KR20230051531A - 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 방법들, 시스템들, 및 매체들 - Google Patents

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Abstract

관련 콘텐츠를 식별하기 위한 방법들, 시스템들, 및 매체들이 제공된다. 일부 실시예들에서, 방법은: 콘텐츠 캠페인을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하는 단계 - 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -; 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL에 기초하여 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키는 단계 - 타겟 벡터는 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 타겟 벡터의 유사도를 결정하는 단계 - 복수의 채널 벡터들 각각은 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하는 단계; 및 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 하는 단계를 포함한다.

Description

관련 콘텐츠를 식별하기 위한 방법들, 시스템들, 및 매체들
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 2020년 10월 13일에 출원된 미국 가특허 출원 번호 제63/091,245호의 이익을 주장하며, 이는 이로써 본 명세서에 그 전체 내용이 참조로 포함된다.
기술 분야
개시된 주제는 관련 콘텐츠(relevant content)를 식별하기 위한 방법들, 시스템들, 및 매체들에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 개시된 주제는 브랜드 콘텐츠 제공자의 콘텐츠 캠페인(content campaign)과 연관된 친밀도들(affinities) 및 토픽성(topicality)과 매치되는 콘텐츠 크리에이터들 또는 콘텐츠 채널들을 자동으로 검색하는 것에 관한 것이다.
많은 미디어 콘텐츠 공유 서비스들은 수백만 명의 사용자들에게 미디어 콘텐츠(예를 들어, 비디오 콘텐츠, 오디오 콘텐츠 등)를 제공한다. 이러한 미디어 콘텐츠에 대한 액세스는 광고들과 같은 다른 콘텐츠가 미디어 콘텐츠와 제공될 수 있는 기회들을 제시한다. 즉, 광고자들은 광고 중인 제품 또는 엔티티와 관련될 수 있는 특정 미디어 콘텐츠 또는 특정 미디어 콘텐츠 채널들을 식별하기를 원할 수 있다.
그러나, 관련 미디어 콘텐츠 또는 관련 미디어 콘텐츠 채널들을 식별하는 것은 어려울 수 있다. 예를 들어, 특정 미디어 콘텐츠 채널이 특정 제품들 또는 서비스들에 관심이 있을 가능성이 있는 오디언스(audience)를 갖는지 여부를 결정하는 것은 어려울 수 있다. 일부 경우들에서, 이러한 결정들은 수동으로 이루어지며, 이는 시간과 자원 집약적일 수 있다. 다른 예에서는, 높은-레벨의 택소노미(taxonomy)들로 인해, 특정 미디어 콘텐츠 채널이 친밀도 세그먼트와 연관되는지 여부를, 친밀도 택소노미에 이러한 친밀도 세그먼트가 현재 존재하지 않을 때, 결정하는 것은 어려울 수 있다.
따라서, 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 새로운 방법들, 시스템들, 및 매체들을 제공하는 것이 바람직하다.
관련 콘텐츠를 식별하기 위한 방법들, 시스템들, 및 매체들이 제공된다.
개시된 주제의 일부 실시예들에 따르면, 관련 콘텐츠(relevant content)를 식별하기 위한 방법이 제공되며, 방법은: 콘텐츠 캠페인(content campaign)을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하는 단계 - 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -; 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL에 기초하여 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키는 단계 - 타겟 벡터는 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 콘텐츠 크리에이터(content creator)들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 타겟 벡터의 유사도(similarity)를 결정하는 단계 - 복수의 채널 벡터들 각각은 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하는 단계; 및 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 방법은 적어도 하나의 URL과 연관된 페이지를 파싱(parsing)하여 페이지 상에 나타나는 복수의 버티컬(vertical)들을 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 타겟 벡터는 적어도 하나의 URL에 대응하는 복수의 버티컬들과 적어도 하나의 키워드를 결합한다.
일부 실시예들에서, 복수의 버티컬들 각각 및 적어도 하나의 키워드에 가중치가 적용되고, 복수의 버티컬들의 총 가중치는 적어도 하나의 키워드에 적용되는 가중치와 대응된다.
일부 실시예들에서, 방법은 캠페인에 대한 복수의 쿼리 임베디드 벡터(query embedded vector)들을 발생시키는 단계를 더 포함하고, 타겟 벡터는 복수의 쿼리 임베디드 벡터들의 평균이다.
일부 실시예들에서, 방법은 채널에 대한 복수의 채널 임베디드 벡터(channel embedded vector)들을 발생시키는 단계를 더 포함하고, 채널 벡터는 복수의 채널 임베디드 벡터들의 평균이다.
일부 실시예들에서, 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 타겟 벡터의 유사도는 타겟 벡터와 복수의 채널 벡터들 각각 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 계산함으로써 결정된다.
일부 실시예들에서, 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터는 타겟 벡터와 채널 벡터 사이의 코사인 유사도가 임계값보다 큰 것에 기초하여 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 선택된다.
일부 실시예들에서, 방법은: 적어도 하나의 URL과 연관된 페이지를 파싱하여 페이지 상에 나타나는 복수의 버티컬들을 결정하는 단계; 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터에 대한 오디언스(audience)의 일부를 추정하는 오디언스 친밀도 스코어(audience affinity score)를 결정하는 단계 - 콘텐츠 크리에이터에 대한 오디언스 친밀도 스코어는 적어도 하나의 URL에 대응하는 복수의 버티컬들에 기초함 -; 및 오디언스 친밀도 스코어에 기초하여 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 소팅(sorting)하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 방법은 사용자 인터페이스가 제시되게 하는 단계를 더 포함하고, 사용자 인터페이스는 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터와 캠페인 파라미터들을 동시에 제시하고, 캠페인 파라미터들 각각은 콘텐츠 캠페인에 참여할 후보로서 자동으로 선택된 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 수정하도록 조정가능하다.
개시된 주제의 일부 실시예들에 따르면, 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 시스템이 제공되며, 시스템은 하드웨어 프로세서를 포함하고, 하드웨어 프로세서는 콘텐츠 캠페인을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하고 - 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -; 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL에 기초하여 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키고 - 타겟 벡터는 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 타겟 벡터의 유사도를 결정하고 - 복수의 채널 벡터들 각각은 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하고; 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 한다.
개시된 주제의 일부 실시예들에 따르면, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금, 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 실행가능 명령어들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체가 제공되며, 방법은: 콘텐츠 캠페인을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하는 단계 - 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -; 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL에 기초하여 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키는 단계 - 타겟 벡터는 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 타겟 벡터의 유사도를 결정하는 단계 - 복수의 채널 벡터들 각각은 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하는 단계; 및 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 하는 단계를 포함한다.
개시된 주제의 일부 실시예들에 따르면, 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 시스템이 제공되며, 시스템은: 콘텐츠 캠페인을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하기 위한 수단 - 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -; 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL에 기초하여 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키기 위한 수단 - 타겟 벡터는 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 타겟 벡터의 유사도를 결정하기 위한 수단 - 복수의 채널 벡터들 각각은 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -; 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하기 위한 수단; 및 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 하기 위한 수단을 포함한다.
개시된 주제의 다양한 목적들, 피처들, 및 장점들은, 유사한 참조 번호들이 유사한 요소들을 식별하는 다음의 도면들과 관련하여 고려될 때, 개시된 주제에 대한 다음의 상세한 설명을 참조하여 보다 완전하게 이해될 수 있다.
도 1은 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 2는 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 관련 콘텐츠를 식별하기 위해 본 명세서에 설명된 메커니즘들의 구현에 적절한 예시적인 시스템의 개략도를 도시한다.
도 3은 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 도 2의 서버 및/또는 사용자 디바이스에서 사용될 수 있는 하드웨어의 상세한 예를 도시한다.
도 4는 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 캠페인 파라미터들을 수신하기 위한 사용자 인터페이스의 예시적인 예를 도시한다.
도 5는 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 캠페인 파라미터들을 수신하기 위한 사용자 인터페이스의 다른 예시적인 예를 도시한다.
도 6은 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 수신된 캠페인 파라미터들에 기초하여 캠페인과 매치되는 콘텐츠 크리에이터들 또는 채널들을 제시하기 위한 사용자 인터페이스의 예시적인 예를 도시한다.
다양한 실시예들에 따르면, 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 메커니즘들(방법들, 시스템들, 및 매체들을 포함할 수 있음)이 제공된다.
브랜드 콘텐츠 제공자(예를 들어, 브랜드 광고자)와 같은 콘텐츠 제공자는 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터와 콘텐츠 캠페인을 매치시키기를 원할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 URL(Uniform Resource Locator), 하나 이상의 키워드, 및/또는 콘텐츠 캠페인에 대한 버짓(budget)이 주어지면, 본 명세서에 설명된 메커니즘들은 자동으로 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드를 콘텐츠 캠페인의 디스크립터(descriptor)들로서 수집(ingest)하여, 콘텐츠 캠페인에서 콘텐츠 아이템들의 조회(view)들을 최대화하면서 브랜드 콘텐츠 제공자와 연관된 친밀도들 및 토픽성과 매치되는 콘텐츠 크리에이터들 또는 콘텐츠 채널들의 세트를 발생시킬 수 있다. 브랜드 콘텐츠 제공자는, 예를 들어, 콘텐츠 캠페인에 참여할 매치되는 콘텐츠 크리에이터들 중 하나 이상을 선택할 수 있다.
일부 실시예들에서, 본 명세서에 설명된 메커니즘들은 콘텐츠 캠페인에 대한 적절한 매치들인 콘텐츠 크리에이터들 또는 미디어 콘텐츠 채널들을 식별할 수 있다. 일부 실시예들에서, 메커니즘들은 광고 중인 제품 또는 서비스와 관련된 토픽 또는 장르, 타겟 오디언스 데모그래픽(target audience demographic), 광고들이 제시될 비디오들의 최소 비디오 품질, 및/또는 임의의 다른 적절한 파라미터들을 표시하는 콘텐츠 캠페인과 관련된 임의의 적절한 입력 파라미터들을 수신할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 입력 파라미터들은 콘텐츠 캠페인에 대응하는 엔티티와 연관되거나 다른 방식으로 콘텐츠 캠페인에 대한 타겟 오디언스를 설명하는 URL(Uniform Resource Locator)을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 일부 실시예들에서, 입력 파라미터들은 콘텐츠 캠페인과 연관된 제품 또는 서비스를 설명하거나 다른 방식으로 콘텐츠 캠페인에 대한 타겟 오디언스를 설명하는 하나 이상의 키워드를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 메커니즘들은 임의의 적절한 방식으로 콘텐츠 캠페인에 대한 적절한 매치들인 콘텐츠 크리에이터들 또는 콘텐츠 채널들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 메커니즘들은 콘텐츠 캠페인의 토픽과 관련된 채널들을 식별할 수 있다. 보다 특정한 예로서, 일부 실시예들에서, 메커니즘들은 콘텐츠 캠페인에 대한 상이한 토픽들의 관련도(relevance)를 표현하는 임의의 적절한 임베딩 공간에서의 벡터를 발생시킬 수 있다. 이 특정한 예를 더 계속하면, 일부 실시예들에서, 메커니즘들은 각각의 채널에 대한 상이한 토픽들의 관련도를 표현하는 상이한 미디어 콘텐츠 채널들에 대한 임베딩 공간에서의 벡터들을 발생시킬 수 있다. 이 특정한 예를 여전히 더 계속하면, 일부 실시예들에서, 이어서 메커니즘들은 콘텐츠 캠페인과 연관된 벡터와 미디어 콘텐츠 채널들과 연관된 하나 이상의 벡터 사이의 임의의 적절한 유사도 메트릭(예를 들어, 코사인 유사도(cosine similarity), 유클리드 거리(Euclidean distance), 및/또는 임의의 다른 적절한 유사도 메트릭)을 컴퓨팅함으로써 콘텐츠 캠페인과 가장 유사한 다수의 토픽들과 각각 연관된 미디어 콘텐츠 채널들을 식별할 수 있다.
일부 실시예들에서, 메커니즘들은 임의의 다른 적절한 기준들에 기초하여, 예를 들어, 채널의 오디언스들의 친밀도에 기초하여, 콘텐츠 캠페인에 대한 적절한 매치들인 콘텐츠 크리에이터들 또는 미디어 콘텐츠 채널들을 추가로 식별할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 메커니즘들은 상대적으로 높은 오디언스 친밀도를 갖는 미디어 콘텐츠 채널들을 식별할 수 있다. 일부 실시예들에서, 콘텐츠 캠페인에 대한 토픽에 기초하여 특히 관련이 있고 상대적으로 높은 친밀도를 갖는 오디언스들을 갖는 미디어 콘텐츠 채널들을 식별함으로써, 메커니즘들은 (예를 들어, 콘텐츠 캠페인과 연관된 토픽에 관심이 있고 채널과 연관된 콘텐츠를 볼 가능성이 있고 이에 따라 채널과 연관된, 광고들과 같은, 콘텐츠 아이템들을 볼 가능성이 있는 오디언스를 가짐으로써) 상대적으로 높은 광고 가치를 갖는 콘텐츠 크리에이터들 또는 미디어 콘텐츠 채널들을 식별할 수 있다.
일부 실시예들에서, 메커니즘들은 토픽 및 친밀도 외에 임의의 기준들에 기초하여 콘텐츠 크리에이터들 또는 채널들을 필터링할 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 메커니즘들은 콘텐츠 크리에이터 또는 채널의 오디언스가 콘텐츠 캠페인에 대해 지정된 타겟 데모그래픽들과 얼마나 잘 매치되는지에 기초하여 콘텐츠 크리에이터들 또는 채널들을 필터링할 수 있다. 다른 예로서, 일부 실시예들에서, 메커니즘들은 콘텐츠 캠페인과 연관된 입력 파라미터들에 지정된 최소 비디오 품질 기준들에 기초하여 콘텐츠 크리에이터들 또는 채널들을 필터링할 수 있다.
일부 실시예들에서, 메커니즘들은 콘텐츠 캠페인에 적절한 것으로서 식별된 콘텐츠 크리에이터들 또는 채널들을 콘텐츠 캠페인의 크리에이터에게 제시할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 식별된 채널들은, 도 1과 관련하여 아래에서 설명되는 바와 같이, 임의의 적절한 랭크화된 순서(ranked order)로 제시될 수 있다. 일부 실시예들에서, 식별된 채널들은 콘텐츠 캠페인의 크리에이터에 의한 선택을 위해 사용자 인터페이스에 제시될 수 있다.
본 명세서에 설명된 실시예들이 일반적으로 콘텐츠 캠페인을 설명하는 수신된 파라미터들에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 참여하기 위한 후보들로서 콘텐츠 크리에이터들을 자동으로 선택하는 것을 설명하지만, 이것은 단지 예시일 뿐이라는 점에 유의해야 한다. 여행 검색 구현에서, 원하는 위치 또는 휴가 경험, 하나 이상의 키워드, 및/또는 휴가에 대한 버짓을 설명하는 하나 이상의 URL(Uniform Resource Locator)이 주어지면, 본 명세서에 설명된 메커니즘들은 자동으로 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드를 원하는 휴가의 디스크립터들로서 수집하여, 원하는 휴가와 연관된 친밀도들 및 토픽성과 매치되는 제안된 휴가 결과들의 세트를 발생시킬 수 있다.
관련 콘텐츠를 식별하기 위한 이러한 피처들 및 다른 피처들이 도 1 내지 도 6과 관련하여 추가로 설명된다.
도 1을 참조하면, 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 프로세스의 예시적인 예(100)가 도시되어 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)의 블록들은, 미디어 콘텐츠 아이템들을 호스팅하고 사용자 디바이스들에 미디어 콘텐츠 아이템들을 스트리밍하는, 서버와 같은, 임의의 적절한 디바이스에 의해 실행될 수 있다. 일부 이러한 실시예들에서, 서버는 특정 콘텐츠 캠페인에 적절한 하나 이상의 미디어 콘텐츠 채널을 식별하기 위해 프로세스(100)의 블록들을 실행할 수 있다.
프로세스(100)는 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드를 포함하는 캠페인에 대한 캠페인 파라미터들을 수신함으로써 102에서 시작할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 캠페인 파라미터들을 수신할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 사용자 디바이스 상에 제시된 사용자 인터페이스를 통해 사용자 디바이스(예를 들어, 캠페인과 연관된 광고 슬롯들을 구매하는 엔티티 또는 비즈니스와 연관된 사용자의 사용자 디바이스)로부터 캠페인 파라미터들을 수신할 수 있다. 다른 예에서, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 사용자 인터페이스들이 콘텐츠 제공자에게 제시될 수 있는 콘텐츠 관리 시스템에 의해 제공되는 도구들을 사용하여, 예를 들어, 콘텐츠 관리 시스템에 의해 제공되는 온라인 인터페이스를 통해 또는 콘텐츠 제공자의 클라이언트 디바이스에 로컬로 설치되고 실행되는 계정 관리 애플리케이션으로서, 콘텐츠 제공자가 하나 이상의 콘텐츠 아이템과 연관된 콘텐츠 캠페인을 생성하도록 허용할 수 있다. 이 예를 계속하면, 콘텐츠 제공자는, 사용자 인터페이스들을 사용하여, 콘텐츠 캠페인을 정의하는 콘텐츠 파라미터들을 제공할 수 있다.
콘텐츠 캠페인의 크리에이터는 키워드들의 형태로 콘텐츠 캠페인에 대한 타겟 오디언스를 설명가능하지 않을 수 있다는 점에 유의해야 한다. 또한, "lettuce" 또는 "high fiber diet"와 같은, 콘텐츠 캠페인의 크리에이터에 의해 제공된 키워드는 알려진 오디언스 세그먼트와 매치되지 않을 수 있다. 따라서, 프로세스(100)는 콘텐츠 캠페인의 크리에이터가, 콘텐츠 캠페인의 타겟 오디언스가 관심이 있을 콘텐츠를 갖는 페이지들과 연관된 URL들, 브랜드 콘텐츠 제공자의 제품 또는 서비스와 연관된 URL들 등과 같은, 콘텐츠 캠페인을 설명하는 임의의 적절한 캠페인 파라미터들을 제공하도록 허용할 수 있다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 캠페인 파라미터들을 수신하기 위한 사용자 인터페이스들의 예시적인 예들(400 및 500)이 도시되어 있다. 예시된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스(400) 및 사용자 인터페이스(500)는 캠페인 파라미터들을 수신하기 위한 임의의 적절한 입력 요소들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스(400)는 402에서 URL을, 404에서 콘텐츠 캠페인과 관련된 하나 이상의 키워드를, 및/또는 406에서 하나 이상의 타겟 데모그래픽 기준(예를 들어, 제시된 광고들의 오디언스의 타겟 연령 범위, 브랜드 콘텐츠 제공자가 도달하기를 원하는 오디언스의 성별, 브랜드 콘텐츠 제공자가 도달하기를 원하는 오디언스의 국가, 및/또는 임의의 다른 적절한 데모그래픽 기준들)을 수신하기 위한 입력 요소들을 포함할 수 있다. 다른 예에서, 도 5에 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스(500)는 502에서 타겟 오디언스 위치, 504에서 콘텐츠 캠페인을 설명하는 하나 이상의 키워드, 및 506에서 브랜드 콘텐츠 제공자의 웹사이트로부터 또는 콘텐츠 캠페인을 설명하는 페이지들로부터 하나 이상의 URL을 수신하기 위한 입력 요소들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 광고들 또는 다른 콘텐츠 아이템들이 삽입될 비디오들의 타겟 비디오 품질, 캠페인과 연관된 특정 광고 또는 콘텐츠 아이템을 제시하는 사용자 디바이스들의 타겟 디바이스 유형, 비용 또는 가격 정보(예를 들어, 캠페인과 연관되어 지출될 최대 양, 및/또는 임의의 다른 적절한 비용 또는 가격 정보) 및/또는 임의의 다른 적절한 캠페인 파라미터들과 같은, 임의의 다른 적절한 파라미터들이 포함될 수 있다.
임의의 적절한 정보가 캠페인의 디스크립터로서 수신될 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들어, 402에서 수신된 URL은 브랜드 콘텐츠 제공자의 웹사이트로부터의 페이지에 대응하는 URL을 포함할 수 있다. 다른 예에서, 402에서 수신된 URL은 캠페인과 관련된 페이지에 대응하는 URL을 포함할 수 있다. 보다 특정한 예에서, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 402의 URL "www.website.com/crafts" 및 506의 URL "http://greatist.com/health/surprising-high-fiber-foods"는 콘텐츠 캠페인에 대한 타겟 오디언스가 이러한 페이지의 콘텐츠에 관심이 있을 것임을 설명하도록 제공될 수 있다. 이 예를 계속함에 있어서, 402에서 수신된 URL 및 506에서 수신된 URL은 캠페인을 설명하는 추가 키워드들(예를 들어, 404의 키워드들 "knitting", "crochet", 및 "crafts", 504의 키워드들 "lettuce" 및 "high fiber diet" 등) 또는 캠페인의 타겟 오디언스를 설명하는 추가 정보(예를 들어, 406의 데모그래픽 정보 "any age", 502의 오디언스 위치 정보 "USA")로 보완될 수 있다.
또한, 매치되는 콘텐츠 크리에이터들 및/또는 콘텐츠 크리에이터들에 의해 제공되는 콘텐츠 채널들을 검색하는 데 직접 사용될 수 있는 타겟 오디언스 데모그래픽 및 채널 품질에 더하여, 프로세스(100)는 (예를 들어, 도 4 및 도 5에 도시된 사용자 인터페이스들을 사용하여) 수신된 키워드들 및/또는 URL들에 의해 설명되는 파라미터들을 포함하도록 매치되는 콘텐츠 크리에이터들 및/또는 콘텐츠 크리에이터들에 의해 제공되는 콘텐츠 채널들의 검색을 확장할 수 있음에 유의해야 한다.
다시 도 1을 참조하면, 104에서, 프로세스(100)는, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 대한 타겟 벡터를 발생시킬 수 있다. 일부 실시예들에서, 타겟 벡터는 콘텐츠 캠페인에 대한 임의의 적절한 정보, 예를 들어, 광고될 제품들 또는 서비스들과 연관된 하나 이상의 토픽, 및/또는 임의의 다른 적절한 정보를 표시할 수 있다. 일부 실시예들에서, 타겟 벡터는 임의의 적절한 사이즈이며 URL 및 키워드들과 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑하는 임의의 적절한 임베딩 공간에서 발생되는 벡터일 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 타겟 벡터를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는, 본 명세서에서 버티컬들로서 지칭되는, 수신된 URL과 관련된 하나 이상의 페이지를 식별할 수 있다. 보다 특정한 예로서, 수신된 URL이 도 4에 도시된 바와 같이 "www.website.com/crafts"인 인스턴스에서, 프로세스(100)는 "www.website.com", "www.website.com/art", 및/또는 임의의 다른 적절한 페이지들과 같은 관련된 페이지들을 식별할 수 있다. 이 예를 더 계속하면, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 정보, 예를 들어, 페이지에 포함된 단어들의 식별, 페이지에 포함된 이미지들의 식별, 페이지에 포함된 비디오들의 식별, 및/또는 임의의 다른 적절한 정보에 기초하여 페이지들 각각과 연관된 하나 이상의 토픽을 파싱하거나 다른 방식으로 식별할 수 있다. 이 예를 여전히 더 계속하면, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 URL 및 관련된 페이지들과 연관된 토픽들에 기초하여 그리고 102에서 위에서 설명된 캠페인 파라미터들에 포함된 하나 이상의 키워드에 기초하여 타겟 벡터를 발생시킬 수 있다. 보다 특정한 예로서, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 상위 N개의(예를 들어, 상위 5개, 상위 10개, 및/또는 임의의 다른 적절한 수의) 토픽 또는 키워드를 식별할 수 있고, 상위 N개의 토픽 또는 키워드 각각의 관련도 정도를 표현하는 벡터를 발생시킬 수 있다. 특정 예로서, URL이 "www.website.com/crafts"이고 키워드들이 "knitting" 및 "art"인 인스턴스에서, 프로세스(100)는 상위 N개의 키워드를 "crafts", "knitting", "art", "decorations"로서 식별할 수 있고, [1.0, 1.0, 1.0, 0.3]와 같이, 키워드들 및 URL에 대한 각각의 토픽의 관련도를 표시하는 강도를 각각의 토픽에 할당할 수 있다.
보다 특정한 예에서, 프로세스(100)는 수신된 URL을 입력으로서 수집하고 연관된 페이지들의 텍스트를 파싱하여 페이지들 상에 나타나는 버티컬들을 결정하는 URL 프로세서를 포함할 수 있다. 버티컬들의 예시적인 예는 0.8의 버티컬 가중치를 갖는 "Arts & Entertainment/TV & Video/Online Video" 및 0.2의 버티컬 가중치를 갖는 "Home & Garden/Domestic Services/Cleaning Services"를 포함할 수 있다. 이 예를 계속함에 있어서, 프로세스(100)는 수신된 키워드들을 입력으로서 수집하는 키워드 프로세서를 포함할 수 있으며, 여기서, 키워드들은 결정된 버티컬들과 결합될 수 있다. 일부 인스턴스들에서, 키워드들에는 수신된 URL로부터의 버티컬들과 동일한 가중치가 제공될 수 있다. 예를 들어, URL이 가중치 0.8 및 0.2의 2개의 버티컬을 갖고 3개의 키워드가 또한 수신된 경우, 버티컬들은 각각 0.2(또는 0.8 곱하기 0.25) 및 0.05(또는 0.2 곱하기 0.25)의 가중치들로 카운트될 수 있고, 3개의 키워드 각각은 0.25의 가중치로 카운트될 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 대해 다수의 쿼리 임베디드 벡터들이 발생될 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들어, 다수의 URL들을 수신하는 것에 응답하여, 하나 이상의 수신된 키워드와 결합하여 수신된 URL들 각각에 대해 쿼리 임베디드 벡터가 발생될 수 있다. 이 예를 계속하면, 타겟 벡터는 다수의 쿼리 임베디드 벡터들의 평균일 수 있다.
일부 실시예들에서, 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 대한 다수의 쿼리 임베디드 벡터들을, 및/또는 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 대한 타겟 벡터를 발생시키는 것에 응답하여, 프로세스(100)는 수신된 URL과 채널 사이의 관련도를 결정할 수 있고 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 대한 다수의 쿼리 임베디드 벡터들과, 및/또는 하나 이상의 URL 및 하나 이상의 키워드에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 대한 타겟 벡터와 토픽적으로 매치되는 비디오 채널들을 식별할 수 있다.
일부 실시예들에서, 106에서, 프로세스(100)는 하나 이상의 잠재적인 비디오 채널과 연관된 토픽들을 식별할 수 있다. 일부 실시예들에서, 각각의 잠재적인 비디오 채널은 콘텐츠 캠페인에 포함시키기 위한 추천 후보인 비디오 채널일 수 있다. 예를 들어, 각각의 채널은 하나 이상의 토픽과 연관될 수 있다. 다른 예에서, 프로세스(100)는 비디오 채널과의 연관에 대한 임계값보다 큰 관련도 스코어를 갖는 상위 N개의 토픽을 식별할 수 있다.
일부 실시예들에서, 108에서, 프로세스(100)는 잠재적인 비디오 채널들 각각에 대한 토픽들의 채널 벡터를 발생시킬 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 벡터를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 104와 관련하여 위에서 논의된 것과 유사하게, 프로세스(100)는 채널에 대한 채널과 연관된 상위 N개의 토픽의 관련도를 표시하는 각각의 채널에 대한 벡터를 발생시킬 수 있다. 보다 특정한 예로서, "knitting"의 토픽과 연관된 제1 채널에 대해, 프로세스(100)는 채널에 대한, "crafts", "knitting", "art", "decorations"와 같은, 상이한 토픽들의 관련도를 표시하는 벡터를 발생시킬 수 있다. 특정한 예로서, 벡터는 [0.8, 1.0, 0.3, 0.1], 및/또는 임의의 다른 적절한 벡터일 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 잠재적인 비디오 채널의 각각의 토픽에 대해 다수의 채널 임베디드 벡터들이 발생될 수 있음에 유의해야 한다. 이 예를 계속함에 있어서, 채널 벡터는 다수의 채널 임베디드 벡터들의 평균일 수 있다.
대안적으로, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 잠재적인 비디오 채널들의 클러스터 그룹을 식별할 수 있다. 일부 실시예들에서, 각각의 잠재적인 비디오 채널은 콘텐츠 캠페인에 포함시키기 위한 추천 후보인 비디오 채널일 수 있다. 일부 실시예들에서, 각각의 클러스터는 임의의 적절한 수(예를 들어, 1개, 2개, 10개, 20개, 및/또는 임의의 다른 적절한 수)의 잠재적인 비디오 채널들을 포함할 수 있다.
이 예를 계속함에 있어서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 잠재적인 비디오 채널들의 클러스터 그룹을 식별할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 클러스터에 포함된 비디오 채널들과 연관된 토픽에 기초하여 각각이 하나 이상의 잠재적인 비디오 채널을 포함하는 하나 이상의 클러스터를 식별할 수 있으며, 여기서, 클러스터의 토픽은 102 및 104와 관련하여 위에서 설명된 키워드들 및/또는 URL과 연관된 하나 이상의 토픽과 관련된 것으로서 식별된다. 보다 특정한 예로서, "www.website.com/crafts"의 예시적인 URL로 계속하면, 프로세스(100)는 "knitting"의 토픽과 연관된 제1 클러스터, "crocheting"의 토픽과 연관된 제2 클러스터, 및 "accessories"의 토픽과 연관된 제3 클러스터를 식별할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 클러스터들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 비디오 채널들은 비디오 채널들과 연관된 토픽들에 기초하여 클러스터들로 그룹화될 수 있고, 프로세스(100)는 임의의 적절한 수(예를 들어, 1개, 2개, 5개, 및/또는 임의의 다른 적절한 수)의 관련 클러스터들을 식별할 수 있다. 그런 다음, 프로세스(100)는 클러스터 그룹에 포함된 잠재적인 비디오 채널들의 각각의 클러스터에 대한 벡터를 발생시킬 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 벡터를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 104와 관련하여 위에서 논의된 것과 유사하게, 프로세스(100)는 클러스터에 대한 클러스터와 연관된 상위 N개의 토픽의 관련도를 표시하는 각각의 클러스터에 대한 벡터를 발생시킬 수 있다. 보다 특정한 예로서, "knitting"의 토픽과 연관된 제1 클러스터에 대해, 프로세스(100)는 클러스터에 대한, "crafts", "knitting", "art", "decorations"와 같은, 상이한 토픽들의 관련도를 표시하는 벡터를 발생시킬 수 있다. 특정 예로서, 벡터는 [0.8, 1.0, 0.3, 0.1], 및/또는 임의의 다른 적절한 벡터일 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 클러스터 그룹의 잠재적인 비디오 채널들의 각각의 클러스터에 대해 다수의 채널 임베디드 벡터들이 발생될 수 있음에 유의해야 한다. 이 예를 계속함에 있어서, 채널 벡터는 다수의 채널 임베디드 벡터들의 평균일 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 110에서, 프로세스(100)는, 일부 실시예들에서, 각각의 채널에 대한 채널 벡터 및 콘텐츠 캠페인과 연관된 타겟 벡터에 기초하여 콘텐츠 캠페인에 대한 각각의 후보 채널의 유사도 스코어를 발생시킬 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 유사도 스코어를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 코사인 유사도 스코어와 같이, 채널과 연관된 벡터와 타겟 벡터 사이의 임의의 적절한 유형의 유사도를 계산할 수 있다. 특정한 예에서, URL 및 다른 캠페인 파라미터들과 콘텐츠 채널 사이의 관련도를 결정하기 위해, 프로세스(100)는 임베딩 공간에서 적절한 벡터들을 발생시키고, 임베디드 벡터들의 쌍 사이의 코사인 유사도를 결정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 클러스터와 연관된 벡터 및 타겟 벡터는 각각 유사도 스코어를 계산하기 전에 임의의 적절한 방식으로 정규화(normalized)될 수 있음에 유의해야 한다.
일부 실시예들에서, 112에서, 프로세스(100)는 유사도 스코어들에 기초하여 채널들의 서브세트를 선택할 수 있고, 캠페인 파라미터들에 기초하여 채널들을 필터링할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 채널들의 서브세트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 가장 높은 유사도 스코어들을 갖는 상위 N개의 채널(예를 들어, 상위 3개, 상위 5개, 상위 10%, 및/또는 임의의 다른 적절한 수의 채널들)을 선택할 수 있다. 다른 예에서, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 특정한 임계값보다 큰 유사도 스코어를 갖는 채널들을 선택할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 채널들을 필터링할 수 있다.
예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 102에서 수신된 캠페인 파라미터들에 포함되지 않은 데모그래픽 그룹과 연관된 채널들을 걸러낼 수 있다(filter out). 채널이 특정 데모그래픽 그룹으로부터의 그것의 시청자(viewer)들 모두를 가질 가능성은 낮다는 점에 유의해야 한다. 이와 같이, 일부 인스턴스들에서, 프로세스(100)는 채널에 대한 상위 N개의 데모그래픽 그룹 중 하나로서 102에서 수신된 캠페인 파라미터들로부터의 타겟 데모그래픽 그룹을 갖는 채널 세트로부터의 채널들을 선택할 수 있다. 대안적으로, 일부 인스턴스들에서, 프로세스(100)는 그것의 시청자들의 임계값 퍼센티지가 102에서 수신된 캠페인 파라미터들로부터의 타겟 데모그래픽 그룹 내에 속하는 채널 세트로부터의 채널을 선택할 수 있다.
다른 예로서, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 102에서 수신된 캠페인 파라미터들에 지정된 최소 비디오 품질 표준들을 충족하지 않는 채널들을 걸러낼 수 있다.
또 다른 예로서, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 102에서 수신된 캠페인 파라미터들에 지정된 오디언스 위치 외부에 있는 위치와 연관된 채널들을 걸러낼 수 있다. 채널이 특정 오디언스 위치로부터의 그것의 시청자들 모두를 가질 가능성은 낮다는 점에 유의해야 한다. 이와 같이, 일부 인스턴스들에서, 프로세스(100)는 채널에 대한 상위 N개의 오디언스 위치 중 하나로서 102에서 수신된 캠페인 파라미터들로부터의 타겟 오디언스 위치를 갖는 채널 세트로부터의 채널들을 선택할 수 있다. 대안적으로, 일부 인스턴스들에서, 프로세스(100)는 그것의 시청자들의 임계값 퍼센티지가 102에서 수신된 캠페인 파라미터들로부터의 타겟 오디언스 위치 내에 속하는 채널 세트로부터의 채널을 선택할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 다른 적절한 기준들에 기초하여, 예를 들어, 채널의 오디언스들의 친밀도에 기초하여, 콘텐츠 캠페인에 대한 적절한 매치들인 콘텐츠 크리에이터들 또는 미디어 콘텐츠 채널들을 추가로 식별할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 상대적으로 높은 오디언스 친밀도를 갖는 미디어 콘텐츠 채널들을 식별할 수 있다. 일부 실시예들에서, 콘텐츠 캠페인에 대한 토픽에 기초하여 특히 관련이 있고 상대적으로 높은 친밀도를 갖는 오디언스들을 갖는 미디어 콘텐츠 채널들을 식별함으로써, 프로세스(100)는 (예를 들어, 콘텐츠 캠페인과 연관된 토픽에 관심이 있고 채널과 연관된 콘텐츠를 볼 가능성이 있고 이에 따라 채널과 연관된, 광고들과 같은, 콘텐츠 아이템들을 볼 가능성이 있는 오디언스를 가짐으로써) 상대적으로 높은 광고 가치를 갖는 콘텐츠 크리에이터들 또는 미디어 콘텐츠 채널들을 식별할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 114에서, 채널들의 서브세트의 각각의 채널에 대해, 프로세스(100)는, 일부 실시예들에서, 캠페인 파라미터들에 제공되는 URL과 연관된 토픽들에 대한 채널의 오디언스의 친밀도를 계산할 수 있다. 일부 실시예들에서, 친밀도는 임의의 적절한 정보, 예를 들어, 채널과 연관된 비디오들의 시청자가 채널과 유사한 다른 채널들과 연관된 다른 비디오들을 볼 우도(likelihood), 채널과 연관된 비디오들의 시청자가 채널과 연관된 외부 웹사이트를 내비게이팅할 우도, 채널과 연관된 비디오들의 시청자가 채널의 비디오들에 포함된 광고들과 연계(engaging)되거나 상호작용할 우도, 채널과 연관된 비디오들의 시청자가 비디오와 연계될(예를 들어, 보증(endorsing), 공유, 댓글(commenting) 등) 우도, 및/또는 임의의 다른 적절한 정보를 표시할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 오디언스의 친밀도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 채널과 연관된 비디오들을 본 사용자들의 시청 이력들에 기초하여 채널의 오디언스의 친밀도를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 시청 이력들은 사용자들이 본 채널과 연관된 비디오들의 퍼센티지, 사용자들이 연계된(예를 들어, 댓글, 보증, 공유 등) 채널과 연관된 비디오들의 퍼센티지, 및/또는 임의의 다른 적절한 시청 이력 정보를 표시할 수 있다. 다른 예로서, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 채널에 대한 사용자들의 다수의 구독(subscription)들에 기초하여 채널의 오디언스의 친밀도를 결정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 다수의 토픽 클러스터들에 걸쳐 친밀도를 결합함으로써 각각의 채널의 총 친밀도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 다음을 사용하여 다수의 토픽 클러스터들에 걸쳐 총 친밀도를 계산할 수 있으며:
Figure pct00001
여기서,
Figure pct00002
는 제i 클러스터에 대한 오디언스 친밀도이다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 클러스터 내의 채널들에 대한 친밀도들의 상관관계, 및 클러스터들에 걸친 친밀도들의 독립성을 가정함으로써 다수의 클러스터들에 걸쳐 총 친밀도를 계산할 수 있음에 유의해야 한다. 즉, 프로세스(100)는 상이한 클러스터들에 대한 친밀도들 사이의 독립성을 가정하고 위에서 언급된 공식을 사용하여 임의의 클러스터에 대한 친밀도를 가질 결합된 확률을 계산함으로써 상이한 클러스터들에 걸쳐 오디언스들의 총 친밀도를 추정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 116에서, 프로세스(100)는 계산된 친밀도들에 기초하여 랭크화된 채널 리스트를 제시할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는, 임의의 적절한 방식으로 친밀도들에 기초하여, 예를 들어, 가장 높은 친밀도로부터 가장 낮은 친밀도로, 채널 리스트를 랭크화할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 친밀도들에 기초하여, 예를 들어, 사전 결정된(predetermined) 임계값을 초과하는 친밀도들을 갖는 채널들의 서브세트를 식별함으로써 및/또는 상위 N개의 채널을 식별함으로써, 선택된 채널들의 서브세트를 제시할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 계산된 친밀도들과 임의의 다른 적절한 정보, 예를 들어, 채널에 대한 구독자(subscriber)들의 수, 채널의 비디오들의 총 조회 수, 및/또는 임의의 다른 적절한 정보의 임의의 적절한 조합에 기초하여 채널들을 랭크화할 수 있다는 점에 유의하도록 한다. 일부 실시예들에서는, 친밀도 및 채널과 관련하여 제시되는 광고의 예측된 조회들을 표시하는 임의의 적절한 메트릭들에 기초하여 채널들을 랭크화함으로써, 채널 랭크가 광고가 보여질 우도 및 광고의 가치 모두를 표시함으로써 이러한 광고의 가치를 표시할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 임의의 적절한 방식으로 랭크화된 채널 리스트를 제시할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 프로세스(100)는 랭크화된 리스트의 각각의 채널의 표시를 포함하는 사용자 인터페이스를 제시할 수 있다. 일부 실시예들에서, 채널의 표시는 채널에 대한 임의의 적절한 정보, 예를 들어, 채널의 이름, 채널에 현재 포함된 비디오들의 수, 채널의 크리에이터의 이름, 채널에 대한 구독자들의 수, 채널과 연관된 비디오들의 총 조회 수, 사전 결정된 기간 내에(예를 들어, 지난주 내에, 지난달 내에, 및/또는 임의의 다른 적절한 기간 내에) 채널과 연관된 비디오들의 조회 수, 및/또는 임의의 다른 적절한 정보를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스는 사용자 인터페이스의 사용자가 콘텐츠 캠페인에 포함시키기 위한 하나 이상의 채널을 선택하도록 허용하는 임의의 적절한 선택가능한 입력들을 포함할 수 있음에 유의하도록 한다.
도 6을 참조하면, 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 수신된 캠페인 파라미터들에 기초하여 매치되는 콘텐츠 크리에이터들 또는 매치되는 콘텐츠 채널들을 제시하기 위한 사용자 인터페이스의 예시적인 예가 도시되어 있다. 예시된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스(600)는 도 5로부터의 수신된 캠페인 파라미터들을 포함할 수 있다. 또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 각각의 매치되는 콘텐츠 크리에이터 또는 채널에는 임의의 적절한 정보, 예를 들어, 카테고리(예를 들어, "Beauty & Fashion", "Gaming" 등), 위치(예를 들어, "USA"), 구독자들의 수, 특정 기간 동안 제공된 콘텐츠 아이템들(예를 들어, 지난 30일 동안 게시된 비디오들)의 수, 콘텐츠 아이템들의 평균 조회 수, 및 하나 이상의 매치되는 스코어(예를 들어, 오디언스 매치 스코어, 오디언스 국가 스코어, 오디언스 데모그래픽 스토어 등) 등이 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서는, 비디오들, 비디오 미리보기(video preview)들, 또는 임의의 다른 적절한 비디오 표현과 같은 콘텐츠 아이템들이 각각의 매치되는 콘텐츠 크리에이터 또는 채널과 함께 제시될 수 있다. 이 예를 계속함에 있어서, 브랜드 콘텐츠 제공자는 채널과 연관된 하나 이상의 비디오 또는 다른 콘텐츠 아이템을 선택하여 채널이 콘텐츠 캠페인에 적절한지 여부를 결정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 타겟 최적화 파라미터들에 기초하여 상이한 콘텐츠 크리에이터들 또는 채널들이 선택될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 타겟 최적화 파라미터들은 타겟 버짓, 타겟 조회 수, 및 타겟 최적화(예를 들어, 가용 버짓(available budget), 조회 최대화(maximize view), 또는 밸런스형(balanced))를 포함할 수 있다. 이 예를 계속함에 있어서, 가용 버짓의 타겟 최적화를 선택하는 것에 응답하여, 프로세스(100)는 주어진 버짓을 만족시키기 위해 실행가능한(feasible) 가장 많은 수의 매치되는 크리에이터들 또는 채널들을 자동으로 선택하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 조회 최대화의 타겟 최적화를 선택하는 것에 응답하여, 프로세스(100)는 원하는 조회 수를 만족시키기 위해 실행가능한 가장 많은 수의 매치되는 크리에이터들 또는 채널들을 자동으로 선택하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 주어진 버짓이 원하는 조회 수를 달성하기에 충분하지 않다고 추정되는 경우, 프로세스(100)는 콘텐츠 캠페인의 크리에이터에게 경고 통지를 송신할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
일부 실시예들에서, 밸런스형 타겟 최적화를 선택하는 것에 응답하여, 프로세스(100)는 주어진 버짓으로 예상되는 조회들에 최적으로 도달하기 위해 매치되는 크리에이터들 또는 채널들의 자동 선택을 밸런싱할 수 있다. 이는, 예를 들어, (예를 들어, 구독자들의 수 또는 오디언스 사이즈에 기초하여, 특정 버티컬의 조회당 비용에 기초하여, 채널당 스폰서되는 비디오들에 기초하여, 데모그래픽 매치에 기초하여, 기타 등등에 기초하여) 상위 콘텐츠 크리에이터들, 중위-콘텐츠 크리에이터(mid-content creator)들, 및 지망하는 콘텐츠 크리에이터(aspiring content creator)들과 같은 상이한 유형들의 콘텐츠 크리에이터들을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 보다 특정한 예에서, 밸런스형 타겟 최적화를 선택하면, 프로세스(100)는 가우스 분포(Gaussian distribution)를 사용하여 대부분의 중위-콘텐츠 크리에이터들과 소수의 지망하는 콘텐츠 크리에이터들 및 소수의 상위 콘텐츠 크리에이터들(또는 고도로 확립된 콘텐츠 크리에이터들)을 선택할 수 있다.
일부 실시예들에서, 콘텐츠 크리에이터들 또는 채널들 중 하나(예를 들어, 도 6의 매치되는 채널들 중 하나)를 선택하는 것에 응답하여, 브랜드 콘텐츠 제공자는 콘텐츠 캠페인을 위해 콘텐츠 크리에이터를 컨택, 고용, 및/또는 관리할 수 있다.
도 2를 참조하면, 개시된 주제의 일부 실시예들에 따라 사용될 수 있는 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 하드웨어의 예(200)가 도시되어 있다. 예시된 바와 같이, 하드웨어(200)는 서버(202), 통신 네트워크(204), 및/또는 사용자 디바이스들(208 및 210)과 같은 하나 이상의 사용자 디바이스(206)를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 서버(202)는 특정 콘텐츠 캠페인에 적절한 특정 비디오 콘텐츠 채널들을 식별하기 위한 임의의 적절한 서버일 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 도 1과 관련하여 위에서 도시되고 논의된 바와 같이, 서버(202)는 콘텐츠 캠페인의 크리에이터로부터 임의의 적절한 정보(예를 들어, 웹사이트 URL, 하나 이상의 키워드, 타겟 데모그래픽 정보, 및/또는 임의의 다른 적절한 정보)를 수신할 수 있고, 콘텐츠 캠페인과 관련된 하나 이상의 콘텐츠 채널을 식별할 수 있다.
통신 네트워크(204)는 일부 실시예들에서 하나 이상의 유선 및/또는 무선 네트워크의 임의의 적절한 조합일 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크(204)는 인터넷, 인트라넷, WAN(wide-area network), LAN(local-area network), 무선 네트워크, DSL(digital subscriber line) 네트워크, 프레임 릴레이 네트워크, ATM(asynchronous transfer mode) 네트워크, VPN(virtual private network), 및/또는 임의의 다른 적절한 통신 네트워크 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다. 사용자 디바이스들(206)은 서버(202)에 하나 이상의 통신 링크를 통해 링크될 수 있는 통신 네트워크(204)에 하나 이상의 통신 링크에 의해 연결될 수 있다. 통신 링크들은 네트워크 링크들, 다이얼-업 링크들, 무선 링크들, 하드-와이어드 링크들, 임의의 다른 적절한 통신 링크들, 또는 이러한 링크들의 임의의 적절한 조합과 같이, 사용자 디바이스들(206)과 서버(202) 사이의 데이터 통신에 적절한 임의의 통신 링크들일 수 있다.
사용자 디바이스들(206)은 콘텐츠 캠페인들을 위한 파라미터들을 수신 및 송신하는 것, 미디어 콘텐츠 아이템들을 제시하는 것, 광고들을 제시하는 것, 및/또는 임의의 다른 적절한 목적(들)에 적절한 임의의 하나 이상의 사용자 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 사용자 디바이스들(206)은 데스크탑 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 모바일폰, 태블릿 컴퓨터, 및/또는 임의의 다른 적절한 유형의 사용자 디바이스를 포함할 수 있다.
서버(202)가 하나의 디바이스로서 예시되어 있지만, 서버(202)에 의해 수행되는 기능들은 일부 실시예들에서 임의의 적절한 수의 디바이스들을 사용하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서는, 서버(202)에 의해 수행되는 기능들을 구현하기 위해 다수의 디바이스들이 사용될 수 있다.
도면을 지나치게 복잡하게 하는 것을 피하기 위해 도 2에는 2개의 사용자 디바이스(208 및 210)가 도시되어 있지만, 임의의 적절한 수의 사용자 디바이스들, 및/또는 임의의 적절한 유형들의 사용자 디바이스들이 일부 실시예들에서 사용될 수 있다.
서버(202) 및 사용자 디바이스들(206)은 일부 실시예들에서 임의의 적절한 하드웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 서버(202) 및 사용자 디바이스들(206)은 임의의 적절한 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 모바일폰은 특수 목적 컴퓨터를 사용하여 구현될 수 있다. 임의의 이러한 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터는 임의의 적절한 하드웨어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 예시적인 하드웨어(300)에 예시된 바와 같이, 이러한 하드웨어는 하드웨어 프로세서(302), 메모리 및/또는 스토리지(304), 입력 디바이스 컨트롤러(306), 입력 디바이스(308), 디스플레이/오디오 드라이버들(310), 디스플레이 및 오디오 출력 회로부(circuitry)(312), 통신 인터페이스(들)(314), 안테나(316), 및 버스(318)를 포함할 수 있다.
하드웨어 프로세서(302)는 일부 실시예들에서 마이크로프로세서, 마이크로-컨트롤러, 디지털 신호 프로세서(들), 전용 로직, 및/또는 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터의 기능을 제어하기 위한 임의의 다른 적절한 회로부와 같은 임의의 적절한 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하드웨어 프로세서(302)는 서버(202)와 같은 서버의 메모리 및/또는 스토리지에 저장된 서버 프로그램에 의해 제어될 수 있다. 일부 실시예들에서, 하드웨어 프로세서(302)는 사용자 디바이스(306)의 메모리 및/또는 스토리지(304)에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.
메모리 및/또는 스토리지(304)는 일부 실시예들에서 프로그램들, 데이터, 및/또는 임의의 다른 적절한 정보를 저장하기 위한 임의의 적절한 메모리 및/또는 스토리지일 수 있다. 예를 들어, 메모리 및/또는 스토리지(304)는 랜덤 액세스 메모리, 판독-전용 메모리, 플래시 메모리, 하드 디스크 스토리지, 광학 매체들(optical media), 및/또는 임의의 다른 적절한 메모리를 포함할 수 있다.
입력 디바이스 컨트롤러(306)는 일부 실시예들에서 하나 이상의 입력 디바이스(308)로부터 입력을 제어하고 수신하기 위한 임의의 적절한 회로부일 수 있다. 예를 들어, 입력 디바이스 컨트롤러(306)는 터치스크린, 키보드, 하나 이상의 버튼, 보이스 인식 회로, 마이크로폰, 카메라, 광학 센서, 가속도계, 온도 센서, 니어 필드 센서(near field sensor), 압력 센서, 인코더, 및/또는 임의의 다른 유형의 입력 디바이스로부터 입력을 수신하기 위한 회로부일 수 있다.
디스플레이/오디오 드라이버들(310)은 일부 실시예들에서 하나 이상의 디스플레이/오디오 출력 디바이스(312)에 대한 출력을 제어하고 구동하기 위한 임의의 적절한 회로부일 수 있다. 예를 들어, 디스플레이/오디오 드라이버들(310)은 터치스크린, 평판 디스플레이(flat-panel display), 음극선관 디스플레이, 프로젝터, 스피커 또는 스피커들, 및/또는 임의의 다른 적절한 디스플레이 및/또는 프레젠테이션 디바이스들을 구동하기 위한 회로부일 수 있다.
통신 인터페이스(들)(314)는 하나 이상의 통신 네트워크(예를 들어, 컴퓨터 네트워크(204))와 인터페이싱하기 위한 임의의 적절한 회로부일 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(들)(314)는 네트워크 인터페이스 카드 회로부, 무선 통신 회로부, 및/또는 임의의 다른 적절한 유형의 통신 네트워크 회로부를 포함할 수 있다.
안테나(316)는 일부 실시예들에서 통신 네트워크(예를 들어, 통신 네트워크(204))와 무선으로 통신하기 위한 임의의 적절한 하나 이상의 안테나일 수 있다. 일부 실시예들에서, 안테나(316)는 생략될 수 있다.
버스(318)는 일부 실시예들에서 2개 이상의 컴포넌트(302, 304, 306, 310, 및 314) 사이에서 통신하기 위한 임의의 적절한 메커니즘일 수 있다.
임의의 다른 적절한 컴포넌트들이 일부 실시예들에 따라 하드웨어(300)에 포함될 수 있다.
일부 실시예들에서, 도 1의 프로세스들의 위에서 설명된 블록들 중 적어도 일부는 도면과 관련하여 도시되고 설명된 순서 및 시퀀스에 제한되지 않는 임의의 순서 또는 시퀀스로 실행 또는 수행될 수 있다. 또한, 도 1의 상기 블록들 중 일부는 레이턴시 및 프로세싱 시간들을 감소시키기 위해 병렬로 또는 적절한 경우에는 실질적으로 동시에 실행 또는 수행될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 도 1의 프로세스의 위에서 설명된 블록들 중 일부는 생략될 수 있다.
일부 실시예들에서는, 임의의 적절한 컴퓨터 판독가능 매체들이 본 명세서의 기능들 및/또는 프로세스들을 수행하기 위한 명령어들을 저장하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 컴퓨터 판독가능 매체들은 일시적이거나 비일시적일 수 있다. 예를 들어, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들은 비일시적 형태들의 자기 매체들(예를 들어, 하드 디스크들, 플로피 디스크들, 및/또는 임의의 다른 적절한 자기 매체들), 비일시적 형태들의 광학 매체들(예를 들어, 콤팩트 디스크들, 디지털 비디오 디스크들, Blu-ray 디스크들, 및/또는 임의의 다른 적절한 광학 매체들), 비일시적 형태들의 반도체 매체들(예를 들어, 플래시 메모리, EPROM(electrically programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 및/또는 임의의 다른 적절한 반도체 매체들), 송신 동안 순간적(fleeting)이지 않거나 또는 임의의 영구성의 가상(semblance of permanence)이 결여되지 않은 임의의 적절한 매체들, 및/또는 임의의 적절한 유형의 매체들(tangible media)과 같은 매체들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 일시적 컴퓨터 판독가능 매체들은 네트워크들, 와이어들, 전도체(conductor)들, 광섬유들, 회로들, 송신 동안 순간적이고 임의의 영구성의 가상이 결여되는 임의의 적절한 매체들, 및/또는 임의의 적절한 무형의 매체들(intangible media)의 신호들을 포함할 수 있다.
본 명세서에 설명된 시스템들이 사용자들에 대한 개인 정보를 수집하거나, 개인 정보를 사용하는 상황들에서, 사용자들은 프로그램들 또는 피처들이 사용자 정보(예를 들어, 사용자의 소셜 네트워크, 소셜 액션들 또는 액티비티들, 직업, 사용자의 선호도들, 또는 사용자의 현재 위치에 대한 정보)를 수집할지 여부를 제어할 수 있는 기회를 제공받을 수 있다. 또한, 특정 데이터는 저장되거나 사용되기 전에 개인 정보가 제거되도록 하나 이상의 방식으로 처리될 수 있다. 예를 들어, 사용자에 대해 개인적으로 식별가능한 정보가 결정될 수 없도록 사용자의 아이덴티티가 처리될 수 있거나, 또는 (도시(city), ZIP 코드, 또는 주(state) 레벨과 같은) 위치 정보가 획득되는 사용자의 지리적 위치가 일반화될 수 있어서, 사용자의 특정 위치가 결정될 수 없게 된다. 따라서, 사용자는 정보가 사용자에 대해 수집되고 콘텐츠 서버에 의해 사용되는 방법에 대한 제어를 가질 수 있다.
따라서, 관련 콘텐츠를 식별하는 방법들, 시스템들, 및 매체들이 제공된다.
본 발명이 전술한 예시적인 실시예들에서 설명되고 예시되었지만, 본 개시내용은 단지 예로서 이루어졌으며, 본 발명의 구현의 세부사항들에 대한 많은 변경들이 다음의 청구범위에 의해서만 제한되는 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있음이 이해되어야 한다. 개시된 실시예들의 피처들은 다양한 방식들로 결합되고 재배열될 수 있다.

Claims (21)

  1. 관련 콘텐츠(relevant content)를 식별하기 위한 방법으로서,
    콘텐츠 캠페인(content campaign)을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하는 단계 - 상기 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -;
    상기 적어도 하나의 키워드 및 상기 적어도 하나의 URL에 기초하여 상기 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키는 단계 - 상기 타겟 벡터는 상기 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 상기 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -;
    복수의 콘텐츠 크리에이터(content creator)들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도(similarity)를 결정하는 단계 - 상기 복수의 채널 벡터들 각각은 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 상기 임베딩 공간에 매핑함 -;
    상기 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 상기 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 URL과 연관된 페이지를 파싱(parsing)하여 상기 페이지 상에 나타나는 복수의 버티컬(vertical)들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 타겟 벡터는 상기 적어도 하나의 URL에 대응하는 복수의 버티컬들과 상기 적어도 하나의 키워드를 결합하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 복수의 버티컬들 각각 및 상기 적어도 하나의 키워드에 가중치가 적용되고, 상기 복수의 버티컬들의 총 가중치는 상기 적어도 하나의 키워드에 적용되는 가중치와 대응되는, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 캠페인에 대한 복수의 쿼리 임베디드 벡터(query embedded vector)들을 발생시키는 단계를 더 포함하고, 상기 타겟 벡터는 상기 복수의 쿼리 임베디드 벡터들의 평균인, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 채널에 대한 복수의 채널 임베디드 벡터(channel embedded vector)들을 발생시키는 단계를 더 포함하고, 상기 채널 벡터는 상기 복수의 채널 임베디드 벡터들의 평균인, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도는 상기 타겟 벡터와 상기 복수의 채널 벡터들 각각 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 계산함으로써 결정되는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터는 상기 타겟 벡터와 채널 벡터 사이의 코사인 유사도가 임계값보다 큰 것에 기초하여 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 선택되는, 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 URL과 연관된 페이지를 파싱하여 상기 페이지 상에 나타나는 복수의 버티컬들을 결정하는 단계;
    상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터에 대한 오디언스(audience)의 일부를 추정하는 오디언스 친밀도 스코어(audience affinity score)를 결정하는 단계 - 상기 콘텐츠 크리에이터에 대한 오디언스 친밀도 스코어는 상기 적어도 하나의 URL에 대응하는 복수의 버티컬들에 기초함 -; 및
    상기 오디언스 친밀도 스코어에 기초하여 상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 소팅(sorting)하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  10. 제1항에 있어서, 사용자 인터페이스가 제시되게 하는 단계를 더 포함하고, 상기 사용자 인터페이스는 상기 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터와 상기 캠페인 파라미터들을 동시에 제시하고, 상기 캠페인 파라미터들 각각은 상기 콘텐츠 캠페인에 참여할 후보로서 자동으로 선택된 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 수정하도록 조정가능한, 방법.
  11. 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 시스템으로서,
    하드웨어 프로세서
    를 포함하고, 상기 하드웨어 프로세서는,
    콘텐츠 캠페인을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하고 - 상기 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -;
    상기 적어도 하나의 키워드 및 상기 적어도 하나의 URL에 기초하여 상기 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키고 - 상기 타겟 벡터는 상기 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 상기 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -;
    복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도를 결정하고 - 상기 복수의 채널 벡터들 각각은 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 상기 임베딩 공간에 매핑함 -;
    상기 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하고;
    상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 상기 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 하는, 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 하드웨어 프로세서는 추가로 상기 적어도 하나의 URL과 연관된 페이지를 파싱하여 상기 페이지 상에 나타나는 복수의 버티컬(vertical)들을 결정하는, 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 타겟 벡터는 상기 적어도 하나의 URL에 대응하는 복수의 버티컬들과 상기 적어도 하나의 키워드를 결합하는, 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 상기 복수의 버티컬들 각각 및 상기 적어도 하나의 키워드에 가중치가 적용되고, 상기 복수의 버티컬들의 총 가중치는 상기 적어도 하나의 키워드에 적용되는 가중치와 대응되는, 시스템.
  15. 제11항에 있어서, 상기 하드웨어 프로세서는 추가로 상기 캠페인에 대한 복수의 쿼리 임베디드 벡터들을 발생시키고, 상기 타겟 벡터는 상기 복수의 쿼리 임베디드 벡터들의 평균인, 시스템.
  16. 제11항에 있어서, 상기 하드웨어 프로세서는 추가로 채널에 대한 복수의 채널 임베디드 벡터들을 발생시키고, 상기 채널 벡터는 상기 복수의 채널 임베디드 벡터들의 평균인, 시스템.
  17. 제11항에 있어서, 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도는 상기 타겟 벡터와 상기 복수의 채널 벡터들 각각 사이의 코사인 유사도를 계산함으로써 결정되는, 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터는 상기 타겟 벡터와 채널 벡터 사이의 코사인 유사도가 임계값보다 큰 것에 기초하여 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 선택되는, 시스템.
  19. 제11항에 있어서, 상기 하드웨어 프로세서는 추가로,
    상기 적어도 하나의 URL과 연관된 페이지를 파싱하여 상기 페이지 상에 나타나는 복수의 버티컬들을 결정하고;
    상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터에 대한 오디언스의 일부를 추정하는 오디언스 친밀도 스코어를 결정하고 - 상기 콘텐츠 크리에이터에 대한 오디언스 친밀도 스코어는 상기 적어도 하나의 URL에 대응하는 복수의 버티컬들에 기초함 -;
    상기 오디언스 친밀도 스코어에 기초하여 상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 소팅하는, 시스템.
  20. 제11항에 있어서, 상기 하드웨어 프로세서는 추가로 사용자 인터페이스가 제시되게 하고, 상기 사용자 인터페이스는 상기 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터와 상기 캠페인 파라미터들을 동시에 제시하고, 상기 캠페인 파라미터들 각각은 상기 콘텐츠 캠페인에 참여할 후보로서 자동으로 선택된 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 수정하도록 조정가능한, 시스템.
  21. 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 실행가능 명령어들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 방법은:
    콘텐츠 캠페인을 설명하는 캠페인 파라미터들을 수신하는 단계 - 상기 캠페인 파라미터들은 적어도 하나의 키워드 및 적어도 하나의 URL을 포함함 -;
    상기 적어도 하나의 키워드 및 상기 적어도 하나의 URL에 기초하여 상기 콘텐츠 캠페인을 설명하는 타겟 벡터를 발생시키는 단계 - 상기 타겟 벡터는 상기 적어도 하나의 URL과 연관된 정보 및 상기 적어도 하나의 키워드와 연관된 정보를 임베딩 공간에 매핑함 -;
    복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 복수의 채널 벡터들에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도를 결정하는 단계 - 상기 복수의 채널 벡터들 각각은 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들 각각과 연관된 정보를 상기 임베딩 공간에 매핑함 -;
    상기 복수의 채널 벡터들 각각에 대한 상기 타겟 벡터의 유사도에 기초하여 상기 복수의 콘텐츠 크리에이터들로부터 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터를 선택하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 콘텐츠 크리에이터가 상기 콘텐츠 캠페인에 참여시키기 위한 선택을 위해 제시되게 하는 단계
    를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
KR1020237008549A 2020-10-13 2021-10-13 관련 콘텐츠를 식별하기 위한 방법들, 시스템들, 및 매체들 KR20230051531A (ko)

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