KR20230085129A - 인터넷 광고 효율성을 향상시키기 위한 카니발리스틱 광고의 식별 및 관리 - Google Patents

Abstract

광고주와 관련된 키워드를 수집하고, 대응 무료 리스팅과 관련하여 광고에 대한 카니발리즘 점수를 계산하는 규칙을 정의하고 - 카니발리즘 점수는, 광고가 대응 리스팅과 동일한 SERP에 나타나는 것으로 인한 광고주의 수익 감소를 추정함 -, 키워드를 검색 엔진에 제공하고, 검색 엔진으로부터 SERP를 수신하고, SERP 내의 하나 이상의 광고 중에서 광고주에 의해 배치되는 첫 번째 광고의 위치를 결정하고, SERP 내의 복수의 무료 리스팅 중에서 대응 무료 리스팅의 위치를 결정하며, 규칙을 광고 및 대응 무료 리스팅에 적용하여 광고에 대한 카니발리즘 점수를 획득함으로써 검색 엔진 결과 페이지(search engine results page; SERP) 내의 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수(cannibalism score)가 생성된다.

Description

인터넷 광고 효율성을 향상시키기 위한 카니발리스틱 광고의 식별 및 관리

본 발명은 온라인 광고 기술, 특히 웹 페이지 내의 카니발리스틱 광고의 구매를 식별하고 관리하는 능력에 관한 것이다.

인터넷 검색 엔진은 사용자에 의해 수행된 키워드 검색에 대한 응답으로 하나 이상의 웹 페이지를 사용자의 브라우저로 반환한다. "검색 엔진 결과 페이지(search engine results pages)" 즉, SERP로 알려진 반환된 웹 페이지는 일반적으로 "자연적(organic)" 검색 결과라고 지칭되는 무료 검색 리스팅(unpaid search listings)과 광고라고도 지칭되는 유료 광고를 포함한다. 각 리스팅은 사용자에 의해 입력된 검색어와 관련되는 URL, 또는 월드와이드 웹페이지로의 링크를 포함한다. SERP 내의 유료 광고 또는 무료 리스팅에 반환되는 URL에 대응하는 웹 페이지는 종종 랜딩 페이지(landing page)라고 지칭된다.

온라인 광고의 목표는 사용자가 유료 광고를 클릭한 다음 광고주의 웹사이트를 방문하도록 자극하는 것이다. 온라인 광고 캠페인의 효과는 일반적으로 유료 리스팅에 대한 클릭 수의 함수로 측정되며, 이는 광고 캠페인으로 인한 웹사이트 방문자 수와 해당 방문자에 의해 생성되는 수익 금액과 동일하다. 광고 캠페인의 효과는 광고비 대비 생성되는 수익의 비율 또는 광고비 대비 방문자의 비율로 측정될 수 있다.

그러나 광고 캠페인의 효과는, 무료 리스팅을 클릭한 결과로서 그렇지 않았으면 방문했을 방문자를 유료 광고로 다이버트(divert)으로써 추가적 비용을 발생시키는 광고인 카니발리스틱 광고에 의해 심가하게 제한될 수 있다. 달리 말하면, 카니발리스틱 광고는 방문자를 무료 리스팅으로부터 카니발리스틱 광고로 다이버트함으로써 광고주의 비용을 증가시킨다.

가장 기본적인 형태에서, 카니발리스틱 광고는 웹 페이지에서 유료 광고와 동일한 서비스 또는 제품을 홍보하는 무료 리스팅 바로 옆에 나타나는, 광고주에 의해 구매된 광고이다. 사용자는 때때로 무료 리스팅이 아닌 유료 광고를 클릭한다. 이것은 어떤 경우의 백분율로 사용자가 무료 리스팅을 클릭했을 것이라는 가정하에 광고주에게 불필요한 광고 비용을 초래한다. 다른 경우에는 광고주의 광고와 대응 무료 리스팅 사이에 하나 이상의 광고가 있을 수 있다. 이러한 경우에 유료 광고는 카니발리스틱으로서 여전히 간주될 수 있다. 따라서 광고주가 카니발리스틱 광고를 구매할지 여부를 결정할 수 있도록 카니발리스틱 광고를 식별할 수 있는 것이 유리할 것이다.

카니발리스틱 광고비는 광고 캠페인의 효율성을 결정하기 위한 새로운 지표(metric)이기 때문에, 카니발리스틱 광고를 검출하는 것 외에도 광고주가 카니발리스틱 광고를 구매하는 데 소비하는 금액을 결정하는 것이 바람직하다. 이러한 가치를 통해 광고주는 문제의 규모를 결정하고 광고 캠페인의 효과를 희생하지 않고도 카니발리스틱 광고에 대한 지출을 줄일 수 있다.

광고주가 카니발리스틱 광고(advertisements; ads)를 구매함으로써 소비되는 금액과, 카니발리스틱 광고를 구매하지 않음으로써 회수(reclaim)될 수 있는 금액(회수 광고비라고 지칭됨)을 측정하기 위한 방법, 시스템 및 디바이스가 개시된다.

특정 실시예에서, 방법은 검색 엔진 결과 페이지(SERP) 내의 광고에 대한 카니발리즘 점수(cannibalism score)를 계산하며, 이는 유료 광고가 카니발리스틱할, 즉, 유료 광고가 대응 무료 리스팅에 근접하여 나타날 가능성을 추정한다. 다른 실시예에서, 카니발리즘 점수는 대응 무료 리스팅과 동일한 SERP에 유료 카니발리스틱 광고가 나타남으로 인한 광고주의 수익 감소를 추정한다.

특정 실시예는, 광고주와 관련된 키워드를 수집하고, 대응 무료 리스팅과 관련하여 광고에 대한 카니발리즘 점수를 계산하는 규칙을 정의하고 - 상기 카니발리즘 점수는 광고가 대응 리스팅과 동일한 SERP에 나타남으로 인한 광고주의 수익 감소를 추정함 -, 키워드를 검색 엔진에 제공하고, 검색 엔진으로부터 SERP를 수신하고, SERP 내의 하나 이상의 광고 중에서 광고주에 의해 배치되는 첫 번째 광고의 위치를 결정하고, SERP 내의 복수의 무료 리스팅 중에서 대응 무료 리스팅의 위치를 결정하며, 규칙을 광고 및 대응 무료 리스팅에 적용하여 광고에 대한 카니발리즘 점수를 획득함으로써 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하는 것에 대한 것이다.

특정 실시예는, 키워드 세트를 수신하고 - 각각의 키워드는 검색 엔진에 공급되는 유료 광고에 대응함 -, 각각의 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수를 수집하며 - 카니발리즘 점수는 SERP 내의 지정된 유료 광고의 존재가 사용자가 대응 무료 리스팅을 클릭할 기회를 감소시킨다는 것을 나타냄 -, 한 기간 동안 보고되는 실제 수익과 디카니발라이징 조치(cannibalizing actions)가 취해진 비교 가능한 기간 동안의 예상 광고비의 추정 간의 차이로서 회수 광고비를 추정함으로써 인터넷 광고 캠페인에 대해 회수 광고비의 추정을 생성하는 것; 및 회수 광비의 추정을 보고하는 것에 대한 것이다.

실시예는 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법에 대한 것이고, 이 방법은, 복수의 키워드를 수신하는 단계 - 각각의 키워드는 검색 엔진에 공급되는 유료 광고에 대응하고, 유료 광고는 웹 페이지로의 링크를 포함하고, 웹 브라우저로부터 키워드를 수신하는 것에 응답하여 검색 엔진은 (1) 대응 유료 광고, 및 (2) 적어도 하나의 무료 리스팅을 포함하는 검색 엔진 결과 페이지(SERP)를 반환하며, 무료 리스팅은 웹 페이지로의 링크를 포함하고, 웹 페이지는 도메인 내에 있음 -; (1) 지정된 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수 - 카니발리즘 점수는 SERP 내의 지정된 유료 광고의 존재가 사용자가 대응 무료 리스팅을 클릭할 기회를 감소시킨다는 것을 나타내고, 대응 무료 리스팅은 지정된 유료 광고의 링크된 웹 페이지와 동일한 도메인에 링크된 웹 페이지를 가짐 - 및 (2) 디카니발라이징 조치가 취해지지 않은 기간 동안 SERP 내의 지정된 유료 광고와 임의의 대응 무료 리스팅에 대한 클릭으로 인한 실제 수익을 수집하는 단계 - 유료 광고가 자신의 카니발리즘 점수로 인해 검색 엔진에 공급되지 않을 때 디카니발라이징 조치가 발생함 -; 한 기간 동안 지정된 광고를 구매하는 예상 비용의 추정과 디카니발라이징 조치가 취해진 비교 가능한 기간 동안 보고되는 실제 비용 간의 차이로서 지정된 유료 광고에 대해 회수 광고비를 추정하는 단계; 및 회수 광고비의 추정을 보고하는 단계를 포함한다.

본 발명은 도면과 함께 취해진 다음의 상세한 설명으로부터 더 완전하게 이해되고 인식될 것이다.
도 1은 카니발리스틱 광고를 자동으로 식별하고 그러한 광고를 구매하지 않음으로써 달성될 수 있는 잠재적 개선을 계산하는 카니발리스틱 광고 시스템(cannibalistic ad system; CAS)의 단순화된 블록도이다.
도 2는 카니발리스틱 광고의 예이다.
도 3은 카니발리스틱 광고를 식별하기 위한 전체 방법의 단순화된 흐름도이다.
도 4는 카니발리스틱 광고에 대한 지출 감소로 인한 잠재적 절약 추정에 기초해 광고 캠페인에 대한 효율성 측정(measure of efficiency)을 결정하기 위한 전체 방법이다.
도 5는 카니발리즘 광고 시스템에 포함된 소프트웨어 모듈을 묘사하는 블록도이다.
도면은 단지 예시의 목적으로 본 발명의 실시예를 묘사한다. 당업자는 본 명세서에 예시된 구조 및 방법의 대안적 실시예뿐만 아니라 실시예의 조합이 본 명세서에 설명된 본 발명의 원리를 벗어나지 않고 사용될 수 있음을 다음 논의로부터 쉽게 인식할 것이다.

이제 본 발명은 본 발명의 일부를 형성하고 예시로서 본 발명이 실시될 수 있는 특정 예시적인 실시예를 보여주는 첨부 도면을 참조하여 이하에서 보다 완전하게 설명될 것이다. 그러나, 본 발명은 많은 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 본 명세서에 기재된 실시예에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다; 오히려, 이러한 실시예는 본 개시 내용이 철저하고 완전하며, 본 발명의 범위를 당업자에게 충분히 전달하도록 제공된다. 무엇보다도 본 발명은 방법, 프로세스, 시스템, 비즈니스 방법 또는 디바이스로서 구현될 수 있다. 따라서, 본 발명은 완전한 하드웨어 실시예, 완전한 소프트웨어 실시예 또는 소프트웨어와 하드웨어 양상을 결합한 실시예의 형태를 취할 수 있다. 따라서, 이하의 상세한 설명은 제한적인 의미로 받아들여져서는 안 된다.

여기에서 사용된 다음 용어는 아래에 주어진 의미를 갖는다:

사용자 - 모바일 디바이스, PC 또는 기타 전자 디바이스를 사용하여 네트워크를 통해 본 발명에 의해 제공되는 서비스에 액세스하는 개인을 의미한다.

광고주 - 광고, 판매 또는 판촉 중인 상품 또는 서비스에 대해 검색 엔진을 통해 온라인 광고를 배치하거나 온라인 광고가 배치되도록 하는 개인, 회사 또는 기타 조직을 지칭한다.

키워드 또는 검색어 - 키워드 쿼리(keyword query)라고도 지칭되는, 사용자에 의해 웹 페이지의 검색 필드에 입력되고, 그런 다음, 요청된 검색을 수행하고 결과를 반환하는 검색 엔진으로 전송되는 단어, 단어들, 어구 또는 문장을 지칭한다. 광고주는 키워드에 대응하는 광고를 구매하거나 입찰할 수 있다; 이 경우 사용자가 키워드를 입력한 것에 대한 응답으로 검색 엔진에 의해 반환된 SERP는 키워드에 대응하는, 광고주에 의해 배치되는 유료 광고를 포함한다.

검색 엔진 또는 웹 검색 엔진 - 일반적으로 키워드 쿼리의 결과로서 키워드를 수신하고, 키워드를 사용하여 키워드에 대응하는 웹 페이지를 검색하며, 유료 광고, 및 무료 또는 자연적 리스팅을 포함하는 하나 이상의 검색 엔진 결과 페이지(SERP)를 반환하는 컴퓨터 서버 또는 인터넷 서비스를 의미한다.

리스팅 - SERP에 나타나는, 키워드 검색으로부터의 결과이다. 각 리스팅은 대응 웹 페이지로의 링크를 포함한다. 리스팅은 유료 광고, 즉, 유료 리스팅, 또는 검색 엔진에 의해 생성되는 무료 또는 자연적 리스팅일 수 있다. SERP의 리스팅은 순위가 매겨진다; 각 리스팅은 상단, 또는 첫 번째, 또는 가장 높은 위치로부터 시작하는 숫자적 위치를 가진다. 달리 명시되지 않는 한, SERP 내의 리스팅 위치는 무료 검색 결과에서 상단으로부터의 리스팅의 숫자적 위치를 지칭한다. 따라서 첫 번째 위치는 가장 높은 위치이고, 두 번째 위치는 다음으로 높은 위치이며, 이런 식이다. 유료 리스팅은 유료 리스팅 위치를 가지고 무료 리스팅은 무료 리스팅 위치를 갖는다.

검색 엔진 결과 페이지(SERP) - 키워드 쿼리에 대한 응답으로 검색 엔진에 의해 반환되는 웹 페이지의 리스트(list)를 의미한다. 이 리스트의 각 요소, 즉, 각 리스팅(listing)은 일반적으로 제목, URL 또는 웹페이지로의 링크, 및 페이지 내에서 키워드가 콘텐츠와 매칭한 위치를 보여주는 간단한 설명을 포함한다. SERP는 유료 리스팅 및 무료 리스팅의 시퀀스를 포함하는 단일 웹 페이지, 또는 아마도 다수의 웹 페이지에 걸쳐 있는 검색 쿼리에 대해 반환된 모든 링크의 세트를 지칭할 수 있다.

랜딩 페이지(landing page) - URL이 SERP 내의 리스팅에 대응하는 웹 페이지를 의미한다. 사용자가 SERP 내의 리스팅을 클릭하면 웹 브라우저가 대응 랜딩 페이지를 요청하고 디스플레이한다.

카니발리스틱 광고 - 근처의 무료 리스팅으로부터 클릭을 다이버트하는, 사용자에 의한 검색에 대한 응답으로 웹 페이지에서 검색 엔진에 의해 제공되는 유료 광고를 지칭한다. 일반적으로, 카니발리스틱 광고가 SERP에 나타나고 대응 무료 리스팅이 없는 경우와 비교될 때, 카니발리스틱 광고는 대응 무료 리스팅에 인접하거나 근접하게 나타날 때 감소된 가치를 갖는다. 이러한 맥락에서, 가치는 일반적으로 방문자, 광고되는 제품의 판매 수익 또는 유사한 지표의 견지에서 측정된다. 또한, 대응 무료 리스팅은 유료 광고에 의해 광고되는 것과 동일한 상품 또는 서비스를 지칭하는 무료 리스팅이다. 아래에서 설명되는 바와 같이, 유료 광고 및 무료 리스팅 내의 링크는 동일한 랜딩 페이지 또는 상이한 랜딩 페이지를 참조할 수 있다.

일반화된 동작

본 발명의 특정 양상의 동작은 도 1 내지 4와 관련하여 아래에서 설명된다.

도 1은 카니발리스틱 광고를 자동으로 식별하고 그러한 광고를 구매하지 않음으로써 달성될 수 있는 잠재적 개선을 계산하는 카니발리스틱 광고 시스템(cannibalistic ad system; CAS)(100)의 단순화된 블록도이다.

사용자(110)는 여기에서 브라우저(118)라고 지칭되는, 예를 들어, 구글 크롬(GOOGLE CHROME) 또는 모질라 파이어폭스(Mozilla Firefox)와 같은 웹 브라우저, 또는 다른 클라이언트 애플리케이션을 사용하여 자신이 키워드 검색을 수행할 수 있게 하는 웹사이트를 방문한다. 브라우저(118)는, 요청된 검색을 수행하고 브라우저(118)에 의해 디스플레이되는 SERP를 반환하는, 검색 엔진(120)에 키워드를 전송한다. SERP는 일반적으로 하나 이상의 유료 리스팅 또는 광고와, 하나 이상의 무료 리스팅을 포함한다. 각각의 광고 또는 무료 리스팅은 키워드와 매칭하도록 검색 엔진(120)에 의해 결정되는, 랜딩 페이지라고도 지칭되는 웹 페이지에 대응한다. 유료 광고의 경우, 광고주는 키워드를 "구매"하고 검색 엔진(120)과 통신하는 광고 서버(130)에 대응 광고를 제공한다. 따라서, 사용자(110)가 검색 박스에 키워드를 입력할 때, 검색 엔진은 브라우저(118)에 반환하는 SERP에 대응 유료 광고를 포함한다.

랜딩 페이지는 단순히 웹 서버(140)라고 지칭되는, 웹 서버 또는 웹 서비스에 의해 호스팅되는 도메인 또는 웹사이트(145)에 속한다. 웹 서버(140)는 복수의 도메인을 호스팅할 수 있다. 웹 페이지는 정적일 수 있는데, 즉, HTML 형식 또는 또 다른 형식의 컴퓨터 파일로서 존재하거나 동적으로 생성될 수 있다. 또한, 웹 서버(140)는 전자 상거래를 제공하여 사용자(110)가 항목을 구매하거나 그렇지 않으면 웹사이트(145)로부터 수익을 창출하는 거래를 수행하게 할 수 있게 한다.

광고 서버(130)는 SERP에 포함될 유료 광고를 검색 엔진(120)에 제공한다. 카니발리스틱 광고(CA) 분석기(135)는 SERP를 분석하고 카니발리스틱 광고를 식별한다. 일반적으로, CA 분석기(135)는 구매될 때 카니발리스틱 광고가 배치될 수 있는 키워드 리스트를 생성한다. CA 분석기(135)의 동작은 아래에서 도 2 내지 4를 참조하여 더 상세히 설명된다.

CA 분석기(135)가 광고 서버(130)와는 다른 서버 또는 컴퓨터 시스템에서 동작할 수 있음이 인식될 있다. 또한, 광고 서버(130)는 하나보다 많은 물리적 서버 컴퓨터로서, 또는 예를 들어, 아마존 AWS와 같은 클라우드 서비스에 의해 구현될 수 있다. 또한, CA 분석기(135)는 하나보다 많은 물리적 서버 컴퓨터로서, 또는 예를 들어, 아마존 AWS와 같은 클라우드 서비스에 의해 구현될 수 있다.

네트워크(150)는 CAS(100)에서 식별된 다양한 컴퓨터, 서버 및 서비스가 데이터를 교환할 수 있도록 한다. 네트워크(150)는 일반적으로 공용 인터넷을 지칭하지만 사설 네트워크 또는 사설 및 공용 네트워크의 임의의 조합을 지칭할 수 있다.

도 2는 카니발리즘 광고를 포함하는 검색 엔진 결과 페이지(SERP)(200)의 예이다. 사용자(110)가 브라우저(118)에 검색어(215) "슈어바이 식료품점(surebuy grocery)"을 입력하는 것에 응답하여 검색 엔진(120)은 SERP(200)를 반환한다. SERP(200)는 “슈어바이 식료품점”이라고 명명된 식료품점 또는 식료품점의 체인에 대한 광고인, 유료 리스팅(210) 및 무료 리스팅(220)을 포함한다.

리스팅(210)은 SERP(200)에 포함된 최초이자 유일한 유료 광고이다. 리스팅(220)은 무료 광고(220)이다. 무료 광고(220)는 SERP(200) 내의 첫 번째 무료 리스팅 위치에 있다.

광고(210)는, 무료 리스팅(220) 바로 위에 있기 때문에 카니발리스틱 광고이다. 광고(210)가 무료 리스팅(220) 위에 나타나지 않으면 더 큰 백분율의 사용자가 무료 리스팅(220)을 클릭할 것이다. 따라서, SERP(200)에 광고(210)가 없었다면 사용자가 무료 리스팅(220)을 클릭했을 경우에 대해서조차도 광고주는 광고(210)에 대해 지불했다. 따라서, 무료 리스팅(220) 바로 위의 위치에 있는 광고(210)의 배치는 광고 비용을 상응하게 증가시켰다.

카니발리스틱 광고의 경우

동일한 제품 또는 서비스에 대해 유료 광고 바로 아래에 무료 리스팅이 나타나고 유료 광고가 첫 번째 위치에 있는 도 2의 경우는 카니발리스틱 광고의 주요 경우로 간주된다. 이 경우 단 하나의 유료 광고, 즉, 카니발리즘 광고가 존재한다. 그러나 광고주가 광고를 카니발리스틱하다고 간주할 수 있는 다른 경우가 있다.

유료 광고가 카니발리스틱한 지 여부를 결정하는 데 몇 가지 요인이 고려될 수 있다. 이들 요인은 (1) 위치, (2) 거리, (3) 출현율 또는 빈도, (4) 랜딩 페이지가 동일하거나 다른지 여부, (5) "우호적(friendly)" 광고인지 "경쟁적(competitive)" 광고인지(또는 둘 다 아님) 여부, 그리고 (6) 자연적 검색 결과로 인해 발생하는 수익과 비교되어 광고주에 의해 배치되는 광고로부터 발생하는 증분 수익 또는 순수익을 포함한다. 요인 1 내지 5가 먼저 논의되고 이러한 요인에 기초해 광고가 카니발리스틱한 지 여부를 평가하는 규칙 기반 접근 방식이 제시된다.

위치는 유료 광고의 또는 대응 무료 리스팅의 검색 결과에서의 위치를 지칭한다. 언급된 바와 같이, 주요 경우는 유료 광고와 무료 리스팅이 각각 첫 번째 위치에 있는, 즉, 유료 광고가 유료 광고들 중 첫 번째 위치에 있고 무료 리스팅이 무료 리스팅들 중 첫 번째 위치에 있는 경우이다. 그러나 두 번째 위치 또는 세 번째 위치의 유료 광고와 첫 번째 위치의 무료 리스팅은 경우에 따라 카니발리스틱하다고 간주될 수 있다.

거리는 유료 광고와 무료 리스팅 사이의 유료 및 무료 리스팅 수를 지칭한다. 거리는 다음과 같이 유료 광고의 위치, 유료 광고의 총 수, 및 무료 리스팅의 위치로부터 결정될 수 있다:

거리 = (# PA - PA 위치) + UL 위치 식 1

여기서 # PA는 유료 광고의 개수이고, PA 위치는 모든 유료 광고들 중 분석되고 있는 유료 광고의 위치이며, UL 위치는 무료 리스팅들 중 대응 무료 리스팅의 위치이다. 이 실시예에서, 유료 광고는 무료 리스팅 위에 순차적으로 나타나는 것으로 이해된다. 그러나 유료 광고가 웹 페이지의 측면 또는 또 다른 기하학적 위치에 나타나는 경우 유사한 거리 측정이 공식화(formulate)될 수 있다.

출현율 또는 빈도는 광고 및 무료 리스팅의 위치가 검색마다 변경될 수 있다는 사실을 지칭한다. 따라서, 일부 실시예에서, 검색어는 특정 키워드를 수신하는 것에 응답하여 제공되는 SERP에서 유료 광고 또는 무료 리스팅의 평균 위치를 결정하기 위해 일정 기간에 걸쳐 또는 반복 횟수에 걸쳐 "샘플링"될 수 있다. 예를 들어, 수신된 SERP에서 유료 광고 또는 무료 리스팅의 위치를 얻기 위해 하루 또는 일주일 동안 1분에 한 번 또는 한 시간에 한 번 검색이 반복될 수 있다. 대안적으로, 하루에 100번 검색이 반복될 수 있다. 물론 다른 샘플링 방법도 사용될 수 있다.

일부 경우에, 카니발리스틱 광고의 랜딩 페이지가 그 대응 무료 리스팅의 랜딩 페이지와 다르다. 일부 경우에, 이러한 광고는 카니발리스틱하다고 간주된다; 다른 경우에 광고주가 랜딩 페이지를 테스트하고 있을 수 있거나, 단순히 검색 엔진에 의해 생성되는 무료 리스팅보다는 자신의 광고를 사용자로 하여금 보게 하는 것을 선호할 수 있다.

"우호적" 광고 및 "경쟁적" 광고

광고는 광고주에 의해 배치된 특정 광고에 대해 "우호적" 광고 또는 "경쟁적" 광고로서 분류될 수 있다. 그런 다음, 광고에 할당된 범주는 광고주의 광고가 카니발리스틱한 지 여부를 결정하는 것의 일부로서 사용될 수 있다.

예 1: 첫 번째 예에서, 첫 번째 회사가 두 번째 회사와의 비즈니스 파트너인 경우, 첫 번째 회사는 두 번째 회사에 의한 광고를 "우호적"으로 취급하고 두 번째 회사에 의해 배치된 광고와 경쟁적으로 광고하지 않는 데 동의할 수 있다. 따라서 이 예에서, 유료 광고 중 임의의 위치에 있는 우호적 광고는 광고주 자신의 광고가 카니발리스틱한 것을 암시한다. 몇 가지 다른 예가 아래에 주어진다.

예 2: 자동차 딜러 B는 자동차 제조업체 A에 의해 제조된 자동차를 판매한다. 제조업체 A는, 제조업체 A로부터의 제품에 대한 딜러 B에 의한 광고가 우호적이라고 간주하고 딜러 B에 의한 광고가 나타날 때 광고하지 않기로 결정할 수 있다.

예 3: 대안적으로, 제조업체 A는, 자신의 제품(즉, 제조업체 A의 제품)에 대해 딜러 B에 의해 배치된 광고가 경쟁적이라고 간주하고 이러한 광고에 대해 직접 광고하기를, 즉, 딜러 B에 의해 배치된 광고가 SERP에 나타날 가능성이 통계적으로 높을 때 광고하기를 원할 수 있다.

예 4: 광고주는 대응 무료 리스팅의 위치에 관계없이 경쟁적 광고가 없는 경우 광고를 카니발리스틱하다고 간주한다.

보다 일반적으로, 광고주는 특정 회사 또는 조직에 의해 배치된 광고를 우호적이거나 경쟁적이라고 간주할 수 있고 그러한 결정에 기초하여 광고 규칙을 구현할 수 있다.

또한, 광고주는 SERP를 스크랩(scrape)한 다음 분석하여 SERP 내의 광고에 대한 랜딩 페이지 도메인을 쉽게 결정할 수 있다. 따라서 우호적 광고는 우호적 도메인에 랜딩 페이지를 갖는 광고로서 간주될 수 있고 경쟁적 광고는 경쟁적 도메인에 랜딩 페이지를 갖는 광고로서 간주될 수 있다. 따라서, 특정 실시예에서, 우호적 도메인 리스트 및 경쟁적 도메인 리스트에 기초하여 우호적 광고 및 경쟁적 광고가 결정될 수 있다. 다른 실시예에서, 광고가 우호적인지 경쟁적인지를 결정하기 위해 회사 명칭 및 조직 명칭 또는 심지어 제품 명칭이 사용될 수 있다.

따라서 광고주의 관점에서 SERP 내의 각 광고는 다음과 같이 분류될 수 있다: 1) 자기 자신의 광고, 2) 우호적 광고, 3) 경쟁적 광고, 및 4) 기타, 즉, 우호적이지도 않고 경쟁적이지도 않은, 광고주 자신이 아닌 회사, 조직 또는 도메인으로부터의 광고.

특정 실시예에서, CA 분석기(135)는 검색어에 대한 검색에 의해 반환되는 첫 번째 SERP만을 분석한다. 일반적으로 SERP에는 최대 유료 광고 수가 존재한다; 예를 들어, 구글 검색 엔진은 SERP에 최대 4개의 광고를 반환한다. 따라서 각 광고 위치에 대해 가장 자주 반환되는 광고가 결정될 수 있다. 다음 논의에서, 각각의 SERP 위치에 대해 가장 자주 반환되는 광고가 CA 분석기(135)에 의해 결정되고 광고의 범주가 유사하게 결정된다고 가정된다.

다른 실시예에서, 각각의 광고는 더 일반적인 방식으로 범주화되거나 분류될 수 있는데, 즉, 우호적 및 경쟁적 범주가 아닌 임의의 수의 범주가 사용될 수 있다.

카니발리스틱 광고를 결정하기 위한 규칙

카니발리스틱 점수 또는 측정을 평가하는 규칙을 사용하여 유료 광고가 평가될 수 있다. 이전에 논의된 요인, 즉, 다음에 기초해 규칙이 공식화될 수 있다: (1) SERP 내의 유료 광고에 할당된 범주 (2) SERP 내의 유료 광고 수, (3) 광고주의 광고와 대응 무료 리스팅 사이의 평균 거리, 및 (4) 대응 무료 리스팅의 평균 위치.

표 1은 이전에 설명된 광고 위치, 광고 범주, 거리, 및 대응 무료 리스팅의 위치의 요인을 사용하여 광고가 카니발리스틱한 지 여부를 평가하는 데 사용될 수 있는 규칙을 공식화하기 위한 접근 방식의 예를 제공한다.

표 1에서 각 행은 하나의 규칙을 나타내며 열은 다음과 같다. A.는 규칙의 번호이고, B.는 첫 번째 SERP에서 첫 번째 위치에 나타나는 광고의 범주이고, C.는 첫 번째 SERP에서 두 번째 위치에 나타나는 광고의 범주이고, D.는 광고주에 의해 배치된 광고에 대한 대응 무료 리스팅의 평균 위치이고, E.는 광고주의 광고와 대응 무료 리스팅 간의 평균 거리이고, F.는 규칙이 충족되는 경우 광고주의 광고가 카니발리스틱하다고 간주되는지(예) 또는 아닌지(아니요)를 나타내며, G. 열은 규칙의 간략한 서술적 설명을 제공한다. 또한, 이 예에서 광고에 할당될 수 있는 범주는 A-광고주, F-우호적, C-경쟁적, 및 O-기타이다.

표 1의 예에서 열 D 및 E는 정수 값을 갖는 것으로 표시되지만, 특정 실시예에서 이것들은 대응 무료 리스팅의 D-평균 위치와, 광고주의 광고로부터 대응 무료 리스팅까지의 E-평균 거리에 대해 얻어진 샘플링 값에 기초한 실수 또는 소수일 수 있다. 또한, 열 B, C 및 F는 대안적으로 백분율 값, 소수 값 도는 분수 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 열 B에서 첫 번째 위치 리스팅의 범주 값은 A(.75), F(.1), C(.1) 및 O(.05)일 수 있으며, 이는 첫 번째 위치 광고가 범주 A, F, C 또는 O인 시간의 비율 또는 백분율을 나타낸다.

특정 실시예에서 우호적 광고는 랜딩 페이지가 우호적인 것으로 간주되는 도메인에 있는 광고로 간주되는 반면, 다른 실시예에서는 특정 도메인에 대한 특정 규칙이 있을 수 있음이 추가로 인식될 수 있다. 예를 들어, 규칙 5는 명시된 도메인(Dom A)으로의 링크를 갖는 광고가 첫 번째 또는 두 번째 유료 광고 위치인지와 대응 무료 광고가 광고주의 광고로부터 3 미만의 거리에 있는지 여부에 기초해 평가된다.

마지막으로 하나보다 많은 규칙이 광고에 적용되는 경우 카니발리즘 점수는 광고에 적용되는 모든 규칙 결과의 합계, 평균값 또는 가중 평균값을 나타낸다. 예를 들어, 한 규칙은 75%로 평가되고 또 다른 규칙은 25%로 평가되는 경우 가장 간단한 경우 평균값 50%가 광고에 대한 카니발리즘 점수이다.

증분 광고 가치에 기초한 규칙

광고로부터 광고주에게 발생하는 수익과 대응 무료 리스팅으로부터 발생하는 수익 간에는 차이가 있을 수 있다. 상이한 랜딩 페이지가 상이한 효과 수준을 가질 수 있으므로 광고와 무료 리스팅이 각각 상이한 랜딩 페이지로 링크되는 경우 이러한 현상이 발생할 수 있다. 따라서 광고가 대응 무료 리스팅보다 평균적으로 더 열악하게(worse) 수행되면 평균 광고 클릭에서 무료 리스팅에 대한 클릭을 카니발라이징함으로써 수익이 감소된다. 아래 표 2에 더 자세히 설명되는, 예를 들어, 구글 애널리틱스(GOOGLE ANALYTICS), 구글 애드워즈(GOOGLE ADWORDS) 및 구글 검색 콘솔(GOOGLE SEARCH CONSOLE)과 같은 검색 엔진에 의해 제공되는 데이터 소스를 사용하여, 광고 클릭으로 인한 평균 가치 또는 수익과 대응 무료 리스팅에 대한 클릭으로 인한 평균 가치 또는 수익을 결정할 수 있다. 평균 클릭 가치는 링크된 랜딩 페이지로의 방문자에 의한 클릭 또는 방문 당 기대되는 수익, 즉 평균 수익을 지칭한다.

광고주에 의해 정의될 수 있는 하나의 규칙은 아래 식 2에 정의된 대로 광고 클릭 대 무료 리스팅 클릭의 증분 가치 또는 비교 가치에 기초한다:

[(광고 클릭의 가치 - 무료 클릭의 가치)] / 광고 클릭의 비용 식 2

여기에서 식 2에 의해 정의된 증분 가치가 1보다 크면 광고 구매 비용을 고려한 후 광고 구매로부터의 순 양의 수익(net positive revenue)이 있다. 따라서 식 2에 기초한 간단한 규칙은 증분 가치가 1보다 작은 경우 광고가 카니발리스틱하다는 것이다. 그러나 다른 규칙도 고려될 수 있으며 증분 가치(식 2)에 기초한 규칙은 표 1에 예시된 것과 같은 규칙과 혼합될 수 있다. 또한, 증분 가치를 정의하기 위한 다른 공식이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 정의될 수 있다.

도 3에 예시된 흐름도의 각 블록 및 흐름도 예시의 블록 조합은 컴퓨터 프로그램 명령어에 의해 구현될 수 있음이 이해될 것이다. 이러한 프로그램 명령어는, 프로세서에서 실행되는 명령어가 흐름도 블록 또는 블록들에 명시된 동작을 구현하기 위한 수단을 생성하도록 기계를 생산하기 위해 프로세서에 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터 구현식 프로세스 또는 방법을 생성하기 위해 프로세서에 의해 수행될 흐름도 블록 또는 블록들에 명시된 동작을 구현하는 일련의 동작 단계를 야기하기 위해 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어는 또한 흐름도의 블록에 표시된 동작 단계 중 적어도 일부가 병렬로 수행되도록 할 수 있다. 또한, 일부 단계는 예를 들어, 다중 프로세서 컴퓨터 시스템에서 발생할 수 있는 것과 같이 둘 이상의 프로세서에 걸쳐 수행될 수도 있다. 또한, 흐름도 예시에서 하나 이상의 블록 또는 블록의 조합은 다른 블록 또는 블록의 조합과 동시에 또는 심지어 본 발명의 범위 또는 사상을 벗어나지 않고 예시된 것과는 다른 순서로 수행될 수도 있다.

따라서, 흐름도 예시의 블록은 명시된 동작을 수행하기 위한 수단의 조합, 명시된 동작을 수행하기 위한 단계의 조합 및 명시된 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령어 수단을 지원한다. 또한, 흐름도 예시의 각각의 블록 및 흐름도 예시 내의 블록의 조합은, 명시된 동작 또는 단계를 수행하는 특수 목적의 하드웨어 기반 시스템, 또는 특수 목적의 하드웨어 및 컴퓨터 명령어의 조합에 의해 구현될 수 있다는 것이 또한 이해될 것이다.

도 3은 카니발리스틱 광고를 식별하고 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 전체 방법(300)을 제공한다. 방법(300)의 목적은 광고주에 의해 구매되고 있는 검색 엔진 광고를 평가하여 어느 것이 카니발리스틱한 지 결정하는 것이다.

단계(305)에서, CA 분석기(135)는 평가할 검색어 세트를 수집한다. 이것들은 광고주에 의해 현재 구매되고 있는 광고 또는 잠재 광고일 수 있다. 일반적으로 각 광고는 검색어 또는 키워드에 대응한다. 이 단계는 다양한 방법으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 특정 광고주, 예를 들어, 슈어바이(도 2 참조)의 검색 엔진 마케팅(search engine marketing; SEM) 프로그램이 평가 중인 경우, 광고주는 자신이 일반적으로 구매하는 검색어 리스트와 결과 SERP에 나타나는 대응 유료 광고를 제공할 수 있다.

대안적으로, 검색 엔진이 키워드 세트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 구글사에 의해 제공되는 구글 검색 콘솔은 검색어 리스팅과, 각 검색어에 따라 배치되는 광고의 평균 검색 위치를 제공할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 첫 번째 위치와 두 번째 위치에 유료 광고가 나타나고, 첫 번째 위치 또는 두 번째 위치에 무료 리스팅이 있는 경우에만 관심이 있는 경우, 평균 위치가 2 미만인 검색어만 평가될 수 있다.

검색 엔진으로부터 추가 데이터가 얻어질 수 있다. 예를 들어, 구글사에 의해 제공되는 구글 애드워즈는 광고 위치, 광고 비용, 클릭률(click through rate), 광고 노출 점유율(ad impression share) 및 유사한 지표를 포함한 정보를 제공한다.

단계(310)에서 광고를 평가하고 점수를 매기기 위한 규칙이 생성된다. 이러한 규칙은 표 1 또는 식 2에 주어진 규칙과 유사할 수 있다.

단계(315)에서 수집된 검색어 중 하나에 대해 검색 엔진에 대해서 키워드 검색이 수행된다.

단계(320)에서 SERP가 검색 엔진으로부터 수신된다. 방법(300)이 단일 검색 엔진에 적용되는 동안, 방법은 관심 있는 추가 검색 엔진에 대해 수행될 수 있음에 유의한다. 따라서, 방법(300)은 모든 검색 엔진에 동일하게 적용된다.

단계(325)에서, 수신된 SERP 내의 리스팅(유료 및 무료)을 분석하여 광고주에 의한 유료 광고의 리스팅 위치 및 대응 무료 리스팅(있는 경우)의 리스팅 위치를 결정한다. 특정 실시예에서, 검색은 반복적으로 수행되는데, 즉, 평균 리스팅 위치를 얻기 위해 샘플링이 수행된다. 이 경우, 이 단계에서 유료 광고 및 대응 무료 리스팅에 대해 평균 리스팅 위치가 갱신된다.

단계(330)에서, 평균 리스팅 위치의 샘플링이 수행되는 경우, 더 많은 샘플링이 수행되어야 하는지 여부에 대한 결정이 내려진다. 만일 그렇다면, 처리는 단계(315)로 되돌아간다; 그렇지 않다면 처리는 단계(335)로 진행한다.

단계(335)에서 단계(310)에서 공식화된 규칙이 적용되어 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수가 생성된다. 카니발리즘 점수는 다양한 의미를 가질 수 있다. 예를 들어, 특정 실시예에서, 카니발리즘 점수는 SERP 내의 대응 리스팅에 대한 유료 광고의 근접성으로 인해 손실된 판매 또는 수익의 백분율 또는 양을 추정한다.

다른 실시예에서, 카니발리즘 점수는, 광고가 실제로 카니발리스틱하고 무료 리스팅에 의해 생성될 수익을 감소시킬 가능성을 나타낸다. 그러한 실시예에서, 카니발리즘 점수 75는 광고가 카니발리스틱할 가능성이 75%임을 나타낸다.

다른 실시예에서, 점수는 단순히 광고가 카니발리스틱하다고 간주된다는 것을 나타내는 부울(참, 거짓) 값(Boolean value)일 수 있다.

단계(340)에서 모든 키워드가 처리되지 않은 경우 처리는 단계(315)로 돌아간다. 모든 키워드가 처리되었으면 처리는 단계(345)에서 계속된다.

단계(345)에서, 각각의 키워드-지불 광고 조합(keyword-paid ad combination)에 대한 카니발리즘 점수에 대한 보고서가 생성된다. 이러한 보고서는 수집된 모든 키워드 또는 카니발리스틱하다고 결정된 키워드만을 포함할 수 있다. 예를 들어, 주어진 문턱값보다 높은 점수를 갖는 키워드-지불 광고 조합만이 보고서에 포함될 수 있다. 경우에 따라 이 단계에서 방법이 종료되어 광고주 또는 예를 들어, 온라인 광고 회사와 같이 광고주가 지정하는 서비스 회사에 보고서가 제공된다.

다른 실시예에서, 단계(350)에서 광고주 또는 그들의 웹 서비스 회사는 단계(345)에서 생성된 보고서에 기초하여 자신들의 검색 엔진 광고 구매를 수정할 수 있다.

효율성 측정: 회수 광고비(Reclaimed Ad Spend)

카니발리스틱 광고의 개념과 유료 광고가 카니발리스틱할 가능성이 있는지 여부를 자동으로 분석하여 광고 캠페인의 효율성을 향상시키는 것은 참신(novel)하다. 이 측정을 사용하면 광고 캠페인의 비용을 크게 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있다. 따라서 카니발리스틱 광고를 구매하지 않음으로써 감소된 비용과 증가된 효율성을 측정할 수 있는 것이 중요하다. 이러한 효율성 측정은 카니발리스틱 광고를 식별하고 디카니발라이징 조치(de-cannibalizing actions)라고 하는 적절한 조치를 취하기 위해 자동화된 방법을 사용하는 효과를 검증하기 위해 광고주에게 제공될 수 있다.

도 4는 방법(300)에 의해 식별된 카니발리스틱 광고의 일부 또는 전부를 구매하지 않음으로 인한 잠재적 절약의 추정치에 기초하여 광고 캠페인에 대한 효율성 측정을 결정하기 위한 전체 방법(400)을 제공한다. 방법(400)은 카니발리스틱한 것으로 결정된 하나 이상의 유료 광고를 구매하지 않음으로 인한 절약을 추정하는, "회수 광고비"라고 본 명세서에서 지칭되는 측정을 계산한다. 방법(400)은 방법(300)에 의해 결정된 카니발리즘 점수를 사용하여 개별 광고를 구매할지 또는 구매하지 않을지를 결정한다.

특정 실시예에서, 방법(400)은 하루(또는 또 다른 적절한 기간) 동안 키워드 세트에 대해 회수 광고비(reclaimed ad spend; RAS)를 계산하며, 여기서 하루 동안 검색어에 대해 회수 광고비는 아래 식 3에서와 같이 정의될 수 있다:

RAS = 예상 광고비 - 최적화된 광고비 식 3

단계(430)에서 하루 동안의 예상 광고비(EAS)는 다음과 같이 계산될 수 있다:

EAS = 하루 동안의 평균 광고 클릭 당 비용(cost-per-click; CPC) * 하루 동안의 평균 광고 클릭률(click through rate; CTR) * 하루 동안의 검색어 노출(즉, 사용자가 키워드를 검색한 횟수) 식 4

특정 실시예에서는 하루의 기간이 사용되는 반면, 본 발명의 다른 실시예에서는 다른 기간이 사용될 수 있음이 이해된다.

최적화된 광고비(optimized ad spend; OAS)는 디카니발라이징 조치가 취해지고 있는 기간, 즉, 카니발리즘 방법(300)이 동작하고 유료 광고를 실행하기 위해 키워드를 구매할지 여부에 대한 결정이 적어도 부분적으로 키워드에 대한 카니발리즘 점수에 기초하는 기간 동안 검색 엔진에 의해 일반적으로 보고되는 실제 측정된 광고비 또는 비용이다. 카니발리스틱 광고를 구매하지 않기로 결정하는 것을 포함하는 방법(300)의 동작은 또한 디카니발라이징 조치를 취하는 것으로 지칭된다. 디카니발라이징 조치의 예는 카니발리즘 점수가 문턱값보다 높은 유료 광고를 구매하지 않는 것이다.

예를 들어, 구글 검색 엔진으로부터 구매된 광고에 대해 방법(400)이 수행되면 구글에 의해 제공되는 구글 광고(GOOGLE ADS)라는 서비스로부터 광고 비용의 측정이 얻어진다.

하루 동안 하나의 검색어 당 예상 광고비(식 4)의 예를 들면, CPC가 1달러이고 CTR이 10%이고, 당일 예상 노출수가 2,000회일 때 당일 예상 광고비(EAS)는 = $1 * 0.1 * 2,000 = $200이다.

따라서 검색 엔진에 의해 보고되는 최적화된 실제 광고비가 $50인 경우 회수 광고비는 $200 - $50 = $150이다.

특정 실시예에서, 방법(400)은 단지 단일 검색 엔진, 예를 들어, 구글 검색 엔진을 사용해 동작한다. 그러한 실시예에서, 방법(400)은 아래의 표 2에 제시된 데이터를 사용하여 동작할 수 있다. 다른 실시예에서, 비교 가능한 데이터는 다른 검색 엔진으로부터 또는 단일 주 검색 엔진(a single, principle, search engine)에 추가적인 검색 엔진으로부터 얻어진다. 그런 다음, 다수의 검색 엔진에 걸쳐 결과가 집계(aggregate)될 수 있다.

데이터 소스 및 입력
데이터 소스	특정 입력
구글 광고 API	노출, 클릭, 평균 클릭률(CTR), 광고 클릭 당 비용(CPC)을 포함한, 키워드에 대한 지표를 제공한다.
구글 검색 콘솔 API	자연적 클릭, 자연적 노출, 랜딩 페이지 URL을 포함한, 명시된 기간 동안 키워드에 대한 검색 트래픽 데이터를 제공한다.
구글 애널리틱스 API	날짜에 대한 수익 및 트래픽 소스를 제공한다.
디카니발라이제이션 시스템(즉, 방법(300)으로부터의 결과)	날짜 또는 기간 동안 유료 광고에 대한 카니발라이제이션 점수를 제공한다.

표 2에 사용된 일부 용어는 다음과 같이 정의된다:

트래픽 소스는 방문자가 어떻게 예를 들어, 자연적 리스팅을 클릭하여 또는 유료 광고를 클릭함으로써 사이트에 도착했는지를 지칭한다.

광고 클릭은 구글 검색 엔진을 사용하여 키워드 검색 결과로서 반환된 SERP에 디스플레이되는, 평가 중인 검색어에 대응하는 광고를 사용자가 클릭한 횟수를 지칭한다.

광고 비용: SERP에 나타난 유료 광고에 대해 광고주에 의해 지출된 달러이다.

자연적 클릭(organic clicks)은 사용자가 무료, "자연적" 구글 검색 결과 리스팅을 클릭한 횟수를 지칭한다.

자연적 노출(organic impressions)은 사용자에 의해 수행된 구글 검색에 대한 응답으로 무료 리스팅이 SERP에 나타나는 횟수를 지칭한다.

기준 기간(baseline period)은 검색어에 대해 디카니발라이징 조치가 취해지지 않는, 즉, 구매 결정이 검색어에 대한 카니발라이제이션 점수를 고려하지 않는 기간을 지칭한다. 기준 기간은 일반적으로 일 단위로(in days) 측정된다. 이는 더 큰 시간 간격 내의 여러 날, 예를 들어, 지난 8일 중 4일 또는 여러 연속적인 날일 수 있다.

기준 데이터(baseline data)는 기준 기간 동안 캡처된 데이터를 지칭한다.

효율성의 추가적 측정

회수 광고비 외에도 카니발리스틱 광고에 대한 지출 감소의 효율성은 추가 측정 또는 대체 측정을 사용하여 표시될 수 있다. 다음 각 측정은 디카니발라이징 조치가 취해지지 않은 기간과 디카이발라이징 조치가 수행되는 유사한 기간 간에 비교될 수 있다: 광고 클릭, 광고 비용, 자연적 클릭, 노출, 및 수익. 데이터는 모든 검색어에 걸쳐 그리고 상이한 시간 간격(일, 주, 월 등)에 걸쳐 집계될 수 있다.

방법(400)으로 돌아가면, 단계(405)에서 평가될 키워드가 수신되거나 수집된다. 다음으로, 단계(410)에서, 방법(300)에 의해 생성된 대응 카니발리즘 점수 및 표 2에서 위에서 논의된 성과 데이터가 각각의 수신된 키워드에 대해 수집된다.

단계(420)에서 처리를 위해 키워드가 선택된다. 단계(430)에서 키워드에 대한 예상 광고비는 식 4에 따라 계산된다. 그런 다음, 단계(440)에서 최적화된 광고비가 단계(410)에서 수집되는 데이터로부터 검색(retrieve)된다. 앞서 언급된 바와 같이 최적화된 광고비는 일반적으로 검색 엔진으로부터 수집된다.

단계(450)에서, 회수 광고비는 식 3에 따라 계산된다. 또한, 단계(450)에서, 특히 광고 클릭, 광고 비용, 자연적 클릭, 노출, 및 수익을 포함하여 위에서 논의된 바와 같이 다른 측정이 계산될 수 있다. 비교의 기초로서, 이러한 측정은 디카니발라이징 조치가 취해진 시기와 그렇지 않은 시기의 비교 가능한 길이의 기간 동안 계산되거나 수집될 수 있다.

단계(460)에서 모든 키워드가 처리되었는지 여부에 대한 결정이 내려진다. 그렇지 않다면 처리는 단계(420)로 돌아가고, 그렇다면 처리는 단계(470)로 진행한다.

단계(470)에서, 선택적으로, 회수 광고비를 포함하는 결과가 모든 키워드에 걸쳐 그리고 잠재적으로 여러 시간 간격에 걸쳐 집계된다.

단계(480)에서, 고객 또는 클라이언트에게 결과가 제공된다. 이는 특히 예를 들어, 마이크로소프트 엑셀 테이블과 같은 파일 형태이거나 프리젠테이션으로서 제공될 수 있다. 또한, 이러한 데이터는 중간 결과를 구성할 수 있으며 보고 또는 의사 결정 목적으로 추가적으로 분석 및 사용될 수 있다.

도 5는 카니발리스틱 광고 시스템(cannibalistic ad system; CAS)(100)의 소프트웨어 모듈을 묘사하는 블록도이다. 도 5는 클라이언트 컴퓨터(115), 검색 엔진(120), 웹 서버(140) 및 광고 서버(130)를 포함하는, CAS(100)의 관련 소프트웨어 요소를 설명한다.

클라이언트 컴퓨터(115)는 사용자(110)와 상호작용하고 사용자(110)가 웹 브라우저(118)를 사용하여 웹 검색을 수행할 수 있게 한다.

브라우저(118)는 일반적으로 모질라 파이어폭스(MOZILLA FIREFOX) 또는 마이크로소프트 인터넷 익스플로러(INTERNET EXPLORER)와 같은 상업적으로 사용 가능한 표준 브라우저이다. 대안적으로, 네트워크를 통해 그래픽, 텍스트, 멀티미디어 등을 수신하고 디스플레이하도록 구성되는 클라이언트 애플리케이션일 수도 있다.

브라우저(118)는 예를 들어, 검색 엔진(120), 웹 서버(140) 및 클라이언트 컴퓨터(115)와 같은 인터넷 연결 컴퓨터에 HTTP 요청을 발행하고 HTTP 응답을 수신한다. 애플리케이션 서버(420)는 HTTP 요청을 수신하고 적절한 광고 서버(130) 소프트웨어 모듈을 호출하여 요청을 처리한다. 애플리케이션 서버(520)는 HTTP 요청을 수락하고 처리하며 HTTP 응답을 옵션인 데이터 콘텐츠와 함께 다시 전송하는 웹 서버를 포함하는 상업적으로 사용 가능한 애플리케이션 서버일 수 있으며, 옵션인 데이터 콘텐츠는 예를 들어, HTML 문서 및 링크된 객체(이미지 등)와 같은 웹 페이지일 수 있다.

애플리케이션 서버(520)는 검색 엔진(120) 및 웹 서버(140)와의 세션을 수립하고 관리한다. 또한, 애플리케이션 서버(520)는 클라이언트 컴퓨터(115)와 상호 작용할 수 있다.

검색 엔진(120)의 소프트웨어 모듈은 일반적으로 본 발명의 범위 밖에 있다. 그러나, 위에서 논의되고 표 2에서 상세히 설명된 바와 같이, 검색 엔진은, 광고주에 의해 구매되고 자신이 검색에 응답하여 SERP에서 제공하는 광고와 관련된 다양한 결과 데이터를 제공할 것으로 기대된다. 웹 서버(140)는 각각의 웹사이트가 하나 이상의 도메인을 포함하는 하나 이상의 웹사이트(145)를 관리한다.

광고 서버(130)는 키워드 수집기(530), 규칙 정의기(532), 카니발리스틱 광고(CA) 분석기(135), 카니발리스틱 광고(CA) 보고서 생성기(534), 특정 실시예에서, 광고 구매자(536), 회수 광고 분석기(reclaimed ad analyzer), 키워드 데이터베이스(550), 규칙 데이터베이스(552), 및 광고 데이터베이스(554)를 포함한다. 위에서 언급된 데이터베이스 각각은 하나 이상의 물리적 저장 메커니즘에 걸쳐 분산된 하나 이상의 컴퓨터 파일로서 구현될 수 있음이 인식될 수 있다. 일 실시예에서, 전술된 데이터베이스 각각은 하나 이상의 관계형 데이터베이스로서 구현되고 구조화된 쿼리 언어(structured query language; SQL)를 사용하여 액세스된다.

키워드 수집기(530)는 검색 엔진(120)으로부터 그리고 잠재적으로 다른 소스로부터 키워드를 얻는다. 키워드 수집기(530)는 또한 예를 들어, 광고주에 의해 공급되는 컴퓨터 파일에서, 광고주로부터 키워드를 얻을 수 있다. 키워드 수집기(530)는 키워드 데이터베이스(450)에 키워드를 저장한다. 키워드 수집기(530)는 방법(300)의 단계(305)와 연관된 처리를 수행한다.

추가적으로, 키워드 수집기(530)는 검색 엔진(120)으로부터, 키워드로 인한 수익, 평균 클릭 당 비용(CPC), 평균 클릭률(CTR) 및 노출을 포함하여, 회수 광고비를 계산하기 위해 방법(400)에 의해 요구되는 데이터를 수집한다.

규칙 정의기(532)는 SERP에서 광고에 대한 점수를 결정하는 규칙을 정의한다. 규칙 정의기(532)는 규칙 데이터베이스(552)에 규칙을 저장한다. 규칙 정의기(532)는 방법(300)의 단계(310)를 구현한다. 규칙 정의기(532)는 다양한 방식으로 구현될 수 있다; 예를 들어, 특정 실시예에서 규칙 정의기(532)는 단순히 규칙을 정의하는 텍스트 파일을 수신한다; 반면에 다른 실시예에서 규칙 정의기(532)는 사용자가 규칙을 대화식으로 정의할 수 있게 하는, 클라이언트 컴퓨터(115)로의 그래픽 인터페이스를 제공한다. 일반적으로 규칙을 정의하기 위한 방법은 본 발명의 범위를 벗어난다.

CA 분석기(135)는 방법(300)의 단계(315 내지 340)와 연관된 처리를 수행한다. CA 분석기(135)는 키워드 데이터베이스(550)에 저장된 수집된 키워드를 사용하여 SERP를 얻고 유료 광고 및 대응 리스팅의 위치를 결정하며 결과를 키워드 데이터베이스(550)에 저장한다. 또한, CA 분석기(135)는 SERP를 평가하여 카니발리스틱 광고 점수를 생성하며 그 결과를 광고 데이터베이스(554)에 저장한다.

CA 보고서 생성기(534)는 광고에 대한 카니발리스틱 광고 점수를 제공하는 보고서를 생성한다. CA 보고서 생성기(534)는 방법(300)의 단계(345)를 수행한다.

특정 실시예에서, 광고 구매자(536)는 광고 데이터베이스(554)에 저장된 카니발리스틱 광고 보고서에 의해 표현되는 카니발리스틱 광고 분석의 결과를 고려하여 검색 엔진(120)으로부터 광고를 구매한다. 구체적으로, 광고 구매자(536)는 카니발리즘 점수에 기초하여 광고를 구매할지 여부를 경우별로 결정한다. 다른 실시예에서, 광고 구매자(536)는 CAS(100)의 일부가 아니다. 예를 들어, 광고 구매자(536)의 기능은 제3자 광고 대행사에 의해 수행될 수 있다.

회수 광고비 분석기(RAS 분석기)(538)는 카니발리스틱하다고 간주되는 광고를 구매하지 않음으로써 얻어진 결과, 즉, 효율성을 분석한다. 일반적으로, RAS 분석기(538)는 광고주에게 제공될 수 있는 보고서 또는 다른 결과를 생성하기 위해 방법(400)을 수행한다. RAS 분석기(538)는 이전에 논의된 바와 같이 회수 광고비 이외의 다른 효율성 측정을 계산할 수도 있다. 이러한 측정은 무엇보다도 광고 클릭, 광고 비용, 자연적 클릭, 노출, 디카니발라이징 조치가 취해진 경우와 취해지지 않은 경우의 비교 가능한 길이의 기간 동안의 수익을 포함한다. RAS 분석기(538)는 그 결과를 광고 데이터베이스(554)에 저장한다.

키워드 데이터베이스(550)는 수집된 키워드를 저장한다. 키워드 데이터베이스(550)는 또한, 광고 및 대응 무료 리스팅의 위치 또는 평균 위치를 저장하는데, 여기서 광고는 광고자에 의해 또는 광고 서버(130)에 의해 또는 광고주를 대신하여 행동하는 또 다른 당사자에 의해 배치되며, 광고는 키워드 검색의 결과로서 반환되는 SERP에 나타난다.

규칙 데이터베이스(552)는 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하는 데 사용되는 규칙을 저장한다.

광고 데이터베이스(554)는 수집된 키워드에 대응하는, 광고주에 의해 공급되는 광고를 저장한다. 일반적으로, 광고주가 관심을 갖는 각 키워드는 검색 엔진을 사용해 배치될 수 있는 대응 유료 광고를 갖는다. 광고 데이터베이스(554)는 또한 CA 보고서 생성기(534)에 의해 생성되는 CA 보고서 및 회수 광고비, 및 RAS 분석기(538)에 의해 생성되는 다른 결과 데이터를 저장한다.

상기 명세서, 예시, 및 데이터는 본 발명의 구성의 제조 및 사용에 대한 완전한 설명을 제공한다. 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본 발명의 많은 실시예가 만들어질 수 있다.

광고가 카니발리스틱한 지 여부를 결정하기 위한 예시적 규칙
A. 규칙 #	B. 범주 광고 1	C. 범주 광고 2	D. 무료 광고 위치	E. 거리	F. 카니발리스틱한 가?	G. 규칙 설명
1	A	해당 없음	1	1	예	(카니발리스틱) 카니발리스틱 광고의 전형적인 경우. 광고주의 광고가 첫 번째 위치에 있고, 무료 리스팅이 일반적으로 첫 번째 위치에 있다. 일반적으로 두 번째 위치의 광고가 없다.
2	A	F	1	2	예	(카니발리스틱) 광고주의 광고는 첫 번째 위치에 있다; 두 번째 위치 광고는 우호적 광고이다; 그리고 무료 리스팅은 일반적으로 첫 번째 위치에 있다.
3	A	C	1	2	예	(카니발리스틱) 광고주의 광고는 첫 번째 위치에 있다; 두 번째 광고는 경쟁적 광고이다; 무료 리스팅은 일반적으로 첫 번째 위치에 있다.
4	A	C	2	3	아니오	(카니발리스틱하지 않음) 광고주의 광고는 첫 번째 위치에 있다; 두 번째 광고는 경쟁적이다; 무료 리스팅은 두 번째 위치에 있다.
5	도메인 A	도메인 A	해당 없음	<3	아니오	(카니발리스틱하지 않음) 광고주의 광고가 아닌 광고가 첫 번째 또는 두 번째 유료 광고 위치에 나타나고, 광고주의 대응 무료 리스팅은 광고주의 광고로부터 3 미만의 거리에 있다.

Claims (29)

1. 광고에 대한 카니발리즘 점수(cannibalism score)를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법(computer-implemented method)으로서,
   지정된 광고주와 관련되는 복수의 키워드를 수집하는 단계 - 키워드를 수신하는 것에 응답하여 검색 엔진은 검색 엔진 결과 페이지(search engine results page; SERP)를 반환하고, SERP는 (1) 하나 이상의 광고의 시퀀스 - 광고는 광고주에 의해 배치되고 랜딩 페이지(landing page)로의 링크를 포함하고, 상기 시퀀스에서 더 높은 위치는 더 낮은 위치보다 더 가치가 있음 - 및 (2) 복수의 무료 리스팅(unpaid listings) - 각각의 무료 리스팅은 랜딩 페이지로의 링크를 포함하고, 상기 시퀀스에서 더 높은 위치는 더 낮은 위치보다 더 가치가 있음 - 을 포함하고, 각 랜딩 페이지는 도메인 내에 있고, 도메인은 웹 페이지의 모음이고, SERP 내의 대응 무료 리스팅은 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 동일한 SERP 내의 광고로 링크되는 랜딩 페이지와 동일한 도메인 내의 상기 랜딩 페이지로 링크됨 -;
   규칙의 시퀀스를 정의하는 단계 - 상기 규칙은 적용될 때 대응 무료 리스팅과 관련하여 SERP 내의 광고에 대한 카니발리즘 점수를 계산함 -;
   각 수신된 키워드에 대해:
   상기 키워드를 검색 엔진에 제공하는 단계;
   하나 이상의 광고 및 하나 이상의 무료 리스팅을 포함하는 SERP를 상기 검색 엔진으로부터 수신하는 단계;
   상기 하나 이상의 광고 중에서 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 첫 번째 광고의 위치를 결정하는 단계;
   상기 하나 이상의 무료 리스팅 중에서 대응 무료 리스팅의 위치를 결정하는 단계; 및
   상기 규칙을 상기 광고 및 상기 대응 무료 리스팅에 적용하여 상기 광고에 대한 카니발리즘 점수를 얻는 단계
   를 포함하는, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 카니발리즘 점수는, 상기 광고가 상기 대응 리스팅과 동일한 SERP에 나타나는 것으로 인한 상기 광고주의 수익 감소의 추정, 광고가 카니발리스틱할 가능성의 추정, 또는 광고가 카니발리스틱한 지 여부에 대한 부울 결정(BOOLEAN determination)으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 측정(measure)을 나타내는 것인, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 광고의 위치를 결정하는 단계는 상기 광고의 평균 위치를 결정하는 단계를 지칭하고, 상기 대응 무료 리스팅의 위치를 결정하는 단계는 상기 무료 리스팅의 평균 위치를 결정하는 단계를 지칭하며, 상기 규칙 중 적어도 하나는 부분적으로는 상기 광고의 위치와 상기 무료 리스팅의 위치에 기초하는 것인, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
4. 제1항에 있어서,
   각각의 규칙은 SERP 내의 광고 위치, 상기 SERP 내의 광고 수, 상기 SERP 내의 대응 무료 리스팅의 위치, 상기 광고에 대한 클릭 당 평균 수익, 및 상기 무료 리스팅에 대한 클릭 당 평균 수익으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 하나 이상의 요인에 기초하는 것인, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
5. 제1항에 있어서,
   SERP 내의 각각의 광고는 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 광고, 우호적 광고(friendly ad), 경쟁적 광고(competitive ad), 또는 또 다른 광고로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 범주를 할당받을 수 있고, 적어도 하나의 규칙은 상기 SERP 내의 광고의 범주에 기초하는 것인, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
6. 제1항에 있어서,
   SERP 내의 광고와 무료 리스팅 간의 거리가 계산될 수 있고 상기 규칙의 시퀀스에서 적어도 하나의 규칙은 상기 광고주에 의해 배치되는 광고와 상기 대응 무료 리스팅 간의 거리에 기초하는 것인, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
7. 제1항에 있어서,
   수신된 SERP에 나타나는, 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 각각의 광고에 대한 카니발리즘 점수를 포함하는 보고서를 생성하는 단계를 더 포함하는, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
8. 제7항에 있어서,
   카니발리스틱 광고의 상기 보고서에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 검색 엔진으로부터 광고를 구매하는 단계를 더 포함하는, 광고에 대한 카니발리즘 점수를 생성하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
9. 네트워크 컴퓨팅 디바이스로서,
   지정된 광고주와 관련되는 복수의 키워드를 수집하기 위한 키워드 수집기 - 키워드를 수신하는 것에 응답하여 검색 엔진은 검색 엔진 결과 페이지(search engine results page; SERP)를 반환하고, SERP는 (1) 하나 이상의 광고의 시퀀스 - 광고는 광고주에 의해 배치되고 랜딩 페이지로의 링크를 포함하고, 상기 시퀀스에서 더 높은 위치는 더 낮은 위치보다 더 가치가 있음 - 및 (2) 복수의 무료 리스팅 - 각각의 무료 리스팅은 랜딩 페이지로의 링크를 포함하고, 상기 시퀀스에서 더 높은 위치는 더 낮은 위치보다 더 가치가 있음 - 을 포함하고, 각 랜딩 페이지는 도메인 내에 있고, 도메인은 웹 페이지의 모음이며, SERP 내의 대응 무료 리스팅은 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 동일한 SERP 내의 광고로 링크되는 랜딩 페이지와 동일한 도메인 내의 상기 랜딩 페이지로 링크됨 -;
   규칙의 시퀀스를 정의하기 위한 키워드 정의기 - 상기 규칙은 적용될 때 대응 무료 리스팅과 관련하여 SERP 내의 광고에 대한 카니발리즘 점수를 계산하며, 상기 카니발리즘 점수는 상기 광고가 상기 대응 리스팅과 동일한 SERP에 나타나는 것으로 인한 상기 광고주의 수익 감소를 추정함 -; 및
   각각의 수신된 키워드를 처리하기 위한 CA 분석기 - 상기 처리는:
   상기 키워드를 검색 엔진에 제공하는 단계;
   상기 검색 엔진으로부터 SERP를 수신하는 단계;
   상기 SERP 내의 하나 이상의 광고 중에서 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 첫 번째 광고의 위치를 결정하는 단계;
   상기 SERP 내의 복수의 무료 리스팅 중에서 대응 무료 리스팅의 위치를 결정하는 단계; 및
   상기 규칙을 상기 광고 및 상기 대응 무료 리스팅에 적용하여 상기 광고에 대한 카니발리즘 점수를 얻는 단계를 포함함 -
   를 포함하는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
10. 제9항에 있어서,
    상기 광고의 위치를 결정하는 단계는 상기 광고의 평균 위치를 결정하는 단계를 지칭하고, 상기 대응 무료 리스팅의 위치를 결정하는 단계는 상기 무료 리스팅의 평균 위치를 결정하는 단계를 지칭하며, 상기 규칙 중 적어도 하나는 부분적으로는 상기 광고의 위치와 상기 무료 리스팅의 위치에 기초하는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
11. 제9항에 있어서,
    각각의 규칙은 SERP 내의 광고 위치, 상기 SERP 내의 광고 수, 상기 SERP 내의 대응 무료 리스팅의 위치, 상기 광고에 대한 클릭 당 평균 수익, 및 상기 무료 리스팅에 대한 클릭 당 평균 수익으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 하나 이상의 요인에 기초하는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
12. 제9항에 있어서,
    SERP 내의 각각의 광고는 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 광고, 우호적 광고, 경쟁적 광고, 또는 또 다른 광고로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 범주를 할당받을 수 있고, 적어도 하나의 규칙은 상기 SERP 내의 광고의 범주에 기초하는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
13. 제9항에 있어서,
    SERP 내의 광고와 무료 리스팅 간의 거리가 계산될 수 있고 상기 규칙의 시퀀스에서 적어도 하나의 규칙은 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 광고와 상기 대응 무료 리스팅 간의 거리에 기초하는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
14. 제9항에 있어서,
    수신된 SERP에 나타나는 상기 지정된 광고주에 의해 배치되는 각각의 광고에 대한 카니발리즘 점수를 포함하는 보고서를 생성하는 카니발리스틱 광고 보고서 생성기를 더 포함하는, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
15. 제14항에 있어서,
    상기 카니발리스틱 광고의 보고서에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 검색 엔진으로부터 광고를 구매하기 위한 광고 구매자를 더 포함하는, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
16. 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법으로서,
    복수의 키워드를 수신하는 단계 - 각각의 키워드는 검색 엔진에 제공되는 유료 광고에 대응하고, 유료 광고는 웹 페이지로의 링크를 포함하고, 웹 브라우저로부터 키워드를 수신하는 것에 응답하여 상기 검색 엔진은 (1) 상기 대응 유료 광고, 및 (2) 적어도 하나의 무료 리스팅을 포함하는 검색 엔진 결과 페이지(search engine results page; SERP)를 반환하며, 무료 리스팅은 웹 페이지로의 링크를 포함하고, 웹 페이지는 도메인 내에 있음 -;
    (1) 지정된 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수 - 카니발리즘 점수는, SERP 내의 지정된 유료 광고의 존재가 사용자가 대응 무료 리스팅을 클릭할 기회를 감소시킨다는 것을 나타내고, 대응 무료 리스팅은 상기 지정된 유료 광고의 상기 링크된 웹 페이지와 동일한 도메인 내의 링크된 웹 페이지를 가짐 - 및 (2) 디카니발라이징 조치(de-cannibalizing actions)가 취해지지 않은 기간 동안 SERP 내의 상기 지정된 유료 광고 및 임의의 대응 무료 리스팅에 대한 클릭으로 인한 실제 수익을 수집하는 단계 - 유료 광고가 자신의 카니발리즘 점수로 인해 상기 검색 엔진에 공급되지 않을 때 디카니발라이징 조치가 발생함 -;
    한 기간 동안 상기 지정된 광고를 구매하는 예상 비용의 추정과 디카니발라이징 조치가 취해진 비교 가능한 기간 동안 보고되는 실제 비용 간의 차이로서 상기 지정된 유료 광고에 대해 회수 광고비(reclaimed ad spend)를 추정하는 단계; 및
    상기 회수 광고비의 추정을 보고하는 단계
    를 포함하는, 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
17. 제16항에 있어서,
    상기 수집하는 단계는 상기 지정된 유료 광고에 대해, 상기 기간 동안의 평균 광고 클릭 당 비용(cost-per-click; CPC), 상기 기간 동안의 평균 클릭률(click through rate; CTR), 및 상기 기간 동안의 노출수(number of impressions)를 수집하는 단계를 더 포함하고, 상기 방법은,
    상기 기간 동안 상기 지정된 유료 광고에 대한 예상 광고비를 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 기간 동안의 상기 예상 광고비는 상기 기간 동안의 상기 CPC * 상기 기간 동안의 상기 CTR * 상기 기간 동안의 상기 노출수이며,
    상기 회수 광고비는 상기 예상 광고비와 상기 기간 동안의 상기 수집된 실제 비용 간의 차이인 것인, 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
18. 제16항에 있어서,
    상기 지정된 광고에 대한 카니발리즘 점수를 계산하는 단계를 더 포함하는, 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
19. 제16항에 있어서,
    상기 카니발리즘 점수는, 상기 지정된 광고가 상기 대응 리스팅과 동일한 SERP에 나타나는 것으로 인한 상기 광고주의 수익 감소의 추정, 유료 광고가 카니발리스틱할 가능성의 추정, 및 광고가 카니발리스틱한 지 여부를 나타내는 부울 값으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 측정을 나타내는 것인, 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
20. 제18항에 있어서,
    상기 지정된 유료 광고를 상기 검색 엔진에 공급하는 결정은 상기 지정된 유료 광고에 대한 상기 카니발리즘 점수에 적용되는 문턱값에 기초하는 것인, 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
21. 제16항에 있어서,
    상기 회수 광고비는 상기 수집된 모든 키워드에 걸쳐 상기 기간 동안 집계되는 것인, 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
22. 제17항에 있어서,
    상기 회수 광고비는 상기 복수의 검색 엔진에 대해 계산된 다음, 상기 복수의 검색 엔진에 걸쳐 집계되는 것인, 인터넷 광고 캠페인의 효율성을 추정하기 위한 컴퓨터 구현식 방법.
23. 네트워크 컴퓨팅 디바이스로서,
    지정된 광고주에 관련되는 복수의 키워드를 수집하기 위한 키워드 수집기 - 각각의 키워드는 검색 엔진에 공급되는 유료 광고에 대응하고, 유료 광고는 웹 페이지로의 링크를 포함하고, 웹 브라우저로부터 키워드를 수신하는 것에 응답하여 상기 검색 엔진은 (i) 상기 대응 유료 광고, 및 (ii) 적어도 하나의 무료 리스팅을 포함하는 검색 엔진 결과 페이지(search engine results page; SERP)를 반환하며, 무료 리스팅은 웹 페이지로의 링크를 포함하고, 웹 페이지는 도메인 내에 있음 -;
    (1) 상기 복수의 키워드 각각에 대한 유료 광고, (2) 각각의 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수를 저장하기 위한 광고 데이터베이스 - 유료 광고에 대한 카니발리즘 점수는, SERP 내의 상기 유료 광고의 존재가 사용자가 대응 무료 리스팅을 클릭할 기회를 감소시킨다는 것을 나타내고, 대응 무료 리스팅은 상기 지정된 유료 광고의 상기 링크된 웹 페이지와 동일한 도메인 내의 링크된 웹 페이지를 가지며, 상기 키워드 수집기는, 디카니발라이징 조치가 취해지지 않은 기간 동안 SERP 내의 유료 광고에 대한 그리고 임의의 대응 무료 리스팅에 대한 클릭으로 인한 실제 수익을 추가적으로 수집하고, 유료 광고가 자신의 카니발리즘 점수에 기초해 상기 검색 엔진에 공급되지 않을 때 디카니발라이징 조치가 발생함 -;
    비교 가능한 기간 동안 상기 키워드에 대응하는 유료 광고를 구매하는 것으로 인한 예상 광고비의 추정과, 디카니발라이징 조치가 취해진 비교 가능한 기간 동안 보고되는 상기 광고를 구매하는 실제 비용 간의 차이로서 키워드에 대해 회수 광고비를 추정하기 위한 회수 광고비 분석기; 및
    상기 회수 광고비의 추정을 보고하기 위한 카니발리스틱 광고 응답 생성기
    를 포함하는, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
24. 제23항에 있어서,
    상기 수집하는 것은 상기 키워드에 대해, 상기 기간 동안의 평균 광고 클릭 당 비용(cost-per-click; CPC), 상기 기간 동안의 평균 클릭률(click through rate; CTR), 및 상기 기간 동안의 노출수를 수집하는 것을 더 포함하고, 회수 광고비를 추정하는 것은,
    상기 기간 동안 상기 지정된 키워드에 대해 예상 광고비를 계산하는 것을 포함하고, 상기 기간 동안의 상기 예상 광고비는 상기 기간 동안의 상기 CPC * 상기 기간 동안의 상기 CTR * 상기 기간 동안의 상기 노출수이며,
    상기 회수 광고비는 상기 예상 광고비와 상기 기간 동안의 상기 수집된 실제 비용 간의 차이인 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
25. 제23항에 있어서,
    상기 지정된 광고에 대한 카니발리즘 점수를 계산하기 위한 카니발리스틱 분석기를 더 포함하는, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
26. 제23항에 있어서,
    상기 카니발리즘 점수는, 상기 광고가 상기 대응 리스팅과 동일한 SERP에 나타나는 것으로 인한 상기 광고주의 수익 감소의 추정, 광고가 카니발리스틱할 가능성의 추정, 및 광고가 카니발리스틱한 지 여부에 대한 부울 결정으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 측정을 나타내는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
27. 제23항에 있어서,
    상기 지정된 키워드를 상기 검색 엔진에 공급하는 결정은 상기 지정된 키워드에 대한 상기 카니발리즘 점수에 적용되는 문턱값에 기초하는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
28. 제23항에 있어서,
    상기 회수 광고비는 상기 수집된 모든 키워드에 걸쳐 상기 기간 동안 집계되는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.
29. 제23항에 있어서,
    상기 회수 광고비는 복수의 검색 엔진에 대해 추정되고 상기 복수의 검색 엔진에 걸쳐 집계되는 것인, 네트워크 컴퓨팅 디바이스.

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