KR20150070495A - 광고 매체 추천 방법 및 컴퓨팅 장치 - Google Patents

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Abstract

광고 매체 추천 방법은 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 데이터베이스에 저장하는 단계, 분석 대상 URL을 수신하는 단계, 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하는 단계 및 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하는 단계를 포함한다.

Description

광고 매체 추천 방법 및 컴퓨팅 장치{METHOD FOR RECOMMENDING MEDIUM OF ADVERTISEMENT AND COMPUTING DEVICE}
본 발명은 광고 매체 추천 방법 및 컴퓨팅 장치에 관한 것이다.
광고대행사는 광고주와의 계약에 따라 광고 캠페인을 기획, 실행하는 조직으로서, 주로 매체 선정, 광고 구매 대행, 크리에이티브 작업, 광고메시지의 제작, 연구 조사 등의 업무를 담당한다. 광고대행사는 광고주로부터 광고 구매를 의뢰받으면, 산업군 별 인기 광고 매체를 분석하여 광고주에게 전달한다. 광고주가 광고 매체 분석 결과에 기초하여 광고 매체를 선택하면, 광고대행사는 선택된 광고 매체로의 광고 구매를 대행하여 해당 광고 매체를 통해 광고가 집행될 수 있다.
이러한 광고 시스템과 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제 10-0982336호에서는 방송 광고 서비스 방법 및 장치를 개시하고 있다.
다만, 기존의 광고 시스템은 광고주의 예산 또는 선호도에 따라 광고 매체를 선택하였으며, 이로 인해 광고 대상에 적합하지 않은 광고 매체가 선택되는 경우가 발생하기도 하였다. 또한, 최근에는 온라인 광고의 비중이 증가하고 있으므로, 광고 대상 별로 최적의 온라인 광고 매체를 선택할 수 있는 방법이 요구되고 있다.
네트워크 데이터 분석을 통해 고객 세그먼트 정보와 광고 매체 세그먼트 정보를 활용하여 광고주에게 최적의 광고 매체 분석 정보를 제공하는 광고 매체 추천 방법 및 컴퓨팅 장치를 제공하고자 한다. 또한, 광고 상품 별로 가장 적합한 광고 매체를 추천하는 광고 매체 추천 방법 및 컴퓨팅 장치를 제공하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 데이터베이스에 저장하는 단계, 분석 대상 URL을 수신하는 단계, 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하는 단계 및 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하는 단계를 포함하는 광고 매체 추천 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예는, 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 단계, 분석 대상 서비스를 수신하는 단계, 분석 대상 서비스와 관련된 애플리케이션을 실행한 사용자 아이디를 상기 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하는 단계 및 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하는 단계를 포함하는 광고 매체 추천 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예는, 데이터베이스 및 데이터베이스와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛을 포함하고, 프로세싱 유닛은 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 데이터베이스에 저장하고, 분석 대상 URL을 수신하고, 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디를 데이터베이스로부터 검색하고, 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하고, 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하도록 구성되는 컴퓨팅 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예는, 데이터베이스 및 데이터베이스와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛을 포함하고, 프로세싱 유닛은 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하고, 분석 대상 서비스를 수신하고, 분석 대상 서비스와 관련된 애플리케이션을 실행한 사용자 아이디를 데이터베이스로부터 검색하고, 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하고, 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하도록 구성되는 컴퓨팅 장치를 제공할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 네트워크 데이터 분석을 통해 고객 세그먼트 정보와 광고 매체 세그먼트 정보를 활용하여 광고주에게 최적의 광고 매체 분석 정보를 제공하는 광고 매체 추천 방법 및 컴퓨팅 장치를 제공할 수 있다. 또한, 광고 상품 별로 가장 적합한 광고 매체를 추천하는 광고 매체 추천 방법 및 컴퓨팅 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 매체 추천 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 매체 추천 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 매체 추천 방법을 나타낸 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 매체 추천 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 광고 매체 추천 시스템(1)은 광고 매체 추천 서버(100), 사용자 단말(200) 및 운영자 단말(300)을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 광고 매체 추천 서버(100) 및 사용자 단말(200)은 광고 매체 추천 시스템(1)에 의하여 제어될 수 있는 구성요소들을 예시적으로 도시한 것이다. 도 1의 광고 매체 추천 시스템(1)의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 운영자 단말(300)은 네트워크를 통하여 광고 매체 추천 서버(100)와 연결될 수 있다.
네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예는, Wi-Fi, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
광고 매체 추천 서버(100)는 네트워크 트래픽 데이터로부터 다양한 사용자 단말(200)로부터 전송되는 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. 또한, 광고 매체 추천 서버(100)는 네트워크 트래픽 데이터로부터 다양한 사용자 단말(200)로부터 전송되는 사용자 아이디 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
광고 매체 추천 서버(100)는 운영자 단말(300)로부터 분석 대상 URL 또는 분석 대상 서비스를 수신할 수 있다. 이 때, 분석 대상은 게임, 쇼핑, 스포츠, 영화, 음악 등과 같은 다양한 카테고리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 분석 대상이 쇼핑인 경우, 광고 매체 추천 서버(100)는 쇼핑 카테고리와 관련된 URL 또는 관련 서비스를 수신할 수 있다.
광고 매체 추천 서버(100)는 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디 또는 분석 대상 서비스와 관련된 애플리케이션을 실행한 사용자의 아이디를 데이터베이스로부터 검색할 수 있다. 예를 들어, 광고 매체 추천 서버(100)는 쇼핑 카테고리를 주로 이용하는 사용자의 아이디를 검색할 수 있다.
광고 매체 추천 서버(100)는 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석할 수 있다. 이 때, 고객 세그먼트 정보는 연령, 성별 및 지역 중 하나 이상을 포함할 수 있으며, 선호하는 광고 매체 리스트를 포함할 수 있다. 광고 매체 추천 서버(100)는 분석된 고객 세그먼트 정보를 통해 분석 대상을 선호하는 고객군을 추출할 수 있다. 이 때, 분석 대상 선호 고객군은 고객 세그먼트 정보인 연령, 성별 및 지역이 가장 많이 집계된 사용자들일 수 있다.
예를 들어, 쇼핑 카테고리를 주로 이용하는 사용자의 아이디가 '유저 1', '유저 2' 및 '유저 3'으로 검색된 경우, 광고 매체 추천 서버(100)는 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석할 수 있다. 이 때, '유저 1'은 서울에 사는 20대 여성이고, '유저 2'는 경기에 사는 20대 여성이고, '유저 3'은 서울에 사는 30대 여성인 경우, 광고 매체 추천 서버(100)는 쇼핑 카테고리를 선호하는 고객군으로 '수도권에 사는 20대 여성'이라는 정보를 추출할 수 있다.
광고 매체 추천 서버(100)는 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천할 수 있다. 예를 들어, 광고 매체 추천 서버(100)는 '수도권에 사는 20대 여성'이 주로 이용하는 광고 매체를 분석할 수 있다. 이 때, '수도권에 사는 20대 여성'이 주로 이용하는 광고 매체가 포털 카테고리에서는 '다음'이고, 쇼핑 카테고리에서는 '싱글즈'라는 잡지로 분석된 경우, 프로세싱 유닛(120)은 광고 매체로 '다음' 및 '싱글즈'를 추천할 수 있다. 이 때, 광고 매체 추천 서버(100)는 복수의 광고 매체에 대한 분석 보고서를 작성할 수 있으며, 분석 보고서는 최적의 광고 매체에 대한 정보 및 고객 세그먼트 정보를 포함할 수 있다.
사용자 단말(200)은 다양한 URL 에 대한 웹 서핑을 하거나, 다양한 서비스의 애플리케이션을 실행할 수 있다. 이때, 사용자 단말(200)의 아이디와 사용자 단말(200)이 요청한 URL, 사용자 단말(200)이 실행한 애플리케이션의 정보 등이 네트워크 트래픽 데이터로서 전송될 수 있다.
이러한 사용자 단말(200) 및 운영자 단말(300)의 일 예는 노트북(notebook), 넷북(Netbook), 울트라북(UltraBook), 서브노트북(SubNotebook), 데스크노트(DeskNote), UMPC(Ultra-Mobile PC), 데스크탑(Desktop) 등과 같은 모든 종류의 PC(201)를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)의 일 예는 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smart phone)과 같은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치(202)일 수 있다. 또한, 사용자 단말(200) 및 운영자 단말(300)의 일 예는 스마트 패드(smart pad), 타블랫 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치(203)를 포함할 수 있다.
운영자 단말(300)은 광고 매체 추천 서버(100)로 분석 대상 URL 또는 분석 대상 서비스를 전송하고, 광고 매체 추천 서버(100)로부터 분석 보고서를 수신할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 컴퓨팅 장치는 광고 매체 추천 서버(100) 내에 포함된 장치로서, 광고 매체를 추천하는 컴퓨팅 장치일 수 있다. 이하에서는 컴퓨팅 장치를 광고 매체 추천 서버(100)라고 호칭하겠다.
광고 매체 추천 서버(100)는 데이터베이스(110) 및 데이터베이스(110)와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛(120)을 포함한다.
프로세싱 유닛(120)은 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 데이터베이스(110)에 저장할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(120)은 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집하여 데이터베이스(110)에 저장할 수 있다.
프로세싱 유닛(120)은 운영자 단말(300)로부터 분석 대상 URL을 수신하면, 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디를 데이터베이스(110)로부터 검색할 수 있다. 이 때, 분석 대상 URL은 '10.214.35.53', '10.127.53.55', '10.234.45.69'와 같이 IP 주소로 변환될 수 있으며, 프로세싱 유닛(120)은 분석 대상 URL에 대응하는 IP 주소를 통해 해당 IP 주소에 접속한 사용자의 아이디를 데이터베이스로부터 검색할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(120)은 분석 대상 서비스를 수신하면, 분석 대상 서비스와 관련된 애플리케이션을 실행한 사용자 아이디를 데이터베이스로부터 검색할 수 있다. 이 때, 프로세싱 유닛(120)은 게임, 쇼핑, 스포츠, 영화, 음악 등과 같은 다양한 카테고리에 해당하는 분석 대상 URL 및 분석 대상 서비스를 운영자 단말(300)로부터 수신할 수 있다.
예를 들어, 신규 게임 홍보에 대한 광고를 위해 광고 매체를 선정하려 한다고 가정하자. 이 때, 광고 예산, 분석 기간 및 분석 대상과 같은 조건이 설정되어 있을 수 있다. 프로세싱 유닛(120)은 설정된 조건에 기초하여 네트워크 트래픽 데이터로부터 게임을 주로 이용하는 사용자 아이디, 이용 URL 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집할 수 있다.
프로세싱 유닛(120)은 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석할 수 있다. 이 때, 고객 세그먼트 정보는 연령, 성별 및 지역 등을 포함할 수 있다. 또한, 고객 세그먼트 정보는 선호하는 광고 매체 리스트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 게임 카테고리에 해당하는 분석 대상 URL 또는 분석 대상 서비스를 호출한 사용자의 아이디가 '유저 1', '유저 2', '유저 3', '유저 4' 및 '유저 5'로 검색되었다고 가정하자. 프로세싱 유닛(120)은 '유저 1', '유저 2', '유저 3', '유저 4' 및 '유저 5'에 대한 고객 세그먼트 정보를 분석할 수 있다. '유저 1'의 고객 세그먼트 정보는 연령은 '10대', 성별은 '남성', 지역은 '서울'일 수 있다. '유저 2'의 고객 세그먼트 정보는 연령은 '20대', 성별은 '남성', 지역은 '부산'일 수 있다. '유저 3'의 고객 세그먼트 정보는 연령은 '20대', 성별은 '남성', 지역은 '수원'일 수 있다. '유저 4'의 고객 세그먼트 정보는 연령은 '20대', 성별은 '남성', 지역은 '대구'일 수 있다. '유저 5'의 고객 세그먼트 정보는 연령은 '30대', 성별은 '남성', 지역은 '인천'일 수 있다.
프로세싱 유닛(120)은 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천할 수 있다. 이 때, 프로세싱 유닛(120)은 분석된 고객 세그먼트 정보를 통해 게임 카테고리를 선호하는 고객군에 대한 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 추출된 고객군에 대한 정보는 연령은 '20대', 성별은 '남성', 지역은 '대도시'일 수 있다. 프로세싱 유닛(120)은 추출된 고객군을 통해 해당 고객군이 선호하는 광고 매체를 분석하여 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(120)은 '대도시에 사는 20대 남성'이 주로 이용하는 광고 매체를 분석하여 추출할 수 있다. 이 때, '대도시에 사는 20대 남성'이 주로 이용하는 광고 매체가 포털 카테고리에서는 '다음'과 '네이버'이고, 게임 카테고리에서는 '게임 전문 잡지'로 분석된 경우, 프로세싱 유닛(120)은 광고 매체로 '네이버', '다음' 및 '게임 전문 잡지'를 추천할 수 있다.
프로세싱 유닛(120)은 복수의 광고 매체에 대한 분석 보고서를 작성할 수 있으며, 분석 보고서는 최적의 광고 매체에 대한 정보 및 고객 세그먼트 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(120)은 신규 게임 홍보에 적합한 광고 매체로서 '네이버', '다음' 및 '게임 전문 잡지'를 포함하는 분석 보고서를 작성할 수 있다. 프로세싱 유닛(120)은 작성된 분석 보고서를 데이터베이스(110)에 저장할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 매체 추천 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 3에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 서버(100)에 의해 수행되는 광고 매체 추천 방법은 도 1에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 시스템(1)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 시스템(1)에 관하여 이미 기술된 내용은 도 3에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 서버(100)에 의해 수행되는 광고 매체 추천 방법에도 적용된다.
단계 S310에서 광고 매체 추천 서버(100)는 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 단계 S320에서 광고 매체 추천 서버(100)는 운영자 단말(300)로부터 분석 대상 URL을 수신한다. 단계 S330에서 광고 매체 추천 서버(100)는 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디를 데이터베이스로부터 검색한다. 단계 S340에서 광고 매체 추천 서버(100)는 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석한다. 이 때, 고객 세그먼트 정보는 연령, 성별 및 지역 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 또한, 고객 세그먼트 정보는 선호하는 광고 매체 리스트를 포함할 수 있다. 단계 S350에서 광고 매체 추천 서버(100)는 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천한다. 이 때, 단계 S350은 광고 매체에 대한 분석 보고서를 작성하는 단계를 포함할 수 있으며, 분석 보고서는 최적의 광고 매체에 대한 정보 및 고객 세그먼트 정보를 포함할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S310 내지 S350은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 매체 추천 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 4에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 서버(100)에 의해 수행되는 광고 매체 추천 방법은 도 1에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 시스템(1)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 시스템(1)에 관하여 이미 기술된 내용은 도 4에 도시된 실시예에 따른 광고 매체 추천 서버(100)에 의해 수행되는 광고 매체 추천 방법에도 적용된다.
단계 S410에서 광고 매체 추천 서버(100)는 네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 단계 S420에서 광고 매체 추천 서버(100)는 운영자 단말(300)로부터 분석 대상 서비스를 수신한다. 단계 S430에서 광고 매체 추천 서버(100)는 분석 대상 서비스와 관련된 애플리케이션을 실행한 사용자 아이디를 데이터베이스로부터 검색한다. 단계 S440에서 광고 매체 추천 서버(100)는 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석한다. 이 때, 고객 세그먼트 정보는 연령, 성별 및 지역 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 또한, 고객 세그먼트 정보는 선호하는 광고 매체 리스트를 포함할 수 있다. 단계 S450에서 광고 매체 추천 서버(100)는 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천한다. 이 때, 단계 S450은 광고 매체에 대한 분석 보고서를 작성하는 단계를 포함할 수 있으며, 분석 보고서는 최적의 광고 매체에 대한 정보 및 고객 세그먼트 정보를 포함할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S410 내지 S450은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
도 3 및 도 4를 통해 설명된 광고 매체 추천 서버(100)에 의해 수행되는 광고 매체 추천 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 서버
200: 사용자 단말
210: 메모리
220: 프로세싱 유닛

Claims (12)

  1. 광고 매체 추천 방법에 있어서,
    네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 데이터베이스에 저장하는 단계;
    분석 대상 URL을 수신하는 단계;
    상기 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디를 상기 데이터베이스로부터 검색하는 단계;
    상기 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하는 단계; 및
    상기 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하는 단계
    를 포함하는, 광고 매체 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 고객 세그먼트 정보는, 연령, 성별 및 지역 중 하나 이상을 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 고객 세그먼트 정보는, 선호하는 광고 매체 리스트를 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 광고 매체를 추천하는 단계는
    복수의 광고 매체에 대한 분석 보고서를 작성하는 단계를 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 분석 보고서는 최적의 광고 매체에 대한 정보 및 상기 고객 세그먼트 정보를 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  6. 광고 매체 추천 방법에 있어서,
    네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 단계;
    분석 대상 서비스를 수신하는 단계;
    상기 분석 대상 서비스와 관련된 애플리케이션을 실행한 사용자 아이디를 상기 데이터베이스로부터 검색하는 단계;
    상기 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하는 단계; 및
    상기 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하는 단계
    를 포함하는, 광고 매체 추천 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 고객 세그먼트 정보는, 연령, 성별 및 지역 중 하나 이상을 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 고객 세그먼트 정보는, 선호하는 광고 매체 리스트를 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 광고 매체를 추천하는 단계는
    복수의 광고 매체에 대한 분석 보고서를 작성하는 단계를 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 분석 보고서는 최적의 광고 매체에 대한 정보 및 상기 고객 세그먼트 정보를 포함하는 것인, 광고 매체 추천 방법.
  11. 광고 매체를 추천하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
    데이터베이스, 및
    상기 데이터베이스와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛
    을 포함하고,
    상기 프로세싱 유닛은,
    네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 이용 URL을 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하고,
    분석 대상 URL을 수신하고,
    상기 분석 대상 URL을 호출한 사용자 아이디를 상기 데이터베이스로부터 검색하고,
    상기 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하고,
    상기 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하도록 구성되는, 컴퓨팅 장치.
  12. 광고 매체를 추천하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
    데이터베이스, 및
    상기 데이터베이스와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛
    을 포함하고,
    상기 프로세싱 유닛은,
    네트워크 트래픽 데이터로부터 사용자 아이디 및 애플리케이션의 실행 정보를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하고,
    분석 대상 서비스를 수신하고,
    상기 분석 대상 서비스와 관련된 애플리케이션을 실행한 사용자 아이디를 상기 데이터베이스로부터 검색하고,
    상기 검색된 사용자 아이디에 해당하는 고객 세그먼트 정보를 분석하고,
    상기 고객 세그먼트 정보에 기초하여 광고 매체를 추천하도록 구성되는, 컴퓨팅 장치.
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