KR20170010776A - 전환값에 기반한 광고에 대한 입찰 계산 - Google Patents

전환값에 기반한 광고에 대한 입찰 계산 Download PDF

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Abstract

광고 플랫폼은 광고에 대한 전환값에 기반하여 광고에 대한 입찰을 계산한다. 광고 플랫폼은 광고 요청에 대한 노출 기회를 식별하고 전환 가능성뿐만 아니라 전환 기대값을 계산한다. 광고 플랫폼은 전환 기대값 및 전환 가능성에 기반하여 입찰 금액을 계산한다. 전환값에 기반한 입찰은 광고주가 단순히 전환율 대신 각 전환값으로 최적화할 수 있게 한다.

Description

전환값에 기반한 광고에 대한 입찰 계산{Calculating bids for advertisements based on conversion value}
본 발명은 일반적으로 온라인 광고에 대한 것이고 보다 구체적으로 온라인 광고의 입찰에 관한 것이다.
광고 플랫폼은 타겟팅된 광고를 사용하여 수익을 창출한다. 타겟 광고는 타겟 광고가 광고에 관심 있을 가능성이 있는 열람 사용자에게만 보여지기 때문에 전통적인 형태의 광고보다 비용-효율적이다. 광고 플랫폼은 각 노출, 즉 광고가 열람 사용자에게 표시될 수 있는 인스턴스에 대한 광고를 선택하는 경매 프로세스를 사용한다.경매 과정은 광고와 연관된 입찰가에 기초하여 광고를 선택한다.광고와 연관된 입찰 값은 광고가 성공적인 비즈니스 목표, 예컨대 열람 사용자가 링크를 클릭하거나 상품을 구매하는 전환율 또는 횟수에 기초한다.그러나, 전환율에 기반한 입찰가는 전환 값을 고려하지 않는다. 따라서, 종종 높은 전환값과 함께 낮은 전환율을 가지는 광고는 광고와 연관된 입찰가가 전환의 횟수에 최적화되어 있기 때문에 종래의 광고 플랫폼에 의해 광고 경매 프로세스에서 간과되거나 경쟁력이 없는 것으로 여겨진다.
광고 플랫폼은 광고주가 최소 투자수익률(ROI) 또는 광고주가 광고의 전환값의 단위당 지불할 용의가 있는 금액을 지정하여 광고에 입찰 할 수 있게 한다. 플랫폼은 온라인 시스템의 사용자에게 광고를 제공하는 광고주로부터 광고 요청을 수신한다. 플랫폼은 광고주로부터 최소 ROI 또는 단위값당 금액을 나타내는 비율을 결정하는데 사용되는 입찰 입력도 수신한다. 온라인 시스템의 열람 사용자에게 광고를 제공하는 노출 기회가 발생할 때, 광고 플랫폼은 그 노출 기회에 대한 광고의 전환의 기대값을 결정한다. 플랫폼은 최소 ROI에 의해 조정된, 결정된 기대값에 기반하여 입찰액을 계산한다. 결정된 기대값은 (1) 열람 사용자에 의한 광고의 전환 가능성 및 (2) 열람 사용자에 의한 광고의 전환의 추정값에 기반할 수 있다. 일실시예에서, 입찰액은 최소 ROI, 광고의 전환 가능성 및 광고에 대한 전환의 추정값에 기반하여 계산된다. 그 후 광고의 계산된 입찰가는 광고가 열람 사용자에게 표시되기 위해 선택되는, 광고 선택 프로세스 또는 광고 입찰에 사용될 수 있다.
광고의 전환 가능성은 임의의 수의 사용자와 광고-특정 특징에 기반할 수 있다. 광고의 전환의 추정값은 광고주에 의해 지정 또는 광고 플랫폼에 의해 결정되는데, 광고주에 의해 알려진 광고 제품이나 서비스에 대한 정보에 추가하여 광고 플랫폼에 의해 알려진 사용자 특정 정보를 사용할 수 있다. 이 입찰 시스템은 광고주가 단지 전환 횟수가 아니라, 광고의 전환의 금전적 가치를 최적화할 수 있게 한다.
본 발명의 내용 중에 포함되어 있다.
본 발명의 내용 중에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 광고 플랫폼의 시스템 환경의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 소셜 네트워킹 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 도 2의 시스템 내의 입찰 컴퓨팅 프로세스의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 광고의 전환값에 기초하여 광고에 대한 입찰을 산출하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도면은 본 발명의 다양한 실시예를 설명의 목적으로만 도시한다. 통상의 기술자는 후술할 설명으로부터 본 명세서에 설명되는 구조 및 방법의 대안적인 실시예가 본 명세서에 설명되는 원리로부터 벗어나지 않고 채용될 수 있음을 용이하게 인식할 것이다.
시스템 구조
도 1은 광고 플랫폼(140)을 위한 시스템 환경(100)의 하이 레벨 블록도이다. 도 1에 도시된 시스템 환경(100)은 하나 이상의 클라이언트 장치(110) 및 네트워크(120), 광고주(130) 및 광고 플랫폼(140)을 포함한다. 대안적 구성으로, 다른 구성요소 및/또는 추가 구성요소가 시스템 환경(100)에 포함될 수 있다. 본 명세서에 기재된 실시예는 일반적인 온라인 광고 플랫폼 또는 소셜 네트워킹 시스템의 일부인 광고 플랫폼에 적용할 수 있다.
클라이언트 장치(110)는 사용자 입력을 수신할 뿐만 아니라 네트워크(120)를 통해 데이터를 전송 및/또는 수신할 수 있는 하나 이상의 컴퓨팅 장치이다. 일실시예로, 클라이언트 장치(110)는 가령 데스크톱이나 랩톱 컴퓨터와 같은 종래의 컴퓨터 시스템이다. 대안적으로, 클라이언트 장치(110)는 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 휴대 전화, 스마트 폰, 태블릿, 또는 다른 적절한 장치와 같은 컴퓨터 기능을 갖는 장치일 수 있다. 클라이언트 장치(110)는 네트워크(120)를 통해 통신하도록 구성된다. 일실시예에서, 클라이언트 장치(110)는 클라이언트 장치(110)의 사용자로 하여금 광고 플랫폼(140) 또는 소셜 네트워킹 시스템과 같은 다른 클라이언트 장치들(110) 및 서버와 상호작용할 수 있게 하는 애플리케이션을 실행한다. 예를 들어, 클라이언트 장치(110)는 네트워크(120)를 통해 클라이언트 장치(110) 및 광고 플랫폼(140) 사이의 상호작용을 가능하게 할 수 있는 브라우저 애플리케이션을 실행한다. 다른 실시예에서, 클라이언트 장치(110)는 IOS® 또는 ANDROID™와 같은 클라이언트 장치(110)의 네이티브 운영체제에서 실행되는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 광고 플랫폼(140)과 상호작용한다.
클라이언트 장치(110)는 유선 및 무선 통신 시스템 모두를 사용하여 근거리 네트워크 및/또는 광역 네트워크의 임의의 조합을 포함할 수 있는 네트워크(120)를 통해 통신하도록 구성된다. 일실시예로, 네트워크(120)는 표준 통신 기술 및/또는 프로토콜을 사용한다. 예를 들어, 네트워크(120)는 가령 이더넷, 802.11, WiMAX(worldwide interoperability for microwave access), 3G, 4G, LTE, CDMA, DSL(digital subscriber line) 등과 같은 기술을 사용하는 통신 링크를 포함한다. 네트워크(120)를 통한 통신을 위해 사용되는 네트워킹 프로토콜의 예시는 MPLS(multiprotocol label switching), TCP/IP(transmission control protocol/Internet protocol), HTTP(hypertext transport protocol), SMTP(simple mail transfer protocol) 및 FTP(file transfer protocol)를 포함한다. 네트워크(120)에서 교환되는 데이터는 임의의 적절한 포맷, 예컨대 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML)와 확장형 마크업 언어(XML)를 사용하여 표현될 수 있다. 일부 실시예로, 네트워크(120)의 통신 링크의 전부 또는 일부는 임의의 적절한 기술(들)을 사용하여 암호화될 수 있다.
하나 이상의 광고주들(130)은 네트워크(120)에 연결된다. 광고 엔티티의 장치로서 구현될 수 있는 광고주(130)(예를 들면, 온라인 광고 엔티티에 의해 호스팅되는 서버, 광고주에 의해 사용되는 모바일 장치 등)는, 도 2와 관련하여 자세히 후술되는 광고 플랫폼(140)과 통신한다. 일실시예에서, 광고주(130)는 클라이언트 장치(110)에 의해 실행되기 위한 애플리케이션을 기술하는 정보를 통신하거나 또는 클라이언트 장치상에서 실행되는 애플리케이션에 의한 사용을 위해 클라이언트 장치(110)로 데이터를 통신하는 애플리케이션 제공자이다. 광고주(130)는 광고, 컨텐츠 또는 하나 이상의 클라이언트 장치(110)로 공개하기 위한 정보와 같은 정보를 광고 플랫폼(140)으로 통신할 수 있다.
도 2는 광고 플랫폼(140)의 구조의 블록도의 예시이다. 도 2에 도시 된 광고 플랫폼(140)은 광고 요청 모듈(205), 입찰 입력 모듈(210), 노출 식별자 모듈(215), 전환값 모듈(220), 전환 가능성 모듈(225), 기대값 모듈(230), 입찰 계산 모듈(235), 경매 모듈(240), 값 속성 모듈(245) 및 웹 서버(250)를 포함한다. 다른 실시예에서, 광고 플랫폼(140)은 다양한 응용에 대하여 추가적이거나, 적거나, 또는 상이한 구성 요소들을 포함할 수 있다. 가령 네트워크 인터페이스, 보안 기능, 부하 균형기, 장애복구 서버, 관리와 네트워크 동작 콘솔 등과 같은 종래의 구성요소들은 시스템 구조의 세부사항을 모호하게 하지 않도록 도시되지 않는다.
광고 요청 모듈(205)은 광고주(130)로부터의 광고 요청을 수신한다. 광고 요청은 광고 컨텐츠를 포함한다. 광고 컨텐츠는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 또는 사용자에게 제시되는 임의의 다른 적절한 데이터일 수 있다. 다양한 실시예로, 광고 컨텐츠는 또한, 광고가 액세스될 때 열람 사용자가 향하는 네트워크 주소를 특정하는 랜딩 페이지를 포함한다.
추가로, 광고 요청은 광고주에 의해 특정된 하나 이상의 타겟팅 기준을 포함할 수 있다. 광고 요청에 포함된 타겟팅 기준은 광고 요청 내의 컨텐츠가 표시될 수 있는 열람 사용자의 하나 이상의 특징을 특정한다. 예를 들어, 타겟팅 기준은 적어도 하나의 타겟팅 기준을 만족하는 사용자 프로필 정보 또는 행위를 가지는 사용자를 식별하기 위하여 열람 사용자와 연관된 사용자 프로필 및/또는 행위의 필드에 적용하는 필터이다. 사용자 프로필 및/또는 동작들은 광고 플랫폼(140) 또는 광고 플랫폼(140)에 네트워크(120)를 통해 연결된 소셜 네트워킹 시스템에 의해 추적 될 수 있다.따라서, 타겟팅 기준은 광고주가 특정한 타겟팅 기준과 일치하는 사용자의 그룹을 식별하여, 사용자의 그룹에게 컨텐츠의 다음 분배를 단순화할 수 있게 한다.
광고 플랫폼(140)이 소셜 네트워킹 시스템의 일부인 실시예에서, 타겟팅 기준은 행위 또는 사용자와 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자 또는 객체 간의 연결의 타입을 특정할 수 있다. 타겟팅 기준은 사용자와 객체 간에 소셜 네트워킹 시스템 외부에서 수행된 상호작용, 예컨대 광고주(130)와 연관된 서버 상의 객체를 또한, 특정할 수 있다. 예를 들어, 타겟팅 기준은 특정 행위, 예컨대 다른 사용자에게 메시지 전송, 애플리케이션 사용, 그룹 가입, 그룹 탈퇴, 이벤트 참가, 이벤트 설명 생성, 온라인 마켓플레이스를 사용한 제품 또는 서비스의 구매 또는 리뷰, 광고주(130)로부터의 정보 요청 또는 다른 임의의 적절한 행위를 취한 사용자를 식별한다. 타겟팅 기준 내에 행위를 포함시키는 것은 광고주가 광고 요청으로부터의 컨텐츠가 표시될 수 있는 사용자를 더 걸러낼 수 있게 한다. 다른 예로서, 타겟팅 기준은 다른 사용자 또는 객체와 연결을 가지거나 다른 사용자 또는 객체와 특정한 타입의 연결을 가지는 사용자를 식별할 수 있다.
입찰 입력 모듈(210)은 광고 요청의 최소 ROI를 결정한다. 최소 ROI는 광고주(130)가 광고 요청과 관련된 광고의 전환값의 단위당 지불할 용의가 있는 금액이다.최소 ROI는 비율, 퍼센티지, 달러값 또는 광고의 전환값에 대한 금액의 임의의 다른 표시일 수 있다.예를 들어, 최소 ROI는 광고주(130)가 전환의 달러값당 10￠를 지불할 용의가 있음 또는 광고주(130)가 전환값의 10%를 지불할 것임을 명시하는 비율일 수 있다.다른 예에서, 최소 ROI는 광고주(130)가 전환의 총 값당 지불할 용의가 있는 것을 명시하는 금액이다. 예를 들어, 최소 ROI는 광고주(130)가 전환 가치 $10에 대해 $1를 지불할 것임을 명시할 수 있다.
입찰 입력 모듈(210)은 광고주(130)로부터 수신된 입찰 입력에 기초하여 최소 ROI을 결정한다. 입찰 입력은 광고주(130)가 입찰에 지출할 수 있는 금액을 나타낸다. 일부 실시예에서, 입찰 입력은 광고 요청에 대한 광고주의 예산(즉, 광고주(130)가 전환당 $10를 지출할 수 있음)일 수 있다. 입찰 입력 모듈(210)은 전환값으로 광고주의 예산을 조정함으로써 최소 ROI를 결정한다.일부 실시예에서, 입찰 입력은 광고주(130)에 의해 제공되는 최소 ROI이거나 동일한 광고와 연관된 이전 광고 요청으로부터의 최소 ROI이다. 입찰 입력은 노출 기회에 의존할 수 있다.예를 들어, 광고 요청의 타겟팅 기준을 모두 충족하는 노출 기회에 대한 입찰 입력은 적은 수의 타겟팅 기준을 충족하는 노출 기회보다 더 가치 있을 수 있다. 일부 실시예에서, 입찰 입력 모듈(210)은 광고주(130)에 의해 제공되는 공식, 알고리즘 또는 수식을 이용하여 최소 ROI를 결정한다. 예를 들면, 광고주(130)는 입찰이 전환의 가치가 아닌 전환의 횟수에 최적화된 표준 입찰 모델을 사용하여 입찰을 제공할 수 있고, 이 입찰 입력에 기반하여 입찰 입력 모듈(210)은 최소 ROI를 결정할 수 있다. 이 예에서, 입찰 입력 모듈(210)은 이 광고주에 대한 과거 입찰 내역, 광고주에 의한 다양한 타입의 전환의 값의 과거 표시를 사용하여, 상이한 노출 기회에 대한 전환값에 대하여 광고주에 의해 제공된 일반적 정보 또는 시간에 걸쳐 이 광고주에 대하여 전환을 관찰하여 획득한 정보, 다른 데이터 및 이들 데이터의 임의의 조합에 기반하여 최소 ROI를 결정할 수 있다.
노출 식별자 모듈(215)은 소셜 네트워킹 시스템 또는 광고 플랫폼(140)과 상호작용하거나 포함할 수 있는 임의의 다른 온라인 시스템과 같은 온라인 시스템의 열람 사용자에게 광고를 전달하는 노출 기회를 식별한다. 예를 들어, 모듈(215)은 광고 요청과 연관된 광고에 대한 노출 기회를 식별할 수 있다. 노출 기회는 광고 플랫폼(140)이 광고를 열람 사용자에게 디스플레이할 수 있는 동안의 인스턴스이다. 예를 들어, 노출 기회는 사용자가 광고를 디스플레이하는 공간을 가진 웹 페이지에 액세스할 때 발생할 수 있다.노출 식별자 모듈(215)은 광고주(130)에 의해 수신된 광고 요청을 포함하는 다양한 광고 요청과 연관된 타겟팅 기준 및/또는 광고 컨텐츠에 기초하여 노출 기회에 대한 광고를 선택한다.일부 실시예에서, 만약 열람 사용자가 임계수의 타겟팅 기준과 일치한다면 노출 식별자 모듈(215)은 노출 기회에 대한 광고를 선택한다.
전환값 모듈(220)은 전환값을 추정하는데, 본 명세서에서 "추정 전환값"으로 지칭된다. 추정 전환값은 광고에 대한 단일 전환의 금전적 가치의 예측이다. 일실시예에서, 이것은 특정 열람 사용자를 수반하는 전환 또는 특정 노출 기회를 수반하는 전환(주어진 열람 사용자에 대해 하나 이상의 노출 기회가 있을 수 있기 때문에)에 대한 추정 전환값이다. 광고의 전환값은 다른 열람 사용자에 대해 또는 다른 노출 기회에 따라 다를 수 있다. 예를 들면, 비록 광고주가 광고의 결과로서 각 사용자의 게임 구매로부터 동일한 금액의 돈을 번다 하여도, 소셜 게임을 자주 사용하는 열람 사용자를 수반하는 소셜 게임 애플리케이션에 대한 광고의 전환은 소셜 게임을 거의 사용하지 않는 열람 사용자를 수반하는 광고의 전환보다 더 가치 있을 수 있다. 게임 사용자가 자주 게임을 플레이하기 때문에, 이 사용자는 이 게임을 다른 사람과 더 공유할 가능성이 높고, 복수의 추가적인 게임 구매와 광고주의 더 많은 총 가치를 낳을 수 있다. 마찬가지로, 게임 사용자에 대한 두 노출 기회 중, 특정 노출 기회와 연관된 전환이 다른 것보다 더 가치 있을 수 있다.예를 들어, 뉴스 웹사이트에 비해 소셜 네트워킹 웹 사이트 상의 노출 기회에 대해 발생하는 전환은 게임 사용자가 더 즉시 소셜 게임을 플레이하고 게임을 살 수 있는 다른 사람과 더 즉시 공유하는 결과를 낳을 가능성이 있다.
추정 전환값은 일반적으로 광고 상품이나 서비스의 가치이지만, 전환당 생성되는 매출, 전환당 이익, 광고주의 경쟁자에 대한 전환의 금전적 영향 또는 광고에 대한 전환과 연관된 다른 값일 수도 있다. 광고주(130)는 전환값 모듈(220)을 위하여 추정 전환값을 제공 할 수 있다. 일부 실시예에서, 광고주(130)는 광고 요청의 광고에 대한 추정 전환값을 포함시킨다. 예를 들어, 광고주(130)는 광고 요청에 $5짜리 샌드위치에 대해 전환값이 $5임을 명시할 수 있다. 추정 전환값은 다른 광고 특정 정보에 기초할 수 있다. 다른 실시예에서, 광고 플랫폼(140)은 자동 또는 광고주로부터 입력 없이 추정 전환값을 결정한다.
일부 실시예에서, 전환값 모듈(220)은 상술한 바와 같은 이유로, 열람 사용자에 대한 정보에 기반하여 추정 전환값을 계산하고, 추정 전환값은 상이한 열람 사용자에 대해 상이할 수 있다. 전환값 모듈(220)은 추정 전환값을 계산하기 위해 통계적 식, 기계 학습 알고리즘, 또는 임의의 다른 수식을 사용할 수 있으며, 사용되는 식 또는 알고리즘은 광고에 의해 제공되거나 전환값 모듈(220)에 의해 설정 될 수 있다. 식 또는 알고리즘이 전환값 모듈(220)에 의해 설정되는 경우, 모듈(220)은 광고주로부터 수식에 입력을 받을 수 있거나, 입력을 스스로 결정할 수 있다.
전환값 모듈(220)에 의해 사용되는 공식은 광고 플랫폼(140)에 의해 알려진 사용자 특정 정보의 함수일 수 있다. 예를 들어, 광고 플랫폼(140)이 소셜 네트워킹 시스템과 인터페이스하는 실시예에서, 전환값 모듈(220)은 열람 사용자 특성, 소셜 연결 및 열람 사용자와 관련된 온라인 상호작용을 설명하는 프로필 정보를 수신한다.전환값 모듈(220)은 수신된 프로필 정보에 기초하여 추정 전환값을 계산한다. 일부 실시예에서, 추정 전환값은 광고가 표시되는 하루 중 시간, 광고 컨텐츠, 열람 사용자의 지리적 위치 또는 열람 사용자의 특정한 특성이나 정보에 기반할 수 있다. 전환값 모듈(220)은 추정 전환값을 계산하기 위하여 광고주(130)에 의해 알려진 광고 제품이나 서비스에 대한 정보를 이용할 수 있다. 예를 들어, 전환값 모듈(220)은 광고 제품이나 서비스의 가격이나 광고 요청에서 제공되지 않은 다른 재정 정보를 이용하여 결정된 전환값을 계산할 수 있다.전환값 모듈(220)의 다른 예는 추정 전환값을 결정하는, 열람 사용자 특정 정보에 기초하는 기계 학습 알고리즘을 사용한다.
전환 가능성 모듈(225)은 열람 사용자에 의한 광고의, 본 명세서에서 "전환 가능성"으로 불리는 전환의 가능성이나 확률을 계산한다. 전환 가능성 모듈(225)은 광고 플랫폼(140)에 의해 알려진 사용자 특정 정보에 기초하여 전환 가능성을 산출한다. 일실시예에서, 전환 가능성 모듈(225)은 열람 사용자와 관련된 프로필 정보를 수신한다. 프로필 정보는 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자의 프로필에서 비롯할 수 있고, 열람 사용자의 특성, 열람 사용자의 소셜 네트워킹 연결 및 소셜 네트워킹 시스템에서 열람 사용자가 수행한 상호작용을 포함할 수 있다. 전환 가능성 모듈(225)은 열람 사용자의 프로필 정보와 같은, 열람 사용자에 대해 알려진 사용자 특정 정보에 기초하여 변환 가능성을 산출한다. 예를 들어, 특정 특성을 가진 열람 사용자(예를 들어, 특정 연령대, 특정 인구통계적 정보, 특정 위치, 특정 호감과 비호감, 그 외 특성을 갖는 사용자)가 다른 사용자보다 광고를 더 클릭하고 클릭에 기반하여 상품을 구매할 가능성이 높은 것으로 알려져 있을 수 있다.광고를 자주 클릭하는 사용자가 다시 클릭할 가능성이 높을 수 있으므로, 전환 가능성 모듈(225)에 의해 고려될 수 있는 또 다른 요인은 광고에 대한 주어진 사용자의 클릭에 대한 내역 정보이다. 마찬가지로, 사용자는 특정 타입의 광고를 클릭할 확률이 높을 수 있다(예를 들어, 이미지가 있는 광고 대 없는 광고, 특정 주제에 대한 광고, 제품을 좋아요한 친구나 소셜 네트워킹 연결에 대한 소셜 컨텍스트를 포함하는 광고, 특정 요일 시간에 보여지는 광고 등). 전환 가능성은 각 열람 사용자 또는 노출 기회에 대해 별도로 계산되며 각 열람 사용자 또는 노출 기회 특정일 수 있다.
기대값 모듈(230)은 광고의 전환의 기대값을 계산하는데, 본 명세서에서 "기대 전환값"이라고 불린다. 기대 전환값은 전환 가능성에 대해 조정된 추정 전환값이다.기대 전환값은 추정 전환값과 전환 가능성 모두에 기초한다.일부 실시예에서, 기대 전환값은 전환 가능성 및 추정 전환값의 곱이다.예를 들어, 전환의 기대값을 결정하기 위한 식은 다음과 같을 수 있다:
V기대 = P(전환) x V추정
상기 식에서, V추정은 전환의 추정값, P(전환)은 전환 가능성이고, V기대가 전환의 기대값이다.그러나, 기대값 모듈(230)은 전환의 기대값을 계산하기 위하여 변환의 추정값에 기초하여 다른 방정식, 식, 또는 알고리즘을 사용할 수 있다.
입찰 계산 모듈(235)은 광고 요청에 대한 입찰 금액을 계산한다. 입찰 금액은 노출 기회에 대해 제공된다. 입찰 금액은 기대 전환값과 최소 ROI 모두에 기초한다.일부 실시예에서, 입찰 금액은 기대 전환값을 최소 ROI로 조정, 예컨대 기대 전환값에 최소 ROI를 곱함으로써 계산된다.
경매 모듈(240)은 입찰 금액을 수신하고, 입찰 금액을 광고 요청과 연관시킨다. 광고 요청은 경매 과정에 제출된다. 광고 플랫폼(140)은 열람 사용자에게 디스플레이할 광고를 선택하기 위하여 경매 프로세스를 사용한다. 광고 선택은 입찰 금액에 기초하고, 추가로 광고와 관련된 추적 기준에 기초할 수 있다. 광고 플랫폼이 소셜 네트워크와 연결된 실시예에서, 광고는 뉴스피드와 같은 소셜 네트워크 인터페이스에 디스플레이될 수 있다.
값 속성 모듈(245)은 전환의 기대값의 일부를 경매 모듈(240)에 의해 선택된 광고에 속성 부여한다. 값 속성 모듈(245)은 광고 플랫폼(140)이 열람 사용자에게 디스플레이하기 위하여 광고를 제공한 후 또는 사용자가 광고를 클릭한 후 열람 사용자에 의한 후속 행위를 추적한다.값 속성 모듈(245)은 열람 사용자에 의한 전환의 표시를 수신한다(예를 들어, 사용자가 광고되는 제품을 구입한 것으로 결정).추적된 행위에 기초하여, 값 속성 모듈(245)은 광고에 기대 전환값의 일부를 속성 부여한다.기대 전환값의 일부는 이진수(1 = 광고에 기인한 변환 | 0 = 광고에 기인하지 않은 전환), 비율(예를 들어, 기대 전환값의 30%가 광고에 기인), 또는 달러값(예를 들어, $20가 광고에 기인)일 수 있다.전환 속성 정보는 추정 전환값과 그로 인한 기대 전환값을 계산하는 공식 또는 알고리즘을 향상시키기 위해 전환값 모듈(220)로 전송될 수 있다.예를 들어, 이 정보는 각 열람 사용자 또는 노출 기회에 대한 추정 전환값을 결정하는 전환값 모듈(220)의 능력을 향상시키기 위해 기계 학습 방법에 사용될 수 있다.
웹 서버(250)는 하나 이상의 광고주들(130)뿐만 아니라 하나 이상의 클라이언트 장치(110)로 네트워크(120)를 통해 광고 플랫폼(140)을 연결한다. 웹 서버(250)는 웹 페이지뿐만 아니라 가령 JAVA®, FLASH®, XML 등과 같은 다른 웹 관련 컨텐츠를 제공한다. 웹 서버(250)는 광고주(130), 광고 플랫폼(140) 및 클라이언트 장치(110) 사이에 메시지, 예컨대 광고 컨텐츠, 메시지 또는 다른 정보를 수신하고 라우팅할 수 있다. 추가로, 웹 서버(250)는 가령 IOS®, ANDROID™, WEBOS® 또는 RIM®와 같은 네이티브 클라이언트 장치 운영 시스템으로 직접 데이터를 송신하는 API 기능을 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 도 2의 시스템 내의 입찰 컴퓨팅 프로세스의 흐름도이다. 도 3은 모듈 사이에 전송되는, 입찰 입력(310), 최소 ROI(320), 결정된 전환값(330), 전환 가능성(340), 기대 전환값(350), 및 입찰 금액(360) 등 다양한 신호를 도시한다.신호는 아날로그 신호, 논리 신호를 통해 송신되는 디지털 신호 또는 컴퓨터 메모리에 저장된 객체로서 구현 될 수 있다.
상술한 바와 같이, 입찰 금액(360)은 입찰 계산 모듈(235)에 의해 계산된다. 입찰 금액(360)은 최소 ROI(320) 및 기대 전환값(350) 모두에 근거한다. 결국, 기대 전환값(350)은 전환값 모듈(220)로부터의 추정 전환값(350)과 전환 가능성 추정기(225)로부터의 전환 가능성(340) 모두에 기초한다. 최소 ROI(320)는 광고주(130)로부터 수신된 입찰 입력(310)에 기초하여 결정된다.
전환값에 기반하여 광고에 대한 입찰을 계산하는 방법
도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 광고의 전환값에 기초하여 광고에 대한 입찰을 산출하기 위한 프로세스의 흐름도이다. 특별히 언급하지 않는 한, 도 4의 프로세스는 광고 플랫폼(140)에 의해 수행되는데, 광고 플랫폼(140) 상의 프로세서가 도 4에 서술된 프로세스를 실행하도록 하는 명령어를 저장할 수 있다. 도 4의 프로세스는 추가 또는 대체 단계를 포함할 수 있다.
광고 플랫폼(140)은 광고주(130)로부터의 광고 요청을 수신한다(410). 광고 요청은 광고 컨텐츠를 포함하지만 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 또는 열람 사용자에게 제공되기 적합한 임의의 다른 데이터에 한정되지 않는다. 광고 요청은 또한 광고 요청의 컨텐츠가 제시될 자격이 있는 열람 사용자의 하나 이상의 특성을 지정하는 타겟팅 기준을 포함할 수 있다. 타겟팅 기준은 자격 있는 열람 사용자와 연관된 열람 사용자의 행위, 프로필 정보, 또는 연결을 지정한다.
광고 플랫폼(140)은 광고주(130)로부터 입찰 입력을 수신한다(420). 입찰 입력은 광고주(130)가 광고를 디스플레이하기 위해 지불할 의사가 얼마나 있는지를 표시한다.입찰 입력은 광고 요청, 광고에 대한 예산 또는 광고에 대한 최소 ROI에 대한 입찰에 대한 최대 또는 최소 값일 수 있다. 입찰 입력은 예컨대 광고 요청의 일부로서, 광고주(130)로부터 수신 될 수 있다. 광고 플랫폼이 소셜 네트워킹 시스템과 연결되는 일부 실시예에서, 광고 플랫폼(140)은 소셜 네트워킹 시스템의 열람 사용자의 추적된 상호작용 및 열람 사용자의 프로필 정보에 기초하여 입찰 입력을 결정한다.
광고 플랫폼(140)은 입찰 입력을 기반으로 최소 ROI를 결정한다(430). 최소 ROI는 광고주가 광고의 전환값의 단위 당 지불할 의사가 있는 금액이다. 최소 ROI는 비율, 퍼센티지, 달러 금액, 또는 값의 임의의 다른 적합한 표현으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 최소 ROI는 광고주(130)가 광고에 대한 전환의 달러값 당 25￠를 지불할 용의가 있음을 표시할 수 있다.최소 ROI는 광고주(130)에 의한 광고 요청의 일부로서 제출될 수 있거나 광고주(130)에 의해 제공되는 공식, 알고리즘, 또는 다른 식을 이용하여 광고 플랫폼(140)에 의해 결정될 수 있다(430). 식은 광고에 대한 타겟팅 기준 및 열람 사용자에 대한 사용자 특정 정보의 함수일 수 있다.
광고 플랫폼(140)는 열람 사용자에게 광고할 노출 기회를 식별한다(440). 예를 들어, 열람 사용자는 방금 페이지를 갱신하였거나 새 페이지를 탐색하고, 따라서 열람 사용자에게 광고를 제공할 수 있는 기회가 있다.광고 플랫폼(140)은 또한 노출 기회가 수신된(410) 광고주의 광고에 대해 적합한 것임을 식별할 수 있는데, 광고 요청의 타겟팅 기준과 일치할 수 있기 때문이다. 노출 기회는 광고 플랫폼(140)이 광고를 열람 사용자에게 디스플레이하기 위해 제공할 수 있는 동안의 인스턴스이다.광고 플랫폼(140)은 열람 사용자의 광고 또는 광고 요청에 대한 친밀도를 나타내는 친밀 점수를 사용하여 노출 기회가 광고 요청과 일치하는 것임을 식별할 수 있다(440). 친밀 점수는 광고 요청과 연관된 광고에 대한 열람 사용자의 친밀도의 척도이고 소셜 네트워크의 프로필 정보와 같은 열람 사용자에 속하는 프로필 정보에 기초할 수 있다.친밀 점수의 추가 설명은 본 명세서에서 전체로서 참조되는 미국 특허 제8,402,094에 제공된다.또한, 광고 플랫폼(140)은 노출의 하루 중 시간, 노출이 디스플레이되는 웹 페이지 및 광고의 위치와 같은 광고 기회에 관한 다른 인자에 기반하여 노출 기회가 광고 요청과 일치함을 식별할 수 있다(440).
광고 플랫폼(140)은 광고에 대한 전환의 기대값을 결정한다(450). 전환의 기대값은 광고 제품이나 서비스의 가치, 전환에 의해 생성되는 수익, 전환에 의해 생성되는 이익, 광고주(130)의 경쟁자에 대한 전환의 영향 및 임의의 다른 값일 수 있다. 전환의 기대값은 광고주(130)에 의해 제공되거나 통계적 식, 기계 학습 알고리즘, 또는 임의의 다른 관련 함수 또는 식을 이용하여 광고 플랫폼(140)에 의해 결정될 수 있다. 광고 플랫폼(140)은 전환의 기대값을 계산하기 위해 광고 플랫폼(140)에 의해 알려진 사용자 특정 정보를 사용할 수 있다. 예를 들어, 만약 광고 플랫폼(140)이 소셜 네트워킹 시스템에 연결된 경우, 광고 플랫폼(140)은 전환의 기대값을 계산하기 위하여 프로필 정보, 소셜 연결 또는 추적된 상호작용을 이용할 수 있다. 또한, 광고 플랫폼(140)은 전환의 기대값을 결정하기 위해(450) 광고 제품이나 서비스에 대한 정보를 사용할 수 있다. 예를 들어, 광고 플랫폼(140)은 광고 제품이나 서비스의 가격에 기초하여 전환의 기대값을 결정할 수 있다. 기대 전환값을 결정할 때(450) 광고 플랫폼(140)은 또한 전환 가능성을 고려할 수 있다.
광고 플랫폼(140)은 입찰 금액을 계산한다(460). 입찰 금액은 노출 기회 동안 광고를 디스플레이하기 위하여 광고주(130)에 의해 입찰되는 금액이다. 입찰 금액은 기대 전환값과 최소 ROI 모두에 기초한다.일부 실시예에서, 입찰 금액은 전환의 기대값 및 최소 ROI의 곱이다.
광고 플랫폼(140)은 광고 선택 프로세스로 입찰 금액을 제공한다(470). 광고 선택 프로세스는 광고 플랫폼(140)에 의해 수행되거나 다른 시스템에 의해 수행되는 광고 경매일 수 있다. 입찰 금액은 광고 경매에 광고 요청과 함께 제공된다.제공된 광고 요청의 입찰 금액에 기초하여, 광고 플랫폼(140)은 열람 사용자에게 디스플레이하기 위하여 제공할 광고를 선택한다.
광고 플랫폼(140)은 선택된 광고를 열람 사용자에게 제공한 후 열람 사용자에 의한 행위를 추적할 수 있다. 열람 사용자의 행위를 추적하는 동안, 광고 플랫폼은 광고 전환이 발생했다는 표시를 수신할 수 있다. 전환의 표시는, 링크를 따라가기, 구매, 광고 열람, 랜딩 페이지 방문, 또는 임의의 다른 관련 행위와 같은 열람 사용자에 의한 임의의 추적되는 행위일 수 있다. 열람 사용자에 의한 추적된 행동에 기초하여, 광고 플랫폼(140)은 광고에 기대 전환값의 일부를 속성 부여한다. 광고 플랫폼(140)은 전환의 기대값의 기여 부분을 계산하기 위해 임의의 통계적 식, 기계 학습 알고리즘, 또는 다른 명백한 함수를 사용할 수 있다.
추가 고려 사항
전술한 실시예의 설명은 예시의 목적으로 제시되었을 뿐, 배타적이거나 개시된 구체적인 형태로 실시예를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 개시로부터 다양한 변형 및 변경이 가능함을 인식할 수 있을 것이다.
본 명세서의 일부 부분은 본 발명의 실시예들을 정보에 대한 동작의 알고리즘적 및 기호적 표현으로 설명한다. 이러한 알고리즘적 설명이나 표현은 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 효과적으로 그들의 작업의 실체를 다른 통상의 지식을 가진 자에게 전달하기 위하여 데이터 프로세싱 설명분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 공통적으로 사용되는 것이다. 기능적으로, 계산적으로 또는 논리적으로 설명되고 있는 이들 동작은 컴퓨터 프로그램 또는 등가의 전기 회로, 마이크로 코드 등에 의해 구현되는 것으로 이해된다. 또한, 종종 이러한 동작의 배열은 일반성의 손실 없이 모듈로 언급될 수 있는 것으로 확인된다. 설명된 동작 및 그와 관련된 모듈들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있을 것이다.
본 명세서에 설명된 임의의 단계들, 동작들 또는 프로세스들은 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈들에 의해 또는 이들과 다른 장치들의 결합에 의해 수행되거나 구현될 수 있다. 일실시예로, 소프트웨어 모듈은 설명된 단계들, 동작들 또는 프로세스들 일부 또는 전부를 수행하기 위하여 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현된다.
본 발명의 실시예들은 또한, 본 명세서의 동작들을 수행하기 위한 장치와 관련될 수 있다. 이 장치는 요청된 목적을 위하여 구체적으로 구성될 수 있으며/있거나 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 재구성되는 범용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 이런 컴퓨터 프로그램은 비-일시적 유형(tangible)의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체나 컴퓨터 시스템 버스에 결합될 수 있는 전자 명령어를 저장하기에 적절한 임의의 타입의 매체에 저장될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 언급된 임의의 컴퓨팅 시스템들은 단일 프로세서를 포함할 수 있거나, 증가한 컴퓨팅 능력을 위해 다중 프로세서 설계를 채용한 구조일 수 있다.
본 발명의 실시예들은 또한, 본 명세서에 기술된 컴퓨팅 프로세스에 의해 생산된 제품에 관한 것일 수 있다. 이런 제품은 컴퓨팅 프로세스의 처리 결과인 정보를 포함할 수 있으며, 여기서 정보는 비-일시적, 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장되고 본 명세서에 개시된 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 데이터 조합의 임의의 실시예를 포함할 수 있다.
마지막으로, 본 명세서에서 사용된 언어는 원칙적으로 읽기 쉬운 지침상의 목적으로 선택되었으며, 발명의 대상을 상세히 설명하거나 제한하려고 선택된 것은 아닐 수 있다. 따라서, 본 발명의 범위는 본 명세서에 의해서가 아니라 본 명세서를 기초로 출원된 임의의 청구범위들에 의해 한정되는 것으로 의도된다. 따라서, 본 발명의 실시예들에 관한 설명은 하기의 청구범위에서 제시되는 본 발명의 범위의 예시가 되지만, 이에 제한되지는 않는 것으로 의도된다.

Claims (25)

  1. 광고주로부터 온라인 시스템의 복수의 사용자에게 광고를 표시하기 위한 광고 요청을 수신하는 단계;
    광고주로부터 광고 요청에 대한 입찰 입력을 수신하는 단계;
    입찰 입력에 기반하여, 광고주가 광고의 전환값 단위당 지불할 용의가 있는 금액을 명시하는 최소 투자 수익율(ROI)을 결정하는 단계;
    온라인 시스템의 복수의 사용자 중 열람 사용자에게 광고를 전달할 노출 기회를 식별하는 단계;
    노출 기회에 대한 광고의 전환 기대값을 결정하는 단계;
    프로세서에 의하여, 최소 ROI로 조정된 광고의 결정된 전환 기대값에 기반하여 광고 요청에 대한 입찰 금액을 계산하는 단계; 및
    광고 선택 프로세스로 광고에 대한 계산된 입찰 금액을 제공하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    결정된 기대값은 (1) 열람 사용자에 의한 광고의 전환 가능성 및 (2) 열람 사용자에 의한 광고의 전환 추정값에 기반하는 컴퓨터 구현 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    프로세서에 의하여, 열람 사용자에 의한 광고의 전환 추정값을 결정하는 단계를 더 포함하고,
    추정값은 그 광고에 대한 각 특정한 노출 기회의 함수인 컴퓨터 구현 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    전환 추정값을 결정하는 단계에서 사용되는 함수는 광고주에 의해 제공되는 컴퓨터 구현 방법.
  5. 청구항 2에 있어서,
    계산된 입찰 금액은 최소 ROI, 열람 사용자에 의한 광고의 전환 가능성 및 열람 사용자에 의한 광고의 전환 추정값의 곱인 컴퓨터 구현 방법.
  6. 청구항 2에 있어서,
    사용자와 연관된 프로필 정보를 수신하는 단계; 및
    수신된 프로필 정보에 기반하여, 열람 사용자에 의한 광고의 전환 가능성을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  7. 청구항 3에 있어서,
    수신된 프로필 정보는 사용자에 속하는 소셜 네트워크 사용자 프로필인 컴퓨터 구현 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    입찰 입력은 광고주에 의해 제공되는 입찰이고, 최소 ROI는 입찰에 기반하여 결정되는 컴퓨터 구현 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    입찰 입력은 최소 ROI이고, 최소 ROI를 결정하는 단계는 광고주에 의해 입력된 최소 ROI를 사용하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    계산된 입찰 금액에 기반하여 사용자를 위한 광고를 선택하는 단계; 및
    사용자에게 디스플레이하기 위하여 선택된 광고를 제공하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    사용자와 수신된 광고 간의 하나 이상의 상호작용을 추적하는 단계;
    수신된 광고와 연관된 전환이 일어났다는 표시를 수신하는 단계; 및
    광고에 전환 추정값의 일부를 속성 부여하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  12. 광고주로부터 온라인 시스템의 복수의 사용자에게 광고를 표시하기 위한 광고 요청을 수신하고;
    광고주로부터 광고 요청에 대한 입찰 입력을 수신하고;
    입찰 입력에 기반하여, 광고주가 광고의 전환값 단위당 지불할 용의가 있는 금액을 명시하는 최소 투자 수익율(ROI)을 결정하고;
    온라인 시스템의 복수의 사용자 중 열람 사용자에게 광고를 전달할 노출 기회를 식별하고;
    노출 기회에 대한 광고의 전환 기대값을 결정하고;
    최소 ROI로 조정된 광고의 결정된 전환 기대값에 기반하여 광고 요청에 대한 입찰 금액을 계산하고; 및
    광고 선택 프로세스로 광고에 대한 계산된 입찰 금액을 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 수록하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  13. 청구항 12에 있어서,
    결정된 기대값은 (1) 열람 사용자에 의한 광고의 전환 가능성 및 (2) 열람 사용자에 의한 광고의 전환 추정값에 기반하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  14. 청구항 13에 있어서,
    실행될 때, 프로세서로 하여금 열람 사용자에 의한 광고의 전환 추정값을 결정하도록 하는 명령어를 더 포함하고,
    추정값은 그 광고에 대한 각 특정한 노출 기회의 함수인 컴퓨터 프로그램 제품.
  15. 청구항 13에 있어서,
    전환 추정값을 결정하는데 사용되는 함수는 광고주에 의해 제공되는 컴퓨터 프로그램 제품.
  16. 청구항 13에 있어서,
    계산된 입찰 금액은 최소 ROI, 열람 사용자에 의한 광고의 전환 가능성 및 열람 사용자에 의한 광고의 전환 추정값의 곱인 컴퓨터 프로그램 제품.
  17. 청구항 13에 있어서,
    사용자와 연관된 프로필 정보를 수신하고; 및
    수신된 프로필 정보에 기반하여, 열람 사용자에 의한 광고의 전환 가능성을 결정하기 위한 프로그램 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  18. 청구항 14에 있어서,
    수신된 프로필 정보는 사용자에 속하는 소셜 네트워크 사용자 프로필인 컴퓨터 프로그램 제품.
  19. 청구항 12에 있어서,
    입찰 입력은 광고주에 의해 제공되는 입찰이고, 최소 ROI는 입찰에 기반하여 결정되는 컴퓨터 프로그램 제품.
  20. 청구항 12에 있어서,
    입찰 입력은 최소 ROI이고, 최소 ROI를 결정하는 것은 광고주에 의해 입력된 최소 ROI를 사용하는 것을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  21. 청구항 12에 있어서,
    계산된 입찰 금액에 기반하여 사용자를 위한 광고를 선택하고; 및
    사용자에게 디스플레이하기 위하여 선택된 광고를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  22. 청구항 21에 있어서,
    사용자와 수신된 광고 간의 하나 이상의 상호작용을 추적하고;
    수신된 광고와 연관된 전환이 일어났다는 표시를 수신하고; 및
    광고에 전환 추정값의 일부를 속성 부여하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  23. 컴퓨터 프로그램 프로세서; 및
    비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 포함하는 시스템으로서, 저장 매체는 프로세서로 하여금:
    광고주로부터 온라인 시스템의 복수의 사용자에게 광고를 표시하기 위한 광고 요청을 수신하고;
    광고주로부터 광고 요청에 대한 입찰 입력을 수신하고;
    입찰 입력에 기반하여, 광고주가 광고의 전환값 단위당 지불할 용의가 있는 금액을 명시하는 최소 투자 수익율(ROI)을 결정하고;
    온라인 시스템의 복수의 사용자 중 열람 사용자에게 광고를 전달할 노출 기회를 식별하고;
    노출 기회에 대한 광고의 전환 기대값을 결정하고;
    프로세서에 의하여, 최소 ROI로 조정된 광고의 결정된 전환 기대값에 기반하여 광고 요청에 대한 입찰 금액을 계산하고; 및
    광고 선택 프로세스로 광고에 대한 계산된 입찰 금액을 제공하도록 하는 명령어를 포함하는 시스템.
  24. 청구항 23에 있어서,
    프로세서로 하여금:
    계산된 입찰 금액에 기반하여 사용자를 위한 광고를 선택하고; 및
    사용자에게 디스플레이하기 위하여 선택된 광고를 제공하도록 하는 명령어를 더 포함하는 시스템.
  25. 청구항 24에 있어서,
    프로세서로 하여금:
    사용자와 수신된 광고 간의 하나 이상의 상호작용을 추적하고;
    수신된 광고와 연관된 전환이 일어났다는 표시를 수신하고; 및
    광고에 전환 추정값의 일부를 속성 부여하도록 하는 명령어를 더 포함하는 시스템.
KR1020167033219A 2014-05-30 2014-06-02 전환값에 기반한 광고에 대한 입찰 계산 KR20170010776A (ko)

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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170213245A1 (en) * 2016-01-26 2017-07-27 Facebook, Inc. Selecting content for online system users based on user interactions with third party applications
US10318997B2 (en) * 2016-04-22 2019-06-11 Facebook, Inc. Determining bid amounts for presenting sponsored content to a user based on a likelihood of the user performing a conversion associated with the sponsored content
US10810627B2 (en) * 2016-08-10 2020-10-20 Facebook, Inc. Informative advertisements on hobby and strong interests feature space
US11631125B2 (en) * 2017-06-30 2023-04-18 Meta Platforms, Inc. Calculating bids for content items based on value of a product associated with the content item

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7672894B2 (en) * 2001-07-20 2010-03-02 Shopzilla, Inc. Automated bidding system for use with online auctions
WO2006005005A2 (en) * 2004-07-06 2006-01-12 Sarnoff Corporation Efficient, green-emitting phosphors, and combinations with red-emitting phosphors
US20060122879A1 (en) * 2004-12-07 2006-06-08 O'kelley Brian Method and system for pricing electronic advertisements
US20090234710A1 (en) * 2006-07-17 2009-09-17 Asma Belgaied Hassine Customer centric revenue management
US20080114639A1 (en) * 2006-11-15 2008-05-15 Microsoft Corporation User interaction-biased advertising
US9858616B2 (en) * 2008-02-28 2018-01-02 Palo Alto Research Center Incorporated Advertising payment based on confirmed activity prediction
US20130013220A1 (en) * 2008-04-16 2013-01-10 Mai Wang Method and apparatus for analyzing dna
US20130110618A1 (en) * 2011-11-02 2013-05-02 Yahoo! Inc. Online article syndication via content packages
US20130325589A1 (en) * 2012-05-30 2013-12-05 Patrick R. Jordan Using advertising campaign allocation optimization results to calculate bids
JP5731608B2 (ja) * 2013-10-02 2015-06-10 グーグル・インコーポレーテッド ソーシャルネットワーク用Ａｄｈｅａｔ広告モデル
JP5657091B2 (ja) * 2013-12-11 2015-01-21 ヤフー株式会社 広告配信装置および広告配信方法

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