KR20230027560A

KR20230027560A - 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20230027560A
Application number: KR1020210109496A
Authority: KR
Inventors: 정용은; 박소정; 안채윤; 유지수; 이한별; 김영민
Original assignee: 주식회사 스토어링크
Priority date: 2021-08-19
Filing date: 2021-08-19
Publication date: 2023-02-28

Abstract

포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템이 제공된다. 상기 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템은, 사용자 단말기로부터 입력되는 입력 정보를 획득하고 처리하여 상기 사용자에게 추천 정보를 제공하며, 상기 사용자가 상기 추천 정보 중 특정 정보를 선정하면, 상기 특정 정보를 최종 정보로 획득하는 입력 정보 처리부; 검색 포털 별 검색 순위 상위에 노출되는 인플루언서 및 검색 순위 상위에 노출되는 게시물을 획득하여 학습을 통해 상기 인플루언서 및 상기 게시물의 상기 검색 순위를 결정하는 제1로직 및 제2로직을 예측하는 포털 로직 예측부; 및 상기 최종 정보에 포함되는 최종 키워드를 이용하여 상기 사용자의 상기 요청 정보에 포함된 상기 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 마케팅 정보 처리부;를 포함한다.

Description

포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템 및 방법{Marketing system and method through portal logic prediction}

본 발명은 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템 및 방법에 관한 것으로 특히, 소비자가 포털에서 매장을 검색하는 경우, 마케팅 희망자가 원하는 매장의 노출 순위를 관리할 수 있는 마케팅 서비스를 제공하도록 형성되는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 들어 유무선 통신기술의 급격한 발달과 그 기반이 되는 통신망의 확대 보급으로 온라인 쇼핑몰이 널리 보급되어 있다. 온라인 쇼핑몰은 인터넷을 이용한 대표적인 전자상거래로서, 오프라인(Off line)의 매장들이 인터넷에서 가상 매장으로 구현되고 방문자(구매자)들은 인터넷을 접속한 다음 온라인 매장에 진열되어 있는 다양한 종류의 상품에 대한 분석과 상품평가, 다른 매장의 동일 상품과 비교 견적을 통해 원하는 상품을 편리하게 구매 할 수 있게 해준다.

그러나 여전히 쇼핑몰과 달리, 음식점, 술집, 노래방 등 오프라인으로 매장을 유지하여야 하는 업종들이 많고, 온라인 쇼핑몰로 운영하더라도 오프라인에서 직접 시착해보는 행위를 요구하는 소비자들도 여전히 다수 존재한다.

이러한 상황에서 소비자들은 원하는 매장을 찾기 위해 포털 또는 지도 사이트에서 원하는 키워드를 입력하고, 키워드를 통한 검색 결과 중 매장을 선택하는 오프라인과 융합된 온라인 검색을 이용한다. 일반적으로 소비자들은 온라인 검색 상위 순위에 노출되는 매장을 우선적으로 선택지에 고려하게 되며, 이로 인해 오프라인 매장 중 검색 순위가 상위에 노출되지 않는 매장들은 상대적으로 이용객이 감소하여 운영에 어려움을 겪을 수 있는 문제점이 존재한다.

한국등록특허 제10-2107208호

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 사용자가 입력한 키워드를 이용하여 최적 키워드를 획득하고, 획득한 최적 키워드를 통해 검색 상위에 노출되는 인플루언서 및 게시글을 통해 마케팅을 수행할 수 있는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.

또, 본 발명의 일 실시예는 검색 상위에 노출되는 인플루언서 및 게시글 정보를 획득하기 위해 포털에서 사용하는 로직을 검색 결과 학습을 통해 예측하여 마케팅에 사용하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.

위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템이 제공된다. 상기 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템은, 사용자 단말기로부터 입력되는 입력 정보를 획득하고 처리하여 상기 사용자에게 추천 정보를 제공하며, 상기 사용자가 상기 추천 정보 중 특정 정보를 선정하면, 상기 특정 정보를 최종 정보로 획득하는 입력 정보 처리부; 검색 포털 별 검색 순위 상위에 노출되는 인플루언서 및 검색 순위 상위에 노출되는 게시물을 획득하여 학습을 통해 상기 인플루언서 및 상기 게시물의 상기 검색 순위를 결정하는 제1로직 및 제2로직을 예측하는 포털 로직 예측부; 및 상기 최종 정보에 포함되는 최종 키워드를 이용하여 상기 사용자의 상기 요청 정보에 포함된 상기 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 마케팅 정보 처리부;를 포함한다.

상기 입력 정보 처리부는, 상기 사용자 단말기로부터 희망 키워드를 포함하는 상기 입력 정보를 획득하는 입력 정보 획득 모듈; 상기 입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하는 추천 정보 생성 모듈; 상기 추천 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하여 상기 사용자에게 상기 추천 정보를 제공하는 추천 정보 제안 모듈; 및 상기 사용자 단말기로부터 상기 추천 정보에 포함되는 키워드 중 상기 사용자가 선택한 특정 키워드를 상기 최종 정보로 획득하는 최종 정보 획득 모듈;을 포함할 수 있다.

상기 입력 정보는 희망 예산 범위 또는 상기 희망 마케팅 포털 정보를 더 포함하며, 상기 추천 정보 생성 모듈은, 상기 입력 정보에 상기 희망 키워드가 포함되는 경우, 상기 희망 키워드로부터 유사 키워드를 적어도 하나 추출하고, 상기 희망 키워드 및 상기 유사 키워드 중 마케팅 결과가 더 좋을 것으로 판단되는 키워드를 상기 추천 키워드로 선택할 수 있다.

상기 추천 정보 생성 모듈은, 상기 입력 정보에 희망 예산 범위가 더 포함되는 경우, 상기 희망 예산 범위 내에서 상기 추천 키워드를 선택할 수 있다.

상기 추천 정보는 상기 추천 키워드 및 상기 희망 키워드의 상기 희망 마케팅 포털 정보에서의 검색량을 획득하고, 획득한 상기 검색량을 토대로 획득한 마케팅 예상 비용을 포함할 수 있다.

상기 포털 로직 예측부는, 상기 인플루언서 및 상기 게시물을 검색한 결과인 검색 정보를 획득하여 상기 학습을 수행하며, 상기 학습은 임의의 학습용 키워드를 복수개 생성하고, 생성한 학습용 키워드를 이용하여 상기 검색 정보를 획득하여 수행되는 검색 정보 학습 모듈; 상기 학습 결과를 이용하여 상기 인플루언서 검색 순위 결정 로직인 상기 제1로직을 예측하는 제1로직 예측 모듈; 상기 학습 결과를 이용하여 상기 게시물 검색 순위 결정 로직인 상기 제2로직을 예측하는 제2로직 예측 모듈; 및 상기 제1로직 및 상기 제2로직을 상기 입력 정보를 이용하여 보정하는 로직 보정 모듈;을 포함할 수 있다.

상기 제1로직 예측 모듈은, 상기 제1로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측할 수 있다.

상기 제2로직 예측 모듈은, 상기 제2로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측할 수 있다.

상기 제2로직 예측 모듈은, 상기 학습 결과를 분석하여 상기 게시글의 텍스트 마이닝 정보, 사진 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 학습 결과 분석 정보를 생성하고, 생성한 상기 학습 결과 분석 정보를 이용하여 상기 제2로직을 예측할 수 있다.

상기 로직 보정 모듈은, 상기 입력 정보에 포함되는 상기 희망 키워드 및 상기 희망 키워드를 이용하여 획득되는 유사 키워드를 이용하여 상기 제1로직 및 상기 제2로직을 검증 및 보정할 수 있다.

상기 마케팅 정보 처리부는, 상기 제1로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 인플루언서를 선하는 인플루언서 선정 모듈; 상기 제2로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 게시글 작성에 필요한 적어도 하나의 게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하는 마케팅 가이드 생성 모듈; 및 상기 인플루언서에게 상기 마케팅 가이드를 전달하여 상기 인플루언서가 작성한 상기 게시글과 상기 마케팅 가이드의 일치율을 비교하여 상기 게시글의 검증을 수행하는 게시글 검증 모듈;을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법이 제공된다. 상기 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법은, 입력 정보 처리부를 이용하여 사용자 단말기로부터 입력되는 입력 정보를 획득하고 처리하여 상기 사용자에게 추천 정보를 제공하며, 상기 사용자가 상기 추천 정보 중 특정 정보를 선정하면, 상기 특정 정보를 최종 정보로 획득하는 단계; 포털 로직 예측부를 이용하여 검색 포털 별 검색 순위 상위에 노출되는 인플루언서 및 검색 순위 상위에 노출되는 게시물을 획득하여 학습을 통해 상기 인플루언서 및 상기 게시물의 상기 검색 순위를 결정하는 제1로직 및 제2로직을 예측하는 단계; 및 마케팅 정보 처리부를 이용하여 상기 최종 정보에 포함되는 최종 키워드를 이용하여 상기 사용자의 상기 요청 정보에 포함된 상기 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 특정 정보를 최종 정보로 획득하는 단계는, 상기 사용자 단말기로부터 희망 키워드를 포함하는 상기 입력 정보를 획득하는 단계; 상기 입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하는 단계; 상기 추천 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하여 상기 사용자에게 상기 추천 정보를 제공하는 단계; 및 상기 사용자 단말기로부터 상기 추천 정보에 포함되는 키워드 중 상기 사용자가 선택한 특정 키워드를 상기 최종 정보로 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 입력 정보는 희망 예산 범위 또는 상기 희망 마케팅 포털 정보를 더 포함하며, 상기 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 입력 정보에 상기 희망 키워드가 포함되는 경우, 상기 희망 키워드로부터 유사 키워드를 적어도 하나 추출하고, 상기 희망 키워드 및 상기 유사 키워드 중 마케팅 결과가 더 좋을 것으로 판단되는 키워드를 상기 추천 키워드로 선택할 수 있다.

상기 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 입력 정보에 희망 예산 범위가 더 포함되는 경우, 상기 희망 예산 범위 내에서 상기 추천 키워드를 선택할 수 있다.

상기 제1로직 및 제2로직을 예측하는 단계는, 상기 인플루언서 및 상기 게시물을 검색한 결과인 검색 정보를 획득하여 상기 학습을 수행하며, 상기 학습은 임의의 학습용 키워드를 복수개 생성하고, 생성한 학습용 키워드를 이용하여 상기 검색 정보를 획득하여 수행되는 단계; 상기 학습 결과를 이용하여 상기 인플루언서 검색 순위 결정 로직인 상기 제1로직을 예측하는 단계; 상기 학습 결과를 이용하여 상기 게시물 검색 순위 결정 로직인 상기 제2로직을 예측하는 단계; 및 상기 제1로직 및 상기 제2로직을 상기 입력 정보를 이용하여 보정하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 제1로직을 예측하는 단계는, 상기 제1로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측할 수 있다.

상기 제2로직을 예측하는 단계는, 상기 제2로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측할 수 있다.

상기 제2로직을 예측하는 단계는, 상기 학습 결과를 분석하여 상기 게시글의 텍스트 마이닝 정보, 사진 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 학습 결과 분석 정보를 생성하고, 생성한 상기 학습 결과 분석 정보를 이용하여 상기 제2로직을 예측할 수 있다.

상기 입력 정보를 이용하여 보정하는 단계는, 상기 입력 정보에 포함되는 상기 희망 키워드 및 상기 희망 키워드를 이용하여 획득되는 유사 키워드를 이용하여 상기 제1로직 및 상기 제2로직을 검증 및 보정할 수 있다.

상기 제1로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 인플루언서를 선정하는 단계; 상기 제2로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 게시글 작성에 필요한 적어도 하나의 게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하는 단계; 및 상기 인플루언서에게 상기 마케팅 가이드를 전달하여 상기 인플루언서가 작성한 상기 게시글과 상기 마케팅 가이드의 일치율을 비교하여 상기 게시글의 검증을 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템 및 방법은, 포털 검색 결과 노출 순위를 결정하는 포털 별 로직을 예측하고, 노출 순위와 관련된 정보를 획득하여 마케팅을 수행함으로써 사용자가 원하는 매장의 검색 결과 노출 정보를 획득하도록 할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템과 포털 서버 및 사용자 단말기의 연결을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1의 입력 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1의 포털 로직 예측부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 도 1의 마케팅 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 도 5의 단계 S11에 대해 상세히 나타낸 순서도이다.
도 7은 도 5의 단계 S12에 대해 상세히 나타낸 순서도이다.
도 8은 도 5의 단계 S13에 대해 상세히 나타낸 순서도이다.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템과 포털 서버 및 사용자 단말기의 연결을 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1의 입력 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도이며, 도 3은 도 1의 포털 로직 예측부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 도 1의 마케팅 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 4를 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템에 대해 상세히 설명하도록 한다.

도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템(1)은 포털 서버(2) 및 사용자 단말기(3)와 유선 또는 무선 통신망을 이용하여 연결되도록 형성된다. 또, 본 발명의 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템(1)은 마케팅 대상 풀(4)과 더 연결되어 기존의 본 시스템(1)과 연계하여 마케팅을 수행한 대상에 대한 정보를 저장할 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템(1)은 사용자 단말기(3)로부터 입력 정보를 전달 받아 처리하는 입력 정보 처리부(11), 포털 서버(2)로부터 검색 결과를 획득하여 포털에서 사용하는 로직을 예측하는 포털 로직 예측부(12) 및 입력 정보 처리 결과와 로직 예측 결과를 이용하여 마케팅을 수행하는 마케팅 정보 처리부(13)를 포함할 수 있다.

입력 정보 처리부(11)는 사용자 단말기(3)로부터 입력되는 입력 정보를 획득하고 처리하도록 형성된다. 입력 정보 처리부(11)는 입력 정보 처리 결과를 이용하여 사용자에게 추천 정보를 제공할 수 있다. 입력 정보 처리부(11)는 사용자가 추천 정보 중 특정 정보를 선정하면, 특정 정보를 최종 정보로 획득할 수 있다. 이를 위해 입력 정보 처리부(11)는 도 2에 도시된 바와 같이 입력 정보 획득 모듈(111), 추천 정보 생성 모듈(112), 추천 정보 제안 모듈(113) 및 최종 정보 획득 모듈(114)을 포함하도록 형성될 수 있다.

입력 정보 획득 모듈(111)은 사용자 단말기(3)로부터 희망 키워드를 포함하는 입력 정보를 획득하도록 형성된다. 희망 키워드는 사용자가 자신의 매장이 포털(2)에서 검색되기 위해 사용되길 희망하는 키워드 일 수 있다. 또, 입력 정보 획득 모듈(111)은 입력 정보에 더 포함되는 희망 예산 범위 또는 희망 마케팅 포털 정보를 포함할 수도 있다. 희망 예산 범위는 사용자가 마케팅을 위해 사용하기를 희망하는 예산의 범위일 수 있으며, 희망 마케팅 포털 정보는 사용자가 마케팅하기를 희망하는 포털 서버(2)일 수 있다.

추천 정보 생성 모듈(112)은 입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하도록 형성된다. 추천 정보 생성 모듈(112)은 입력 정보 획득 모듈(111)로부터 입력 정보를 전달 받아 분석을 수행한다. 여기서, 입력 정보에 희망 키워드가 포함되었다고 분석되는 경우, 추천 정보 생성 모듈(112)은 희망 키워드로부터 유사 키워드를 적어도 하나 추출할 수 있다. 여기서 유사 키워드는 희망 키워드와 그 의미가 동일한 유사어 또는 동의어 일 수 있다. 본 발명의 추천 정보 생성 모듈(112)은 희망 키워드와 유사 키워드 중 마케팅 결과가 더 좋을 것으로 판단되는 키워드를 추천 키워드로 선택할 수 있다.

희망 키워드와 유사 키워드 사이의 마케팅 결과의 우위를 판단하기 위해 추천 정보 생성 모듈(112)은 포털 서버(2)로부터 각각의 키워드를 입력하여 검색한 검색량을 획득할 수 있다. 키워드 검색량은 마케팅 결과에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나이다. 검색량이 많은 키워드는 그만큼 소비자들이 검색 시 많이 사용하는 키워드이며, 검색량이 적은 키워드는 반대로 소비자들이 검색 시 많이 사용하지 않는 키워드이다. 따라서, 본 발명의 추천 정보 생성 모듈(112)은 소비자와 사용자의 간극을 좁히기 위해 사용자가 입력한 희망 키워드 외에도 소비자들이 검색 시 많이 사용할 것으로 예상되는 검색량이 많은 키워드를 추천 키워드로 선택할 수 있다.

추천 정보 생성 모듈(112)은 설정에 따라 희망 키워드와 추천 키워드를 포함하는 추천 정보를 생성할 수 있다. 또, 추천 정보 생성 모듈(112)은 다른 설정을 통해 희망 키워드, 추천 키워드 및 유사 키워드를 포함하는 추천 정보를 생성할 수도 있다.

한편, 추천 정보 생성 모듈(112)은 입력 정보에 희망 예산 범위가 포함되는 경우, 희망 예산 범위를 추천 정보를 생성하기 위해 더 이용할 수도 있다. 추천 정보 생성 모듈(112)은 희망 예산 범위를 획득하면, 각각의 키워드(희망 키워드, 추천 키워드 및 유사 키워드)의 검색량을 획득하고, 획득한 검색량에 따른 마케팅 예상 비용을 계산할 수 있다. 이를 통해 추천 정보 생성 모듈(112)은 희망 예산 범위 내에 포함되는 유사 키워드 중 가장 검색량이 높은 키워드를 추천 키워드로 추천 정보에 포함시킬 수도 있다.

정리하면, 추천 정보 생성 모듈(112)에서 생성되는 추천 정보는 희망 키워드, 유사 키워드, 추천 키워드, 각 키워드별 검색량, 각 키워드별 예상 마케팅 비용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

추천 정보 생성 모듈(112)에서 생성된 추천 정보는 추천 정보 제안 모듈(113)을 통해 사용자 단말기(3)로 전달된다. 추천 정보 제안 모듈(113)은 추천 정보를 사용자 단말기(3)로 전달하여 사용자가 사용자 단말기(3)를 이용하여 추천 정보를 확인하고 선택하도록 할 수 있다.

마지막으로, 최종 정보 획득 모듈(114)은 사용자 단말기(3)를 이용하여 사용자가 추천 정보 중 어느 것을 선택한 선택 정보를 전달 받도록 형성된다. 최종 정보 획득 모듈(114)은 선택 정보를 전달 받으면, 선택 정보에 포함된 사용자가 선택한 특정 키워드를 최종 키워드로 포함하는 최종 정보를 획득할 수 있다.

한편, 본 발명의 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템(1)을 구성하는 포털 로직 예측부(12)는 상술한 입력 정보 처리부(11)와는 별개로 포털 서버(2)로부터 검색 결과를 전달 받아 포털 로직을 예측하도록 형성된다. 포털 로직 예측부(12)는 검색 포털(2) 별 검색 순위 상위에 노출되는 인플루언서 및 검색 순위 상위에 노출되는 게시물을 획득하기 위해 형성된다. 포털 로직 예측부(12)는 이를 위해 검색 결과를 포털 서버(2)로부터 획득하고, 획득한 검색 결과를 학습하여 인플루언서의 검색 순위를 결정하는 제1로직과 게시물의 검색 순위를 결정하는 제2로직을 예측할 수 있다. 포털 로직 예측부(12)는 도 3과 같이 검색 정보 학습 모듈(121), 제1로직 예측 모듈(122), 제2로직 예측 모듈(123) 및 로직 보정 모듈(124)을 포함할 수 있다.

검색 정보 학습 모듈(121)은 인플루언서 및 게시물을 검색한 검색 결과를 획득하고 학습하도록 형성된다. 검색 정보 학습 모듈(121)은 포털 서버(2)에서 검색 결과를 획득하기 위해 임의의 학습용 키워드를 복수개 생성한다. 생성된 복수개의 학습용 키워드는 포털 서버(2)에 검색 키워드로 활용되며, 학습용 키워드의 검색 결과인 학습용 검색 결과를 검색 정보 학습 모듈(121)이 획득할 수 있다.

여기서, 검색 정보 학습 모듈(121)은 일 예로, 학습용 검색 결과를 획득하기 위해 사용자가 입력한 희망 키워드의 누적 정보를 이용할 수도 있다. 사용자가 희망 키워드를 입력하면, 검색 정보 학습 모듈(121)은 희망 키워드를 학습용 키워드로 이용하여 학습용 검색 결과를 획득할 수도 있다.

제1로직 예측 모듈(122)은 학습 결과를 이용하여 인플루언서 검색 순위 결정 로직인 제1로직을 예측하도록 형성된다. 제1로직은 포털 서버(2)에서 사용자가 키워드를 입력하여 검색을 수행하면, 포털 서버(2)에서 검색 결과에 노출될 인플루언서를 선정하도록 구비되는 알고리즘이다. 일반적으로 이러한 포털 서버(2)의 제1로직은 중요한 기업 비밀로 외부에 공개되지 않는다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 제1로직을 예측하기 위해 복수의 학습 결과를 이용할 수 있다. 제1로직 예측 모듈(122)은 이를 위해 검색 정보 학습 모듈(121)로부터 학습 결과를 전달 받을 수 있다.

제1로직 예측 모듈(122)은 복수의 학습용 키워드를 유의어를 기준으로 분류하여 적어도 하나의 유사 키워드 그룹을 생성할 수 있다. 제1로직 예측 모듈(122)은 유사 키워드 그룹별로 학습 결과를 분류하여 분석한다. 이를 통해 제1로직 예측 모듈(122)은 복수의 학습 결과를 획득하게 되며, 제1로직 예측 모듈(122)은 학습 결과들을 분석하여 공통점 및 차이점을 확인할 수 있다. 제1로직 예측 모듈(122)은 획득한 공통점 및 차이점을 기 설정된 제1로직 예측 알고리즘에 적용하여 제1로직 예측 결과를 획득할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는 키워드 별 인플루언서 순위, 키워드별 기 설정된 순위 이상의 순위에서 노출되는 인플루언서 정보, 게시글 수, 게시글 게시 주기, 게시글 양, 게시글 포함 이미지/영상 개수 등 정량화 될 수 있는 정보들이 공통점 및 차이점으로 획득될 수 있다.

제2로직 예측 모듈(123)은 학습 결과를 이용하여 게시글 검색 순위 결정 로직인 제2로직을 예측하도록 형성된다. 제2로직은 포털 서버(2)에서 사용자가 키워드를 입력하여 검색을 수행하면, 포털 서버(2)에서 검색 결과에 노출될 게시글을 선정하고 순서를 결정하도록 구비되는 알고리즘이다. 일반적으로 이러한 포털 서버(2)의 제2로직은 중요한 기업 비밀로 외부에 공개되지 않는다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 제2로직을 예측하기 위해 복수의 학습 결과를 이용할 수 있다. 제2로직 예측 모듈(123)은 이를 위해 검색 정보 학습 모듈(121)로부터 학습 결과를 전달 받을 수 있다.

제2로직 예측 모듈(123)은 복수의 학습용 키워드를 유의어를 기준으로 분류하여 적어도 하나의 유사 키워드 그룹을 생성할 수 있다. 제2로직 예측 모듈(123)은 유사 키워드 그룹별로 학습 결과를 분류하여 분석한다. 이를 통해 제2로직 예측 모듈(123)은 복수의 학습 결과를 획득하게 되며, 제2로직 예측 모듈(123)은 학습 결과들을 분석하여 공통점 및 차이점을 확인할 수 있다. 제2로직 예측 모듈(123)은 획득한 공통점 및 차이점을 기 설정된 제2로직 예측 알고리즘에 적용하여 제2로직 예측 결과를 획득할 수 있다.

본 발명의 제2로직 예측 모듈(123)은 게시글에 대한 학습 결과를 전달 받고, 학습 결과를 분석할 수 있다. 제2로직 예측 모듈(123)은 학습 결과를 분석하여 게시글의 텍스트 마이닝 정보, 사진 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 학습 결과 분석 정보를 생성할 수 있다. 제2로직 예측 모듈(123)은 생선한 학습 결과 분석 정보를 이용하여 제2로직을 예측할 수 있다.

로직 보정 모듈(124)은 제1로직 및 제2로직을 입력 정보를 이용하여 보정하도록 형성된다. 로직 보정 모듈(124)은 입력 정보에 포함되는 희망 키워드 또는 희망 키워드를 이용하여 획득되는 유사 키워드를 이용하여 제1로직 및 제2로직을 검증 및 보정할 수 있다.

희망 키워드는 제1로직 및 제2로직을 학습하기 위한 검색 결과를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, 희망 키워드를 이용하면 제1로직 및 제2로직이 올바르게 생성되었는지 확인할 수 있다. 일 예로, 희망 키워드를 포털 서버(2)에에 검색하였을 때 검색되는 인플루언서 정보 및 게시글 정보를 획득한 후, 제1로직 및 제2로직에 희망 키워드를 입력하여 획득되는 인플루언서 정보 및 게시글 정보를 비교한 결과 두 정보가 서로 일치하면 제1로직 및 제2로직이 올바르게 생성된 것으로 확인할 수 있다.

유사 키워드는 제1로직 및 제2로직의 정확도를 확인하기 위해 사용될 수 있다. 유사 키워드는 학습을 위한 검색 결과를 생성하기위해 사용되지 않은 키워드이다. 따라서, 유사 키워드를 이용하여 제1로직 및 제2로직을 수행한 후 획득되는 결과와 실제 포털 서버(2)에서 획득되는 검색 결과를 비교하고 비교 결과의 일치 여부를 확인한 후, 차이가 있는 경우 로직 보정 모듈(124)은 기 설정된 알고리즘에 유사 키워드 학습 결과를 추가로 적용하여 로직을 보정할 수 있다.

마지막으로 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템(1)의 마케팅 정보 처리부(13)는 최종 정보에 포함되는 최종 키워드를 이용하여 사용자의 요청 정보에 포함된 검색 포털(2)에서의 마케팅을 수행할 수 있다. 마케팅 정보 처리부(13)는 최종 키워드를 이용하여 검색 포털(2)의 사용자가 원하는 매장의 검색 노출 순위에 대한 마케팅을 수행하기 위해 도 4에 도시된 바와 같이 인플루언서 선정 모듈(131), 마케팅 가이드 생성 모듈(132) 및 게시글 검증 모듈(133)을 포함하여 형성될 수 있다.

인플루언서 선정 모듈(131)은 제1로직을 이용하여 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 인플루언서를 선정하기 위해 형성된다. 인플루언서 선정 모듈(131)은 최종 키워드와 제1로직을 이용하여 상위 노출 인플루언서로 예측되는 인플루언서를 선정한다. 최종 키워드를 포털 서버(2)에 입력하여 검색하고 그 검색 결과를 획득하더라도 인플루언서를 선정할 수 있지만, 본 발명에서는 제1로직을 통해 항상 상위에 노출될 수 있는 인플루언서를 선정하기 위해서 포털 서버(2)가 아닌 제1로직에 최종 키워드를 적용하여 복수의 인플루언서를 선정하도록 한다. 본 발명의 어느 실시예에서는 인플루언서 선정 모듈(131)은 선정한 복수의 인플루언서를 도 1의 마케팅 대상 풀(4)에 저장함으로써 선정된 복수의 인플루언서들이 후술되는 마케팅 가이드를 전달받도록 할 수도 있다.

마케팅 가이드 생성 모듈(132)은 제2로직을 이용하여 최종 키워드에 대응하는 게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하도록 형성된다. 마케팅 가이드 생성 모듈(132)은 제2로직에 최종 키워드를 적용하여 획득되는 복수의 게시글을 선정하면, 선정한 게시글을 분석하여 우선 검색될 수 있는 게시글 요인을 획득할 수 있다. 마케팅 가이드 생성 모듈(132)은 게시글 요인을 이용하여 마케팅 가이드를 생성할 수 있다.

마케팅 가이드는 인플루언서가 게시글을 작성할 때 준수하여야 하는 가이드이다. 마케팅 가이드는 게시글에 반드시 포함되어야 하는 단어, 반드시 포함되지 않아야 하는 단어, 제목, 사진 포함 여부 및 개수, 영상 포함 여부 및 길이 등에 대한 가이드라인일 수 있다.

즉, 일 예로 제2로직을 통해 선정된 게시글들이 공통으로 10초의 영상을 포함하고 있다면, 마케팅 가이드 생성 모듈(132)은 10초의 영상이 반드시 게시물에 포함되어야 한다는 가이드 정보를 포함할 수 있으며, 공통으로 특정 단어가 제목에 들어간다면 마케팅 가이드 생성 모듈(132)은 해당 단어가 제목에 반드시 포함되어야 한다는 가이드 정보를 마케팅 가이드에 포함하여 생성할 수 있다.

나아가, 마케팅 가이드 생성 모듈(132)은 인플루언서 선정 모듈(131)에서 선정된 인플루언서들에게 생성한 마케팅 가이드를 전달함으로써 해당 인플루언서들이 게시글 작성시 마케팅 가이드를 준수하도록 할 수 있다.

마지막으로 게시글 검증 모듈(133)은 인플루언서가 작성한 게시글과 마케팅 가이드의 일치여부를 확인하여 게시글을 검증하도록 형성된다. 게시글 검증 모듈(133)은 인플루언서 선정 모듈(131)에서 선정된 인플루언서들이 마케팅 가이드 생성 모듈(132)에서 생성한 마케팅 가이드를 이용하여 작성한 게시글을 전달 받고, 해당 게시글을 검증할 수 있다. 이때, 검증을 위해서 게시글 검증 모듈(133)은 마케팅 가이드 생성 모듈(132)로부터 마케팅 가이드를 전달받을 수 있으며, 전달 받은 마케팅 가이드에 해당 게시글이 부합하는지 검증하는 작업을 수행한다.

게시글이 마케팅 가이드에 부합하는 경우, 게시글 검증 모듈(133)은 해당 인플루언서에게 게시글 게시 요청 정보를 전달할 수 있다. 또, 게시글이 마케팅 가이드에 부합하지 않는 경우, 게시글 검증 모듈(133)은 해당 인플루언서에게 게시글 내용 중 마케팅 가이드에 부합하지 않는 부분을 검증 결과로 전달하여 인플루언서가 게시글을 수정하도록 할 수 있다.

한편, 도 5 내지 도 8에는 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법이 도시되고 있다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법을 나타낸 순서도이고, 도 6은 도 5의 단계 S11에 대해 상세히 나타낸 순서도이며, 도 7은 도 5의 단계 S12에 대해 상세히 나타낸 순서도이고, 도 8은 도 5의 단계 S13에 대해 상세히 나타낸 순서도이다. 이하에서는 설명의 편의상 상술한 도 1 내지 도 4의 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템을 이용하는 것으로 설명하지만, 본 발명은 반드시 이에 한정되지는 않으며 유사한 동작을 수행할 수 있는 다양한 장치 또는 시스템에서도 이용 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법은 포털 서버 및 사용자 단말기와 유선 또는 무선 통신망을 이용하여 연결되는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템에서 수행될 수 있다. 본 발명의 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템은 마케팅 대상 풀과 더 연결되어 기존의 본 시스템과 연계하여 마케팅을 수행한 대상에 대한 정보를 저장할 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법(10)은 입력 정보 처리부를 통해 입력 정보를 이용하여 최종 정보를 획득하는 단계(S11), 포털 로직 예측부를 이용하여 제1로직 및 제2로직을 예측하는 단계(S12) 및 마케팅 정보 처리부를 이용하여 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 단계(S13)를 포함하도록 형성된다.

입력 정보 처리부를 통해 입력 정보를 이용하여 최종 정보를 획득하는 단계(S11)는 사용자 단말기로부터 입력되는 입력 정보를 획득하고 처리하도록 형성된다. 단계 S11은 입력 정보 처리 결과를 이용하여 사용자에게 추천 정보를 제공할 수 있다. 단계 S11은 사용자가 추천 정보 중 특정 정보를 선정하면, 특정 정보를 최종 정보로 획득할 수 있다. 이를 위해 단계 S11은 도 6에 도시된 바와 같이 희망 키워드를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계(S111), 입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하는 단계(S112), 사용자에게 추천 정보를 제공하는 단계(S113) 및 특정 키워드를 최종 정보로 획득하는 단계(S114)를 포함한다.

희망 키워드를 포함하는 입력 정보를 획득하는 단계(S111)는 사용자 단말기로부터 희망 키워드를 포함하는 입력 정보를 획득하도록 형성된다. 희망 키워드는 사용자가 자신의 매장이 포털에서 검색되기 위해 사용되길 희망하는 키워드 일 수 있다. 또, 단계 S111은 입력 정보에 더 포함되는 희망 예산 범위 또는 희망 마케팅 포털 정보를 포함할 수도 있다. 희망 예산 범위는 사용자가 마케팅을 위해 사용하기를 희망하는 예산의 범위일 수 있으며, 희망 마케팅 포털 정보는 사용자가 마케팅하기를 희망하는 포털 서버일 수 있다.

입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하는 단계(S112)는 입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하도록 형성된다. 단계 S112는 단계 S111로부터 입력 정보를 전달 받아 분석을 수행한다. 여기서, 입력 정보에 희망 키워드가 포함되었다고 분석되는 경우, 단계 S112는 희망 키워드로부터 유사 키워드를 적어도 하나 추출할 수 있다. 여기서 유사 키워드는 희망 키워드와 그 의미가 동일한 유사어 또는 동의어 일 수 있다. 본 발명의 단계 S112는 희망 키워드와 유사 키워드 중 마케팅 결과가 더 좋을 것으로 판단되는 키워드를 추천 키워드로 선택할 수 있다.

희망 키워드와 유사 키워드 사이의 마케팅 결과의 우위를 판단하기 위해 단계 S112는 포털 서버로부터 각각의 키워드를 입력하여 검색한 검색량을 획득할 수 있다. 키워드 검색량은 마케팅 결과에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나이다. 검색량이 많은 키워드는 그만큼 소비자들이 검색 시 많이 사용하는 키워드이며, 검색량이 적은 키워드는 반대로 소비자들이 검색 시 많이 사용하지 않는 키워드이다. 따라서, 본 발명의 단계 S112는 소비자와 사용자의 간극을 좁히기 위해 사용자가 입력한 희망 키워드 외에도 소비자들이 검색 시 많이 사용할 것으로 예상되는 검색량이 많은 키워드를 추천 키워드로 선택할 수 있다.

단계 S112는 설정에 따라 희망 키워드와 추천 키워드를 포함하는 추천 정보를 생성할 수 있다. 또, 단계 S112는 다른 설정을 통해 희망 키워드, 추천 키워드 및 유사 키워드를 포함하는 추천 정보를 생성할 수도 있다.

한편, 단계 S112는 입력 정보에 희망 예산 범위가 포함되는 경우, 희망 예산 범위를 추천 정보를 생성하기 위해 더 이용할 수도 있다. 단계 S112는 희망 예산 범위를 획득하면, 각각의 키워드(희망 키워드, 추천 키워드 및 유사 키워드)의 검색량을 획득하고, 획득한 검색량에 따른 마케팅 예상 비용을 계산할 수 있다. 이를 통해 단계 S112는 희망 예산 범위 내에 포함되는 유사 키워드 중 가장 검색량이 높은 키워드를 추천 키워드로 추천 정보에 포함시킬 수도 있다.

정리하면, 단계 S112에서 생성되는 추천 정보는 희망 키워드, 유사 키워드, 추천 키워드, 각 키워드별 검색량, 각 키워드별 예상 마케팅 비용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

단계 S112에서 생성된 추천 정보는 사용자에게 추천 정보를 제공하는 단계(S113)에서 사용자 단말기로 전달된다. 단계 S113은 추천 정보를 사용자 단말기로 전달하여 사용자가 사용자 단말기를 이용하여 추천 정보를 확인하고 선택하도록 할 수 있다.

마지막으로, 특정 키워드를 최종 정보로 획득하는 단계(S114)는 사용자 단말기를 이용하여 사용자가 추천 정보 중 어느 것을 선택한 선택 정보를 전달 받도록 형성된다. 단계 S114는 선택 정보를 전달 받으면, 선택 정보에 포함된 사용자가 선택한 특정 키워드를 최종 키워드로 포함하는 최종 정보를 획득할 수 있다.

한편, 본 발명의 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법을 구성하는 포털 로직 예측부를 이용하여 제1로직 및 제2로직을 예측하는 단계(S12)는 상술한 단계 S11과는 별개로 포털 서버로부터 검색 결과를 전달 받아 포털 로직을 예측하도록 형성된다. 단계 S12는 검색 포털 별 검색 순위 상위에 노출되는 인플루언서 및 검색 순위 상위에 노출되는 게시물을 획득하기 위해 형성된다. 단계 S12는 이를 위해 검색 결과를 포털 서버로부터 획득하고, 획득한 검색 결과를 학습하여 인플루언서의 검색 순위를 결정하는 제1로직과 게시물의 검색 순위를 결정하는 제2로직을 예측할 수 있다. 단계 S12는 도 7과 같이 검색 정보를 획득하여 학습을 수행하는 단계(S121), 제1로직을 예측하는 단계(S122), 제2로직을 예측하는 단계(S123) 및 제1로직 및 제2로직을 보정하는 단계(S124)를 포함할 수 있다.

검색 정보를 획득하여 학습을 수행하는 단계(S121)는 인플루언서 및 게시물을 검색한 검색 결과를 획득하고 학습하도록 형성된다. 단계 S121는 포털 서버에서 검색 결과를 획득하기 위해 임의의 학습용 키워드를 복수개 생성한다. 생성된 복수개의 학습용 키워드는 포털 서버에 검색 키워드로 활용되며, 학습용 키워드의 검색 결과인 학습용 검색 결과를 단계 S121이 획득할 수 있다.

여기서, 단계 S121은 일 예로, 학습용 검색 결과를 획득하기 위해 사용자가 입력한 희망 키워드의 누적 정보를 이용할 수도 있다. 사용자가 희망 키워드를 입력하면, 단계 S121은 희망 키워드를 학습용 키워드로 이용하여 학습용 검색 결과를 획득할 수도 있다.

제1로직을 예측하는 단계(S122)는 학습 결과를 이용하여 인플루언서 검색 순위 결정 로직인 제1로직을 예측하도록 형성된다. 제1로직은 포털 서버에서 사용자가 키워드를 입력하여 검색을 수행하면, 포털 서버에서 검색 결과에 노출될 인플루언서를 선정하도록 구비되는 알고리즘이다. 일반적으로 이러한 포털 서버의 제1로직은 중요한 기업 비밀로 외부에 공개되지 않는다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 제1로직을 예측하기 위해 복수의 학습 결과를 이용할 수 있다. 단계 S122는 이를 위해 단계 S121로부터 학습 결과를 전달 받을 수 있다.

단계 S122는 복수의 학습용 키워드를 유의어를 기준으로 분류하여 적어도 하나의 유사 키워드 그룹을 생성할 수 있다. 단계 S122는 유사 키워드 그룹별로 학습 결과를 분류하여 분석한다. 이를 통해 단계 S122는 복수의 학습 결과를 획득하게 되며, 단계 S122는 학습 결과들을 분석하여 공통점 및 차이점을 확인할 수 있다. 단계 S122는 획득한 공통점 및 차이점을 기 설정된 제1로직 예측 알고리즘에 적용하여 제1로직 예측 결과를 획득할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는 키워드 별 인플루언서 순위, 키워드별 기 설정된 순위 이상의 순위에서 노출되는 인플루언서 정보, 게시글 수, 게시글 게시 주기, 게시글 양, 게시글 포함 이미지/영상 개수 등 정량화 될 수 있는 정보들이 공통점 및 차이점으로 획득될 수 있다.

제2로직을 예측하는 단계(S123)는 학습 결과를 이용하여 게시글 검색 순위 결정 로직인 제2로직을 예측하도록 형성된다. 제2로직은 포털 서버에서 사용자가 키워드를 입력하여 검색을 수행하면, 포털 서버에서 검색 결과에 노출될 게시글을 선정하고 순서를 결정하도록 구비되는 알고리즘이다. 일반적으로 이러한 포털 서버의 제2로직은 중요한 기업 비밀로 외부에 공개되지 않는다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 제2로직을 예측하기 위해 복수의 학습 결과를 이용할 수 있다. 단계 S123은 이를 위해 단계 S121로부터 학습 결과를 전달 받을 수 있다.

단계 S123은 복수의 학습용 키워드를 유의어를 기준으로 분류하여 적어도 하나의 유사 키워드 그룹을 생성할 수 있다. 단계 S123은 유사 키워드 그룹별로 학습 결과를 분류하여 분석한다. 이를 통해 단계 S123은 복수의 학습 결과를 획득하게 되며, 단계 S123은 학습 결과들을 분석하여 공통점 및 차이점을 확인할 수 있다. 단계 S123은 획득한 공통점 및 차이점을 기 설정된 제2로직 예측 알고리즘에 적용하여 제2로직 예측 결과를 획득할 수 있다.

본 발명의 단계 S123은 게시글에 대한 학습 결과를 전달 받고, 학습 결과를 분석할 수 있다. 단계 S123은 학습 결과를 분석하여 게시글의 텍스트 마이닝 정보, 사진 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 학습 결과 분석 정보를 생성할 수 있다. 단계 S123은 생선한 학습 결과 분석 정보를 이용하여 제2로직을 예측할 수 있다.

제1로직 및 제2로직을 보정하는 단계(S124)는 제1로직 및 제2로직을 입력 정보를 이용하여 보정하도록 형성된다. 단계 S124는 입력 정보에 포함되는 희망 키워드 또는 희망 키워드를 이용하여 획득되는 유사 키워드를 이용하여 제1로직 및 제2로직을 검증 및 보정할 수 있다.

희망 키워드는 제1로직 및 제2로직을 학습하기 위한 검색 결과를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, 희망 키워드를 이용하면 제1로직 및 제2로직이 올바르게 생성되었는지 확인할 수 있다. 일 예로, 희망 키워드를 포털 서버에에 검색하였을 때 검색되는 인플루언서 정보 및 게시글 정보를 획득한 후, 제1로직 및 제2로직에 희망 키워드를 입력하여 획득되는 인플루언서 정보 및 게시글 정보를 비교한 결과 두 정보가 서로 일치하면 제1로직 및 제2로직이 올바르게 생성된 것으로 확인할 수 있다.

유사 키워드는 제1로직 및 제2로직의 정확도를 확인하기 위해 사용될 수 있다. 유사 키워드는 학습을 위한 검색 결과를 생성하기위해 사용되지 않은 키워드이다. 따라서, 유사 키워드를 이용하여 제1로직 및 제2로직을 수행한 후 획득되는 결과와 실제 포털 서버에서 획득되는 검색 결과를 비교하고 비교 결과의 일치 여부를 확인한 후, 차이가 있는 경우 단계 S124는 기 설정된 알고리즘에 유사 키워드 학습 결과를 추가로 적용하여 로직을 보정할 수 있다.

마지막으로 본 발명의 일 실시예에 따른 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법의 마케팅 정보 처리부를 이용하여 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 단계(S13)는 최종 정보에 포함되는 최종 키워드를 이용하여 사용자의 요청 정보에 포함된 검색 포털에서의 마케팅을 수행할 수 있다. 단계 S13은 최종 키워드를 이용하여 검색 포털의 사용자가 원하는 매장의 검색 노출 순위에 대한 마케팅을 수행하기 위해 도 8에 도시된 바와 같이 마케팅을 수행할 수 있는 인플루언서를 선정하는 단계(S131), 게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하는 단계(S132) 및 게시글의 검증을 수행하는 단계(S133)를 포함할 수 있다.

마케팅을 수행할 수 있는 인플루언서를 선정하는 단계(S131)는 제1로직을 이용하여 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 인플루언서를 선정하기 위해 형성된다. 단계 S131은 최종 키워드와 제1로직을 이용하여 상위 노출 인플루언서로 예측되는 인플루언서를 선정한다. 최종 키워드를 포털 서버에 입력하여 검색하고 그 검색 결과를 획득하더라도 인플루언서를 선정할 수 있지만, 본 발명에서는 제1로직을 통해 항상 상위에 노출될 수 있는 인플루언서를 선정하기 위해서 포털 서버가 아닌 제1로직에 최종 키워드를 적용하여 복수의 인플루언서를 선정하도록 한다. 본 발명의 어느 실시예에서는 단계 S131은 선정한 복수의 인플루언서를 도 1의 마케팅 대상 풀에 저장함으로써 선정된 복수의 인플루언서들이 후술되는 마케팅 가이드를 전달받도록 할 수도 있다.

게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하는 단계(S132)는 제2로직을 이용하여 최종 키워드에 대응하는 게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하도록 형성된다. 단계 S132는 제2로직에 최종 키워드를 적용하여 획득되는 복수의 게시글을 선정하면, 선정한 게시글을 분석하여 우선 검색될 수 있는 게시글 요인을 획득할 수 있다. 단계 S132는 게시글 요인을 이용하여 마케팅 가이드를 생성할 수 있다.

즉, 일 예로 제2로직을 통해 선정된 게시글들이 공통으로 10초의 영상을 포함하고 있다면, 단계 S132는 10초의 영상이 반드시 게시물에 포함되어야 한다는 가이드 정보를 포함할 수 있으며, 공통으로 특정 단어가 제목에 들어간다면 단계 S132는 해당 단어가 제목에 반드시 포함되어야 한다는 가이드 정보를 마케팅 가이드에 포함하여 생성할 수 있다.

나아가, 단계 S132는 단계 S131에서 선정된 인플루언서들에게 생성한 마케팅 가이드를 전달함으로써 해당 인플루언서들이 게시글 작성시 마케팅 가이드를 준수하도록 할 수 있다.

마지막으로 게시글의 검증을 수행하는 단계(S133)는 인플루언서가 작성한 게시글과 마케팅 가이드의 일치여부를 확인하여 게시글을 검증하도록 형성된다. 단계 S133은 단계 S131에서 선정된 인플루언서들이 단계 S132에서 생성한 마케팅 가이드를 이용하여 작성한 게시글을 전달 받고, 해당 게시글을 검증할 수 있다. 이때, 검증을 위해서 단계 S133은 단계 S132로부터 마케팅 가이드를 전달받을 수 있으며, 전달 받은 마케팅 가이드에 해당 게시글이 부합하는지 검증하는 작업을 수행한다.

게시글이 마케팅 가이드에 부합하는 경우, 단계 S133은 해당 인플루언서에게 게시글 게시 요청 정보를 전달할 수 있다. 또, 게시글이 마케팅 가이드에 부합하지 않는 경우, 단계 S133은 해당 인플루언서에게 게시글 내용 중 마케팅 가이드에 부합하지 않는 부분을 검증 결과로 전달하여 인플루언서가 게시글을 수정하도록 할 수 있다.

이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.

1: 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템
2: 포털 서버 3: 사용자 단말기
4: 마케팅 대상 풀 11: 입력 정보 처리부
12: 포털 로직 예측부 13: 마케팅 정보 처리부
111: 입력 정보 획득 모듈 112: 추천 정보 생성 모듈
113: 추천 정보 제안 모듈 114: 최종 정보 획득 모듈
121: 검색 정보 학습 모듈 122: 제1로직 예측 모듈
123: 제2로직 예측 모듈 124: 로직 보정 모듈
131: 인플루언서 선정 모듈 132: 마케팅 가이드 생성 모듈
133: 게시글 검증 모듈

Claims

사용자 단말기로부터 입력되는 입력 정보를 획득하고 처리하여 상기 사용자에게 추천 정보를 제공하며, 상기 사용자가 상기 추천 정보 중 특정 정보를 선정하면, 상기 특정 정보를 최종 정보로 획득하는 입력 정보 처리부;
검색 포털 별 검색 순위 상위에 노출되는 인플루언서 및 검색 순위 상위에 노출되는 게시물을 획득하여 학습을 통해 상기 인플루언서 및 상기 게시물의 상기 검색 순위를 결정하는 제1로직 및 제2로직을 예측하는 포털 로직 예측부; 및
상기 최종 정보에 포함되는 최종 키워드를 이용하여 상기 사용자의 상기 요청 정보에 포함된 상기 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 마케팅 정보 처리부;를 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 입력 정보 처리부는,
상기 사용자 단말기로부터 희망 키워드를 포함하는 상기 입력 정보를 획득하는 입력 정보 획득 모듈;
상기 입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하는 추천 정보 생성 모듈;
상기 추천 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하여 상기 사용자에게 상기 추천 정보를 제공하는 추천 정보 제안 모듈; 및
상기 사용자 단말기로부터 상기 추천 정보에 포함되는 키워드 중 상기 사용자가 선택한 특정 키워드를 상기 최종 정보로 획득하는 최종 정보 획득 모듈;을 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 2항에 있어서,
상기 입력 정보는 희망 예산 범위 또는 상기 희망 마케팅 포털 정보를 더 포함하며,
상기 추천 정보 생성 모듈은, 상기 입력 정보에 상기 희망 키워드가 포함되는 경우, 상기 희망 키워드로부터 유사 키워드를 적어도 하나 추출하고, 상기 희망 키워드 및 상기 유사 키워드 중 마케팅 결과가 더 좋을 것으로 판단되는 키워드를 상기 추천 키워드로 선택하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 3항에 있어서,
상기 추천 정보 생성 모듈은, 상기 입력 정보에 희망 예산 범위가 더 포함되는 경우, 상기 희망 예산 범위 내에서 상기 추천 키워드를 선택하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 4항에 있어서,
상기 추천 정보는 상기 추천 키워드 및 상기 희망 키워드의 상기 희망 마케팅 포털 정보에서의 검색량을 획득하고, 획득한 상기 검색량을 토대로 획득한 마케팅 예상 비용을 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 포털 로직 예측부는,
상기 인플루언서 및 상기 게시물을 검색한 결과인 검색 정보를 획득하여 상기 학습을 수행하며, 상기 학습은 임의의 학습용 키워드를 복수개 생성하고, 생성한 학습용 키워드를 이용하여 상기 검색 정보를 획득하여 수행되는 검색 정보 학습 모듈;
상기 학습 결과를 이용하여 상기 인플루언서 검색 순위 결정 로직인 상기 제1로직을 예측하는 제1로직 예측 모듈;
상기 학습 결과를 이용하여 상기 게시물 검색 순위 결정 로직인 상기 제2로직을 예측하는 제2로직 예측 모듈; 및
상기 제1로직 및 상기 제2로직을 상기 입력 정보를 이용하여 보정하는 로직 보정 모듈;을 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 제1로직 예측 모듈은,
상기 제1로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 제2로직 예측 모듈은,
상기 제2로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 8항에 있어서,
상기 제2로직 예측 모듈은,
상기 학습 결과를 분석하여 상기 게시글의 텍스트 마이닝 정보, 사진 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 학습 결과 분석 정보를 생성하고, 생성한 상기 학습 결과 분석 정보를 이용하여 상기 제2로직을 예측하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 로직 보정 모듈은,
상기 입력 정보에 포함되는 상기 희망 키워드 및 상기 희망 키워드를 이용하여 획득되는 유사 키워드를 이용하여 상기 제1로직 및 상기 제2로직을 검증 및 보정하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 마케팅 정보 처리부는,
상기 제1로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 인플루언서를 선정하는 인플루언서 선정 모듈;
상기 제2로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 게시글 작성에 필요한 적어도 하나의 게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하는 마케팅 가이드 생성 모듈; 및
상기 인플루언서에게 상기 마케팅 가이드를 전달하여 상기 인플루언서가 작성한 상기 게시글과 상기 마케팅 가이드의 일치율을 비교하여 상기 게시글의 검증을 수행하는 게시글 검증 모듈;을 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 시스템.
입력 정보 처리부를 이용하여 사용자 단말기로부터 입력되는 입력 정보를 획득하고 처리하여 상기 사용자에게 추천 정보를 제공하며, 상기 사용자가 상기 추천 정보 중 특정 정보를 선정하면, 상기 특정 정보를 최종 정보로 획득하는 단계;
포털 로직 예측부를 이용하여 검색 포털 별 검색 순위 상위에 노출되는 인플루언서 및 검색 순위 상위에 노출되는 게시물을 획득하여 학습을 통해 상기 인플루언서 및 상기 게시물의 상기 검색 순위를 결정하는 제1로직 및 제2로직을 예측하는 단계; 및
마케팅 정보 처리부를 이용하여 상기 최종 정보에 포함되는 최종 키워드를 이용하여 상기 사용자의 상기 요청 정보에 포함된 상기 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 단계;를 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 12항에 있어서,
상기 특정 정보를 최종 정보로 획득하는 단계는,
상기 사용자 단말기로부터 희망 키워드를 포함하는 상기 입력 정보를 획득하는 단계;
상기 입력 정보를 이용하여 추천 정보를 생성하는 단계;
상기 추천 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하여 상기 사용자에게 상기 추천 정보를 제공하는 단계; 및
상기 사용자 단말기로부터 상기 추천 정보에 포함되는 키워드 중 상기 사용자가 선택한 특정 키워드를 상기 최종 정보로 획득하는 단계;를 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 13항에 있어서,
상기 입력 정보는 희망 예산 범위 또는 상기 희망 마케팅 포털 정보를 더 포함하며,
상기 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 입력 정보에 상기 희망 키워드가 포함되는 경우, 상기 희망 키워드로부터 유사 키워드를 적어도 하나 추출하고, 상기 희망 키워드 및 상기 유사 키워드 중 마케팅 결과가 더 좋을 것으로 판단되는 키워드를 상기 추천 키워드로 선택하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 14항에 있어서,
상기 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 입력 정보에 희망 예산 범위가 더 포함되는 경우, 상기 희망 예산 범위 내에서 상기 추천 키워드를 선택하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 15항에 있어서,
상기 추천 정보는 상기 추천 키워드 및 상기 희망 키워드의 상기 희망 마케팅 포털 정보에서의 검색량을 획득하고, 획득한 상기 검색량을 토대로 획득한 마케팅 예상 비용을 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 12항에 있어서,
상기 제1로직 및 제2로직을 예측하는 단계는,
상기 인플루언서 및 상기 게시물을 검색한 결과인 검색 정보를 획득하여 상기 학습을 수행하며, 상기 학습은 임의의 학습용 키워드를 복수개 생성하고, 생성한 학습용 키워드를 이용하여 상기 검색 정보를 획득하여 수행되는 단계;
상기 학습 결과를 이용하여 상기 인플루언서 검색 순위 결정 로직인 상기 제1로직을 예측하는 단계;
상기 학습 결과를 이용하여 상기 게시물 검색 순위 결정 로직인 상기 제2로직을 예측하는 단계; 및
상기 제1로직 및 상기 제2로직을 상기 입력 정보를 이용하여 보정하는 단계;를 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 17항에 있어서,
상기 제1로직을 예측하는 단계는,
상기 제1로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 17항에 있어서,
상기 제2로직을 예측하는 단계는,
상기 제2로직을 상기 임의의 학습용 키워드를 유사한 의미로 분류하여 유사 키워드 그룹을 적어도 하나 생성하고, 상기 유사 키워드 그룹별로 상기 학습 결과를 분석한 후 복수개의 상기 그룹별 학습 결과를 비교하여 획득하는 공통점 및 차이점을 이용하여 예측하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 19항에 있어서,
상기 제2로직을 예측하는 단계는,
상기 학습 결과를 분석하여 상기 게시글의 텍스트 마이닝 정보, 사진 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 학습 결과 분석 정보를 생성하고, 생성한 상기 학습 결과 분석 정보를 이용하여 상기 제2로직을 예측하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 17항에 있어서,
상기 입력 정보를 이용하여 보정하는 단계는,
상기 입력 정보에 포함되는 상기 희망 키워드 및 상기 희망 키워드를 이용하여 획득되는 유사 키워드를 이용하여 상기 제1로직 및 상기 제2로직을 검증 및 보정하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.
제 12항에 있어서,
상기 검색 포털에서의 마케팅을 수행하는 단계는,
상기 제1로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 인플루언서를 선정하는 단계;
상기 제2로직을 이용하여 상기 최종 키워드에 대응하는 마케팅을 수행할 수 있는 상기 게시글 작성에 필요한 적어도 하나의 게시글 요인을 획득하여 마케팅 가이드를 생성하는 단계; 및
상기 인플루언서에게 상기 마케팅 가이드를 전달하여 상기 인플루언서가 작성한 상기 게시글과 상기 마케팅 가이드의 일치율을 비교하여 상기 게시글의 검증을 수행하는 단계;를 포함하는 포털 로직 예측을 통한 마케팅 방법.