KR20220071805A - 광고 컨텐츠 제작 최적화 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

Abstract

광고 컨텐츠 제작 최적화 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 일실시예에 따른 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치는, 광고주가 로그인한 광고주 단말로부터 광고 정보를 획득하고, 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상을 검색하며, 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한　URL(Uniform Resource Locator)　정보를 추출하고, 광고 정보와 URL　정보를 매핑하여 제1　매핑 데이터를 형성하며, 제1　매핑 데이터를 광고주 단말로 전송하고, 광고주 단말로부터 제1　매핑 데이터의 승인을 획득하며, 제1　매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠를 형성하고, 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청　-　광고 게재 요청은,　광고 컨텐츠를 게재하는 주기,　게재하는 시간,　게재하는 방송 중 적어도 하나의 정보를 포함함　-　을 광고 게재 서버로 전송하며, 광고 게재 서버로부터 제1　광고 게재 완료 정보　-　제1　광고 게재 완료 정보는,　광고 컨텐츠의 개선 요청 사항을 포함함　-　를 수신하며, 제1　광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1　광고 개선 전략을 형성하고, 제1　광고 개선 전략을 광고주 단말로 전송하며, 광고주 단말로부터 제1　광고 개선 전략의 승인을 획득하고, 제1　광고 개선 전략을 반영하여 광고 컨텐츠를 수정하며, 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 광고 게재 서버로 전송한다.

Description

광고 컨텐츠 제작 최적화 방법, 장치 및 시스템 {METHOD, APPARATUS, AND SYSTEM FOR PRODUCTION OPTIMIZATION OF AD CONTENTS}

아래 실시예들은 광고 대상 및 수요에 기초하여 광고 컨텐츠 제작을 위한 참고 영상을 제공하는 기술에 관한 것이다.

실시예들과 관련된 배경기술로, 대한민국 공개특허공보 KR 10-2008-0051890 A는 다양한 부가정보를 사용자의 인터랙션에 따라 제공하는 광고 컨텐츠 제공 방법 및 그 시스템을 개시한다. 구체적으로, 선행문헌은 사용자가 선택하여 보고자 하는 주 컨텐츠에 상기 부가 컨텐츠를 매립하거나 별도의 형식으로 부가 컨텐츠를 제공하고, 부가 컨텐츠 내에서의 사용자의 선택에 따라 그에 대응되는 관련정보를 노출시키며, 부가 컨텐츠는 영역으로 구분되어 있고, 영역은 부가 컨텐츠와 관련된 추가 메뉴를 표시하여 이들 각 영역이 선택되면 그에 대응되는 관련 정보를 노출시키도록 만들어져 있는 광고 컨텐츠 제공 방법 및 그 시스템을 개시한다.

이를 통해, 선행문헌은 광고주는 광고 컨텐츠를 맞춤식으로 제작할 수 있어 컨텐츠의 제작이 편리하고, 광고 컨텐츠가 일반 사용자와 인터랙티브하게 노출되기 때문에 일반 사용자가 원하는 정보를 쉽게 볼 수 있도록 하여 광고 효과를 크게 높일 수 있다.

또한, 대한민국 공개특허공보 KR 10-2013-0103748 A는 디스플레이 디바이스를 이용한 광고 컨텐츠 제작 방법 및 그에 따른 디스플레이 디바이스를 개시한다. 구체적으로, 선행문헌은 디스플레이 디바이스를 사이니지(signage) 용도로 사용하여 광고 컨텐츠를 디스플레이하는 경우에, 사용자가 더욱 정확하고 빠르고 광고 컨텐츠를 제작하고, 제작한 광고 컨텐츠를 디스플레이 할 수 있도록 하는 디스플레이 디바이스를 이용한 광고 컨텐츠 제작 방법 및 그에 따른 디스플레이 디바이스에 관한 것으로, 광고 컨텐츠에 포함되는 제1 컨텐츠를 생성하고, 광고 컨텐츠에 포함되는 제2 컨텐츠를 생성하고, 제1 컨텐츠 및 제2 컨텐츠의 실행 시간을 설정하여, 제1 컨텐츠, 제2 컨텐츠 및 설정 정보를 포함하는 광고 컨텐츠를 저장하는 광고 컨텐츠 제작 방법을 개시한다.

이를 통해, 선행문헌은 디스플레이 디바이스에서 광고 화면을 장시간 디스플레이 하면서 발생할 수 있는 화면 잔상 또는 번인(burn-in) 현상을 방지하기 위해 보호화면을 디스플레이 함으로써, 사용자에게 정보전달 효과를 극대화하면서 디스플레이부를 보호할 수 있게 되는 효과가 있다.

그러나 선행문헌들은 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상을 검색하고, 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한　URL(Uniform Resource Locator)　정보를 추출하여 광고 컨텐츠 제작의 기초 자료로 제공하는 기술을 개시하지 않는다.

대한민국 공개특허공보 KR 10-2008-0051890 A 대한민국 공개특허공보 KR 10-2013-0103748 A

실시예들은 광고 대상 및 수요에 따른 레퍼런스 영상을 광고 컨텐츠 제작의 기초 자료로 제공하고자 한다.

실시예들은 광고 성과 지표를 이용하여 광고 서비스의 개선 방법을 제공하고자 한다.

실시예들은 레퍼런스 영상 업데이트 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 실시예에 따른 광고 컨텐츠 제작 최적화 방법은, 광고주가 로그인한 광고주 단말로부터 광고 정보를 획득하는 단계; 상기 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상을 검색하는 단계; 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한　URL(Uniform Resource Locator)　정보를 추출하는 단계; 상기 광고 정보와 상기　URL　정보를 매핑하여 제1　매핑 데이터를 형성하는 단계; 상기 제1　매핑 데이터를 상기 광고주 단말로 전송하는 단계; 상기 광고주 단말로부터 상기 제1　매핑 데이터의 승인을 획득하는 단계; 상기 제1　매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠를 형성하는 단계; 상기 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청　-　상기 광고 게재 요청은,　상기 광고 컨텐츠를 게재하는 주기,　게재하는 시간,　게재하는 방송 중 적어도 하나의 정보를 포함함　-　을 광고 게재 서버로 전송하는 단계; 상기 광고 게재 서버로부터 제1　광고 게재 완료 정보　-　상기 제1　광고 게재 완료 정보는,　상기 광고 컨텐츠의 개선 요청 사항을 포함함　-　를 수신하는 단계; 상기 제1　광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1　광고 개선 전략을 형성하는 단계; 상기 제1　광고 개선 전략을 상기 광고주 단말로 전송하는 단계; 상기 광고주 단말로부터 상기 제1　광고 개선 전략의 승인을 획득하는 단계; 상기 제1　광고 개선 전략을 반영하여 상기 광고 컨텐츠를 수정하는 단계;　및 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 상기 광고 게재 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 광고 게재 서버로부터 제2　광고 게재 완료 정보　-　상기 제2　광고 게재 완료 정보는,　광고 성과 비교 데이터를 포함함　-　를 수신하는 단계; 상기 광고 성과 비교 데이터에 기초하여 광고 성과가 임계값 이상 상승한 경우 상기 제1　광고 개선 전략에 제1　가중치를 부여하는 단계; 상기 광고 성과 비교 데이터에 기초하여 상기 광고 성과가 임계값 이상 하락한 경우 상기 제1　광고 개선 전략에 제2　가중치를 부여하는 단계; 상기 제1　광고 개선 전략,　상기 제1　가중치 및 상기 제2　가중치를 고려하여 제2　광고 개선 전략을 형성하는 단계; 상기 제2　광고 개선 전략을 상기 광고주 단말로 전송하는 단계; 상기 광고주 단말로부터 상기 제2　광고 개선 전략의 승인을 획득하는 단계; 상기 제2　광고 개선 전략을 반영하여 상기 광고 컨텐츠를 수정하는 단계;　및 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 상기 광고 게재 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 제1 광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1 광고 개선 전략을 형성하는 단계는, 상기 광고 컨텐츠의 개선 요청 사항을 고려하여 레퍼런스 영상을 다시 검색하는 단계; 다시 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한 URL(Uniform Resource Locator) 정보를 추출하는 단계; 상기 광고 정보, 상기 제1 광고 개선 전략, 및 상기 URL 정보를 매핑하여 제2 매핑 데이터를 형성하는 단계; 상기 제2 매핑 데이터를 상기 광고주 단말로 전송하는 단계; 상기 광고주 단말로부터 상기 제2 매핑 데이터의 승인을 획득하는 단계; 상기 제2 매핑 데이터에 기초하여 상기 광고 컨텐츠를 업데이트하는 단계; 상기 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 광고 게재 서버로 전송하는 단계; 및 상기 광고 게재 서버로부터 제3 광고 게재 완료 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치는, 광고주가 로그인한 광고주 단말로부터 광고 정보를 획득하고, 상기 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상을 검색하며, 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한　URL(Uniform Resource Locator)　정보를 추출하고, 상기 광고 정보와 상기　URL　정보를 매핑하여 제1　매핑 데이터를 형성하며, 상기 제1　매핑 데이터를 상기 광고주 단말로 전송하고, 상기 광고주 단말로부터 상기 제1　매핑 데이터의 승인을 획득하며, 상기 제1　매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠를 형성하고, 상기 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청　-　상기 광고 게재 요청은,　상기 광고 컨텐츠를 게재하는 주기,　게재하는 시간,　게재하는 방송 중 적어도 하나의 정보를 포함함　-　을 광고 게재 서버로 전송하며, 상기 광고 게재 서버로부터 제1　광고 게재 완료 정보　-　상기 제1　광고 게재 완료 정보는,　상기 광고 컨텐츠의 개선 요청 사항을 포함함　-　를 수신하며, 상기 제1　광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1　광고 개선 전략을 형성하고, 상기 제1　광고 개선 전략을 상기 광고주 단말로 전송하며, 상기 광고주 단말로부터 상기 제1　광고 개선 전략의 승인을 획득하고, 상기 제1　광고 개선 전략을 반영하여 상기 광고 컨텐츠를 수정하며, 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 상기 광고 게재 서버로 전송할 수 있다.

일 실시예로서, 미리 단계화된 각각의 실외 자외선 위험 단계와 단위 시간당 광고 제작 인센티브 사이의 대응 관계를 설정하는 단계; 상기 광고 정보를 기초로, 상기 광고 컨텐츠가 제작되는 환경이 실외인지 여부를 획득하는 단계; 상기 광고 정보에 따른 광고 제작 장소 및 시각에서의 실외 자외선 예보값을 기초로, 단위 시간당 예상 광고 제작 인센티브를 설정하는 단계; 상기 광고 컨텐츠가 제작되는 동안의 실외 자외선 값이 포함되는 실외 자외선 위험 단계에 대응하여 상기 광고 컨텐츠 제작의 인센티브를 부여하는 단계; 광고 제작자 인증수단을 통해 미리 정해진 주기마다 광고 제작자 계정들을 사용하는 광고 제작자들의 피부 정보를 획득하는 단계; 상기 광고 제작자들의 피부 정보를 기초로, 각각의 광고 제작자의 피부 질환이 있는지 여부를 진단하는 단계; 및 피부 질환이 있는 것으로 진단된 광고 제작자가 사용하는 광고 제작자 계정은 상기 광고 정보에 포함되는 광고 제작 장소 및 시각에서의 실외 자외선 예보값이 미리 정해진 실외 자외선 위험 단계에 포함될 때 광고 제작 수락을 할 수 없도록 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 장치는 하드웨어와 결합되어 상술한 방법들 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.

실시예들은 광고 대상 및 수요에 따른 레퍼런스 영상을 검색하여 그에 대한 정보를 광고주 등에게 제공할 수 있어서, 광고 컨텐츠 제작의 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한, 광고 성과에 따라서 적절한 가중치를 부여하여 광고 개선 전략을 수정할 수 있어서 광고 컨텐츠에 보다 적합한 게재 전략을 수립할 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 광고 컨텐츠 제작 최적화 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 광고 컨텐츠 제작 최적화 방법의 흐름도이다.
도 4는 일실시예에 따른 장치 구성의 예시도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 광고 컨텐츠 제작 최적화 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1에 도시한 바와 같이, 광고 컨텐츠 제작 최적화 시스템(100)은, 광고주 단말(110), 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120), 데이터베이스(130), 광고 게재 서버(140) 및 네트워크(N)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터베이스(130)는 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)와 별도로 구성된 것으로 도시되었지만 이에 한정되지 않고, 데이터베이스(130)가 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)내에 구비될 수도 있다.

광고주 단말(110)은, 광고주가 사용하는 단말로서 광고주로부터 광고 제작과 관련된 다양한 요청을 입력 받아 광고 정보를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 정보는, 광고 대상, 광고 수요, 광고 제작 장소 및 시각에 대한 정보를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 또한, 광고주 단말(110)은 형성된 광고 정보를 네트워크(N)를 통해서 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120) 및 데이터베이스(130)로 전송할 수 있다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고주 단말(110)로부터 수신된 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상을 검색할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요를 키워드로 입력하여 레퍼런스 영상을 검색할 수 있지만, 레퍼런스 영상 검색 방법이 이에 한정되지 않는다. 또한, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한 URL(Uniform Resource Locator) 정보를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 검색된 레퍼런스 영상의 메타데이터(Metadata)를 이용하여 URL 정보를 추출할 수 있지만, URL 정보 추출 방법이 이에 한정되지 않는다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고주 단말(110)로부터 수신된 광고 정보와 추출된 URL 정보를 매핑하여 제1 매핑 데이터를 형성할 수 있다. 또한, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 형성된 제1 매핑 데이터를 광고주 단말(110)로 전송하고, 광고주 단말(110)로부터 제1 매핑 데이터의 승인을 획득할 수 있다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 제1 매핑 데이터의 승인을 획득한 경우, 제1 매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 대상 및 수요에 적합하도록 레퍼런스 영상을 참고하여 광고 컨텐츠를 형성할 수 있다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 네트워크(N)를 통하여 광고 게재 서버(140) 및 데이터베이스(130)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 게재 요청은, 형성된 광고 컨텐츠를 게재하는 주기, 게재하는 시간, 게재하는 방송 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.

광고 게재 서버(140)는, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)로부터 수신된 광고 게재 요청에 기초하여 제1 광고 게재 완료 정보를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 광고 게재 완료 정보는, 광고 컨텐츠를 방송에 게재함에 따르는 개선 요청 사항 및 광고 컨텐츠를 방송에 게재함에 따르는 광고 컨텐츠의 성과 데이터를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 광고 컨텐츠의 성과 데이터는, 광고 컨텐츠의 분당 시청률, 광고 컨텐츠의 방송 이후의 제품 판매량 등의 정보를 포함할 수 있다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 게재 서버(140)로부터 제1 광고 게재 완료 정보를 수신하여 제1 광고 개선 전략을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 컨텐츠를 방송에 게재함에 따르는 개선 요청 사항에 기초하여 제1 광고 개선 전략을 형성할 수 있다. 예를 들어, 제1 광고 개선 전략은 광고 게재 서버(140)를 통해서 광고 게재 담당자로부터 광고 대상에 따른 광고 채널 변경, 광고 수요에 따른 광고 게재 시간 변경, 광고 대상에 따른 광고 컨텐츠의 길이 조정, 광고 수요에 따른 광고 컨텐츠의 편집 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 제1 광고 개선 전략을 광고주 단말(110)로 전송하여 광고주 단말(110)로부터 제1 광고 개선 전략에 대한 승인을 획득할 수 있다. 또한, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고주로부터 승인받은 제1 광고 개선 전략을 반영하여 광고 컨텐츠를 수정할 수 있고, 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 광고 게재 서버(140)로 전송할 수 있다.

광고 게재 서버(140)는, 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 수정된 광고 게재 요청에 기초하여 제2 광고 게재 완료 정보를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 광고 게재 완료 정보는, 수정되기 이전의 광고 컨텐츠를 방송에 게재함에 따르는 광고 성과와 수정된 광고 컨텐츠를 방송에 게재함에 따르는 광고 성과를 비교한 광고 성과 비교 데이터를 포함할 수 있다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 제1 광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1 광고 개선 전략을 형성할 경우, 제1 광고 게재 완료 정보에 포함된 개선 요청 사항을 고려하여 레퍼런스 영상을 다시 검색하고, 다시 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한 URL(Uniform Resource Locator) 정보를 추출할 수 있다.

또한, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고주 단말(110)로부터 수신된 광고 정보, 제1 광고 개선 전략, 및 URL 정보를 매핑하여 제2 매핑 데이터를 형성할 수 있다. 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 형성된 제2 매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠를 업데이트할 수 있다.

광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 업데이트된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 광고 게재 서버(140)로 전송하고, 광고 게재 서버(140)로부터 제3 광고 게재 완료 정보를 수신할 수 있다.

또한, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 미리 단계화된 자외선 위험 단계와 단위 시간당 광고 제작 인센티브 사이의 대응 관계를 설정하고, 광고주 단말(110)로부터 수신된 광고 정보를 기초로, 광고 컨텐츠가 제작되는 환경이 실외인지 여부를 획득할 수 있다. 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 정보에 따른 광고 제작 장소 및 시각에서의 실외 자외선 예보값을 기초로, 단위 시간당 예상 광고 제작 인센티브를 설정하고, 광고 컨텐츠가 제작되는 동안의 실외 자외선 값이 포함되는 실외 자외선 위험 단계에 대응하여 광고 컨텐츠 제작의 인센티브를 부여할 수 있다. 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고주 단말(110)이 포함하는 광고 제작자 인증수단을 통해 미리 정해진 주기마다 광고 제작자 계정들을 사용하는 광고 제작자들의 피부 정보를 획득할 수 있다. 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 제작자들의 피부 정보를 기초로, 각각의 광고 제작자의 피부 질환이 있는지 여부를 진단하고, 피부 질환이 있는 것으로 진단된 광고 제작자가 사용하는 광고 제작자 계정은 광고 정보에 포함되는 광고 제작 장소 및 시각에서의 실외 자외선 예보값이 미리 정해진 실외 자외선 위험 단계에 포함될 때 광고 제작 수락을 할 수 없도록 설정할 수 있다.

네트워크(N)는, 광고주 단말(110), 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120), 데이터베이스(130), 광고 게재 서버(140) 등 간의 무선 또는 유선 통신을 수행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advanced), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless BroadBand), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard 232) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행하도록 할 수도 있다.

본 발명에서, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등을 모방하고, 이를 컴퓨터로 구현하는 기술을 의미하고, 기계 학습, 심볼릭 로직(Symbolic Logic) 등의 개념을 포함할 수 있다. 기계 학습(Machine Learning, ML)은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류 또는 학습하는 알고리즘 기술이다. 인공지능의 기술은 기계 학습의 알고리즘으로써 입력 데이터를 분석하고, 그 분석의 결과를 학습하며, 그 학습의 결과에 기초하여 판단이나 예측을 할 수 있다. 또한, 기계 학습의 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술들 역시 인공지능의 범주로 이해될 수 있다. 예를 들어, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야가 포함될 수 있다.

기계 학습은 데이터를 처리한 경험을 이용해 신경망 모델을 훈련시키는 처리를 의미할 수 있다. 기계 학습을 통해 컴퓨터 소프트웨어는 스스로 데이터 처리 능력을 향상시키는 것을 의미할 수 있다. 신경망 모델은 데이터 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 것으로서, 그 상관 관계는 복수의 파라미터에 의해 표현될 수 있다. 신경망 모델은 주어진 데이터로부터 특징들을 추출하고 분석하여 데이터 간의 상관 관계를 도출하는데, 이러한 과정을 반복하여 신경망 모델의 파라미터를 최적화해 나가는 것이 기계 학습이라고 할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모델은 입출력 쌍으로 주어지는 데이터에 대하여, 입력과 출력 사이의 매핑(상관 관계)을 학습할 수 있다. 또는, 신경망 모델은 입력 데이터만 주어지는 경우에도 주어진 데이터 사이의 규칙성을 도출하여 그 관계를 학습할 수도 있다.

인공지능 학습모델 또는 신경망 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 구현하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하며 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하여, 서로 간의 연결 관계를 가질 수 있다. 인공지능 학습모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이의 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고받을 수 있다. 인공지능 학습모델은, 예를 들어, 인공 신경망 모델(Artificial Neural Network), 컨볼루션 신경망 모델(Convolution Neural Network: CNN) 등일 수 있다. 일 실시예로서, 인공지능 학습모델은, 지도학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등의 방식에 따라 기계 학습될 수 있다. 기계 학습을 수행하기 위한 기계 학습 알고리즘에는, 의사결정트리(Decision Tree), 베이지안 망(Bayesian Network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 에이다부스트(Ada-boost), 퍼셉트론(Perceptron), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), 군집화(Clustering) 등이 사용될 수 있다.

이중, CNN은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러 개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. CNN은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.

컨볼루션 네트워크는 묶인 파라미터들을 가지는 노드들의 집합들을 포함하는 신경 네트워크들이다. 사용 가능한 트레이닝 데이터의 크기 증가와 연산 능력의 가용성이, 구분적 선형 단위 및 드롭아웃 트레이닝과 같은 알고리즘 발전과 결합되어, 많은 컴퓨터 비전 작업들이 크게 개선되었다. 오늘날 많은 작업에 사용할 수 있는 데이터 세트들과 같은 엄청난 양의 데이터 세트에서는 초과 맞춤(outfitting)이 중요하지 않으며, 네트워크의 크기를 늘리면 테스트 정확도가 향상된다. 컴퓨팅 리소스들의 최적 사용은 제한 요소가 된다. 이를 위해, 심층 신경 네트워크들의 분산된, 확장 가능한 구현예가 사용될 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 2에 도시한 바와 같이, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는 수신부(121), 프로세서(122), 송신부(123), 데이터베이스(130) 및 시스템 버스(124)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 수신부(121), 프로세서(122), 송신부(123) 및 데이터베이스(130)는 시스템 버스(124)를 통하여 통신 가능하도록 서로 연결될 수 있고, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)에 추가될 수 있다. 아울러, 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다.

수신부(121)는, 네트워크(N)를 통하여 광고주 단말(110)로부터 광고 정보를 디지털 패킷(125)의 형태로 실시간 또는 비실시간으로 수신하여 프로세서(122)로 전송할 수 있다.

프로세서(122)는, 수신부(121)를 통해서 광고주 단말(110)로부터 디지털 패킷(125)의 형태로 수신되는 광고 정보에 포함된 광고 대상, 광고 수요, 광고 제작 장소 및 시각에 대한 정보 등을 이용하여 레퍼런스 영상을 검색할 수 있다. 또한, 프로세서(122)는, 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한 URL(Uniform Resource Locator) 정보를 추출할 수 있다.

프로세서(122)는, 광고주 단말(110)로부터 수신된 광고 정보와 추출된 URL 정보를 매핑하여 제1 매핑 데이터를 디지털 패킷(125)의 형태로 형성할 수 있다. 또한, 프로세서(122)는, 제1 매핑 데이터를 송신부(123)를 통하여 광고주 단말(110)로 전송하고, 광고주 단말(110)로부터 제1 매핑 데이터의 승인을 획득할 수 있다.

프로세서(122)는, 광고주 단말(110)로부터 수신부(121)를 통하여 제1 매핑 데이터의 승인을 획득한 경우, 제1 매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(122)는, 광고 대상 및 수요에 적합하도록 레퍼런스 영상을 참고하여 광고 컨텐츠를 형성할 수 있다.

프로세서(122)는, 형성된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 송신부(123)를 통하여 광고 게재 서버(140) 및 데이터베이스(130)로 전송할 수 있다.

프로세서(122)는, 수신부(121)를 통하여 광고 게재 서버(140)로부터 제1 광고 게재 완료 정보를 수신하여 제1 광고 개선 전략을 디지털 패킷(125) 형태로 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 광고 개선 전략은 광고 게재 서버(140)를 통해서 광고 게재 담당자로부터 광고 대상에 따른 광고 채널 변경, 광고 수요에 따른 광고 게재 시간 변경, 광고 대상에 따른 광고 컨텐츠의 길이 조정, 광고 수요에 따른 광고 컨텐츠의 편집 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.

프로세서(122)는, 제1 광고 개선 전략을 디지털 패킷(125) 형태로 송신부(123)를 통하여 광고주 단말(110)로 전송하여 광고주 단말(110)로부터 수신부(121)를 통하여 제1 광고 개선 전략에 대한 승인을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(122)는, 광고주로부터 승인받은 제1 광고 개선 전략을 반영하여 광고 컨텐츠를 수정할 수 있고, 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 디지털 패킷(125) 형태로 송신부(123)를 통하여 광고 게재 서버(140)로 전송할 수 있다.

도 3은 일실시예에 광고 컨텐츠 제작 최적화 방법의 흐름도이다.

도 3의 흐름도에서 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도, 다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.

도 3에 도시한 바와 같이, 단계(S310)에서, 광고주가 로그인한 광고주 단말로부터 광고 정보가 획득된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120), 광고주가 로그인한 광고주 단말(110)로부터 네트워크(N)를 통하여 광고 정보를 획득할 수 있다.

단계(S315)에서, 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상이 검색된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상을 검색할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요를 키워드로 입력하여 레퍼런스 영상을 검색할 수 있다.

단계(S320)에서, 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한 URL(Uniform Resource Locator)　정보가 추출된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 단계 S315에서 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한 URL 정보를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 검색된 레퍼런스 영상의 메타데이터를 이용하여 URL 정보를 추출할 수 있다.

단계(S325)에서, 광고 정보와 URL 정보를 매핑하여 제1 매핑 데이터가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고주 단말(110)로부터 수신된 광고 정보와 단계 S320에서 추출된 URL 정보를 매핑하여 제1 매핑 데이터를 형성할 수 있다.

단계(S330)에서, 제1　매핑 데이터가 광고주 단말로 전송된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 단계 S325에서 형성한 제1 매핑 데이터를 네트워크(N)를 통하여 광고주 단말(110)로 전송할 수 있다.

단계(S335)에서, 광고주 단말로부터 제1　매핑 데이터의 승인이 획득된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고주 단말(110)로부터 네트워크(N)를 통하여 제1 매핑 데이터의 승인을 획득할 수 있다.

단계(S340)에서, 제1 매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 정보에 포함된 광교 대상 및 수요에 적합하도록 레퍼런스 영상을 참고하여 광고 컨텐츠를 형성할 수 있다.

단계(S345)에서, 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청이 광고 게재 서버로 전송된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 단계 S340에서 형성된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 광고 게재 서버(140)로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광고 게재 요청은, 광고 컨텐츠를 게재하는 주기,　게재하는 시간,　게재하는 방송 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.

단계(S350)에서, 광고 게재 서버로부터 제1　광고 게재 완료 정보가 수신된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 광고 게재 서버(140)로부터 네트워크(N)를 통하여 제1 광고 게재 완료 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 광고 게재 완료 정보는, 광고 컨텐츠의 개선 요청 사항을 포함할 수 있다.

단계(S355)에서, 제1　광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1　광고 개선 전략이 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 제1　광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1　광고 개선 전략을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 광고 개선 전략은 광고 게재 서버(140)를 통해서 광고 게재 담당자로부터 광고 대상에 따른 광고 채널 변경, 광고 수요에 따른 광고 게재 시간 변경, 광고 대상에 따른 광고 컨텐츠의 길이 조정, 광고 수요에 따른 광고 컨텐츠의 편집 등을 포함할 수 있다.

단계(S360)에서, 제1 광고 개선 전략이 광고주 단말로 전송된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 네트워크(N)를 통하여 단계 S355에서 형성된 제1 광고 개선 전략을 광고주 단말(110)로 전송할 수 있다.

단계(S365)에서, 광고주 단말로부터 제1 광고 개선 전략에 대한 승인이 획득된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 네트워크(N)를 통하여 단계 S355에서 형성된 제1 광고 개선 전략에 대한 승인을 획득할 수 있다.

단계(S370)에서, 제1 광고 개선 전략을 반영하여 광고 컨텐츠가 수정된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 단계 S365에서 승인을 획득한 제1 광고 개선 전략을 반영하여 기존에 형성된 광고 컨텐츠를 수정할 수 있다.

단계(S375)에서, 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청이 광고 게재 서버로 전송된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 광고 컨텐츠 제작 최적화 장치(120)는, 수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 네트워크(N)를 통하여 광고 게재 서버(140)로 전송할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

일실시예에 따른 장치(401)는 프로세서(402) 및 메모리(403)를 포함한다. 일실시예에 따른 장치(401)는 상술한 서버 또는 단말일 수 있다. 프로세서는 도 1 내지 도 3을 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 3을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(403)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(403)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.

프로세서(402)는 프로그램을 실행하고, 장치(401)를 제어할 수 있다. 프로세서(402)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(403)에 저장될 수 있다. 장치(401)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (3)

1. 광고 컨텐츠 제작 최적화 방법으로서,
   광고주가 로그인한 광고주 단말로부터 광고 정보를 획득하는 단계;
   상기 광고 정보에 포함된 광고 대상 및 수요에 기초하여 레퍼런스 영상을 검색하는 단계;
   검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한　URL(Uniform Resource Locator)　정보를 추출하는 단계;
   상기 광고 정보와 상기　URL　정보를 매핑하여 제1　매핑 데이터를 형성하는 단계;
   상기 제1　매핑 데이터를 상기 광고주 단말로 전송하는 단계;
   상기 광고주 단말로부터 상기 제1　매핑 데이터의 승인을 획득하는 단계;
   상기 제1　매핑 데이터에 기초하여 광고 컨텐츠를 형성하는 단계;
   상기 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청　-　상기 광고 게재 요청은,　상기 광고 컨텐츠를 게재하는 주기,　게재하는 시간,　게재하는 방송 중 적어도 하나의 정보를 포함함　-　을 광고 게재 서버로 전송하는 단계;
   상기 광고 게재 서버로부터 제1　광고 게재 완료 정보　-　상기 제1　광고 게재 완료 정보는,　상기 광고 컨텐츠의 개선 요청 사항을 포함함　-　를 수신하는 단계;
   상기 제1　광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1　광고 개선 전략을 형성하는 단계;
   상기 제1　광고 개선 전략을 상기 광고주 단말로 전송하는 단계;
   상기 광고주 단말로부터 상기 제1　광고 개선 전략의 승인을 획득하는 단계;
   상기 제1　광고 개선 전략을 반영하여 상기 광고 컨텐츠를 수정하는 단계;　및
   수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 상기 광고 게재 서버로 전송하는 단계를 포함하는,
   광고 컨텐츠 제작 최적화 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 광고 게재 서버로부터 제2　광고 게재 완료 정보　-　상기 제2　광고 게재 완료 정보는,　광고 성과 비교 데이터를 포함함　-　를 수신하는 단계;
   상기 광고 성과 비교 데이터에 기초하여 광고 성과가 임계값 이상 상승한 경우 상기 제1　광고 개선 전략에 제1　가중치를 부여하는 단계;
   상기 광고 성과 비교 데이터에 기초하여 상기 광고 성과가 임계값 이상 하락한 경우 상기 제1　광고 개선 전략에 제2　가중치를 부여하는 단계;
   상기 제1　광고 개선 전략,　상기 제1　가중치 및 상기 제2　가중치를 고려하여 제2　광고 개선 전략을 형성하는 단계;
   상기 제2　광고 개선 전략을 상기 광고주 단말로 전송하는 단계;
   상기 광고주 단말로부터 상기 제2　광고 개선 전략의 승인을 획득하는 단계;
   상기 제2　광고 개선 전략을 반영하여 상기 광고 컨텐츠를 수정하는 단계;　및
   수정된 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 상기 광고 게재 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는,
   광고 컨텐츠 제작 최적화 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 제1 광고 게재 완료 정보에 기초하여 제1 광고 개선 전략을 형성하는 단계는,
   상기 광고 컨텐츠의 개선 요청 사항을 고려하여 레퍼런스 영상을 다시 검색하는 단계;
   다시 검색된 레퍼런스 영상에 접근하기 위한 URL(Uniform Resource Locator) 정보를 추출하는 단계;
   상기 광고 정보, 상기 제1 광고 개선 전략, 및 상기 URL 정보를 매핑하여 제2 매핑 데이터를 형성하는 단계;
   상기 제2 매핑 데이터를 상기 광고주 단말로 전송하는 단계;
   상기 광고주 단말로부터 상기 제2 매핑 데이터의 승인을 획득하는 단계;
   상기 제2 매핑 데이터에 기초하여 상기 광고 컨텐츠를 업데이트하는 단계;
   상기 광고 컨텐츠를 포함하는 광고 게재 요청을 광고 게재 서버로 전송하는 단계; 및
   상기 광고 게재 서버로부터 제3 광고 게재 완료 정보를 수신하는 단계를 포함하는,
   광고 컨텐츠 제작 최적화 방법.

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