KR20140102269A

KR20140102269A - 광고 캠페인의 지원형 조정

Info

Publication number: KR20140102269A
Application number: KR1020147018230A
Authority: KR
Inventors: 롱 얀; 누완 세나라트나
Original assignee: 페이스북, 인크.
Priority date: 2011-12-10
Filing date: 2012-11-14
Publication date: 2014-08-21
Also published as: WO2013085683A1; US20130151332A1; AU2012348298A1; CA2857371A1; JP2015501990A; JP6141311B2; KR101947628B1

Abstract

광고 발행 시스템은 초기 타겟팅 기준으로 특정된 타겟 그룹에 광고자의 광고 캠페인의 광고를 제공한다. 발행 시스템은 광고의 초기 제시에 대한 사용자의 반응을 기초로 타겟 그룹의 다양한 세그먼트에 대한 광고 지표의 결과를 평가한다. 다양한 세그먼트에 대한 광고 지표 결과를 기초로, 발행 시스템은 광고자에게 광고 캠페인의 변경을 제안한다. 광고 캠페인에 대한 가능한 변경은 타겟 그룹으로서 적어도 하나의 세그먼트를 특정하도록 초기 타겟팅 기준을 좁히고, 저-성과(low-performing) 세그먼트에 대해 다른 광고를 특정하며, 캠페인에서 광고의 디스플레이를 위해 입찰의 값을 조정하는 것을 포함한다.

Description

광고 캠페인의 지원형 조정{ASSISTED ADJUSTMENT OF AN ADVERTISING CAMPAIGN}

본 발명은 일반적으로 전자식 광고 분야에 관한 것이며, 더 상세하게는 초기의 광고 결과 세트를 기초로 광고 캠페인을 수정하기 위한 자동식 또는 반-자동식 기술에 관한 것이다.

통상, 회사 및 다른 단체의 광고활동은 광고가 컨텐츠와 함께 디스플레이되도록 제공하는 광고 발행자에게 광고 또는 광고들을 제출하여 전자식으로 이루어진다. 광고 발행자로의 광고의 제출의 일환으로, 통상 광고자는 가령 특정 성별, 연령 그룹, 위치 등의 사람과 같이 광고의 디스플레이가 제한될 타겟 그룹을 정의하는 기준을 특정한다.

그러나, 광고자가 광고에 가장 수용적일 타겟 그룹을 정확히 결정하는 것은 어려울 수 있다. 따라서, 많은 경우 광고자는 20세와 40세 사이의 남성 또는 사람과 같이 매우 광범위한 타겟 그룹만을 특정하거나, 모든 사용자로의 광고 대신에 전혀 타겟 그룹을 특정하지 않는다. 이런 광범위한 타겟 그룹은 그룹 내의 사용자 관심사와 취향의 변화를 고려하지 못하며, 이로써 광고에 거의 관심이 없는 상당한 수의 사용자에게 광고활동을 하게 된다. 반대로, 광고자는 다양한 타입의 사용자 관심에 대한 그 자신의 추정을 기초로 타겟 그룹을 좁게 맞추고자 할 수 있다. 그러나, 광고자는 저조하게 추측할 수 있고, 이로써 실제로 광고에 전혀 관심이 없는 시청자에게 광고할 수 있다. 게다가, 타겟 그룹의 협소한 조정(narrow tailoring)은 지나치게 적은 시청자로 광고를 제한할 위험이 있는데, 이는 광고가 상대적으로 드물게 디스플레이되는 것을 의미한다.

본 발명의 실시예들로, 광고 발행 시스템은 초기 타겟팅 기준으로 특정된 타겟 그룹에 광고자의 광고 캠페인의 광고를 제공한다. 발행 시스템은 광고의 초기 제시에 대한 사용자 반응을 기초로 타겟 그룹의 다양한 세그먼트(서브-그룹)에 대한 광고 지표의 값을 평가한다. 다양한 세그먼트에 대한 광고 지표 값을 기초로, 발행 시스템은 광고자에게 광고 캠페인의 변경을 제안한다. 광고 캠페인에 대한 가능한 변경은 변경된 타겟 그룹으로서 적어도 하나의 세그먼트를 특정하도록 초기 타겟팅 기준을 좁히고, 저-성과(low-performing) 세그먼트에 대해 다른 광고를 특정하며, 캠페인에서 광고의 디스플레이를 위해 입찰의 값을 조정하는 것을 포함한다.

일실시예로, 발행 시스템은 남성과 여성 사이의 차이(divergence)와 같이, 타겟팅 기준과 관련된 속성 중 하나의 다른 값들 사이의 광고 지표 값의 차이를 식별하는 것을 포함하는 광고 캠페인에 대한 변경의 제안에 대해 하향식 접근(top-down approach)을 이용한다. 이후, 발행 시스템은 타겟팅 기준에서 완전히 세그먼트를 배제하거나, 저-성과 속성 값으로 정의된 세그먼트에 대해 새로운 광고를 특정하는 것과 같이, 캠페인의 다양한 변경을 제안할 수 있다.

또 다른 실시예로, 발행 시스템은 속성과 속성 값을 선택하여 분석하고, 선택된 속성 값의 조합을 형성하며, 각각의 조합에 대한 광고 지표를 계산하는 것을 포함하는 광고 캠페인에 대한 변경의 제안에 대해 상향식 접근(bottom-up approach)을 이용한다. 발행 시스템은 또한 해당 광고 지표의 값을 기초로 조합을 클러스터링하고, 클러스터 중 다양한 것들(예컨대, 상위 클러스터)에 대한 지표를 광고자에게 제시하며, 클러스터 지표를 기초로 캠페인 변경 제안을 제공한다. 가능한 제안들은 광고 캠페인에 대한 타겟 그룹에서 소정의 클러스터를 배제하거나 포함할지를 특정하고, 소정의 클러스터에 대한 새로운 광고를 특정하는 등을 포함한다.

본 발명의 상세한 설명에 기술된 특징 및 이점이 모두를 포함한 것은 아니며, 특히 많은 추가적인 특징 및 이점이 본 발명의 도면, 상세한 설명 및 청구범위의 관점에서 당업자에게 명백할 것이다. 게다가, 본 발명의 상세한 설명에서 사용되는 언어는 주로 판독하기 쉽도록 그리고 훈시적인 목적으로 선택되었고, 발명의 주제를 정확히 서술하거나 제한하도록 선택되지 않았다는 점을 유의해야 한다.

본 발명의 내용 중에 포함되어 있다.

도 1은 일실시예에 따라 디지털 광고가 디스플레이되고 평가되는 컴퓨팅 환경의 상위계층 블록 다이어그램이다.
도 2는 일실시예에 따라 광고 발행자로의 제출을 위한 광고 캠페인을 정의하는데 광고자에 의해 사용되는 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 3은 일실시예에 따라 다양한 사용자 세그먼트에 대한 광고의 성과에 관한 광고 발행자로부터의 피드백을 기초로 광고 캠페인을 변경하기 위한 프로세스를 도시한다.
도 4a는 일실시예에 따라 성별을 기초로 광고 지표 값의 차이를 검출하는 하향식 접근에 사용되는 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 4b는 일실시예에 따라 광고 캠페인을 변경하는 상향식 접근에 사용되는 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 5는 일실시예에 따라 광고 캠페인을 변경하는 상향식 접근의 일부로서 광고 발행자에 의해 수행되는 단계를 도시한다.
도 6은 일실시예에 따라 소정의 타겟 그룹에게 사용을 위한 광고를 제안할 때 광고 발행자에 의해 수행되는 단계를 도시한다.
도면들은 단지 예로써 본 발명의 다양한 실시예들을 도시한다. 당업자는 하기의 설명을 통해 본 명세서에 나타난 구성 및 방법의 대안적인 실시예들이 본 명세서에 기술된 본 발명의 원리에서 벗어남이 없이 이용될 수 있음을 용이하게 인식할 것이다.

도 1은 일실시예에 따라 디지털 광고가 디스플레이되고 평가되는 컴퓨팅 환경의 상위계층 블록 다이어그램이다. 상세하게, 도 1은 클라이언트 장치(120), 네트워크(140), 컨텐츠 제공자(130), 광고자(110) 및 광고 발행자(100)를 도시한다. 클라이언트(120)는 소셜 네트워킹 시스템의 데이터, 디지털 비디오, 웹페이지 등과 같이 컨텐츠 제공자(130)에 의해 네트워크(140)를 통해 제공되는 디지털 컨텐츠를 열람한다. 광고자(110)는 광고자에 의한 지불과 교환으로, 다양한 컨텐츠 제공자(130)에 의해 제공되는 컨텐츠와 함께 디스플레이하기 위해 광고 캠페인의 광고를 제공하도록 광고 발행자(100)와 계약한다. 마찬가지로, 컨텐츠 제공자(130)는 광고 발행자(100)가 광고 발행자에 의한 지불과 교환으로 컨텐츠와 함께 디스플레이하기 위해 광고를 제공하도록 한다.

일실시예로, 컨텐츠 제공자(130) 및 광고 발행자(100)는 단일 시스템을 구성하고/하거나, 동일한 단체에 의해 관리된다. 예컨대, 가령 FACEBOOK, INC.에 의해 제공되는 소셜 네트워킹 시스템의 경우, 소셜 네트워킹 시스템은 클라이언트(120)에게 컨텐츠를 제공할 수 있고 컨텐츠와 함께 디스플레이할 광고를 선택할 수도 있다.

더 상세하게, 클라이언트 장치(120)는 다양한 다른 컴퓨팅 장치 중 임의의 하나일 수 있다. 클라이언트 장치(120)의 예는 개인용 컴퓨터, 모바일 전화, 스마트폰, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 및 디지털 텔레비전이나 인터넷 능력을 가진 텔레비전 셋톱 박스를 포함한다.

네트워크(140)는 통상 인터넷일 뿐만 아니라, LAN, MAN, WAN, 모바일, 유선이나 무선 네트워크, 개인용 네트워크 또는 가상 사설 네트워크를 포함하나 이에 국한되지 않는 임의의 네트워크일 수 있다.

컨텐츠 제공자(130)는 가령 소셜 네트워킹 시스템, 비디오 호스팅 서비스, 블로깅 웹사이트 등과 같이, 클라이언트(120)에게 디지털 컨텐츠를 제공할 수 있는 임의의 시스템일 수 있다. 컨텐츠 제공자(130)는 컨텐츠와 함께 광고 발행자(100)에 의해 제공되는 광고를 디스플레이한다.

광고자(110)는 광고 발행자(100)를 통해 전자식으로 광고하는 임의의 비즈니스 또는 다른 단체를 말한다. 광고자(110)는 광고 발행자(100)에게 광고 캠페인 데이터를 제공한다. 광고 캠페인 데이터는 디스플레이되는 하나 이상의 광고 및 광고가 디스플레이되는 사용자 그룹을 정의하는 선택적 타겟팅 기준을 포함한다. 타겟팅 기준은 광고자(110)에 의해 명시적으로 특정되거나, 특정된 타겟팅 기준이 없음(예컨대, 임의의 명시적인 타겟팅 기준을 특정하지 못한 광고자로부터 생성된 암시적인 기준, "모든 사용자" 값)에 암시적으로 기초할 수 있다.

타겟팅 기준은 가령 사용자 연령, 성별, 거주지의 지리적 위치, 취미(예컨대, "테니스" 또는 "영문학"), 쓰는 언어, 학력, 관계 상태 등과 같이, 사용자를 특징지을 수 있는 하나 이상의 속성에 대한 값을 명시할 수 있다. 이런 속성에 대한 값은 소셜 네트워킹 시스템의 온라인 프로필에서와 같이 사용자들 그 자신들에 의해 직접 명시될 수 있다. 대안으로, 이런 값은, 예컨대 사용자에 의해 열람된 컨텐츠, 소셜 네트워킹 시스템상의 사용자의 친구들의 특성 등을 기초로 사용자의 연령이나 성별을 추론하는 것과 같이, 사용자와 관련된 다른 데이터를 기초로 추론될 수 있다. 타겟팅 기준 내에서 사용하기 위한 다른 가능한 속성들은 소셜 네트워킹 시스템의 소셜 그래프로부터의 관계 데이터(예컨대, 친구들의 수 또는 친구들의 속성) 및/또는 열람되는 웹페이지나 소셜 네트워킹 시스템 내의 행위와 같은 온라인 행위들(예컨대, 사용자가 찬성이나 "좋아요"를 표현했던 아이템, 속한 그룹 등)을 포함한다.

일실시예로, 광고 캠페인 데이터의 타겟팅 기준은 광고가 제시되는 사용자들의 속성뿐만 아니라 광고와 함께 제시되는 컨텐츠의 속성을 포함할 수 있다. 예컨대, 타겟팅 기준은 가령 "원예(gardening)" 또는 "애완동물(pets)"과 같은 컨텐츠와 관련된 키워드 또는 토픽을 명시할 수 있다. 키워드 또는 토픽은 예컨대 컨텐츠를 포함하는 웹페이지의 메타데이터로서 컨텐츠 소유자 그 자신에 의해 명시될 수 있다. 대안으로, 이들은 예컨대 토픽 또는 키워드와 함께 컨텐츠를 라벨링하는 기계 학습 프로세스를 통해 생성된 분류기 모델(classifier models)의 애플리케이션에 의해 추론될 수 있다.

광고 캠페인에서 각각의 광고는 요구되는 지불 조건이 만족되면 광고자(110)에 의해 광고 발행자(100)로 지불되는 액수를 나타내는 관련 입찰을 가질 수 있다. 지불 조건은 각각의 개별 광고에 대해 또는 전체로서 광고 캠페인에 대해 광고자(100)에 의해 명시될 수 있고, 가령 광고의 디스플레이, 사용자의 광고의 클릭 또는 광고의 선택, 사용자의 광고와 관련된 제품 구매, 광고와 관련된 설문조사 또는 광고와 관련된 단계에 대한 사용자의 긍정적인 응답 등과 같은 조건을 포함할 수 있다.

광고 발행자(100)는 광고자(110)로부터 광고를 수신하고 저장하며, 저장된 광고 중 어느 것이 다른 컨텐츠 제공자(130)의 컨텐츠와 함께 디스플레이하는데 가장 적합한지를 식별하고, 디스플레이를 위해 식별된 광고를 클라이언트(120)에게 제공한다. 광고 발행자(100)는 소정의 광고 또는 모든 광고가 디스플레이되는 타겟 그룹의 표시에 따라 선택적으로, 광고자(110)가 하나 이상의 광고를 포함하는 광고 캠페인을 정의하게 해주는 그래픽 사용자 인터페이스와 같은 인터페이스를 제공한다.

더 상세하게, 광고 발행자(100)는 광고 데이터베이스(101), 통계 데이터베이스(102), 광고 선택 모듈(103) 및 캠페인 조정 모듈(104)을 포함한다.

광고 데이터베이스(101)는 광고자(110)에 의해 특정되는 광고 캠페인의 세부사항을 저장한다. 예컨대, 특정 광고자(110)는 10개의 광고를 가지는 광고 캠페인을 제출할 수 있고, 각각의 광고는 가령 20 내지 40세의 남성과 같은 타겟 그룹에게 디스플레이될 수 있다. 이 경우, 광고 데이터베이스(101)는 각각의 10개의 광고, 타겟 그룹을 정의하는 타겟팅 기준 및 각각의 10개의 광고가 타겟 그룹과 관련된다는 표시를 저장한다. 일부 실시예로, 광고 데이터베이스(101)는 또한 광고자(110)의 광고 입찰 및 광고의 사용자 클릭과 같이 지불조건이 만족한 광고자 조건의 표시를 저장한다.

광고는 가령 문자 광고, 이미지 광고 또는 비디오 광고와 같이 다수의 다른 타입일 수 있다. 게다가, 각각의 광고는 가령 페이지 배너에서, 사이드바에서, 검색 결과 세트의 링크로서 등과 같이 광고가 디스플레이되는 방식에 관한 해당 요건을 가질 수 있다.

도 2는 광고 발행자(100)에게 제출하기 위해 광고 캠페인을 정의하는데 광고자(110)에 의해 사용되는 예시적인 사용자 인터페이스(200)를 도시한다. 일실시예로, 사용자 인터페이스(200)는 광고자(110)의 브라우저를 통해 접근되는 웹-기반 인터페이스이다. 사용자 인터페이스(200)는 다른 광고에 각각 해당하고 광고의 그래픽 표현(예컨대, 썸네일 이미지)을 보여주는 미리보기 영역(205A)을 각각 포함하는 한 세트의 광고 선택 컨트롤(205) 및 캠페인으로부터 해당 광고를 제거하기 위한 광고 제거 컨트롤을 포함한다. 광고 추가 컨트롤(215)은 (예컨대, 종래의 파일 오픈 대화상자를 통해) 또 다른 광고를 캠페인에 추가하는데 사용될 수 있다.

예시적인 사용자 인터페이스(200)는 타겟팅 기준의 초기 세트를 명시하기 위한 한 세트의 컨트롤(210)을 더 포함한다. 일부의 실시예로, 타겟팅 기준은 각각의 특정된 광고에 적용된다. 다른 실시예로, 각각의 광고는 현재 선택된 광고에만 적용되는 타겟팅 기준 컨트롤(210)의 디스플레이된 설정과 함께 별도의 타겟팅 기준을 가질 수 있다. 도 2에 도시된 컨트롤(210)이 연령, 성별, 위치 및 키워드 속성을 명시하기 위한 컨트롤만을 포함하지만, 컨트롤은 가령 취미, 관계 상태, 소셜 네트워킹 시스템에서 친구들의 행위 등과 같이, 광고 시청자에 관한 임의의 속성 또는 광고와 함께 디스플레이되는 컨텐츠를 지정할 수 있음이 인식된다.

도 1을 다시 살펴보면, 통계 데이터베이스(102)는 컨텐츠 제공자(130)의 컨텐츠에 따라 디스플레이되는 광고와 함께 클라이언트(120)의 사용자의 상호작용에 대한 통계를 저장한다. 통계는 지표가 적용되는 광고의 효과를 수량화하는 적어도 하나의 광고 지표의 값을 포함한다. 다른 광고 지표는 예컨대 각각의 광고에 대해 광고가 사용자에게 제시되었던 총 횟수 또는 광고가 사용자에게 제시되었던 횟수에 대하여 사용자가 광고를 클릭했거나 선택했던 시간의 퍼센트를 나타내는 클릭율(CTR)을 포함할 수 있다. 일부의 실시예로, 광고 지표는 사용자 단위로(per-user basis) 그리고 광고 단위로(per-ad basis) 추적되며, 따라서 단지 전체적으로 사용자에 대해서만이 아니라 특정 광고가 특정 사용자에 대해 얼마나 효과적이었는지를 명시한다. 마찬가지로, 광고 지표는 광고에 해당하는 제품의 구매와 같이, 일부의 특정 행위로 이어지는 광고의 디스플레이의 시간의 퍼센트를 나타내는 전환율일 수 있다. 또한, 광고 지표는 브랜드 또는 단체의 긍정적인 이름 인식을 나타내는 설문조사 결과에 의해 증명되는 바대로, 가령 "브랜드 리프트(brand lift)"의 측정과 같이, 광고와 관련된 브랜드 또는 단체에 관한 설문조사의 결과일 수 있다. 추가로 및/또는 대안으로, 통계는 광고 캠페인 내의 개별 광고보다는(또는 그 이외에) 전체로서 광고 캠페인에 대해 추적될 수 있다.

광고 선택 시스템(103)은 소정의 컨텐츠 제공자(130)의 컨텐츠에 대해 광고 데이터베이스(101)로부터 적절한 광고를 선택한다. 일실시예로, 광고는 광고에 의해 생성된 예상 수익을 기초로 선택되는데, 여기서 예상 수익은 광고자(110)의 광고 입찰 및 광고가 디스플레이되면 지불 조건이 만족될 확률의 곱이다. 즉, 컨텐츠 제공자(130)의 소정의 컨텐츠에 대해 그리고 그 컨텐츠를 열람하는 클라이언트(120)의 사용자에 대해, 광고 발행자(100)는 각각의 광고의 예상 수익을 계산할 수 있다. 이후, 광고 발행자(100)는 컨텐츠와 관련하여 디스플레이되는 광고(또는 광고들)로서 가장 높은 예상 수익을 갖는 광고(들)를 선택할 수 있다.

가령 광고를 클릭하거나 광고와 관련된 제품을 구입하는 것과 같은 지불 조건의 많은 타입에 대하여, 특정 광고와 관련된 타겟팅 기준이 더 정확할수록, 지불 조건의 만족 확률이 더 높아지며, 따라서 광고의 디스플레이에 대한 예상 수익도 더 높아진다. 일예로, 소셜 보안 이익(Social Security benefits)에 관한 광고는 더 나이 든 연령 그룹의 사용자들에 의해 더 빈번히 클릭되는 경향이 있으며, 따라서 더 나이 든 연령 그룹으로의 광고의 타겟팅은 "클릭-온-애드(click-on-ad)" 지불 조건을 만족할 확률을 증가시키는 경향이 있다. 따라서, 광고에 대해 더 정확한 타겟팅 기준을 명시하는 것이 광고 발행자(100)뿐만 아니라 광고자(110)에게 유리하다.

캠페인 조정 모듈(104)은 몇몇 시간 구간에 대한 초기 광고 캠페인을 실행하고, 다른 그룹의 사용자들에 대한 광고 지표 및 광고 효과의 다른 통계를 추적한다. 통계를 기초로, 캠페인 조정 모듈(104)은 자동으로 또는 반-자동으로, 가령 캠페인 내에서 광고에 대한 타겟팅 기준을 변경하거나, 캠페인에서 광고를 추가 또는 제거하거나, 캠페인에서 광고에 대한 입찰을 조정하는 등과 같이, 캠페인을 변경하여 그 효과를 향상시킨다. 캠페인 조정 모듈(104)의 행위는 도 3에 더 상세히 도시된다.

간소화를 위해 도 1에서는 단지 하나의 클라이언트(120), 광고자(110), 컨텐츠 제공자(130), 네트워크(140) 및 광고 발행자(100)가 도시되지만, 각각 임의의 수가 존재할 수 있음이 이해된다. 예컨대, 다수의 다른 컨텐츠 제공자(130)와 마찬가지로 통신하는 상당한 수(예컨대, 수백만)의 클라이언트 장치(120)가 있을 수 있다. 마찬가지로, 동일한 광고 발행자(100)를 이용하는 많은 다른 광고자들이 있을 수 있다.

도 3은 다양한 사용자 세그먼트에 대한 광고의 성과에 대한 광고 발행자(100)로부터의 피드백을 기초로 광고 캠페인을 변경하기 위한 프로세스를 도시한다. 광고자(110)는 먼저 광고, 타겟팅 기준, 입찰 등과 같이 광고 캠페인을 기술하는 데이터를 광고 발행자(100)에게 제출(310)하며, 광고 발행자는 광고 데이터베이스(101)에 데이터를 저장한다. 이후, 광고 발행자(100)의 광고 선택 모듈(103)은 가령 소정의 컨텐츠와 소정의 사용자에 대해 가장 큰 예상 수익을 가지는 광고(들)에 응답하여, 클라이언트(120)의 사용자에게 광고 캠페인의 광고(들)를 제공(320)한다. 광고는 가령 고정 시간 구간(예컨대, 2일, 1주 등) 또는 통계의 일부 최소량을 획득하는데 충분한 가변 시간 구간(예컨대, 1000번의 광고 노출)과 같이, 몇몇 시간 구간 동안 제공(320)된다.

광고 발행자(100)는 가령 광고의 클릭이나 다른 선택, 광고와 관련된 아이템의 구매, 광고에 영향을 받은 설문조사에 대한 대답 등과 같이 제공된 광고와 관련된 사용자의 반응을 획득(330)한다. 획득된 반응을 기초로, 캠페인 조정 모듈(104)은 통계 데이터베이스(102)를 업데이트(340)한다. 통계 데이터베이스(102)의 업데이트는 가령 광고의 클릭율, 제품 구매와 같은 몇몇 행위에 대한 광고의 전환율, 소정의 설문조사에 대한 호의적인 반응의 비율 등과 같이 광고의 지불 조건과 관련이 있는 광고 지표를 계산하는 것을 포함한다.

일실시예로, 통계는 다른 그룹에 대하여 단일 속성의 값에 대하여 또는 다수의 속성 값의 조합으로 별도로 계산된다. 예컨대, 통계는 (예컨대, 그룹 내에서 남성과 여성에 대한 통계를 별도로 추적하여) 단일의 인구학적 속성 "성별"에 대해 또는 (예컨대, 가령 개별 연령 또는 13-17세, 18-22세, 23-27세 등과 같은 연령의 범위와 같이, 개별 연령 세그먼트의 각각의 세트에 대한 통계를 별도로 추적하여) 단일의 인구학적 속성 "연령"에 대해 별도로 계산될 수 있다. 또 다른 예로서, 통계는 가령 세그먼트 <남성, 13-17>, <여성, 13-17>, <남성, 18-22>, <여성, 18-22> 등과 같이 속성 "성별" 및 "연령"의 조합에 대해 계산될 수 있다.

일실시예로, 초기 타겟팅 기준에 의해 정의된 그룹 내의 속성 값만이 고려된다. 예컨대, 초기 타겟팅 기준이 타겟 그룹을 보통 여성으로 또는 미국 서부에 위치한 30세 이상의 여성으로 제한하면, 통계는 남성을 포함하는 세그먼트에 대해 추적되지 않는다. 다른 실시예로, 통계는 또한 초기 타겟팅 기준의 외부에 있는 속성 값으로 세그먼트에 대해 추적될 수 있다.

업데이트된 통계를 기초로, 캠페인 조정 모듈(104)은 다양한 옵션에 관한 캠페인 변경 제안을 제공(350)한다. 캠페인 조정 옵션은 초기 타겟 그룹보다 캠페인의 광고에 더 수용적이라고 경험적으로 판단된 그룹을 정의하도록 초기 타겟팅 기준을 좁히거나 조정하는 것을 포함한다. 다른 가능한 옵션은 캠페인에서 광고를 추가 또는 제거하는 것 및/또는 다른 타겟팅 기준으로 광고를 바꾸는 것을 포함한다. 또 다른 옵션은 광고 캠페인에서 하나 이상의 광고에 대한 입찰을 인상(또는 인하)하는 것이다. 광고자(110)가 제안된 변경 옵션을 확인하면, 캠페인은 그에 따라 변경(360)된다. 캠페인을 변경하기 위한 다양한 옵션이 이제 더 상세히 기술된다.

상술한 바와 같이, 광고 캠페인을 변경하기 위한 옵션 중 하나는 초기 타겟팅 기준을 조정하는 것이다. 일실시예로, 하향식 접근이 이용된다. 하향식 접근으로, 캠페인 조정 모듈(104)은 통계 데이터베이스(102)에서 광고 지표의 값을 관찰하는데 이는 그 값이 제공된 광고에 대한 클라이언트(120)의 사용자의 반응을 기초로 계산되기 때문이며, 속성 중 하나의 값에 걸쳐 광고 지표 값에 대해 발생하는 임의의 차이(divergences)에 주목한다. 차이는, 예컨대 하나의 값이 다른 것의 적어도 일부의 기결정된 일정한 배수, 가령 3배인 경우와 같이, 광고 지표 값이 적어도 일부의 임계량 만큼 다른 경우에 발생한 것으로 간주될 수 있다. 이후, 캠페인 조정 모듈(104)은 차이를 광고자(110)에게 알리며 캠페인을 조정하도록 사용자에 대한 옵션을 제공한다. 하나의 옵션은 차이가 존재하는 저-성과 속성 값에 대한 사용자의 세그먼트를 배제하는 것이다. 이는 차이가 있는 속성에 대해 타겟팅 기준을 더 좁게 수정한다. 또 다른 옵션은 그 세그먼트에 디스플레이되도록 광고를 변경하는 것이다. 이는 타겟팅 기준을 2개 세트의 타겟팅 기준으로 효율적으로 나누는데, 하나는 초기 타겟팅 기준과 초기 광고(들)와 관련된 본래의 세트이고, 새로운 세트는 새로운 광고(들)와 관련된다. 타겟팅 기준의 새로운 세트는 낮은 성과의 속성 값을 가진 사용자들을 배제한 것을 제외하고 초기의 타겟팅 기준과 동일한 설정을 가진다. 또 다른 옵션은 그 세그먼트가 디스플레이될 때 광고에 대한 입찰을 증가시키는 것이다.

예컨대, 도 4a는 일실시예에 따라 성별을 기초로 광고 지표 값의 차이를 검출하는 하향식 접근에서 사용되는 예시적인 사용자 인터페이스(400)를 도시한다. 이 예의 목적상 광고 캠페인에 대한 광고자(110)의 초기 타겟팅 기준이 미국 남동부에 위치한 29-32세의 사람을 명시했다고 가정하자. 사용자 인터페이스(400)는 차이의 근원이었던 속성("유의: 당신의 광고 결과는 성별을 기초로 달라졌다") 및 초기 타겟팅 기준("현재 타겟: 연령: 29-32, 위치: 미국 남동부")을 명시한다. 디스플레이 영역(410)은 속성에 대한 차이를 요약한다. 즉, 성별 속성에 대하여, 광고 캠페인의 광고는 남성에 대해 0.3%의 클릭율 및 여성에 대해 1.2%의 클릭율을 가지는 반면, 전체적으로 광고 캠페인에 대한 평균 클릭율은 0.6%였다. 사용자 인터페이스(400)는 현재 타겟팅 기준 내 다른 연령 그룹의 남성과 여성 사이의 클릭율의 차이를 시각적으로 묘사하는, 가령 멀티-속성 분포 그래프(420)와 같이, 차이를 시각화하기 위한 추가 데이터를 도시할 수 있다.

낮은 성과의 "남성" 세그먼트와 시각적으로 관련되는 제안된 옵션(415A)은 이미 그와 관련된 광고(들) 이외에 새로운 광고를 명시하는 옵션을 광고자(110)에게 제공한다. 예컨대, 광고 캠페인은 2개의 광고를 포함하는데 그 중 하나가 도시된 타겟 인구학적 그룹(즉, 29-32세의 미국 남동부에 위치한 사용자들)의 사용자에게 보일 수 있다면, 이런 옵션의 선택은 타겟팅 기준을 2개의 다른 기준 세트: 초기 기준(즉, 연령=29-32 및 위치=미국 남동부)을 갖는 본래 세트 및 "성별" 속성의 낮은 성과의 "남성" 값을 갖는 사용자를 또한 배제하는 새로운 세트(즉, 연령=29-32 및 위치=미국의 남동부, 및 성별=남성 아님)로 효율적으로 나뉜다. 게다가, 새로운 기준 세트로 정의된 그룹은 낮은 CTR의 결과를 초래하는 초기의 2개의 광고보다는, 새로 특정된 광고(들)와 관련될 것이다.

낮은 성과의 "남성" 세그먼트와 시각적으로 관련되는 제안된 옵션(415B)은 광고의 장래의 제시로부터 그 그룹을 배제하도록 타겟팅 기준을 좁히는 옵션을 광고자(110)에게 제공한다. 따라서, 현재의 예에서 타겟팅 기준은 이후 "연령=29-32, 위치=미국의 남동부 및 성별=남성 아님"이 된다. 대안으로, 높은 성과의 "여성" 세그먼트와 시각적으로 관련되는 옵션(415C)은 "성별" 속성의 "여성" 값의 관점에서 타겟팅 기준을 전문화하여 다른 속성에 대해 타겟팅 기준을 가능하게 넓히는 옵션을 광고자(110)에게 제공한다. 예컨대, 타겟팅 기준 "나이=29-32 및 위치=미국의 남동부"는 "성별" 속성에 대한 "여성" 값만을 포함하도록 좁혀질 수 있으나, "연령" 또는 "위치" 속성에 관한 제한을 제거하도록 넓혀질 수 있다. 일실시예로, 예컨대 "연령" 또는 "위치" 속성을 제거하는 옵션과 같은 다양한 확장 옵션은 옵션(415C)을 선택하는 사용자에 응답하여 제안된다.

초기 타겟팅 기준을 조정하여 광고 캠페인을 변경하기 위한 또 다른 기술은 도 5에 도시된 단계인 상향식 접근을 사용하는 것이다. 캠페인 조정 모듈(104)은 분석을 위해 가능한 속성의 몇몇 세트를 선택(510)하고, 분석을 위해 이런 속성의 가능한 값의 몇몇 세트를 선택(520)한다. 속성 및 속성 값은 공지된 중요도의 기결정된 세트에서 올 수 있거나, 예컨대 어느 속성 및 속성 값이 특정하게 강하거나 약한 광고 지표 값으로 이어지는 것으로 관찰되었는지를 분석하여 동적으로 계산될 수 있다. 선택된 속성 및 속성 값을 사용하면, 캠페인 조정 모듈(104)은 선택된 속성의 다른 가능한 값들의 속성 값 조합을 형성(530)하며, 각각의 조합에 대한 통계를 추적(540)한다. 이후, 캠페인 조정 모듈(104)은 가령 클릭율의 유사성과 같이 광고 지표 사이의 유사도를 기초로 조합들을 그룹들로 클러스터링(550)하며, 각각의 클러스터에 대한 광고 지표의 평균 값을 계산한다. 캠페인 조정 모듈(104)은 추적된 통계를 광고자(110)에게 제시(560)하며, 광고 캠페인을 변경하기 위한 제안을 제공(570)한다. 일실시예로, 광고자(110)는 가령 추적되는 속성 및 속성 값을 부분적으로 또는 전체적으로 명시하는 것과 같이 입력을 이런 프로세스로 제공하는 옵션을 가진다.

예컨대, 캠페인 조정 모듈(104)은 속성 연령, 성별 및 위치를 선택(510)할 수 있고, 1년 연령 범위에 있는 연령 값, "남성"과 "여성"인 성별 값 및, 가령 "미국-남동부", "미국-서부", "캐나다-퀘백" 등과 같은 지역의 몇몇 세트인 위치 값을 더 선택(520)할 수 있다. 이후, 캠페인 조정 모듈(104)은 가령 <연령=13, 성별=남성, 위치=미국 남동부>, <연령=13, 성별=여성, 위치=미국 남동부>, <연령=13, 성별=남성, 위치=미국 서부> 등과 같은 속성 값 조합을 형성(530)한다. 이후, 캠페인 조정 모듈(104)은 이런 다른 조합들 각각에 대한 통계를 추적하고, (만약 있다면) 사용자가 해당 속성 값 모두를 가지는 조합을 가진 광고와 소정의 반응을 연관시킨다. 예컨대, 프로필에 사용자는 17세이고, 남성이며, California Santa Clara(즉, 미국 서부)에 위치한다고 표시한 사용자가 광고자(110)의 광고 캠페인에서 광고들 중 하나를 클릭한다면, 클릭 데이터(click-through data)는 <연령=17, 성별=남성, 위치=미국 서부> 조합과 관련될 것이다.

계속하여 이 예에서, 클릭율은 관심의 광고 지표이며, 7개의 속성 값 조합이 각각 0.6%, 0.5%, 0.25%, 0.61%, 1.2%, 0.21% 및 0.53%의 클릭율을 가진다고 가정하자. 클러스터 시드(cluster seed)로서 제1 조합을 시작하고 클러스터 센터로부터 0.05%의 유사성 임계치를 동일한 클러스터 내에 있기 위한 요건으로 가정하면, 조합은 0.605%, 0.515%, 0.25%, 1.2% 및 0.21%의 평균 CTR을 각각 가지는 그룹들 {0.6%, 0.61%}, {0.5%, 0.53%}, {0.25%}, {1.2%} 및 {0.21%}으로 클러스터링(550)될 것이다.

이후, 캠페인 조정 모듈(104)은 통계를 제시(560)한다. 예컨대, 도 4b는 이런 목적을 위해 하나의 샘플 사용자 인터페이스(450)를 도시한다. 현재 타겟팅 기준(즉, 30-45세의 남성)으로 정의된 타겟 그룹의 표시 이외에, 사용자 인터페이스(450)는 또한 관심의 광고 지표의 값(여기서는 평균 CTR)에 따라 분류되는, 타겟 그룹의 세그먼트의 상위 클러스터의 목록(465)을 포함한다. 예컨대, 제1 및 가장 높은 순위의 클러스터(465A)는 <연령=31, 성별=남성, 위치=미국 남동부> 및 <연령=33, 성별=남성, 위치=미국 남동부> 조합을 포함하며, 그 평균 CTR은 1.2%이다.

캠페인 변경 제안은 목록(465)에서 하나 이상의 클러스터와 관련하여 제시(570)된다. 예컨대, 각각의 클러스터는 그 클러스터가 타겟 그룹에 포함되어야 하는지 또는 타겟 그룹에서 배제되어야 하는지를 표시하는데 사용되는 관련 체크박스(470) 또는 다른 컨트롤을 가질 수 있다. 체크박스(470)를 선택해제하면 타겟팅 기준은 해당 클러스터에서 세그먼트를 배제하도록 수정된다. 게다가, 하나 이상의 클러스터는 광고자(110)가 도 4a에 대해 상술한 옵션(415A)과 유사한, 그 클러스터의 세그먼트에 특정된 새로운 광고를 명시하게 하는 관련 링크(475)를 가질 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스(450)는 목록(465)에서 보여주는 상위 클러스터 세트보다 더 낮게 순위화된 임의의 클러스터의 세그먼트를 배제하는 옵션(480)을 포함할 수 있으며, 따라서 타겟팅 기준이 수정될 수 있다.

캠페인 조정 모듈(104)은 도 6에 도시된 바와 같이 특정 타겟 인구통계에 대해 사용하는 캠페인의 최상의 광고를 선택하는데 추가로 사용될 수 있다. 먼저, 광고 발행자(100)는 광고 캠페인의 정의를 광고자(110)로부터 수신했다. 광고 캠페인은 예컨대 도 2의 사용자 인터페이스(200)에서 특정되는 것처럼 복수의 광고를 가질 수 있고, 타겟 기준은 개별적으로 또는 전체적으로 광고에 할당될 수 있다. 복수의 광고는 전체 캠페인의 다른 뷰 또는 다른 메시지를 표현할 수 있으며, 따라서 어느 정도 다른 시청자에게 호소할 수 있다. 따라서, 관심의 임의의 소정의 타겟 그룹에 대해, 광고의 다른 것들이 적절할 수 있다.

타겟 그룹(예컨대, 남성, 20세 내지 30세의 사람 등)은 광고자(110)에 의해 명시적으로 특정될 수 있다. 대안으로, 광고 발행자(100)는 가령 도 4b 및 5에 대해 상술한 상향식 접근에서와 같이 복수의 세그먼트를 자동으로 형성할 수 있고, 각각의 이런 세그먼트는 타겟 그룹으로서 개별적으로 평가될 수 있다.

어느 경우에나, 광고 발행자(100)는 타겟 그룹의 사용자에게 광고 캠페인의 복수의 광고를 제공(620)하고, 타겟 그룹에서 다른 광고에 대한 광고 지표 값을 결정(630)한다. 이후, 광고 발행자(100)는 타겟 그룹에 대해 가령 광고 지표의 가장 높은 값을 가지는 광고와 같이 광고 지표의 값을 기초로 가장 효과적인 광고(또는 광고들)를 식별(640)한다. 이후, 광고 발행자는 타겟 그룹에 대한 광고(들)로서 식별된 가장 효과적인 광고(들)를 디스플레이하고 타겟 그룹으로의 디스플레이에서 다른 광고를 배제하는 제안을 광고자(110)에게 송신(650)한다.

따라서, 상술한 다양한 방식으로, 캠페인 조정 모듈(104)의 제안은 광고자(110)가 광고 캠페인의 효과를 개선시키는 방법을 신속하고 용이하게 결정하게 해준다.

본 발명의 실시예들의 상술한 설명은 예시의 목적으로 제시되었다; 이는 하나도 빠뜨리는 것 없이 철저하려고 하거나 정확히 개시된 형태로 발명을 제한하려는 의도는 아니다. 당업자는 상술한 명세서의 관점에서 많은 변형과 변경이 가능함을 이해할 수 있다.

본 명세서의 일부분은 정보에 관한 동작들의 알고리즘과 기호 표시의 관점에서 본 발명의 실시예를 기술한다. 이들 알고리즘의 설명 및 표시는 발명의 요지를 다른 당업자에게 효율적으로 전달하기 위해 데이터 프로세스 기술분야에서 당업자에 의해 널리 사용된다. 기능적, 계산적 또는 논리적으로 기술되는 이들 동작은 컴퓨터 프로그램 또는 균등한 전기 회로, 마이크로코드 등에 의해 구현됨을 이해해야 한다. 게다가, 일반성을 잃지 않고, 동작들의 배치를 모듈들로 나타내는 것이 또한 간편하다는 점은 때때로 입증되었다. 기술된 동작들 및 그와 관련된 모듈들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 이용될 수 있다.

본 명세서에 기술된 임의의 단계들, 동작들 또는 프로세스들은 하나 이상의 하드웨어 모듈들 또는 소프트웨어 모듈들 단독으로, 또는 다른 장치들과의 조합으로 수행되거나 구현될 수 있다. 일실시예로, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터-판독가능한 매체를 구비하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현되며, 이런 컴퓨터 프로그램 코드는 기술된 임의의 또는 모든 단계들, 동작들 또는 프로세스들을 수행하기 위한 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 본 명세서의 동작들을 수행하기 위한 장치에 관한 것일 수 있다. 이런 장치는 필요한 목적을 위해 특히 구성될 수 있고/있거나, 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 재구성되는 범용 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 이런 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템 버스로 연결될 수 있는, 비일시적인(non-transitory) 유형의(tangible) 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 전자식 명령어를 저장하는데 적합한 임의의 종류의 매체에 저장될 수 있다. 게다가, 명세서에 언급되는 임의의 컴퓨팅 시스템은 단일 프로세서를 포함할 수 있거나, 컴퓨팅 능력을 증가시키기 위해 다중 프로세서 설계를 이용하는 아키텍처일 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 본 명세서에 기술된 컴퓨팅 프로세스로 제조된 제품에 관한 것일 수 있다. 이런 제품은 컴퓨팅 프로세스의 결과로 생성된 정보를 포함할 수 있는데, 여기서 정보는 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장되며, 본 명세서에 기술된 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 데이터 조합의 임의의 실시예를 포함할 수 있다.

마지막으로, 본 명세서에서 사용된 언어는 원칙적으로 읽기 쉬운 지침상의 목적으로 선택되었으며, 발명의 요지를 상세히 기술하거나 제한하려고 선택된 것은 아닐 수 있다. 따라서, 본 발명의 기술범위는 본 명세서에 의해서가 아니라 본 명세서를 기초로 출원된 임의의 청구범위들에 의해 한정되는 것으로 의도된다. 그래서, 본 발명의 실시예들에 관한 설명은 하기의 청구범위에 제시된 본 발명의 기술범위의 예시가 되나, 이에 제한되지 않아야 한다.

Claims

광고자로부터의 발행 시스템에서, 초기 광고 및 초기 광고를 수신하기 위한 초기 타겟 그룹을 정의하는 타겟팅 기준을 포함하는 광고 캠페인에 대한 데이터를 수신하는 단계;
초기 타겟 그룹의 복수의 세그먼트에서 복수의 사용자에게 디스플레이하기 위해 초기 광고를 제공하는 단계;
발행 시스템이, 제1 세그먼트의 사용자에 대한 초기 광고의 디스플레이를 기초로 복수의 세그먼트 중 제1 세그먼트에 대한 광고 지표의 값을 결정하는 단계;
광고 지표의 값을 기초로, 초기 광고에 대해 사용되는 타겟팅 기준으로부터 제1 세그먼트를 제거하도록 광고자가 타겟팅 기준을 변경하는 제안을 발행 시스템이 결정하는 단계; 및
발행 시스템으로부터의 제안을 광고자에게 송신하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 1 항에 있어서,
제안에 대한 광고자의 확인의 수신에 응답하여, 초기 타겟 그룹으로부터 제1 세그먼트을 제거하도록 타겟팅 기준을 변경함으로써 변경된 타겟 그룹을 형성하는 단계; 및
변경된 타겟 그룹에서 복수의 사용자에게 디스플레이하기 위해 초기 광고를 제공하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 1 항에 있어서,
제1 세그먼트에 대한 초기 광고와는 다른 제1 광고를 광고자에게 명시하도록 프롬프팅하는 단계; 및
제1 세그먼트의 복수의 사용자에게 디스플레이하기 위해 제1 광고를 제공하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 3 항에 있어서,
제1 세그먼트를 초과하는 초기 타겟 그룹의 일부에 단독으로 초기 광고를 제공하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 1 항에 있어서,
타겟팅 기준은 모든 사용자로 구성된 그룹을 정의하는 컴퓨터 구현 방법.
제 1 항에 있어서,
광고 지표는 클릭율(click-through rate), 전환율(conversion rate) 및 브랜드 리프트 측정(brand lift measurement)으로 구성된 그룹에서 선택되는 컴퓨터 구현 방법.
제 1 항에 있어서,
타겟팅 기준은 각각의 복수의 속성에 대한 값을 포함하며,
상기 방법은:
타겟팅 기준의 복수의 속성에 이미 있지 않은 추가 속성의 제1 값과 제2 값 사이의 광고 지표의 값의 차이(divergence)를 식별하는 단계; 및
제2 값보다 더 낮은 제1 값에 응답하여, 제1 값에 의해 일부 정의된 타겟 그룹의 세그먼트를 제1 세그먼트로 식별하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 1 항에 있어서,
사용자를 특징짓는데 사용되는 복수의 속성을 선택하는 단계;
각각의 복수의 속성에 대해, 복수의 속성의 값을 식별하는 단계;
속성의 값의 복수의 조합을 형성하는 단계;
각각의 조합에 대한 광고 지표의 값을 결정하는 단계;
조합의 광고 지표의 값의 유사성에 따라 조합을 클러스터링하여 복수의 조합 클러스터를 형성하는 단계;
클러스터에서 조합의 광고 지표 값의 낮은 평균 값을 가지는 조합 클러스터 중 하나를 식별하는 단계; 및
제거되는 제1 세그먼트로서, 식별된 조합 클러스터에서 조합의 속성 값을 가지는 사용자 그룹을 식별하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
광고자로부터의 발행 시스템에서, 초기 광고 및 초기 광고를 수신하기 위한 초기 타겟 그룹을 정의하는 타겟팅 기준을 포함하는 광고 캠페인에 대한 데이터를 수신하는 명령어;
초기 타겟 그룹의 복수의 세그먼트에서 복수의 사용자에게 디스플레이하기 위해 초기 광고를 제공하는 명령어;
발행 시스템이, 제1 세그먼트의 사용자에 대한 초기 광고의 디스플레이를 기초로 복수의 세그먼트 중 제1 세그먼트에 대한 광고 지표의 값을 결정하는 명령어;
광고 지표의 값을 기초로, 발행 시스템에 의해 광고자가 광고 캠페인을 변경하는 제안을 결정하는 명령어; 및
발행 시스템으로부터의 제안을 광고자에게 송신하는 명령어를 포함하는 실행가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체.
제 9 항에 있어서,
광고 캠페인을 변경하는 제안은 초기 광고에 대해 사용되는 타겟팅 기준에서 제1 세그먼트를 제거하도록 타겟팅 기준을 변경하는 것을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체.
제 9 항에 있어서,
광고 캠페인을 변경하는 제안은 제1 세그먼트에 대하여 초기 광고에 대한 입찰을 조정하는 것을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체.
제 9 항에 있어서,
광고 캠페인을 변경하는 제안은 제1 세그먼트를 제거하도록 타겟팅 기준을 변경하는 것을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체.
제 12 항에 있어서,
제1 세그먼트를 배제하는 초기 타겟 그룹의 일부에 단독으로 초기 광고를 제공하는 명령어를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체.
제 9 항에 있어서,
사용자를 특징짓는데 사용되는 복수의 속성을 선택하는 명령어;
각각의 복수의 속성에 대해, 복수의 속성의 값을 식별하는 명령어;
속성의 값의 복수의 조합을 형성하는 명령어;
각각의 조합에 대한 광고 지표의 값을 결정하는 명령어;
조합의 광고 지표의 값의 유사성에 따라 조합을 클러스터링하여 복수의 조합 클러스터를 형성하는 명령어;
클러스터에서 조합의 광고 지표 값의 낮은 평균 값을 가지는 조합 클러스터 중 하나를 식별하는 명령어;
제거되는 제1 세그먼트로서, 식별된 조합 클러스터에서 조합의 속성 값을 가지는 사용자 그룹을 식별하는 명령어; 및
제1 세그먼트를 제거하도록 타겟팅 기준을 변경하는 제안을 발행 시스템에서 광고자로 송신하는 명령어를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체.
광고자로부터의 발행 시스템에서, 복수의 광고를 포함하는 광고 캠페인에 대한 데이터를 수신하는 단계;
초기 타겟 그룹에서 복수의 사용자에게 디스플레이하기 위해 복수의 광고를 제공하는 단계;
복수의 광고 중 각각의 광고 및 광고 지표에 대하여:
광고에 대한 발행 시스템이 타겟 그룹의 복수의 세그먼트 각각에 대한 광고 지표의 값을 결정하는 단계; 및
광고 지표의 결정된 값을 기초로, 발행 시스템이 타겟 그룹의 복수의 세그먼트 각각에 대해 가장 효과적인 광고를 식별하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 15 항에 있어서,
발행 시스템으로부터 광고자에게 복수의 세그먼트 중 제1 세그먼트에 대해 식별된 가장 효과적인 광고를 제1 세그먼트에 할당하는 제안을 송신하는 단계; 및
식별된 가장 효과적인 광고를 제1 세그먼트에 할당하는 제안에 대한 광고자의 확인의 수신에 응답하여, 식별된 가장 효과적인 광고를 제1 세그먼트에 제공하는 단계와; 복수의 광고 중 다른 광고들을 제1 세그먼트에 제공하는 것을 억제하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 15 항에 있어서,
제1 세그먼트에 대해 식별된 가장 효과적인 광고를 복수의 세그먼트 중 제1 세그먼트에 제공하는 단계; 및
복수의 광고 중 다른 광고들을 제1 세그먼트에 제공하는 것을 억제하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제 15 항에 있어서,
초기 타겟 그룹은 모든 사용자로 구성되는 컴퓨터 구현 방법.
제 15 항에 있어서,
광고 지표는 클릭율, 전환율 및 브랜드 리프트 측정으로 구성된 그룹에서 선택되는 컴퓨터 구현 방법.
광고자가 복수의 광고 및 광고를 디스플레이하는 타겟 그룹을 정의하는 타겟팅 기준을 포함하는 광고 캠페인에 대한 데이터를 발행 시스템으로 송신하는 단계와;
광고자가 발행 시스템으로부터, 소정의 광고 지표에 대하여 타겟 그룹의 세그먼트로 가장 효과적인 광고를 디스플레이하는 제안을 수신하는 단계와;
광고자가 세그먼트로의 제안된 광고의 디스플레이의 확인을 발행 시스템으로 송신하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.