KR20220141731A

KR20220141731A - Ai　마케팅　솔루션을　위해　특정　사이트에　대한　정보를　분석하는　전자　장치　및　그　동작　방법

Info

Publication number: KR20220141731A
Application number: KR1020210193118A
Authority: KR
Inventors: 김동혁
Original assignee: 김동혁
Priority date: 2021-04-07
Filing date: 2021-12-30
Publication date: 2022-10-20
Also published as: KR20220141732A; KR102347187B1

Abstract

일 실시예에 따르면, AI 마케팅 솔루션을 위해 특정 사이트에 대한 정보를 분석하는 서버의 동작 방법으로서, 클라이언트 서버로부터 특정 사이트에 대한 분석을 요청하기 위한 메시지를 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 메시지는 상기 특정 사이트에 대한 식별 정보 및 특정 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 메시지를 수신한 것에 기반하여, 상기 특정 사이트에 접속하는 사용자들의 유입 경로에 대한 정보, 또는 행동 정보 중 적어도 하나를 수집하기 위한 적어도 하나의 코드를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 코드는 상기 특정 사이트의 적어도 하나의 게시물의 헤더 부분에 삽입 가능하도록 구현되는 추적 코드를 포함하고, 상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 일부 게시물에 상기 생성된 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 메시지를, 포털 서버 또는 SNS 서버를 통해서 상기 특정 사이트의 서버로 송신하는 단계; 상기 서버로부터, 상기 적어도 하나의 코드에 기반하여 수집된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나와 함께, 상기 서버에서 자체적으로 수집된 상기 특정 사이트의 상기 일부 게시물들의 조회수에 대한 정보를 수신하는 단계; 및 상기 수신된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나 및 상기 페이지 뷰에 대한 정보를 시각화하여 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.

Description

AI　마케팅　솔루션을　위해　특정　사이트에　대한　정보를　분석하는　전자　장치　및　그　동작　방법{Electronic devices that analyze information on specific sites for AI marketing solutions and their operating methods}

본 출원은 AI 마케팅 솔루션을 위해 특정 사이트에 대한 정보를 분석하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

코로나19의 영향으로 이커머스, 즉 온라인 거래 수요가 급상승하며 2020년 2분기 글로벌 매출이　전년 동기 대비 71%　급증하고 있는 추세이다. 이에 따라 근래에 들어, 비대면으로 특정 웹 사이트(예: 쇼핑 사이트)를 통해 상품을 판매하는 온라인 판매 기술에 대한 수요가 증대되고 있다.

이러한　사이트를 통한 상품의 판매는, 상품을 판매하기 위한 사이트를 선정하여 보다 많은 수의 고객들을 확보하는 것이 중요하다. 그러나 상품 판매를 위한 다양한 종류의 사이트들이 우후죽순 개설되고 있기 때문에, 상품을 판매하는 판매자로서는 어떤 사이트를 통해 상품을 판매할 지 결정하는 데에 어려움이 있다.

따라서 이러한 어려움을 해소하고 웹 사이트를 통한 상품 판매를 보다 더 효율적으로 하기 위해, 상품 판매를 위한 사이트들을 지속적으로 모니터링하고 사이트들에 대한 정보를 분석하기 위한 기술이 요구되는 시점이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 일 과제는 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 정보를 수집하기 위한 알고리즘에 기반하여, 특정 사이트에 대한 정보를 수집하여 분석하고 시각화하여 제공함으로써, 용이하게 특정 사이트에 대한 정보를 확인 가능하게 하는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공하는 것에 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 다른 과제는 서버에 축적된 빅 데이터를 이용하여, 특정 사이트에 대한 특정 상품에 연관된 특정 업종에서의 경제적 효과 기대치를 제공함으로써, 특정 업종에서의 특정 사이트의 경제적 효과를 상품의 판매자가 직접 계산해야 하는 부담을 저감하는 전자 장치 및 동작 방법을 제공하는 것에 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 또 다른 과제는 인공 지능 모델을 기반으로 특정 사이트를 이용한 상품의 판매 시 경제적 효과 증진을 위해 추천되는 솔루션을 제공함으써, 효과적으로 상품 판매를 수행할 수 있도록 하는 전자 장치 및 동작 방법을 제공하는 것에 있다.

본 출원이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 클라이언트 서버로부터 특정 사이트에 대한 분석을 요청하기 위한 메시지를 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 메시지는 상기 특정 사이트에 대한 식별 정보 및 특정 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 메시지를 수신한 것에 기반하여, 상기 특정 사이트에 접속하는 사용자들의 유입 경로에 대한 정보, 또는 행동 정보 중 적어도 하나를 수집하기 위한 적어도 하나의 코드를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 코드는 상기 특정 사이트의 적어도 하나의 게시물의 헤더 부분에 삽입 가능하도록 구현되는 추적 코드를 포함하고, 상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 일부 게시물에 상기 생성된 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 메시지를, 포털 서버 또는 SNS 서버를 통해서 상기 특정 사이트의 서버로 송신하는 단계; 상기 서버로부터, 상기 적어도 하나의 코드에 기반하여 수집된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나와 함께, 상기 서버에서 자체적으로 수집된 상기 특정 사이트의 상기 일부 게시물들의 조회수에 대한 정보를 수신하는 단계; 및 상기 수신된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나 및 상기 페이지 뷰에 대한 정보를 시각화하여 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 서버로서, 데이터 베이스; 통신 회로; 및 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 서버의 동작 방법으로서, 상기 통신 회로를 이용하여 클라이언트 서버로부터 특정 사이트에 대한 분석을 요청하기 위한 메시지를 수신하고, 상기 메시지는 상기 특정 사이트에 대한 식별 정보 및 특정 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 메시지를 수신한 것에 기반하여, 상기 특정 사이트에 접속하는 사용자들의 유입 경로에 대한 정보, 또는 행동 정보 중 적어도 하나를 수집하기 위한 적어도 하나의 코드를 생성하고, 상기 적어도 하나의 코드는 상기 특정 사이트의 적어도 하나의 게시물의 헤더 부분에 삽입 가능하도록 구현되는 추적 코드를 포함하고, 상기 통신 회로를 이용하여 상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 일부 게시물에 상기 생성된 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 메시지를, 포털 서버 또는 SNS 서버를 통해서 상기 특정 사이트의 서버로 송신하고, 상기 통신 회로를 이용하여 상기 서버로부터, 상기 적어도 하나의 코드에 기반하여 수집된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나와 함께, 상기 서버에서 자체적으로 수집된 상기 특정 사이트의 상기 일부 게시물들의 조회수에 대한 정보를 수신하고, 상기 수신된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나 및 상기 페이지 뷰에 대한 정보를 시각화하여 제공하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.

과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 정보를 수집하기 위한 알고리즘에 기반하여, 특정 사이트에 대한 정보를 수집하여 분석하고 시각화하여 제공함으로써, 용이하게 특정 사이트에 대한 정보를 확인 가능하게 하는 제공할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 서버에 축적된 빅 데이터를 이용하여, 특정 사이트에 대한 특정 상품에 연관된 특정 업종에서의 경제적 효과 기대치를 제공함으로써, 특정 업종에서의 특정 사이트의 경제적 효과를 상품의 판매자가 직접 계산해야 하는 부담을 저감할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 인공 지능 모델을 기반으로 특정 사이트를 이용한 상품의 판매 시 경제적 효과 증진을 위해 추천되는 솔루션을 제공함으써, 효과적으로 상품 판매를 수행할 수 있도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 효과가 상술한 효과로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버, 클라이언트 서버, 및 포털 서버의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버의 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 정보를 수집하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버에 의해 수집되는 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)의 채널 내에서의 사용자의 행동 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버의 시각화된 정보를 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버의 경제적 효과에 대한 정보를 분석하기 위한 인공 지능 모델을 생성하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버의 인공 지능 모델을 이용하여 경제적 효과를 계산하고, 계산된 경제적 효과에 대한 정보를 클라이언트 서버로 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버의 인공 지능 모델을 이용한 특정 사이트에 대한 솔루션을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

일실시예에 따르면, 상기 수신된 메시지에 기반하여, 상기 특정 상품에 연관된 특정 업종에 대한 정보를 수신하는 단계; 상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 업종과 연관된 일부 게시물들에 상기 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 상기 메시지를 생성하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 특정 상품에 연관된 적어도 하나의 제 1 특성에 대한 정보를 식별하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제 1 특성은 색상, 재료, 재질, 가격, 또는 사이즈 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 특정 업종과 연관된 상기 일부 게시물들 각각에 포함하는 컨텐트를 추출하고, 상기 추출된 컨텐트를 분석함에 기반하여 상기 일부 게시물들 각각에 대응하는 적어도 하나의 제 2 특성을 식별하는 단계; 상기 적어도 하나의 제 2 특성을 식별함에 기반하여, 상기 일부 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 상기 적어도 하나의 제 1 특성에 대응하는 지정된 수 이상의 적어도 하나의 특성을 가지는 적어도 하나의 게시물을 선택하는 단계;를 포함하고, 상기 지정된 수는 상기 특정 업종과 연관된 상기 일부 게시물들의 수에 기반하여 결정되고, 상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 선택된 적어도 하나의 게시물에 상기 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 상기 메시지를 생성하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 서버에 저장된 복수의 사이트들에 대한 복수의 정보들 및 상기 복수의 사이트들 별로 대응하는 업종에 대한 정보를 트레이닝 데이터로 하여, 인공 지능 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 인공 지능 모델은 제 1 사이트에 대한 상기 복수의 정보들을 입력 받는 것에 대한 응답으로, 상기 복수의 업종들 별 가중치를 출력하도록 설정되고, 상기 복수의 정보들은 상기 유입 경로에 대한 정보, 상기 행동 정보, 노출 위치 정보, 및 활동 기간에 대한 정보를 포함하는, 상기 적어도 하나의 코드에 적어도 일부 기반하여 상기 서버로부터 상기 특정 사이트에 대한 상기 복수의 정보들을 수신하는 단계; 상기 복수의 정보들을 상기 인공 지능 모델에 입력한 것에 대한 응답으로, 출력되는 상기 복수의 업종들 별 가중치를 식별하는 단계; 및 상기 복수의 업종들 별 가중치 중 상기 특정 업종에 대응하는 제 1 가중치를 식별하고, 상기 식별된 제 1 가중치를 기반으로 계산된 상기 특정 사이트의 상기 특정 업종에 대한 경제적 효과에 대한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 복수의 사이트들의 복수의 제 1 게시물들 별로 포함된 컨텐트에 기반하여, 상기 복수의 사이트들 각각의 상기 업종에 대한 정보를 식별하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 서버에 저장된 제 1 복수의 사이트들에 대한 상기 복수의 정보들 중에서, 상기 복수의 업종들 별 경제적 효과가 지정된 비율에 포함되는 상기 복수의 사이트들에 대한 상기 복수의 정보들을 획득하여 상기 획득된 복수의 정보들을 상기 인공 지능 모델의 학습을 위해 이용하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 복수의 사이트들 중 상기 특정 업종에 대응하는 일부 사이트들의 평균 경제적 효과에 상기 식별된 제 1 가중치를 곱함에 기반하여, 상기 특정 사이트의 상기 특정 업종에 대한 경제적 효과에 대한 정보를 계산하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 식별된 제 1 가중치가 임계값 미만인 경우, 상기 특정 사이트에 대한 상기 복수의 정보들 중 특정 종류의 정보를 수정하는 단계; 및 상기 특정 종류의 정보가 수정된 상기 복수의 정보들을 상기 인공 지능 모델에 재입력한 것에 기반하여 출력된 제 2 가중치가 상기 임계값 이상인 경우, 상기 수정된 특정 종류의 정보에 기반하여 상기 특정 사이트에 대한 솔루션을 제공하는 단계;를 더 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 수정되는 특정 종류의 정보는, 상기 복수의 정보들 중 우선 순위에 따라서 결정되고, 상기 우선 순위는 경제적 효과에 주는 영향에 비례하여 설정되는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

일실시예에 따르면, 서버에서 특정 사이트에 대한 정보를 분석하는 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 상기 특정 사이트에 대한 정보를 분석하는 방법은 클라이언트 서버로부터 특정 사이트에 대한 분석을 요청하기 위한 메시지를 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 메시지는 상기 특정 사이트에 대한 식별 정보 및 특정 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 메시지를 수신한 것에 기반하여, 상기 특정 사이트에 접속하는 사용자들의 유입 경로에 대한 정보, 또는 행동 정보 중 적어도 하나를 수집하기 위한 적어도 하나의 코드를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 코드는 상기 특정 사이트의 적어도 하나의 게시물의 헤더 부분에 삽입 가능하도록 구현되는 추적 코드를 포함하고, 상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 일부 게시물에 상기 생성된 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 메시지를, 포털 서버 또는 SNS 서버를 통해서 상기 특정 사이트의 서버로 송신하는 단계;상기 서버로부터, 상기 적어도 하나의 코드에 기반하여 수집된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나와 함께, 상기 서버에서 자체적으로 수집된 상기 특정 사이트의 상기 일부 게시물들의 조회수에 대한 정보를 수신하는 단계; 및 상기 수신된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나 및 상기 페이지 뷰에 대한 정보를 시각화하여 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 서버에서 수행되며, 특정 사이트에 대한 정보를 분석하는 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 특정 사이트에 대한 정보를 분석하는 방법은 클라이언트 서버로부터 특정 사이트에 대한 분석을 요청하기 위한 메시지를 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 메시지는 상기 특정 사이트에 대한 식별 정보 및 특정 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 메시지를 수신한 것에 기반하여, 상기 특정 사이트에 접속하는 사용자들의 유입 경로에 대한 정보, 또는 행동 정보 중 적어도 하나를 수집하기 위한 적어도 하나의 코드를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 코드는 상기 특정 사이트의 적어도 하나의 게시물의 헤더 부분에 삽입 가능하도록 구현되는 추적 코드를 포함하고, 상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 일부 게시물에 상기 생성된 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 메시지를, 포털 서버 또는 SNS 서버를 통해서 상기 특정 사이트의 서버로 송신하는 단계;상기 서버로부터, 상기 적어도 하나의 코드에 기반하여 수집된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나와 함께, 상기 서버에서 자체적으로 수집된 상기 특정 사이트의 상기 일부 게시물들의 조회수에 대한 정보를 수신하는 단계; 및 상기 수신된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나 및 상기 페이지 뷰에 대한 정보를 시각화하여 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 명세서에 기재된 실시예는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 다양한 실시예들에 따르면, 사상을 명확히 설명하기 위한 것이므로, 본 출원이 본 명세서에 기재된 실시예에 의해 한정되는 것은 아니며, 다양한 실시예들에 따르면, 범위는 다양한 실시예들에 따르면, 사상을 벗어나지 아니하는 수정예 또는 변형예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용되는 용어는 본 출원에서의 기능을 고려하여 가능한 현재 널리 사용되고 있는 일반적인 용어를 선택하였으나 이는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 다만, 이와 달리 특정한 용어를 임의의 의미로 정의하여 사용하는 경우에는 그 용어의 의미에 관하여 별도로 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 한다.

본 명세서에 첨부된 도면은 본 출원을 용이하게 설명하기 위한 것으로 도면에 도시된 형상은 다양한 실시예들에 따르면, 이해를 돕기 위하여 필요에 따라 과장되어 표시된 것일 수 있으므로 본 출원이 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.

본 명세서에서 본 출원에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 다양한 실시예들에 따르면, 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 필요에 따라 생략하기로 한다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

1. 스마트 정보 분석 시스템

이하에서는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템에 대해서 설명한다.

본 명세서에서 스마트 정보 분석 시스템은 클라이언트(예: 광고주 또는 광고주의 대행사)의 요구에 따라서, 특정 사이트(예: 쇼핑 몰 또는 쇼핑 사이트)에 대한 다양한 종류의 정보를 수집하고, 수집된 정보를 분석하여 시각화된 분석 정보를 제공하도록 구현된 시스템으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 상기 특정 사이트는 다양한 업종(예: 의류업, 요식업 등)의 상품들을 등록하고, 등록된 상품들을 판매하도록 구현된 사이트일 수 있다. 근래에 비대면으로 다양한 업종의 상품들을 소비하고 판매하는 일이 잦아지는 추세이므로, 상품을 적절한 사이트에 등록하여 판매하는 방안이 중요해지고 있다. 한편 기재된 바에 제한되지 않고 상기 특정 사이트는 상품 판매를 위한 사이트 이외에도, 클라이언트가 분석을 요구하는 다양한 사이트들을 포함할 수도 있다. 스마트 정보 분석 시스템은 특정 사이트에 대한 다양한 종류의 정보를 수집하기 위한 코드 및/또는 링크를 생성하고 생성된 코드 및/또는 링크를 특정 사이트에 삽입하고, 삽입된 코드 및/또는 링크를 통해 수집된 다양한 종류의 정보(예: 페이지 뷰(page view) 횟수(또는, 게시물 조회수), 사용자(customer)의 유입 경로, 사용자의 행동 정보, 및/또는 검색 시 특정 사이트의 웹 링크(또는, 컨텐트)의 노출 위치)를 분석할 수 있다.

이하에서는 스마트 정보 분석 시스템에 대해서 더 구체적으로 설명한다.

2. 스마트 정보 분석 시스템의 구성

도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 스마트 정보 분석 시스템은 관리 서버(110), 클라이언트 서버(120), 포털 서버(130), 쇼핑 서버(150), 및 전자 장치(140)를 포함할 수 있다. 다만, 도 1에 도시된 바에 제한되지 않고 스마트 정보 분석 시스템은 도시된 장치들 보다 더 적은 장치들을 포함하거나, 더 많은 장치들을 포함하도록 구현될 수도 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 관리 서버(management server)(110)는 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 다양한 종류의 정보를 수집하고, 수집된 다양한 종류의 정보를 분석하고 분석된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 후술하는 클라이언트 서버(120)로부터 특정 인물(예: 쇼핑 사이트)에 대한 분석 요청을 수신하고, 수신된 분석 요청에 기반하여 특정 인물이 마케팅을 수행하는 다양한 매체들(예: 포털 서버(portal server)(130), 또는 SNS 서버(SNS server))을 통해서 특정 사이트에 대한 다양한 종류의 정보(예: 페이지 뷰(page view) 횟수(또는, 게시물 조회수), 이용자의 유입 경로, 및/또는 검색 시 특정 사이트의 웹 링크(또는, 컨텐트)의 노출 위치)를 수집할 수 있다. 또 예를 들어, 관리 서버(110)는 수집된 다양한 종류의 정보를 시각화(visualization)하여 분석된 다양한 종류의 정보들을 포함하는 인터페이스(interface)를 구성하여 제공할 수 있다. 관리 서버(110)의 동작들에 대해서는 더 후술한다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 클라이언트 서버(120)(client server)는 관리 서버(110)로 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 분석을 요청하는 클라이언트(client server)가 운용하는 서버일 수 있다. 상기 클라이언트는 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)을 이용하여 마케팅을 수행하고자 하는 광고주 또는 광고주의 대행자를 포함할 수 있다. 상기 클라이언트 서버(120)는 광고주 또는 대행자가 마케팅을 위해 선정한 사이트들(예: 쇼핑 사이트들)에 대한 리스트를 저장하고 있을 수 있으며, 리스트에 등록된 사이트들 중 적어도 하나의 사이트에 대한 분석을 관리 서버(110)로 요청할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 포털 서버(portal server)(130)는 다양한 사용자들이 게시물을 업로드하고, 접속하여 이용 가능하도록 하는 포털 사이트를 운용하는 서버일 수 있다. 포털 서버(130)는 포털 사이트를 이용하기 위한 인터페이스를 포털 서버에 접속된 전자 장치(140)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자들은 전자 장치(140)를 이용하여 포털 서버(130)에 접속하여, 포털 서버(130)가 제공하는 포털 사이트를 통해 특정 상품에 대한 검색을 요청 할 수 있다. 이때, 포털 서버(130)는 검색 요청된 특정 상품을 판매하는 사이트들에 대한 정보를 전자 장치(140)로 제공할 수 있다. 상기 특정 상품을 판매하는 사이트들에 대한 정보는 해당 사이트(예: 쇼핑 사이트)로 접속하기 위한 링크를 포함할 수 있으며, 사용자는 전자 장치(140)를 이용하여 상기 링크를 선택함으로써 해당 사이트로 접속할 수 있다. 한편 기재 및/또는 도시된 바에 제한되지 않고, 포털 서버(130) 이외에도 특정 사이트 또는 특정 페이지에 대한 검색 기능을 제공 가능한 다양한 종류의 서버들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 다양한 종류의 서버들은 SNS(social network system) 서버를 포함할 수 있다. 상기 SNS 서버에서는 특정 사이트의 페이지가 검색 가능할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치(140)는 상기 포털 서버(130)와 통신 가능하며 사용자들(예: 소비자(customer))에 의해 이용 가능한 다양한 종류의 전자 장치를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 개인용 단말들(예: 스마트 폰 등), 고정된 위치에 구비되는 전자 장치들(예: PC 등), 이동 가능한 개인용 노트북을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자들은 상기 전자 장치(140)를 이용하여 포털 서버(130)에 접속하고, 포털 서버(130)에서 제공하는 검색 엔진을 이용하여 검색을 수행할 수 있다. 만약 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 링크가 검색 결과로서 제공되는 경우, 사용자는 전자 장치(140)를 이용하여 상기 특정 사이트에 대한 링크를 통해서 특정 서버로 접속하여 특정 사이트를 제공 받을 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 쇼핑 서버(150)는 쇼핑 사이트에 상품을 등록하고, 등록된 상품의 판매를 위한 다양한 정보들을 관리하는 서버일 수 있다. 쇼핑 서버(150)는 쇼핑 서버(150)로 접속된 전자 장치(140)로 쇼핑 사이트를 제공하고, 쇼핑 사이트를 통해서 상기 쇼핑 사이트에 등록된 상품들에 대한 정보를 전자 장치(140)로 제공할 수 있다.

한편, 도 1에 도시된 스마트 정보 분석 시스템에 포함된 장치들에 국한되지 않고, 스마트 정보 분석 시스템은 더 많은 장치들 또는 더 적은 장치를 포함하도록 구현될 수도 있다.

2.1. 스마트 정보 분석 시스템의 구성들의 일 예

이하에서는 스마트 정보 분석 시스템에 포함된 구성들의 동작을 수행하기 위한 구성들의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 스마트 정보 분석 시스템은 구현 목적에 따라서 시스템 타입(system type) 또는 온 디바이스 타입(on-device type)으로 구현될 수 있으므로, 이에 대해서는 "2.2 목차"에서 후술한다.

2.1.1 관리 서버(110), 클라이언트 서버(120), 및 포털 서버(130)의 구성의 일 예

먼저, 관리 서버(110), 클라이언트 서버(120), 및 포털 서버(130)의 구성의 일 예에 대해서 설명한다.

도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(110), 클라이언트 서버(120), 및 포털 서버(130)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 2에 도시된 바에 제한되지 않고, 관리 서버(110), 클라이언트 서버(120), 및 포털 서버(130)는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성들 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.

먼저, 이하에서는 관리 서버(110)의 구성들에 대해서 설명한다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따르면 관리 서버(110)는 제 1 통신 회로(111), 정보 획득 모듈(113), 정보 분석 모듈(114), 및 정보 시각화 모듈(115)을 포함하는 제 1 제어 회로(112), 및 제 1 데이터베이스(116)을 포함할 수 있다.

상기 제 1 통신 회로(110)는 외부 장치(예: 클라이언트 서버(120), 포털 서버(130))와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 1 통신 회로(110)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 클라이언트 서버(120), 포털 서버(130))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 정보 및/또는 데이터를 교환할 수 있다. 상기 무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 제 1 제어 회로(112)는 관리 서버(110)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 1 제어 회로(112)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 관리 서버(110)의 구성 요소들(예: 제 1 통신 회로(111))의 동작을 제어할 수 있다. 제 1 제어 회로(112)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 따라 컴퓨터나 이와 유사한 장치로 구현될 수 있다. 하드웨어적으로 상기 제 1 제어 회로(112)는 전기적인 신호를 처리하여 제어 기능을 수행하는 전자 회로 형태(예: CPU 등)로 제공될 수 있으며, 소프트웨어적으로는 하드웨어적인 상기 제 1 제어 회로(112)를 구동시키는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 이하에서 설명되는 관리 서버(110)의 제 1 제어 회로(112)에 포함되는 모듈들(예: 정보 획득 모듈(113), 정보 분석 모듈(114), 인터페이스 제공 모듈(115) 등)은 상기 제 1 제어 회로(112)가 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다. 다시 말해, 상기 모듈들은 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어하기 위한 프로그램, 컴퓨터 판독 가능한 코드, 프로세스 내지는 인스트럭션(instructions)들로 구현되며, 상기 모듈들이 상기 제 1 제어 회로(112)에 의해 실행되는 경우, 상기 제 1 제어 회로(112)가 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다. 한편, 이하의 설명에서 특별한 언급이 없는 경우에는 전자 장치(100)의 동작은 상기 제 1 제어 회로(112)의 제어에 의해 수행되는 것으로 해석될 수 있다.

상기 제 1 제어 회로(112)는 정보 획득 모듈(113)을 포함하며, 정보 획득 모듈(113)은 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 연관된 다양한 종류의 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 상기 다양한 종류의 정보는 쇼핑 서버(150) 자체에서 분석 가능한 정보들 및 관리 서버(110)에서 생성되는 코드 및/또는 링크를 이용하여 특정 사이트에 삽입됨에 따라서 수집되는 정보들을 포함할 수 있다. 일 예로, 상기 쇼핑 서버(150) 자체에서 분석 가능한 정보들은 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)의 특정 게시물에 사용자들(또는, 전자 장치(140))이 접속한 횟수를 나타내는 페이지 뷰(page view) 횟수(또는, 컨텐트 조회수), 사용자들이 특정 게시물에 설정한 좋아요 수(또는, 북마크로 등록한 횟수), 사용자들이 특정 게시물에 남긴 댓글 수를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 또 일 예로, 상기 관리 서버(110)에서 생성되는 코드 및/또는 링크를 이용하여 수집 가능한 정보들은 사용자의 유입 경로, 사용자의 쇼핑 서버(150)의 특정 사이트 내에서의 활동(예: 사용자가 열어보는 게시물들에 대한 정보) 및/또는 검색 시 특정 사이트에 대한 정보(예: 링크)의 노출 위치를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 정보 획득 모듈(113)은 특정 정보가 수집 가능하도록 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 삽입 가능한 코드를 생성할 수 있는데, 이에 대해서는 후술한다.

상기 제 1 제어 회로(112)는 정보 시각화 모듈(115)을 포함하며, 정 정보 시각화 모듈(115)은 정보 획득 모듈(113)을 이용하여 수집된 다양한 종류의 정보를 시각화하여 제공할 수 있다. 상기 정보 시각화 모듈(115)을 이용하여 시각화된 정보에 대해서는 구체적으로 후술한다.

상기 데이터베이스(116)는 각종 정보(예: 맵 데이터 및 상권 정보 빅데이터 등)를 저장할 수 있다. 데이터베이스(116)는 데이터를 임시적으로 또는 반영구적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)의 데이터베이스(116)에는 관리 서버(110)를 구동하기 위한 운용 프로그램(OS: Operating System), 웹 사이트를 호스팅하기 위한 데이터나 프로그램 내지는 어플리케이션(예를 들어, 웹 어플리케이션)에 관한 데이터 등이 저장될 수 있다. 상기 데이터베이스(125)의 예로는 하드 디스크(HDD: Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 플래쉬 메모리(flash memory), 롬(ROM: Read-Only Memory), 램(RAM: Random Access Memory) 등이 있을 수 있다. 이러한 데이터베이스는 내장 타입 또는 탈부착 가능한 타입으로 제공될 수 있다.

이하에서는 포털 서버(130) 및 클라이언트 서버(120)의 구성의 예에 대해서 설명한다.

도 2를 참조하면, 포털 서버(130)(예: 제 1, ?? , 내지 제 N 포털 서버)는 제 2 통신 회로(131), 제 2 제어 회로(132), 및 제 2 데이터 베이스(133)를 포함할 수 있다. 도시되지 않았으나, 클라이언트 서버(120)(예: 제 1, ?? , 내지 제 N 클라이언트 서버)의 구성 또한 포털 서버(130)의 구성과 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

포털 서버(130)와 클라이언트 서버(120)에 포함된 제 2 통신 회로(131), 제 2 제어 회로(132), 및 제 2 데이터 베이스(133)는, 관리 서버(110)에 포함된 제 1 통신 회로(111), 제 1 제어 회로(112), 제 1 데이터 베이스(116)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

한편 상기 클라이언트 서버(120)는 사이트들의 리스트에 대한 정보를 저장할 수 있다.

2.1.2 전자 장치의 구성의 일 예

이하에서는 전자 장치(140)의 구성의 일 예에 대해서 설명한다.

도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치(140)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 3에 도시된 바에 제한되지 않고, 전자 장치(140)는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성들 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.

먼저 이하에서는 전자 장치(140)의 구성들에 대해서 설명한다.

도 3을 참조하면, 일 실시예에 따르면 전자 장치(140)는 제 3 통신 회로(141), 제 3 제어 회로(142), 입력 장치(143), 및 디스플레이(144)를 포함할 수 있다.

상기 제 3 통신 회로(141)는 외부 장치(예: 관리 서버(110))와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 1 통신 회로(110)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 관리 서버(110)))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 정보 및/또는 1데이터를 교환할 수 있다. 상기 제 3 통신 회로(141)는 전술한 관리 서버(110)의 제 1 통신 회로(111)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

상기 제 3 제어 회로(142)는 전자 장치(140)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 3 제어 회로(140)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 전자 장치(140)의 구성 요소들(예: 제 3 통신 회로(141))의 동작을 제어할 수 있다. 상기 제 3 제어 회로(142)는 전술한 관리 서버(110)의 제 1 제어 회로(112)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

상기 입력 장치(130)는 사용자로부터 정보를 입력 받을 수 있다(예: 포털 서버(130)의 포털 사이트 상에서 검색어를 입력하기 위한 사용자의 입력을 수신). 상기 입력 장치(130)는 사용자 입력을 받거나 또는 사용자에게 정보를 출력하는 각종 인터페이스나 연결 포트 등일 수 있다. 상기 입력 장치(130)는 입력 모듈과 출력 모듈로 구분될 수 있는데, 입력 모듈은 사용자로부터 사용자 입력을 수신한다. 사용자 입력은 키 입력, 터치 입력, 음성 입력을 비롯한 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 이러한 사용자 입력을 받을 수 있는 입력 모듈의 예로는 전통적인 형태의 키패드나 키보드, 마우스는 물론, 사용자의 터치를 감지하는 터치 센서, 음성 신호를 입력받는 마이크, 영상 인식을 통해 제스처 등을 인식하는 카메라, 사용자 접근을 감지하는 조도 센서나 적외선 센서 등으로 구성되는 근접 센서, 가속도 센서나 자이로 센서 등을 통해 사용자 동작을 인식하는 모션 센서 및 그 외의 다양한 형태의 사용자 입력을 감지하거나 입력받는 다양한 형태의 입력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 여기서, 터치 센서는 디스플레이 패널에 부착되는 터치 패널이나 터치 필름을 통해 터치를 감지하는 압전식 또는 정전식 터치 센서, 광학적인 방식에 의해 터치를 감지하는 광학식 터치 센서 등으로 구현될 수 있다. 이 경우, 상기 입력 장치(130)는 후술할 디스플레이(140) 내에 구현되어 사용자의 터치 입력을 수신할 수 있다. 다시 말해, 디스플레이(140)는, 상기 입력 장치(130)로서 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 이외에도 상기 입력 장치(130)는 자체적으로 사용자 입력을 감지하는 장치 대신 사용자 입력을 입력받는 외부의 입력 장치를 연결시키는 입력 인터페이스(USB 포트, PS/2 포트 등)의 형태로 구현될 수도 있다.

상기 디스플레이(140)는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 디스플레이(140)는, 상권 정보를 시각적으로 구성한 인터페이스 등을 표시할 수 있다.

2.3. 스마트 정보 분석 시스템의 구현 예

스마트 정보 분석 시스템은 상술한 바와 같이 시스템 타입 또는 온 디바이스 타입으로 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면 상술한 바와 같이 특정 사이트(예: 특정 사이트)에 대한 정보를 수집하는 동작과 분석 및 시각화하는 동작이 관리 서버(110)에서 수행되며 상기 동작들에 따른 시각화된 정보가 클라이언트 서버(120)로 제공되도록 구현되는 경우, 스마트 정보 분석 시스템은 시스템 타입으로 정의될 수 있다.

또 일 실시예에 따르면, 상술한 구성들이 하나의 물리적 장치에 구현되는 경우, 스마트 정보 분석 시스템은 온 디바이스(On-device) 타입으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)의 구성들이 클라이언트 서버(120)에 구현 가능하며, 이 경우 스마트 정보 분석 시스템은 온 디바이스(On-device)타입으로 정의될 수 있다. 이 경우, 클라이언트 서버(120)가 정보 획득 모듈(113) 및 정보 시각화 모듈(115)을 포함하는 프로그램을 수신하여 설치하며, 프로그램의 실행에 기반하여 자체적으로 포털 서버(130)와 연결되어 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 정보를 수집하고 수집된 정보를 시각화하여 제공하는 동작을 수행할 수 있다.

또 기재된 바에 국한되지 않고, 스마트 정보 분석 시스템은 바와 같이 시스템 타입과 온 디바이스 타입이 조합되는 하이브리드 타입으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)의 적어도 하나의 구성(예: 정보 시각화 모듈(115))이 전자 장치(100)에 구현되되 다른 구성(예: 정보 획득 모듈(113) 및 제 1 데이터베이스(116))은 관리 서버(110)에 구현되는 형태는, 하이브리드 타입으로 정의될 수 있다.

3. 스마트 정보 분석 시스템의 동작

이하에서는 스마트 정보 분석 시스템을 구성하는 장치들(예: 관리 서버(110), 클라이언트 서버(120), 포털 서버(130), 및 전자 장치(140))의 동작의 다양한 예들에 대해서 설명한다.

3.1. 제 1 실시예 <특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 정보 수집, 분석, 및 시각화 동작>

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 클라이언트 서버(120)로부터 요청된 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)의 분석을 위한 다양한 종류의 정보(예: 페이지 뷰(page view) 횟수(또는, 게시물 조회수), 사용자의 유입 경로, 사용자의 행동 정보, 및/또는 검색 시 특정 사이트의 링크(또는, 컨텐트)의 노출 위치)를 수집하고, 수집된 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 다양한 종류의 정보를 분석하여 시각화하여 제공할 수 있다.

도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 정보 분석 시스템의 동작은 도 4에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 4에 도시되는 스마트 정보 분석 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 5 내지 7을 참조하여 도 5에 대해서 설명한다.

도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(120)의 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)에 대한 정보를 수집하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(120)에 의해 수집되는 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)의 채널 내에서의 사용자의 행동 정보를 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(120)의 시각화된 정보를 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 서버(120)는 401 동작에서 상품 판매를 위한 쇼핑 서버들에 대한 리스트를 관리하고, 402 동작에서 쇼핑 사이트들의 리스트 중에서 특정 쇼핑 사이트에 대한 분석을 관리 서버(110)로 요청할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 서버(120)는 특정 상품에 대한 판매를 수행하기 위한 광고사 또는 대행사가 관리하는 서버로서, 클라이언트 서버(120)는 광고사 또는 대행사에서 관리하는 복수의 사이트들(예: 쇼핑 사이트들)에 대한 리스트를 저장할 수 있다. 클라이언트 서버(501)는 도 5의 501에 도시된 바와 같이 복수의 쇼핑 사이트들 중 특정 쇼핑 사이트를 분석을 요청하기 위한 메시지를 관리 서버(110)로 송신할 수 있다. 상기 특정 쇼핑 사이트를 분석을 요청하기 위한 메시지는 특정 사이트에 대한 식별 정보를 포함할 수 있다. 다만 기재 및/또는 도시된 바에 제한되지 않고, 클라이언트 서버(120)는 단일의 사이트가 아닌 복수의 사이트들에 대한 분석을 관리 서버(110)로 요청할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 서버(120)는 특정 사이트에 대한 분석 요청 시, 분석될 업종(예: 의류업, 뷰티업, 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등)에 대한 정보도 함께 관리 서버(110)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 광고주 또는 대행사가 판매하기를 원하는 특정 상품(예: 가디건)은 특정 업종(예: 의류업)에 속할 수 있다. 이에 따라, 광고주 또는 대행사는 특정 사이트가 판매할 상품(예: 가디건)이 속하는 업종(예: 의류업)에서 경제적 효과를 가지는지 여부를 분석하기를 원할 수도 있다. 이 경우, 클라이언트 서버(120)는 특정 사이트에 대한 분석 요청 시, 분석될 업종(예: 의류업)에 대한 정보를 함께 관리 서버(110)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 상기 특정 쇼핑 사이트를 분석을 요청하기 위한 메시지는 판매될 특정 상품에 대한 정보 및/또는 특정 상품이 속하는 특정 업종에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 또는, 기재된 바에 제한되지 않고, 관리 서버(110)가 메시지에 포함된 특정 상품에 대한 정보를 식별하고, 특정 상품이 속하는 특정 업종을 식별할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 403 동작에서 특정 쇼핑 서버에 대한 다양한 종류의 정보의 수집을 위한 코드 또는 링크를 생성하고, 404 동작에서 정보의 수집을 위한 코드 또는 링크를 쇼핑 서버들(150)로 요청하고, 405 동작에서 상기 코드 또는 상기 링크에 기반하여 다양한 종류의 정보를 수신할 수 있다.

먼저 일 실시예에서 관리 서버(110)는 분석 요청된 특정 사이트에 대한 기본 정보(예: 특정 사이트의 주소, 특정 사이트에 삽입 가능한 코드의 형식)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 특정 사이트의 분석을 위한 요청 메시지를 수신한 것에 기반하여, 도 5의 502에 도시된 바와 같이 메시지에 포함된 특정 사이트의 식별 정보(예: A 의류 쇼핑 사이트)를 획득할 수 있다. 상기 관리 서버(110)는 상기 식별 정보에 기반하여, 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)의 주소, 특정 사이트(예: 쇼핑 사이트)를 이용하는 사용자의 수(예: SNS 상에서 운용되는 경우, 페이지의 팔로우 수), 특정 사이트의 매출액과 같은 기본 정보를, 획득할 수 있다. 관리 서버(110)는 상기 기본 정보들을 클라이언트 서버(120)로부터 수신할 수 있으나, 크롤링(crawling) 기능을 이용하여 특정 사이트를 운용하는 쇼핑 서버들(150)로부터 기본 정보들을 수집할 수도 있다.

일 실시예에서, 관리 서버(110)는 포털 서버(130) 또는 SNS 서버(530) 자체에서 분석 가능한 정보들을 각 서버들(예: 포털 서버(130) 또는 SNS 서버(530))로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 정보들은 특정 사이트(예: A 류 쇼핑 사이트)에 등록된 게시물에 사용자들이 포털 사이트(130) 또는 SNS 서버(530)를 통해서 접속한 횟수를 나타내는 페이지 뷰(page view) 횟수(또는, 게시물 조회수), 사용자들이 게시물에 설정한 좋아요 수, 사용자들이 게시물에 남긴 댓글 수를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 또 일 실시예에서, 관리 서버(110)는 링크 및/또는 코드에 기반하여 특정 사이트에 대한 다양한 종류의 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 분석 요청된 특정 사이트에 대한 기본 정보(예: 특정 사이트의 주소, 특정 사이트에 삽입 가능한 코드의 형식)를 획득할 수 있다. 상기 추적 코드는 쇼핑 사이트의 게시물들 또는 SNS 채널의 페이지들의 구현을 위한 언어(예: HTML, CSS, 자바 스크립트) 형식으로 생성되며 쇼핑 사이트의 게시물들 또는 페이지들 내의 헤더 영역에 삽입되어, 게시물 또는 페이지로의 유입 경로를 파악하거나, 또는 쇼핑 사이트로 접속한 사용자들이 이용하는 게시물들에 대한 정보(예: 행동 정보)를 수집하기 위해 사용자의 쇼핑 사이트 접속 시 실행될 수 있다. 관리 서버(110)는 쇼핑 사이트가 이용하는 언어 형식으로 생성된 코드 및/또는 링크를, 도 5의 503에 도시된 바와 같이, 특정 사이트를 운용하는 쇼핑 서버(150)로 생성된 코드들(예: 추적 코드)이 쇼핑 사이트의 게시물들 내의 헤더 영역에 삽입되도록 요청할 수 있다. 이때, 관리 서버(110)는 판매될 상품(예: 가디건)이 속하는 특정 업종(예: 의류업)에 연관된 게시물들에 코드들이 삽입되도록 할 수 있다. 이에 따라, 상기 쇼핑 서버(150)는 쇼핑 사이트(예: A 의류 쇼핑 사이트)의 게시물들 중 의류업 카테고리의 게시물들에 추적 코드들을 삽입하고, 도 6에 도시된 바와 같이 사용자가 쇼핑 사이트로 접속하는 경우 사용자의 유입 경로에 대한 정보 또는 행동 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 상기 유입 경로에 대한 정보는, 도 6의 601 내지 602를 참조하면, 쇼핑 사이트에 접속하기 위해 이용한 포털 사이트(예: A 포털) 및 검색어(또는 키워드)(예: 가디건)를 포함할 수 있다. 또 예를 들어, 상기 행동 정보는, 도 6의 602 내지 603을 참조하면, 사용자가 특정 사이트(예: A 의류 쇼핑 사이트)로 접속하는 중에, 특정 사이트(예: A 의류 쇼핑 사이트)의 게시물들을 열람하는 이력에 대한 정보(예: 602에 도시된 A product에 대한 페이지에서 603에 도시된 B product에 대한 페이지로 이동)를 포함할 수 있다. 상기 쇼핑 서버(150)는 삽입된 추적 코드에 기반하여 수집된 상기 정보들을 도 7의 701에 도시된 바와 같이 관리 서버(110)로 전달할 수 있다. 한편, 기재 및/또는 도시된 바에 제한되지 않고 상기 링크 및/또는 코드를 이용하여 수집 가능한 정보는 검색 시 포털(예: A portal) 내에서 특정 사이트의 검색 결과(예: 링크)의 노출 위치(예: 최하단)에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 이를 수집하기 위한 코드가 별도로 생성될 수도 있다.

이때 일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 분석될 특정 카테고리에 대한 정보를 기반으로, 특정 사이트의 특정 업종(예: 의류업)에 대한 게시물들 중 판매될 상품과 연관된 특성들에 연관된 게시물들에만 코드를 삽입할 수도 있다. 상기 특성들은 판매될 상품의 특성을 나타내는 다양한 종류의 특성이 될 수 있으며, 예를 들어 색상, 재질, 재료, 가격, 사이즈 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 분석 요청 메시지에 포함된 분석될 상품에 대한 정보를 기반으로, 상품의 적어도 하나의 특성(예: 색상, 재질, 재료)에 대한 정보를 식별할 수 있다. 관리 서버(110)는 상기 분석될 적어도 하나의 특성(예: 색상, 재질, 재료) 을 식별한 것에 기반하여, 상기 특정 사이트(예: A 의류 쇼핑 사이트)의 특정 업종과 연관된 게시물들 각각의 특성을 분석할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 복수의 게시물들 별로 포함된 컨텐트(예: 이미지 또는 텍스트)를 추출하고, 추출된 컨텐트를 분석하여 게시물에 포함된 상품의 특성들을 식별할 수 있다. 일 예로, 관리 서버(110)는 페이지의 텍스트들로부터 키워드를 추출하고, 추출된 키워드에 대응하는 특성을 식별함으로써, 상기 게시물에 포함된 상품의 특성을 결정할 수 있다. 관리 서버(110)는 복수의 게시물들 별로 결정된 특성에 기반하여, 특정 업종(예: 의류업)과 연관된 복수의 게시물들 중 상기 판매될 상품의 특성을 가지는 일부 게시물들을 선택하고, 선택된 페이지에만 코드가 삽입되도록 쇼핑 서버(150)로 요청할 수 있다. 이에 따라, 특정 게시물들에 대해서만 정보가 수집되고 분석이 가능해지므로, 분석을 위한 프로세스가 경감될 수 있다. 이때, 관리 서버(110)는 복수의 게시물들 중 판매될 상품의 특성을 지정된 수 이상 가지는 게시물들을 선택할 수 있다. 상기 지정된 수는 쇼핑 사이트에서 특정 업종과 연관된 게시물들의 수에 따라서 결정될 수 있으며, 예를 들어 게시물들의 수가 많을수록 상기 지정된 수가 높도록 설정되어 코드가 삽입되는 게시물의 수가 적어지도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 406 동작에서 정보 분석, 시각화, 및 제공 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 수집된 정보들을 시각화 가능한 형태로 가공하고, 가공된 정보를 최종적으로 시각화 함으로써 도 7의 702에 도시된 바와 같이 클라이언트 서버(120)로 제공할 수 있다. 도 7의 702를 참조하면, 페이지 뷰 수가 선 또는 막대 그래프 형태로 제공될 수 있으며, 시간 단위는 초, 분, 일, 주, 월, 및 년으로 다양하게 설정될 수 있다. 또, 도시되지 않았으나 가장 많은 페이지 뷰 수를 가지는 특정 페이지에 대한 정보가 별도로 제공될 수도 있다. 또, 도 7의 702를 참조하면 검색 시 특정 사이트의 링크가 검색 화면에서 최상단, 중단, 또는 최하단에 위치되는 비율에 대한 정보가 제공될 수 있다. 또, 도 7의 702를 참조하면, 이용자 접근 경로가 선 또는 막대 그래프 형태로 제공될 수 있으며, 카테고리는 검색 키워드의 종류, 및 접속을 위해 이용한 포털의 종류 등으로 다양하게 설정될 수 있다. 또, 도 7의 702를 참조하면, 이용자의 행동 정보가 흐름도 형태로 제공될 수 있다. 특정 게시물에서 다른 게시물로 이동하는 비율 또는 이탈하는 비율이 함께 제공될 수 있다. 한편 도 7의 702에 도시된 그래프의 종류들은 일 예일 뿐, 이에 제한되지 않고 다양한 종류의 그래프로 구현될 수 있다.

3.2 제 2 실시예 <특정 업종에 대한 경제적 효과를 분석하여 제공하는 실시예>

전술한 스마트 정보 분석 시스템의 동작들은 제 2 실시예에 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 관리 서버(110)에 축적된 다양한 사이트들에 대한 정보를 기반으로 미리 구현된 인공 지능 모델을 이용하여, 추가적으로 특정 사이트에 대한 특정 업종(예: 의류업)에서의 경제적 효과를 분석하여 분석된 경제적 효과에 대한 정보를 클라이언트 서버(120)로 제공할 수 있다. 상기 업종은 전술한 바와 같이 의류업, 뷰티업, 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등을 포함하나, 이에 제한되지 않고 관리 서버(110)의 설정에 따라서 다양한 업종들이 더 포함될 수 있다.

도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 정보 분석 시스템의 동작은 도 8에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 8에 도시되는 스마트 정보 분석 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 9 내지 도 10을 참조하여 도 8에 대해서 설명한다.

도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)의 경제적 효과에 대한 정보를 분석하기 위한 인공 지능 모델을 생성하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)의 인공 지능 모델을 이용하여 경제적 효과를 계산하고, 계산된 경제적 효과에 대한 정보를 클라이언트 서버(120)로 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 801 동작에서 관리 서버에 저장된 복수의 쇼핑 사이트들 별 정보들로부터 적어도 일부 정보를 획득하고, 802 동작에서 획득된 정보를 기반으로 인공 지능 모델을 학습할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 "제 1 실시예"에서 전술한 특정 사이트에 대한 다양한 종류의 정보(예: 포털 서버(130) 또는 SNS 서버(530) 자체에서 분석 가능한 정보들 및 코드 및/또는 링크를 이용하여 수집 가능한 정보들)를 수집한 것과 같이 다른 사이트들에 대한 정보를 수집함으로써, 도 9의 901에 도시된 바와 같이 복수의 사이트들에 대한 정보를 데이터베이스(예: 제 1 데이터베이스(116))에 저장할 수 있다. 이하에서는 관리 서버(110)의 데이터베이스(116)에 축적된 빅 데이터에 기반한, 인공 지능 모델(900)을 생성 하는 동작의 예에 대해서 설명한다.

일 실시예에서 먼저 관리 서버(110)는 업종들 별 경제적 효과를 산출하기 위한 인공 지능 모델(900)을 생성하기 위해, 데이터베이스(116)로부터 복수의 사이트들에 대한 정보들 중 일부 사이트들에 대한 정보를 획득(또는 추출)할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(900)는 도 901 내지 902에 도시된 바와 같이, 각 업종들(예: 뷰티업, 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업) 별 경제적 효과 순위가 지정된 비율(예: 5%) 내에 포함되는 사이트들에 대한 정보를 데이터베이스(116)로부터 획득할 수 있다. 상기 경제적 효과는 매출액을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(900)는 데이터베이스(116)에 저장된 복수의 사이트들 별로 업종(예: 의류업)을 결정하고, 복수의 사이트들 별 경제적 효과를 계산하여 복수의 사이트들 각각의 결정된 업종에서의 경제적 효과를 결정할 수 있다. 일 예로, 관리 서버(900)는 복수의 사이트들 별로 포함된 게시물들 내의 컨텐트를 추출하여 추출된 컨텐트를 분석함에 기반하여 게시물들 별 업종에 대한 정보를 식별(예: 전술한 바와 같이 페이지로부터 추출된 컨텐트를 분석함으로써 업종을 식별)할 수 있다. 상기 식별 동작에 기반하여, 관리 서버(900)는 복수의 사이트들 각각의 게시물들 별 업종의 통계를 산출하고, 산출 결과에 기반하여 가장 많은 수로 판단되는 업종을 해당 사이트에 대한 업종으로 결정할 수 있다. 관리 서버(900)는 특정 사이트에서 결정된 업종에 대한 상품을 판매하여, 판매된 상품에 대한 경제적 이윤(예: 특정 제품의 증가된 매출량)에 대한 정보를 수집하여, 수집된 정보를 특정 사이트에 대한 경제적 효과로서 식별할 수 있다. 위와 같은 동작을 다른 사이트들에 대해서도 수행함으로써, 관리 서버(900)는 복수의 사이트들 별 업종과 해당 업종에서의 경제적 효과에 대한 정보를 식별할 수 있다. 이에 따라, 관리 서버(900)는 각 업종 별 경제적 효과(예: 증가된 매출량)가 상위 지정된 비율(예: 5%) 내에 포함되는 사이트들에 대한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에서, 관리 서버(110)는 획득된 복수의 사이트들에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치, 및 활동 기간)와 복수의 사이트들 별 업종들에 대한 정보를 트레이닝 데이터(training data)로 하여 인공 지능 모델(900)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 복수의 사이트들에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치, 및 활동 기간)를 입력 데이터(input data)로 설정하고, 복수의 사이트들 별 업종들에 대한 정보를 출력 데이터(output data)로 설정하여, 다양한 종류의 인공 지능 학습 알고리즘에 기반하여 학습(예: 파라미터(예: 가중치(weight) 학습(930))을 수행할 수 있다. 상기 인공 지능 학습 알고리즘은 다양한 종류의 주지의 머신 러닝(machine learning) 및 딥 러닝(deep learning) 알고리즘을 포함할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략한다. 이때, 학습 전에 관리 서버(110)는 획득된 정보를 학습이 가능한 형태로 가공(예: 유입 경로에 대한 정보 또는 노출 위치와 같은 텍스트 정보를 행렬 연산이 가능한 특정 값으로 할당하고 전처리)할 수 있다. 상기 학습에 따라서, 생성된 인공 지능 모델(900)은 특정 사이트에 대한 정보(931)(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치, 및 활동 기간)를 입력 받은 것에 대한 응답으로, 업종들 별 가중치에 대한 정보(932)를 최종 출력하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 특정 사이트에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치, 및 활동 기간)가 입력되는 것에 대한 응답으로 특정 사이트에 대응하는 업종에 가중치를 부여하고, 다른 사이트에 대한 정보가 입력되는 것에 대한 응답으로 다른 사이트에 대응하는 업종에 가중치를 부여하는 동작을 계속해서 수행할 수 있다. 결과적으로, 인공 지능 모델(900)은 입력 받은 특정 사이트에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치, 및 활동 기간)가 입력되는 경우 이를 연산하기 위한 가중치 값들을 포함하는 레이어들을 포함하고, 상기 레이어들 각각에서 특정 사이트에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치, 및 활동 기간)에 대해서 가중치를 곱하는 연산을 통해서 최종적으로 업종들 별 가중치를 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 803 동작에서 특정 사이트에 대한 특정 업종에서의 경제적 효과 분석 요청을 수신하고, 804 동작에서 특정 사이트에 대한 정보를 상기 인공 지능 모델에 입력하여 출력되는 정보를 기반으로 특정 업종에 경제적 효과 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 도 10의 1001에 도시된 바와 같이, 특정 사이트(예: A 쇼핑 사이트)에 대한 분석 요청과 함께 특정 업종(예: A 업종)에 대한 경제적 효과 정보의 분석 요청을 수신할 수 있다. 이 경우, 관리 서버(110)는 도 10의 1002에 도시된 바와 같이 "제 1 실시예"에서 전술한 정보를 수집하는 방법에 기반하여 수집된 특정 사이트(예: A 쇼핑 사이트)에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치, 및 활동 기간)를 인공 지능 모델(900)에 입력 가능한 형태로 가공(예: 텍스트를 특정 값으로 할당)하고, 가공된 정보를 미리 구현된 인공 지능 모델(900)에 입력하여 출력되는 업종들(예: A 업종, B 업종, C 업종) 별 가중치를 식별(1021)할 수 있다. 관리 서버(110)는 업종들(예: A 업종, B 업종, C 업종) 별 가중치 중 분석이 요청된 특정 업종(예: A 업종)에 대한 가중치(0.72)를 식별하고, 식별된 가중치(0.72)를 특정 업종의 지정된 비율(예: 상위 5%) 내의 경제적 효과(예: 증가 매출량)에 곱하여 특정 사이트(예: A 쇼핑 사이트)에 대한 경제적 효과(예: 기대 증가 매출량)를 계산 또는 추정(1022)할 수 있다. 전술한 바와 같이, 관리 서버(110)는 업종들 별로 사이트들의 경제적 효과를 미리 식별해둘 수 있으므로, 이에 기반하여 업종들 별 인공 지능 모델(900)의 구현을 위해 추출된 비율(예: 상위 5%) 내의 사이트들에 대한 평균 경제적 효과를 미리 계산해둘 수 있다. 관리 서버(110)는 특정 사이트(예: A 쇼핑 사이트)에 대한 출력된 특정 업종(예: A 업종)에 대한 가중치(예: 0.72)를 특정 업종에 대한 경제적 효과의 기대치로 식별하여, 이를 미리 계산해둔 평균 경제적 효과에 반영(예: 곱)하여 특정 사이트(예: A 사이트)에 대한 경제적 효과(예: 기대 증가 매출량)를 계산 또는 추정할 수 있다.

3.3. 제 3 실시예 <사이트에 대한 마케팅 증진을 위한 솔루션을 제공하는 실시예>

전술한 스마트 정보 분석 시스템의 동작들은 제 3 실시예에 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 인공 지능 모델(900)로부터 출력된 결과(예: 특정 업종에 대한 가중치)를 기반으로, 특정 업종에서의 마케팅 증진을 위해 특정 사이트의 개선점(예: 유입 경로가 수정되도록, 페이지 작성 시 내에 특정 종류의 컨텐트를 추가해야 함)을 포함하는 솔루션을 제공하는 동작을 수행할 수 있다.

도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 정보 분석 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 정보 분석 시스템의 동작은 도 11에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 11에 도시되는 스마트 정보 분석 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 12를 참조하여 도 11에 대해서 설명한다.

도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)의 인공 지능 모델(900)을 이용한 특정 사이트에 대한 솔루션을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 1101 동작에서 특정 쇼핑 사이트에 대한 정보 중 일부를 수정하고, 일부 정보가 수정된 특정 쇼핑 사이트에 대한 정보를 인공 지능 모델에 입력하여 출력되는 특정 업종에 대한 가중치를 획득하고, 1102 동작에서 획득된 가중치가 임계 값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, "제 2 실시예"에서 전술한 바와 같이 관리 서버(110)는 인공 지능 모델(900)에 특정 사이트(예: A 쇼핑 사이트)에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치 정보, 활동 기간 정보)를 가공하여 입력함으로써, 분석 요청된 특정 업종(예: A 업종)에 대한 가중치(예: 0.72)를 식별할 수 있다. 관리 서버(110)는 식별된 가중치(예: 0.72)가 기설정된 임계 값(예: 0.9) 보다 작은 경우, 특정 사이트(예: A 사이트)에 대한 정보(예: 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치 정보, 활동 기간 정보) 중 특정 종류의 정보를 수정할 수 있다. 이때, 특정 종류의 정보는 우선 순위에 따라 선택될 수 있으며, 상기 우선 순위는 경제적 효과에 주는 영향에 비례하여 설정될 수 있으며, 일 예로 도 12의 1201 내지 1202에 도시된 바와 같이 유입 경로 정보, 노출 위치 정보, 행동 정보, 활동 기간 정보 순으로 정해질 수 있으나 이에 제한되지 않고 관리 서버(110)에서 다양한 순서로 설정될 수 있다. 상기 임계 값을 기재된 바에 제한되지 않고 다양한 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 도 12의 1201에 도시된 바와 같이 상기 특정 사이트(예: A 사이트)에 대한 유입 경로 정보, 행동 정보, 노출 위치 정보, 활동 기간 정보 중 특정 종류(예: 유입 경로)의 정보를 수정할 수 있다. 상기 수정은 특정 업종(예: A 업종)의 인공 지능 모델(900) 생성을 위해 추출된 지정된 비율(예: 상위 5%) 내의 사이트들의 특정 종류(예: 유입 경로)에 대한 정보를 기반으로 수행될 수 있다. 일 예로, 특정 사이트(예: A 사이트)의 유입 경로 정보에 포함된 가장 빈번하게 이용된 키워드가 "가디건"이고, 지정된 비율(예: 상위 5%) 내의 사이트들의 가장 빈번하게 이용된 키워드가 "봄철용 가디건"인 경우, 관리 서버(110)는 특정 사이트(예: A 사이트)의 가장 빈번하게 이용된 키워드를 "봄철용 가디건"으로 수정할 수 있다. 관리 서버(110)는 상기 특정 종류(예: 유입 경로)에 대한 정보가 수정된 특정 사이트(예: A 사이트)에 대한 정보를 도 12의 1201에 도시된 바와 같이 인공 지능 모델(900)에 다시 재입력함으로써, 특정 업종(예: A 업종)에 대한 가중치(예: 0.8)를 재식별할 수 있다. 한편 일 실시예에서, 관리 서버(110)는 상기 특정 종류의 정보가 상기 지정된 비율(예: 상위 5%) 내의 사이트들의 특정 종류(예: 유입 경로)에 대한 정보가 상이한 경우(예: 유사도가 지정된 값 미만인 경우)에 상기 특정 종류에 대한 정보의 수정을 수행하고, 만약 유사한 경우(예: 유사도가 지정된 값 이상인 경우)에는 다른 종류에 대한 정보의 수정을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 재식별된 가중치(예: 0.8)가 임계 값(예: 0.9)을 초과하지 않는 경우, 도 12의 1202에 도시된 바와 같이 계속해서 다른 종류의 정보(예: 노출 위치에 대한 정보)를 수정(예: 가장 빈번하게 노출되는 위치를 수정)하여 특정 업종에 대한 가중치를 획득하고, 획득된 가중치가 임계 값을 초과하는지 여부를 재판단할 수 있다. 이때, 관리 서버(110)는 전술한 바와 같이 우선 순위에 기반하여, 이전에 수정된 정보의 우선 순위 보다 한 단계 낮은 다음 우선 순위에 대응하는 종류의 정보를 선택하여 수정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관리 서버(110)는 획득된 가중치가 임계 값을 초과하는 경우, 1103 동작에서 수정된 정보를 기반으로, 특정 사이트의 경제적 효과 촉진을 위한 솔루션 분석하고, 1104 동작에서 분석된 솔루션 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 결과적으로 관리 서버(110)는 유입 경로 정보 및 노출 위치에 대한 정보에 대한 정보를 수정한 것에 기반하여 임계 값(0.9)를 초과하는 가중치(예: 0.92)를 식별할 수 있다. 이 경우, 관리 서버(110)는 수정된 정보들을 기반으로, 특정 사이트(예: A 사이트)가 페이지 내의 컨텐트를 수정하거나 또는 앞으로 페이지 작성 시 유의하도록 하는 솔루션을 제공할 수 있다. 일 예로, 관리 서버(110)는 유입 경로 정보를 수정(예: 가장 빈번하게 이용된 키워드를 "봄철용 가디건"으로 수정)한 것에 기반하여, 특정 사이트(예: A 사이트)가 게시물 작성 시 "꽃무늬 가디건"에 의해 검색 가능하도록 게시물 내에 "꽃무늬 가디건"이라는 키워드가 꼭 추가되도록 하는 솔루션을 제공할 수 있다. 또 일 예로, 관리 서버(110)는 노출 위치를 수정(예: 최상단으로 수정)한 것에 기반하여, 특정 사이트(예: A 사이트)가 검색 시 최상단에 노출될 수 있도록 하는 포털의 상품들을 이용하도록 하는 솔루션을 제공할 수도 있다.

Claims

서버의 동작 방법으로서,
클라이언트 서버로부터 특정 사이트에 대한 분석을 요청하기 위한 메시지를 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 메시지는 상기 특정 사이트에 대한 식별 정보 및 특정 상품에 대한 정보를 포함하고,
상기 메시지를 수신한 것에 기반하여, 상기 특정 사이트에 접속하는 사용자들의 유입 경로에 대한 정보, 또는 행동 정보 중 적어도 하나를 수집하기 위한 적어도 하나의 코드를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 코드는 상기 특정 사이트의 적어도 하나의 게시물의 헤더 부분에 삽입 가능하도록 구현되는 추적 코드를 포함하고,
상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 일부 게시물에 상기 생성된 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 메시지를, 포털 서버 또는 SNS 서버를 통해서 상기 특정 사이트의 서버로 송신하는 단계;
상기 서버로부터, 상기 적어도 하나의 코드에 기반하여 수집된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나와 함께, 상기 서버에서 자체적으로 수집된 상기 특정 사이트의 상기 일부 게시물들의 조회수에 대한 정보를 수신하는 단계; 및
상기 수신된 상기 유입 경로에 대한 정보, 또는 상기 행동 정보 중 적어도 하나 및 상기 페이지 뷰에 대한 정보를 시각화하여 제공하는 단계;를 포함하는,
동작 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 수신된 메시지에 기반하여, 상기 특정 상품에 연관된 특정 업종에 대한 정보를 수신하는 단계;
상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 특정 업종과 연관된 일부 게시물들에 상기 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 상기 메시지를 생성하는 단계;를 포함하는,
동작 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 특정 상품에 연관된 적어도 하나의 제 1 특성에 대한 정보를 식별하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제 1 특성은 색상, 재료, 재질, 가격, 또는 사이즈 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 특정 업종과 연관된 상기 일부 게시물들 각각에 포함하는 컨텐트를 추출하고, 상기 추출된 컨텐트를 분석함에 기반하여 상기 일부 게시물들 각각에 대응하는 적어도 하나의 제 2 특성을 식별하는 단계;
상기 적어도 하나의 제 2 특성을 식별함에 기반하여, 상기 일부 게시물들 중 상기 특정 상품과 연관된 상기 적어도 하나의 제 1 특성에 대응하는 지정된 수 이상의 적어도 하나의 특성을 가지는 적어도 하나의 게시물을 선택하는 단계;를 포함하고, 상기 지정된 수는 상기 특정 업종과 연관된 상기 일부 게시물들의 수에 기반하여 결정되고,
상기 특정 사이트의 복수의 게시물들 중 상기 선택된 적어도 하나의 게시물에 상기 적어도 하나의 코드의 삽입을 요청하기 위한 상기 메시지를 생성하는 단계;를 포함하는,
동작 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 서버에 저장된 복수의 사이트들에 대한 복수의 정보들 및 상기 복수의 사이트들 별로 대응하는 업종에 대한 정보를 트레이닝 데이터로 하여, 인공 지능 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 인공 지능 모델은 제 1 사이트에 대한 상기 복수의 정보들을 입력 받는 것에 대한 응답으로, 상기 복수의 업종들 별 가중치를 출력하도록 설정되고, 상기 복수의 정보들은 상기 유입 경로에 대한 정보, 상기 행동 정보, 노출 위치 정보, 및 활동 기간에 대한 정보를 포함하는,
상기 적어도 하나의 코드에 적어도 일부 기반하여 상기 서버로부터 상기 특정 사이트에 대한 상기 복수의 정보들을 수신하는 단계;
상기 복수의 정보들을 상기 인공 지능 모델에 입력한 것에 대한 응답으로, 출력되는 상기 복수의 업종들 별 가중치를 식별하는 단계; 및
상기 복수의 업종들 별 가중치 중 상기 특정 업종에 대응하는 제 1 가중치를 식별하고, 상기 식별된 제 1 가중치를 기반으로 계산된 상기 특정 사이트의 상기 특정 업종에 대한 경제적 효과에 대한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는,
동작 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 복수의 사이트들의 복수의 제 1 게시물들 별로 포함된 컨텐트에 기반하여, 상기 복수의 사이트들 각각의 상기 업종에 대한 정보를 식별하는 단계;
상기 서버에 저장된 제 1 복수의 사이트들에 대한 상기 복수의 정보들 중에서, 상기 복수의 업종들 별 경제적 효과가 지정된 비율에 포함되는 상기 복수의 사이트들에 대한 상기 복수의 정보들을 획득하여 상기 획득된 복수의 정보들을 상기 인공 지능 모델의 학습을 위해 이용하는 단계; 및
상기 복수의 사이트들 중 상기 특정 업종에 대응하는 일부 사이트들의 평균 경제적 효과에 상기 식별된 제 1 가중치를 곱함에 기반하여, 상기 특정 사이트의 상기 특정 업종에 대한 경제적 효과에 대한 정보를 계산하는 단계;를 더 포함하는,
동작 방법.