KR20160115989A

KR20160115989A - 광고 가격 디스카운팅

Info

Publication number: KR20160115989A
Application number: KR1020167024652A
Authority: KR
Inventors: 벤자민 스프레처; 알렉산더 로젠샤인 보겐탈러; 폴 덱스터 곰리; 동 민 김; 존 로버트 맨젠
Original assignee: 구글 인코포레이티드
Priority date: 2014-02-07
Filing date: 2014-02-07
Publication date: 2016-10-06
Also published as: WO2015119625A3; EP3103087A2; CN106415639A; US20160343038A1; CA2938950A1; AU2014381712A1; JP2017510881A; EP3103087A4; WO2015119625A2

Abstract

전환들에 대한 비용들을 디스카운팅 하는 방법은 광고 구매자로부터 입찰을 수신하도록 구성된 서버를 이용하는 광고 배포 시스템을 포함하고, 상기 입찰은 광고 구매자가 사용자의 액션에 대해 지불할 의향이 있는 펀드들의 금액을 포함한다. 상기 시스템은 제1 광고 스폿과 관련된 제1 요청을 식별하고 하나 이상의 장래의 광고들 각각에 대한 기대 값을 결정한다. 특정 광고는 상기 제1 요청에 대해 가장 높은 기대 값을 가지는 것에 기초하여 광고 스폿에 대해 선택된다. 상기 시스템은 특정 광고를 배포하는 것을 지원하고 제2 요청에 관하여 광고를 배포하는 것을 지원할 수 있다. 만일 상기 시스템이 액션이 취해졌다는 표시를 수신하면, 상기 시스템은 상기 요청들에 관하여 특정 광고가 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 입찰에 기초하여 상기 액션과 관련된 비용을 디스카운트 한다.

Description

광고 가격 디스카운팅{ADVERTISEMENT PRICE DISCOUNTING}

본 발명은 일반적으로 광고 가격에 관한 것으로, 더 구체적으로는 광고 구매자들이 전환(conversion)들과 관련된 동일한 광고 배포 결과들을 수신하는 레벨에 기초하여 상기 전환들에 대한 비용들을 디스카운팅 하는 것과 관련된다.

종래 시스템에서, 온라인 및 다른 광고 배포자들은 광고 구매자들에게 제2-가격 디스카운팅을 사용한다. 광고 배포 시스템은 광고 스폿(advertisement spot) 또는 스폿들의 그룹에 대한 광고 구매자 시스템들로부터의 입찰(bid)들에 기초하여, 경매들을 수행한다. 상기 광고 구매자 시스템들은 보기 당 비용(cost per view), 액션 당 비용(cost per action), 전환 당 비용(cost per conversion), 클릭 당 비용(cost per click), 노출 당 비용(cost per impression) 또는 임의의 적절한 방식에 기초하여 광고 스폿들에 입찰한다.

액션 당 비용 입찰에서, 광고 구매자 시스템은 사용자들에 의한 액션의 각 경우에 대해 광고 배포 시스템에 대가를 지불한다. 예를 들면, 만일 광고 구매자 시스템이 머천트(merchant)라면, 상기 머천트는 조사를 완료하거나 상기 머천트의 전자상거래 시스템으로부터 온라인 결제를 완료하거나 또는 임의의 적절한 액션을 완료한 각 사용자에 대해 광고 배포 시스템에 대가를 지불할 것이다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템은 제2-장소 입찰자의 입찰에 기초하여 가격의 경매 낙찰자에 대한 비용을 디스카운트한다. 상기 디스카운팅은 광고 배포 시스템과 입찰자들 사이에 긍정적인 관계들이 생기게 하고, 입찰자들이 그들의 진정한 지불의향보다 덜 입찰하게 하는 인센티브를 제거한다.

광고 배포 시스템이 다수의 광고 스폿들을 활용하는 경우, 사용자 액션 또는 전환을 광고 스폿들 중 특정한 하나의 결과로 보는 것은 어렵다. 사용자는 상기 전환 액션을 수행하기 전에 둘 이상의 광고 스폿들을 만날 수 있다.

종래 시스템들은 동일한 배포 결과를 달성하는 동안, 광고 구매자 시스템이 지불할 수 있는 가장 낮은 가격에 기초하여 광고 배포 시스템이 광고 구매자 시스템들에 대한 비용을 디스카운트 하는 것을 허용하지 않는다.

본 명세서의 기법들은 광고 구매자 시스템이 동일한 배포 결과들을 수신하는 레벨로 광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용을 디스카운트 하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법을 제공한다. 광고 배포 시스템은 광고 구매자들로부터 입찰을 수신하도록 구성된 서버를 이용하고, 상기 입찰은 상기 광고 구매자들이 특정 광고와 관련된 사용자의 액션에 대해 지불할 의향이 있는 펀드(fund)들의 금액을 포함한다. 상기 시스템은 제1 광고 스폿과 관련된 제1 요청을 식별하고, 상기 제1 요청에 관한 하나 이상의 장래의 광고(prospective advertisement)들 각각에 대한 기대 값(expected value)을 결정하고, 각 기대 값은 각 장래의 광고와 관련된 입찰에 기초한다. 상기 제1 요청에 대해 가장 높은 기대 값을 가지는 특정 광고에 기초하여 상기 특정 광고가 상기 광고 스폿에 대해 선택된다. 상기 시스템은 상기 제1 요청에 관하여 상기 특정 광고를 배포하는 것을 지원(facilitate)하고 제2 요청에 관하여 상기 광고를 배포하는 것을 지원할 수 있다. 만일 상기 시스템이 상기 사용자에 의해 액션이 취해진 표시를 수신하면, 상기 시스템은 상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 상기 특정 광고가 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 입찰에 기초하여 상기 액션과 관련된 비용을 디스카운트한다.

본 명세서에 기술된 특정 다른 예시적인 양태들에서, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 물은 광고 구매자 시스템이 동일한 배포 결과들을 수신하는 레벨에 기초하여 광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용을 디스카운트 하는데 활용된다.

예시적인 실시 예들의 이들 및 다른 양태들, 목적들, 구성들 및 이점들은 도시된 예시적 실시 예들의 다음의 상세한 설명을 고려하에서 통상의 기술자에게 분명해질 것이다.

도 1은 특정 예시적인 실시예들에 따라, 광고 구매자 시스템이 동일한 배포 결과들을 수신하는 레벨로 광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용들을 디스카운트 하기 위한 시스템을 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 2는 특정 예시적인 실시예들에 따라, 광고 구매자 시스템이 동일한 배포 결과들을 수신하는 레벨로 광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용을 디스카운트 하기 위한 방법을 도시하는 블록 흐름도이다.
도 3은 특정 예시적인 실시예들에 따라, 광고 배포 시스템이 광고 스폿에서 사용하기 위해 광고들을 선택하고, 입찰들을 배치하기 위한 방법을 도시하는 블록 흐름도이다.
도 4는 특정 예시적인 실시예들에 따라, 예시적인 광고의 디스카운팅의 그래프이다.
도 5는 특정 예시적인 실시예들에 따라, 컴퓨팅 머신 및 모듈을 도시하는 블록 다이어그램이다.

개요

하나의 예시적인 실시예에서, 광고 구매자 시스템은 하나 이상의 광고 스폿들 내에 배치되기 위해 광고에 대한 입찰을 제출한다. 상기 입찰은 각 적격 액션(qualifying action)들의 수행에 따라 광고 배포 시스템에 지불하기 위한 액션 당 최대 비용을 포함한다. 일부 경우들에서, 광고 배포 시스템이 상기 적격 액션들의 수행에 대해 광고 구매자 시스템에게 비용을 디스카운트 하는 것은 바람직하다. 광고 배포 시스템은 광고 스폿과 관련된 요청을 식별한다. 상기 요청에 응답하여, 광고 구매자 시스템은 장래의 광고들을 식별하고 상기 요청에 관한 각 장래의 광고의 기대 값을 결정한다. 광고 배포 시스템은 광고 스폿에 대한 광고를 선택하기 위해 장래의 광고들의 기대 값들을 비교한다. 만일 광고 스폿과 관련된 요청이 입찰을 요구하면, 광고 배포 시스템은 상기 선택된 광고의 기대 값에 기초하여 광고 제공자 시스템에 입찰을 제출한다. 만일 상기 입찰이 낙찰된 경우, 상기 선택된 광고는 사용자 디바이스에 제공을 위해 제공된다. 만일 상기 요청이 입찰을 요구하지 않으면, 상기 선택된 광고는 사용자 디바이스에 제공을 위해 제공된다. 광고 배포 시스템은 각 요청과 관련한 경매에서 낙찰된 동일한 광고에 기초하여, 광고 스폿들과 관련된 하나 이상의 추가적인 요청들에 대해 동일한 광고를 선택할 수 있다. 전환이 발생함(예를 들어, 적격 사용자 액션이 취해지는 것)을 결정한 후, 광고 배포 시스템은 최소 금액을 결정하고, 상기 최소 금액은 광고 구매자 시스템이 제안된 광고의 전환에 대해 입찰할 수 있어서, 광고 배포 시스템이 그 전환과 관련된 각 활용된 광고 스폿에 대해 상기 제안된 광고를 여전히 선택하도록 하는 금액이다. 상기 전환에 대한 광고 구매자 시스템으로의 비용은 상기 결정된 최소 레벨에 기초하여 디스카운트 된다.

예시적인 실시예에서, 광고 구매자 시스템은 광고 구매자 시스템이 전환을 위해 지불할 의향이 있는 최대 금액을 입찰한다. 상기 전환은 상기 광고와 관련된 임의의 액션일 수 있다. 예를 들면, 광고 구매자 시스템은 전환으로서 적격있는 사용자들의 각 액션에 대해 광고 배포 시스템에게 보상한다. 일 예시에서, 상기 액션은 머천트 위치에서 구매, 온라인 스토어에서 구매, 머천트 위치에 물리적 출연(physical appearance), 조사의 완료 또는 임의의 다른 적절한 액션에 의해 수행될 수 있다.

광고 스폿은 일반적으로 광고 제공자 시스템과 관련된 광고 요청을 통해 광고 배포 시스템에 사용가능 하게 된다. 예를 들면, 광고 제공자 시스템은 웹페이지를 사용자에게 제공하기 위해 요청을 수신한다. 광고 제공자 시스템은 웹페이지 상에서 사용가능한 하나 이상의 광고 스폿들을 가진다. 상기 광고 제공자 시스템은 광고에 대해 입찰을 요청하거나 광고를 요청할 수 있다. 다른 예에서, 광고 스폿은 하나 이상의 사용자들에 대한 이메일 광고이다. 다른 예에서, 광고 스폿은 위치-기반 경보(location-based alert) 또는 사용자의 모바일 디바이스에 대한 광고이다. 임의의 적절한 광고가 사용가능 하게 된다.

광고 배포 시스템은 상기 사용가능한 광고 스폿에 대해 제안된 광고들의 기대 값을 결정한다. 각 제안된 광고에 대해, 상기 기대 값은 광고 구매자 시스템이 전환을 위해 지불할 의향이 있는 최대 금액 및 제안된 광고와 관련된 기대 전환율(expected conversion rate)에 기초한다. 일 예시에서, 광고 구매자 시스템이 특정 광고와 관련된 전환에 대해 최대 $1.00까지 지불할 의향으로 입찰했다고 하자. 광고 배포 시스템은 기대 전환율이 10% 임을 결정한다. 즉, 상기 특정 광고를 수신한 모든 10명의 사용자들에 대해, 한 명의 사용자가 적격 액션을 수행할 것으로 기대된다. 그러므로, 광고 배포 시스템은 상기 제안된 광고 스폿에 대한 특정 광고를 제공하는 것의 기대 값이 노출 당 $0.10의 가치가 있는지 결정한다(기대 값/노출 = 수입/전환×전환율 공식을 사용하여).

기대 전환율은 유사한 광고 스폿들의 데이터베이스 및 광고된 유사한 제품들에 기초한다. 머신 러닝 알고리즘(machine learning algorithm)이 기대 전환율을 계산하고 업데이트 하기 위해 활용될 수 있다. 광고 배포 시스템은 기대 전환율을 결정하는 임의의 적절한 방식을 사용할 수 있다. 기대 전환율은 사용자의 구매 히스토리에 관한 경험에 더 기초할 수 있다. 예를 들면, 만일 사용자가 광고 배포 시스템이 사용자의 검색 히스토리, 사용자의 구매 히스토리 또는 사용자의 행동에 대한 다른 데이터에 로그인(log)하거나 이들을 분석할 수 있도록 동의하면, 광고 배포 시스템은 광고를 보는 결과로서 전환하는 사용자의 가능성을 더 정확하게 예측할 수 있을 것이다. 또한, 기대 전환율은 불확실성, 이익 또는 다른 요소들에 대한 마진들에 기초하여 조정될 수 있다.

본 예에서, 광고 배포 시스템은, 제안된 광고들 중에서, 광고 구매자 시스템으로부터의 특정 광고가 가장 높은 기대 값을 제공함을 결정하고, 상기 가장 높은 기대 값은 다른 광고 구매자들로부터 다른 제안된 광고들로부터의 기대 값들과 비교된다.

만일 광고 제공자 시스템이 장래의 광고주들에게 광고 스폿을 경매하고 있다면, 광고 배포 시스템은 광고 스폿에 입찰한다. 광고 배포 시스템은 광고 스폿에 대해 선택된 광고의 기대 값에 기초하여 입찰한다. 본 예에서, 만일 선택된 광고의 기대 값이 노출 당 $0.10 이면, 광고 배포 시스템은 이 값에 기초하여 광고 제공자 시스템에 입찰가를 제출한다. 특정 실시예들에서, 상기 입찰가는 기대 값일 수 있고, 상기 기대 값은 본 예에서 $0.10이다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템은 상기 입찰가 내에 안전 마진 및/또는 이익 마진 또는 다른 조정들을 포함한다. 본 예에서, 광고 배포 시스템은 기대 값 대신에, 광고 제공자 시스템에 $0.08을 입찰할 수 있다. 기대 전환율이 부정확하게 계산된 경우에서, 상기 계산된 기대 값 이하인 $0.02는 안전 마진이다. 상기 $0.02는 추가적으로 또는 대안적으로 거래들로부터 이익 마진을 추출하기 위해 광고 배포 시스템에 의해 시도될 수 있다. 특정 실시예들에서, 추가적인 마진은 기대 전환율을 결정할 때 통합될 수 있다.

만일 광고 배포 시스템이 입찰에서 낙찰되면, 제안된 광고는 사용자에게 제공을 위해 광고 제공자 시스템에 전송된다. 상기 광고 배포 시스템에 노출에 대해 입찰한 금액까지의 금액이 청구된다.

일 예시에서, 광고 제공자 시스템은 제2 가격 경매로서 입찰을 수행한다. 즉, 광고 제공자 시스템은 입찰가들을 수신하고, 가장 높은 입찰가에 광고 스폿을 수여한다. 그러나, 광고 제공자 시스템은 낙찰자에게 두 번째로 높은 입찰가와 동일한 금액 또는 그보다 근소하게 높은 금액을 인보이스(invoice)한다. 그러므로, 광고 배포 시스템에 의해 지불된 금액은 광고 스폿에 대해 입찰한 금액보다 낮다.

특정 실시예들에서, 광고 스폿에 대한 요청은 광고 배포 시스템으로부터 입찰가를 요구하지 않는다. 전술한 바와 같이, 광고 제공자 시스템에 의해 입찰가가 요구되지 않는 경우, 광고 배포 시스템은 장래의 광고들의 기대 값에 기초하여 경매를 수행한 후 선택된 광고를 제공한다.

구매될 필요가 없는 광고들은 여전히 배포하기 위한 고유의 비용을 가질 수 있다. 일 실시예에서, 광고 제공자 시스템이 광고 배포 시스템에 의해 소유되는 경우 광고들은 구매될 필요가 없다. (즉, 광고들을 광고 제공자 시스템에 제공하기 위해 광고 배포 시스템에 청구된 직접적인 비용 또는 경비가 없을 수 있다.) 기대 값 비교가 여전히 활용된다. 기회 비용은 서로 다른 광고를 제공하는 미리 예측된 기대 값, 서로 다른 광고 구매자로부터 서로 다른 광고를 제공하는 미리 예측된 수익 또는 "자사 광고(house ad)에 대한 광고 스폿을 사용하는 미리 예측된 값이다. 자사 광고는 광고되는 제공자 시스템에 의해 제공된 서비스들에 대한 광고이다. 광고가 구매될 필요가 없는 예에서, 광고 배포 시스템은 기대 값이 최소 값보다 큰 지 결정한다. 예를 들면, 만일 기대 값이 $0.05 미만인 경우, 광고 배포 시스템은 상기 기대 값은 광고를 제공하기에 충분히 크지 않음을 결정할 수 있다. 광고 배포 시스템은 대신 자사 광고를 제공하거나 더 이상 광고를 제공하지 않을 수 있다.

일부 실시예들에서, 제안된 광고는 광고 제공자 시스템에 전송되고, 상기 광고 제공자 시스템은 사용자에게 표시하기 위해 상기 광고를 사용자 디바이스에 제공한다. 대안적인 실시예들에서, 상기 광고는 이메일 광고 또는 위치 기반 경보와 같이, 사용자 디바이스에 직접 배포된다.

예시적인 실시예에서, 하나 이상의 사용자들은 전환이기 위해 광고 스폿에 의해 요구된 액션을 수행한다. 예를 들면, 사용자는 물리적으로 광고 구매자 시스템과 관련된 머천트(merchant)를 방문하거나, 상기 광고와 관련된 제품을 구입한다. 상기 전환은 임의의 적절한 방식으로 기록된다. 예를 들면, 광고 구매자 시스템은 상기 전환을 광고 배포 시스템에 보고한다. 다른 예시에서, 광고 배포 시스템은 사용자의 온라인 경매를 검출하고 상기 전환을 기록한다.

특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템은 광고 스폿들 중 어느 것이 상기 전환에 기여하였는지 결정할 수 없다. 사용자는 다수의 광고 스폿들을 볼 수 있다. 사용자는 기여하는 광고 스폿들의 일부를 본 후 일정 기간 동안 전환을 지연시킬 수 있다. 이 들 및 다른 이유들로, 광고 배포 시스템은 각 전환으로 드라이브(drove)하는 모든 광고 노출들을 포함하는 레벨로 광고 구매자 시스템에게 액션 당 비용을 디스카운트 하는 것을 원한다.

특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템은 특정 광고 노출들을 임의의 사용자 또는 임의의 적격 액션 탓으로 돌릴 수 없을 수 있다. 이 경우에서, 광고 배포 시스템은 오직 사용자 또는 적격 액션과 관련된 광고 노출들을 위해 디스카운팅 프로세스를 제한할 수 있다. 다른 디스카운팅 프로세스들이 나머지(비-기여) 광고들(예를 들어, 이러한 광고들의 비용을 분산하는 광고들)을 위해 사용될 수 있거나 또는 디스카운팅 하지 않는 프로세스들이 이용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템은, 심지어 모든 광고들이 자격있는 액션 또는 사용자와 관련되지 않더라도 디스카운팅 프로세스에서 모든 광고들을 포함할 수 있다.

광고 배포 시스템은 활용된 광고 스폿들을 결정하고, 상기 광고 스폿들은 전환과 관련된다. 관련된 광고들은 전환에 선행하는 사용자에게 표시하기 위해 제공되는 임의의 광고들을 포함한다.

광고 배포 시스템은 광고 구매자 시스템이 액션들에 대해 입찰할 수 있고 활용된 광고 스폿들 각각에 대해 선택된 광고 스폿들의 광고를 여전히 가질 수 있는 최저 금액을 결정한다. 일 예시에서, 광고 구매자 시스템은 3개의 광고 스폿들에 대해 선택된 제안된 광고를 가진다. 즉, 상기 제안된 광고는 액션 당 비용 입찰가 및 3개의 광고 스폿들 각각에 대해 고려된 임의의 제안된 광고들의 기대 전환율에 기초하여, 가장 높은 기대 값을 가지도록 결정된다.

일 예시에서, 3개의 광고들이 하나의 광고 스폿에 대해 고려되고 각 광고에 대한 기대 값은 각각 $0.10, $0.05 및 $0.01이다. 가장 높은 기대 값은 $0.10이다. 광고 구매자 시스템이 입찰 할 수 있고 각 광고에 대해 여전히 선택될 수 있는 금액을 결정하기 위해, 광고 배포 시스템은 특정 광고 스폿에 대해 두 번째 높은 기대 값을 결정한다. 본 예시에서, 두 번째 높은 기대 값은 $0.05이다.

$0.05의 기대 값을 달성하기 위해, 광고 구매자 시스템은 액션에 대해 더 낮게 지불할 의향으로 입찰 할 수 있다. 본 예시에서, 광고 구매자 시스템은, 10%의 기대 전환율과 함께, $0.50를 입찰할 수 있고, $0.05의 기대 값을 달성할 수 있다. 그러므로, $0.50는 광고 구매자 시스템이 입찰할 수 있고 특정 광고 스폿에 대해 여전히 선택될 수 있는 최저 금액이다. 상기 절차는 각 광고 스폿에 대해 반복되고, 상기 각 광고 스폿에 대해 전환과 관련된 광고가 선택된다.

만일 광고 구매자 시스템이 하나의 광고 스폿에 대해 $0.50을 입찰하고 나머지 2개의 광고 스폿들 각각에 대해 $0.30을 입찰하고 여전히 모든 3개의 광고 스폿들에서 낙찰되면, $0.50은 광고 구매자 시스템이 액션들에 대해 입찰할 수 있고 활용된 광고 스폿들 각각에 대해 여전히 선택될 수 있는 최저 금액이 될 것이다.

광고 배포 시스템은 각 전환에 대한 광고 구매자 시스템에게 결정된 금액으로 비용을 디스카운트 한다. 본 예시에서, 광고 배포 시스템은 상기 전환에 대해 광고 구매자 시스템에 $0.50를 청구한다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템은 결정된 최소 금액 보다 큰 한계 금액(marginal amount)을 청구한다. 상기 한계 금액은 $0.01, 1% 또는 최소의 금액 보다 큰 임의의 적절한 금액일 수 있다. 본 예시에서, 광고 배포 시스템은 광고 구매자 시스템에 전환 당 $0.51을 청구한다.

각 기록된 전환에 대해, 광고 구매자 시스템은 광고 배포 시스템에 지불 금액을 송금한다. 상기 지불 금액은 디스카운트 된 비용의 금액이다. 본 예시에서, 상기 지불 금액은 전환 당 $0.50이다. 특정 실시예들에서, 송금된 금액은 다른 요금들 또는 임의의 적절한 방식에서는, 디스카운트 된 요금과 다른 요금들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 이익 마진이 인보이싱 전에 추가될 수 있다. 다른 예시에서, 발생한 각 전환에 대한 비-기여 광고 지출을 계산하기 위해 금액이 인보이스 가격에 추가될 수 있다. 임의의 적절한 추가자들(adders) 또는 추가적인 디스카운팅이 광고 구매자 시스템에 대한 최종 비용에 포함될 수 있다. 추가로, 상기 지불 금액은 임의의 적절한 스케쥴 상에서 광고 구매자 시스템에 의해 송금될 수 있다. 예를 들면, 광고 구매자 시스템은 전환들의 특정 수가 도달된 후, 일정 기간이 경과한 후 또는 임의의 다른 적절한 스케쥴 상에서 인보이스 될 수 있다.

예시적인 시스템 아키텍처들

도면들 전체에서 동일한 번호들은 동일한 엘리먼트들을 가리키는(그러나 반드시 동일하지는 않음) 도면들로 이제 돌아가면, 예시적 실시예들이 상세히 기술된다.

도 1은 특정 예시적 실시예들에 따라, 광고 구매자 시스템이 동일한 배포 결과들을 수신하는 레벨로 광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용을 디스카운트 하기 위한 시스템(100)을 도시하는 블록 다이어그램이다. 특정 실시예들에서, 디바이스와 관련된 사용자는 본 명세서에 기술된 기법들의 이점들을 얻기 위해 어플리케이션을 설치해야 하고, 그리고/또는 구성 선택을 하여야 한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 하나 이상의 네트워크들(105)을 통해 또는 임의의 적절한 통신 기술을 통해 서로 통신하도록 구성되는 네트워크 컴퓨팅 디바이스들(110, 130, 140 및 150)을 포함한다.

각 네트워크(105)는 유선 또는 무선 통신 수단들을 포함하고, 상기 유선 또는 무선 통신 수단들에 의해 네트워크 디바이스들(디바이스들(110, 130, 140 및 150)을 포함하는)이 데이터를 교환할 수 있다. 예를 들면, 각 네트워크(105)는 근거리 통신망("LAN"), 광역 네트워크("WAN"), 인트라넷, 인터넷, 모바일 텔레폰 네트워크, 스토리지 영역 네트워크(SAN), 개인 영역 네트워크(PAN), 대도시 통신망(MAN), 무선 근거리 통신망(WLAN), 가상 사설망(VPN), 셀룰러 또는 다른 모바일 통신 네트워크, 블루투스, NFC 또는 이들의 임의의 조합 또는 신호들, 데이터의 통신을 용이하게 하는 임의의 다른 적합한 아키텍쳐 또는 시스템을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예들의 논의를 통해, 용어 "데이터" 및 "정보"는 본 명세서의 텍스트, 이미지들, 오디오, 비디오 또는 컴퓨터-기반 환경에서 존재할 수 있는 정보의 임의의 다른 형태를 지칭하기 위해 상호교환적으로 사용됨이 이해되어야 한다. 디바이스들(110, 130, 140 및 150)에 의해 활용되는 통신 기술은 네트워크(105) 또는 대안적인 통신 기술과 유사한 네트워크들 일 수 있다.

각 네트워크 컴퓨팅 디바이스(110, 130, 140 및 150)는 네트워크(105) 또는 유사한 네트워크를 통해 데이터를 전송하고 수신하는 통신 모듈을 갖는 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 예를 들면, 각 네트워크 디바이스(110, 130, 140 및 150)은 서버, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 테블릿 컴퓨터, 텔레비전 내에 내장된 그리고/또는 텔레비전에 결합된 하나 이상의 프로세서를 가진 텔레비전, 스마트폰, 핸드 헬드(handheld) 또는 웨어러블(wearable) 컴퓨터, 개인용 정보 단말기("PDA") 또는 임의의 다른 유선 또는 무선 프로세서-기반 디바이스를 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 예시적인 실시예에서, 네트워크 디바이스들(110, 130, 140 및 150)은 각각 최종-사용자들 또는 소비자들, 광고 구매자 시스템 운영자들, 광고 배포 시스템 운영자들 및 광고 제공자 시스템 운영자들에 의해 운영된다.

사용자(101)는 배포된 네트워크(105)를 통해 문서들이나 웹 페이지들을 보고, 다운로드하고, 업로드하고 또는 그렇지 않으면 문서들이나 웹 페이지들에 액세스 하기 위해 통신 어플리케이션(112), 예를 들면, 웹 브라우저 어플리케이션 또는 독립형 어플리케이션일 수 있는 어플리케이션을 사용할 수 있다. 통신 어플리케이션(112)은 광고 배포 시스템(140)의 웹 서버(144)를 포함하며, 웹 서버들 또는 네트워크(105)에 연결된 다른 컴퓨팅 디바이스들과 인터렉션 할 수 있다.

사용자 네트워크 디바이스(110)는 디지털 월렛 어플리케이션 모듈(digital wallet application module)(111)을 포함한다. 상기 디지털 월렛 어플리케이션 모듈(111)은 임의의 어플리케이션, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 구매를 완료하는데 있어 사용자 컴퓨팅 디바이스(110)가 사용자를 지원하기 위해 이용할 수 있는 프로세스를 포함할 수 있다. 디지털 월렛 어플리케이션 모듈(111)은 통신 어플리케이션(112)과 인터렉트 할 수 있거나 또는 상기 통신 어플리케이션(112)의 컴패니언 어플리케이션(companion application)으로서 내장될 수 있다. 컴패니언 어플리케이션으로서, 상기 디지털 월렛 어플리케이션 모듈(111)은 통신 어플리케이션(112) 내에서 실행한다. 즉, 디지털 월렛 어플리케이션 모듈(111)은 통신 어플리케이션(112)에 내장된 어플리케이션 프로그램일 수 있다. 특정 실시예들에서, 사용자(101)의 디지털 월렛은 클라우드 컴퓨팅 환경에서, 머천트 서버 상에서 또는 임의의 다른 환경에 있을 수 있다.

또한, 사용자 컴퓨팅 디바이스(110)는 디지털 월렛 어플리케이션 모듈(111) 및 통신 어플리케이션(112)에 의해 액세스 가능한 데이터 저장유닛(113)을 포함한다. 예시적인 데이터 저장유닛(113)은 하나 이상 유형의 컴퓨터-판독가능한 저장 디바이스들을 포함할 수 있다. 데이터 저장유닛(113)은 사용자 컴퓨팅 디바이스(110) 상에 저장되거나, 사용자 컴퓨팅 디바이스(110)에 논리적으로 결합될 수 있다. 예를 들면, 데이터 저장유닛(113)은 내장 플래시 메모리 및/또는 하나 이상의 탈착가능한 메모리 어카운트들 또는 탈착가능한 플래시 메모리를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 데이터 저장유닛(113)은 컴퓨팅 시스템 기반의 클라우드에 있을 수 있다.

광고 배포 시스템(140)은 웹 서버(144)에 의해 액세스 가능한 데이터 저장유닛(147)을 포함한다. 예시적인 데이터 저장유닛(147)은 하나 이상 유형의 컴퓨터-판독가능한 저장 디바이스들을 포함하거나, 상기 데이터 저장유닛은 서로 다른 물리적 또는 가상의 머신 또는 클라우드-기반 저장 서비스와 같은, 분리된 시스템일 수 있다. 광고 배포 시스템(140)은 광고 구매자 시스템들로부터 입찰들을 수신하기 위해 동작하고, 광고 스폿들에 나타내기 위해 광고들을 선택하고, 광고들의 전환들을 기록하고, 광고 구매자 시스템(130)을 인보이스 하고, 광고 제공자 시스템에 지불 금액들을 송금하고, 다른 적절한 기능을 수행하도록 동작한다.

사용자(101)는 광고 구매자 시스템(130)과 관련된 광고들을 수신한다. 예시적인 실시예에서, 광고 구매자 시스템(130)은 광고를 광고 배포 시스템(140)에 제공한다. 광고는 상기 광고를 하나 이상의 사용자 컴퓨팅 디바이스들(110)에 표시하는 광고 제공자 시스템(150)에 배포된다. 광고 구매자 시스템(130)은 배포를 위해 광고 배포 시스템(140)에 광고를 업로드 하거나, 광고 배포 시스템(140)으로부터 광고 포멧을 선택하거나 배포를 위해 임의의 적절한 방식으로 광고를 선택한다. 웹 서버(135)는 광고들을 저장하거나, 광고들을 생성하거나, 광고 배포 시스템(140)과 통신하거나 임의의 적절한 기능들을 수행하기 위해 사용된다.

광고 제공자 시스템(150)은 광고 구매자 시스템(130)과 관련된 광고를 사용자 컴퓨팅 디바이스(110)에 제공하는 시스템을 나타낸다. 예를 들면, 광고 제공자 시스템(150)은 사용자 컴퓨팅 디바이스(110)가 웹사이트에 액세스 했을 때 광고를 표시하는 웹사이트일 수 있다. 다른 예시에서, 광고 제공자 시스템(150)은 빌보드, 온라인 간행물, 이메일 시스템, 모바일 어플리케이션, 위치-기반 어플리케이션, 맵 어플리케이션 또는 임의의 적절한 광고 제공자일 수 있다.

도시된 네트워크 접속들은 예시들이고 컴퓨터들과 디바이스들 사이의 통신 링크를 구축하는 다른 수단들이 사용될 수 있음이 인식될 것이다. 게다가, 본 발명의 이점을 갖는 당해 기술분야의 통상의 지식을 가지는 자는 도 1에 도시된 광고 구매자 시스템(130), 광고 배포 시스템(140), 광고 제공자 시스템(150) 및 사용자 컴퓨팅 디바이스(110)는 여러 가지 다른 적절한 컴퓨터 시스템 구성들 중 임의의 것을 가질 수 있음을 인식할 것이다. 예를 들면, 모바일 폰 또는 핸드 헬드 컴퓨터로서 실시되는 사용자 컴퓨팅 디바이스(110)는 상기 기재된 모든 컴포넌트들을 포함하지 않을 수 있다.

예시적인 시스템 프로세스들

도 2 내지 3에 도시된 예시적인 방법들은 예시적인 운영 환경(100)의 컴포넌트들과 관련하여 이하 기술된다. 또한, 도 2 내지 3의 예시적인 방법들은 다른 시스템들과 함께 그리고 다른 환경들에서 수행될 수 있다.

도 2는 특정 예시적 실시예들에 따라, 광고 구매자 시스템(130)이 동일한 배포 결과들을 수신하는 레벨로 광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용을 디스카운트 하기 위한 방법(200)을 도시하는 블록 흐름도이다.

도 1 및 2를 참조하면, 블록(205)에서, 광고 구매자 시스템(130)은 광고 구매자 시스템(130)이 전환에 대해 지불할 의향이 있는 최대 금액을 입찰한다. 상기 전환은 광고의 조건들에 의해 요구되는 임의의 액션이다. 예를 들면, 광고 구매자 시스템(130)은 전환으로서 적격있는 사용자들(101)의 각 액션에 대해 광고 배포 시스템(140)에게 보상한다. 일 예시에서, 상기 액션은 머천트 위치에서 구매, 온라인 스토어에서 구매, 머천트 위치에 물리적 출연, 조사의 완료 또는 임의의 적절한 액션에 의해 수행될 수 있다.

블록(210)에서, 광고 스폿은 광고 배포 시스템(140)에 이용가능 해진다. 예를 들면, 광고 제공자 시스템(150)은 사용자(101)에게 웹페이지를 제공하기 위해 요청을 수신한다. 광고 제공자 시스템(150)은 웹페이지 상에 이용가능한 하나 이상의 광고 스폿들을 가진다. 광고 제공자 시스템(150)은 광고 스폿에 대한 입찰을 제공하기 위해 하나 이상의 광고 배포 시스템들(140)에 대한 요청을 제공한다. 만일 입찰이 요구되지 않는 경우, 광고 제공자 시스템(150)은 광고 스폿에 대한 광고에 대한 요청을 제공한다. 광고 제공자 시스템(150)은 광고 스폿에 대한 입찰들을 수신한다. 다른 예시에서, 상기 광고 스폿은 하나 이상의 사용자들(101)에 대한 이메일 광고이다. 다른 예시에서, 상기 광고 스폿은 위치-기반 경보 또는 사용자의 모바일 디바이스에 대한 광고이다. 임의의 적절한 광고 스폿이 사용가능 하게 된다.

블록(215)에서, 광고 배포 시스템(140)은 광고 스폿에서 사용하기 위해 광고들을 선택하고, 입찰들을 배치한다. 블록(215)의 세부사항은 도 3의 방법(215)과 관련하여 더 상세히 설명된다.

도 3은 특정 예시적 실시예들에 따라, 광고 배포 시스템(140)이 광고 스폿에서 사용하기 위해 광고들을 선택하고, 입찰들을 배치하기 위한 방법(215)을 도시하는 블록 흐름도이다.

블록(310)에서, 광고 배포 시스템(140)은 광고 제공자 시스템(150)으로부터의 요청과 관련된 이용가능한 광고 스폿 또는 임의의 이용가능한 광고 스폿에 대해 제안된 광고들의 기대 값을 결정한다. 상기 기대 값은 광고 제공자 시스템(130)이 전환 및 기대 전환율에 대해 지불할 의향이 있는 최대 금액에 기초할 수 있다.

일 예시에서, 광고 구매자 시스템(130)은 전환에 대해 $1.00을 지불할 의향으로 입찰한다. 광고 배포 시스템(130)은 기대 전환율이 10%임을 결정한다. 즉, 광고를 수신한 모든 10명의 사용자에 대해, 하나의 사용자는 요구된 액션을 수행하는 것이 예상된다. 그러므로, 광고 배포 시스템은 제안된 광고 스폿에서 제안된 광고의 기대 값이 노출 당 $0.10의 가치가 있을 것임을 결정한다. (기대 값/노출 = 수입/전환×전환율)

기대 전환율은 유사한 광고 스폿들의 데이터베이스 및 광고된 유사한 제품들에 기초한다. 머신 러닝 알고리즘이 기대 전환율을 계산하고 업데이트 하기 위해 활용될 수 있다. 광고 배포 시스템은 기대 전환율을 결정하는 임의의 적절한 방식을 사용할 수 있다. 기대 전환율은 사용자(101)의 온라인 히스토리에 관한 경험에 더 기초할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 광고 배포 시스템이 사용자(101)의 검색 히스토리, 사용자(101)의 구매 히스토리 또는 사용자(101)의 행동에 대한 다른 데이터에 로그인하거나 이들을 분석하게 하는 옵션을 선택하였다면, 광고 배포 시스템은 광고를 전환하는 사용자(101)의 가능성(odds)을 좀 더 정확히 예측할 수 있을 것이다. 기대 전환율은 안전 마진 및/또는 이익 마진 또는 다른 조정들을 수용하기 위해 퍼센티지 또는 금액에 의해 디스카운트 된다. 일 예시에서, 기대 전환율은 8%에서 10%까지 디스카운트 될 수 있다. 임의의 적절한 데이터가 상기 기대 전환율의 예측을 지원하기 위해 이용될 수 있다.

블록(315)에서, 광고 배포 시스템(140)은 광고 구매자 시스템(130)으로부터 광고 스폿에 대해 제안된 광고를 선택한다. 본 예시에서, 상기 제안된 광고는 특정 광고 스폿에 대해 노출 당 $0.10의 값을 가지도록 결정된다. 만일 특정 광고 스폿에 대한 다른 잠재적인 광고들이 노출 당 $0.05 및 $0.01의 값을 가지도록 예상된다면, 광고 구매자 시스템(130)으로부터의 상기 제안된 광고는 가장 높은 기대 값을 가질 것이다.

블록(320)에서, 광고 배포 시스템(140)은 광고 스폿이 구매를 요구하는지 결정한다. 많은 광고 스폿들은 광고 제공자 시스템(150) 또는 광고 스폿들을 판매하는 임의의 시스템으로부터 구매되어야 한다. 다른 광고 스폿들은 구매를 요구하지 않는다. 예를 들면, 광고 배포 시스템(140)에 의해 생성된 이메일 광고는 구매될 필요가 없다. 구매될 필요가 없는 광고들은 여전히 배포하기 위한 고유의 비용을 가질 수 있다. 일 실시예에서, 광고 제공자 시스템이 광고 배포 시스템에 의해 소유되는 경우 광고들은 구매될 필요가 없다. 기대 값 비교가 여전히 활용된다. 기회 비용은 서로 다른 광고를 제공하는 미리 예측된 기대 값, 서로 다른 광고 구매자로부터 서로 다른 광고를 제공하는 미리 예측된 수익 또는 "자사 광고(house ad)에 대한 광고 스폿을 사용하는 미리 예측된 값이다. 자사 광고는 광고되는 제공자 시스템에 의해 제공된 서비스들에 대한 광고이다. 광고가 구매될 필요가 없는 예에서, 광고 배포 시스템(140)은 기대 값이 최소 값보다 큰 지 결정한다. 예를 들면, 만일 기대 값이 $0.05 미만인 경우, 광고 배포 시스템(140)은 상기 기대 값은 광고를 제공하기에 충분히 크지 않음을 결정할 수 있다. 광고 배포 시스템(140)은 대신 자사 광고를 제공하거나 더 이상 광고를 제공하지 않을 수 있다.

만일 광고 스폿이 구매를 요구하지 않는다면, 방법(215)은 도 2의 블록(220)으로 진행한다. 만일 광고 스폿이 구매를 요구하면, 방법(215)은 블록(325)으로 진행한다.

블록(325)에서, 만일 광고 제공자 시스템(150)이 장래의 광고주들에게 광고 스폿을 경매하고 있다면, 광고 배포 시스템(140)은 광고 스폿에 입찰한다. 광고 배포 시스템(140)은 광고 스폿에 대한 광고의 기대 값을 입찰한다. 본 예시에서, 만일 상기 제안된 광고의 기대 값이 노출 당 $0.10라면, 광고 배포 시스템은 광고 제공자 시스템에 $0.10을 입찰한다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템(140)은 상기 입찰에 안전 마진 및/또는 이익 마진을 포함한다. 본 예시에서, 광고 배포 시스템(140)은 광고 제공자 시스템에 $0.08을 입찰할 수 있다. 기대 전환율이 부정확하게 계산된 경우에서 상기 계산된 기대 값 이하인 $0.02는 안전 마진일 수 있다. 상기 $0.02는 추가적으로 또는 대안적으로 구매들로부터 이익 마진을 추출하기 위해 광고 배포 시스템에 의해 시도될 수 있다. 특정 실시예들에서, 추가적인 마진은 기대 전환율을 결정할 때 통합될 수 있다.

블록(330)에서, 만일 광고 배포 시스템(140)이 경매에서 낙찰받지 못하면, 방법(215)은 도 2와 관련된 블록(210)으로 진행한다. 제안된 광고는 제안된 광고들의 리스트에 남아있고 다음 광고 스폿이 이용가능 해지는 때 재평가 될 수 있다.

만일 광고 배포 시스템(140)이 광고 스폿이 경매에서 낙찰되었음을 결정하면, 방법(215)은 블록(335)으로 진행한다.

만일 광고 배포 시스템(140)이 입찰에서 낙찰되면, 제안된 광고는 사용자에게 제공을 위해 광고 제공자 시스템에 전송된다. 상기 광고 배포 시스템(140)에 노출에 대해 입찰한 금액까지의 금액이 청구된다.

일 실시예에서, 광고 제공자 시스템(150)은 제2 가격 경매로서 입찰을 수행한다. 즉, 광고 제공자 시스템(150)은 입찰가들을 수신하고, 가장 높은 입찰가에 광고 스폿을 수여한다. 그러나, 광고 제공자 시스템(150)은 낙찰자에게 두 번째로 높은 입찰가와 동일한 금액 또는 그보다 근소하게 높은 금액을 인보이스한다. 그러므로, 광고 배포 시스템(150)에 의해 지불된 금액은 광고 스폿에 대해 입찰한 금액보다 낮다.

도 2의 블록(220)으로 돌아가면, 광고들이 사용자들(101)에게 표시된다. 광고 스폿은 광고 구매자 시스템(130)과 관련된 광고들을 위해 활용된다. 상기 광고는 광고 스폿들의 판매자들, 광고 배포 시스템(140) 또는 광고 스폿들의 임의의 매니저 또는 오너에 의해 규정된 방식으로 사용자들(101)에게 배포된다. 일 실시예에서, 광고는 광고 제공자 시스템(150)의 웹페이지 상에 표시된다.

예시적인 실시예에서, 하나 이상의 사용자들(101)은 전환이기 위해 광고 스폿에 의해 요구된 액션을 수행한다. 예를 들면, 사용자(101)는 물리적으로 광고 구매자 시스템과 관련된 머천트를 방문하거나, 상기 광고와 관련된 물건을 구입하거나, 광고 내 링크를 클릭하거나, 오퍼(offer)를 다운로드 하거나, 조사를 완료하거나, 임의의 적절한 액션을 수행한다.

블록(225)에서, 전환은 임의의 적절한 방식으로 기록된다. 예를 들면, 광고 구매자 시스템(130)은 광고 배포 시스템(140)에게 전환을 보고한다. 다른 예시에서, 광고 배포 시스템(140)은 사용자의 온라인 액션을 검출하고 전환을 기록한다.

블록(230)에서, 광고 배포 시스템(140)은 전환에 관한 하나 이상의 배치된 광고들을 식별한다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템(140)은 광고 스폿들 중 어느 것이 전환에 기여하였는지 결정할 수 없다. 사용자(101)는 다수의 광고 스폿들을 볼 수 있다. 사용자(101)는 기여하는 광고 스폿을 본 후 일정 기간 동안 전환을 지연시킬 수 있다. 이 들 및 다른 이유들로, 광고 배포시스템(140)은 모든 광고 스폿 구매들을 포함하는 레벨로 광고 구매자 시스템(130)에게 광고 스폿들을 디스카운트 하는 것을 원한다.

특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템(140)은 사용자(101)가 본 모든 광고 스폿의 명확한 표시자를 가지지 않을 수도 있다. 광고 배포 시스템(140)은 오직 사용자(101)가 광고를 본 확인이 있는 광고들을 위하여 디스카운팅 프로세스를 제한할 수 있다. 다른 디스카운팅 프로세스들이 나머지 광고들을 위해 이용되거나 디스카운팅 하지 않는 프로세스가 사용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템(140)은 심지어 사용자(101)가 모든 광고들을 봤다는 확인이 존재하지 않더라도, 디스카운팅 프로세스 내에 모든 광고들을 포함할 수 있다.

블록(235)에서, 광고 배포 시스템(140)은 광고 구매자 시스템(130)이 액션들에 대해 입찰할 수 있고 활용된 광고 스폿들 각각에 대해 여전히 선택될 수 있는 최저 금액을 결정한다. 일 예시에서, 광고 구매자 시스템(130)은 3개의 광고 스폿들에 대해 선택된 제안된 광고를 가진다. 즉, 상기 제안된 광고는 액션 당 비용 입찰가 및 3개의 광고 스폿들 각각에 대해 고려된 임의의 제안된 광고들의 기대 전환율에 기초하여, 가장 높은 기대 값을 가지도록 결정된다.

일 예시에서, 3개의 광고들은 하나의 광고 스폿들로 고려되고 각 광고에 대한 기대 값은 각각 $0.10, $0.05 및 $0.01이다. 가장 높은 기대 값은 $0.10이다. 광고 구매자 시스템(130)이 입찰 할 수 있고 각 광고에 대해 여전히 선택될 수 있는 금액을 결정하기 위해, 광고 배포 시스템(140)은 특정 광고 스폿에 대해 두 번째 높은 기대 값을 결정한다. 본 예시에서, 두 번째 높은 기대 값은 $0.05이다.

$0.05의 기대 값을 달성하기 위해, 광고 구매자 시스템(130)은 액션에 대해 더 낮게 지불할 의향으로 입찰할 수 있다. 본 예시에서, 광고 구매자 시스템(130)은, 10%의 기대 전환율과 함께, $0.50를 입찰할 수 있고, $0.05의 기대 값을 달성할 수 있다. 그러므로, $0.50는 광고 구매자 시스템이 입찰할 수 있고 특정 광고 스폿에 대해 여전히 선택될 수 있는 최저 금액이다. 상기 절차는 각 광고 스폿에 대해 반복되고, 상기 각 광고 스폿에 대해 전환과 관련된 광고가 선택된다.

만일 광고 구매자 시스템이 하나의 광고 스폿에 대해 $0.50을 입찰하고 나머지 2개의 광고 스폿들 각각에 대해 $0.30을 입찰하고 여전히 모든 3개의 광고 스폿들에서 낙찰되면, $0.50은 광고 구매자 시스템이 액션들에 대해 입찰할 수 있고 활용된 광고 스폿들의 각각에 대해 여전히 선택될 수 있는 최저 금액이 될 것이다.

블록(240)에서, 광고 배포 시스템(140)은 전환에 대한 광고 구매자에게 결정된 금액으로 비용을 디스카운트 한다. 본 예시에서, 광고 배포 시스템(140)은 상기 전환에 대해 광고 구매자 시스템(130)에 $0.50를 청구한다. 특정 실시예들에서, 광고 배포 시스템(140)은 결정된 최소 금액 보다 큰 한계 금액을 청구한다. 상기 한계 금액은 $0.01, 1% 또는 최소의 금액 보다 큰 임의의 적절한 금액일 수 있다. 본 예시에서, 광고 배포 시스템은 광고 구매자 시스템에 전환 당 $0.51을 청구한다.

특정 실시예들에서, 광고 스폿들의 일부는 특정 전환에 비-기여할 수 있다. 광고 배포 시스템(140)은 비-기여 광고 스폿들의 비용들을 할당하는 방식을 원할 수 있다. 일 실시예에서, 광고 배포 시스템(140)은 조기 상환(early redemption)과 관련된 전환에 대한 비용을 디스카운트 하지 않는다. 전환들의 일정 레벨이 발생한 후, 비-기여 광고 스폿들에 대한 합리적인 전환 당 비용이 계산될 수 있다. 광고 배포 시스템(140)은 비-기여 광고 스폿들의 "보유 비용(carrying cost)"을 평균하여 모든 후속적인 전환들에 대해 전환에 대한 디스카운트 된 비용을 그로스업(gross up)한다.

대안적인 실시예에서, 광고 배포 시스템(140)은 각 향후 제안된 광고의 기대 값에 대한 계산에서 전환 당 소비하는 비-기여 광고 스폿의 이동평균(running average)을 사용할 수 있다. 광고 배포 시스템(140)은 소비하는 비-기여 광고 스폿에 자금을 지원하기 위한 마진을 제공하기 위해 입찰가들을 조정할 수 있다. 상기 마진은 이익 또는 안전 마진들과 유사한 방식으로 활용될 수 있다.

대안적인 실시예에서, 광고 배포 시스템(140)은 원하는 전환 당 비용을 달성하기 위해 소비하는 비-기여 광고 스폿을 증가시키거나 감소시킬 수 있고, 이는 입찰하는 프로세스 동안 통합되는 안전 또는 이익 마진에 의해 커버(cover)될 수 있다.

특정 실시예들에서, 소비하는 비-기여 광고 스폿은 본 명세서에서 기술된 바와 같이, 입찰하는 프로세스에 영향을 미치지 않는다.

블록(245)에서, 각 기록된 전환에 대해, 광고 구매자 시스템(130)은 광고 배포 시스템(140)에 지불 금액을 송금한다. 상기 지불 금액은 디스카운트 된 액션 당 비용의 금액 내에 있다. 본 예시에서, 상기 지불은 전환 당 $0.50일 것이다.

특정 실시예들에서, 송금되는 금액은 다른 요금들 또는, 임의의 적절한 방식에서는, 디스카운트 된 요금과 다른 요금들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 이익 마진이 인보이싱 전에 추가될 수 있다. 다른 예시에서, 발생한 각 전환에 대한 비-기여 광고 지출을 계산하기 위해 금액이 인보이스 가격에 추가될 수 있다. 임의의 적절한 추가자들 또는 추가적인 디스카운팅이 광고 구매자 시스템(130)에 대한 최종 비용에 포함될 수 있다. 추가로, 상기 지불 금액은 임의의 적절한 스케쥴 상에서 광고 구매자 시스템에 의해 송금될 수 있다. 예를 들면, 광고 구매자 시스템은 전환들의 특정 수가 도달된 후, 일정 기간이 경과한 후 또는 임의의 다른 적절한 스케쥴 상에서 인보이스 될 수 있다.

도 4는 예시적인 광고의 디스카운팅의 그래프이다. 상기 그래프는 광고 구매자 시스템(130)이 입찰할 수 있고 광고 스폿에 대한 경매에서 여전히 낙찰받을 수 있는 다양한 광고들에 대한 액션 당 최소 비용("CPA") 입찰가(405)를 도시한다. 상기 최소 CPA 입찰가(405)는 본 명세서에서 기술된 방식으로 계산된다. 본 예시에서, 제1 웹사이트 광고는 $0.20의 최소 CPA 입찰가(405)를 가진다. 광고 구매자 시스템(130)은 각 액션에 대해 $0.10을 지불할 의향을 제공한다. 본 예시에서, 요구된 액션은 머천트 위치에서 오퍼를 상환(redeem)하는 것이다.

활용된 광고 스폿들에 대해 가장 큰 최소 CPA 입찰가는 제1 지역 경보에 대한 $0.10이다. 그러므로, 광고 구매자 시스템(130)으로 인보이스 된 CPA는 $0.80으로 감소한다.

경매 가격이 진행하는 방식을 도시하는 상세한 예시들이 하기 제공된다.

제1 예시는 지불된 채널 상의 단일 경보를 도시한다. 본 예시에서 사용자(101)는 물리적인 소매점에서의 오퍼에 대한 웹사이트 상의 광고를 보며, 사용자(101)는 상기 오퍼를 저장하고, 그 후 상환한다.

테이블 1

본 예시에서, 예측된 델타 전환율("PDCR")은 만일 사용자(101)가 특정 시간에 특정 패널 상에서 노출을 수신하는 경우, 상기 특정 사용자(101)에 대해 특정 오퍼의 상환 가능성이 얼마나 많이 변할 것인지에 대한 광고 배포 시스템(140)의 최선의 추정치를 나타낸다. 안전/이익 마진은 상기 추정치에 포함될 수 있다. 상기 추정치는 사용자(101)가 그 오퍼를 가졌던 인터렉션들의 히스토리를 포함하여, 많은 요인에 기초하여 변할 수 있다. 머천트 액션 당 비용("CPA") 입찰가는 머천트가 지불할 의향이 있는 최고 CPA로서, 상기 머천트가 입찰하는 금액을 포함한다. 광고 배포 시스템(140)이 지불할 의향("ADWtP")은 광고 배포 시스템(140)이 특정 노출에 대해 광고 제공자 시스템(150)에 지불할 의향이 있는 최대 금액을 표시한다. 상기 ADWtP는 광고 배포 시스템(140)에게 특정 시간에 특정 패널 상에서 특정 사용자에게 특정 오퍼를 표시하기 위한 기대 값이다. ADWtP = PDCR * 머천트 CPA 입찰가 이다.

경쟁 오퍼가 지불할 의향("COWtP")은 광고 배포 시스템(140)이 광고의 기대 값에 기초하여, 상기 광고 배포 시스템과 관련된 임의의 광고 구매자 시스템으로부터의 임의의 다른 오퍼에 대한 이 노출에 대해 지불할 의향이 있는 가장 높은 금액을 표시한다. 경쟁 입찰자가 지불할 의향("CBWtP") - 통화화 된 채널들(monetized channels)에 대해, 상기 CBWtP는 임의의 다른 입찰자가 상기 노출에 대해 지불할 의향이 있는 금액이다. 실제 노출 비용은 노출에 대해 채널에 지불된 금액을 표시한다. 만일 입찰이 경매에 입찰하는 제2 가격 또는 유사한 디스카운팅 구조를 사용한다면 상기 금액은 COWtP보다 낮을 수 있다.

머천트 최소 요구되는 입찰가("MRB")는 머천트가 입찰할 수 있고 경매 결과들에서 입찰의 위치를 여전히 유지할 수 있는 최소 CPA 입찰가를 표시한다. MRB는 가장 높은 경쟁 입찰가와 같고, 전환율에서 예측된 델타를 설명하기 위해 마크업(mark up) 된다. MRB = Max(COWtP, CBWtP) * (1/PDCR). 이다.

지불된 CPA는 머천트가 상환을 위해 실제 지불한 가격을 표시한다. 머천트 흑자는 머천트가 입찰했던 것보다 적은 상환 비용 때문에 머천트가 수신한 "자유 값(free value)"을 표시한다. 머천트 흑자 = 머천트 CPA 입찰가 - 지불된 CPA 이다.

광고 배포 시스템(140) 이익은 궁극적으로 오퍼 상환을 생성하는 것보다 적은 금액으로 노출들을 구매하는 것이 가능하기 때문에 광고 배포 시스템(140)이 단일 소비자에 대한 단일 오퍼에 대해 캡쳐(capture)하는 이익을 표시한다. 광고 배포 시스템(140) 이익은, 광고 배포 시스템(140)이 상환으로 이어지지 않는 노출들을 구매하는 경우 또는 광고 배포 시스템(140)이 최후 상환에서 궁극적으로 수익을 올리는 것보다 노출들을 구매하는 데 더 많은 돈을 소비하는 경우 음수가 될 수 있다. 광고 배포 시스템(140) 이익 = 지불된 CPA - 상기 오퍼 및 상기 사용자를 위해 구매된 모든 노출들에 대한 비용의 총계이다. (상환이 실제 일어나기까지 지불된 CPA는 $0이고, 따라서 처음에 광고 배포 시스템(140)은 언제나 음의 이익을 가질 것이다.)

제2 예시는 미지불된 채널 상의 단일 경보를 도시한다. 본 예시에서, 사용자(101)는 물리적인 소매점에서의 오퍼에 대한 모바일 디바이스 상의 위치-기반 경보를 보며, 그녀는 상기 오퍼를 저장하고, 그 후 상환한다. (임의의 추가 경보는 없다)

테이블 2

제3 예시는 서로 다른 채널들 상의 2개의 경보들을 도시한다. 사용자(101)는 이메일을 통해 오퍼를 수신하고, 사용자(101)는 상기 오퍼를 오픈(open)하나, 저장하지 않는다. 그 후 상기 사용자(101)는 웹사이트 상의 광고에서 동일한 오퍼에 대한 광고를 보며, 그녀는 상기 오퍼를 저장하고, 그 후 상환한다. (임의의 추가 경보는 없다)

테이블 3

제4 예시는 복잡한 예시를 도시한다. 사용자(101)는 물리적인 소매점에서의 오퍼를 갖는(featuring) 웹사이트 상의 광고를 본다. 사용자(101)는 광고를 클릭하지 않는다. 사용자(101)는 동일한 오퍼를 갖는 이메일을 통해 오퍼를 수신한다. 사용자(101)는 광고를 클릭하지 않는다. 사용자(101)는 쇼핑몰에 가고 상기 쇼핑몰의 상점 지역에서 상기 오퍼에 대한 위치 기반 경보를 수신한다. 사용자(101)는 광고를 클릭하지 않는다.

사용자(101)는 서로 다른 날에 쇼핑몰에 가고, 동일한 오퍼에 대한 다른 위치 기반 경보 광고를 수신한다. 사용자(101)는 상기 광고를 저장하나, 그러나 상기 광고를 상환하지 않는다. 사용자(101)는 쇼핑몰로 가고, 근처의 저장된 오퍼 알림을 수신한다. 사용자(101)는 광고를 상환하지 않는다. 사용자(101)는 다시 쇼핑몰로 가고 다른 근처의 저장된-오퍼 알림을 수신한다. 사용자(101)는 광고를 상환하지 않는다. 사용자(101)는 그 후 두 시간 가량 점심을 먹고 다른 쇼핑을 한다.

마지막으로, 사용자(101)는 집에 가는 길에 동일한 소매상의 서로 다른 위치에 멈추고 상기 오퍼를 상환한다.

테이블 4

예시적인 시스템들

도 5는 특정 예시적 실시예들에 따르는 컴퓨팅 머신(2000) 및 모듈(2050)을 도시한다. 컴퓨팅 머신(2000)는 본 명세서에 제시된 임의의 다양한 컴퓨터들, 서버들, 모바일 디바이스들, 임베디드 시스템들 또는 컴퓨팅 시스템들에 대응한다. 모듈(2050)은 본 명세서에 제시된 기능들을 프로세싱하고 다양한 방법들을 수행하는 것에서 컴퓨팅 머신(2000)를 지원하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 엘리먼트들을 포함한다. 컴퓨팅 머신(2000)는 프로세서(2010), 시스템 버스(2020), 시스템 메모리(2030), 저장 미디어(2040), 입력/출력 인터페이스(2060) 및 네트워크(2080)와 통신하기 위한 네트워크 인터페이스(2070)와 같은 다양한 내부적 또는 부착된 컴포넌트들을 포함한다.

컴퓨팅 머신(2000)는 통상적 컴퓨터 시스템, 임베디드 컨트롤러, 랩톱, 서버, 모바일 디바이스, 스마트폰, 셋톱 박스, 키오스크, 차량형 정보 시스템, 텔레비전과 관련된 하나 이상의 프로세서들, 커스터마이징된 기계, 임의의 기타 하드웨어 플랫폼 또는 그것들의 임의의 조합 또는 다수로서 구현된다. 컴퓨팅 머신(2000)는 데이터 네트워크 또는 버스 시스템을 통해 상호 연결된 다수의 컴퓨팅 머신들을 사용하여 기능하도록 구성된 분산 시스템이다.

프로세서(2010)는 본 명세서에 기술된 동작들 및 기능을 수행하고, 요청 플로우 및 주소 맵핑들을 관리하고, 계산들을 수행하고 명령들을 생성하기 위해 코드 또는 명령들을 실행하도록 구성된다. 프로세서(2010)는 컴퓨팅 머신(2000)에서 컴포넌트들의 동작을 모니터링하고 제어하도록 구성된다. 프로세서(2010)는 범용 프로세서, 프로세서 코어, 멀티프로세서, 재설정가능한 프로세서, 마이크로컨트롤러, DSP(digital signal processor), ASIC(application specific integrated circuit), GPU(graphics processing unit), FPGA(field programmable gate array), PLD(programmable logic device), 컨트롤러, 스테이트 머신, 게이트 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 임의의 기타 프로세싱 유닛 또는 그것들의 임의의 조합 또는 다수이다. 프로세서(2010)는 단일의 프로세싱 유닛, 다수의 프로세싱 유닛들, 단일의 프로세싱 코어, 다수의 프로세싱 코어들, 전용 프로세싱 코어들, 공동-프로세서들, 또는 그것들의 임의의 조합이다. 특정 실시예들에 따르면, 컴퓨팅 머신(2000)의 다른 컴포넌트들과 함께 프로세서(2010)는 하나 이상의 다른 컴퓨팅 머신들 내에서 실행하는 가상화된 컴퓨팅 머신이다.

시스템 메모리(2030)는 ROM(read-only memory), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), 플래시 메모리 또는 인가된 전원으로 또는 전원 없이 프로그램 명령들 또는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 기타 디바이스와 같은 비-휘발성 메모리들을 포함한다. 또한 시스템 메모리(2030)는 RAM(random access memory), SRAM(static random access memory), DRAM(dynamic random access memory) 및 SDRAM(synchronous dynamic random access memory)와 같은 휘발성 메모리들을 포함한다. 시스템 메모리(2030)는 단일의 메모리 모듈 또는 다수의 메모리 모듈들을 사용하여 구현된다. 시스템 메모리(2030)는 컴퓨팅 머신(2000)의 부분으로서 도시되었지만, 통상의 기술자는 시스템 메모리(2030)가 본 발명의 범위로부터 벗어남 없이 컴퓨팅 머신(2000)으로부터 분리될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 또한, 시스템 메모리(2030)는 저장 미디어(2040)와 같은 비-휘발성 저장 디바이스를 포함하거나, 그와 함께 동작한다는 것을 인식해야 한다.

저장 미디어(2040)는 하드 디스크, 플로피 디스크, CD-ROM, DVD, 블루-레이 디스크, 자기 테이프, 플래시 메모리, 기타 비-휘발성 메모리 디바이스, SSD, 임의의 자기적 저장 디바이스, 임의의 광학적 저장 디바이스, 임의의 전기적 저장 디바이스, 임의의 반도체 저장 디바이스, 임의의 물리-기반 저장 디바이스, 임의의 기타 데이터 저장 디바이스 또는 그것들의 임의의 조합 또는 다수를 포함한다. 저장 미디어(2040)는 하나 이상의 운영 체제, 어플리케이션 프로그램들 및 모듈(2050)과 같은 프로그램 모듈들, 데이터 또는 임의의 기타 정보를 저장한다. 저장 미디어(2040)는 컴퓨팅 머신(2000)의 일부이거나 또는 그와 연결된다. 또한 저장 미디어(2040)는 서버들, 데이터베이스 서버들, 클라우드 스토리지, NAS(network attached storage) 등과 같은 컴퓨팅 머신(2000)과 통신하는 하나 이상의 다른 컴퓨팅 머신들의 일부이다.

모듈(2050)은 컴퓨팅 머신(2000)가 본 명세서에 제시된 기능들을 프로세싱하고 다양한 방법들을 수행하는 것을 지원하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 엘리먼트들을 포함한다. 모듈(2050)은 시스템 메모리(2030), 저장 미디어(2040) 또는 둘 다와 관련된 소프트웨어 또는 펌웨어로서 저장된 하나 이상의 명령들의 시퀀스들을 포함한다. 그러므로 저장 미디어(2040)는 명령들 또는 코드가 프로세서(2010)에 의한 실행을 위해 저장되는 기계 또는 컴퓨터 판독가능 매체의 예시들을 나타낸다. 기계 또는 컴퓨터 판독가능 매체는 일반적으로 프로세서(2010)에 명령들을 제공하는데 사용되는 임의의 매체 또는 매체들을 지칭한다. 모듈(2050)과 관련된 상기 기계 또는 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 소프트웨어 제품을 포함한다. 또한, 모듈(2050)을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어 제품은 모듈(2050)을 네트워크(2080), 임의의 신호-베어링 매체 또는 임의의 기타 통신 또는 전달 기술을 통해 컴퓨팅 머신(200)에 전달하기 위한 하나 이상의 프로세스들 또는 방법들과 관련된다는 것이 인식되어야 한다. 또한 모듈(2050)은 하드웨어 회로들 또는, 마이크로코드 또는 FPGA또는 기타 PLD에 대한 구성 정보와 같은 하드웨어 회로들을 구성하기 위한 정보를 포함한다.

입력/출력(I/O) 인터페이스(2060)는 하나 이상의 외부 디바이스들로부터 데이터를 수신하고, 데이터를 하나 이상의 외부 디바이스들에 보내기 위해 하나 이상의 외부 디바이스들에 연결되도록 구성된다. 또한 다양한 내부 디바이스들과 함께 상기 외부 디바이스들은 주변장치들로도 알려져 있다. I/O 인터페이스(2060)는 다양한 주변 장치들을 컴퓨팅 머신(2000) 또는 프로세서(2010)에 동작적으로 연결하기 위한 전기적 및 물리적 연결들을 포함한다. I/O 인터페이스(2060)는 주변장치들, 컴퓨팅 머신(2000) 또는 프로세서(2010) 간 데이터, 주소들, 및 제어 신호들과 통신하도록 구성된다. I/O 인터페이스(2060)는 SCSI(small computer system interface), SAS(serial-attached SCSI), 섬유 채널, PCI(peripheral component interconnect), PCIe(PCI express), 직렬버스, 병렬버스, ATA(advanced technology attached), SATA(serial ATA), USB(universal serial bus), 썬더볼트, 파이어와이어, 다양한 비디오 버스들 및 그와 유사한 것들 과 같은 임의의 표준 인터페이스를 구현하도록 구성된다. I/O 인터페이스(2060)는 단지 하나의 인터페이스 또는 버스 기술을 구현하도록 구성된다. 대안적으로 I/O 인터페이스(2060)는 다수의 인터페이스들 또는 버스 기술들을 구현하도록 구성된다. I/O 인터페이스(2060)는 시스템 버스(2020)와 함께, 또는 그 일부로서, 또는 그 전부로서 구성된다. I/O 인터페이스(2060)는 하나 이상의 외부 디바이스들, 내부 디바이스들, 컴퓨팅 머신(2000) 또는 프로세서(2010) 사이의 전송들을 버퍼링하기 위한 하나 이상의 버퍼들을 포함한다.

I/O 인터페이스(2060)는 컴퓨팅 머신(2000)를 마우스들, 터치-스크린들, 스캐너들, 전자 디지타이저들, 센서들, 수신기들, 터치패드들, 트랙볼드, 카메라들, 마이크들, 키보드들, 임의의 기타 포인팅 디바이스들 또는 그것들의 임의의 조합을 포함하는 다양한 입력 디바이스들에 연결한다. I/O 인터페이스(2060)는 컴퓨팅 머신(2000)를 비디오 디스플레이들, 스피커들, 프린터들, 프로젝터들, 촉각적 피드백 디바이스들, 자동 제어, 로보틱 컴포넌트들, 액츄에이터들, 모터들, 팬들, 솔레노이드들, 밸브들, 펌프들, 전송기들, 신호 생략기들, 라이트들 등을 포함하는 다양한 출력 디바이스들에 연결한다.

컴퓨팅 머신(2000)는 네트워크 인터페이스(2070)을 통해 하나 이상의 다른 시스템들 또는 네트워크(2080) 상의 컴퓨팅 머신들에게로 논리적 연결들을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작한다. 네트워크(2080)는 WAN들(wide area networks), LAN들(local area networks), 인트라넷들, 인터넷, 무선 엑세스 네트워크들, 유선 네트워크들, 모바일 네트워크들, 전화 네트워크들, 광학 네트워크들 또는 그것들의 조합들을 포함한다. 네트워크(2080)는 스위칭된 패킷, 스위칭된 회로 또는 임의의 토폴로지이고, 임의의 통신 프로토콜을 사용한다. 네트워크(2080) 내의 통신 링크들은 광섬유 케이블들, 프리-스페이스 옵틱들, 웨이브가이드들, 전기적 컨덕터들, 무선 링크들, 안테나들, 라디오-주파수 통신들 등과 같은 다양한 디지털 또는 아날로그 통신 매체를 수반한다.

프로세서(2010)는 시스템 버스(2020)를 통해 본 명세서에서 논의된 컴퓨팅 머신(2000) 또는 다양한 주변장치들의 다른 엘리먼트들에 연결된다. 시스템 버스(2020)는 프로세서(2010) 내, 프로세서(2010) 외, 또는 둘 다에 있다는 것을 인식해야만 한다. 일부 실시예들에 따르면, 임의의 프로세서(2010), 컴퓨팅 머신(2000)의 다른 엘리먼트들 또는 본 명세서에서 논의되는 다양한 주변장치들은 시스템 온 칩(SOC), 시스템 온 패키지(SOP), 또는 ASIC 디바이스와 같은 단일의 디바이스에 통합된다.

본 명세서에서 논의된 시스템들이 사용자들에 관한 개인 정보를 수집하거나 또는 개신 정보를 사용하는 경우들에 있어서, 사용자들에게 프로그램들 또는 구성들이 사용자 정보(예를 들면, 사용자의 소셜 네트워크, 소셜 액션들 또는 활동들, 직업, 사용자의 선호들 또는 사용자의 현재 위치에 관한 정보)를 수집할 것인지 여부를 제어할, 사용자와 더 관련된 컨텐츠 서버로부터의 컨텐츠를 수신할지 및/또는 어떻게 수신할지 제어할 기회 또는 옵션이 제공된다. 추가로, 특정 데이터는 그것이 저장되거나 사용되기 전에 하나 이상의 다양한 방식들로 취급되어, 개인적으로 식별가능한 정보는 제거된다. 예를 들면, 사용자의 아이덴티티는 사용자에 대한 개인적으로 식별가능한 정보가 결정될 수 없도록 취급되거나, 또는 사용자의 지리적 위치는 위치 정보가 획득된 곳에서 일반화되어(도시, 우편번호, 또는 주 레벨로와 같이), 사용자의 특정 위치가 결정될 수 없게 된다. 따라서, 사용자는 사용자에 관한 정보가 어떻게 수집되는지 그리고 컨텐츠 서버에 의해 사용되는지에 관한 제어를 가진다.

실시예들은 본 명세서에 기술되고 도시된 기능들을 수록한 컴퓨터 프로그램을 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램은 기계-판독가능 매체에 저장된 명령들 및 명령들을 실행하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현된다. 그러나, 컴퓨터 프로그래밍에서 실시예들을 구현하는 많은 서로 다른 방식들이 있으며, 실시예들은 컴퓨터 프로그램 명령들의 임의의 하나의 세트에 대한 제한으로서 여겨져서는 안된다는 것은 명백하다. 게다가, 숙련된 프로그래머는 첨부된 흐름도들 및 관련된 어플리케이션 텍스트 내의 기술에 기초하여 개시된 실시예들의 실시예를 구현하기 위해 그러한 컴퓨터 프로그램을 작성할 수 있다. 그러므로, 프로그램 코드 명령들의 특정 세트의 개시는 실시예들을 어떻게 만들고 사용할지에 관한 적절한 이해를 위해 필요하지 않다고 여겨진다. 추가로, 통상의 기술자들은 본 명세서에 기술된 실시예들의 하나 이상의 양태들은 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 수록된 것과 같이, 하드웨어, 소프트웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 게다가, 컴퓨터에 의해 수행되는 동작에 대한 임의의 참조는 하나 이상의 컴퓨터가 동작을 수행할 수 있으므로, 단일의 컴퓨터에 의해 수행되는 것으로 여겨져서는 안된다.

본 명세서에 기술된 예시적 실시예들은 본 명세서에 기술된 방법들을 수행하고 기능들을 프로세싱하는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어와 함께 사용된다. 본 명세서에 기술된 시스템들, 방법들, 및 절차들은 프로그래머블 컴퓨터, 컴퓨터 실행가능 소프트웨어 또는 디지털 회로에 수록된다. 소프트웨어는 컴퓨터 저장 매체에 저장된다. 예를 들면, 컴퓨터 판독가능 매체는 플로피 디스크, RAM, ROM, 하드 디스크, 이동식 미디어, 플래시 메모리, 메모리 스틱, 광학 미디어, 자기-광학적 미디어, CD-ROM 등을 포함한다. 디지털 회로는 집적회로들, 게이트 어레이들, 빌딩 블록 로직, FPGA 등을 포함한다.

이전에 제시된 실시예들에서 기술된 예시적 시스템들, 방법들 및 동작들은 도시적이며, 대안적인 실시예들에서, 특정 동작들은 다양한 실시예들의 범위와 정신으로부터 벗어남 없이, 다른 순서로, 다른 것과 병렬적으로, 전체적으로 생략되어, 및/또는 서로 다른 예시적 실시예들 사이에 조합되어 수행될 수 있고 및/또는 특정 추가적인 동작들이 수행될 수 있다. 따라서, 상기 대안적 실시예들도 본 명세서의 청구된 발명에 포함된다.

비록 구체적 실시예들이 상기에 상세히 기술되었지만, 상기 기술은 단지 도시적인 목적들이다. 그러므로 상기 기술된 많은 양태들은 명시적으로 다르게 언급되지 않는 한 필요적인 또는 기본적인 엘리먼트들로서 의도되지 않았다는 것을 인식해야 한다. 상기 기술된 것들에 더하여, 후속하는 청구항들에서 정의된 실시예들의 정신과 범위로부터 벗어남 없이, 본 발명의 이익을 가지는, 예시적 실시예들의 개시된 양태들의 변경들 및 그에 대응하는 균등한 컴포넌트들 또는 동작들이 통상의 기술자에 의해 만들어질 수 있고, 청구항들의 범위는 상기 변경들 및 균등한 구조들을 포함하도록 가장 넓은 해석이 적용된다.

Claims

컴퓨터로 구현되는, 광고 구매자들에게 비용들을 디스카운트 하는 방법으로서,
하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 광고 구매자로부터 입찰(bid)을 수신하는 단계와, 상기 입찰은 상기 광고 구매자가 특정 광고와 관련된 사용자의 액션(action)에 대해 지불할 의향이 있는 펀드(fund)들의 금액을 포함하며;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 제1 광고 스폿(advertisement spot)과 관련된 제1 요청을 식별하는 단계와;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제1 요청에 관하여, 하나 이상의 장래의 광고(prospective advertisement)들의 각각에 대한 기대 값(expected value)을 결정하는 단계와, 상기 각 기대 값은 각 장래의 광고와 관련된 입찰에 기초하며;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제1 요청에 대해 가장 높은 기대 값을 가지는 상기 특정 광고에 기초하여 상기 특정 광고를 선택하는 단계와;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제1 요청에 관하여 상기 특정 광고를 배포하는 것을 지원(facilitate)하는 단계와;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 제2 광고 스폿과 관련된 제2 요청을 식별하는 단계와;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제2 요청에 관하여, 하나 이상의 장래의 광고들 각각에 대한 기대 값을 결정하는 단계와, 상기 각 기대 값은 각 장래의 광고와 관련된 입찰에 기초하며;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제2 요청에 대해 가장 높은 기대 값을 가지는 상기 특정 광고에 기초하여 상기 특정 광고를 선택하는 단계와;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제2 요청에 관하여 상기 특정 광고를 배포하는 것을 지원하는 단계와;
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 사용자에 의해 액션이 취해졌다는 표시를 수신하는 단계와; 그리고
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 특정 광고가 상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 입찰에 기초하여 상기 액션과 관련된 비용을 상기 광고 구매자에게 디스카운팅 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 비용은, 상기 광고 구매자와 관련된 특정 광고가 상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 입찰될 수 있었고, 그리고 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 입찰 보다 큰 구성된 금액(configured amount)으로 디스카운트 되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 상기 제1 및 제2 광고 스폿들의 각각에 대한 경매에서 입찰하는 단계와; 그리고
상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 상기 제1 및 제2 광고 스폿들의 각각에 대한 입찰이 성공적이라는 알림(notification)을 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 3에 있어서,
상기 제1 및 제2 요청들의 각각에 대해 입찰한 금액은 상기 제1 및 제2 요청들의 각각에 대한 광고 구매자와 관련된 특정 광고의 각각의 기대 값에 기초하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 제1 및 제2 요청들은 상기 요청들에 응답하여 입찰들을 요구하지 않는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 광고 스폿들은 이메일 오퍼(emailed offer), 온라인 광고(online ad) 또는 위치-기반 경보(location-based alert)를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 사용자의 액션은 구매, 물리적 위치에 출현, 서베이(survey)의 완료 또는 웹사이트에 방문을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 특정 광고에 대한 기대 값은 광고 구매자로부터의 입찰 및 기대 전환율(expected conversion rate)에 기초하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 하나 이상의 장래의 광고들 각각에 대한 기대 값은 머신 러닝 알고리즘(machine learning algorithm)으로 결정되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
청구항 1에 있어서,
광고 스폿들과 관련된 3개 이상의 요청들이 식별되고, 상기 특정 광고는 상기 3개 이상의 요청들 각각에 관하여 선택되고, 그리고
상기 비용을 디스카운팅 하는 단계는 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여, 광고 구매자와 관련된 특정 광고가 상기 3개 이상의 요청들에 관하여 입찰될 수 있었고, 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 비용과 동일한 레벨에 기초하여, 상기 액션과 관련된 비용을 상기 광고 구매자에게 디스카운팅 하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
컴퓨터 프로그램 물로서,
상기 컴퓨터 프로그램 물은 컴퓨터에 의한 실행시 컴퓨터로 하여금 광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용들을 디스카운트 하게 하는 컴퓨터에 의해 판독 가능한 프로그램 명령어들이 수록된 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 디바이스를 포함하며, 상기 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어들은:
광고 구매자로부터 입찰을 수신하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어와, 상기 입찰은 상기 광고 구매자가 특정 광고와 관련된 사용자의 액션에 대해 지불할 의향이 있는 펀드들의 금액을 포함하며;
제1 광고 스폿과 관련된 제1 요청 및 제1 광고 스폿과 관련된 제2 요청을 식별하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어와;
상기 제1 요청 및 상기 제2 요청에 관하여, 하나 이상의 장래의 광고들 각각에 대한 기대 값을 결정하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어와, 상기 각 기대 값은 각 장래의 광고와 관련된 입찰에 기초하며;
상기 제1 요청 및 상기 제2 요청에 대해 가장 높은 기대 값을 가지는 상기 특정 광고에 기초하여 상기 특정 광고를 선택하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어와;
상기 제1 요청 및 상기 제2 요청에 관하여 상기 특정 광고를 배포하는 것을 지원하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어와;
상기 사용자에 의해 액션이 취해졌다는 표시를 수신하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어와; 그리고
상기 특정 광고가 상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 입찰에 기초하여 상기 액션과 관련된 비용을 상기 광고 구매자에게 디스카운트 하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 물.
청구항 11에 있어서,
상기 비용은, 상기 광고 구매자와 관련된 특정 광고가 상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 입찰될 수 있었고, 그리고 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 입찰 보다 큰 구성된 금액으로 디스카운트 되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 물.
청구항 11에 있어서,
상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 상기 제1 및 제2 광고 스폿들의 각각에 대한 경매에서 입찰하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어와; 그리고
상기 제1 및 제2 광고 스폿들의 각각에 대한 입찰이 성공적이라는 알림을 수신하게 하는 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 명령어를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 물.
청구항 11에 있어서,
상기 제1 및 제2 요청들은 상기 요청들에 응답하여 입찰들을 요구하지 않는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 물.
청구항 11에 있어서,
상기 광고 스폿들은 이메일 오퍼, 온라인 광고 또는 위치-기반 경보를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 물.
청구항 11에 있어서,
상기 사용자의 액션은 구매, 물리적 위치에 출현, 서베이의 완료 또는 웹사이트에 방문을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 물.
광고 구매자들에게 전환들에 대한 비용들을 디스카운트 하기 위해 지불 계정들을 선택하는 시스템으로서,
저장 리소스; 그리고
상기 저장 리소스와 통신적으로 연결되는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는 상기 저장 리소스에 저장된 어플리케이션 코드 명령어들을 실행하며, 상기 명령어들은 상기 시스템으로 하여금:
광고 구매자로부터 입찰을 수신하게 하며, 상기 입찰은 상기 광고 구매자가 특정 광고와 관련된 사용자의 액션에 대해 지불할 의향이 있는 펀드들의 금액을 포함하며;
제1 광고 스폿과 관련된 제1 요청 및 제2 광고 스폿과 관련된 제2 요청을 식별하게 하며;
상기 제1 요청 및 상기 제2 요청에 관하여, 하나 이상의 장래의 광고들 각각에 대한 기대 값을 결정하게 하며, 각 기대 값은 각 장래의 광고와 관련된 입찰에 기초하며;
상기 제1 요청 및 상기 제2 요청에 대해 가장 높은 기대 값을 가지는 상기 특정 광고에 기초하여 상기 특정 광고를 선택하게 하며;
상기 제1 요청 및 상기 제2 요청에 관하여 상기 특정 광고를 배포하는 것을 지원하며; 그리고
상기 사용자에 의해 액션이 취해졌다는 표시를 수신하게 하며; 그리고
상기 특정 광고가 상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 여전히 선택될 수 있는 가장 낮은 입찰에 기초하여 상기 액션과 관련된 비용을 상기 광고 구매자에게 디스카운트 하게 하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 17에 있어서,
상기 특정 광고에 대한 기대 값은 광고 구매자로부터의 입찰 및 기대 전환율에 기초하는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 17에 있어서,
상기 하나 이상의 장래의 광고들 각각에 대한 기대 값은 머신 러닝 알고리즘으로 결정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
청구항 17에 있어서,
상기 저장 리소스에 저장된 어플리케이션 코드 명령어들을 더 포함하며, 상기 명령어들은 상기 시스템으로 하여금:
상기 제1 및 제2 요청들에 관하여 상기 제1 및 제2 광고 스폿들의 각각에 대한 경매에서 입찰하게 하며; 그리고
상기 제1 및 제2 광고 스폿들의 각각에 대한 입찰이 성공적이라는 알림을 수신하게 하는 것을 특징으로 하는 시스템.