노드와 에지로서의 노드들 사이의 관계로서 인터넷 연결 가능한 장치 및 관련 데이터를 나타내는 단계를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 노드들 및 에지들은 인터넷 연결 가능한 장치에 대한 최적 광고를 결정하기는 것을 돕기 위하여 검토될 수 있다.

Description

그래프 모델을 이용하여 유도된 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 정보 데이터에 기초하여 데이터 네트워크를 이용하는 모바일 광고{MOBILE ADVERTISING USING DATA NETWORKS BASED ON INTELLIGENCE DATA ASSOCIATED WITH INTERNET-CONNECTABLE DEVICES DERIVED USING GRAPH MODELS}

[관련 출원에 대한 교차 참조]

본 출원은, 본 명세서에 참조로서 편입되는, 2011년 9월 7일 출원된 미국 특허 가출원 제61/531,890호(대리인 도켓 No. 11747.6001) 및 2011년 12월 14일 출원된 미국 특허 가출원 제61/570,385호(대리인 도켓 No. 11747.6002)의 이익을 주장한다.

[기술분야]

본 명세서에서 설명되는 시스템 및 기술은 일반적으로 그래프 데이터 모델을 이용하여 유도된 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 정보 데이터에 기초하여 데이터 네트워크를 이용해 모바일 광고를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

인터넷 연결 가능한 장치는 오늘날의 사회에서 어디에나 있다. 이는 스마트폰과 같은 개인용 전자 사용자 장치의 폭넓은 사용에 의해 증명된다. 부분적으로, 이는 모바일 네트워크 인프라 스트럭처에서의 진보와, 가입자에게 더 큰 가치를 부여하는 여러 모바일 네트워크 운영자로부터의 서비스 제공과, 감소된 장치 제조비와, 오늘날의 모바일 장치가 음성 통신을 넘어서는 많은 기능을 제공할 수 있다는 사실에 기인한다. 예를 들어, 소정의 모바일 장치가, 모바일 전화, 비디오 카메라, 휴대용 멀티미디어 플레이어, GPS(Global Positioning System) 장치 및/또는 이메일과 웹 검색 성능을 갖는 인터넷 클라이언트로서 기능할 수 있다. 또한, 소정의 모바일 장치는, 예를 들어, 게임 및 소셜 네트워킹을 포함하는 다양한 성능을 제공하는 전용 및/또는 서드 파티 소프트웨어 애플리케이션을 제공할 수 있다. 또한, 이러한 장치들은, 예를 들어, 상업적 거래와 같은 거래를 수행하는데 사용될 수 있다. 다른 인터넷 연결 가능한 장치는 유사한 발전 및 제공 때문에 동일하거나 유사한 기능 및 성능을 제공할 수 있다.

광고주는 모바일 광고를 통해 제품 및 서비스를 점점 더 많이 시장에 내어놓음으로써 강력하고 지능적인 인터넷 연결된 장치의 유입에 응답하여 왔다. 모바일 광고는 라디오 또는 텔레비전과 같은 전통적인 매체 대신에 또는 그에 더하여 소비자의 인터넷 연결 가능한 장치를 통해 잠재적인 소비자와 연결되는 기회를 광고주에게 제공하는 빠르게 성장하는 분야이다. 모바일 광고는 소비자가 도달될 수 있는 많은 채널들을 포함한다. 이러한 채널들은, 웹 브라우저 클라이언트, SMS(Short Message Service), MMS(Multimedia Message Service), 게임, 비디오 및 소프트웨어 애플리케이션을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 이러한 모바일 광고는 추가의 컨텐츠, 채널, 소프트웨어 애플리케이션 또는 일부 경우에 보완 매체에 연결될 수 있다.

인터넷 연결 가능한 장치는, 인터넷 연결 가능한 장치가 단지 하나의 고유 사용자와 종종 관련된다는 사실 때문에 표적화된 광고에 이상적이다. 더하여, 많은 인터넷 연결 가능한 장치는 사용자에게 광고를 포함하는 사용 가능한 컨텐츠와 고도로 결합되는 능력을 제공한다. 따라서, 인터넷 연결 가능한 장치는 다른 매체에 비하여 우수한 광고 캠페인 효과와 응답 레벨을 전달하는데 도움을 줄 수 있다; 그러나, 가장 효율적으로는, 광고는 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 관련되어야만 한다. 예를 들어, 자녀를 가지지 않은 사람들은 기저귀에 대한 광고에 관심이 없을 것이다. 따라서, 관련 광고를 제공하기 위하여는, 광고주는 사용자의 고유 관심 및 속성을 식별하는 것을 돕기 위하여 사용자에 관한 일부 정보를 필요로 할 것이다.

일반적으로, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자를 위한 관련 광고를 결정하기 위하여, 장치 전용 데이터가, 예를 들어, 메타 데이터(metadata)의 형태로 인터넷 연결 가능한 장치로부터 발행자 서버로 통신될 수 있다. 이것은, 다시, 광고 분석과 의사 결정을 위하여 광고 서버 또는 다른 서버로 통과될 수 있다. 장치 전용 데이터에 더하여, 발행자 서버는, 예를 들어, 성별, 위치, 연령, 다른 인구 통계적 특성, 사용자 친화도, 관심, 사용자 및/또는 장치 히스토리 및 특성, 구매 의도 등과 같은 익명의 고유 사용자 속성을 포함할 수 있는 프로필 데이터를 포함하는 사용자에 대한 관련 광고를 결정하는데 유용한 추가 정보를 저장할 수 있다.

그래프 데이터 모델을 이용하여 유도된 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 정보 데이터(intelligence data)에 기초하여 데이터 네트워크를 이용해 모바일 광고를 제공하는 컴퓨터 시스템 및 방법이 제공된다. 일부 실시예에서, 본 컴퓨터 시스템 및 방법은 그래프 데이터 모델에서의 노드와 에지로서의 노드들 사이의 관계로서 인터넷 연결 가능한 장치 및 관련 데이터를 나타내는 단계를 포함한다. 일부 실시예에서, 노드 및 에지는 인터넷 연결 가능한 장치에 제공하기 위한 최적 광고를 판단하는 것을 돕기 위하여 검토될 수 있다.

본 명세서에 포함되어 그 일부를 구성하는 첨부된 도면은 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 시스템 및 기술의 다양한 실시예들을 예시하고, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용과 함께 시스템 및 기술의 원리를 설명하는 역할을 한다.
도 1은 본 명세서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 시스템을 도시한다;
도 2는 본 명세서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 시스템을 도시한다;
도 3은 본 명세서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 흐름도를 도시한다;
도 4는 본 명세서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 흐름도를 도시한다;
도 5는 본 명세서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 포괄 독자 값 규칙 모델을 도시한다;
도 6a는 본 명세서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 그래프 데이터 모델을 도시한다; 그리고,
도 6b는 본 명세서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 그래프 데이터 모델을 도시한다.

인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 정보 데이터에 기초하여 데이터 네트워크를 이용하여 모바일 광고를 제공하는 시스템 및 방법이 여기에서 설명된다. 개시된 시스템 및 기술의 일부 실시예에서, 정보 데이터(intelligence data)는 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터에 기초하여 판단될 수 있다.

본 명세서에 개시된 바와 같이 정보 데이터를 유도하는 것은 개선된 광고 캠페인 효과를 포함하는 많은 이점을 제공할 수 있다. 예를 들어, 개시된 시스템 및 기술을 활용하는 것은 관련 광고가 제공될 수 있는 잠재적인 사용자의 수를 역시 증가시키면서 관련 광고만이 사용자에게 제공될 가능성을 증가시킬 수 있다.

소정의 실시예에서, 정보 데이터는 독자 세그먼트(audience segment)를 나타낼 수 있는 독자 값(audience value)을 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서, 각 세그먼트는 유사한 관심, 수요, 특성, 행동 패턴 등을 갖는 인터넷 연결 가능한 장치 사용자로 이루어질 수 있다. 독자를 세그먼트화함으로써, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자는 광고 캠페인에 의해 더욱 용이하게 표적화될 수 있다. 예를 들어, 소정의 독자 세그먼트에 적용 가능한 광고는 독자 세그먼트에 대응하는 독자 값(audience value)이 할당된 인터넷 연결 가능한 장치 사용자에게만 제공될 수 있다.

특정 실시예에서, 그래프 데이터 모델이 정보 데이터를 결정하는데 사용될 수 있다. 이 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치 및 관련 데이터는 그래프 데이터 모델에서의 노드와 에지로서의 노드들 사이의 관계로서 표현될 수 있다. 일부 실시예에서, 노드 및 에지는 인터넷 연결 가능한 장치에 제공하기 위한 최적 광고를 판단하는 것을 돕기 위하여 검토될 수 있다.

이제 첨부된 도면이 참조될 것이다. 가끔, 도면 및 이어지는 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용 전체에 걸쳐 동일하거나 유사한 부분을 나타내기 위하여 동일한 도면 부호가 사용될 수 있다. 기술에 대한 여러 실시예와 특징이 본 명세서에서 설명되지만, 본 기술의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 수정, 개조 및 다른 구현이 가능하다. 예를 들어, 대체, 추가 또는 수정이 도면들에 도시된 컴포넌트에 이루어질 수 있고, 본 명세서에서 설명된 방법은, 개시된 방법에 대하여 단계를 대체하거나, 재배열하거나 또는 추가함으로써 변경될 수 있다. 따라서, 다음의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용은 본 기술을 임의의 특정 실시예 또는 예에 한정하려고 의도되지 않는다.

도 1은 본 명세서에 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 시스템(100)의 블록도를 도시한다. 도 1의 실시예에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은, 예를 들어, 광고 제공 플랫폼(120), 인터넷 연결 가능한 장치(108-1 내지 108-n) 및 발행자 웹 서버(110)를 포함할 수 있다. 광고 제공 플랫폼(120), 인터넷 연결 가능한 장치(108) 및 발행자 웹 서버(110)는 네트워크(106)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(106)는 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 알려진 다양한 네트워크 또는 다른 종류의 통신 연결 중 임의의 하나 이상일 수 있다. 네트워크(106)는 네트워크 연결, 버스 또는 유선이나 본 발명이 속하는 기술 분야에서 알려진 다른 연결과 같은 다른 종류의 데이터 링크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(106)는 인터넷, 인트라넷 네트워크, 근거리 네트워크 또는 광고 제공 플랫폼(120), 인터넷 연결 가능한 장치(108) 및 발행자 웹 서버(110)가 통신할 수 있게 하는 다른 무선 또는 다른 유선 연결 또는 연결들일 수 있다.

인터넷 연결 가능한 장치(108)는, 하나 이상의 사용자에게 광고를 제공할 수 있는 임의의 엔티티를 포함할 수 있거나 또는 그 일부일 수 있다. 많은 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치는 사용자와 고유하게 관련된 장치로서 식별 가능할 수 있다. 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)는 인터넷 프로토콜(Internet Protocol(IP)) 어드레스 또는 개인용 컴퓨터에 저장된 인터넷 쿠키에 의해 고유하게 식별 가능한 인터넷 액세스를 갖는 개인용 컴퓨터일 수 있다. 인터넷 연결 가능한 장치(108-2)는, 예를 들어, 국제 모바일 기기 식별 번호(International Mobile Equipment Identity number)에 의해 고유하게 식별 가능한 스마트폰일 수 있다. 다른 인터넷 연결 가능한 장치는, 예를 들어, 텔레비전 셋톱 박스, 태블릿 컴퓨터, 휴대용 멀티미디어 장치, 기기, 웹사이트 및 게임 콘솔을 포함할 수 있다.

발행자 웹 서버(110)는 예를 들어 발행자 또는 다른 콘텐츠 제공자에 의해 소유되거나 그리고/또는 운영될 수 있고, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108)와 같은 요청 엔티티에 웹페이지 또는 다른 콘텐츠를 제공하는 기술 및 서비스를 포함하거나 또는 이의 일부일 수 있다. 다양한 실시예에서, 발행자 웹 서버(110)는, 범용 컴퓨터, 서버, 메인프레임 컴퓨터, 인터넷 연결 가능한 장치(108)에 대한 콘텐츠를 결정하고 전달하는 특수 목적을 갖는 컴퓨터, 또는 이들의 하나 이상의 조합을 포함할 수 있다. 콘텐츠는 인터넷 연결 가능한 장치(108)에 콘텐츠를 전달하는데 사용될 수 있는 HTML(HyperText Markup Language), XML(Extensible Markup Language), ADOBE FLASH 또는 임의의 다른 종류의 데이터 또는 데이터 및 포맷팅 구조의 조합으로서 제공될 수 있다. 웹페이지는 WWW(World Wide Web)에 적합하고 인터넷 연결 가능한 장치(108)에서 웹 브라우저를 통해 디스플레이될 수 있는 이미지, 비디오, 텍스트, 광고 또는 다른 콘텐츠를 포함할 수 있다. 유사한 콘텐츠가, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108)에서 실행되는 애플리케이션과 같은 하나 이상의 다른 수단을 통한 디스플레이를 위하여 발행자 웹 서버(110)에 의해 제공될 수 있다.

발행자는 인벤토리(inventory)로도 알려진 광고 공간을 광고주에게 판매함으로써 수익을 생성하려고 할 수 있다. 일부 경우에, 발행자는 광고 인벤토리를 광고주에게 직접 판매한다. 다른 경우에, 발행자는, 예를 들어, 광고 제공 플랫폼(120)과 같은 시스템을 포함할 수 있는 광고 네트워크를 통해 광고주에게 광고 인벤토리를 간접적으로 판매한다. 일반적으로, 광고 네트워크는 여러 발행자 대신에 광고 인벤토리를 광고주에게 판매한다.

Millennial Media Corporation에 의해 운영되는 것과 같은 광고 네트워크를 활용하는 것은, 광고 변환(conversion)의 횟수를 증가시키면서도 발행자의 광고 인벤토리가 판매되는 것을 보장할 수 있다. 일부 실시예에서, 광고 네트워크는 인터넷 연결 가능한 장치(108)와 관련된 데이터로부터 유도된 정보를 활용하여 발행자의 광고 인벤토리에 가치를 부가할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 광고는 인터넷 연결 가능한 장치(108)와 관련된 결정된 정보 데이터에 기초하여 인터넷 연결 가능한 장치(108)의 사용자에게 더욱 정확하게 표적화될 수 있다.

소정의 실시예에서, 광고 제공 플랫폼(120)은, 인터넷 연결 가능한 장치(108)에서의 디스플레이를 위한 광고를 제공하는 기술 및/또는 서비스를 포함하거나 그 일부일 수 있다. 다양한 실시예에서, 광고 제공 플랫폼(120)은, 예를 들어, 범용 컴퓨터, 서버, 메인프레임 컴퓨터, 광고를 제공하는 특수 목적을 갖는 컴퓨터, 또는 이들의 하나 이상의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광고 제공 플랫폼(120)은 인터넷 연결 가능한 장치(108)에서의 디스플레이를 위해 제공될 광고를 저장하고 결정하는 전용 컴퓨터일 수 있다. 일부 경우에, 광고 제공 플랫폼(120)과 같은 시스템은 메리랜드주 볼티모어의 Millennial Media Corporation과 같은 광고 네트워크 운영자에 의해 운영될 수 있다.

일부 실시예에서, 광고 제공 플랫폼(120)은 광고 제공 기능을 수행하기 위한 다양한 컴포넌트를 포함할 수 있다. 도 1의 실시예에서 도시된 바와 같이, 광고 제공 플랫폼(120)은 광고 서버(120), 데이터 캡처 모듈(114), 광고 수행 모듈(112) 원시 데이터를 위한 데이터 저장소(116), 정보 데이터를 위한 데이터 저장소(104) 및 데이터 처리 모듈(118)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 광고 서버(102)는, 네트워크(106)를 통해 인터넷 연결 가능한 장치(108)(또는 발행자 웹 서버(110))로부터 수신된 광고에 대한 인바운드 요청을 핸들링하는 것, 광고 요청을 인벤토리 내의 광고에 매칭시키기 위하여 광고 수행 모듈(112)을 컨설팅하는 것, 네트워크(106)를 통해 요청하는 인터넷 연결 가능한 장치(108)에 응답 광고를 전송하는 것, 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 네트워크(106)를 통해 인터넷 연결 가능한 장치(108)로부터 수신하는 것, 그리고 수신된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 데이터 캡처 모듈(114)과 통신하는 것에 대한 책임이 있을 수 있다. 특정 실시예에서, 광고 수행 모듈(112)은, 예를 들어, 광고 캠페인, 광고 인벤토리, 사용자 데이터, 데이터 저장소(104)에 저장된 정보 데이터에 기초하여 인터넷 연결 가능한 장치(108)로부터의 광고 요청에 응답하여 최적 광고를 결정하는 것에 책임이 있을 수 있다. 데이터 캡쳐 모듈(114)은, 예를 들어, 광고 서버(102)로부터 수신된 원시 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 수집하고, 필터링하고, 데이터 저장소(116)에 저장하는 작업을 수행할 수 있다. 일부 경우에, 광고 서버(102)는 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 데이터 캡처 모듈(114)에 실시간으로 전송할 수 있거나, 또는 다른 경우에 이러한 데이터는 비동기식으로 전송될 수 있다. 데이터 처리 모듈(118)은, 예를 들어, 후술되는 바와 같이, 정보 데이터를 유도하도록 데이터 저장소(116)에 저장된 원시 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 처리하는 것, 그리고 광고 수행 모듈에 의한 액세스를 위하여 데이터 저장소(104)에 정보 데이터를 저장하는 것에 대하여 책임이 있을 수 있다.

광고 제공 플랫폼(120)은, 예를 들어, 발행자 웹 서버(110) 또는 웹 브라우저, 소프트웨어 애플리케이션, 발행자 웹 서버(110)에 의해 활용되는 소프트웨어 개발 키트, 또는 인터넷 연결 가능한 장치(108)에서 실행되는 다른 소프트웨어 컴포넌트에 의해 개시되는 광고 요청에 응답하여 인터넷 연결 가능한 장치(108)에 대한 광고를 결정하고 제공할 수 있다. 많은 경우에, 이러한 요청은 사용자 동작에 응답하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 광고 요청을 트리거할 수 있는 특정 웹사이트로 방문할 수 있고; 사용자는 런칭 시 또는 일부 다른 미리 정해진 시간에 광고 요청을 트리거할 수 있는 애플리케이션을 런칭할 수 있고; 또는 사용자는 광고 요청을 트리거할 수 있는 애플리케이션 내의 동작을 수행할 수 있다. 다른 경우에, 사용자는 인터넷 연결 가능한 장치와 능동적으로 결합되지 않을 수 있지만, 인터넷 연결 가능한 장치에서의 백그라운드 서비스가 미리 정해진 시간에 또는 특정 이벤트에 응답하여 광고를 자동으로 요청할 수 있다. 예를 들어, 냉장고 상의 디스플레이 장치는 냉장고 내에 저장된 다양한 식품의 유통 기한에 기초하여 사용자 개입 없이 광고를 요청할 수 있다. 다른 예로서, 인터넷 연결 가능한 장치에서 실행되는 백그라운드 서비스는 특정 위치로부터의 소정의 거리 내에 인터넷 연결 가능한 장치가 있다고 판단될 때 사용자 개입 없이 광고를 요청할 수 있다.

예를 들어, 데이터 저장소(104, 116)와 같은 데이터 저장소는 광고 제공 플랫폼(120) 내에서 하나 이상의 장치에 의해 액세스되고, 사용되고 그리고/또는 관리될 수 있는 정보를 저장하는 하나 이상의 파일 및/또는 관계형 및/또는 비관계형 데이터베이스를 포함할 수 있다. 데이터 저장소(104, 116)는, 임의의 논리적 및/또는 물리적 데이터 저장 솔루션을 포함하거나 그 일부일 수 있다. 예를 들어, 데이터 저장소(104, 106)는 데이터를 저장하기 위하여 하나 이상의 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다. 구체적인 예로서, 데이터 저장소(104, 116)는 휘발성 또는 비휘발성이거나, 자기적이거나, 반도체이거나, 테이프이거나, 광학적이거나, 삭제 가능하거나, 삭제 불가능하거나 또는 다른 종류의 스토리지 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터 저장소(104, 116)는, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108)와 관련된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터, 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터에 기초하여 결정된 정보 데이터 그리고 광고 제공 플랫폼(120) 내에서의 광고 서버(102) 또는 다른 컴포넌트에 수집되고 그리고/또는 그에 통신될 수 있는 사용자 정보를 저장할 수 있다. 동일하거나 유사한 데이터가 이 대신에 또는 이에 더하여 하나 이상의 다른 데이터 저장소에 저장될 수 있다.

도 2는 본 명세서에서 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 도 1에 도시된 시스템의 더욱 상세한 도면을 도시한다.

도 2에 도시된 바와 같이, 광고 서버(102), 데이터 캡처 모듈(114), 데이터 처리 모듈(118) 및 광고 수행 모듈(112)은 각각 하나 이상의 프로세서(202, 206, 210, 214), 메모리(204, 208, 212, 216), 입출력(I/O) 장치(미도시) 및 저장 장치(미도시)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 메모리(204, 208, 212, 216)는 각각 본 명세서에 개시된 시스템 및 기술과 일관되는 하나 이상의 처리를 수행하는 목적으로 해당하는 프로세서(202, 206, 210, 214)에 의한 실행을 위하여 해당하는 저장 장치(미도시)로부터 로직을 로딩할 수 있다. 특정 실시예에서, 광고 서버(102)는 근접도 기반 표적화(proximity-based targeting) 로직(218)을 포함할 수 있고; 데이터 캡처 모듈(114)은 데이터 캡처링(data capturing) 로직(220)을 포함할 수 있고; 데이터 처리 모듈(118)은 데이터 필터링 로직(222), 그루핑(grouping) 로직(224), 상황 결정(context resolution) 로직(226) 및 정보 유도(intelligence derivation) 로직(228)을 포함할 수 있다; 그리고, 광고 수행 모듈은 광고 수행 로직(230)을 포함할 수 있다. 또한, 메모리(204, 208, 212, 216)는 실행될 때 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려진 기능을 수행하는 운영 체계(미도시)로 구성될 수 있다.

인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 관하여, 메모리(232)는 본 명세서에 개시된 시스템 및 기술과 일치하는 하나 이상의 처리를 수행하는 목적으로 프로세서(234)에 의한 실행을 위하여 저장 장치(미도시)로부터 로직을 로딩할 수 있다. 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)는, 일부 실시예에서 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 설치된 소프트웨어 개발 키트의 일부일 수 있는, 데이터 캡처링 로직(236), 데이터 정화(cleansing) 로직(238) 및 동기화 로직(240)을 포함할 수 있다.

또한, 발행자 웹 서버(110)는 프로세서, 스토리지 및 메모리를 포함할 수 있다. 발행자 웹 서버(110)는, 예를 들어, HTTP(HyperText Transfer Protocol) 요청과 동적 웹페이지를 제공하기 위한 하나 이상의 서버측 스크립트를 수신하고 이에 응답하기 위한 로직을 포함할 수 있다. 이러한 로직은, 예를 들어, 스토리지로부터 메모리로 로딩되어 프로세서에 의해 실행될 수 있다.

예를 들어, 프로세서(202, 206, 210, 214, 234)를 포함하는 본 명세서에 설명된 바와 같은 프로세서는, 예를 들어, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 또는 다른 종류의 처리 회로 및 이러한 회로 요소의 부분 또는 조합과 같은 하나 이상의 공지된 처리 장치를 포함하거나 그 일부일 수 있다.

예를 들어, 메모리(204, 208, 212, 216, 232)를 포함하는 본 명세서에서 설명되는 메모리 컴포넌트는, 예를 들어, 정보 유도 로직(228)과 같은 내부에 구체화되는 논의된 기술에 따라 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 코드를 갖는 "컴퓨터 프로그램 제품"으로서 본 명세서에서 더욱 일반적으로 언급되는 것의 일례로서 보여질 수 있다. 이러한 메모리는 RAM(random access memory), ROM(read-only memory) 또는 다른 종류의 메모리와 같은 전자 메모리를 임의의 조합으로 포함할 수 있다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 명세서에 제공된 내용을 고려하여 이러한 컴퓨터 프로그램 코드를 용이하게 구현할 수 있을 것이다. 본 발명의 양태들을 구체화하는 컴퓨터 프로그램 제품의 다른 예는, 예를 들어, 광 또는 자기 디스크 또는 다른 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다.

시스템(100, 200)에 포함될 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트의 특정 예가 여기에서 더욱 상세히 설명되며, 각각의 특정 예에 따라 변경될 수 있다는 것이 주목되어야 한다. 예를 들어, 시스템(100, 200)과 같은 기술에 따른 시스템은, 이러한 컴포넌트들 중 단지 단일 경우들만이 예시의 명료성을 위하여 간략화된 시스템도(100, 200)에 도시되지만, 도 1 및 2에 구체적으로 도시된 하드웨어 및 소프트웨어의 각각의 2 이상을 포함할 수 있다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 알려진 종류의 다른 하드웨어 및/또는 소프트웨어 컴포넌트가 이에 더하여 또는 이 대신에 시스템(100, 200)으로 편입될 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 시스템(100, 200)에 도시된 컴포넌트에 의해 제공된 기능 및 데이터가 시스템(100, 200)에 도시되거나 도시되지 않은 다른 컴포넌트에 의해 제공될 수 있거나 또는 전부 제공되지 않을 수 있다. 예를 들어, 발행자 웹 서버(110)는 광고 제공 플랫폼(120)에 의해 제공되는 것과 동일하거나 유사한 기능을 추가로 제공할 수 있다.

이제 도 3을 참조하면, 본 명세서에 설명된 시스템 및 기술의 소정의 실시예와 함께 사용될 수 있는 처리 단계들을 예시하는 흐름도(300)가 도시된다.

단계 310에서, 원시 위치 이벤트 및/또는 네트워크 이벤트와 관련된 데이터가, 예를 들어, 데이터 캡처링 로직(236)(예를 들어, 소프트웨어 개발 키트)를 이용하여 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 의해 캡처될 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터 캡처링 로직(236)은 인터넷 연결 가능한 장치(108) 또는 다른 엔티티와 상이할 수 있다. 예를 들어, 모바일 전화에 관하여, 데이터 캡처링 로직(236)은 각각의 모바일 전화 플랫폼(예를 들어, IOS, ANDROID, BLACKBERRY 등)에 대하여 고유할 수 있다. 소정의 실시예에서, 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터는 이 대신에 또는 이에 더하여, 예를 들어, 데이터 캡처링 모듈(114) 내의 데이터 캡처링 로직(220)과 같은 동일하거나 유사한 로직을 이용하여, 예를 들어, 발행자 웹 서버(110) 및/또는 광고 제공 플랫폼(120)에 의해 캡처될 수 있다.

일부 실시예에서, 캡처된 원시 위치 이벤트 데이터는, 예를 들어, 주어진 시점에서 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 위치를 식별하는 정화되지 않은(uncleansed) 데이터일 수 있다. 특정 실시예에서, 캡처된 원시 위치 이벤트 데이터는, 예를 들어, 하나 이상의 위치 이벤트 데이터 캡처 시에서의 인터넷 연결 가능한 장치(108)의 경도 및 위도 좌표, 속도, 가속도, 배향, 고도 및/또는 방향 또는 중 하나 이상; 각각의 위치 이벤트 데이터 캡처의 정밀도 또는 정확도; 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)와 관련된 고유 식별자; 위치 이벤트 데이터가 캡처되는 시간; 광고 제공 플랫폼(120)으로의 위치 이벤트 데이터의 전송 상태에 대한 내부 표시자와 같은 상태 데이터; 서비스 제공자 정보; 및 여러 다른 파라미터를 포함할 수 있다.

소정의 실시예에서, 캡처된 원시 네트워크 이벤트 데이터는, 예를 들어 제공된 광고와의 사용자 상호 작용, 광고 흔적(impression), 클릭 및 변환에 관련된 원시 네트워크 이벤트 데이터와 같은 광고 네트워크와의 사용자 상호 작용뿐만 아니라 발행자가 개시한 광고 요청에 의해 생성되는 정화되지 않은 데이터일 수 있다. 광고 흔적은 발행자에 의해 관리되는 하나의 "부동산(real estate)"에서의 광고의 배치일 수 있다. 예시적인 흔적은 웹사이트에서의 광고의 디스플레이일 수 있다. 클릭은 최종 사용자가 예를 들어 마우스 클릭 또는 터치 스크린 선택을 이용하여 광고를 선택하는 사건을 나타낼 수 있다. 변환은 광고에서의 클릭을 광고에서의 수행을 나타내는 대응하는 사용자 동작(예를 들어, 구매하기)과 매칭시키는 과정을 말한다. 흔적, 클릭 및 변환으로부터 수집된 원시 네트워크 데이터 이벤트는, 예를 들어, 광고가 디스플레이되는 웹사이트의 도메인 데이터, 광고가 디스플레이되는 애플리케이션의 식별자 및/또는 주제, 광고 메타 데이터, 인터넷 연결 가능한 장치 정보(예를 들어, 운영 체계, 핸드셋 특성 등) 및 임의의 발행자 메타 데이터(예를 들어, 1차/2차 채널)를 포함할 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 시스템 및 기술의 일부 실시예에서, 데이터 캡처링 로직(236)은, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 사용자 및 리소스에 대한 영향을 최소화하면서 가능한 한 빈번하게 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)와 관련된 가장 정확한 원시 위치 이벤트 데이터를 캡처할 수 있다. 예를 들어, 데이터 캡처링 로직(236)은, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 하나 이상의 장치 상태에 기초하여 판단된 바람직하고 그리고/또는 최적인 시간 및/또는 빈도로, 예를 들어, GPS 수신기, 기지국 삼각 측량 방식(cell tower triangulation) 및/또는 Wi-Fi 위치 데이터를 이용하여 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)와 관련된 가장 정확한 원시 위치 이벤트 데이터를 획득할 수 있다. 일부 실시예에서, 원시 위치 이벤트 데이터 캡처의 시간 및/또는 빈도는 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 하나 이상의 장치 상태가 변동함에 따라 조정될 수 있다. 예를 들어, 특정 실시예에서, 장치 상태 변동은 인터넷 연결 가능한 장치(108-1) 리소스의 활용 레벨 및/또는 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 이동에서의 변화를 나타낼 수 있다.

단계 320에서, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1) 내에서 로컬로 임의의 이벤트 데이터를 저장하고 그리고/또는 임의의 이벤트 데이터를 광고 제공 플랫폼(120)에 전송하기 전에, 데이터 필터가 캡처된 원시 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 정화하는데 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 정화(cleansing)는 낮은 품질이거나 또는 관련성이 없는 캡처된 원시 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터가 폐기되어 인터넷 연결 가능한 장치(108-1) 내에 저장되지 않거나 광고 제공 플랫폼(120)으로 전송되지 않게 할 수 있다. 캡처된 원시 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터의 품질 및/또는 관련성을 결정하는 기준은, 예를 들어, 실시예 및/또는 인터넷 연결 가능한 장치에 따라 가변할 수 있다.

일부 실시예에서, 이벤트 데이터 정화는, 도 2에 도시된 바와 같이, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 데이터 정화 로직(238)에 의해 핸들링될 수 있다. 다른 실시예에서, 이벤트 데이터 정화는 이 대신에 또는 이에 더하여 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 과중한 부담을 주는 것을 방지하기 위하여 광고 제공 플랫폼(120)(또는 다른 장치)에 의해 핸들링될 수 있다. 또한, 광고 제공 플랫폼(120)에 의한 이벤트 데이터 정화의 핸들링이, 예를 들어 제한된 저장 공간, 메모리 용량 및/또는 프로세서 속도와 같은 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 허용 가능한 제한된 리소스 때문에 바람직할 수 있다. 예를 들어, 제한된 저장 공간 때문에, 이벤트 데이터는 광고 제공 플랫폼(120)에 전송되기만 하면 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)로부터 제거될 수 있다. 그 결과, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1) 내에 저장된 이벤트 데이터는 사용자의 이벤트 데이터 히스토리에 대한 완전하고 정확한 뷰(view)를 제공하기에 충분히 큰 샘플 크기를 제공하지 않을 수 있다. 사용자의 이벤트 데이터 히스토리에 대한 완전하고 정확한 뷰 없이는, 일부 경우에 캡처된 이벤트 데이터의 품질 및 관련성을 결정하는 것이 어려울 수 있다. 이러한 경우에 있어서, 광고 제공 플랫폼(120)이 사용자의 이벤트 데이터 히스토리에 대한 완전하고 정확한 뷰를 제공할 수 있기 때문에, 광고 제공 플랫폼(120)이 이벤트 데이터를 정화하는데 더 적합할 수 있다.

일부 실시예에서, 캡처된 원시 위치 이벤트 데이터는, 예를 들어, 정확도 및/또는 근접도 데이터 필터를 이용하여 정화될 수 있다. 소정의 실시예에서, 정확도 데이터 필터는, 예를 들어, 아주 큰 정확도 반경으로 원시 위치 이벤트 데이터 캡처를 판단하고 폐기하는 목적으로 사용될 수 있다. 근접도 데이터 필터는, 예를 들어, 원시 위치 이벤트 데이터 캡처가 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)가 이전에 캡처된 위치의 특정 거리 오차 범위 내에 위치되는 것을 나타내는지 판단하는데 사용될 수 있다. 그러한 경우라면, 위치 이벤트 데이터 캡처 중 하나는 폐기되고 인터넷 연결 가능한 장치(108-1) 내에 저장되지 않고 그리고/또는 광고 제공 플랫폼(120)에 전송되지 않을 수 있다. 일부 경우에, 근접도 데이터 필터는, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 위치가 위치 요청 사이에 변경되지 않았을 수 있는 경우에, 원시 위치 이벤트 데이터의 시간 기반 캡처에 대하여 아주 많이 사용될 수 있다.

또한, 일부 실시예에서, 데이터 필터는 하나의 위치에서 다른 위치로의 불가능한 이동인 "순간 이동(teleportation) 이벤트"를 나타내는 원시 위치 이벤트 데이터를 정화하는데 사용될 수 있다. 이러한 데이터는 폐기되고 인터넷 연결 가능한 장치(108-1) 내에 저장되지 않고 그리고/또는 광고 제공 플랫폼(120)에 전송되지 않을 수 있다. 일반적으로, 순간 이동 이벤트는 자신의 현재 위치를 잘못 판독한 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 의해 발생될 수 있다.

순간 이동 이벤트를 식별하기 위한 한 방법은, 위치들 사이를 이동하는데 필요할 수 있는 속도를 결정하기 위하여 2개의 위치 사이의 거리 및 시간을 비교하는 것이다. 일부 실시예에서, 속도가 소정의 임계값 이상이면, 양 위치 이벤트 데이터 캡처는 순간 이동 이벤트에 대한 잠재적인 후보로서 식별될 수 있다. 어느 이벤트가 순간 이동 이벤트인지 식별하는 것은, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 위치 이벤트 데이터 히스토리의 전체 맥락을 찾아보는 것으로 획득될 수 있다.

단계 330에서, 캡처된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터는 네트워크(106)를 통해 광고 제공 플랫폼(120) 내의 광고 서버(102)에 전송될 수 있다. 일부 실시예에서, 도 2에 도시된 바와 같이, 전송은 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 동기화 로직(240)에 의해 핸들링될 수 있다. 다양한 실시예에서, 전송은, 연속적으로, 미리 정해진 시간에, 트리거링 이벤트에 따라 또는 전술한 바와 같이, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 하나 이상의 장치 상태에 기초하여 이러한 전송에 대하여 바람직하고 그리고/또는 최적인 것으로 결정된 시간 및/또는 빈도로 발생할 수 있다. 일부 실시예에서, 위치 이벤트 데이터는 암호화되고 인증된 수송 매체를 통해 패키지화되고 수송될 수 있다. 일부 실시예에서, 전송은, 동기화 처리의 마지막의 성공적인 호출(invocation) 이후에 광고 제공 플랫폼(120)과 동기화되지 않은 위치 이벤트 데이터만을 전송함으로써 증분적으로 획득될 수 있다.

위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터가 캡처되어 광고 서버(102)로 전송되면, 단계 340에서, 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터는, 예를 들어, 데이터 저장소(116)에 저장함으로써 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터의 수집을 완료할 수 있는 광고 캡처 모듈(114)로 전송될 수 있다. 개시된 시스템 및 기술의 많은 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)와 관련된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 데이터는 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)의 첫 번째 접촉에 따라 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 대하여 생성된 레코드의 일부로서 데이터 캡처 모듈(114)에 의해 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 레코드, 및/또는 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터는, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)와 관련된 공통의 고유 전역 장치 식별자(unique global device identifier) 또는 다른 속성에 의해 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 연결될 수 있다. 소정의 실시예에서, 수집된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터는, 예를 들어, 타임 스탬프(timestamp)와 같은 하나 이상의 데이터 요소에 기초하여 인덱싱될 수 있다. 또한, 인터넷 연결 가능한 장치 레코드는, 예를 들어, 각각의 인터넷 연결 가능한 장치가 행동에 관한 표적화에 선택되는지 또는 제외되는지 여부를 포함하는 다른 정보를 유지할 수 있다.

단계 350에서, 정보 데이터는, 예를 들어, 데이터 처리 모듈(118) 내의 로직을 이용하여, 저장된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 단계 360에서, 정보 데이터는 데이터 저장소(104)에 저장될 수 있다. 그 다음, 정보 데이터는 광고 요청에 응답하여 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)에 제공하기 위한 최적 광고를 결정하는 목적으로 단계 370에서 광고 수행 로직(230)에 의해 사용될 수 있다.

도 4는 개시된 시스템 및 기술의 일부 실시예에 따라 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터에 기초하여 정보 데이터를 유도하기 위하여 사용될 수 있는 처리 단계들을 도시한다. 도 4는 하향식으로 조직화된 일련의 처리 레이어에서의 처리 단계들을 도시하고, 각각의 이어지는 처리 레이어는 하나 이상의 이전 처리 레이어 내에서 수행된 처리 단계들에 따라 구축된다. 도 4에 도시된 처리 레이어들은, 필터링 및 마이닝 처리 레이어(400), 그루핑 처리 레이어(410), 상황 결정 처리 레이어(420), 일상 및 여행자 처리 레이어(430), 정보 유도 처리 레이어(440) 및 외부 인터페이스 처리 레이어(450)를 포함한다. 도 4가 단지 예시적인 처리 레이어 및 처리 단계들을 도시하고 있다는 것이 주목되어야 한다. 예를 들어, 소정의 실시예에서, 도 4에 도시된 처리 레이어 및/또는 처리 단계 중 하나 이상은 필요하지 않거나 수행되지 않고, 그리고/또는 상이하고 그리고/또는 추가적인 처리 레이어 및/또는 처리 단계가 활용될 수 있다.

필터링 및 마이닝 처리 레이어(400)에 도시된 바와 같이, 데이터 저장소(116) 내에 저장된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터가, 예를 들어, 임의의 추가 데이터 처리가 수행되기 전에, 데이터 필터링 및 마이닝 로직(222)을 이용하여 필터링 및 마이닝될 수 있다(401, 402). 일부 실시예에서, 필터링 및 마이닝 처리(401, 402)는 실시간으로 또는 오프라인 방식으로 실행될 수 있다. 일부 실시예에서, 필터링 및 마이닝 처리(401, 402)는, 필요하지 않고 그리고/또는 원하지 않은 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터의 제거를 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 필터링 및 마이닝 처리(401, 402)는, 예를 들어, 이어지는 처리 레이어 내에서 수행되는 처리의 종류에 따라 가변할 수 있다. 소정의 실시예에서, 필터링 및 마이닝 처리(401, 402) 동안 제거된 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터는, 데이터가 수행될 다른 데이터 처리에 유용할 수 있기 때문에, 데이터 저장소(116) 내에 남아 있을 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 필터링 및 마이닝 처리(401, 402)는 처리될 데이터의 양을 감소시키는 이점을 제공할 수 있다.

특정 실시예에서, 필터링 및 마이닝 처리(401, 402)는, 예를 들어, 후술하는 바와 같이, 고유 전역 식별자를 분석하는 능력; 도메인/애플리케이션 정보를 분석하는 능력; 임의의 인터넷 연결 가능한 장치가 행동에 관한 표적화를 선택하지 않았는지 여부; 지리적 임계값; 데이터 정확도 임계값; 및 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 독자 카테고리의 내부 분류에 매핑하는 것에 대한 불능에 기초하여, 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터를 필터링하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광고주에 의해 표적화되지 않은 국가로부터의 유래하는 위치 이벤트 데이터 및/또는 네트워크 이벤트 데이터 또는 정확한 위치에 대응하지 않은 위치 이벤트 데이터는 필터링 처리 동안 제거될 수 있다. 또한, 다른 예로서, 필터링 및 마이닝 처리(401, 402)는 순간 이동 이벤트의 식별 및 제거를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 그루핑 처리 레이어(410)에 도시된 바와 같이, 원시 위치 이벤트 데이터, 네트워크 이벤트 데이터 및/또는 필터링 및 마이닝 처리 레이어(400)에서 유도된 데이터는, 예를 들어, 이벤트 그루핑 로직(224)을 이용하여 하나 이상의 이벤트 그룹핑으로 결합될 수 있다. 일부 실시예에서, 이벤트 그루핑은 단독의 위치 이벤트 또는 네트워크 이벤트로 제공되는 것보다 더욱 정확하고 의미있는 데이터를 이어지는 처리 레이어 내의 처리 단계에 제공할 수 있다. 그 결과, 이어지는 처리 레이어 내의 처리 단계도 더욱 정확하고 의미있는 데이터를 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, 이벤트 그루핑은 네트워크 이벤트 그루핑(414)과 위치 이벤트 그루핑으로 분할될 수 있으며, 후자는, 예를 들어, 정밀(pinpoint) 그루핑(411), 광범위(wide area) 그루핑(412) 및/또는 경로 그루핑(413)을 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 위치 이벤트 그루핑은 필터링된 위치 이벤트와 관련된 하나 이상의 속성에 기초하여 필터링된 위치 이벤트를 그루핑할 수 있다. 예를 들어, 위치 이벤트 그루핑은, 예를 들어, 위도, 경도, 수평 정확도 및/또는 타임 스탬프와 같은 속성을 고려할 수 있다. 일부 경우에, 고려된 속성은 수행될 그루핑의 종류(예를 들어, 정밀 그루핑(411) 대 광범위 그루핑(412))에 의존할 수 있다.

일부 실시예에서, 정밀 그루핑(411)은, 최소량의 시간 동안 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의해 방문되는 위도/경도 좌표에 의해 식별되는 고립된 위치일 수 있는 "정류장(stop)"을 식별하도록, 인터넷 연결 가능한 장치(108-1)와 관련된 위치 이벤트를 그루핑하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서, 식별된 정류장은 정밀한 위치 그루핑 기술의 결과일 수 있다. 소정의 실시예에서, 광범위 그루핑(412)은, 예를 들어 인터넷 연결 가능한 장치가 여행한 곳을 결정하기 위한 목적으로 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 방문된 일반적인 영역을 결정하기 위하여 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 위치 이벤트를 그루핑하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서, 결정된 영역은 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 시간을 소비한 장소에 관한 더 높은 레벨의 관념을 나타낼 수 있으며, 거친 위치 그루핑 기술의 결과일 수 있다. 경로 그루핑은, 특정 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의해 여행된 경로를 결정하기 위하여 위치 이벤트를 그루핑하는 것을 포함할 수 있다.

네트워크 그루핑(414)은, 예를 들어, 전체 데이터 세트의 정확성을 증폭시키는 것뿐만 아니라, 더 작은 거래로 광고 뷰를 나누는 것과 같이, 광고 서브 트래픽으로부터의 콘텐츠를 그루핑하는데 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 네트워크 그루핑(414)은, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 네트워크 이벤트 데이터를 수집하는 것을 포함하고, 수집된 네트워크 이벤트 데이터는, 예를 들어, 발행자 웹사이트 또는 애플리케이션과의 개별 세션과 관련된다. 흔적 그루핑은, 예를 들어, 개별 세션 동안 발생한 여러 흔적을, 예를 들어, 세션의 지속 시간, 세션 동안의 흔적의 횟수, 각 흔적과 관련된 정보 및/또는 도메인 데이터를 특정하는 메타 데이터를 포함하는 단일 그루핑으로 나눌 수 있다. 일부 실시예에서, 수집 메타 데이터 필드는 그루핑된 세션에서 개별 이벤트 각각에 관한 정보를 추적하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사용자의 인터넷 연결 가능한 장치에서 30분동안 게임을 하고 이 기간 동안 광고 서버로부터 10개의 광고를 제공받았다면, 광고 서버와의 하나의 그루핑된 상호 작용은 10개의 광고 카운트와 30분의 지속 시간이라는 결과를 제공할 수 있다. 다른 네트워크 이벤트 그루핑은, 예를 들어, 클릭 및/또는 매칭된 변환을 고려할 수 있다.

일부 실시예에서, 이벤트 그루핑이 다른 데이터뿐만 아니라 위치 이벤트 데이터 및 네트워크 이벤트 데이터의 조합으로 이루어질 수 있다는 것이 주목되어야 한다.

상황 결정 처리 레이어(420) 내에서, 원시 위치 이벤트 데이터, 원시 네트워크 이벤트 데이터 및/또는 임의의 하나 이상의 이전 처리 레이어로부터 유도된 데이터가, 예를 들어, 상황 결정 로직(226)을 이용하여 실제 상황에 제공될 수 있다. 상황 결정은, 예를 들어, 위치 데이터 상황 결정 및 네트워크 데이터 상황 결정으로 이루어질 수 있다. 특정 실시예에서 위치 데이터 상황 결정의 예는 지점 장소(point place) 결정(421), 폴리곤 장소(polygon place) 결정(422) 및 루트(route) 결정(426)일 수 있다. 특정 실시예에서 네트워크 데이터 상황 결정의 예는 애플리케이션 상황 결정(423) 및 웹 상황 결정(424)일 수 있다. 개시된 시스템 및 기술의 일부 실시예에서 사용될 수 있는 다른 상황 결정 처리의 예는 역 지오코딩(reverse geocoding)(425) 및 내부 분류(internal taxonomy) 매핑(427)을 포함할 수 있다.

소정의 실시예에서, 지점 장소 결정(421)은, 정밀 그루핑을 이용하여 결정되는 바와 같이, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 방문된 하나 이상의 정류장에 기초하여 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 대한 관심 장소를 결정하는데 사용될 수 있다. 관심 장소는, 예를 들어, 음식점, 상점, 박물관, 극장, 공원 등과 같은 정류장 근처에 위치된 상업적이거나 비상업적인 위치일 수 있다. 일부 실시예에서, 좌표 기반 데이터 또는 역 지오코딩(425)을 이용하여 결정된 데이터(후술됨)로부터 하나 이상의 뚜렷한 관심 장소로의 전환을 제공하기 위하여, 내부 리소스 또는 서드 파티에 의해 제공된 외부 리소스에 질의될 수 있다. 이러한 외부 리소스는, 예를 들어, 상호명, 도로명 주소, 관심 장소와 관련된 카테고리 및/또는 서브 카테고리, 영업 시간, 가격 구조 및 다른 상세를 제공할 수 있다.

소정의 실시예에서, 폴리곤 장소 결정(422)은 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의해 방문된 특정 영역을 결정하기 위하여 수행될 수 있다. 일부 실시예에서, 폴리곤 장소 결정(422)은, 예를 들어, 지리적으로 정의된 영역 내에 정류장이 있는지 판단하기 위하여 지리적 폴리곤 데이터에 대하여 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 하나 이상의 정류장을 질의할 수 있다. 지리적 폴리곤은, 이웃, 도시, 야외 활동, 도시 활동, 수송 허브 및 맞춤 경계 영역과 같은 다양한 크기의 사전 정의된 경계 영역을 나타낸다. 일부 실시예에서, 폴리곤 장소 결정(422)은, 예를 들어, 정류장 또는 영역이 위치된 경계 영역과 관련된 메타 데이터에 기초하여 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 방문된 정류장 또는 영역과 관련된 실제 상황 데이터를 검색하는데 사용될 수 있다. 특정 실시예에서, 경계 영역 메타 데이터는 서드 파티 리소스로부터 검색될 수 있다.

이웃 경계 영역은 상대적으로 작은 규모일 수 있으며, 예를 들어, 인구 통계학적 데이터 및 부동산 데이터를 제공할 수 있다. 도시 경계 영역은 이웃 경계 영역에 유사할 수 있지만 상대적으로 큰 영역을 담당할 수 있다. 도시 경계 영역은 영업, 레저, 도박 및 스포츠 목적지와 같은 상이한 종류의 도시 목적지를 식별하는데 사용될 수 있는 "목적지(destination)" 경계 영역에 포함될 수 있다. 야외 활동 경계 영역은, 예를 들어, 국립 공원 및 자연 보호 구역과 같은 큰 영역을 식별할 수 있다. 야외 활동 경계 영역은, 예를 들어, 사냥, 낚시, 스키, 보트 타기 및 스쿠버 다이빙을 포함하는 인기 있는 야외 활동에 대한 정보를 제공할 수 있다. 도시 활동 경계 영역은 야외 활동 경계 영역과 유사하지만 더 작은 규모를 가질 수 있다. 예를 들어, 도시 활동 경계 영역은, 해변, 놀이 공원, 스포츠 현장 또는 콘서트 현장을 식별할 수 있다. 수송 허브는, 공항, 버스 정류장 및 기차역을 포함할 수 있다. 맞춤 경계 영역은, 예를 들어, 고객에 의해 정의되는 영역일 수 있다. 예를 들어, 고객은 고객이 소유하는 상점을 위한 경계 영역을 정의할 수 있다.

일부 실시예에서, 장소 결정(421, 422)은 확률 모델(probability model)에 의해 구축될 수 있다. 이러한 실시예에서, 장소 결정(421, 422)은, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의해 방문되는 일반적인 영역 또는 관심 장소를 결정할 때 많은 가중 인자를 고려할 수 있다. 예를 들어, 지점 장소 결정(421)은 정류장의 정확도, 정류장에서 소비된 기간, 정류장과 관심 장소 사이의 거리, 뚜렷한 관심 장소와 관련된 메타 데이터, 외부 리소스에 의해 제공된 데이터의 신뢰도 및 정확도, 정류장의 일반적인 영역에서의 영업의 종류, 하루 중의 시간, 주어진 위치에서의 뚜렷한 관심 장소의 밀도, 동일한 영역/위치에의 이전 방문 등과 같은 인자를 고려할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 이러한 인자들은, 예를 들어, 인자의 신뢰도에 기초하여 가중치가 부여될 수 있다. 소정의 실시예에서, 가중 인자는, 예를 들어, 하나 이상의 뚜렷한 관심 장소 또는 영역에 신뢰값을 결정하고 할당하는데 사용될 수 있다. 이러한 실시예에서, 신뢰값은 바람직한 관심 장소 및/또는 영역을 결정하는데 사용될 수 있다. 일부 경우에, 덜 바람직한 관심 장소 및/또는 영역은 폐기될 수 있다. 특정 예에서, 정류장과 관련된 하루 중의 시간은 상이한 종류의 영업에 대한 관심 위치로서의 소정의 종류의 영업의 선택을 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, 루트(route) 결정(426)은 경로 그루핑을 이용하여 결정되는 바와 같이 경로에 기초하여 루트를 결정하는데 사용될 수 있다. 루트는, 예를 들어, 시작점 및 종료점을 갖는 세그먼트에 의해 정의되는 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 이동되는 도로, 고속 도로 및/또는 철도를 식별할 수 있다. 일부 경우에, 루트 데이트는 매핑 소프트웨어와 같은 서드 파티에 의해 제공되는 외부 리소스를 이용하여 제공될 수 있다.

웹 상황 결정(424)은, 일부 실시예에서, 예를 들어, 제공된 웹 도메인 데이터(예들 들어, URL(Uniform Resource Locator))와 관련된 상황 데이터를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 웹 도메인 데이터는 제공된 웹 도메인 데이터에 관련된 주제 및/또는 브랜드에 대한 서드 파티 웹 콘텐츠 카테고리화 서비스에 질의하는데 사용될 수 있다. 광고 제공 플랫폼(120) 내의 컴포넌트는 데이터를 검색하기 위하여 서드 파티 웹 콘텐츠 카테고리화 서비스에 대한 호출을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 캐싱(caching) 시스템이 요청 중복을 방지하기 위하여 사전 결정된 기간 동안 로컬로 데이터를 저장하는데 사용될 수 있다. 소정의 실시예에서, 애플리케이션 상황 결정(423)은, 예를 들어, 제공된 애플리케이션 데이터에 관련된 주제 및/또는 브랜드와 같은 상황 데이터를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 상황 결정(423)은 인터넷 연결 가능한 장치에서 사용자에 의해 사용된 애플리케이션의 주제를 결정하기 위하여 소프트웨어 애플리케이션 스토어(예를 들어, ANDROID 및 IOS 애플리케이션 스토어)로부터 추출된 적절한 정보를 고려할 수 있다.

일부 실시예에서, 위치 데이터 상황 결정은, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 방문된 하나 이상의 정류장의 실제 상황을 판단할 때 역 지오코딩(425)을 활용할 수 있다. 역 지오코딩(425)은, 정류장의 도시명, 시도명, 우편 번호, 이웃 및/또는 도로명 주소를 결정하는데 사용될 수 있다. 소정의 실시예에서, 역 지오코딩(425)을 이용하여 검색된 데이터는 정류장에 대하여 궁극적으로 희망된 정보의 종류에 따라 가변할 수 있다. 예를 들어, 부유도(affluence), 교육 및 고용을 포함하는 인구 통계적 정보가 정류장에 대하여 희망된다면, 이웃 및/또는 도시 데이터가 역 지오코딩(425)을 이용하여 검색될 수 있다. 다른 예로서, 후술되는 바와 같은 장소 결정을 수행하기 위하여 필수적인 데이터 또는 정류장에 대한 부동산 정보가 희망된다면, 도로명 주소가 데이터 역 지오코딩(425)을 이용하여 검색될 수 있다. 일부 실시예에서, 역 지오코딩(425) 데이터는, 예를 들어, 정류장과 관련되어 제공된 위도/경도 좌표에 기초한 서드 파티 역 지오코딩 리소스로부터 검색될 수 있다.

일부 실시예에서, 상황 결정(420)은 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자와 관련된 유도된 상황 데이터를 하나 이상의 독자 카테고리 및/또는 내부 독자 카테고리 분류(427)로 매핑하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 독자 카테고리는, 예를 들어, 유도된 상황 데이터가 관련될 수 있는 특정 브랜드 및/또는 주제일 수 있다. 일부 실시예에서, 독자 카테고리의 표준화된 분류는 계층 트리 구조에 배열된 여러 독자 카테로리로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 독자 카테고리의 표준화된 분류는 넓은 것에서 좁은 것으로의 관계로 배열된 독자 카테고리의 하나 이상의 시컨스로 이루어질 수 있다. 또한, 각각의 독자 카테고리는 각각이 상이한 시컨스의 독자 카테고리로 이루어진 여러 브랜치(branch)를 가질 수 있다. 특정 예로서, "신차 대리점" 독자 카테고리는 넓은 것에서부터 좁은 것으로 배열된 다음과 같은 독자 카테고리 시컨스의 일부로서 포함될 수 있다: "쇼핑" ＞ "자동차" ＞ "신차 대리점". 다른 특정 예로서, "운동(Gym)" 독자 카테고리는 상이한 독자 카테고리 시컨스로 각각 이루어진 여러 브랜치를 가질 수 있다. 2개의 이러한 브랜치는 다음과 같이 표현될 수 있다: "운동" ＞ "보충제 스토어" ＞ "GNC" 및 "운동" ＞ "보충제 스토어" ＞ "비타민 전문점".

일부 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자와 관련된 유도된 상황 데이터가 독자 카테고리 및/또는 독자 카테고리 분류로 매핑되는지 여부를 결정하는 것은 규칙 기반일 수 있고, 각각의 규칙은 각각의 독자 카테고리 및/또는 독자 카테고리 분류에 고유하고 그리고/또는 그에 대하여 커스터마이징 가능할 수 있다. 소정의 실시예에서, 독자 카테고리 및/또는 독자 카테고리 분류와 관련된 독자 카테고리 친화도 규칙은 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 그 독자 카테고리 및/또는 독자 카테고리 분류로 매핑되도록 소정의 기준이 만족되는 것을 필요로 할 수 있다. 일부 실시예에서, 이러한 기준은 2 이상의 방법으로 만족될 수 있다. 예를 들어, 독자 카테고리 친화도 규칙은 역 지오코딩(425), 장소 결정(421, 422), 루트 결정(426), 일상 장소 결정(431), 웹 상황 결정(424), 애플리케이션 상황 결정(423); 이벤트 그루핑(411-414); 위치 이벤트 데이터; 또는 네트워크 이벤트 데이터의 단독 또는 그 조합에 기초하여 만족될 수 있다.

특정 예로서, 독자 카테고리 친화도 규칙은 사용자가 독자 카테고리 및/또는 독자 카테고리 분류로 매칭되도록 하나 이상의 장소 및/또는 영역으로의 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의한 소정의 횟수의 방문 및/또는 방문 빈도를 필요로 할 수 있다. 예를 들어, "운동" 독자 카테고리에 대하여 정의된 독자 카테고리 친화도 규칙은 사용자가 "운동" 독자 카테고리로 매핑되기 위하여 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 일주일에 적어도 한 번 운동 관련 장소를 방문하는 것을 요구할 수 있다. 다른 예로서, "주택 개조 스토어" 독자 카테고리에 대하여 정의된 독자 카테고리 친화도 규칙은 사용자가 "주택 개조 스토어" 독자 카테고리로 매핑되기 위하여 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 일주일에 한 번 주택 개조 스토어를 방문하는 것을 요구할 수 있다. 또 다른 예로서, 독자 카테고리 친화도 규칙은 사용자가 독자 카테고리로 매핑되기 위하여 독자 카테고리와 관련된 소정의 변환 횟수를 요구할 수 있다.

독자 카테고리의 표준화된 분류는 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 독자 카테고리의 표준화된 분류는 데이터 구조를 이용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 특정 실시예에서, 연결된 데이터 노드 세트를 갖는 계층 트리 구조를 에뮬레이션하는 트리 데이터 구조가 사용될 수 있다. 이 실시예에서, 각각의 데이터 노드는 독자 카테고리의 표준화된 분류에 속하는 독자 카테고리를 나타낼 수 있다.

많은 실시예에서, 독자 카테고리의 표준화된 분류는 수정되고 그리고/또는 커스터마이징될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 독자 카테고리는, 예를 들어, 광고 캠페인에 기초하여 트리 구조에 추가되고 그리고/또는 그로부터 제거될 수 있다. 다른 예로서, 일부 실시예에서, 광고주는 광고주의 요구에 대하여 커스터마이징된 독자 카테고리의 표준화된 분류와 관련될 수 있다.

일상 및 여행자 처리 레이어(430) 내에서, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 일상적으로 위치되거나 사용자가 방문한 장소 및/또는 영역은, 원시 위치 이벤트 데이터, 원시 네트워크 이벤트 데이터 및/또는, 예를 들어, 일상 위치 로직(227)을 이용하여 하나 이상의 이전 처리 레이어에서 유도된 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 처리 레이어(430)는, 예를 들어, 일상 장소 결정(431)(정류장), 일상 장소 결정(432)(영역), 일상 경로 결정(433) 및 여행자 결정(434)을 포함할 수 있다.

소정의 실시예에서, 일상 장소 결정(431, 432)은 정기적으로 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의해 방문되는 관심 장소 또는 영역을 식별하는데 사용될 수 있다. 예시적인 일상 장소는, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 거주하는 곳, 일하는 곳, 학교 가는 곳 또는 쇼핑하는 곳을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 일상 장소 결정(431, 432)은, 예를 들어, 장소 결정(421, 422) 및/또는 루트 결정(426)에 기초하여 일상 장소를 결정할 수 있다. 특정 예로서, 일상 장소 결정(431, 432)은, 인터넷 연결 가능한 장치가 정류장 및/또는 영역에 위치되는 날짜와 시간뿐만 아니라, 인터넷 연결 가능한 장치가 상당한 양의 시간 동안 위치되는 정류소 및/또는 영역에 기초하여 일상 장소를 식별할 수 있다. 다른 예로서, 일상 장소는 후보 일상 장소로서 식별된 정류소가 루트 결정(426)을 이용하여 결정된 루트의 시작점에 있는지 또는 종료점에 있는지 여부에 기초하여 식별될 수 있다.

소정의 실시예에서, 일상 경로 결정(433)이 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의해 일상적으로 이동된 경로를 식별하는데 사용될 수 있다. 예로서, 일상 경로 결정(433)은 루트 결정(426)을 이용하여 유도된 데이터에 기초하여 사용자가 특정 경로를 이동한 횟수에 기초하여 일상 경로를 식별할 수 있다.

일부 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 의한 여행은 여행자 결정(434)을 이용하여 결정될 수 있다. 특정 실시예에서, 여행자 결정(434)은 일상 장소 결정(431 및/또는 432)을 이용하여 결정될 수 있는 사용자의 집 영역의 외부에 있는 사용자에 의해 방문된 영역을 결정할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자의 집 영역의 크기는, 사용자와 관련된 일상 장소의 개수 및, 여러 일상 장소가 사용자와 관련되는 경우에, 일상 장소들 사이의 거리, 각 일상 장소에 소비된 시간량 등에 직접 비례할 수 있다.

여행자 결정(434)은 사용자가 여행자인지 여부를 판단할 때 다양한 인자를 고려할 수 있다. 예를 들어, 여행자 결정(434)은 사용자의 집 영역 밖에서 소비된 시간의 연속 길이를 고려할 수 있으며, 예를 들어 일상적인 출퇴근에 기인할 수 있는 사용자의 집 영역 외부에 소비된 임의의 무시 가능한 시간을 폐기한다. 일부 실시예에서, 방문된 영역은 광범위 그루핑(412)에 기초하여 결정된 사용자에 의해 방문된 거칠게 가공된 영역일 수 있지만, 여행자 결정(434)은 또한 그 영역 내의 하나 이상의 정류장 및/또는 경로를 고려할 수 있다. 소정의 실시예에서, 사용자는 여러 개의 방문된 영역과 관련될 수 있으며, 이러한 방문된 영역으로의 복귀 여행이 추적될 수 있다.

다음은 본 명세서의 개시된 시스템 및 기술의 일부 실시예에 따라 여행 결정(434)에 의해 수행될 수 있는 예시적인 처리 단계들이다. 이러한 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자의 집 영역이 결정될 수 있다. 사용자의 집 영역이 결정되면, 사용자의 집 영역 밖의 위치 이벤트가 추적되고, 사용자의 집 영역 외부의 다른 위치 이벤트의 구성 가능한 반경 내에 있는 경우 "방문"으로 그루핑될 수 있다. 또한, 예를 들어, 방문된 영역 내에서 밤을 지내는 것과 같은 추가 정보가 추적될 수 있다. 일부 경우에, 중첩하는 그룹은 단일 및/또는 추가 그룹으로 병합될 수 있다. 이러한 실시예에서, 방문은, 예를 들어, 반경 100 km와 같은 더 큰 구성 가능한 반경에 기초하여 "방문된 영역"으로 그루핑될 수 있다. 이러한 실시예에서, 사용자가 방문된 영역에 여행한 양을 나타낼 수 있는 여행자 점수가, 예를 들어, 방문 횟수 및 방문된 영역 내에서 밤을 지낸 횟수에 기초하여 사용자와 관련된 방문된 영역에 대하여 결정될 수 있다.

정보 유도 처리 레이어(440) 내에서, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자와 관련된 정보 데이터가, 예를 들어, 정보 유도 로직(228)을 이용하여 유도되고, 관리되고, 업데이트되어, 광고 수행 모듈(112)에 의한 액세스를 위하여 데이터 저장소(104)에 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 정보 데이터는 원시 위치 이벤트 데이터, 원시 네트워크 이벤트 데이터 및/또는 임의의 하나 이상의 이전 처리 레이어에서 유도된 데이터로부터 유도될 수 있다. 일부 실시예에서, 정보 데이터는 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 등록된(enrolled) 독자 값을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 독자 값은 세그먼트화된 독자를 나타낼 수 있으며, 각각의 세그먼트는 광고 캠페인에 의해 표적화될 수 있는 유사한 관심, 수요, 특성, 행동 패턴 등을 갖는 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자로 이루어질 수 있다.

예를 들어, 2개의 가능한 독자 값은 "부모" 및 "건강 및 신체 단련 매니어"일 수 있다. 부모 독자 값은, 예를 들어, 유아용 상점에 대한 친화도를 갖는 인터넷 연결 가능한 장치 사용자에게 할당될 수 있고, 건강 및 신체 단련 매니어 독자 값은, 예를 들어, 운동 및 건강용품 상점에 대한 친화도를 갖는 인터넷 연결 가능한 장치 사용자에게 할당될 수 있다. 독자 값의 더 많은 예는 다음을 포함한다: 부유도; 나이 <나이>; 예술 및 문화 매니어; 부머(boomer); 신부 쇼핑객; 자동차 구매자; 자동차 구매자 <제조사/모델>; 자동차 구매자 <신차/중고>; 자동차 구매자 <차량 등급>; DVD 매니어; 교육 수준 <수준>; 친환경; 민족 <종류>; 명시적인 위치; 도구 매니어(gadget geek); 게임 매니어; 성별 <남성/여성>; 체육관에 다니는 사람; 건강 및 신체 단련 매니어; 주택 개조 매니어; 집 소유/임대; 가계 소득 <양>; IT 의사 결정자; 호화 자동차 구매자; 결혼 상태 <독신/결혼/이혼>; 엄마; 영화광; 영화광 <영화 종류>; 음악 매니어; 음악 매니어 <음악 종류>; 엄마 <신규/예비>; 밤문화 매니어; 아웃도어 매니어; 부모; 애완 동물 소유자; 음식점 매니어; 음식점 매니어 <음식 종류>; 일상 장소 <집/직장/학교>; 쇼핑객; 쇼핑객 <종류>; 스포츠 팬; 스포츠 팬 <종류>; 학생; 기술 매니어; 10대; 여행자; 여행자 <마지막 여행 이후의 시간>; 여행자 <종류>; 및 여행자 <위치>.

일부 실시예에서, 독자 값은, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 하나 이상의 독자 값에 등록되어야만 하는지 결정하기 위하여 독자 값 결정(441)에 의해 사용될 수 있는 하나 이상의 해당하는 독자 값 규칙을 가질 수 있다. 이러한 실시예에서, 사용자가 독자 값에 등록되는지 여부는 다양한 데이터 입력 및 다양한 데이터 입력에 가중치가 부여되는 방법에 의존할 수 있다. 독자 값 규칙은 도 5를 참조하여 아래에서 더욱 상세하게 설명된다.

도 5는 포괄 독자 값 규칙 모델(generic audience value rule model)을 도시한다. 일부 실시예에서, 모델(500)과 같은 포괄 독자 값 규칙 모델은 고유의 그리고/또는 커스트마이징 가능한 독자 값 규칙을 생성하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 포괄 독자 값 규칙 모델은 구성 가능한 데이터 입력과 가중치 파라미터를 포함한다. 도 5의 예에서, 포괄 독자 값 규칙 모델(500)은 상이한 독자 값 규칙을 생성하도록 조정될 수 있는 카테고리 기반 파라미터, 상호 작용 기반 파라미터 및 관련 독자 값 기반 파라미터를 제공한다.

카테고리 기반 파라미터는, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자가 독자 값에 대하여 자격이 있는지 여부를 판단하기 위하여 관련된 독자 카테고리 및/또는 독자 카테고리 분류의 표시를 허용할 수 있다. 예를 들어, 규칙 모델(500)을 이용하여 "건강 및 신체 단련 매니어" 독자 값에 대하여 생성된 독자 값 규칙은 독자 카테고리 "운동", "비타민 전문점" 및 "GNC"에 대한 식별자와, 그리고/또는 독자 카테고리 "운동", "비타민 전문점" 및 "GNC"를 포함하는 카테고리 기반 파라미터를 포함할 수 있다.

상호 작용 기반 파라미터는, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자가 독자 값에 대하여 자격이 있는지 판단할 때, 예를 들어, 상호 작용이 발생하는 위치뿐만 아니라, 흔적, 클릭 및 변환과 같은 관련 광고와의 상이한 종류의 인터넷 연결 가능한 장치 사용자 상호 작용에 대한 고려를 허용할 수 있다.

관련 독자 값 기반 파라미터는, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자가 독자 값에 대하여 자격이 있는지 여부를 판단하기 위하여 관련된 인터넷 연결 가능한 장치 사용자에게 할당된 다른 독자 값의 표시를 허용할 수 있다. 관련 독자 값은 다른 독자 값에 대한 기준값(reference value)에 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 미친다. 예를 들어, "엄마" 독자 값은 "부모" 독자 값 및 "여성" 독자 값의 2개의 다른 관련 독자 값에 의존할 수 있다. 이 예에서, 사용자는 "엄마" 독자 값에 등록되기 위하여, "부모" 및 "여성" 독자 값에 등록되는 것이 요구될 수 있다. 또한, "부모" 및 "여성" 독자 값은, 사용자가 "엄마" 독자 값으로 등록되는지 여부에 영향을 미칠 수 있는 자신의 다른 관련 독자 값 기반 파라미터를 가질 수 있다.

카테고리 기반, 상호 작용 기반 및 관련 독자 값 기반 데이터의 입력 및 가중치만이 도 5의 실시예에서 도시되지만, 예를 들어, 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 원시 위치 이벤트 데이터, 원시 네트워크 이벤트 데이터 및/또는 임의의 하나 이상의 이전 처리 레이어에서 유도된 데이터가 사용자가 독자 값에 대한 양호한 후보인지 여부를 판단하기 위하여 사용될 수 있다.

소정의 실시예에서, 도 5에 도시된 바와 같이, 입력 데이터는 대응하는 가중치를 가질 수 있다. 특정 실시예에서, 가중치는, 더 높은 가중치가 대응하는 데이터 입력의 발생이 등록에 대한 양호한 후보 인터넷 연결 가능한 장치 사용자를 나타내는 더 큰 가능성을 제안할 수 있도록, 데이터 입력과 독자 값 사이의 상관도를 보여 줄 수 있다. 예를 들어, 여러 "운동" 독자 카테고리 발생과 관련된 인터넷 연결 가능한 장치 사용자가 여러 "CNC" 독자 카테고리 발생과 관련된 인터넷 연결 가능한 장치 사용자보다 "건강 및 신체 단련 매니어"에 의해 대표되는 독자 세그먼트에 속할 가능성이 높기 때문에, 도 5의 모델을 이용하여 생성된 독자 값 규칙은 대응하는 높은 가중치를 갖는 "운동" 독자 카테고리와 상대적으로 낮은 가중치를 갖는 "GNC" 독자 카테고리를 포함하는 카테고리 기반 파라미터를 가질 수 있다. 다른 말로 하면, 운동에만 친화도를 갖는 인터넷 연결 가능한 장치 사용자는 단지 GNC에 대하여만 친화도를 갖는 인터넷 연결 가능한 장치 사용자보다 "건강 및 신체 단련 매니어" 카테고리에 대한 더 양호한 후보일 수 있다.

특정 실시예에서, 독자 값 규칙은 독자 값으로의 사용자의 등록에 대하여 포괄적 및/또는 배타적일 수 있다. 이 실시예에서, 독자 값 규칙이 포괄적이라면, 예를 들어, 독자 값 규칙의 임의의 하나 이상의 데이터 입력 또는 독자 값 규칙의 데이터 입력의 부분 집합과 일치하는 데이터와 관련된 사용자가 등록에 대하여 고려될 수 있다. 독자 값 규칙이 배타적이라면, 사용자가 등록에 대하여 고려되기 전에 모든 데이터 입력이 일치되어야 한다.

일부 실시예에서, 도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 입력은 전술한 것들과 같은 데이터 입력 및 가중 파라미터에 기초하여 계산될 수 있는 기준값을 유도하는데 사용될 수 있다. 특정 예로서, 독자 값 규칙은, 특정 웹 사이트에 대한 방문 횟수 및 그 방문의 지속 시간; 관련 독자 카테고리 및 독자 카테고리 분류, 관련 독자 카테고리 및 분류의 발생 빈도 및 관련 독자 카테고리 및 분류와 관련된 임의의 대응하는 스코어 및/또는 신뢰값; 캠페인 속성; 광고와의 사용자 상호 작용 종류(예를 들어, 클릭); 관련된 독자 값; 사용자에 의해 방문된 위치; 및/또는 인구 통계를 검사함으로써 기준값을 계산할 수 있다.

인구 통계 데이터는, 예를 들어, 일상 장소 결정(431) 및 역 지오코딩(425)(예를 들어, 집 위치)에 기초하여 결정된, 예를 들어, 부유도, 성별, 가족 규모 및 소유/임대 데이터를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 인구 통계 정보는, 예를 들어, 제공된 도로명 주소에 기초하여 센서스(census) 및 부동산 데이터를 제공할 수 있는 서드 파티 리소스의 도움으로 획득될 수 있다.

다른 실시예에서, 부유도는, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자의 유도된 가계 소득(household income)(HHI))을 설명할 수 있다. 일부 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자의 부유도는, 예를 들어, 일상 장소 결정(431)을 이용하여 판단될 수 있는, 예를 들어, 사용자가 거주하고 그리고/또는 일하는 장소에 기초하여 판단 및/또는 조정될 수 있다. 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자의 집의 도로명 주소가 서드 파티 리소스를 통해 센서스가 사용 가능한 이웃 내에 있다면, 이웃에 대한 평균 소득이 이웃에서의 집의 가치에 기초하여 결정될 수 있다. 다른 예에서, 부유도는 이 대신에 또는 이에 더하여, 예를 들어, 평균 도시 소득과 같은 다른 센서스 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 부유도는 이 대신에 또는 이에 더하여, 부동산 서비스에 의해 제공되는 집 가치 데이터 및/또는 세금 평가 데이터에 기초하여 판단될 수 있다. 다양한 실시에에서, 하나 이상의 다양한 사용 가능한 센서스 및 부동산 데이터가 사용자의 소득의 더욱 정확한 평가를 계산하기 위하여 조합될 수 있다.

일부 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자의 부유도는 이 대신에 또는 이에 더하여, 예를 들어, 클릭 및/또는 변환에 의해 표시되는 바와 같이, 사용자가 쇼핑한 곳 및/또는 사용자에 의해 구매된 제품에 기초하여 판단 및/또는 조정될 수 있다. 또한, 소정의 실시예에서, 부유도(예를 들어, 유도된 HHI)는, 예를 들어, 경제 파라미터(예를 들어, 인플레이션)를 포함하는 다른 인자에 대하여 조정될 수 있다는 것이 주목되어야 한다.

일부 실시예에서, 사용자의 성별은, 예를 들어, 장소 결정(421)에 의해 식별된 장소 및/또는 네트워크 이벤트 데이터에 기초하여 결정된 실제 상황 데이터에 기초하여 판단될 수 있다. 특정 예로서, 네일 샵에 지속적으로 방문한 사용자는 여성일 가능성이 크며, 남성 의류점을 지속적으로 방문한 사용자는 남성일 가능성이 크다. 다른 예로서, 인터넷 연결 가능한 장치를 이용하여 화장품을 지속적으로 구매한 사용자는 여성일 가능성이 크며, 인터넷 연결 가능한 장치를 이용하여 남성 의류를 지속적으로 구매한 사용자는 남성일 가능성이 크다.

일부 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자의 가족의 규모는, 예를 들어, 사용자의 집과 관련된 사용 가능한 센서스 및/또는 부동산 데이터에 기초하여 획득될 수 있다. 다른 예로서, 센서스 데이터는, 예를 들어, 이웃에서 자녀를 가진 가정의 비율 및/또는 이웃에서의 평균 가정 규모를 나타낼 수 있다.

소정의 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치 사용자가 임차인인지 소유자인지 여부도, 예를 들어, 사용자의 집과 관련된 사용 가능한 센서스 및/또는 부동산 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 재산 기록은 사용자의 집의 도로명 주소가 공동 주택에 대응하는 것을 나타낼 수 있다. 또한, 재산 기록은 공동 주택에서의 세대의 어느 비율이 임대 아파트인지 그리고/또는 공동 주택에서의 세대의 어느 비율이 자가 소유하고 있는지를 나타낼 수 있다.

소정의 실시예에서, 독자 값 유도(441)는 각각의 인터넷 연결 가능한 장치 사용자에 대하여 하나 이상의 독자 값 기준값을 추적할 수 있다. 일부 실시예에서, 기준값은 새로운 데이터에 기초하여 지속적으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 특정 독자 값은 원시 데이터, 브랜드 정보, 명확한 인구 통계 데이터, 광고 서버와의 상호 작용의 종류 등으로부터 전환된 분류 ID의 발생에 의해 증강될 수 있다. 특정 예로서, 독자 값 규칙은 특정 애플리케이션 및 특정 브랜드 이름과 관련된 독자 카테고리의 발생을 고려할 수 있다. 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 대한 새료운 데이터가 시스템에 의해 처리됨에 따라(예를 들어, 이전 처리 레이어에서), 독자 카테고리의 새로운 발생은 독자 값에 대응하는 기준값을 증강시키는데 사용될 수 있다. 사용자가 독자 값에 대한 기준값과 이미 관련되지 않는다면, 이것이 유도될 수 있다.

일부 실시예에서, 특정 인터넷 연결 가능한 장치에 대응하는 독자 값의 기준값은, 특정 인터넷 연결 가능한 장치가 독자 값으로 등록되어야만 하는지 판단하기 위하여, 다른 인터넷 연결 가능한 장치에 대응하는 동일한 독자 값에 대한 기준값에 비교될 수 있다. 일부 실시예에서, 이러한 비교는 표준의 0 내지 100 포인트 스케일로 정규화된 기준값에 기초할 수 있다. 이러한 실시예에서, 다른 인터넷 연결 가능한 장치에 대하여 결정된 새로운 정보 데이터에 기초하여 스케일이 주기적으로 변동할 수 있을 때 기준값이 동일함을 유지한다 하더라도, 독자 값에서의 등록은 시간의 경과에 따라 변동할 수 있다. 소정의 실시예에서, 정규화된 기준값은, 집단 중 단지 의미 있는 세그먼트만이 독자 값에서의 등록에 대하여 고려되는 것을 보장할 수 있다. 예를 들어, 개시된 실시예 및 기술의 실시예는 "패스트푸드 중독자" 독자 값과 일치하는 사용자의 샘플 집단 중 상위 25%만을 고려할 수 있다.

독자 값 등록에 영향을 미칠 수 있는 다른 처리는, 예를 들어, 신뢰값 유도(442), 훈련 데이터(443) 및 신뢰값 감가 상각(444)을 포함할 수 있다.

소정의 실시예에서, 기준값은 기준값의 유도 동안 및/또는 기준값의 유도 후(442) 유도된 신뢰값에 대응한다. 소정의 실시에에서, 신뢰값은, 예를 들어, 독자값에 대한 사용자 매칭 또는 독자값으로의 등록에 있어서의 신뢰 레벨을 나타낼 수 있다. 일부 실시예에서, 신뢰값은, 일부 경우에, 베이스 분류기(Bayes classifier)를 이용하여 유지되고 적용될 수 있는 확률 모듈을 이용하여 결정될 수 있다.

특정 실시예에서, 확률 모델은 등록 판단에 기여하는 각각의 측정 기준(metric)에 대한 평균 및 분산을 보유할 수 있다. 이 실시예에서, 새로운 데이터(예를 들어, 실제 상황 데이터)가 수신되고 검사되면, 베이스 분류기는 확률 모델에서의 데이터에 기초하여 각 측정 기준에 대한 가우시안 확률 분포(Gaussian probability distribution)를 구축하고, 그 다음 등록의 결합 확률(joint probability)을 계산할 수 있다. 그 결과에 기초하여, 새로운 데이터가 새로운 데이터와 등록 사이의 연결에서의 신뢰성을 나타내는 신뢰값을 할당받을 수 있다. 신뢰값을 계산하는데 사용될 수 있는 측정 기준의 예는, 지속 시간(예를 들어, 위치에서 소비된 시간), 흔적 회수(예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치가 동일하거나 유사한 장소, 웹 사이트 또는 애플리케이션을 방문한 횟수), 거리 및 정확도, 장소 밀도(예를 들어, 근처의 영업장의 개수) 및 다른 측정 기준을 포함한다.

일부 실시예에서, 확률 모델은, 검증된 데이터뿐만 아니라 데이터에 대한 이전의 관찰 및 분석 동안 수집된 데이터를 포함할 수 있는 "훈련 데이터"(443)에서 구축된다. 일부 실시예에서, 데이터는, 사용자에 대한 지식(예를 들어, 사용자는 알려져 있고 데이터는 개인적으로 검증될 수 있다), 데이터에 대한 검사(예를 들어, 관리자는 데이터를 열람하여 이것이 확정적으로 결정된 정보 데이터를 뒷받침하는지 결정할 수 있다), 및 사용자 검증(예를 들어, 사용자는 특정 위치에서의 체크와 같은 최종 사용자 애플리케이션을 통해 그리고/또는 위치 센서를 이용하여 독자 값을 검증할 수 있다)에 기초하여 검증될 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터가 검증되면, 신뢰값을 계산하는데 사용된 측정 기준 데이터는 훈련 데이터에 추가될 수 있다. 예를 들어, 거리 및 정확도가 정류장을 장소에 매칭시키는데 사용되는 2개의 측정 기준이라면, 정류장-장소 링크가 검증될 때, 거리 및 정확도 데이터가 훈련 데이터에 추가될 수 있다.

소정의 실시예에서, 감가 상각(depreciation)이 신뢰값에 적용될 수 있어(444), 예를 들어, 값의 나이 및 독자 값의 감가 상각률에 따라 이를 감소시킨다. 일부 실시예에서, 특정 사용자 등록에 대한 신뢰값이 어떤 임계값 아래로 떨어지면, 사용자는 등록이 해제될 수 있다. 사용될 수 있는 2개의 예시적인 기술은, 경과된 시간량에 의존하는 선형 감쇠율 또는 특정 날짜/시간에서의 등록에서의 연혁적인 증가를 검사하고 이러한 등록이 만료함에 따라 감가 상각률을 감소시키는 증가 감쇠율을 포함한다. 등록의 만료는 독자 값에 따라 변동하는 시간 윈도우에 기초할 수 있다. 예를 들어, "자동차 구매자" 독자 값은, 자동차 구매자 쇼핑 패턴의 과도적인 성질을 고려해 볼 때 "엄마" 독자보다 훨씬 짧은 감가 상각 윈도우를 가질 것이다.

외부 인터페이스 처리 레이어(450) 내에서, 전술한 다양한 레이어가 다른 시스템에 노출될 수 있다. 예를 들어, 독자 구성, 규칙 및 조건은, 이들이 변경 및/또는 수정될 수 있게 허용하는 관리자에게 노출될 수 있다(451). 다른 예로서, 독자 값은, 예를 들어, 광고 제공 처리를 구동하는 것을 돕는데 사용될 광고 수행 모듈(112)에 사용 가능한 값들을 생성함으로써, "발행"될 수 있다(452). 예를 들어, 광고 수행 모듈(112)은 사용자 장치로부터 광고 요청을 수신할 수 있다. 응답하여, 광고 수행 로직(230)은, 예를 들어, 캠페인 데이터 및 사용자 장치와 관련된 독자 값에 기초하여 사용자 장치에 대한 광고를 선택할 수 있다. 특정 예로서, 광고를 요청하는 사용자 장치가 "운동" 독자 값에 등록되면, 광소 수행 로직(112)은 운동 관련 광고를 사용자 장치에 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, 독자 값 및/또는 임의의 하나 이상의 이전 처리 레이어에서 유도된 데이터는, 예를 들어, 그래프 데이터 모델(graph data model)을 이용하여 결정 및/또는 유지될 수 있다. 예를 들어, 소정의 실시예에서, 그래프 데이터 모델은, 라인 또는 "에지"에 의해 연결된 데이터 요소 또는 "노드"로서, 전술한 바와 같이, 다양한 종류의 데이터 및 데이터 사이의 관계를 나타낼 수 있다. 이러한 실시예에서, 각 노드는 표현된 데이터와 관련된 메타 데이터를 가질 수 있고, 각 에지는 노드들 사이의 관계의 종류를 나타낼 수 있다. 그래프 데이터 모델에서 노드로서 표현된 다양한 종류의 인터넷 연결 가능한 장치 데이터는, 예를 들어, 인터넷 연결 가능한 장치, 위치 이벤트 데이터, 네트워크 이벤트 데이터, 이벤트 그루핑, 실제 상황 데이터 및/또는 독자 값을 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 그래프 데이터 모델에 추가된 제1 노드는 인터넷 연결 가능한 장치를 나타낼 수 있다. 소정의 실시예에서, 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 데이터(예를 들어, 전술한 바와 같이 유도된 데이터)를 나타내는 노드는 이어서 시간 순서대로 순차적으로 추가되어 인터넷 연결 가능한 장치를 나타내는 노드 및/또는 다른 노드와 에지에 의해 관련될 수 있다.

도 6a는 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 다양한 데이터를 나타내는 노드와, 노드들 사이의 관계를 나타내는 에지를 포함하는 간략화된 그래프 데이터 모델(600)을 도시한다. 그래프 데이터 모델에 추가된 제1 노드일 수 있는 장치 노드(D1)는 고유로 식별된 인터넷 연결 가능한 장치를 나타낼 수 있다. 정류장 노드(S1, S2)는, 예를 들어, 정밀 그루핑(411)을 이용하여 결정된 장치 노드(D1)로 나타낸 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 방문된 식별된 정류장을 나타낼 수 있다. 일부 실시예에서, 식별된 정류장이 그래프 데이터 모델에 시간 순서로 순차적으로 추가될 수 있다. 따라서, 정류장 노드(S1)는 인터넷 연결 가능한 장치가 위치된 첫 번째 정류장을 나타낼 수 있고, 정류장 노드(S2)는 인터넷 연결 가능한 장치가 위치된 마지막 정류장을 나타낼 수 있다. 장치 노드(D1)에서 정류장 노드(S1, S2)로 향하는 에지는 장치 노드(D1)와 정류장 노드(S1, S2) 사이의 관계를 나타낼 수 있다. 구체적으로, 장치 노드(D1)에서 정류장 노드로 향하는 각 에지는 장치 노드(D1)에 의해 표시되는 인터넷 연결 가능한 장치가 각 정류장 노드에 의해 표시되는 식별된 정류장에 위치되었다는 것을 나타낸다.

장소 노드(P1, P2)는, 예를 들어, 장소 결정(421)을 이용하여 결정된 관심 장소를 나타낼 수 있다. 전술한 바와 같이, 장소 결정(421)은 관심 장소를 결정하기 위하여 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 방문된 식별된 정류장을 고려할 수 있다. 따라서, 도 6a에 도시된 바와 같이, 정류장 노드(S1)와 장소 노드(P1) 사이, 정류장 노드(S1)와 장소 노드(P2) 사이 및 정류장 노드(S2)와 장소 노드(P2) 사이의 에지들은 정류장 노드(S1, S2)로 표시되는 정류장이 장소 노드(P1) 및/또는 장소 노드(P2) 중 어느 하나로 표시되는 장소로 결정되었다는 것을 나타낸다.

카테고리 노드(C1, C2)는, 예를 들어, 장소 노드(P1, P2)로 표시되는 관심 장소와 관련된 브랜드 및/또는 주제에 기초하여 결정된 독자 카테고리를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 장소 노드(P1)는 카테고리 노드(C1)로 표시된 독자 카테고리에 대응하도록 결정되었고, 장소 노드(P2)는 카테고리 노드(C2)로 표시된 독자 카테고리에 대응하도록 결정되었다. 일부 실시예에서, 장치 노드로부터 카테고리 노드로 연장되는 에지가 독자 카테고리 친화도를 나타내도록 추가될 수 있다.

소정의 실시예에서, 하나 이상의 노드 및/또는 에지는 메타 데이터와 관련되었을 수 있다. 예를 들어, 정류장 노드는 위도/경도 좌표를 포함하는 메타 데이터를 가질 수 있다; 장소 노드는 상호명, 도로명 주소, 영업 카테고리 및/또는 하위 카테고리, 영업 시간, 및/또는 가격 구조를 포함하는 메타 데이터를 가질 수 있다; 카테고리 노드는, 독자 카테고리 종류 식별자(예를 들어, 브랜드 또는 주제), 카테고리 노드의 발생 횟수 및/또는 관련된 독자 카테고리 분류에 대한 식별자를 포함하는 메타 데이터를 가질 수 있다; 그리고, 에지는 대응하는 가중치 및/또는 기준값을 가질 수 있다.

특정 실시예에서, 데이터 처리 로직(222, 224, 226 및/또는 228) 또는 다른 로직은, 예를 들어, 하나 이상의 규칙에 기초하여 그래프 데이터 모델에 추가될 다른 노드 및/또는 에지를 결정하기 위하여 그래프 데이터 모델을 검토할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리 로직(222, 224, 226 및/또는 228)은 그래프 데이터 모델에 추가될 다른 노드 및/또는 에지를 결정하기 위하여 그래프 데이터 모델의 노드 및/또는 에지와 관련된 메타 데이터를 검사할 수 있다. 데이터 처리 로직(222, 224, 226 및/또는 228)이 그래프 데이터 모델에 추가될 다른 노드 및/또는 에지를 결정하기 위하여 그래프 데이터 모델을 검토할 수 있는 방법의 예는 도 6b를 참조하여 아래에서 더욱 상세히 설명된다.

도 6b는 그래프 데이터 모델(600)에 대한 다른 노드 및 에지의 결정 및 추가를 도시하며, 장치 노드(D1)로 표시되는 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 방문된 최신의 위치인 정류장 노드(S3)의 추가로 시작한다. 이러한 실시예에서, 데이터 처리 로직(222, 224, 226 및/또는 228)은 정류장 노드(S3)를 검사하고, 정류장 노드(S3)와 장소 노드(P2) 사이에 관계가 존재하는지 판단할 수 있다. 관계가 정류장 노드(S3)와 장소 노드(P2) 사이의 에지로서 그래프 데이터 모델(600)에 표시된다. 카테고리 노드(C2)로 표시되는 독자 카테고리와 관련된 장소 노드(P2)로 표시되는 관심 장소에 대한 추가 방문은, 카테고리 노드(C2)로 표시되는 독자 카테고리에 대하여 존재하는 독자 카테고리 친화도 규칙의 만족을 제공할 줄 수 있다. 그 결과, 데이터 처리 로직(222, 224, 226 및/또는 228)은, 장치 노드(D1)로 표시되는 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 장치 노드(D1)와 카테고리 노드(C2) 사이에 에지를 추가함으로써 그래프 데이터 모델(600)에 표시될 수 있는 카테고리 노드(C2)로 표시되는 독자 카테고리에 대한 친화도를 가진다고 판단할 수 있다. 카테고리 노드(C2)에 의해 표시된 독자 카테고리에 대한 사용자 친화도가 존재한다고 결정함으로써, 독자 값 규칙이 만족된다는 것도 결정될 수 있으며, 이는 독자 값 노드(AV1), 카테고리 노드(C2)와 독자 값 노드(AV1) 사이의 에지 및 장치 노드(D1) 및 독자 값 노드(AV1) 사이의 에지를 그래프 데이터 모델(600)로 추가하는 것으로 표시될 수 있다.

시스템 및 기술 및 관련된 실시예에 대한 전술한 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용은 단지 예시의 목적으로 제공되었다. 이는 소진적이지 않으며, 개시된 정확한 형태로 본 기술을 제한하지 않는다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용으로부터 다양한 수정 및 변형이 전술한 설명을 고려하여 가능하거나 본 기술을 실시하는 것으로부터 획득될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 설명된 단계들은 논의된 동일한 순서로 또는 동일한 정도의 구분으로 수행될 필요는 없다. 마찬가지로, 동일하거나 유사한 목적을 달성하기 위하여 다양한 단계들은 필요에 따라 생략되거나, 반복되거나 조합될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 시스템 및 기술의 기술적 사상 및 범위는 이어지는 특허청구범위에 의해서만 한정되어야 한다.

Claims (22)

1. 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 독자 값(audience value)에 기초하여 데이터 네트워크를 이용해 모바일 광고를 제공하는 모바일 광고 컴퓨터 시스템에 있어서,
   프로세서; 및
   상기 프로세서에 연결된 메모리
   를 포함하고,
   상기 메모리는 상기 프로세서가,
   인터넷 연결 가능한 장치를 장치 노드로서 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
   상기 인터넷 연결 가능한 장치로부터, 상기 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 캡처된 위치 이벤트를 수신하는 단계;
   적어도 하나의 상기 위치 이벤트에 기초하여 상기 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자의 관심 장소를 결정하는 단계;
   상기 관심 장소를 장소 노드로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
   상기 장치 노드와 상기 장소 노드 사이의 관계를 장치-장소 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
   상기 관심 장소와 관련된 독자 카테고리를 결정하는 단계;
   상기 독자 카테고리를 카테고리 노드로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
   상기 장소 노드와 상기 카테고리 노드 시이의 관계를 장소-카테고리 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
   적어도 상기 장소 노드, 상기 카테고리 노드, 상기 장치-장소 에지 및 상기 장소-카테고리 에지를 검사하는 단계를 포함하는 그래프 데이터 모델을 검토하는 단계에 의해 상기 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 상기 독자 카테고리에 친화도를 갖는지 결정하는 단계;
   상기 장치 노드와 상기 카테고리 노드 사이의 관계를 장치-카테고리 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
   적어도 상기 카테고리 노드 및 상기 장치-카테고리 에지를 검사하는 단계를 포함하는 그래프 데이터 모델을 검토하는 단계에 의해 상기 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 대한 독자 값을 결정하는 단계;
   상기 독자 값을 독자 값 노드로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
   상기 장치 노드와 상기 독자 값 노드 사이의 관계를 장치-독자 값 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계; 및
   상기 그래프 데이터 모델에서의 적어도 상기 독자 값에 기초하여 결정되는 광고를 상기 인터넷 연결 가능한 장치에 전송하는 단계
   를 포함하는 동작을 수행하게 하는 명령어를 저장하는,
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2. 제1항에 있어서,
   상기 노드들 및 에지들은 메타 데이터를 포함하는,
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3. 제2항에 있어서,
   상기 장소 노드와 관련된 메타 데이터는, 상호명, 도로명 주소, 영업 카테고리, 영역 시간 및 가격 구조 중 임의의 하나 이상을 포함하는,
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4. 제2항에 있어서,
   상기 카테고리 노드와 관련된 메타 데이터는, 카테고리 종류 식별자, 상기 카테고리 노드의 발생 횟수 및 관련된 독자 카테고리에 대한 식별자 중 임의의 하나 이상을 포함하는,
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5. 제2항에 있어서,
   상기 에지들과 관련된 메타 데이터는, 2개의 노드들 사이의 관계의 종류를 나타내는,
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6. 제2항에 있어서,
   상기 에지들과 관련된 메타 데이터는, 가중치를 나타내는,
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7. 제2항에 있어서,
   상기 장치-독자 값 에지와 관련된 메타 데이터는, 기준값을 나타내는,
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8. 제1항에 있어서,
   노드들이 시간 순서로 순차적으로 상기 그래프 데이터 모델로 추가되는,
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9. 제1항에 있어서,
   상기 그래프 데이터 모델은 시간 순서로 순차적으로 검토되는,
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10. 제1항에 있어서,
    상기 그래프 데이터 모델은 네트워크 이벤트 기반 노드들도 포함하는,
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11. 제1항에 있어서,
    상기 그래프 데이터 모델은 다른 위치 이벤트 기반 노드들도 포함하는,
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12. 인터넷 연결 가능한 장치와 관련된 독자 값에 기초하여 데이터 네트워크를 이용해 모바일 광고를 제공하는 모바일 광고 제공 방법에 있어서,
    인터넷 연결 가능한 장치를 장치 노드로서 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
    상기 인터넷 연결 가능한 장치로부터, 상기 인터넷 연결 가능한 장치에 의해 캡처된 위치 이벤트를 수신하는 단계;
    적어도 하나의 상기 위치 이벤트에 기초하여 상기 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자의 관심 장소를 결정하는 단계;
    상기 관심 장소를 장소 노드로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
    상기 장치 노드와 상기 장소 노드 사이의 관계를 장치-장소 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
    상기 관심 장소와 관련된 독자 카테고리를 결정하는 단계;
    상기 독자 카테고리를 카테고리 노드로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
    상기 장소 노드와 상기 카테고리 노드 시이의 관계를 장소-카테고리 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
    적어도 상기 장소 노드, 상기 카테고리 노드, 상기 장치-장소 에지 및 상기 장소-카테고리 에지를 검사하는 단계를 포함하는 그래프 데이터 모델을 검토하는 단계에 의해 상기 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자가 상기 독자 카테고리에 친화도를 갖는지 결정하는 단계;
    상기 장치 노드와 상기 카테고리 노드 사이의 관계를 장치-카테고리 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
    적어도 상기 카테고리 노드 및 상기 장치-카테고리 에지를 검사하는 단계를 포함하는 그래프 데이터 모델을 검토하는 단계에 의해 상기 인터넷 연결 가능한 장치의 사용자에 대한 독자 값을 결정하는 단계;
    상기 독자 값을 독자 값 노드로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계;
    상기 장치 노드와 상기 독자 값 노드 사이의 관계를 장치-독자 값 에지로서 상기 그래프 데이터 모델에 나타내는 단계; 및
    상기 그래프 데이터 모델에서의 적어도 상기 독자 값에 기초하여 결정되는 광고를 상기 인터넷 연결 가능한 장치에 전송하는 단계
    를 포함하는,
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13. 제12항에 있어서,
    상기 노드들 및 에지들은 메타 데이터를 포함하는,
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14. 제13항에 있어서,
    상기 장소 노드와 관련된 메타 데이터는, 상호명, 도로명 주소, 영업 카테고리, 영역 시간 및 가격 구조 중 임의의 하나 이상을 포함하는,
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15. 제13항에 있어서,
    상기 카테고리 노드와 관련된 메타 데이터는, 카테고리 종류 식별자, 상기 카테고리 노드의 발생 횟수 및 관련된 독자 카테고리에 대한 식별자 중 임의의 하나 이상을 포함하는,
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16. 제13항에 있어서,
    상기 에지들과 관련된 메타 데이터는, 2개의 노드들 사이의 관계의 종류를 나타내는,
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17. 제13항에 있어서,
    상기 에지들과 관련된 메타 데이터는, 가중치를 나타내는,
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18. 제13항에 있어서,
    상기 장치-독자 값 에지와 관련된 메타 데이터는, 기준값을 나타내는,
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19. 제12항에 있어서,
    노드들이 시간 순서로 순차적으로 상기 그래프 데이터 모델로 추가되는,
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20. 제12항에 있어서,
    상기 그래프 데이터 모델은 시간 순서로 순차적으로 검토되는,
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21. 제12항에 있어서,
    상기 그래프 데이터 모델은 네트워크 이벤트 기반 노드들을 더 포함하는,
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22. 제12항에 있어서,
    상기 그래프 데이터 모델은 다른 위치 이벤트 기반 노드들을 더 포함하는,
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