KR20220071145A - 검색어 생성을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

검색을 위한 키워드 생성 방법으로서, 복수의 검색 문자열 및 상호 작용 데이터를 포함하는 검색 메트릭 데이터를 검색하는 단계; 각각이 하나 이상의 제1 속성을 갖는 복수의 제1 제품 식별자를 검색하는 단계; 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 복수의 검색 문자열을 포함하는 테이블을 생성하는 단계; 임계값을 초과하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함하는 관련 목록을 생성하는 단계; 제2 제품 식별자와 관련된 데이터를 검색하는 단계; 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성을 추출하는 단계; 제2 속성 데이터를 사용하여 관련 목록에서 검색을 수행하는 단계; 제2 제품 식별자와 관련된 데이터에 키워드를 할당하는 단계를 포함한다.

Description

검색어 생성을 위한 시스템 및 방법

본 개시는 일반적으로 기계 검색 가능한 키워드를 생성하기 위한 컴퓨터화 된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예는 데이터베이스에 저장된 데이터 엔트리에 대한 기계 검색 가능한 키워드를 생성하는 것에 관한 독창적이고 비전통적인 시스템에 관한 것이다.

온라인 소매업 분야에서는 다양한 제품과 관련된 정보가 데이터베이스에 저장된다. 구매자가 온라인 소매업의 디스플레이 인터페이스를 탐색할 때, 서버 시스템은 데이터베이스에서 이 정보를 검색하여 구매자에게 디스플레이 한다. 구매자가 서버 시스템에 검색 문자열을 제공하여 제품을 검색하는 것이 일반적이다. 검색 문자열에는 브랜드 이름, 일반명, 모델 이름, 번호, 색상, 연도, 카테고리 또는 구매자가 제품과 연관시킬 수 있는 기타 속성과 관련된 용어가 포함될 수 있다. 서버 시스템은 검색 문자열에서 하나 이상의 용어와 매칭되는 제품에 대응하는 엔트리를 데이터베이스에서 찾을 수 있다. 매칭되는 엔트리가 발견되면 해당 매칭되는 제품의 엔트리가 결과 목록에 리턴되어 구매자에게 디스플레이 된다.

따라서, 결과의 품질(즉, 구매자의 검색에 대한 결과의 관련성)은 구매자의 검색 문자열이 올바른 매칭을 초래할 가능성이 있도록 제품의 데이터베이스 엔트리가 충분한 관련 키워드를 포함하는지 여부에 크게 좌우될 수 있다. 예를 들어, 키워드가 거의 없는 데이터베이스 엔트리를 가진 제품은 검색과 관련성이 높은 경우에도 구매자의 검색에서 찾을 수 없다.

기존의 방법 및 시스템은 제품 엔트리에 대한 데이터베이스에서 이러한 키워드를 제공하기 위해 인간 개인에 의존한다. 이는 비효율적이며 데이터베이스 엔트리 수가 많은 경우 비실용적일 수 있다. 또한 각 엔트리에 사람의 개입이 필요한 경우 키워드를 추가하거나 제거하기 위해 엔트리를 업데이트하는 데 엄청난 비용이 들 수 있다. 따라서 사람의 개입없이 키워드가 자동으로 생성되고 업데이트 되도록 하는 개선된 방법과 시스템이 필요하다.

본 개시의 한 양태는 검색을 위한 키워드 생성 방법으로서, 하나 이상의 데이터베이스로부터, 미리 결정된 기간 동안 검색 메트릭 데이터를 검색하고-검색 메트릭은 적어도 복수의 검색 문자열, 및 복수의 검색 문자열 각각에 대응하는 상호 작용 데이터를 포함함-; 하나 이상의 데이터베이스로부터, 상호 작용 데이터와 연관된 복수의 제1 제품 식별자를 검색하고-복수의 제1 제품 식별자 각각은 하나 이상의 제1 속성을 가짐-; 검색 메트릭 데이터 및 복수의 제1 제품 식별자에 기초하여, 테이블을 생성하고-테이블은 대응하는 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 복수의 검색 문자열을 포함함-; 하나 이상의 관련 목록을 생성하고-관련 목록은 하나 이상의 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함함-; 하나 이상의 데이터베이스로부터, 제2 제품 식별자와 관련된 데이터를 검색하고; 데이터로부터, 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성을 추출하고; 하나 이상의 제2 속성 데이터를 사용하여 관련 목록에서 검색을 수행하고; 미리 결정된 규칙에 기초하여, 키워드를 제2 제품 식별자와 관련된 데이터에 할당하는-키워드는 복수의 검색 문자열 중 하나 이상임-것을 포함한다.

본 개시의 또 다른 양태는 검색을 위한 키워드 생성 시스템으로서, 하나 이상의 프로세서; 하나 이상의 프로세서가 단계를 실행하도록 하는 명령이 포함된 저장 매체를 포함하고, 단계는, 하나 이상의 데이터베이스로부터, 미리 결정된 기간 동안 검색 메트릭 데이터를 검색하는 단계-검색 메트릭은 적어도 복수의 검색 문자열, 및 복수의 검색 문자열 각각에 대응하는 상호 작용 데이터를 포함함-; 하나 이상의 데이터베이스로부터, 상호 작용 데이터와 연관된 복수의 제1 제품 식별자를 검색하는 단계-복수의 제1 제품 식별자 각각은 하나 이상의 제1 속성을 가짐-; 검색 메트릭 데이터 및 복수의 제1 제품 식별자에 기초하여, 테이블을 생성하는 단계-테이블은 대응하는 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 복수의 검색 문자열을 포함함-; 하나 이상의 관련 목록을 생성하는 단계-관련 목록은 하나 이상의 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함함-; 하나 이상의 데이터베이스로부터, 제2 제품 식별자와 관련된 데이터를 검색하는 단계; 데이터로부터, 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성을 추출하는 단계; 하나 이상의 제2 속성 데이터를 사용하여 관련 목록에서 검색을 수행하는 단계; 미리 결정된 규칙에 기초하여, 키워드를 제2 제품 식별자와 관련된 데이터에 할당하는 단계-키워드는 복수의 검색 문자열 중 하나 이상임-를 포함한다.

본 개시의 또 다른 양태는 검색을 위한 키워드 생성 시스템으로서, 하나 이상의 데이터베이스로부터, 미리 결정된 기간 동안 검색 메트릭 데이터를 검색하고-검색 메트릭은 적어도 복수의 검색 문자열, 및 복수의 검색 문자열 각각에 대응하는 상호 작용 데이터를 포함함-; 하나 이상의 데이터베이스로부터, 상호 작용 데이터와 연관된 복수의 제1 제품 식별자를 검색하고-복수의 제1 제품 식별자 각각은 하나 이상의 제1 속성을 가짐-; 검색 메트릭 데이터 및 복수의 제1 제품 식별자에 기초하여, 테이블을 생성하고-테이블은 대응하는 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 복수의 검색 문자열을 포함함-; 하나 이상의 관련 목록을 생성하고-관련 목록은 하나 이상의 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함함-; 하나 이상의 사용자 디바이스로부터, 적어도 제품 이름을 포함하는 제2 제품 식별자의 제품 정보를 수신하고; 제품 이름에 기초하여, 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성 데이터를 추출하고; 하나 이상의 속성 데이터를 사용하여 관련 목록에서 검색을 수행하고; 미리 결정된 규칙에 기초하여, 키워드를 제2 제품 식별자와 관련된 데이터에 할당하는-키워드는 복수의 검색 문자열 중 하나 이상임-것을 포함한다.

도 1a는 개시된 실시예에 따른, 배송, 운송, 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 나타낸 개략적인 블록도이다.
도 1b는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라 검색 요청을 만족시키는 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지(SRP; Search Result Page)의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 1c는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라 제품 및 제품에 대한 정보를 포함하는 싱글 디테일 페이지(SDP; Single Detail Page)의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 1d는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라 가상의 쇼핑 장바구니에 아이템을 포함하는 장바구니 페이지의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 1e는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라, 가상의 쇼핑 장바구니로부터 구매 및 배송에 관한 정보에 따른 아이템을 포함하는 주문 페이지의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 2는 개시된 실시예에 따른, 개시된 컴퓨터 시스템을 활용하도록 구성된 예시적인 풀필먼트 센터의 개략적인 도면이다.
도 3은 개시된 실시예에 따른, 검색을 위한 키워드를 생성하기 위한 예시적인 시스템의 개략도이다.
도 4는 개시된 실시예에 따른, 테이블의 제1 제품 식별자와 연관된 데이터 또는 정보의 예의 개략도이다.
도 5는 개시된 실시예에 따른, 검색을 위한 키워드를 생성하기 위한 예시적인 프로세스를 도시하는 흐름도이다.
도 6은 개시된 실시예에 따른, 검색을 위한 키워드를 생성하기 위한 예시적인 프로세스를 도시하는 흐름도이다.
도 7은 개시된 실시예에 따른, 매칭 확률을 결정하기 위한 예시적인 프로세스를 도시한다.

이어서 첨부된 도면을 참조하여 자세하게 설명된다. 가능하면, 다음의 설명에서 같거나 유사한 부분에 대해 참조되도록 도면에서 같은 도면 부호가 사용된다. 여기에 몇몇 예시적인 실시예가 설명되지만, 변경, 조정 및 다른 구현도 가능하다. 예를 들면, 도면 내의 구성 및 스텝에 대해 교체, 추가, 또는 변경이 이루어질 수 있고, 여기에 설명된 예시적인 방법은 개시된 방법에 대해 스텝을 교체, 순서 변경, 제거 또는 추가함으로써 변경될 수 있다. 따라서, 다음의 자세한 설명은 개시된 실시예 및 예시로 제한되는 것은 아니다. 대신에 본 발명의 적절한 범위는 청구범위에 의해 규정된다.

본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 하나 이상의 데이터베이스에서 엔트리에 대한 검색 가능한 문자열을 생성하기 위한 비전통적인 컴퓨터 구현 시스템이 제공된다. 이전 시스템은 이러한 검색 가능한 문자열을 생성하거나 데이터베이스를 유지하는 개인 또는 시스템으로부터 검색 가능한 문자열을 얻을 수 있지만, 본 개시의 다양한 실시예는 데이터베이스의 엔트리에 대한 검색 가능한 문자열을 생성하기 위해 데이터베이스 시스템에 제공된 검색 질의에 의존할 수 있고, 따라서 검색자에게 제공되는 검색 결과의 품질과 관련성이 크게 향상된다.

도 1a를 참조하면, 배송, 운송 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 예시적인 시스템의 실시예를 나타낸 개략적인 블록도(100)가 도시되어 있다. 도 1a에 나타낸 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템을 포함할 수 있으며, 이들 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 시스템은(예를 들어, 케이블을 사용한) 직접 연결을 통해 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템은 배송 기관 기술(shipment authority technology, SAT) 시스템(101), 외부 프론트 엔드 시스템(103), 내부 프론트 엔드 시스템(105), 운송 시스템(107), 모바일 디바이스(107A, 107B, 107C), 판매자 포털(109), 배송 및 주문 트래킹(shipment and order tracking, SOT) 시스템(111), 풀필먼트 최적화(fulfillment optimization, FO) 시스템(113), 풀필먼트 메시징 게이트웨이(fulfillment messaging gateway, FMG)(115), 공급 체인 관리(supply chain management, SCM) 시스템(117), 창고 관리 시스템(119), 모바일 디바이스(119A, 119B, 119C)(풀필먼트 센터(fulfillment center, FC)(200) 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3자 풀필먼트 시스템(121A, 121B, 121C), 풀필먼트 센터 인증 시스템(fulfillment center authorization system, FC Auth)(123), 및 노동 관리 시스템(labor management system, LMS)(125)을 포함한다.

일부 실시예에서, SAT 시스템(101)은 주문 상태와 배달 상태를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SAT 시스템(101)은 주문이 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date, PDD)를 지났는지를 결정할 수 있고, 새로운 주문을 개시시키고, 배달되지 않은 주문의 아이템을 다시 배송하며, 배달되지 않은 주문을 취소하고, 주문 고객과 연락을 시작하는 것 등을 포함하는 적합한 조치를 취할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한,(특정 기간 동안 배송된 패키지의 개수와 같은) 출력, 및(배송시 사용하기 위해 수신된 빈 카드보드 박스의 개수와 같은) 입력을 포함하는 다른 데이터를 감시할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및 FO 시스템(113)과 같은 디바이스들 간의(예를 들면, 저장 전달(store-and-forward) 또는 다른 기술을 사용하는) 통신을 가능하게 하는 시스템(100) 내의 상이한 디바이스들 사이의 게이트웨이로서 동작할 수 있다.

일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 동작할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)이 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하여 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있도록 하는 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 요청을 수신하고, 아이템 페이지를 제시하며, 결제 정보를 요청하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B))로부터 요청을 수신 및 처리하고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 디바이스로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록 설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있다.

일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 또는 결제 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.

도 1b, 1c, 1d 및 1e에 의해 나타낸 단계들의 예시적인 세트는 외부 프론트 엔드 시스템(103)의 일부 동작을 설명하는 것에 도움이 될 것이다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 프레젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 결과 페이지(Search Result Page, SRP)(예를 들면, 도 1b), 싱글 디테일 페이지(Single Detail Page, SDP)(예를 들면, 도 1c), 장바구니 페이지(Cart page)(예를 들면, 도 1d), 또는 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 포함하는 하나 이상의 웹페이지를 호스팅하거나 제공할 수 있다.(예를 들면, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)를 사용하는) 사용자 디바이스는 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이동하고 검색 박스에 정보를 입력함으로써 검색을 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 FO 시스템(113)으로부터 검색 요청을 만족하는 정보를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한,(FO 시스템(113)으로부터) 검색 결과에 포함된 각 제품에 대한 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date) 또는 "PDD"를 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 제품이 들어있는 패키지가 특정 기간 이내, 예를 들면, 하루의 끝(PM 11:59)까지 주문되면 언제 사용자가 원하는 장소에 도착할 것인지에 대한 추정 또는 제품이 사용자가 원하는 장소에 배달될 약속된 날짜를 나타낼 수 있다(PDD는 FO 시스템(113)과 관련하여 이하에서 더 논의된다).

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보에 기초하여 SRP(예를 들면, 도 1b)를 준비할 수 있다. SRP는 검색 요청을 만족하는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이는 검색 요청을 만족하는 제품의 사진을 포함할 수 있다. SRP는 또한, 각 제품에 대한 각각의 가격, 또는 각 제품, PDD, 무게, 크기, 오퍼(offer), 할인 등에 대한 개선된 배달 옵션에 관한 정보를 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은(예를 들면, 네트워크를 통해) SRP를 요청 사용자 디바이스로 전송할 수 있다.

사용자 디바이스는 SRP에 나타낸 제품을 선택하기 위해, 예를 들면, 사용자 인터페이스를 클릭 또는 탭핑하거나, 다른 입력 디바이스를 사용하여 SRP로부터 제품을 선택할 수 있다. 사용자 디바이스는 선택된 제품에 관한 정보에 대한 요청을 만들어 내고 이를 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다. 이에 응답하여, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 선택된 제품에 관한 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 정보는 각각의 SRP 상에 제품에 대해 제시된 것 이상의 추가 정보를 포함할 수 있다. 이는, 예를 들면, 유통 기한, 원산지, 무게, 크기, 패키지 내의 아이템 개수, 취급 지침, 또는 제품에 대한 다른 정보를 포함할 수 있다. 정보는 또한,(예를 들면, 이 제품 및 적어도 하나의 다른 제품을 구입한 고객의 빅 데이터 및/또는 기계 학습 분석에 기초한) 유사한 제품에 대한 추천, 자주 묻는 질문에 대한 답변, 고객의 후기, 제조 업체 정보, 사진 등을 포함할 수 있다.

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 수신된 제품 정보에 기초하여 SDP(Single Detail Page)(예를 들면, 도 1c)를 준비할 수 있다. SDP는 또한, "지금 구매(Buy Now)" 버튼, "장바구니에 추가(Add to Cart)" 버튼, 수량 필드, 아이템 사진 등과 같은 다른 상호 동작 요소를 포함할 수 있다. SDP는 제품을 오퍼하는 판매자의 리스트를 포함할 수 있다. 이 리스트는 최저가로 제품을 판매하는 것으로 오퍼하는 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 각 판매자가 오퍼한 가격에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 이 리스트는 또한 최고 순위 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 판매자 순위에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 판매자 순위는, 예를 들어, 약속된 PPD를 지켰는지에 대한 판매자의 과거 추적 기록을 포함하는, 복수의 인자에 기초하여 만들어질 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은(예를 들면, 네트워크를 통해) SDP를 요청 사용자 디바이스로 전달할 수 있다.

요청 사용자 디바이스는 제품 정보를 나열하는 SDP를 수신할 수 있다. SDP를 수신하면, 사용자 디바이스는 SDP와 상호 동작할 수 있다. 예를 들면, 요청 사용자 디바이스의 사용자는 SDP의 "장바구니에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나, 이와 상호 동작할 수 있다. 이렇게 하면 사용자와 연계된 쇼핑 장바구니에 제품이 추가된다. 사용자 디바이스는 제품을 쇼핑 장바구니에 추가하기 위해 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이러한 요청을 전송할 수 있다.

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 장바구니 페이지(예를 들면, 도 1d)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 가상의 "쇼핑 장바구니(shopping cart)"에 추가한 제품을 나열한다. 사용자 디바이스는 SRP, SDP, 또는 다른 페이지의 아이콘을 클릭하거나, 상호 동작함으로써 장바구니 페이지를 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 장바구니에 추가한 모든 제품 뿐 아니라 각 제품의 수량, 각 제품의 품목당 가격, 관련 수량에 기초한 각 제품의 가격, PDD에 관한 정보, 배달 방법, 배송 비용, 쇼핑 장바구니의 제품을 수정(예를 들면, 수량의 삭제 또는 수정)하기 위한 사용자 인터페이스 요소, 다른 제품의 주문 또는 제품의 정기적인 배달 설정에 대한 옵션, 할부(interest payment) 설정에 대한 옵션, 구매를 진행하기 위한 사용자 인터페이스 요소 등과 같은 장바구니의 제품에 관한 정보를 나열할 수 있다. 사용자 디바이스의 사용자는 쇼핑 장바구니에 있는 제품의 구매를 시작하기 위해 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, "지금 구매(Buy Now)"라고 적혀있는 버튼)를 클릭하거나, 이와 상호 동작할 수 있다. 그렇게 하면, 사용자 디바이스는 구매를 시작하기 위해 이러한 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다.

외부 프론트 엔드 시스템(103)은 구매를 시작하는 요청을 수신하는 것에 응답하여 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니로부터의 아이템을 재나열하고, 결제 및 배송 정보의 입력을 요청한다. 예를 들면, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니의 아이템 구매자에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 이메일 주소, 전화번호), 수령인에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 전화번호, 배달 정보), 배송 정보(예를 들면, 배달 및/또는 픽업 속도/방법), 결제 정보(예를 들면, 신용 카드, 은행 송금, 수표, 저장된 크레딧), 현금 영수증을 요청하는 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, 세금 목적) 등을 요청하는 섹션을 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 사용자 디바이스에 주문 페이지를 전송할 수 있다.

사용자 디바이스는 주문 페이지에 정보를 입력하고 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 정보를 전송하는 사용자 인터페이스 요소를 클릭하거나, 상호 동작할 수 있다. 그로부터, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보를 시스템(100) 내의 다른 시스템으로 전송하여 쇼핑 장바구니의 제품으로 새로운 주문을 생성하고 처리할 수 있도록 한다.

일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 판매자가 주문과 관련된 정보를 전송 및 수신할 수 있도록 추가로 구성될 수 있다.

일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자(예를 들면, 시스템(100)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)이 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있게 하는 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하는 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자가 주문에 대한 진단 및 통계 정보를 볼 수 있게 하고, 아이템 정보를 수정하며, 또는 주문에 대한 통계를 검토할 수 있게 하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은(도시되지 않은 다른 디바이스뿐 아니라) 시스템(100) 내에 나타낸 시스템 또는 디바이스로부터 요청을 수신 및 처리하고, 그러한 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 디바이스로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록(설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행)할 수 있다.

일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 결제 시스템, 분석 시스템, 주문 모니터링 시스템 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스와 모바일 디바이스(107A-107C) 간의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, 모바일 디바이스(107A-107C)는 배달원에 의해 동작되는 디바이스를 포함할 수 있다. 정규직, 임시적 또는 교대 근무일 수 있는 배달원은 사용자에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 패키지의 배달을 위해 모바일 디바이스(107A-107C)를 이용할 수 있다. 예를 들면, 패키지를 배달하기 위해, 배달원은 배달할 패키지와 배달할 위치를 나타내는 모바일 디바이스 상의 알림을 수신할 수 있다. 배달 장소에 도착하면, 배달원은(예를 들면, 트럭의 뒤나 패키지의 크레이트에) 패키지를 둘 수 있고, 모바일 디바이스를 사용하여 패키지 상의 식별자와 관련된 데이터(예를 들면, 바코드, 이미지, 텍스트 문자열, RFID 태그 등)를 스캔하거나, 캡처하며,(예를 들면, 현관문에 놓거나, 경비원에게 맡기거나, 수령인에게 전달하는 것 등에 의해) 패키지를 배달할 수 있다. 일부 실시예에서, 배달원은 모바일 디바이스를 사용하여 패키지의 사진(들)을 찍거나 및/또는 서명을 받을 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들면, 시간, 날짜, GPS 위치, 사진(들), 배달원에 관련된 식별자, 모바일 디바이스에 관련된 식별자 등을 포함하는 배달에 관한 정보를 포함하는 정보를 운송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 운송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 다른 시스템에 의한 접근을 위해 데이터베이스(미도시)에 이러한 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 다른 시스템에 특정 패키지의 위치를 나타내는 트래킹 데이터를 준비 및 전송하기 위해 이러한 정보를 사용할 수 있다.

일부 실시예에서, 특정 사용자는, 한 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있는 반면(예를 들면, 정규 직원은 바코드 스캐너, 스타일러스 및 다른 디바이스와 같은 커스텀 하드웨어를 갖는 전문 PDA를 사용할 수 있음), 다른 사용자는 다른 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있다(예를 들면, 임시 또는 교대 근무 직원이 기성 휴대 전화 및/또는 스마트폰을 사용할 수 있음).

일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 사용자를 각각의 디바이스와 연관시킬 수 있다. 예를 들면, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 사용자 식별자, 직원 식별자, 또는 전화번호에 의해 표현됨)와 모바일 디바이스(예를 들면, International Mobile Equipment Identity(IMEI), International Mobile Subscription Identifier(IMSI), 전화번호, Universal Unique Identifier(UUID), 또는 Globally Unique Identifier(GUID)에 의해 표현됨) 간의 연관성(association)을 저장할 수 있다. 운송 시스템(107)은, 다른 것들 중에 작업자의 위치, 작업자의 효율성, 또는 작업자의 속도를 결정하기 위해 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석하기 위해 배달시 수신되는 데이터와 관련하여 이러한 연관성을 사용할 수 있다.

일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은 판매자 또는 다른 외부 엔터티(entity)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 전자 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 판매자는 판매자 포털(109)을 사용하여 시스템(100)을 통해 판매하고자 하는 제품에 대하여, 제품 정보, 주문 정보, 연락처 정보 등을 업로드하거나 제공하는 컴퓨터 시스템(미도시)을 이용할 수 있다.

일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객(예를 들면, 디바이스(102A-102B)를 사용하는 사용자)에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 패키지의 위치에 관한 정보를 수신, 저장 및 포워딩하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 패키지를 배달하는 배송 회사에 의해 운영되는 웹 서버(미도시)로부터 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.

일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 시스템(100)에 나타낸 시스템들로부터 정보를 요청하고 저장할 수 있다. 예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 전술한 바와 같이, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 배달원) 또는 차량(예를 들면, 배달 트럭) 중 하나 이상과 연관된 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 또한, 풀필먼트 센터(예를 들면, 풀필먼트 센터(200)) 내부의 개별 제품의 위치를 결정하기 위해 창고 관리 시스템(WMS)(119)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107) 또는 WMS(119) 중 하나 이상으로부터 데이터를 요청하고, 이를 처리하며, 요청시 디바이스(예를 들면, 사용자 디바이스(102A, 102B))로 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, 풀필먼트 최적화(FO) 시스템(113)은 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및/또는 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터의 고객 주문에 대한 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. FO 시스템(113)은 또한, 특정 아이템이 유지 또는 저장되는 곳을 나타내는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 소정 아이템은 하나의 풀필먼트 센터에만 저장될 수 있는 반면, 소정 다른 아이템은 다수의 풀필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 풀필먼트 센터는 아이템의 특정 세트(예를 들면, 신선한 농산물 또는 냉동 제품)만을 저장하도록 구성될 수 있다. FO 시스템(113)은 이러한 정보뿐 아니라 관련 정보(예를 들면, 수량, 크기, 수령 날짜, 유통 기한 등)를 저장한다.

FO 시스템(113)은 또한, 각 제품에 대해 대응하는 PDD(약속된 배달 날짜)를 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 하나 이상의 요소에 기초할 수 있다. 예를 들면, FO 시스템(113)은 제품에 대한 과거 수요(예를 들면, 그 제품이 일정 기간 동안 얼마나 주문되었는지), 제품에 대한 예측된 수요(예를 들면, 얼마나 많은 고객이 다가오는 기간 동안 제품을 주문할 것으로 예상되는지), 일정 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문되었는지를 나타내는 네트워크 전반의 과거 수요, 다가오는 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문될 것으로 예상되는지를 나타내는 네트워크 전반의 예측된 수요, 각각의 제품을 저장하는 각 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 하나 이상의 개수, 그 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여 제품에 대한 PDD를 계산할 수 있다.

일부 실시예에서, FO 시스템(113)은 주기적으로(예를 들면, 시간별로) 각 제품에 대한 PDD를 결정하고, 검색하거나 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로 전송하기 위해 이를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 다른 실시예에서, FO 시스템(113)은 하나 이상의 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터 전자 요청을 수신하고 요구에 따라 PDD를 계산할 수 있다.

일부 실시예에서, 풀필먼트 메시징 게이트웨이(FMG)(115)는 FO 시스템(113)과 같은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 하나의 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 수신하고, 그것을 다른 포맷 또는 프로토콜로 변환하여, 변환된 포맷 또는 프로토콜로 된 요청 또는 응답을 WMS(119) 또는 제3자 풀필먼트 시스템(121A, 121B, 또는 121C)과 같은 다른 시스템에 포워딩하며, 반대의 경우도 가능한 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다.

일부 실시예에서, 공급 체인 관리(SCM) 시스템(117)은 예측 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SCM 시스템(117)은, 예를 들어 제품에 대한 과거 수요, 제품에 대한 예측된 수요, 네트워크 전반의 과거 수요, 네트워크 전반의 예측된 수요, 각각의 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품 개수, 각 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여, 특정 제품에 대한 수요의 수준을 예측할 수 있다. 이러한 예측된 수준과 모든 풀필먼트 센터를 통한 각 제품의 수량에 응답하여, SCM 시스템(117)은 특정 제품에 대한 예측된 수요를 만족시키기에 충분한 양을 구매 및 비축하기 위한 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.

일부 실시예에서, 창고 관리 시스템(WMS)(119)은 작업 흐름을 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 개개의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))로부터 개별 이벤트를 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 패키지를 스캔하기 위해 이들 디바이스 중 하나를 사용한 것을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 풀필먼트 센터(200) 및 도 2에 관하여 이하에서 논의되는 바와 같이, 풀필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들면, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 스테이지의 기계(예를 들면, 자동 또는 핸드헬드 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스 등)에 의해 스캔되거나 판독될 수 있다. WMS(119)는 패키지 식별자, 시간, 날짜, 위치, 사용자 식별자, 또는 다른 정보와 함께 대응하는 데이터베이스(미도시)에 패키지 식별자의 스캔 또는 판독을 나타내는 각 이벤트를 저장할 수 있고, 이러한 정보를 다른 시스템(예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))에 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, WMS(119)는 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))와 시스템(100)과 연관된 하나 이상의 사용자를 연관시키는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 일부 상황에서,(파트 타임 또는 풀 타임 직원과 같은) 사용자는 모바일 디바이스(예를 들면, 모바일 디바이스는 스마트폰임)를 소유한다는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다. 다른 상황에서, 사용자는 임시로 모바일 디바이스를 보관한다는 점에서(예를 들면, 하루의 시작에서부터 모바일 디바이스를 대여받은 사용자가, 하루 동안 그것을 사용하고, 하루가 끝날 때 그것을 반납할 것임), 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.

일부 실시예에서, WMS(119)는 시스템(100)과 연관된 각각의 사용자에 대한 작업 로그를 유지할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 임의의 할당된 프로세스(예를 들면, 트럭에서 내리기, 픽업 구역에서 아이템을 픽업하기, 리비닝 월(rebin wall) 작업, 아이템 패킹하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들면, 풀필먼트 센터(200)의 바닥 또는 구역), 직원에 의해 시스템을 통해 이동된 유닛의 수(예를 들면, 픽업된 아이템의 수, 패킹된 아이템의 수), 디바이스(예를 들면, 디바이스(119A-119C))와 관련된 식별자 등을 포함하는, 각 직원과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, WMS(119)는 디바이스(119A-119C)에서 작동되는 계시(timekeeping) 시스템과 같은 계시 시스템으로부터 체크-인 및 체크-아웃 정보를 수신할 수 있다.

일부 실시예에서, 제3자 풀필먼트(3PL) 시스템(121A-121C)은 물류 및 제품의 제3자 제공자와 관련된 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들면,(도 2와 관련하여 이하에서 후술하는 바와 같이) 일부 제품이 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 반면, 다른 제품은 오프-사이트(off-site)에 저장될 수 있거나, 수요에 따라 생산될 수 있으며, 달리 풀필먼트 센터(200)에 저장될 수 없다. 3PL 시스템(121A-121C)은 FO 시스템(113)으로부터(예를 들면, FMG(115)를 통해) 주문을 수신하도록 구성될 수 있으며, 고객에게 직접 제품 및/또는 서비스(예를 들면, 배달 또는 설치)를 제공할 수 있다. 일부 구현예에서, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)은 시스템(100)의 일부일 수 있지만, 다른 구현예에서는, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)이 시스템(100)의 외부에 있을 수 있다(예를 들어, 제3자 제공자에 의해 소유 또는 운영됨)일 수 있다.

일부 실시예에서, 풀필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth)(123)은 다양한 기능을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, FC Auth(123)는 시스템(100) 내의 하나 이상의 다른 시스템에 대한 단일-사인 온(single-sign on, SSO) 서비스로서 작동할 수 있다. 예를 들면, FC Auth(123)는 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해 사용자가 로그인하게 하고, 사용자가 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)에서 리소스에 액세스하기 위해 유사한 권한을 갖고 있다고 결정하며, 두 번째 로그인 프로세스 요구 없이 사용자가 그러한 권한에 액세스할 수 있게 한다. 다른 실시예에서, FC Auth(123)는 사용자(예를 들면, 직원)가 자신을 특정 작업과 연관시킬 수 있게 한다. 예를 들면, 일부 직원은(디바이스(119A-119C)와 같은) 전자 디바이스를 갖지 않을 수 있으며, 대신 하루 동안 풀필먼트 센터(200) 내에서 작업들 사이 및 구역들 사이에서 이동할 수 있다. FC Auth(123)는 이러한 직원들이 상이한 시간 대에 수행 중인 작업과 속해 있는 구역을 표시할 수 있도록 구성될 수 있다.

일부 실시예에서, 노동 관리 시스템(LMS)(125)은 직원(풀-타임 및 파트-타임 직원을 포함함)에 대한 출근 및 초과 근무 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, LMS(125)는 FC Auth(123), WMS(119), 디바이스(119A-119C), 운송 시스템(107), 및/또는 디바이스(107A-107C)로부터 정보를 수신할 수 있다.

도 1a에 나타낸 특정 구성은 단지 예시일 뿐이다. 예를 들면, 도 1a는 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 나타낸 반면, 모든 실시예가 이러한 특정 구성을 필요로 하는 것은 아니다. 실제로, 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템은 인터넷, 인트라넷, WAN(Wide-Area Network), MAN(Metropolitan-Area Network), IEEE 802.11a/b/g/n 표준을 따르는 무선 네트워크, 임대 회선 등을 포함하는 하나 이상의 공공 또는 사설 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜 등에서 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.

도 2는 풀필먼트 센터(200)를 나타낸다. 풀필먼트 센터(200)는 주문시 고객에게 배송하기 위한 아이템을 저장하는 물리적 장소의 예시이다. 풀필먼트 센터(FC)(200)는 다수의 구역으로 분할될 수 있으며, 각각이 도 2에 도시된다. 일부 실시예에서, 이러한 "구역(zones)"은 아이템을 수령하고, 아이템을 저장하고, 아이템을 검색하고, 아이템을 배송하는 과정의 상이한 단계 사이의 가상 구분으로 생각될 수 있다. 따라서, "구역"이 도 2에 나타나 있으나, 일부 실시예에서, 구역의 다른 구분도 가능하고, 도 2의 구역은 생략, 복제, 또는 수정될 수 있다.

인바운드 구역(203)은 도 1a의 시스템(100)을 사용하여 제품을 판매하고자 하는 판매자로부터 아이템이 수신되는 FC(200)의 영역을 나타낸다. 예를 들면, 판매자는 트럭(201)을 사용하여 아이템(202A, 202B)을 배달할 수 있다. 아이템(202A)은 자신의 배송 팔레트(pallet)를 점유하기에 충분히 큰 단일 아이템을 나타낼 수 있으며, 아이템(202B)은 공간을 절약하기 위해 동일한 팔레트 상에 함께 적층되는 아이템의 세트를 나타낼 수 있다.

작업자는 인바운드 구역(203)의 아이템을 수령하고, 선택적으로 컴퓨터 시스템(미도시)을 사용하여 아이템이 손상되었는지 및 정확한지를 체크할 수 있다. 예를 들면, 작업자는 아이템(202A, 202B)의 수량을 아이템의 주문 수량과 비교하기 위해 컴퓨터 시스템을 사용할 수 있다. 수량이 일치하지 않는다면, 해당 작업자는 아이템(202A, 202B) 중 하나 이상을 거부할 수 있다. 수량이 일치한다면, 작업자는 그 아이템들을(예를 들면, 짐수레(dolly), 핸드트럭(handtruck), 포크리프트(forklift), 또는 수작업으로) 버퍼 구역(205)으로 운반할 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들면, 예측된 수요를 충족시키기 위해 픽업 구역에 그 아이템이 충분한 수량만큼 있기 때문에, 픽업 구역에서 현재 필요하지 않은 아이템에 대한 임시 저장 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 포크리프트(206)는 버퍼 구역(205) 주위와 인바운드 구역(203) 및 드롭 구역(207) 사이에서 아이템을 운반하도록 작동한다.(예를 들면, 예측된 수요로 인해) 픽업 구역에 아이템(202A, 202B)이 필요하면, 포크리프트는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)으로 운반할 수 있다.

드롭 구역(207)은 픽업 구역(209)으로 운반되기 전에 아이템을 저장하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 픽업 동작에 할당된 작업자("피커(picker)")는 픽업 구역의 아이템(202A, 202B)에 접근하고, 픽업 구역에 대한 바코드를 스캔하며, 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A, 202B)과 관련된 바코드를 스캔할 수 있다. 그 다음 피커는(예를 들면, 카트에 놓거나 운반함으로써) 픽업 구역(209)에 아이템을 가져갈 수 있다.

픽업 구역(209)은 아이템(208)이 저장 유닛(210)에 저장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 저장 유닛(210)은 물리적 선반, 책꽂이, 박스, 토트(tote), 냉장고, 냉동고, 저온 저장고 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 픽업 구역(209)은 다수의 플로어로 편성될 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는, 예를 들면, 포크리프트, 엘리베이터, 컨베이어 벨트, 카트, 핸드트럭, 짐수레, 자동화된 로봇 또는 디바이스, 또는 수작업을 포함하는 다양한 방식으로 아이템을 픽업 구역(209)으로 운반할 수 있다. 예를 들면, 피커는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)의 핸드트럭 또는 카트에 놓을 수 있으며, 아이템(202A, 202B)을 픽업 구역(209)으로 가져갈 수 있다.

피커는 저장 유닛(210) 상의 특정 공간과 같은 픽업 구역(209)의 특정 스팟에 아이템을 배치(또는 "적재(stow)")하라는 명령을 수신할 수 있다. 예를 들면, 피커는 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A)을 스캔할 수 있다. 디바이스는, 예를 들면, 통로, 선반 및 위치를 나타내는 시스템을 사용하여, 아이템(202A)을 적재해야 하는 위치를 나타낼 수 있다. 그 다음 디바이스는 그 위치에 아이템(202A)을 적재하기 전에 피커가 그 위치에서 바코드를 스캔하도록 할 수 있다. 디바이스는 도 1a의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 아이템(202A)이 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 적재되었음을 나타내는 데이터를(예를 들면, 무선 네트워크를 통해) 전송할 수 있다.

일단 사용자가 주문을 하면, 피커는 저장 유닛(210)으로부터 하나 이상의 아이템(208)을 검색하기 위해 디바이스(119B)에 명령을 수신할 수 있다. 피커는 아이템(208)을 검색하고, 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하며, 운송 기구(214) 상에 놓을 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 기구(214)가 슬라이드로서 표현되지만, 운송 기구는 컨베이어 벨트, 엘리베이터, 카트, 포크리프트, 핸드트럭, 짐수레, 카트 등 중 하나 이상으로서 구현될 수 있다. 그 다음 아이템(208)은 패킹 구역(211)에 도착할 수 있다.

패킹 구역(211)은 아이템이 픽업 구역(209)으로부터 수령되고 고객에게 최종 배송하기 위해 박스 또는 가방에 패킹되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 패킹 구역(211)에서, 아이템을 수령하도록 할당된 작업자("리비닝 작업자(rebin worker)")는 픽업 구역(209)으로부터 아이템(208)을 수령하고, 그것이 어느 주문에 대응하는지를 결정할 것이다. 예를 들면, 리비닝 작업자는 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하기 위해 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 아이템(208)이 어느 주문과 관련이 있는지를 시각적으로 나타낼 수 있다. 이는, 예를 들면, 주문에 대응하는 월(216) 상의 공간 또는 "셀(cell)"을 포함할 수 있다.(예를 들면, 셀에 주문의 모든 아이템이 포함되어 있기 때문에) 일단 주문이 완료되면, 리비닝 작업자는 패킹 작업자(또는 "패커(packer)")에게 주문이 완료된 것을 알릴 수 있다. 패커는 셀로부터 아이템을 검색하고, 배송을 위해 이들을 박스 또는 가방에 놓을 수 있다. 그 다음 패커는, 예를 들면, 포크리프트, 카트, 짐수레, 핸드트럭, 컨베이어 벨트, 수작업 또는 다른 방법을 통해, 박스 또는 가방을 허브 구역(213)으로 보낼 수 있다.

허브 구역(213)은 패킹 구역(211)으로부터 모든 박스 또는 가방("패키지(packages)")을 수신하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 허브 구역(213)의 작업자 및/또는 기계는 패키지(218)를 검색하고, 각 패키지가 배달 영역의 어느 부분으로 배달되도록 되어 있는지를 결정하며, 패키지를 적합한 캠프 구역(215)으로 보낼 수 있다. 예를 들면, 배달 영역이 2개의 작은 하위 영역을 갖는다면, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 보내질 것이다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해(예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 패키지를 캠프 구역(215)으로 보내는 것은, 예를 들면,(우편 번호에 기초하여) 패키지가 향하는 지리적 영역의 부분을 결정하고, 지리적 영역의 부분과 관련된 캠프 구역(215)을 결정하는 것을 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 루트 및/또는 서브-루트로 분류하기 위해 허브 구역(213)으로부터 패키지가 수령되는 하나 이상의 빌딩, 하나 이상의 물리적 공간, 또는 하나 이상의 영역을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)로부터 물리적으로 분리되어 있는 반면, 다른 실시예에서는 캠프 구역(215)은 FC(200)의 일부를 형성할 수 있다.

캠프 구역(215)의 작업자 및/또는 기계는, 예를 들면, 목적지와 기존 루트 및/또는 서브-루트의 비교, 각각의 루트 및/또는 서브-루트에 대한 작업량의 계산, 하루 중 시간, 배송 방법, 패키지(220)를 배송하기 위한 비용, 패키지(220)의 아이템과 관련된 PDD 등에 기초하여 패키지(220)가 어느 루트 및/또는 서브-루트와 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해(예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 일단 패키지(220)가 특정 루트 및/또는 서브-루트에 할당되면, 작업자 및/또는 기계는 배송될 패키지(220)를 운반할 수 있다. 예시적인 도 2에서, 캠프 구역(215)은 트럭(222), 자동차(226), 배달원(224A, 224B)을 포함한다. 일부 실시예에서, 배달원(224A)이 트럭(222)을 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224A)은 FC(200)에 대한 패키지를 배달하는 풀-타임 직원이며, 트럭은 FC(200)를 소유, 임대 또는 운영하는 동일한 회사에 의해 소유, 임대, 또는 운행된다. 일부 실시예에서, 배달원(224B)이 자동차(226)를 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224B)은 필요에 따라(예를 들면, 계절에 따라) 배달하는 "플렉스(flex)" 또는 비상시적인 작업자이다. 자동차(226)는 배달원(224B)에 의해 소유, 임대 또는 운행될 수 있다.

때때로, 온라인 소매 플랫폼 시스템("시스템")은 판매용 신제품으로 업데이트 될 수 있다. 구매자는 신제품에 익숙하지 않을 수 있으며, 신제품 특성상 구매 기록 및/또는 추천이 부족하여 리스팅(listing) 또는 검색 결과에서 기존 제품과 경쟁할 때 불이익을 받을 수 있다. 시스템은 리스팅 및 검색에서 기존 제품보다 먼저 신제품을 추천하거나 별도의 디스플레이 영역에 추천 신제품을 제시함으로써 이를 보완할 수 있다. 시스템(100)은 온라인 소매 플랫폼 시스템의 예일 수 있다.

그러나, 그러한 추천 프로세스는 그 속성을 통해 신제품을 맥락화하고 이를 잠재적 수요에 맞출 수 있는 시스템에 의존할 수 있다. 이는 키워드, 태그, 속성 및 신제품과 연관된 기타 유사한 텍스트 검색 가능 문자열로 수행할 수 있고, 이러한 시스템이 신제품을 기존 제품 카탈로그와 비교하고 기존 제품과 관련된 것이 구매자의 문의와 관련이 있다고 판단될 때 신제품을 추천할 수 있도록 한다. 그러나 기존의 시스템과 방법은 이러한 키워드, 태그, 속성 및 기타 유사한 텍스트 검색 가능한 문자열의 생성을 판매자에게 맡긴다. 많은 판매자가 신제품에 대한 관련 용어를 생성하는 데 능숙하지 않을 수 있으므로 이는 신뢰할 수 없을 수 있다. 또한 판매자가 시스템에 많은 양의 신제품을 등록하는 경우 과도한 부담이 될 수 있다.

일부 실시예에 따르면, 검색 가능한 키워드를 생성하는 방법이 제공된다. 컴퓨터 기술과 관련하여 키워드는 글자, 숫자, 구두점 및/또는 기타 유사한 정보와 같은 문자를 나타내는 일련의 데이터 비트를 지칭할 수 있다. 일부 실시예에서, 검색 가능한 키워드는 텍스트 문자열의 형태일 수 있다. 키워드는 다양한 검색 기능과 함께 사용할 수 있는 경우, "검색 가능(searchable)"할 수 있다. 검색, 검색 동작 또는 기능은 정보 또는 데이터를 찾기 위해 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 실행되는 하나 이상의 로직, 프로그램 및/또는 알고리즘에 의해 수행되는 기능 또는 단계를 지칭할 수 있다. 검색 동작의 예는 다음을 포함할 수 있다: 찾아야하는 대상 정보 또는 데이터를 나타내는 하나 이상의 문자열(즉, 질의)을 수신하는 것; 대상 정보 또는 데이터를 찾기 위해 하나 이상의 로직, 프로그램 또는 알고리즘을 실행하는 것; 목표 정보 또는 데이터가 있는 경우, 검색된 정보 또는 데이터를 다시 검색자에게 전송하는 것. 일부 실시예에 따르면, 검색 가능한 키워드를 생성하기 위한 시스템이 제공되며, 시스템은 하나 이상의 프로세서 및 하나 이상의 메모리 저장 매체를 포함한다.

예로서, 도 3은 개시된 실시예에 따른, 검색을 위한 키워드를 생성하기 위한 예시적인 시스템의 개략도를 도시한다. 시스템(300)은 디바이스(302)를 포함할 수 있다. 디바이스(302)는 일정 기간 동안 시스템 및 데이터베이스를 통해 검색하는 사용자와 관련된 디바이스를 나타낸다. 예를 들어, 사용자는 디바이스(302)를 사용하여 시스템(100) 및 임의의 관련 데이터베이스에서 검색 문자열을 사용하여 제품을 검색할 수 있다. 이러한 검색은 사용된 검색 문자열, 생성된 결과 및 사용자와 결과 간의 상호 작용과 같은 검색 메트릭 데이터를 생성한다. 검색 메트릭 데이터는 검색 DB(304)에 저장될 수 있다. 디바이스(302)와 연관된 사용자는 이후 사용자 디바이스(312) 또는 벤더 디바이스(314)와 연관된 사용자와 구별하기 위해 "검색자(searcher)"로 지칭될 것이다.

서버(306)는 하나 이상의 프로세서, I/O 섹션 및 메모리 저장 매체를 포함하는 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 서버(306)는 검색 데이터베이스(검색 DB)(304) 및/또는 공통 데이터 저장 데이터베이스(CDS DB)(308)와 같은 제1 데이터베이스의 엔트리로부터 데이터를 입력으로서 검색할 수 있으며, 프로모션 DB(310)와 같은 제2 데이터베이스에 저장하기 위해 처리된 데이터를 출력으로서 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 검색 DB(304)로부터 검색된 데이터는 검색 문자열, 상호 작용 데이터 및 검색 문자열과 연관된 제1 제품 식별자를 포함하는 검색 메트릭 데이터일 수 있다. 일부 실시예에서, 서버(306)는 CDS DB(308)로부터 제1 제품 식별자에 대응하는 속성을 수신한다. 서버(306)는 상호 작용 데이터 및 속성을 사용하여 테이블을 생성할 수 있다. 생성된 테이블을 사용하여, 서버(306)는 키워드를 생성하고 벤더 디바이스(314)로부터 수신된 제2 제품 식별자에 키워드를 할당할 수 있다. 일부 실시예에서, 서버(306)는 할당된 키워드를 갖는 제2 제품 식별자를 프로모션 DB(310)에 제공할 수 있다.

벤더 디바이스(314)는 서버(306)와 같은 시스템에 데이터를 업로드하는 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 디바이스(102A-C)는 벤더 디바이스(314)의 예일 수 있고, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 처리를 위해 업로드 된 데이터를 구성하기 위해 사용자 디바이스(102A-C)와 상호 작용할 수 있다. 일부 실시예에서, 벤더 디바이스(314)는 시스템(100)에서 판매되는 제품의 소스인 벤더(예를 들어, 제조업체 또는 리셀러)와 연관될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)에서 판매할 제품을 제공하는 공급 업체는 제품 이름, 색상, 브랜드, 카테고리, 기타 속성(예를 들어, 크기, 치수, 색상, 배터리 수명 등), 이미지 및/또는 잠재 구매자에게 제품의 특성과 사용을 알리는 기타 특징 및 옵션을 포함한 제품 데이터를 제공(예를 들어, 업로드) 할 수 있다.

사용자 디바이스(312)는 구매자로서 시스템(100)과 상호 작용할 수 있는 사용자와 관련된 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 사용자 디바이스(102A-C)는 사용자 디바이스(312)의 예일 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 디바이스(312)를 사용하는 구매자는 제품에 대한 검색을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 디바이스(312)는 시스템(100)에서 검색을 수행하기 위해 프론트 엔드 시스템(103)과 상호 작용할 수 있다. 검색 결과와 함께, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 사용자 디바이스(312)에 디스플레이하기 위해 프로모션 DB(310)로부터 결과를 검색할 수 있다.

도 4는 개시된 실시예들에 따른, 테이블의 제1 제품 식별자들과 연관된 데이터 또는 정보의 예들의 개략도이다. 테이블은 도 5에 도시된 프로세스(500)를 사용하여 생성될 수 있다. 테이블(401)은 서버(306)에 의해 생성된 상호 작용 테이블을 도시한다. 열(402)은 디바이스(302)로부터의 검색 문자열을 포함한다. 도 4의 단순화 된 예에서, 디바이스(302)는 "나이키 신발 흰색", "삼성 TV 50''" 및 "스포츠 신발" 이라는 검색 문자열을 수신했을 수 있다. 열(404)은 열(402)의 검색 문자열 각각에 대해 검색자에 의해 선택된 제1 제품 식별자를 나타내고, 열(406)은 열(404)에서 대응하는 제1 제품 식별자에 대한 선택 빈도(예를 들어, 클릭, 선택)를 나타낸다. 예를 들어, 검색자는 "나이키 신발 흰색"에 대해 제품 11을 865 번 선택했고; "나이키 신발 흰색"에 대해 제품 435를 34번 선택했고; "스포츠 신발"에 대해 제품 11을 76번 선택했고; "삼성 TV 50''" 에 대해 제품 34를 652번 선택했다.

테이블(403)은 개시된 실시예에 따른, 테이블(401)에 기초하여 서버(306)에 의해 생성된 관련 목록을 도시한다. 관련 목록은 테이블(401)로부터의 제1 제품 식별자 및 이들 제1 제품 식별자 각각을 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 열(408)은 제1 제품 식별자를 나타내고, 열(410)은 열(408)의 제1 제품 식별자와 연관된 검색 문자열을 나타내고, 열(412)은 열(410)에서 대응하는 검색 각각의 빈도를 나타낸다. 예를 들어, 테이블(401)에 기초하여, 열(408)에는 제품 11과 제품 34가 포함된다. 제품 34의 경우, 테이블(401)에서 불러내어 검색자는 "나이키 신발 흰색"에 대해 865 번, "스포츠 신발"에 대해 76 번 선택 했으므로 열(410 및 412)에 이 정보가 포함된다. 테이블(401)로부터 테이블(403)을 생성하는 과정은 도 5를 참조하여 후술 될 것이다.

도 5는 개시된 실시예에 따른, 검색을 위한 키워드를 생성하기 위한 예시적인 프로세스를 도시하는 흐름도(500)이다.

일부 실시예에 따르면, 시스템은 하나 이상의 데이터베이스로부터 미리 결정된 시간 기간 동안 검색 메트릭 데이터를 검색할 수 있다. 검색 메트릭 데이터는 검색 작업에서 생성되거나 수집된 데이터를 나타낼 수 있다. 검색 메트릭의 예에는 수신된 검색 질의 수, 각 질의의 문자열, 수행된 검색 수, 시스템 오류, 검색 시간/속도, 검색 결과, 검색 결과와의 상호 작용 및/또는 검색 알고리즘 및 시스템의 동작을 분류하는 다른 데이터가 포함되지만 이에 국한되지는 않는다. 일단 생성되면, 검색 메트릭 데이터는 데이터베이스(예를 들어, 검색 DB 304)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 검색자는 시스템(100)에서 제품에 대한 검색을 수행하기 위해 디바이스(302)를 사용할 수 있다. 시스템(100) 또는 그 서브 시스템 중 하나(예를 들어, 외부 프론트 시스템(103))는 검색 DB(304)에 저장하기 위해 일정 기간 동안의 검색에 기초하여 검색 메트릭 데이터를 생성할 수 있다.

단계 502에서, 서버(306)는 검색 DB(304)로부터 검색 메트릭 데이터를 수신한다.

일부 실시예에서, 검색 메트릭 데이터는 적어도 복수의 검색 문자열, 및 복수의 검색 문자열 각각에 대응하는 상호 작용 데이터를 포함한다. 여기서 사용되는 검색 문자열은 검색 동작의 주제를 정의하는 문자열을 의미한다. 예를 들어, 검색 문자열은 데이터가 데이터베이스에 저장될 수 있는 제품의 이름과 같은 용어를 포함할 수 있으므로 제품의 데이터는 이름을 기반으로 찾을 수 있다. 검색 문자열의 일부가 될 수 있는 용어의 다른 예에는 브랜드, 별명, 속성, 일련 번호, 태그, 키워드 또는 하나 이상의 데이터베이스(예를 들어, 검색 DB(304))에 엔트리로 저장된 제품 데이터와 관련된 기타 식별자 또는 속성이 포함된다.

일부 실시예에서, 복수의 검색 문자열은 사용자 디바이스로부터 제공된 텍스트 문자열이다. 예를 들어, 검색 문자열의 문자는 텍스트 문자일 수 있으며 위 용어의 예에 해당할 수 있다. 사용자 디바이스는 PC 컴퓨터, 휴대폰, 랩톱, 태블릿 또는 사용자와 관련된 기타 유사한 컴퓨팅 및 통신 디바이스와 같은 디바이스를 지칭할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 사용자는 개시된 실시예에서 설명된 시스템을 사용하지만 온라인 소매 플랫폼의 일부가 아닌 개인을 의미한다. 사용자의 예로는 공급 업체, 판매자, 구매자, 브라우저 또는 시스템을 사용하여 검색 작업을 수행할 수 있는 기타 개인이 포함될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(302)를 사용하는 다양한 검색자는 시스템(100)에 저장된 데이터를 검색할 때 검색 문자열을 제공할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 상호 작용 데이터는 검색자와 시스템 및 데이터베이스 간의 임의의 상호 작용을 설명하는 메트릭 데이터를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 상호 작용 데이터에는 사용되는 문자열, 검색 수행 빈도, 검색자와 생성된 결과 간의 상호 작용과 같은 데이터가 포함될 수 있다. 일부 실시예에서, 상호 작용 데이터는 복수의 검색 문자열 각각의 검색 결과와의 다수의 사용자 상호 작용을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검색 결과와의 사용자 상호 작용은 검색 문자열의 질의에 대한 응답으로 제공된 결과에 검색자가 응답하는 방법을 표시할 수 있으며, 시스템이 가장 관련성이 높은 결과를 식별하는 데 유용할 수 있다. 사용자 상호 작용의 예에는 결과 중 하나 이상에 액세스, 보기, 태그 지정, 저장 또는 북마크하기가 포함될 수 있다. 사용자 상호 작용은 검색을 기반으로 한 제품 구매와 같이 검색자가 수행한 후속 작업일 수도 있다. 일부 실시예에서, 상호 작용 데이터는 사용자 선택의 인스턴스를 포함할 수 있다. 사용자 선택은 검색자가 제공 한 검색 문자열을 기반으로 검색 결과를 제공하는 시스템과 검색자 간의 상호 작용을 의미할 수 있다. 제공된 결과에서 검색자는 보기, 액세스, 저장, 북마크하기 또는 검색자가 원하는 다른 작업에 대한 결과 중 하나 이상을 선택할 수 있다. 예를 들어, 검색자는 사용자 디바이스에서 생성된 사용자 인터페이스에서 결과를 볼 수 있다. 검색자는 결과 중 하나 이상을 클릭하거나 누르거나 선택하여 사용자 선택을 수행할 수 있다. 선택 또는 선택에 의해 생성된 데이터는 사용자 디바이스에서 시스템으로 전송될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(302)를 사용하는 다양한 검색자는 디바이스(302)에서 검색 결과를 볼 수 있다. 이러한 다양한 검색자는 제공된 결과에서 선택할 수 있다. 이러한 선택은 사용자 선택의 예일 수 있다.

일부 실시예에서, 시스템은 일정 기간 동안 사용자 선택을 포함하는 상호 작용 데이터를 컴파일 할 수 있다. 예를 들어, 검색자가 검색 문자열을 사용하여 검색을 수행할 때마다 시스템은 검색 문자열을 메트릭 데이터, 검색 문자열에서 생성된 결과 및 사용자가 선택한 결과로 기록한다. 따라서 일정 기간 동안, 검색 메트릭 데이터에는 다른 데이터, 검색자가 검색 한 내용, 사용된 검색 문자열, 각 검색 문자열에 대해 얻은 결과, 검색자에게 전송된 결과 및 선택된 결과가 포함된다.

단계 504에서, 서버(306)는 CDS(308)로부터 제1 속성을 수신한다.

일부 실시예에서, 시스템은 하나 이상의 데이터베이스로부터 상호 작용 데이터와 연관된 복수의 제1 제품 식별자를 검색할 수 있다. 제품 식별자는 제품에 해당하는 데이터베이스에 저장된 엔트리를 고유하게 식별하는 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 제품 식별자는 일련 번호, 태그, 재고 보관 유닛(SKU), 이름, 코드 및/또는 기타 식별 정보를 포함할 수 있다. 동일한 제품과 관련된 다양한 데이터는 데이터베이스에 저장될 때 제품 식별자를 통해 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 각각 복수의 제품 식별자와 관련된 엔트리를 포함하는 복수의 데이터베이스가 있을 수 있다. 제1 제품 식별자는 제1 데이터베이스에 저장된 엔트리와 관련될 수 있고, 제2 제품 식별자는 제2 데이터베이스에 저장된 엔트리와 관련될 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 제품 식별자는 상호 작용 데이터의 일부로서 검색 DB(304)로부터 수신된 제품 식별자일 수 있다. 제2 제품 식별자는 벤더 디바이스(314)로부터 수신된 제품 식별자일 수 있다.

단계 506에서, 서버(306)는 상호 작용 데이터를 제1 제품 식별자에 매칭시킨다.

일부 실시예에서, 제1 식별자는 사용자 선택에 기초한 상호 작용과 연관될 수 있다. 예를 들어, 검색자가 시스템(100)에서 제품에 대응하는 데이터베이스 엔트리를 찾기 위해 검색을 수행할 때, 결과는 검색자가 선택할 데이터베이스 엔트리의 제품 식별자 목록일 수 있다. 따라서 검색의 예에서 검색자는 검색 문자열을 사용하여 데이터베이스의 엔트리를 검색한다. 검색 결과에는 각각 해당 제품 식별자가 있는 여러 엔트리가 포함될 수 있다. 검색자가 이러한 엔트리 중 하나를 선택하면 해당 제품 식별자가 상호 작용 데이터와 연관된다. 일정 기간 동안 검색을 수행하는 검색자가 많은 경우 검색 문자열이 반복될 수 있다. 예를 들어 다양한 검색자가 "나이키 신발 흰색", "삼성 TV 50''" 또는 구매자가 제품 검색에 사용할 수 있는 기타 유사한 일반적인 검색어를 검색할 수 있다. 동일한 검색 문자열에서 생성된 결과는 동일하지만 서로 다른 검색자는 서로 다른 결과를 선택할 수 있다. 예를 들어, 한 명의 검색자가 "나이키 신발 흰색"을 검색하고 그 결과 중 제품 11(도 4에 리스팅됨)을 선택할 수 있으며, 두 번째 검색자는 "나이키 신발 흰색"을 검색하고 제품 435(도 4에 리스팅됨)를 선택할 수도 있다. 따라서, 시스템은 어떤 검색어가 어떤 제품에 대응하는지에 대한 기록과 특정 검색어에 의한 검색에서 선택되는 제품의 빈도를 생성할 수 있다. 이 기록은 상호 작용 데이터로 저장될 수 있고 데이터베이스(예를 들어, 검색 DB(304))에 다른 검색 메트릭 데이터와 함께 저장될 수 있다.

일부 실시예에서, 복수의 제1 제품 식별자는 각각 하나 이상의 제1 속성을 가질 수 있다. 속성은 브랜드, 용도, 치수, 무게, 색상 또는 제품의 일부 양태와 관련될 수 있는 데이터와 같은, 제품의 하나 이상의 속성을 설명하는 데이터를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 노트북에는 화면 크기, 무게, 배터리 수명, 메모리, 처리 속도 등과 같은 속성이 포함될 수 있다. 또 다른 예에서, TV는 디스플레이 유형(플라즈마/LED/LCD), 해상도, 출력 인터페이스, 전력 소비 등과 같은 속성을 포함할 수 있다. 또 다른 예에서, 연동 플라스틱 벽돌형 장난감은 조각 수, 재료, 제안된 사용자 연령 등과 같은 속성을 포함할 수 있다. 또 다른 예에서, 신발은 브랜드, 색상, 스타일 등과 같은 속성을 포함할 수 있다. 당업자는 상이한 카테고리에 속하는 제품의 다른 예가 다른 유형 속성을 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 서버(306)는 CDS DB(308)로부터 제1 제품 식별자와 연관된 속성을 수신한다.

단계 508에서, 서버(306)는 상호 작용 테이블을 생성한다.

일부 실시예에서, 시스템은 검색 메트릭 데이터 및 복수의 제1 제품 식별자에 기초하여, 대응하는 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 복수의 검색 문자열을 포함하는 테이블을 생성할 수 있다. 전술한 바와 같이, 상호 작용 데이터는 특정 검색 문자열에 의한 검색으로부터 선택되는 제품의 빈도를 포함할 수 있다. 따라서 공통적으로 사용되는 검색 문자열 목록을 포함하는 테이블이 생성될 수 있다. 공통 검색 문자열 각각에 대해 테이블에는 검색 문자열이 사용된 횟수와 공통적으로 선택된 관련 제품 및 선택 빈도가 포함될 수도 있다. 공통적으로 사용되는 검색 문자열 목록은 검색 문자열이 사용된 횟수에 따라 순위가 매겨질 수 있다.

일부 실시예에서, 테이블을 생성하는 것은 복수의 검색 문자열을 형식화하는 것을 포함한다. 형식화의 예에는 사용중인 시스템에 적합한 형식으로 검색 문자열을 복사, 전송, 검색, 형식 지정, 자르기, 정렬 및/또는 조작하는 것이 포함될 수 있다. 일부 실시예에서, 테이블을 생성하는 것은 복수의 검색 문자열로부터 원하지 않는 검색 문자열을 제거하는 것을 포함한다. 검색자가 제공하는 일부 검색 문자열은 불필요하거나 부적절할 수 있다. 예를 들어, 특정 검색 문자열은 이해할 수 없거나 시스템(예를 들어, 시스템(100))에서 지원하지 않는 언어로 제공될 수 있고, 따라서 이러한 문자열은 시스템에 거의 가치를 제공하지 않으며 테이블에서 제외될 수 있다. 또 다른 예에서 특정 검색 문자열에는 저속하거나 불쾌한 언어가 포함될 수 있으므로 제거해야 한다. 저속하거나 공격적인 문자열의 목록은 하나 이상의 데이터베이스(예를 들어, CDS DB(308) 또는 도시되지 않은 시스템(100)에 연결된 다른 별도의 데이터베이스)에 저장될 수 있으며, 목록에 있는 용어를 포함하는 검색 문자열은 제거될 수 있다.

일부 실시예에서, 테이블을 생성하는 것은 검색 메트릭 데이터에 기초하여 복수의 검색 문자열의 각각의 상호 작용을 하나 이상의 제1 제품 식별자와 연관시키는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 상호 작용은 전술한 바와 같이 사용자 선택일 수 있다. 예를 들어, 검색자가 특정 검색 문자열을 기반으로 결과 목록에서 선택하는 각 인스턴스에서 시스템은 선택한 결과의 제1 제품 식별자를 특정 검색 문자열과 연관시킨다. 시스템은 각 제품 식별자의 빈도(예를 들어, 특정 검색 문자열에 대해 제품 식별자가 선택된 횟수)를 기록하기 위해 카운터를 유지할 수 있다. 도 4에 도시된 예로서, 검색자는 "나이키 신발 흰색"에 대해 제품 11을 865 번 선택했고; "나이키 신발 흰색"에 대해 제품 435를 34번 선택했고; "스포츠 신발"에 대해 제품 11을 76번 선택했고; "삼성 TV 50''" 에 대해 제품 34를 652번 선택했다.

일부 실시예에서, 상호 작용 테이블을 생성하는 것은 복수의 검색 문자열 각각에 대해 하나 이상의 제1 제품 식별자의 순위를 매기는 것을 포함한다. 제품 식별자는 예를 들어 각각의 빈도에 따라 순위가 매겨질 수 있다.

단계 510에서, 서버(306)는 상호 작용 테이블로부터 목록을 생성한다.

일부 실시예에서, 시스템은 하나 이상의 관련 목록을 생성할 수 있으며, 관련 목록은 하나 이상의 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함한다. 임계값의 예는 복수의 검색 문자열 각각에 대한 사용자 선택의 총 수일 수 있다.

일부 실시예에서, 하나 이상의 관련 목록은 제1 관련 목록 및 제2 관련 목록을 포함한다. 일부 실시예에서, 제1 관련 목록은 제1 임계값을 초과하는 대응 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함하고, 제2 관련 목록은 제2 임계값을 초과하는 대응 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함한다. 일부 실시예에서, 제1 임계값은 제2 임계값보다 크다. 일부 실시예에서, 제1 임계값 및 제2 임계값은 검색 빈도 측면에서 검색 문자열의 순위일 수 있다. 예를 들어, 최상위 검색 문자열은 가장 많이 검색된 문자열이고 1000 번째 검색 문자열은 10000 번째 가장 많이 검색된 문자열이다. 일부 실시예에서, 제1 관련 목록은 상위 질의 검색 문자열(1 번째와 9999 번째 사이의 순위)인 검색 문자열을 포함하고, 제2 관련 목록은 중간 질의(torso-query) 검색 문자열(10000 번째와 79999 번째 사이의 순위)을 포함한다. 일부 실시예에서, 제3 관련 목록이 있을 수 있으며 나머지 질의(tail-query) 검색 문자열(80,000번째와 180000번째 사이의 순위)을 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 하나 이상의 관련 목록을 생성하는 것은 제1 임계값을 초과하는 순위를 갖는 제1 제품 식별자로 제1 관련 목록을 채우는 것을 포함한다. 예를 들어, 복수의 검색 문자열 및 각각의 상호 작용 데이터를 포함하는 생성된 테이블로부터, 각 제품 식별자는 빈도를 기준으로 가장 높은 것부터 가장 낮은 것까지 순위를 매길 수 있다. 제1 임계값은 미리 결정된 빈도 값일 수 있다. 제2 임계값은 제1 임계값보다 작은 빈도의 다른 미리 결정된 값일 수 있다. 따라서, 제1 관련 목록에는 제1 임계값보다 크거나 같은 빈도를 갖는 제1 제품 식별자가 포함된다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 관련 목록을 생성하는 것은 제2 임계값을 초과하고 및 제1 임계값 미만의 순위를 갖는 제1 제품 식별자로 제2 관련 목록을 채우는 것을 포함한다. 제2 관련 목록에는 제1 임계값보다 작고 제2 임계값보다 크거나 같은 빈도를 갖는 제1 제품 식별자가 포함된다.

전술한 바와 같이, 테이블의 각각의 제1 제품 식별자는 하나 이상의 검색 문자열과 연관되며, 이에 기초하여 제1 제품 식별자 중 어느 것이 선택된다. 따라서, 제1 관련 목록 및 제2 관련 목록은 각각의 목록에 있는 각각의 제1 제품 식별자에 대해 관련 검색 문자열을 포함한다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 테이블(403)은 제1 또는 제2 관련 목록의 예일 수 있다. 검색 문자열에 대한 대응 빈도가 상위 질의 검색 문자열이거나 중간 질의 검색 문자열이기 때문에, 테이블(403)은 제품 11 및 제품 34를 포함할 수 있다. 테이블(401)의 제품 435는 대응하는 검색 문자열이 상위 질의 검색 문자열도 아니고 중간 질의 검색 문자열도 아니기 때문에 테이블(403)에서 제외될 수 있다.

단계 512에서, 서버(306)는 목록을 역(inverted) 형식으로 저장한다.

일부 실시예에서, 하나 이상의 관련 목록을 생성하는 것은 제1 관련 목록 및 제2 관련 목록을 역 색인(inverted index) 형식으로 저장하는 것을 포함한다. 역 색인 형식은 역 색인 검색 엔진에서 빠르고 효율적으로 검색할 수 있도록 데이터베이스에 저장하기 위해 파일 및 데이터를 색인화하는 방법 또는 알고리즘을 나타낼 수 있다. 용어의 위치/엔트리가 색인화되고 용어에 향하는 순방향 색인/검색과는 달리, 역 색인/검색은 개별 용어가 색인화되고 해당 위치/또는 엔트리로 향하는 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 색인화하는 방법 또는 알고리즘을 나타낼 수 있다.

도 6은 개시된 실시예에 따른, 검색을 위한 키워드를 생성하기 위한 예시적인 프로세스를 도시하는 흐름도이다.

단계 602에서, 서버(306)는 신제품 등록을 수신한다.

일부 실시예에서, 단계 602는 제2 제품 식별자와 관련된 데이터를 검색하는 것을 포함한다. 제2 제품 식별자는 서버(306)가 제1 제품 식별자와 다른 데이터베이스 또는 소스로부터 검색하는 제품 식별자를 지칭할 수 있다. 예로서, 도 3에 도시된 바와 같이, 서버(306)는 벤더 디바이스(314)로부터 제2 제품 식별자를 수신한다. 일부 예에서, 신제품 등록의 일부로서, 서버(306)는 또한 벤더 디바이스(314)로부터 제2 식별자에 관한 데이터를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 서버(306)는 제2 제품 식별자와 관련된 데이터로부터 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성 데이터를 추출할 수 있다. 제2 속성은 제1 속성과 유사하게, 제2 제품 식별자에 의해 식별되는 제품과 관련된 속성에 관한 정보일 수 있다. 일부 실시예에서, 제2 속성은 제2 제품 식별자와 연관된 제품 이름 키워드, 태그 또는 다른 텍스트 문자열일 수 있다. 일부 실시예에서, 제2 제품은 제품 정보가 부족할 수 있고 제2 속성은 제품 이름만으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 서버(306)는 벤더 디바이스(314)로부터 제2 식별자와 함께 제2 속성을 수신할 수 있다.

일부 실시예에서, 제1 제품 식별자는 시스템에 의해 이미 처리되고 데이터베이스에서 쉽게 찾을 수 있는 키워드, 태그, 속성 및 기타 유사한 텍스트 검색 가능 문자열을 이미 보유한 것으로 간주되는 기존 제품을 나타낸다. 제2 제품 식별자는 시스템(예를 들어, 시스템(100)) 데이터베이스에 등록되는 새 제품을 나타낼 수 있다.

단계 604에서, 서버(306)는 매칭되는 속성에 대한 목록을 검색한다.

일부 실시예에서, 서버(306)는 하나 이상의 제2 속성 데이터를 사용하여 관련 목록에서 검색을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 검색을 수행하는 것은 제2 제품 식별자의 제2 속성 데이터에 기초하여 하나 이상의 검색 용어를 생성하는 것을 포함한다. 예를 들어, 서버(306)는 제2 제품 식별자의 제품 이름에 기초하여 검색 용어를 생성할 수 있다.

일부 실시예에서, 검색을 수행하는 것은 제1 관련 목록 및 제2 관련 목록에 저장된 제1 제품 식별자의 제1 속성에서 매치에 대한 검색 용어에 기초하여 역 색인 검색을 수행하는 것을 포함한다. 위에서 논의된 바와 같이, 각각의 제1 제품 식별자는 하나 이상의 제1 속성과 연관된다. 시스템은 제1 관련 목록 및/또는 제2 관련 목록을 통해 이러한 목록에 있는 제1 제품 식별자의 제1 속성에 대한 역 색인 검색을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 검색 용어가 제2 제품 식별자의 제품 이름으로 구성될 때, 서버(306)는 제1 및/또는 제2 관련 목록에서 제1 제품 식별자의 제품 이름에 대해 역 색인 검색을 수행한다.

단계 606에서, 서버(306)는 매칭 순위를 결정한다.

일부 실시예에서, 단계(606)는 미리 결정된 규칙에 기초하여, 키워드를 제2 식별자와 관련된 데이터에 할당하는 단계를 포함하며, 키워드는 복수의 검색 문자열 중 하나 이상이다. 미리 결정된 규칙은 키워드 할당이 적절한지 여부를 결정하기 위해 서버(306)에 의해 실행되는 알고리즘 또는 로직일 수 있다. 서버(306)가 키워드를 할당하는 것이 적절하다고 결정하면, 서버(306)는 복수의 검색 문자열 중 하나 이상을 키워드로서 제2 식별자에 할당할 것이다.

일부 실시예에서, 미리 결정된 규칙은 식별된 제1 제품 식별자들 각각에 대해 매칭 순위를 결정하는 것을 포함할 수 있으며, 매칭 순위는 제1 속성과 매칭되는 검색 용어의 수에 기초한다. 매칭 수가 많을수록 순위가 높을 수 있다. 예를 들어, 제2 제품 식별자의 제품 이름과 더 유사한 제품 이름을 가진 제1 제품 식별자의 순위가 더 높다.

도 7은 개시된 실시예들에 따른, 매칭 순위를 결정하기 위한 예시된 예시적인 프로세스를 도시한다. 예를 들어, 단계 602에서 벤더는 "나이키 에어 맥스 플라이 스니커즈 M AT2506-100"이라는 제품 이름을 가진 신제품을 등록한다. 일부 실시 예에서, 검색어는 제품 이름으로부터의 용어의 조합으로부터 형성될 수 있다. 도 7에 도시된 예에서, 제1 또는 제2 목록 중 하나는 이름이 "나이키 에어 맥스 97 트리플 화이트 스니커즈", "나이키 팬텀 축구", "나이키 코트 로얄 SL 스니커즈"및 "나이키 에어 맥스 270 흰색 유니버시티"인 제1 제품 식별자를 포함할 수 있다. 단계 604에서, 서버(306)는 제2 제품 식별자의 제품 이름과 매칭하는 제품 이름을 갖는 제1 제품 식별자에 대한 역 색인 검색을 수행한다. 도 7의 예에 도시된 바와 같이, 검색 결과는 제품 이름의 매칭 가능성에 기초하여 순위가 매겨진다. 열(702)은 매칭의 순위이고, 순위 1은 가장 매칭될 가능성이 높다. 열(704)은 제1 제품 식별자를 나타낸다. 열(706)은 열(704)의 제1 제품 식별자 실행자 각각에 대응하는 키워드를 포함한다. 열(708)은 열(706)의 키워드에 대응하는 빈도를 포함한다.

다시 도 6을 참조하면, 단계 608에서 서버(306)는 임계값이 초과되었는지 여부를 결정한다.

일부 실시예에서, 미리 결정된 규칙은 매칭의 순위, 대응하는 키워드의 빈도, 매칭의 임계 순위 및 임계 빈도에 기초하여 식별된 제1 제품 식별자 각각에 대한 관련성 상태를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 관련성 상태는 키 용어를 제2 제품 식별자에 할당할지 여부에 대한 서버(306)의 결정일 수 있다. 이전 논의에서 키워드는 디바이스(302)에 의해 제공된 검색 문자열일 수 있다는 것을 상기한다. 상호 작용 데이터의 일부로 모든 검색 문자열은 사용 빈도에 따라 상위 질의, 중간 질의 및/또는 나머지 질의 범주로 순위가 매겨질 수 있다. 검색 문자열은 이러한 범주가 제1 관련 목록, 제2 관련 목록 및 제3 관련 목록으로 구분된다. 당업자는 제1 순위 및 제2 순위의 특별한 특정 순위 위치가 필요에 따라 조정될 수 있음을 이해할 것이다.

일부 실시예에서, 제1 관련 목록에서 키워드를 할당하기 위한 임계값은 최대 순위 4 및 최소 빈도 13 일 수 있다. 최대 순위는 열(702)에 대한 순위를 나타내고, 최소 빈도는 열(704)에 대한 클릭 수를 나타낸다. 제2 관련 목록에 있는 키워드의 경우 임계값은 최대 순위 1과 최소 빈도 4 일 수 있다. 제3 관련 목록에있는 키워드의 경우 임계값은 최대 순위 3, 최소 빈도 60 일 수 있다. 당업자는 적절한 목록에 원하는 제품을 포함시키기 위해 필요에 따라 순위 및 빈도수가 조정될 수 있음을 이해할 것이다.

예를 들어, 키워드 "나이키 축구"가 제1 관련 목록에 포함된 경우, 서버(306)는 열(702)의 순위가 2(최대 순위 4보다 작음)이고 139 회의 클릭(4보다 큼)을 갖기 때문에 새 제품에 할당할 것이다. 그러나, "나이키 축구"가 제2 관련 목록에 포함되면, 서버(306)는 그 순위 열이 2(최대 순위 1보다 큼)이기 때문에 그것을 신제품에 할당하지 않을 것이다.

다시 도 6을 참조하면, 단계 608에서 'NO'라고 판단되면 단계 612에서 서버(306)는 단계 612에서 등록된 신제품에 키워드를 할당하지 않는다. 단계 608에서 'YES'라고 판단되면, 단계 610에서 서버(306)는 단계 602에서 등록된 신제품에 키워드를 할당한다. 예를 들어, 도시된 예에서, 서버(306)가 "나이키 축구" 키워드에 대해 단계 608에서 "Yes"를 결정하면, 새로운 제품은 "나이키 축구"가 할당될 것이며, 사용자가 "나이키 축구"를 검색할 때 이 새로운 제품이 검색 중에 발견되거나 온라인 소매 시스템에 의해 홍보될 수 있다.

본 개시는 그 특정 실시예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시는 다른 환경에서, 변경없이, 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 전술한 설명은 예시의 목적으로 제시되었다. 그것은 개시된 정확한 형태나 실시예에 대해 총망라된 것이 아니며 이것으로 한정되는 것은 아니다. 개시된 실시예의 설명 및 실시를 고려하는 것으로부터 변경 및 조정이 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 추가적으로, 비록 개시된 실시예의 형태가 메모리에 저장되는 것으로서 설명되었지만, 통상의 기술자는 이들 형태가 2차 저장 디바이스, 예를 들면, 하드디스크나 CD ROM, 또는 다른 형태의 RAM이나 ROM, USB 매체, DVD, 블루레이, 또는 다른 광 드라이브 매체와 같이, 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장될 수도 있는 것을 이해할 것이다.

상술한 설명 및 개시된 방법에 기초한 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 내에 있다. 여러 프로그램 혹은 프로그램 모듈은 통상의 기술자에게 알려진 어느 기술을 이용하여 생성되거나, 또는 기존의 소프트웨어와 연결하여 설계될 수 있다. 예를 들면, 프로그램 섹션 혹은 프로그램 모듈은 닷넷 프레임워크, 닷넷 컴팩트 프레임워크(및 비주얼 베이식, C 등과 같은, 관련 언어), 자바, C++, 오브젝티브 C, HTML, HTML/AJAX 조합, XML, 또는 자바 애플릿이 포함된 HTML 내에서 혹은 그것들에 의해서 설계될 수 있다.

게다가, 여기에서는 예시적인 실시예가 설명되었지만, 본 개시에 기초하여 통상의 기술자가 이해할 수 있는 바와 같이, 일부 또는 모든 실시예의 범위는 동등한 요소, 변경, 생략, 조합(예로써, 여러 실시예에 걸치는 형태의 조합), 조정 및/또는 수정을 가질 수 있다. 청구범위 내의 제한 사항은 그 청구범위 내에 적용된 언어에 기초하여 폭넓게 이해되도록 하는 것이며, 응용의 수행 동안 혹은 본 명세서 내에 설명된 예시로 한정되는 것은 아니다. 그 예시는 비배타적으로 해석되도록 하기 위한 것이다. 추가로, 개시된 방법의 스텝은 어떤 다른 방법으로 변경되거나, 스텝을 재배열 및/또는 스텝을 삽입하거나 삭제하는 것을 포함할 수 있다. 그러므로, 설명 및 예시는 오직 예시적으로 고려되는 것이며, 진정한 범위 및 기술 사상은 다음의 청구범위 및 그 동등한 전체 범위에 의해 나타내지는 것으로 의도된다.

Claims (20)

1. 검색을 위한 키워드 생성 방법으로서,
   하나 이상의 데이터베이스로부터, 미리 결정된 기간 동안 검색 메트릭 데이터를 검색하고-상기 검색 메트릭은 적어도 복수의 검색 문자열, 및 상기 복수의 검색 문자열 각각에 대응하는 상호 작용 데이터를 포함함-;
   상기 하나 이상의 데이터베이스로부터, 상기 상호 작용 데이터와 연관된 복수의 제1 제품 식별자를 검색하고-상기 복수의 제1 제품 식별자 각각은 하나 이상의 제1 속성을 가짐-;
   상기 검색 메트릭 데이터 및 상기 복수의 제1 제품 식별자에 기초하여, 테이블을 생성하고-상기 테이블은 대응하는 상기 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 상기 복수의 검색 문자열을 포함함-;
   하나 이상의 관련 목록을 생성하고-상기 관련 목록은 하나 이상의 임계값을 초과하는 대응하는 상기 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함함-;
   제2 제품 식별자와 관련된 데이터를 검색하고;
   상기 데이터로부터, 상기 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성을 추출하고;
   상기 하나 이상의 제2 속성 데이터를 사용하여 상기 관련 목록에서 검색을 수행하고;
   미리 결정된 규칙에 기초하여, 키워드를 상기 제2 제품 식별자와 관련된 데이터에 할당하는-상기 키워드는 상기 복수의 검색 문자열 중 하나 이상임-것을 포함하는, 검색을 위한 키워드 생성 방법.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 복수의 검색 문자열은 사용자 디바이스로부터 제공되는 텍스트 문자열인 방법.
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 관련 목록은 제1 관련 목록 및 제2 관련 목록을 포함하고, 상기 제1 관련 목록은 제1 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함하고, 상기 제2 관련 목록은 제2 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함하고, 상기 제1 임계값은 상기 제2 임계값보다 큰 방법.
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 테이블을 생성하는 것은,
   상기 복수의 검색 문자열을 형식화하고;
   상기 복수의 검색 문자열로부터 원하지 않는 검색 문자열을 제거하고;
   상기 검색 메트릭 데이터에 기초하여, 상기 복수의 검색 문자열의 각각의 상호 작용을 상기 하나 이상의 제1 제품 식별자와 연관시키고; 그리고
   상기 복수의 검색 문자열 각각에 대해 상기 하나 이상의 제1 제품 식별자의 순위를 매기는 것을 포함하는 방법.
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 관련 목록을 생성하는 단계는,
   제1 임계값 초과의 순위를 갖는 제1 제품 식별자로 제1 관련 목록을 채우고;
   제2 임계값 초과 및 제1 임계값 미만의 순위를 갖는 제1 제품 식별자로 제2 관련 목록을 채우고; 그리고
   역 색인(inverted index) 형식으로 상기 제1 관련 목록과 상기 제2 관련 목록을 저장하는 단계를 포함하는 방법.
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 하나 이상의 속성 데이터를 사용하여 관련 목록에서 검색을 수행하는 것은,
   상기 제2 제품 식별자의 제2 속성에 기초하여 하나 이상의 검색어를 생성하고;
   상기 제1 관련 목록 및 상기 제2 관련 목록에 저장된 상기 제1 제품 식별자의 제1 속성과 매칭되는 검색어에 기초하여 역 색인 검색을 수행하고; 그리고
   상기 역 색인 검색의 결과와 연관된 제1 제품 식별자를 식별하는 것을 포함하는 방법.
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 키워드를 할당하는 것은,
   상기 식별된 제1 제품 식별자 각각에 대해 매칭 확률을 결정하고-상기 매칭 확률은 상기 제1 속성과 일치하는 검색어의 수에 기초함-;
   연관된 상호 작용 데이터에 기초하여, 상기 식별된 제1 제품 식별자들 각각에 대해 빈도를 결정하고;
   상기 매칭 확률, 상기 빈도, 매칭 임계 확률 및 임계 빈도에 기초하여, 식별된 제1 제품 식별자 각각에 대한 관련성 상태를 결정하고; 그리고
   상기 관련성 상태에 기초하여 상기 식별된 제1 제품 식별자와 연관된 검색 문자열을 포함하도록 상기 제2 제품 식별자의 데이터를 업데이트하는 것을 포함하는 방법.
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 제1 관련 목록에 포함된 상기 제1 식별된 제품 식별자는 상기 제2 관련 목록에 포함된 상기 제1 식별된 제품 식별자와 상이한 매칭 임계 확률 및 임계 빈도의 값을 갖는 방법.
9. 청구항 1에 있어서,
   상기 상호 작용 데이터는 상기 복수의 검색 문자열 각각의 검색 결과와의 사용자 상호 작용 수를 포함하는 방법.
10. 청구항 1에 있어서,
    상기 상호 작용 데이터는 사용자 선택의 인스턴스를 포함하는 방법.
11. 검색을 위한 키워드 생성 시스템으로서,
    하나 이상의 데이터베이스;
    컴퓨터 판독 가능 명령을 저장하는 하나 이상의 저장 매체; 및
    단계를 수행하기 위해 상기 저장된 명령을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 단계는,
    하나 이상의 데이터베이스로부터, 미리 결정된 기간 동안 검색 메트릭 데이터를 검색하는 단계-상기 검색 메트릭은 적어도 복수의 검색 문자열, 및 상기 복수의 검색 문자열 각각에 대응하는 상호 작용 데이터를 포함함-;
    상기 하나 이상의 데이터베이스로부터, 상기 상호 작용 데이터와 연관된 복수의 제1 제품 식별자를 검색하는 단계-상기 복수의 제1 제품 식별자 각각은 하나 이상의 제1 속성을 가짐-;
    상기 검색 메트릭 데이터 및 상기 복수의 제1 제품 식별자에 기초하여, 테이블을 생성하는 단계-상기 테이블은 대응하는 상기 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 상기 복수의 검색 문자열을 포함함-;
    하나 이상의 관련 목록을 생성하는 단계-상기 관련 목록은 하나 이상의 임계값을 초과하는 대응하는 상기 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함함-;
    제2 제품 식별자와 관련된 데이터를 검색하는 단계;
    상기 데이터로부터, 상기 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성을 추출하는 단계;
    상기 하나 이상의 제2 속성 데이터를 사용하여 상기 관련 목록에서 검색을 수행하는 단계;
    미리 결정된 규칙에 기초하여, 키워드를 상기 제2 제품 식별자와 관련된 데이터에 할당하는 단계-상기 키워드는 상기 복수의 검색 문자열 중 하나 이상임-를 포함하는, 검색을 위한 키워드 생성 시스템.
12. 청구항 11에 있어서,
    상기 복수의 검색 문자열은 사용자 디바이스로부터 제공되는 텍스트 문자열인 시스템.
13. 청구항 11에 있어서,
    상기 관련 목록은 제1 관련 목록 및 제2 관련 목록을 포함하고, 상기 제1 관련 목록은 제1 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함하고, 상기 제2 관련 목록은 제2 임계값을 초과하는 대응하는 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함하고, 상기 제1 임계값은 상기 제2 임계값보다 큰 시스템.
14. 청구항 11에 있어서,
    상기 테이블을 생성하는 단계는,
    상기 복수의 검색 문자열을 형식화하는 단계;
    상기 복수의 검색 문자열로부터 원하지 않는 검색 문자열을 제거하는 단계;
    상기 검색 메트릭 데이터에 기초하여, 상기 복수의 검색 문자열의 각각의 상호 작용을 상기 하나 이상의 제1 제품 식별자와 연관시키는 것; 및
    상기 복수의 검색 문자열 각각에 대해 상기 하나 이상의 제1 제품 식별자의 순위를 매기는 것을 포함하는 시스템.
15. 청구항 14에 있어서,
    제1 임계값 초과의 순위를 갖는 제1 제품 식별자로 제1 관련 목록을 채우는 것;
    제2 임계값 초과 및 제1 임계값 미만의 순위를 갖는 제1 제품 식별자로 제2 관련 목록을 채우는 것; 및
    역 색인 형식으로 상기 제1 관련 목록과 상기 제2 관련 목록을 저장하는 단계를 포함하는 시스템.
16. 청구항 15에 있어서,
    상기 하나 이상의 속성 데이터를 사용하여 관련 목록에서 검색을 수행하는 단계는,
    상기 제2 제품 식별자의 제2 속성에 기초하여 하나 이상의 검색어를 생성하는 단계;
    상기 제1 관련 목록 및 상기 제2 관련 목록에 저장된 상기 제1 제품 식별자의 제1 속성과 매칭되는 검색어에 기초하여 역 색인 검색을 수행하는 단계; 및
    상기 역 색인 검색의 결과와 연관된 제1 제품 식별자를 식별하는 단계를 포함하는 시스템.
17. 청구항 16에 있어서,
    상기 키워드를 할당하는 단계는,
    상기 식별된 제1 제품 식별자 각각에 대해 매칭 확률을 결정하는 단계-상기 매칭 확률은 상기 제1 속성과 일치하는 검색어의 수에 기초함-;
    연관된 상호 작용 데이터에 기초하여, 상기 식별된 제1 제품 식별자들 각각에 대해 빈도를 결정하는 단계;
    상기 매칭 확률, 상기 빈도, 매칭 임계 확률 및 임계 빈도에 기초하여 식별된 제1 제품 식별자 각각에 대한 관련성 상태를 결정하는 단계; 및
    상기 관련성 상태에 기초하여 상기 식별된 제1 제품 식별자와 연관된 검색 문자열을 포함하도록 상기 제2 제품 식별자의 데이터를 업데이트하는 단계를 포함하는 시스템.
18. 청구항 17에 있어서,
    상기 제1 관련 목록에 포함된 상기 제1 식별된 제품 식별자는 상기 제2 관련 목록에 포함된 상기 제1 식별된 제품 식별자와 상이한 매칭 임계 확률 및 임계 빈도의 값을 갖는 시스템.
19. 청구항 11에 있어서,
    상기 상호 작용 데이터는 상기 복수의 검색 문자열 각각의 검색 결과와의 사용자 상호 작용 수를 포함하는 시스템.
20. 검색을 위한 키워드 생성 방법으로서,
    하나 이상의 데이터베이스로부터, 미리 결정된 기간 동안 검색 메트릭 데이터를 검색하고-상기 검색 메트릭은 적어도 복수의 검색 문자열, 및 상기 복수의 검색 문자열 각각에 대응하는 상호 작용 데이터를 포함함-;
    상기 하나 이상의 데이터베이스로부터, 상기 상호 작용 데이터와 연관된 복수의 제1 제품 식별자를 검색하고-상기 복수의 제1 제품 식별자 각각은 하나 이상의 제1 속성을 가짐-;
    상기 검색 메트릭 데이터 및 상기 복수의 제1 제품 식별자에 기초하여, 테이블을 생성하고-상기 테이블은 대응하는 상기 상호 작용 데이터에 의해 순위가 매겨진 상기 복수의 검색 문자열을 포함함-;
    하나 이상의 관련 목록을 생성하고-상기 관련 목록은 하나 이상의 임계값을 초과하는 대응하는 상기 상호 작용 데이터를 갖는 복수의 검색 문자열을 포함함-;
    하나 이상의 사용자 디바이스로부터, 적어도 제품 이름을 포함하는 제2 제품 식별자의 제품 정보를 수신하고;
    상기 제품 이름에 기초하여, 상기 제2 제품 식별자의 하나 이상의 제2 속성 데이터를 추출하고;
    하나 이상의 속성 데이터를 사용하여 상기 관련 목록에서 검색을 수행하고;
    미리 결정된 규칙에 기초하여, 키워드를 상기 제2 제품 식별자와 관련된 데이터에 할당하는-상기 키워드는 상기 복수의 검색 문자열 중 하나 이상임-것을 포함하는, 검색을 위한 키워드 생성 시스템.

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