KR20190018912A - 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법 - Google Patents

광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20190018912A
KR20190018912A KR1020170103645A KR20170103645A KR20190018912A KR 20190018912 A KR20190018912 A KR 20190018912A KR 1020170103645 A KR1020170103645 A KR 1020170103645A KR 20170103645 A KR20170103645 A KR 20170103645A KR 20190018912 A KR20190018912 A KR 20190018912A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
target
advertisement
audience
rate
target value
Prior art date
Application number
KR1020170103645A
Other languages
English (en)
Inventor
장창범
장용석
Original Assignee
주식회사 다트미디어
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 다트미디어 filed Critical 주식회사 다트미디어
Priority to KR1020170103645A priority Critical patent/KR20190018912A/ko
Publication of KR20190018912A publication Critical patent/KR20190018912A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0242—Determining effectiveness of advertisements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)

Abstract

광고 효과 분석 시스템은, 해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수 및 미리 저장된 실제 시청 데이터로부터 전체 시청자에 대한 타겟 시청자층의 비율을 이용하여, 타겟 시청자층에 대한 노출 횟수인 타겟층 노출 횟수를 산출하는 타겟층 노출 횟수 산출부; 및 상기 타겟층 노출 횟수 산출부에 의해 산출된 타겟층 노출 횟수를 이용하여, 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 목표값인 누적 시청률 목표값을 산출하는 누적 시청률 목표값 산출부;를 포함한다.

Description

광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법{ANALYSIS SYSTEM FOR ADVERTISING EFFECT AND ANALYSIS METHOD THEREFOR}
본 발명은 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 광고 노출을 위한 비용 효율을 분석할 수 있는 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법에 관한 것이다.
디지털 시청자가 증가함에 따라, 광고 예산의 일부가 온라인으로 전환되고 있다. 온라인 광고의 경우에는 다양한 형식, 가격 구조 및 특정이 가능하므로, TV 광고를 구매하는 것처럼 구매가 쉽지는 않다.
이에 따라 기존 TV의 총 시청률(Gross Rating Points, GRPs)와 유사한 방식에 의해 총 시청률을 계산하고 도달률을 평가하는 것에 의해, 온-오프라인의 미디어를 아우르는 통합적 측면에서 광고 효과를 분석하여 광고 매체 제안 시 더욱 원활한 의사결정 유도에 필요한 광고 효과 분석 시스템이 요구되고 있다.
국내 공개특허공보 제10-2014-0146286호 : 이종매체간 광고효과 통합측정 시스템, 장치 및 그 방법(2014년 12월 26일).
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 온라인 광고의 효과 분석을 TV 광고의 효과 분석 단위로 비교평가 할 수 있는 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 시스템은, 해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수 및 미리 저장된 실제 시청 데이터로부터 전체 시청자에 대한 타겟 시청자층의 비율을 이용하여, 타겟 시청자층에 대한 노출 횟수인 타겟층 노출 횟수를 산출하는 타겟층 노출 횟수 산출부; 및 상기 타겟층 노출 횟수 산출부에 의해 산출된 타겟층 노출 횟수를 이용하여, 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 목표값인 누적 시청률 목표값을 산출하는 누적 시청률 목표값 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 누적 시청률 목표값은, 상기 타겟층 노출 횟수를 상기 광고의 시청 모집단의 전체 개체수로 나누고, 상기 시청 모집단의 각 개체에 포함된 평균 시청자 수를 곱하는 것에 의해 산출될 수 있다.
아울러, 본 발명의 광고 효과 분석 시스템은, 상기 누적 시청률 목표값 산출부에서 산출된 누적 시청률 목표값에 대한, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 추정하기 위한 추정식을 산출하는 추정부;를 더 포함하되, 상기 도달률은, 동일 시청자에 대한 중복 노출을 제외하고 추정되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 추정부는, 확률 분포 함수 또는 회귀 함수를 이용하여, 상기 실제 시청 데이터로부터 상기 추정식을 산출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 본 발명의 광고 효과 분석 시스템은, 상기 추정식에 의해 해당 매체에서의 광고의 시청자에 대한 미리 설정된 중복 노출 횟수 및 누적 시청률 목표값을 이용하여, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 산출하는 도달률 산출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
아울러, 본 발명의 광고 효과 분석 시스템은, 상기 도달률 산출부에 의해 산출된 도달률 및 상기 누적 시청률 목표값 산출부에 의해 산출된 누적 시청률 목표값을 이용하여, 상기 도달률을 달성하기 위해 요구되는 타겟 시청자층에 대한 평균 노출 빈도를 산출하는 빈도 산출부;를 더 포함하되, 상기 평균 노출 빈도는, 상기 누적 시청률 목표값 산출부에 의해 산출된 누적 시청률 목표값을 상기 도달률 산출부에 의해 산출된 도달률로 나누는 것에 의해 산출되는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명의 광고 효과 분석 시스템은, 상기 도달률 산출부에서 산출된 도달률을 달성하기 위해 필요한 전체 광고 비용을 산출하는 비용 산출부; 및 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 제 1 비율인 제 1 도달률을 제 2 비율인 제 2 도달률로 증가시키기 위해 필요한 비용 효율을 산출하는 비용 효율 산출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. 아울러, 상기 비용 효율 산출부는, 상기 제 1 도달률과 상기 제 2 도달률에서의 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률 목표값의 차이값을 이용하여, 비용 효율을 산출할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 방법은, (a) 해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수 및 미리 저장된 실제 시청 데이터로부터 전체 시청자에 대한 타겟 시청자층의 비율을 이용하여, 타겟 시청자층에 대한 노출 횟수인 타겟층 노출 횟수를 산출하는 단계; 및 (b) 상기 (a) 단계에서 산출된 타겟층 노출 횟수를 이용하여, 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 목표값인 누적 시청률 목표값을 산출하는 단계;를 포함한다.
구체적으로, 상기 누적 시청률 목표값은, 상기 타겟층 노출 횟수를 상기 광고의 시청 모집단의 전체 개체수로 나누고, 상기 시청 모집단의 각 개체에 포함된 평균 시청자 수를 곱하는 것에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.
아울러, 본 발명의 광고 효과 분석 방법은, (c) 상기 (b) 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값에 대한, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 추정하기 위한 추정식을 산출하는 단계;를 더 포함하되, 상기 도달률은, 동일 시청자에 대한 중복 노출을 제외하고 추정되는 것이 바람직하다. 또한, 상기 (c) 단계는, 확률 분포 함수 또는 회귀 함수를 이용하여, 상기 실제 시청 데이터로부터 상기 추정식을 산출하는 것을 특징으로 한다.
아울러, 본 발명의 광고 효과 분석 방법은, (d) 상기 추정식에 의해 해당 매체에서의 광고의 시청자에 대한 미리 설정된 중복 노출 횟수 및 누적 시청률 목표값을 이용하여, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명의 광고 효과 분석 방법은, (e) 상기 (d) 단계에서 산출된 도달률 및 상기 (b) 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값을 이용하여, 상기 도달률을 달성하기 위해 요구되는 타겟 시청자층에 대한 평균 노출 빈도를 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. 상기 평균 노출 빈도는, 상기 (b) 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값을 상기 (d) 단계에서 산출된 도달률로 나누는 것에 의해 산출되는 것이 바람직하다.
아울러, 본 발명의 광고 효과 분석 방법은, (f) 상기 (d) 단계에서 산출된 도달률을 달성하기 위해 필요한 전체 광고 비용을 산출하는 단계; 및 (g) 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 제 1 비율인 제 1 도달률을 제 2 비율인 제 2 도달률로 증가시키기 위해 필요한 비용 효율을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 (g) 단계는, 상기 제 1 도달률과 상기 제 2 도달률에서의 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률 목표값의 차이값을 이용하여, 비용 효율을 산출하는 것이 바람직하다.
본 발명의 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법에 따르면, 온라인 광고의 효과 분석을 오프라인인 TV 광고의 분석 방법과 동일한 방식으로 변환하여 비교분석할 수 있으며, 온-오프 미디어를 아우르는 통합적 측면에서 광고 효과 분석이 가능하다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 시스템의 구성도.
도 2는 다양한 매체별 누적 시청률에 대한 도달률의 실제 시청 데이터로 얻어진 관계 그래프.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 방법의 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 따른 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
먼저, 도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 시스템(100)의 구성도를 나타낸다.
도 1로부터 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 광고 효과 분석 시스템(100)은, 입력부(105), 저장부(115), 타겟층 노출 횟수 산출부(120), 누적 시청률 목표값 산출부(125), 추정부(130), 도달률 산출부(135), 빈도 산출부(140), 비용 산출부(145), 비용 효율 산출부(150) 및 통신부(155)를 포함한다.
본 발명의 광고 효과 분석 시스템(100)은, 프로세서, 메모리 및/또는 하드디스크와 같은 저장 장치, 그리고, 통신 장치를 포함하고 있는 컴퓨팅 장치에서 구동되는 소프트웨어 프로그램을 이용할 수 있다.
즉, 본 발명의 광고 효과 분석 시스템(100)은, 프로세서에 의해 동작하되, 경우에 따라서는 저장부(115)인 메모리 및/또는 하드디스크로부터 데이터를 읽거나 쓰고, 통신부(155)인 통신 장치를 이용하여 외부 장치와 데이터의 송신 및/또는 수신을 할 수 있다.
입력부(105)는, 컴퓨팅 장치의 키보드 또는 마우스와 같은, 사용자 인터페이스에 의해 데이터를 입력받을 수 있다. 구체적으로, 입력부(105)는 해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수 및 타겟 시청자층을 입력받는 역할을 한다. 노출 횟수는, 해당 광고가 해당 매체에 노출되는 횟수를 의미한다.
또는, 입력부(105)는, 타겟 시청자층, 해당 매체에서의 광고 예산과 광고집행 기간을 입력받을 수 있다. 입력된 광고 예산과 광고 집행 기간을 이용하여 목표 노출 횟수 산출부(110)에 의해 해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수를 산출할 수 있다. IPTV를 예를 들자면, 1천만원/월, 3개월의 집행 기간, 타겟 시청자층을 입력하게 되면, CPM(Cost Per Mille)이 25,000인 경우, 월간 40만으로 3개월 간 총 120만회의 노출이 발생한다.
여기서 매체라는 것은, TV, 유튜브, IPTV, 네이버 캐스트 등 다양한 광고를 노출할 수 있는 미디어를 의미한다. 아울러, 시청 모집단라는 것은, TV와 같은 매체의 경우에는 가정의 전체수 될 수 있고, 유튜브는 사용자 단말기의 전체수가 될 수 있다.
저장부(115)는, 메모리 및/또는 하드 디스크와 같은 저장 장치를 이용할 수 있으며, 시청자의 실제 시청 데이터를 저장하고 있는 것이 바람직하다.
시청자는 시청 모집단에 포함된 이용자로서, TV와 같은 경우에는 시청 모집단의 개체에 대해 예를 들면 평균 3의 시청자가 설정될 수 있고, 유튜브의 경우에는 시청 모집단의 개체에 대해 예를 들면 평균 1의 시청자가 설정될 수 있다.
아울러, 저장부(115)는, 매체별로 지역별, 성별 및 연령대별로 실제 수집된 실제 시청자 데이터를 저장하고 있는 것이 바람직하다.
타겟층 노출 횟수 산출부(120)는, 일정 기간 동안의 전체 목표 노출 횟수 및 저장부(115)에 미리 저장된 실제 시청 데이터로부터 전체 시청자에 대한 타겟 시청자층의 비율을 이용하여, 타겟 시청자층에 대한 노출 횟수인 타겟층 노출 횟수를 산출하는 역할을 한다.
예를 들면, 실제 시청 데이터에 따르면 전체 시청자가 700만이고, 타겟 시청자층이 30대 내지 40대 여성이라고 할 경우, 해당 타겟 시청자층의 비율이 전체 시청자 중 10%를 차지한다고 하자.
이때 일정 기간 동안의 전체 목표 노출 횟수가 100만이라고 할 때, 타겟층 노출 횟수는 100만의 10%인 10만으로 산출되게 된다.
누적 시청률 목표값 산출부(125)는, 타겟층 노출 횟수 산출부(120)에 의해 산출된 타겟층 노출 횟수를 이용하여, 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 목표값인 누적 시청률 목표값을 산출하는 역할을 한다.
누적 시청률은, GRPs(Gross Rating Points)라고도 불리우며, 일정 기간 동안의 시청률의 총합으로, 해당 광고를 동일 시청자가 중복되게 시청한 경우에도 시청률이 올라가게 된다. 예를 들면, 700만의 전체 시청자 중 70만명이 10번씩 해당 광고를 시청한 경우, 누적 시청률은 100%가 된다.
구체적으로, 누적 시청률 목표값은, 타겟층 노출 횟수를 광고의 시청 모집단의 전체 개체수로 나누고, 시청 모집단의 각 개체에 포함된 평균 시청자 수를 곱하는 것에 의해 산출될 수 있다. 예를 들어, 매체가 TV라고 할 때 타겟층 노출 횟수가 100만, 시청 모집단의 개체수(즉, TV 설치 수)가 1000만, TV에 대한 평균 시청자 수가 3으로 설정된 경우, 누적 시청률 목표값은 100만×(3/1000만)=30%가 된다.
추정부(130)는, 누적 시청률 목표값에 대한, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 추정하기 위한 추정식을 산출하는 역할을 한다.
아울러, 추정부(130)에 의한 도달률의 추정은, 동일 시청자에 대한 중복 노출을 제외하고 추정되는 것이 바람직하다.
예를 들면, 해당 매체에 대해 동일한 시청자에 대해 3번의 중복 노출이 있는, 즉 중복 계수가 3인 경우, 1회의 노출만이 도달률에 반영되고, 나머지 노출은 도달률에 반영되지 않는 것이 바람직하다.
도 2는 다양한 매체별 누적 시청률에 대한 도달률의 실제 시청 데이터로 얻어진 관계 그래프이다. 도 2의 도달률에서는 매체별 동일 시청자에 대한 중복 노출인 중복 계수가 고려되었다.
도 2로부터 알 수 있는 바와 같이, 중복 계수가 큰 값을 가질 수록 누적 시청률이 높더라고 도달률은 낮게 달성되는 것을 알 수 있다.
추정부(130)는, 확률 분포 함수 또는 회귀 함수를 이용하여, 실제 시청 데이터로부터 추정식을 산출할 수 있다.
확률 분포 함수로는 누적 확률 분포 함수로서, BBD(Beta Binomial Distribution) 모델, NBD(Negative Binomial Distribution) 모델, 다항 분포 모델, 포아송 분포 등을 예로 들 수 있다. 회귀 함수는, 회귀 분석에 의해 얻어지는 수식으로, 포화되는 형태의 데이터에 대한 관계식을 간단하게 추정할 수 있도록 한다.
도달률 산출부(135)는, 추정식에 의해, 해당 매체에서의 광고의 시청자에 대한 미리 설정된 중복 노출 횟수 및 누적 시청률 목표값을 이용하여, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 산출하는 역할을 한다. 즉, 도 2의 그래프에 대한 추정식에 따르면, 누적 시청률 목표값 산출부(125)에 의해 산출된 누적 시청률 목표값이 600%이고, 중복 노출 횟수인 중복 계수가 3인 경우, 도달률은 약 70%로 산출될 것이다.
빈도 산출부(140)는, 도달률 산출부(135)에 의해 산출된 도달률 및 누적 시청률 목표값 산출부(125)에 의해 산출된 누적 시청률 목표값을 이용하여, 도달률을 달성하기 위해 요구되는 타겟 시청자층에 대한 평균 노출 빈도를 산출하는 역할을 한다. 즉, 평균 노출 빈도라는 것은 전체 시청자가 평균적으로 몇 번 노출되는 지를 의미하는 숫자이다.
도달률이 70%이고, 누적 시청률 목표값이 600%인 경우, 평균 노출 빈도는 누적 시청률 목표값을 도달률에 의해 나눈, 600/70으로 주어지게 된다.
비용 산출부(145)는, 산출된 도달률을 달성하기 위해 필요한 전체 광고 비용을 산출하는 역할을 한다. 예를 들면, 중복 계수가 3인 경우, 도달률 70%를 달성하기 위해 누적 시청률 목표값이 600%이고, 전체 시청 모집단의 개체수를 1000만이라고 하고, 시청 모집단의 각 개체에 대한 평균 시청자 수를 2 라고 하면, 전체 노출 횟수는 1000만×600%/2로 3000만회가 된다. 1회의 노출에 대한 비용을 A라고 하면, 전체 광고 비용은, 3000만×A로 주어지게 된다.
비용 효율 산출부(150)는, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 제 1 비율인 제 1 도달률을 제 2 비율인 제 2 도달률로 증가시키기 위해 필요한 비용 효율을 산출하는 역할을 한다.
예를 들면, 도 2의 중복 계수 3인 경우의 그래프의 추정식으로부터, 도달률을 60%로부터 70%로 증가시키기 위해서는, 누적 시청률 목표값을 290%로부터 600%로 증가시킬 필요가 있다. 전체 시청 모집단의 개체수를 1000만이라고 하고, 시청 모집단의 개체에 대한 평균 시청자 수를 2, 1회의 노출에 대한 비용을 A라고 하면, 비용 효율은 1 포인트의 시청률을 상승시키기 위한 비용으로, {(1000만×600%/2-1000만*290%/2)×A}/(600%-290%)로 주어질 수 있다.
즉, 비용 효율 산출부(150)는, 제 1 도달률과 제 2 도달률에서의 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 차이값을 이용하여, 비용 효율을 산출하는 것을 특징으로 한다.
통신부(155)는, 외부 장치와 데이터를 송수신하는 역할을 한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 3의 광고 효과 분석 방법은, 상술한 본 발명의 광고 효과 분석 시스템(100)을 이용하므로 별도의 설명이 없더라도 본 발명의 광고 효과 분석 시스템(100)의 특징을 모두 포함하고 있음은 물론이다. 구체적으로 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 방법은, 컴퓨팅 장치의 프로세서에서 동작하는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램에 의해 구현될 수 있다.
도 3으로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 방법은, 해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수 및 타겟 시청자층을 입력받는 단계(S10a); 해당 매체에서의 광고 예산과 광고집행 기간을 입력받아 전체 목표 노출 횟수를 산출하고, 타겟 시청자층을 입력받는 단계(S10b); 전체 목표 노출 횟수 및 미리 저장된 실제 시청 데이터로부터 전체 시청자에 대한 타겟 시청자층의 비율을 이용하여, 타겟 시청자층에 대한 노출 횟수인 타겟층 노출 횟수를 산출하는 단계(S20); S20 단계에서 산출된 타겟층 노출 횟수를 이용하여, 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 목표값인 누적 시청률 목표값을 산출하는 단계(S30); S30 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값에 대한, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 추정하기 위한 추정식을 산출하는 단계(S40); 및 S40 단계에서 산출된 추정식에 의해, 해당 매체에서의 광고의 시청자에 대한 미리 설정된 중복 노출 횟수 및 누적 시청률 목표값을 이용하여, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 산출하는 단계(S50);를 포함한다.
S30 단계의 누적 시청률 목표값은, 타겟층 노출 횟수를 상기 광고의 시청 모집단의 전체 개체수로 나누고, 시청 모집단의 각 개체에 포함된 평균 시청자 수를 곱하는 것에 의해 산출되는 것이 바람직하다.
아울러, S40 단계의 도달률은, 동일 시청자에 대한 중복 노출을 제외하고 추정되는 것을 특징으로 한다. 구체적으로 S40 단계는, 확률 분포 함수 또는 회귀 함수를 이용하여, 실제 시청 데이터로부터 추정식을 산출하는 것이 바람직하다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 광고 효과 분석 방법은, S50 단계에서 산출된 도달률 및 S30 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값을 이용하여, 도달률을 달성하기 위해 요구되는 타겟 시청자층에 대한 평균 노출 빈도를 산출하는 단계(S60); S50 단계에서 산출된 도달률을 달성하기 위해 필요한 전체 광고 비용을 산출하는 단계(S70); 및 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 제 1 비율인 제 1 도달률을 제 2 비율인 제 2 도달률로 증가시키기 위해 필요한 비용 효율을 산출하는 단계(S80)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
S60 단계의 평균 노출 빈도는, S30 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값을 S50 단계에서 산출된 도달률로 나누는 것에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.
아울러, S80 단계는, 제 1 도달률과 제 2 도달률에서의 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률 목표값의 차이값을 이용하여, 비용 효율을 산출하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 광고 효과 분석 시스템(100) 및 그 분석 방법에 따르면, 온라인 광고의 효과 분석을 오프라인인 TV 광고의 분석 방법과 동일한 방식으로 변환하여 비교분석할 수 있으며, 온-오프 미디어를 아우르는 통합적 측면에서 광고 효과 분석이 가능함을 알 수 있다.
100 : 광고 효과 분석 시스템
105 : 입력부
110 : 목표 노출 횟수 산출부
115 : 저장부
120 : 타겟층 노출 횟수 산출부
125 : 누적 시청률 목표값 산출부
130 : 추정부
135 : 도달률 산출부
140 : 빈도 산출부
145 : 비용 산출부
150 : 비용 효율 산출부
155 : 통신부

Claims (20)

  1. 광고 효과 분석 시스템에 있어서,
    해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수 및 미리 저장된 실제 시청 데이터로부터 전체 시청자에 대한 타겟 시청자층의 비율을 이용하여, 타겟 시청자층에 대한 노출 횟수인 타겟층 노출 횟수를 산출하는 타겟층 노출 횟수 산출부; 및
    상기 타겟층 노출 횟수 산출부에 의해 산출된 타겟층 노출 횟수를 이용하여, 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 목표값인 누적 시청률 목표값을 산출하는 누적 시청률 목표값 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 누적 시청률 목표값은,
    상기 타겟층 노출 횟수를 상기 광고의 시청 모집단의 전체 개체수로 나누고, 상기 시청 모집단의 각 개체에 포함된 평균 시청자 수를 곱하는 것에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 시스템은,
    상기 누적 시청률 목표값 산출부에서 산출된 누적 시청률 목표값에 대한, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 추정하기 위한 추정식을 산출하는 추정부;를 더 포함하되,
    상기 도달률은,
    동일 시청자에 대한 중복 노출을 제외하고 추정되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 추정부는,
    확률 분포 함수 또는 회귀 함수를 이용하여, 상기 실제 시청 데이터로부터 상기 추정식을 산출하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 시스템은,
    상기 추정식에 의해 해당 매체에서의 광고의 시청자에 대한 미리 설정된 중복 노출 횟수 및 누적 시청률 목표값을 이용하여, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 산출하는 도달률 산출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 시스템은,
    상기 도달률 산출부에 의해 산출된 도달률 및 상기 누적 시청률 목표값 산출부에 의해 산출된 누적 시청률 목표값을 이용하여, 상기 도달률을 달성하기 위해 요구되는 타겟 시청자층에 대한 평균 노출 빈도를 산출하는 빈도 산출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 평균 노출 빈도는,
    상기 누적 시청률 목표값 산출부에 의해 산출된 누적 시청률 목표값을 상기 도달률 산출부에 의해 산출된 도달률로 나누는 것에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 시스템은,
    상기 도달률 산출부에서 산출된 도달률을 달성하기 위해 필요한 전체 광고 비용을 산출하는 비용 산출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 시스템은,
    전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 제 1 비율인 제 1 도달률을 제 2 비율인 제 2 도달률로 증가시키기 위해 필요한 비용 효율을 산출하는 비용 효율 산출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 비용 효율 산출부는,
    상기 제 1 도달률과 상기 제 2 도달률에서의 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률 목표값의 차이값을 이용하여, 비용 효율을 산출하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 시스템.
  11. 광고 효과 분석 방법에 있어서,
    (a) 해당 매체에서의 광고의 시청 모집단에 대한 전체 목표 노출 횟수 및 미리 저장된 실제 시청 데이터로부터 전체 시청자에 대한 타겟 시청자층의 비율을 이용하여, 타겟 시청자층에 대한 노출 횟수인 타겟층 노출 횟수를 산출하는 단계; 및
    (b) 상기 (a) 단계에서 산출된 타겟층 노출 횟수를 이용하여, 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률의 목표값인 누적 시청률 목표값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 누적 시청률 목표값은,
    상기 타겟층 노출 횟수를 상기 광고의 시청 모집단의 전체 개체수로 나누고, 상기 시청 모집단의 각 개체에 포함된 평균 시청자 수를 곱하는 것에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 방법은,
    (c) 상기 (b) 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값에 대한, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 추정하기 위한 추정식을 산출하는 단계;를 더 포함하되,
    상기 도달률은,
    동일 시청자에 대한 중복 노출을 제외하고 추정되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    확률 분포 함수 또는 회귀 함수를 이용하여, 상기 실제 시청 데이터로부터 상기 추정식을 산출하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 방법은,
    (d) 상기 추정식에 의해 해당 매체에서의 광고의 시청자에 대한 미리 설정된 중복 노출 횟수 및 누적 시청률 목표값을 이용하여, 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 비율인 도달률을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 방법은,
    (e) 상기 (d) 단계에서 산출된 도달률 및 상기 (b) 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값을 이용하여, 상기 도달률을 달성하기 위해 요구되는 타겟 시청자층에 대한 평균 노출 빈도를 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 평균 노출 빈도는,
    상기 (b) 단계에서 산출된 누적 시청률 목표값을 상기 (d) 단계에서 산출된 도달률로 나누는 것에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 방법은,
    (f) 상기 (d) 단계에서 산출된 도달률을 달성하기 위해 필요한 전체 광고 비용을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 광고 효과 분석 방법은,
    (g) 전체 타겟 시청자층 중 일정 기간 동안 광고에 노출된 타겟 시청자층의 제 1 비율인 제 1 도달률을 제 2 비율인 제 2 도달률로 증가시키기 위해 필요한 비용 효율을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 (g) 단계는,
    상기 제 1 도달률과 상기 제 2 도달률에서의 전체 시청자에 의한 광고의 누적 시청률 목표값의 차이값을 이용하여, 비용 효율을 산출하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
KR1020170103645A 2017-08-16 2017-08-16 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법 KR20190018912A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170103645A KR20190018912A (ko) 2017-08-16 2017-08-16 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170103645A KR20190018912A (ko) 2017-08-16 2017-08-16 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20190018912A true KR20190018912A (ko) 2019-02-26

Family

ID=65562774

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170103645A KR20190018912A (ko) 2017-08-16 2017-08-16 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20190018912A (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110245979A (zh) * 2019-05-28 2019-09-17 浙江华坤道威数据科技有限公司 一种基于大数据的广告投放分析系统
CN112446740A (zh) * 2020-12-11 2021-03-05 恩亿科(北京)数据科技有限公司 一种广告数据曲线生成方法、系统、电子设备及存储介质
CN113538054A (zh) * 2021-07-20 2021-10-22 深圳市炆石数据有限公司 Ott信息呈现位的价值计算分类方法、系统及存储介质
CN113610561A (zh) * 2021-07-15 2021-11-05 邹丽敏 一种全域广告曝光频次的控制方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140146286A (ko) 2013-06-14 2014-12-26 씨제이이앤엠 주식회사 이종매체간 광고효과 통합측정 시스템, 장치 및 그 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140146286A (ko) 2013-06-14 2014-12-26 씨제이이앤엠 주식회사 이종매체간 광고효과 통합측정 시스템, 장치 및 그 방법

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110245979A (zh) * 2019-05-28 2019-09-17 浙江华坤道威数据科技有限公司 一种基于大数据的广告投放分析系统
CN110245979B (zh) * 2019-05-28 2021-08-31 浙江华坤道威数据科技有限公司 一种基于大数据的广告投放分析系统
CN112446740A (zh) * 2020-12-11 2021-03-05 恩亿科(北京)数据科技有限公司 一种广告数据曲线生成方法、系统、电子设备及存储介质
CN113610561A (zh) * 2021-07-15 2021-11-05 邹丽敏 一种全域广告曝光频次的控制方法及系统
CN113610561B (zh) * 2021-07-15 2024-05-28 邹丽敏 一种全域广告曝光频次的控制方法及系统
CN113538054A (zh) * 2021-07-20 2021-10-22 深圳市炆石数据有限公司 Ott信息呈现位的价值计算分类方法、系统及存储介质
CN113538054B (zh) * 2021-07-20 2023-09-01 深圳市爱易讯数据有限公司 Ott信息呈现位的价值计算分类方法、系统及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230137912A1 (en) Methods and apparatus to estimate deduplicated total audiences in cross-platform media campaigns
US10185971B2 (en) Systems and methods for planning and executing an advertising campaign targeting TV viewers and digital media viewers across formats and screen types
KR102473454B1 (ko) 데이터베이스 사업자에 의한 기인오류 및/또는 논-커버리지에 대해 노출 데이터를 보상하기 위한 방법 및 장치
US11483606B2 (en) Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal rating unions
US20160165277A1 (en) Media metrics estimation from large population data
US20150095138A1 (en) Methods and apparatus to determine audience duplication in cross-media campaigns
KR20190018912A (ko) 광고 효과 분석 시스템 및 그 분석 방법
US20160249098A1 (en) Projecting person-level viewership from household-level tuning events
US20220292528A1 (en) Methods and apparatus for campaign mapping for total audience measurement
US20130346154A1 (en) Systems and methods for audience measurement analysis
KR20170018467A (ko) 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하는 방법 및 장치
US11979623B2 (en) Systems and methods for predicting television viewership patterns for advanced consumer segments
US11687953B2 (en) Methods and apparatus to apply household-level weights to household-member level audience measurement data
CN110555689A (zh) 广告影响的确定
US11574226B2 (en) Methods and apparatus to determine a conditional probability based on audience member probability distributions for media audience measurement
US20230109424A1 (en) METHODS, SYSTEMS, APPARATUS AND ARTICLES OF MANUFACTURE TO MODEL eCOMMERCE SALES
CN114747227A (zh) 跨人口统计群体估计普查级受众规模和总印象持续时间的方法、系统和装置
US20240031643A1 (en) Addressable measurement framework
US10567824B2 (en) Methods and systems for selecting inventory units for television and other media advertising campaigns
US20140108126A1 (en) Digital media index
JP6698129B2 (ja) 視聴分析装置及び視聴分析方法
WO2021150944A1 (en) Addressable measurement framework
US20230209133A1 (en) Methods and apparatus for co-viewing adjustment
JP2016206804A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム