KR20180094595A - Method of analyzing preference content using shared page and server for it - Google Patents

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KR20180094595A KR1020170020928A KR20170020928A KR20180094595A KR 20180094595 A KR20180094595 A KR 20180094595A KR 1020170020928 A KR1020170020928 A KR 1020170020928A KR 20170020928 A KR20170020928 A KR 20170020928A KR 20180094595 A KR20180094595 A KR 20180094595A
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Abstract

The present invention relates to a method for analyzing preferred contents using a shared page, which includes the steps of: (a) selecting a web page shared in SNS; and (b) checking whether or not the web page is viewed in the SNS and generating a database on the accumulated number of SNSs for each keyword by matching SNS information to view the web page with keywords extracted from the viewed web page. Accordingly, when grasping the preference of the contents on the web page, the keyword of the contents shared through the SNS can be extracted, thereby being utilized as marketing materials.

Description

공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법 및 이를 위한 서버{METHOD OF ANALYZING PREFERENCE CONTENT USING SHARED PAGE AND SERVER FOR IT}[0001] METHOD OF ANALYZING PREFERENCE CONTENT USING SHARED PAGE AND SERVER FOR IT [0002]

본 발명은 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법 및 이를 위한 서버에 관한 것으로, 좀더 자세하게는 적어도 하나의 소셜네트워크서비스로 공유된 웹페이지의 현황들로부터 사용자의 선호 콘텐츠를 파악할 수 있는 방법 및 이를 위한 서버에 관한 것이다.The present invention relates to a preferred content analysis method using a shared page and a server therefor, and more particularly, to a method and apparatus for determining a preferred content of a user from the statuses of web pages shared in at least one social network service, .

웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션을 통해 웹 페이지에 접속하여 웹 페이지 상의 콘텐츠를 선택하는 사용자의 클릭 등의 행위로부터 사용자의 선호대상을 파악하는 과정은 웹 페이지 상에 콘텐츠를 제공하는 사람에게 필수항목이다.The process of accessing a web page through a web browser or a dedicated application and selecting a content on the web page is a necessary item for the person providing the content on the web page.

그러나, 단순히 웹 페이지 상에서 선택된 클릭만으로 사용자의 선호대상을 파악하기에는 한계가 있어, 사용자가 웹 페이지에 대해 발생하는 기타 동작을 이용하여 선호대상인 콘텐츠를 확장하여 파악할 수 있는 방법의 개발이 필요한 실정이다.However, there is a limitation in simply grasping the user's preference object by simply clicking on the web page, and it is necessary to develop a method of expanding and grasping the favorite content by using other actions that occur to the web page by the user.

대한민국 등록특허공보 제10-0535628호(다중 인터넷 도메인에서 타 도메인컨텐츠 선호도와 도메인 방문시간을 이용한 맞춤 서비스 방법)Korean Patent Registration No. 10-0535628 (Customized service method using preference of other domain contents and domain visit time in multiple internet domain)

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 웹 페이지 상에 게재된 콘텐츠 중 사용자의 선호대상인 콘텐츠를 분석하고, 분석된 콘텐츠 정보를 웹 페이지를 운영하는 사업자가 마케팅 자료로서 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다.The technical problem to be solved by the present invention is to analyze a user's preferred content among contents posted on a web page and to allow the operator who operates the web page to utilize the analyzed content information as marketing data.

본 발명의 한 실시예에 따른 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법은 (a) SNS에 공유된 웹페이지가 선택되는 단계, 그리고 (b) SNS에서의 상기 웹페이지의 열람여부를 확인하고, 웹페이지를 열람한 SNS 정보와 열람된 웹페이지로부터 추출한 키워드를 매칭하여 키워드별 SNS 누적횟수에 대한 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The preferred content analysis method using a shared page according to an exemplary embodiment of the present invention includes the steps of (a) selecting a web page shared in the SNS, (b) checking whether the web page is viewed in the SNS, And generating a database on the accumulated number of SNSs for each keyword by matching the extracted SNS information with the keyword extracted from the browsed web page.

상기 (a) 단계 이전에, (a-1) 웹브라우저 또는 SNS 전용 어플리케이션에서 웹페이지를 SNS로 공유하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.(A) before the step (a), (a-1) sharing a web page as an SNS in a web browser or an SNS dedicated application is performed.

상기 (a) 단계에서 상기 공유된 웹페이지는 랜딩페이지를 경유하는 형태로 공유되고, 상기 (b) 단계는 SNS에서 상기 공유된 웹페이지를 선택함에 따라 접속하는 랜딩페이지에서 웹페이지의 열람을 확인함으로써 수행되는 것을 특징으로 한다.In the step (a), the shared web page is shared via a landing page. In the step (b), when the shared web page is selected in the SNS, the web page is accessed .

상기 (b) 단계는 상기 랜딩페이지에 접속한 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션 정보로부터 상기 웹페이지를 열람한 SNS 정보를 확인함으로써 수행되는 것을 특징으로 한다.The step (b) is performed by checking the SNS information of the web page accessed from the web browser or dedicated application information connected to the landing page.

상기 (b) 단계에서 상기 열람된 웹페이지로부터 추출되는 키워드는 상기 열람된 웹페이지의 웹로그로부터 추출되는 것을 특징으로 한다.And the keyword extracted from the browsed web page in the step (b) is extracted from the web log of the browsed web page.

상기 (a) 단계와 상기 (b) 단계 이후에, (a-2) 상기 (a) 단계에서 선택된 웹페이지로부터 키워드를 추출하고, 상기 웹페이지가 공유되는 SNS 정보를 매칭하여 키워드별 SNS 누적횟수로서 상기 데이터베이스를 갱신하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 한다.(A) extracting a keyword from the web page selected in the step (a); (a-2) matching the SNS information shared by the web page, And the step of updating the database is further performed.

상기 (a-2) 단계에서 생성하는 상기 키워드별 SNS 누적횟수는 상기 (b) 단계에서 생성하는 키워드별 SNS 누적횟수보다 가중치를 곱한 값으로 저장되는 것을 특징으로 한다.The accumulated number of accumulated SNSs for each keyword generated in the step (a-2) is stored as a value obtained by multiplying a weighted value by the accumulated number of SNSs for each keyword generated in the step (b).

상기 (b) 단계에서, 상기 키워드별 SNS 누적횟수를 지역별로 분류하여 데이터베이스를 가공하는 것을 특징으로 한다.In the step (b), the database is processed by classifying the accumulated number of SNS for each keyword by region.

본 발명의 한 실시예에 따른 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 서버는 웹페이지가 열람여부를 확인하는 웹페이지 열람 여부 확인부, 그리고 열람 확인된 웹페이지에 접속한 SNS를 확인하고, 열람 확인된 웹페이지로부터 키워드를 추출하여 키워드별 SNS 누적횟수로 데이터베이스를 생성하는 웹페이지 열람 SNS 확인부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The preferred content analysis server using the shared page according to an exemplary embodiment of the present invention includes a web page browsing check unit for checking whether a web page is browsed and an SNS connected to the browsed web page, And a web page viewing SNS checking unit for extracting keywords from the page and generating a database with the accumulated number of SNSs for each keyword.

상기 웹페이지 열람 여부 확인부는 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션을 통해 SNS에서 상기 웹페이지에 접속하는지의 여부를 확인하되, 상기 SNS는 전달받은 공유데이터를 통해 랜딩페이지를 거쳐 상기 웹페이지에 접속하고, 상기 웹페이지 열람 여부 확인부는 상기 SNS가 상기 랜딩페이지의 접속여부를 확인하여 상기 웹페이지의 접속을 확인하는 것을 특징으로 한다.The web page browsing check unit checks whether the web page is accessed in the SNS through a web browser or a dedicated application. The SNS accesses the web page through the landing page through the received shared data, The page browsing confirmation unit confirms whether the SNS accesses the landing page and confirms the connection of the web page.

상기 랜딩페이지는 웹페이지가 SNS에 의해 공유될 때 상기 웹페이지에서 추출한 키워드를 상기 SNS에 대응시켜 키워드별 SNS 누적횟수로서 상기 데이터베이스를 갱신하는 것을 특징으로 한다.Wherein the landing page updates the database as a cumulative number of SNS accumulations for each keyword by associating the keyword extracted from the web page with the SNS when the web page is shared by the SNS.

상기 데이터베이스는 상기 웹페이지가 SNS에 의해 공유될 때 생성된 키워드별 SNS 누적횟수에 가중치를 곱하여 저장하는 것을 특징으로 한다.The database is characterized by multiplying the accumulated number of SNS for each keyword generated when the web page is shared by the SNS by a weight.

상기 데이터베이스는 상기 키워드별 SNS 누적횟수를 지역별로 구분하여 저장하는 것을 특징으로 한다.And the database stores the accumulated number of SNSs for each keyword by region.

이러한 특징에 따르면, 본원 발명의 한 실시예에 따른 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법 및 이를 위한 서버는 웹 페이지 상에 게재된 콘텐츠가 소셜네트워크서비스에 링크로서 공유하고, 소셜네트워크서비스에 공유된 링크가 열람됨에 따라 해당 콘텐츠의 선호정도를 분석하거나 서로 다른 소셜네트워크서비스에서 해당 콘텐츠의 선호정도를 분류함으로써, 분석된 콘텐츠의 선호정도를 사업자 또는 웹 페이지 운영자에게 마케팅정보로서 제공할 수 있는 효과가 있다.According to this aspect, a preferred content analysis method using a shared page according to an embodiment of the present invention and a server therefor include the steps of: distributing content displayed on a web page as a link to a social network service; It is possible to analyze the preference degree of the content or to classify the degree of preference of the content in different social network services so that the preference degree of the analyzed content can be provided as marketing information to a business operator or a web page operator .

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법 및 이를 위한 서버가 구현되는 개략적인 구조를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법을 나타낸 순서도이다.1 is a block diagram illustrating a schematic structure of a preferred content analysis method using an advertisement sharing page according to an embodiment of the present invention and a server for implementing the preferred content analysis method.
2 is a flowchart illustrating a preferred content analysis method using a shared page according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 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.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 광고 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법 및 이를 위한 서버가 구현되는 개략적인 구조를 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a schematic structure of a preferred content analysis method using an advertisement sharing page according to an embodiment of the present invention and a server for implementing the preferred content analysis method.

본 실시예에서, 광고 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 서버의 구현을 위해서 웹페이지 제공서버(100)와 사용자 단말(200)이 인터넷(300)을 통해 연결되는 구조로 형성된다.In this embodiment, the web page providing server 100 and the user terminal 200 are connected through the Internet 300 in order to implement the preferred content analysis server using the advertisement sharing page.

웹페이지 제공서버(100)는 외부에서 링크를 통해 특정 웹페이지로 접속할 때 반드시 거치는 랜딩페이지를 제공하는 랜딩페이지부(110)와 랜딩페이지부(110)에서 생성된 데이터를 저장하는 데이터베이스부(120)를 포함한다.The web page providing server 100 includes a landing page unit 110 for providing a landing page to be visited when a specific web page is accessed through a link from the outside and a database unit 120 for storing data generated in the landing page unit 110 ).

랜딩페이지부(110)는 웹페이지 열람 여부 확인부(111)와 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)를 포함하는데, 웹페이지 열람 확인부(111)는 랜딩페이지를 통해 특정 웹페이지로 접속하게 되는 외부의 계정 또는 아이피(IP)의 접속에 따라 특정 웹페이지가 열람되었음을 확인하게 된다.The landing page unit 110 includes a web page browsing check unit 111 and a web page browsing SNS checking unit 112. The web page browsing confirmation unit 111 accesses a specific web page through a landing page And confirms that a specific web page has been browsed according to an external account or IP connection.

한 예에서 웹페이지 열람 여부 확인부(111)는 랜딩페이지를 통해 특정 웹페이지에 접속하는 웹로그(web log)로부터 특정 웹페이지의 열람여부를 확인할 수 있다.In one example, the web page browsing check unit 111 can check whether a specific web page is viewed from a web log accessed through a landing page.

웹페이지 열람 SNS 확인부(112)는 웹페이지 열람 확인부(111)에서 특정 웹페이지가 외부의 계정 또는 아이피에 의해 열람되었다고 판단한 경우, 해당 특정 웹페이지를 열람한 웹 브라우저 또는 전용 프로그램이 특정 소셜네트워크서비스(SNS; social network service)와 연동되었는지의 여부를 확인한다.Web page browsing When the web page browsing and confirming unit 111 determines that a specific web page is browsed by an external account or IP, the SNS checking unit 112 checks whether the web browser or the dedicated program viewing the particular web page is a specific social It is confirmed whether or not it is linked to a social network service (SNS).

예로서, 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)는 열람되었다고, 즉, 외부의 계정 또는 아이피가 접속한 것으로 확인된 특정 웹페이지는 소셜네트워크서비스를 제공하는 웹 브라우저 또는 소셜네트워크서비스를 제공하는 전용 어플리케이션에서 접속한 것일 수 있다.For example, the web page viewing SNS identifying unit 112 is said to have been browsed, that is, a specific web page identified as an external account or accessed by the IP is a web browser providing a social network service or a dedicated application providing a social network service May be connected.

이때, 랜딩페이지부(110)의 웹페이지 열람 여부 확인부(111)가 특정 웹페이지의 열람여부를 확인함에 있어서, 특정 웹페이지는 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션에서 웹페이지에서 제공하는 콘텐츠를 선택하여 열람되는 형태가 아니라, 외부에서 특정 웹페이지에 접속할 수 있는 링크를 선택했을 때 랜딩페이지를 거쳐 열람되는 형태이다. At this time, when the web page browsing check unit 111 of the landing page unit 110 confirms whether or not a specific web page is browsed, a specific web page is selected from a web browser or a dedicated application, But it is a form that is accessed through a landing page when a link that can access a specific web page from outside is selected.

그리고 이때, 랜딩페이지부(110)는 소셜네트워크서비스를 제공하는 웹 브라우저 또는 소셜네트워크서비스 전용 어플리케이션에서 발생한 웹페이지 접속 요청에 랜딩페이지를 제공하고, 소셜네트워크서비스가 아닌 별도의 단순링크의 경우 해당 랜딩페이지부(110)를 거쳐가지 않는 구조를 갖는다. At this time, the landing page unit 110 provides a landing page in a web page access request generated in a web browser or a social network service dedicated application that provides a social network service, and in the case of a simple link other than a social network service, And does not pass through the page section 110. [

즉, 웹페이지 열람 여부 확인부(111)에서 열람되었다고 확인되는 웹페이지는 소셜네트워크서비스를 제공하는 웹 브라우저 또는 소셜네트워크서비스 전용 어플리케이션에서 열람된 것이며, 이에 따라, 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)는 해당 웹페이지를 열람한 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션이 관련된 소셜네트워크서비스를 확인한다.That is, the web page confirmed to be viewed by the web page browsing unit 111 is viewed in a web browser providing a social network service or an application dedicated to a social network service. Accordingly, the web page browsing SNS checking unit 112, Confirms the social network service related to the web browser or the dedicated application browsing the corresponding web page.

한 예에서, 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)는 웹페이지를 열람한 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션이 제1 소셜네트워크서비스인 것으로 확인하거나, 다른 예로서, 웹페이지를 열람한 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션이 제2 소셜네트워크서비스인 것으로 확인할 수 있다.In one example, the web page browsing SNS checking unit 112 confirms that the web browser or the dedicated application viewing the web page is the first social network service, or, as another example, a web browser or a dedicated application viewing the web page It can be confirmed that the service is the second social network service.

이처럼, 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)는 웹페이지를 열람한 소셜네트워크서비스를 확인하고, 확인된 소셜네트워크서비스의 이름을 열람된 웹페이지의 URL 또는 열람된 웹페이지에 포함된 항목과 매칭시켜 데이터베이스부(120)에 저장한다.As described above, the web page browsing SNS checking unit 112 confirms the social network service viewing the web page, matches the name of the confirmed social network service with the URL of the browsed web page or the item included in the browsed web page And stores it in the database unit 120.

웹페이지 열람 SNS 확인부(112)는 열람된 웹페이지의 웹로그로부터 제목을 추출하고, 추출된 제목을 해당 웹페이지를 열람한 소셜네트워크서비스의 이름에 대응시켜 데이터베이스부(120)에 저장할 수 있다.Web page viewing SNS checking unit 112 extracts a title from the web log of the browsed web page and stores the extracted title in database unit 120 in association with the name of the social network service that browsed the web page .

또는, 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)는 열람 웹페이지의 웹로그로부터 추출된 제목으로부터 적어도 하나의 단어를 키워드로서 추출하고, 추출된 적어도 하나의 키워드를 해당 웹페이지를 열람한 소셜네트워크서비스의 이름에 대응시켜 데이터베이스부(120)에 저장할 수 있다. Alternatively, the web page browsing SNS checking unit 112 extracts at least one word from the title extracted from the web log of the browsing web page as a keyword, and extracts at least one extracted keyword from the title of the social network service Can be stored in the database unit 120 in association with the name.

데이터베이스부(120)는 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)에서 확인된 소셜네트워크서비스의 이름과 열람된 해당 웹페이지의 URL, 제목 또는 그로부터 추출된 키워드를 대응시켜 다음의 표 1과 같이 생성하여 저장한다.The database unit 120 generates and stores the name of the social network service identified by the web page browsing SNS checking unit 112, the URL of the corresponding web page, or the keyword extracted from the web page, as shown in Table 1 below do.

[표 1][Table 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

위의 표 1을 참고로 하는 예에서, 데이터베이스부(120)는 소셜네트워크서비스의 이름과 웹페이지 정보를 대응시켜 저장하되, 저장되는 순서대로 식별번호를 부여할 수 있으며, 식별번호는 표 1과 같이 아라비아 숫자로 부여될 수 있으나 다른 예에서 문자와 아라비아 숫자를 혼용한 형태로 부여될 수 있으며 이를 한정하지는 않는다.In the example with reference to Table 1 above, the database unit 120 stores the name of the social network service and the web page information in association with each other, and may assign an identification number in the order of storage. May be given as an Arabic numerals, but in another example, they may be given in the form of a mixture of letters and Arabic numerals, but are not limited thereto.

위의 표 1에서 식별번호가 1인 정보는 소셜네트워크서비스 이름이 트위터이고, 트위터를 통해 접속한 웹페이지 정보로서 인테리어, 리클라이너 소파라는 키워드를 저장하고 있다.In Table 1, the information having the identification number 1 is the name of the social network service is Twitter, and the keyword of the interior and recliner sofa is stored as web page information accessed through Twitter.

이때, 데이터베이스부(120)에 저장되는 웹페이지 정보는 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션에 URL 또는 배너 등으로 출력되는 공유 데이터를 통해 열람되는 웹페이지에서 추출된 정보이다.At this time, the web page information stored in the database unit 120 is information extracted from a web page that is viewed through a shared data outputted as a URL or a banner to a web browser or a dedicated application.

그리고 이때, 웹페이지는 공유 데이터가 웹 브라우저를 통한 소셜네트워크서비스에서 선택되는 경우 웹 브라우저 상에서 열람될 수 있고, 공유 데이터가 전용 어플리케이션을 통한 소셜네트워크서비스에서 선택되는 경우 전용 어플리케이션에서 열람되거나 또는 웹 브라우저를 추가적으로 구동하여 웹 브라우저 상에서 열람될 수 있다.At this time, the web page can be browsed on the web browser when the shared data is selected in the social network service through the web browser, and when the shared data is selected in the social network service through the dedicated application, And can be browsed on a web browser.

위의 표 1에서 식별번호가 2인 정보는 소셜네트워크서비스 이름이 페이스북이고, 페이스북을 통해 접속한 웹페이지 정보로서 VR게임 제대로 즐기려면 얼마면 될까?라는 웹페이지의 제목을 저장하고 있다.In Table 1 above, the information with identification number 2 is the name of the social network service is Facebook, and the title of the web page such as "How much to enjoy VR games properly as web page information accessed through Facebook" is stored.

그리고, 식별번호가 3인 정보는 소셜네트워크서비스 이름이 위챗이고, 위챗을 통해 접속한 웹페이지 정보로서 http://www.abc.com/1라는 URL을 저장하고 있다.And, the information having the identification number 3 is the social network service name, and the URL of http://www.abc.com/1 is stored as the web page information accessed through the above chat.

이처럼, 데이터베이스부(120)는 소셜네트워크서비스와, 소셜네트워크서비스에서 공유 페이지를 통해 접속한 웹페이지의 정보를 대응시켜 저장하되 웹페이지 정보를 여러 형태로서 저장할 수 있고, 누적된 정보로부터 표 2와 같은 통계정보를 산출할 수 있다.In this way, the database unit 120 stores the social network service and the information of the web page accessed through the shared page in the social network service in association with each other, but can store the web page information in various forms. The same statistical information can be calculated.

키워드keyword 키워드 누적횟수Cumulative number of keywords 비고Remarks 인테리어interior 3232 트위터30회, 페이스북2회Twitter 30 times, Facebook 2 times VR게임VR games 1010 트위터 10회Twitter 10 times 리클라이너 소파Recliner Sofa 33 페이스북 2회, 위챗 1회Facebook 2 times, Wichett 1 time

데이터베이스부(120)는 표 1의 형태로 생성된 정보들로부터 위의 표 2와 같이 각 소셜네트워크서비스에서 접속한 웹페이지에서 추출된 키워드 또는 제목으로부터 특정 키워드의 중복 추출횟수를 키워드 누적횟수로서 저장하고, 해당 키워드가 추출된 소셜네트워크서비스의 추출횟수를 비고로서 저장한다.The database unit 120 stores the number of times of duplicate extraction of a specific keyword as a cumulative number of keywords from the keyword or title extracted from the web page accessed from each social network service from the information generated in the form of Table 1 And stores the extracted number of extracted social network services as a note.

이때, 데이터베이스부(120)는 표 1을 참고로 하여 이미 설명한 웹페이지 정보, 즉, 소셜네트워크서비스에 대응되어 저장된 웹페이지 정보로부터 키워드 및 이에 대한 키워드 누적횟수 정보를 저장하는데, 표 1에서 저장하고 있는 웹페이지 정보가 식별번호 1의 경우에서처럼 키워드로 저장되지 않고 식별번호 2 및 식별번호 3와 같이 웹페이지 정보를 제목 또는 URL로서 저장하는 경우, 데이터베이스부(120)는 해당 제목으로부터 키워드를 추출하거나 해당 URL에 접속하여 웹로그를 수집하여 수집된 웹로그로부터 키워드를 추출함으로써 표 2와 같이 소셜네트워크서비스에 대한 키워드 누적횟수 데이터를 생성한다.At this time, the database unit 120 stores keywords and cumulative keyword count information from the web page information, that is, web page information stored in association with the social network service, with reference to Table 1, and stores it in Table 1 When the web page information is stored as a keyword or not, as in the case of identification number 1, and the web page information is stored as a title or a URL, such as identification number 2 and identification number 3, the database unit 120 extracts keywords from the title Collects web logs by accessing the corresponding URLs, and extracts keywords from the collected web logs, thereby generating keyword accumulation count data for the social network service as shown in Table 2.

데이터베이스부(120)가 제목 또는 URL로부터 키워드를 추출하는 것은 단순 키워드 추출 또는 웹로그로부터 빅데이터 기반의 키워드를 추출하는 공지된 기술을 차용하여 사용할 수 있는 것으로서, 본 발명에서는 이를 상세히 설명하지 않지만 당업자의 수준에서 이해되어야 할 것이다.The database unit 120 extracts a keyword from a title or a URL by using a known technique for extracting a keyword based on a big data from a simple keyword extraction or a web log. Of the population.

데이터베이스부(120)가 표 2와 같이 키워드 및 이의 누적횟수를 저장하고, 해당 키워드를 포함하는 웹페이지에 접속한 소셜네트워크서비스를 분류 및 이의 누적횟수를 저장함에 따라, 특정 소셜네트워크서비스에서 접속한 특정 키워드의 누적횟수를 용이하게 구분할 수 있다. The database unit 120 stores the keyword and the cumulative count of the keywords and stores the classified social network service connected to the web page including the keyword and the cumulative count of the classified social network service, The accumulated number of specific keywords can be easily distinguished.

이에 따라, 표 2의 형태를 갖는 데이터베이스의 키워드 누적횟수로부터 특정 키워드의 선호정도를 확인하여, 누적횟수가 상대적으로 많은 키워드에 대한 물품을 웹페이지 상에서 판매하도록 마케팅에 활용할 수 있다.Accordingly, the degree of preference of a specific keyword can be confirmed from the cumulative number of keywords in the database having the form of Table 2, and the article for a keyword having a relatively cumulative number of times can be used for marketing to be sold on a web page.

다른 한 예에서, 데이터베이스부(120)는 표 2에서 분류한 키워드 및 이의 누적횟수를 지역별 키워드 및 이의 누적횟수로서 추가적으로 분류하여 저장할 수 있다. In another example, the database unit 120 may further classify and store the keywords classified in Table 2 and the cumulative number of the keywords as the regional keywords and the cumulative count thereof.

예로서, 표 2와 같이 키워드가 인테리어이고, 해당 키워드의 누적횟수가 32이며, 트위터에서 30회 페이스북에서 2회 발생된 경우, 지역 A에서 트위터 30회 발생, 지역 B에서 페이스북 2회 발생하는 형태로 키워드가 집계될 수 있다.For example, if the keyword is the interior as shown in Table 2, the cumulative frequency of the keyword is 32, and 30 times on Twitter and 2 times on Facebook, Twitter 30 occurrences in region A and 2 times in region B The keyword can be counted.

그러나, 위의 키워드는 지역 A에서 트위터 20회 발생, 페이스북 1회 발생하고, 지역 B에서 트위터 12회 발생, 페이스북 1회 발생하는 형태로 키워드가 집계될 수도 있으며, 지역별 소셜네트워크서비스의 키워드 집계현황으로부터 특정 지역에서 특정 소셜네트워크서비스를 이용하는 것과 특정 지역에서 특정 키워드에 선호를 보인다는 것을 확인할 수 있어 이를 마케팅 자료로서 활용할 수 있다.However, the above keyword may be counted in the form of 20 occurrences of Twitter in the region A, 1 occurrence of Facebook, 12 occurrences of Twitter in the region B, 1 occurrence of Facebook, It can be seen from the aggregate status that the use of a specific social network service in a certain area and the preference of a specific keyword in a certain area can be utilized as a marketing material.

이는, 지역별로 서로 다른 소셜네트워크서비스를 사용할 수 있는 특성을 이용하는 것으로서, 특정 지역에서 특정 소셜네트워크서비스를 주로 사용함에 따라 특정 소셜네트워크서비스에서 추출된 키워드를 바탕으로 특정 지역에서의 선호 키워드 자료로서 활용할 수 있게 된다.This is because it utilizes the characteristics that different social network services can be used in each region. As a result, a specific social network service is mainly used in a certain region, and thus it is utilized as a preferred keyword data in a specific region based on keywords extracted from a specific social network service .

이처럼, 웹페이지 제공서버(100)가 랜딩페이지부(110)를 통해 열람되는 웹페이지 정보로부터 해당 웹페이지에 접근하는 소셜네트워크서비스와 해당 웹페이지의 키워드를 매칭하여 데이터베이스로 생성하는 처리를 수행함으로써, 웹페이지를 공유한 이후 수행되는 해당 웹페이지의 열람 여부에 따라 키워드 및 열람횟수를 추출하므로 단순히 콘텐츠를 공유하는 행위만으로 선호도를 조사하는 것이 아닌, 공유 동작 이후의 열람 동작으로부터 선호도를 조사할 수 있어 정확한 선호도 조사를 수행할 수 있는 효과가 있다.As described above, the web page providing server 100 performs a process of matching the social network service that accesses the web page from the web page information browsed through the landing page unit 110 and the keyword of the web page to generate a database It is possible to investigate the preference degree from the browsing operation after the sharing operation, rather than simply searching for the preference degree by simply sharing the content, because the keyword and the number of browsing are extracted according to whether or not the web page is viewed after sharing the web page Therefore, it is possible to carry out an investigation of an accurate preference.

그리고 이때, 데이터베이스부(120)는 웹페이지의 열람여부에 따라 해당 웹페이지에서 추출된 키워드로부터 소셜네트워크서비스별 키워드의 누적횟수를 계수하는 것을 예로 들어 설명하였으나, 다른 예에서, 랜딩페이지부(110)는 웹페이지가 소셜네트워크서비스로 공유되는 시점에 해당 웹페이지가 열람되었을 때와 동일한 동작, 즉, 웹페이지의 URL 또는 웹페이지에 포함된 콘텐츠를 소셜네트워크서비스와 매칭시켜 저장하는 동작을 추가적으로 수행하여, 데이터베이스부(120)가 계수하는 소셜네트워크서비스별 키워드 누적횟수를 증가시켜 계수한다.At this time, the database unit 120 counts the cumulative number of keywords for each social network service from the keyword extracted from the web page according to whether the web page is browsed. However, in another example, the landing page unit 110 ) Performs the same operation as when the web page is browsed at the time when the web page is shared with the social network service, that is, matching the content included in the URL of the web page or the web page with the social network service and further storing , And counts the number of accumulations of keywords for each social network service counted by the database unit 120.

예로서, 리클라이너 소파를 판매하는 웹페이지 상에서 제1 소셜네트워크서비스 및 제2 소셜네트워크서비스로 각각 공유하는 경우, 랜딩페이지부(110)는 데이터베이스부(120)에 다음의 표 3과 같이 저장하고, 제1 소셜네트워크서비스 및 제2 소셜네트워크서비스에서 모두 해당 공유데이터를 선택하여 해당 웹페이지를 열람하면 다음의 표 4와 같이 데이터베이스부(120)의 데이터가 갱신된다.For example, when sharing a first social network service and a second social network service on a web page that sells a recliner sofa, the landing page unit 110 stores the same in the database unit 120 as shown in Table 3 below , The first social network service and the second social network service select the corresponding shared data and browse the corresponding web page, the data of the database unit 120 is updated as shown in Table 4 below.

키워드keyword 키워드 누적횟수Cumulative number of keywords 비고Remarks 리클라이너 소파Recliner Sofa 1One 제1 소셜네트워크서비스 1회,
제2 소셜네트워크서비스 1회First social network service 1 time,
1st social network service 1 time

키워드keyword 키워드 누적횟수Cumulative number of keywords 비고Remarks 리클라이너 소파Recliner Sofa 22 제1 소셜네트워크서비스 2회,
제2 소셜네트워크서비스 2회First social network service 2 times,
2nd social network service 2 times

이처럼, 특정 웹페이지가 특정 소셜네트워크서비스로 공유될 때와, 공유 데이터를 통해 소셜네트워크서비스에서 웹페이지로 접속할 때를 모두 계수하여, 소셜네트워크서비스별 키워드 누적횟수를 계수함으로써 콘텐츠를 공유하는 동작 자체도 선호도 증가의 요인으로 이용하여, 소셜네트워크서비스별 키워드 누적횟수를 선호도 판단에 활용할 수 있다.As described above, when the specific web page is shared with a specific social network service, and when the web page is accessed through the shared data through the shared data, the operation of sharing the content by counting the cumulative number of keywords for each social network service The number of accumulated keyword counts per social network service can be used to determine the preference degree.

또는, 특정 웹페이지가 특정 소셜네트워크서비스로 공유될 때 키워드 누적횟수 및 소셜네트워크서비스 누적횟수 증가치에 가중치를 곱하여 계수함으로써 웹페이지의 공유 동작이 더 높은 선호도를 갖는 것으로 산출한다.Alternatively, when a specific web page is shared with a specific social network service, the cumulative number of keyword accumulation times and the cumulative number of social network service accumulation times are multiplied by weights, thereby counting the sharing operation of the web page as having a higher preference.

가중치는 1 이상 2 이하의 실수인 것이 좋다.It is preferable that the weight is a real number of 1 or more and 2 or less.

그리고 이때, 웹페이지가 공유되는 시점에서 랜딩페이지부(110)가 웹페이지 열람시점의 동작을 추가적으로 수행하는 경우, 랜딩페이지부(110)에서도 웹페이지의 콘텐츠로부터 키워드를 추출하는 동작을 수행하여 데이터베이스부(120)에 저장하는 것이 좋다.In this case, when the landing page unit 110 additionally performs a web page viewing operation at the time when the web page is shared, the landing page unit 110 extracts a keyword from the contents of the web page, (120).

이러한 웹페이지 제공서버(100)는 인터넷(300)을 통해 접속하는 사용자 단말(200)에게 웹페이지 및 랜딩페이지를 제공한다.The web page providing server 100 provides a web page and a landing page to the user terminal 200 connected via the Internet 300. [

사용자 단말(200)은 스마트폰, 태블릿 피씨 등의 이동통신 또는 무선통신을 수행하는 휴대용 단말(200a)일 수 있고, 또는, 유선통신 등을 수행하는 컴퓨터(200b)일 수 있다.The user terminal 200 may be a portable terminal 200a that performs mobile communication or wireless communication with a smart phone, a tablet PC, or the like, or may be a computer 200b that performs wired communication or the like.

사용자 단말(200)은 설치된 웹 브라우저를 통해 웹페이지에 접속하여 해당 웹페이지를 소셜네트워크서비스로 공유하거나, 웹 브라우저 또는 소셜네트워크서비스 전용 어플리케이션을 통해 소셜네트워크서비스에 접속하여 공유된 웹페이지에 접속한다.The user terminal 200 accesses a web page through an installed web browser and shares the web page with a social network service or accesses a shared web page by accessing a social network service through a web browser or an application dedicated to a social network service .

사용자 단말(200)은 서로 다른 복수 개의 소셜네트워크서비스로 웹페이지를 동시에 공유할 수 있다.The user terminal 200 can simultaneously share a web page with a plurality of different social network services.

도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법을 나타낸 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a preferred content analysis method using a shared page according to an embodiment of the present invention.

본 실시예예서, 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법은 웹페이지가 복수의 SNS 중 적어도 하나로 공유되는 단계(S100), SNS에 공유된 웹페이지가 선택되는 단계(S200), 그리고 SNS에서의 웹페이지 열람을 확인하고 SNS 정보와 열람된 웹페이지가 매칭된 데이터베이스를 생성하는 단계(S300)를 포함한다.In the preferred embodiment, a method for analyzing a preferred content using a shared page includes a step (S100) in which a web page is shared with at least one of a plurality of SNSs, a step S200 of selecting a web page shared in the SNS, (S300) of confirming the browsing and creating a database in which the SNS information and the browsed web page are matched.

도 1을 참고로 하여 도 2의 단계들을 설명하면, 먼저, 웹페이지가 복수의 SNS 중 적어도 하나로 공유되는 단계(S100)에서, 사용자 단말(200)이 웹 브라우저 또는 소셜네트워크서비스를 통해 웹페이지 제공서버(100)에서 제공하는 웹페이지를 복수의 SNS 중 적어도 하나로 공유한다.2, the web page is shared with at least one of a plurality of SNSs (S100), the user terminal 200 provides a web page through a web browser or a social network service The web page provided by the server 100 is shared by at least one of the plurality of SNSs.

이때, 웹페이지 제공서버(100)의 랜딩페이지부(110)는 공유되는 웹페이지를 랜딩페이지로서 새로운 URL을 생성하여 이를 적어도 하나의 소셜네트워크서비스로 전달한다.At this time, the landing page unit 110 of the web page providing server 100 generates a new URL using the shared web page as a landing page and delivers the new URL to at least one social network service.

다음으로, SNS에 공유된 웹페이지가 선택되는 단계(S200)에서는, 위의 단계(S100)에 따라 사용자 단말(200)에 설치된 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션을 통해 사용자가 소셜네트워크서비스에서 수신된 공유데이터를 확인하고 이를 선택함으로써, 공유데이터에 해당하는 웹페이지를 열람하게 된다.Next, in step S200, the web page shared by the SNS is selected. In step S200, the web browser or the dedicated application installed in the user terminal 200, And selects the web page corresponding to the shared data.

이에 따라, SNS에서의 웹페이지 열람을 확인하고 SNS 정보와 열람된 웹페이지가 매칭된 데이터베이스를 생성하는 단계(S300)에서는, 공유데이터인 랜딩페이지가 선택됨으로부터 웹페이지 열람 여부 확인부(111)가 랜딩페이지에 대한 웹페이지가 열람된 것으로 확인한다.Accordingly, in the step S300 of confirming the web page reading in the SNS and generating the database in which the SNS information is matched with the browsed web page, the web page browsing confirmation unit 111 checks whether the web page browsing / It is confirmed that the web page for the landing page is browsed.

그리고, 웹페이지 열람 SNS 확인부(112)가 해당 랜딩페이지에 접속한 웹로그를 이용하여, 랜딩페이지에 접속하여 웹페이지를 열람 요청하는 웹 브라우저 또는 소셜네트워크서비스가 어떤 소셜네트워크서비스인지를 확인하고, 열람된 웹페이지의 웹로그로부터 키워드, 제목 또는 URL을 웹페이지 정보로서 추출하여 이를 확인된 소셜네트워크서비스와 매칭시켜 데이터베이스부(120)에 저장한다.Then, the web page browsing SNS checking unit 112 accesses the landing page using the web log accessed to the landing page, and confirms what social network service the web browser or the social network service requesting browsing of the web page is Extracts a keyword, a title, or a URL from the web log of the read web page as web page information, matches it with the confirmed social network service, and stores it in the database unit 120.

이러한 단계들로부터 위의 표 1과 같이 데이터베이스가 형성되고, 이를 표 2와 같이 가공함으로써 소셜네트워크서비스에 공유된 웹페이지들로부터 키워드의 누적현황을 소셜네트워크서비스별 키워드의 누적횟수 정보로서 마케팅 정보에 활용할 수 있게 된다.From these steps, a database is formed as shown in Table 1, and the cumulative status of the keywords from the web pages shared in the social network service is processed as the cumulative count information of the keywords according to the social network service by processing as shown in Table 2 .

그리고 이때, 도 1을 참고로 하여 설명한 것처럼 데이터베이스에 저장되는 소셜네트워크서비스별 키워드의 누적횟수 정보는 웹페이지가 공유되는 시점에서 누적횟수로서 적용되거나 또는 가중치가 부여되어 누적횟수로서 적용되는 단계를 더 포함할 수 있고, 지역별 키워드 누적횟수로서 가공되는 단계를 더 포함하여 마케팅 자료로서 활용될 수 있다.1, the cumulative frequency information of the keyword for each social network service stored in the database is applied as the cumulative frequency at the time when the web page is shared, or the weighted frequency is applied as the cumulative frequency And may be used as marketing data by further including a step of processing the accumulated number of keywords as the number of keywords for each region.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It belongs to the scope of right.

100 : 웹페이지 제공서버 110 : 랜딩페이지부
111 : 웹페이지 열람 여부 확인부 112 : 웹페이지 열람 SNS 확인부
120 : 데이터베이스부 200 : 사용자 단말100: Web page providing server 110: Landing page section
111: Web page browsing confirmation unit 112: Web page browsing SNS checking unit
120: Database part 200: User terminal

Claims (13)

(a) SNS에 공유된 웹페이지가 선택되는 단계, 그리고
(b) SNS에서의 상기 웹페이지의 열람여부를 확인하고, 웹페이지를 열람한 SNS 정보와 열람된 웹페이지로부터 추출한 키워드를 매칭하여 키워드별 SNS 누적횟수에 대한 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.(a) selecting a web page shared with the SNS; and
(b) generating a database of SNS cumulative counts for each keyword by checking whether the web page is browsed in the SNS, matching the SNS information that browsed the web page with the keyword extracted from the browsed web page A method for analyzing preferred contents using a shared page. 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계 이전에,
(a-1) 웹브라우저 또는 SNS 전용 어플리케이션에서 웹페이지를 SNS로 공유하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.The method according to claim 1,
Before the step (a)
(a-1) a step of sharing a web page as an SNS in a web browser or an application dedicated to SNS is performed. 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 상기 공유된 웹페이지는 랜딩페이지를 경유하는 형태로 공유되고,
상기 (b) 단계는 SNS에서 상기 공유된 웹페이지를 선택함에 따라 접속하는 랜딩페이지에서 웹페이지의 열람을 확인함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.The method according to claim 1,
In the step (a), the shared web page is shared via a landing page,
Wherein the step (b) is performed by checking a web page in a landing page accessed by selecting the shared web page in the SNS. 제3항에 있어서,
상기 (b) 단계는 상기 랜딩페이지에 접속한 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션 정보로부터 상기 웹페이지를 열람한 SNS 정보를 확인함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.The method of claim 3,
Wherein the step (b) is performed by checking the SNS information of the web page from the web browser or dedicated application information connected to the landing page. 제1항에 있어서,
상기 (b) 단계에서 상기 열람된 웹페이지로부터 추출되는 키워드는 상기 열람된 웹페이지의 웹로그로부터 추출되는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.The method according to claim 1,
Wherein the keyword extracted from the browsed web page in the step (b) is extracted from the web log of the browsed web page. 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계와 상기 (b) 단계 이후에,
(a-2) 상기 (a) 단계에서 선택된 웹페이지로부터 키워드를 추출하고, 상기 웹페이지가 공유되는 SNS 정보를 매칭하여 키워드별 SNS 누적횟수로서 상기 데이터베이스를 갱신하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.The method according to claim 1,
After the step (a) and the step (b)
(a-2) extracting a keyword from the web page selected in the step (a), and matching the SNS information shared by the web page to update the database as the accumulated number of SNSs for each keyword How to Analyze Preferred Content Using Shared Page. 제6항에 있어서,
상기 (a-2) 단계에서 생성하는 상기 키워드별 SNS 누적횟수는 상기 (b) 단계에서 생성하는 키워드별 SNS 누적횟수보다 가중치를 곱한 값으로 저장되는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.The method according to claim 6,
Wherein the accumulated number of accumulated SNSs for each keyword generated in step (a-2) is stored as a value obtained by multiplying a weighted value by an accumulated number of SNSs for each keyword generated in step (b) . 제1항에 있어서,
상기 (b) 단계에서, 상기 키워드별 SNS 누적횟수를 지역별로 분류하여 데이터베이스를 가공하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 방법.The method according to claim 1,
Wherein, in the step (b), the cumulative SNS count for each keyword is classified into regions, and the database is processed. 웹페이지가 열람여부를 확인하는 웹페이지 열람 여부 확인부, 그리고
열람 확인된 웹페이지에 접속한 SNS를 확인하고, 열람 확인된 웹페이지로부터 키워드를 추출하여 키워드별 SNS 누적횟수로 데이터베이스를 생성하는 웹페이지 열람 SNS 확인부를 포함하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 서버.A web page viewing confirmation unit for confirming whether or not the web page is browsed, and
And a web page viewing SNS checking unit for checking the SNS connected to the web page that has been confirmed to be browsed and extracting the keyword from the web page that has been confirmed to be browsed and generating a database with the accumulated number of SNSs for each keyword. Content analysis server. 제9항에 있어서,
상기 웹페이지 열람 여부 확인부는 웹 브라우저 또는 전용 어플리케이션을 통해 SNS에서 상기 웹페이지에 접속하는지의 여부를 확인하되,
상기 SNS는 전달받은 공유데이터를 통해 랜딩페이지를 거쳐 상기 웹페이지에 접속하고, 상기 웹페이지 열람 여부 확인부는 상기 SNS가 상기 랜딩페이지의 접속여부를 확인하여 상기 웹페이지의 접속을 확인하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 서버.10. The method of claim 9,
The web page browsing check unit checks whether the web page is accessed from the SNS through a web browser or a dedicated application,
The SNS accesses the web page via the landing page through the received shared data, and the web page browsing check unit confirms connection of the web page by confirming whether or not the SNS accesses the landing page. Preferred Content Analysis Server using Shared Page. 제10항에 있어서,
상기 랜딩페이지는 웹페이지가 SNS에 의해 공유될 때 상기 웹페이지에서 추출한 키워드를 상기 SNS에 대응시켜 키워드별 SNS 누적횟수로서 상기 데이터베이스를 갱신하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 서버.11. The method of claim 10,
Wherein the landing page updates the database as a cumulative number of SNS cumulative counts for each keyword by associating a keyword extracted from the web page with the SNS when the web page is shared by the SNS. 제11항에 있어서,
상기 데이터베이스는 상기 웹페이지가 SNS에 의해 공유될 때 생성된 키워드별 SNS 누적횟수에 가중치를 곱하여 저장하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 서버.12. The method of claim 11,
Wherein the database stores the SNS cumulative number of keywords generated when the web page is shared by the SNS by a weight, and stores the result. 제9항에 있어서,
상기 데이터베이스는 상기 키워드별 SNS 누적횟수를 지역별로 구분하여 저장하는 것을 특징으로 하는 공유 페이지를 이용한 선호 콘텐츠 분석 서버.
10. The method of claim 9,
Wherein the database stores SNS cumulative counts for each keyword by region.
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