KR20230146846A - 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법 및 장치 - Google Patents

키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법 및 장치 Download PDF

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KR20230146846A
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이규영
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Abstract

광고주의 이익을 높일 수 있도록, 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법은 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공받는 단계; 상기 CPC값에 따른 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계; 및 상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 대응되는 CPC값을, 상기 타겟 키워드에 대한 광고주의 입찰 가격으로 결정하는 단계를 포함한다.

Description

키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING BID PRICE OF KEYWORD SEARCH ADVERTISEMENT}
본 발명은 광고주의 이익을 높일 수 있도록 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
키워드 검색 광고는 일반적으로 경쟁 입찰 방식으로 운영되며, 네이버, 구글 등과 같은 유명 포털 사이트에서 키워드 검색 광고 서비스가 운영되고 있다.
전자상거래 업체 등과 같은 광고주들은 키워드별로 입찰 가격을 제시하고, 입찰 가격에 따라 광고주 광고의 노출 위치가 결정될 수 있다. 즉, 제시된 입찰 가격에 따라 광고 노출 위치가 달라지게 되고, 광고 노출 위치에 따라 광고 비용과 광고 효과가 달라지게 된다.
따라서, 광고주는, 다양한 과거 지표들을 분석함으로써 가장 적절한 광고 노출 위치나 입찰 가격을 결정해야 하지만, 다양한 과거 지표들을 분석하는 것은 매우 어렵기 때문에, 광고주가 적절한 입찰 가격을 결정하는데 어려움이 있다.
관련 선행문헌으로, 대한민국 등록특허 제10-1922074호, 제10-1909596호 및 제10-2068938호가 있다.
본 발명은, 키워드 검색 광고의 입찰 가격 및 입찰 여부를 자동으로 결정할 수 있는, 키워드 검색 광고의 입찰 가격 결정 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은, 광고주의 이익 또는 매출을 극대화할 수 있는, 키워드 검색 광고의 입찰 가격 결정 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공받는 단계; 상기 CPC값에 따른 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계; 및 상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 대응되는 CPC값을, 상기 타겟 키워드에 대한 광고주의 입찰 가격으로 결정하는 단계를 포함하는 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법이 제공된다.
또한 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 메모리; 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공받는 인터페이스부; 및 상기 메모리 및 인터페이스부와 전기적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 CPC값에 따른 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하고, 상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 대응되는 CPC값을, 상기 타겟 키워드에 대한 광고주의 입찰 가격으로 결정하는, 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 장치가 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 효과를 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 형태로 계산하여, 키워드 검색 광고의 입찰 가격 및 입찰 여부를 자동으로 결정할 수 있을 뿐만 아니라, ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 기반하여 입찰 가격을 결정함으로써, 키워드 검색 광고를 통한 광고주의 이익 또는 매출이 극대화될 수 있다.
또한 본 발명의 일실시예에 따르면, 타겟 키워드에 대한 계절성과 최신성에 따라, 입찰 가격 및 입찰 여부가 결정될 수 있다.
도 1은 타겟 검색 광고 키워드를 통해, 전자상거래 사이트에서 구매 전환이 발생하는 상황에 대한 누적 ROI와 기대 ROI를 나타내는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 키워드에 대한 광고 효과 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일정 기간동안에 대한 검색 광고 키워드의 광고 효율을 판단한다고 했을 때, 일정 기간 내에 해당 검색 광고 키워드로 인해 노출된 광고에 대해 클릭이 많이 일어난 경우, 해당 검색 광고 키워드에 대한 광고 효율 추정이 상대적으로 용이하다. 따라서, 해당 키워드에 대한 입찰 여부에 대한 의사 결정 또한 용이하게 진행될 수 있다. 하지만, 포털 사이트나 전자상거래 업체 등에서 검색되는 키워드의 대부분이, 한달에 30번 미만의 광고 클릭이 발생하는 롱테일 키워드로서, 이러한 키워드들에 대한 광고 효율은 추정되기 쉽지 않다.
소비자가 검색에 이용된 키워드를 통해, 전자상거래 사이트에서 한 번만 구매 전환이 발생할 경우, 해당 키워드로 인해 발생하는 순이익이 높음에도 불구하고, 하루에 해당 키워드로 인한 광고 클릭 수가 저조한 상태(예, 1~2회)로 지속된다면, 키워드 검색 광고에 입찰을 중지할지 여부나 중지할 시기를 결정하기가 어려울 수 있다.
키워드 검색 광고의 광고 효과를 평가하기 위해서, ROI가 이용될 수 있다. ROI(Return On Investment)는 투자 대비 수익을 나타내는 지표로서, ROI가 높다면 광고 효과가 높다고 볼 수 있다. 하지만 키워드 검색 광고가 집행된 시점에서 현재 시점까지의 누적된 ROI를 이용해 광고 효과를 평가하는 것은, 그다지 효과적이지 못하다.
도 1은, 타겟 검색 광고 키워드를 통해, 전자상거래 사이트에서 구매 전환이 발생하는 상황에 대한 누적 ROI와 기대 ROI를 나타내는 그래프이다. 도 1은 30일 동안 매일 타겟 검색 광고 키워드로 입찰이 이루어져 검색 광고가 집행되고, 이후 매일 광고에 대한 클릭이 1회 발생하며, 5일 , 15일, 25일에 구매 전환이 발생하는 상황에 대한 누적 ROI와 기대 ROI를 나타내고 있다. 도 1에서 빨간색 실선은 누적 ROI, 파란색 실선은 기대 ROI를 나타낸다.
도 1에 도시된 바와 같이, 누적 ROI는 구매 전환의 발생에 따라 변동폭이 매우 큼을 알 수 있다. 하지만 타겟 검색 광고 키워드에 대한 ROI가 20%로 예상됨을 전제로 기대 ROI를 계산할 경우, 구매 전환의 발생에 따른 변동폭이 상대적으로 작음을 알 수 있으며, 예상값에 빠르게 수렴함을 알 수 있다.
이와 같이, 누적 ROI의 경우, ROI 계산 시점에 따라 ROI가 크게 달라질 수 있는 반면, 기대 ROI의 경우 ROI 계산 시점에 따라 ROI가 크게 달라지지 않기 때문에, 기대 ROI를 이용할 경우, 보다 용이하게 타겟 검색 광고 키워드에 대한 광고 효과를 예측할 수 있다. 본 발명은 이러한 점에 착안하여, 기대 ROI를 이용해 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법을 제안한다. 또한 본 발명은 광고와 관련된 발명이라는 점에서, 광고 비용 대비 수익률을 나타내는 지표인 ROAS(Return On Ad Spend)를 이용해 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법을 제안한다.
본 발명의 일실시예에 따른 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법은 메모리 및 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 수행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 입찰 가격 결정 시스템은, 키워드 검색 광고 서비스 업체(210) 및 입찰 가격 결정 장치(220)를 포함한다.
키워드 검색 광고 서비스 업체(210)는, 검색 광고를 위한 타겟 키워드에 대해 광고주들이 제시한 입찰 가격에 따라, 광고 노출 순위를 결정하고, 키워드 검색 광고 서비스 업체(210)에서 운영하는 웹 사이트에 광고를 게재한다. 예컨대, 타겟 키워드에 대한 제1광고주의 입찰 가격이 가장 높다면, 사용자가 타겟 키워드로 검색을 수행한 경우, 웹 사이트의 최상단에 제1광고주에 대한 광고가 게재될 수 있다. 그리고 제2광고주의 입찰 가격이 두번째로 높다면, 제1광고주의 광고 밑에 제2광고주의 광고가 게재될 수 있다. 제1 및 제2광고주가 전자 상거래 업체라면, 전제 상거래 업체의 홈페이지 링크를 포함하는 광고가, 게재될 수 있다.
키워드 검색 광고 서비스 업체(210)는, 실시간으로 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값(Cost Per Click)을 제공한다. CPC값은 타겟 키워드에 대한 검색 결과로 노출된 광고를 사용자가 클릭한 경우 광고주에게 과금되는 비용으로서, CPC값 형태의 입찰 가격으로 타겟 키워드에 대한 입찰이 진행된다. 광고 노출 순위에 따른 CPC값은 입찰 진행 과정에서 실시간으로 가변되며, 키워드 검색 광고 서비스 업체(210)는 광고주들의 광고 입찰에 대한 편의를 제공하기 위해, 실시간으로 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공할 수 있다.
입찰 가격 결정 장치(220)는 메모리(221), 적어도 하나의 프로세서(222) 및 인터페이스부(223)를 포함한다.
인터페이스부(223)는 키워드 검색 광고 서비스 업체(210)로부터, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공받는다. 키워드 검색 광고 서비스 업체(210)는, 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값에 접근할 수 있는, API를 제공할 수 있다.
그리고 메모리(221) 및 인터페이스부(223)와 전기적으로 연결되는 프로세서(222)는, CPC값에 따른 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산한다. 그리고 계산된 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 대응되는 CPC값을, 타겟 키워드에 대한 광고주의 입찰 가격으로 결정한다.
즉, 프로세서(222)는 광고 노출 순위에 따라 달라지는 복수의 CPC값 별로 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산한다. 그리고 계산된 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중에서, 최대값을 확인하고, 최대값의 계산에 이용된 CPC값을 입찰 가격으로 결정한다. ROI 기대값 및 ROAS 기대값의 계산 방법은 도 3에서 자세히 설명된다.
또한 프로세서(222)는 결정된 입찰 가격에 따라서 입찰 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(222)는 결정된 입찰 가격이 미리 설정된 조건을 만족하는지 여부에 따라서, 결정된 입찰 가격을 이용한 입찰 여부를 결정할 수 있으며, 예컨대 미리 설정된 조건이란, 광고주의 광고 예산에 따른 최대 입찰 가격 등일 수 있다.
프로세서(222)는 실시간으로 달라지는 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 이용하여, 입찰 가격을 주기적으로 갱신할 수 있으며, 이러한 입찰 가격에 따라 입찰 여부가 결정될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 효과를 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 형태로 계산하여, 키워드 검색 광고의 입찰 가격 및 입찰 여부를 자동으로 결정할 수 있을 뿐만 아니라, ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 기반하여 입찰 가격을 결정함으로써, 키워드 검색 광고를 통한 광고주의 이익 또는 매출이 극대화될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 도 3에서는 컴퓨팅 장치의 입찰 가격 결정 방법이 일실시예로서 설명된다. 전술된 입찰 가격 결정 장치는 컴퓨팅 장치의 일예일 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공받는다(S310). 이 때, 컴퓨팅 장치는, 다양한 키워드 후보군에서 선정된, 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 최신 CPC값을 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터 제공받을 수 있다. 전술된 바와 같이, 광고 노출 순위에 따른 CPC값은 실시간으로 가변될 수 있으며, 컴퓨팅 장치는 입찰 가격 결정 과정을 수행하는 현재 시점을 기준으로, 최신의 CPC 값을 제공받아 입찰 가격을 결정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터 제공된 CPC값에 따른, ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산(S320)한다.
단계 S320에서 컴퓨팅 장치는 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값, 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 순매출 기대값 및 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 이용하여, ROI 기대값을 계산할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 광고 노출 순위에 따른 CPC값별로 ROI 기대값을 계산하며, 일실시예로서, [수학식 1]과 같이 ROI 기대값(E[ROI])을 계산할 수 있다.
여기서, E[CVR]은 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값, E[전환당 순매출]은 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 순매출 기대값, E[CPC]는 광고 노출 순위에 따른 CPC값에 대응된다. 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값이란, 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 노출된 광고에 대한 클릭이, 광고주의 상품에 대한 구매로 전환된 비율에 대한 기대값을 나타낸다. 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 순매출 기대값이란, 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 노출된 광고에 대한 클릭이, 광고주의 상품에 대한 구매로 전환되어, 발생한 순매출에 대한 기대값을 나타낸다.
또는 단계 S320에서 컴퓨팅 장치는 타겟 키워드의 검색 광고 재판매에 의한, 광고주의 광고 매출 기대값을 더 이용하여, ROI 기대값을 계산할 수 있으며, 일실시예로서, [수학식 2]와 같이 ROI 기대값을 계산할 수 있다.
여기서, E[클릭당내부광고매출]은, 광고 매출 기대값을 나타낸다. 광고 매출 기대값이란, 타겟 키워드의 검색 광고 재판매로 인해, 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 노출된 광고에 대해 클릭했을 때의, 광고주의 광고 매출에 대한 기대값을 나타낸다. 오픈 마켓과 같은 전자상거래업체의 경우, 오픈 마켓에 입점한 사업자를 대상으로 타겟 키워드를 재판매할 수 있으며, 이 경우 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 전자상거래업체의 웹 사이트에 노출된 광고에 대해 클릭했을 때, 전자상거래업체의 웹 사이트에 해당 사업자의 상품이 노출되면서, 광고주에게 광고 매출이 발생한다.
또는 단계 S320에서 컴퓨팅 장치는 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값 및 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 총매출 기대값 및 및 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 이용하여, ROAS 기대값을 계산할 수 있으며, 일실시예로서, [수학식 3]과 같이 ROAS 기대값(E[ROAS])을 계산할 수 있다.
여기서, E[전환당 총매출]은, 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 총매출 기대값을 나타낸다. 총매출 기대값이란, 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 노출된 광고에 대한 클릭이, 광고주의 상품에 대한 구매로 전환되어 발생한 총매출에 대한 기대값을 나타낸다.
또는 단계 S320에서 컴퓨팅 장치는 타겟 키워드의 검색 광고 재판매에 의한, 광고주의 광고 매출 기대값을 더 이용하여, ROAS 기대값을 계산할 수 있으며, 일실시예로서, [수학식 4]와 같이 ROAS 기대값을 계산할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 단계 S320에서 계산된 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 대응되는 CPC값을, 타겟 키워드에 대한 광고주의 입찰 가격으로 결정(S330)한다.
컴퓨팅 장치는 광고 노출 순위에 따른 최신 CPC값 별로, ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하고, 최대 ROI 기대값 또는 최대 ROAS 기대값의 계산에 이용된 최신 CPC값을 입찰 가격으로 결정할 수 있다. 그리고 컴퓨팅 장치는 결정된 입찰 가격이 미리 설정된 입찰 조건을 만족하는지 여부를 판단하여, 결정된 입찰 가격을 이용한 타겟 키워드에 대한 입찰 여부를 최종적으로 결정할 수 있다.
이하에서는 [수학식 1] 내지 [수학식 4]에 이용된 각각의 파라미터 계산 방법을 보다 자세히 설명하기로 한다. [수학식 1] 내지 [수학식 4]에 이용된 파라미터 또는 파라미터를 이용하기 위해 필요한 정보는, 광고주로부터 제공될 수 있다.
구매 전환율 기대값
컴퓨팅 장치는, 입찰 가격 결정 과정이 수행되는 현재 시점을 기준으로, 미리 설정된 과거 기간 동안의, 타겟 키워드에 대한 일별 구매 전환수와 타겟 키워드에 대한 일별 구매 비전환수를 이용하여, 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값을 계산할 수 있다. 과거 기간은 예컨대, 30일 또는 90일 등으로 설정될 수 있다.
여기서, 일별 구매 전환수란, 과거 기간에 포함된 각각의 날에 대해서, 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 노출된 광고에 대한 클릭이, 광고주의 상품에 대한 구매로 전환된 횟수를 의미한다. 그리고 일별 구매 비전환수란, 과거 기간에 포함된 각각의 날에 대해서, 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 노출된 광고에 대한 클릭이, 광고주의 상품에 대한 구매로 전환되지 않은 횟수를 의미한다. 일별 구매 비전환수는, 노출된 광고에 대한 일별 클릭수에서, 일별 구매 전환수를 차감하여 계산될 수 있다.
컴퓨팅 장치는 타겟 키워드에 대한 일별 구매 전환수를 가중합하고, 타겟 키워드에 대한 일별 구매 비전환수를 가중합하며, 가중합된 결과의 합과, 일별 구매 전환수에 대한 가중합 결과의 비율을 이용하여, 구매 전환율 기대값을 계산할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 일실시예로서 [수학식 5]와 같이, 구매 전환율 기대값을 계산할 수 있다.
여기서, 는 일별 구매 전환수에 대한 가중합 결과이며, 는 일별 구매 비전환수에 대한 가중합 결과이다. 예컨대, 과거 기간이 30일이라면, 30일 각각에 대한 일별 구매 전환수에 가중치가 곱해진 후 더해져, 가 산출되며, 30일 각각에 대한 구매 비전환수 각각에 가중치가 곱해진 후 더해져, 가 산출된다.
이 때, 일별 구매 전환수 및 일별 구매 비전환수에 곱해지는 가중치는, [수학식 6]과 같이 표현될 수 있다.
여기서, w는 0보다 크고 1보다 작은 값으로 결정되는 상수, t는 과거 기간 동안의 총일수, n은 현재 시점에 가까울수록 1씩 증가하는, 과거 기간에 포함된 날에 대한 인덱스를 나타낸다. 즉, 일별 구매 전환수와 구매 비전환수 각각에 곱해지는 가중치는, 현재 시점에 가까울수록 커진다.
다시 말해, 제1일 구매 전환수 및 제1일 구매 비전환수에 곱해지는 가중치가 제2일 구매 전환수 및 제2일 구매 비전환수에 가중치보다 큰 가중치라고 할 때, 제1일 구매 전환수 및 제1일 구매 비전환수는, 제2일 구매 전환수 및 제2일 구매 비전환수보다, 현재 시점에 가까운 날의 구매 전환수 및 구매 비전환수에 대응된다.
예컨대 현재 시점이 1월 30일이며, 제1일 구매 전환수 및 제1일 구매 비전환수가 1월 20일에 대한 것이고, 제2일 구매 전환수 및 제2일 구매 비전환수가 1월 10일에 대한 것이라면, 제1일 구매 전환수 및 제1일 구매 비전환수에 곱해지는 가중치가, 제2일 구매 전환수 및 제2일 구매 비전환수에 곱해지는 가중치보다 크다.
따라서, 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값에는, 타겟 키워드로 인해 노출된 광고에 대한 클릭 및 타겟 키워드의 구매 전환 정보에 대한 계절성과 최신성이 반영되며, 본 발명의 일실시예에 따르면, 타겟 키워드에 대한 계절성과 최신성에 따라, 입찰 가격 및 입찰 여부가 결정될 수 있다.
순매출 기대값/총매출 기대값/광고 매출 기대값
컴퓨팅 장치는, 입찰 가격이 결정되는 현재 시점을 기준으로, 미리 설정된 과거 기간 동안의, 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 일별 순매출 및 일별 총매출을 이용하여 순매출 기대값 및 총매출 기대값을 계산할 수 있다. 또한 컴퓨팅 장치는 타겟 키워드의 검색 광고 재판매로 인해, 사용자가 타겟 키워드를 검색하여 노출된 광고에 대해 클릭했을 때의, 광고주의 일별 광고 판매 매출을 이용해, 광고 매출 기대값을 계산할 수 있다.
컴퓨팅 장치는 과거 기간 동안의 일별 순매출의 합을 과거 기간에 대응되는 총일수로 나누어, 순매출 기대값을 계산할 수 있다. 즉, 순매출 기대값이란, 과거 기간 동안의 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 순매출의 평균값에 대응된다.
그리고 컴퓨팅 장치는 과거 기간 동안의 일별 총매출의 합을 과거 기간에 대응되는 총일수로 나누어, 총매출 기대값을 계산할 수 있다. 즉, 총매출 기대값이란, 과거 기간 동안의 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 총매출의 평균값에 대응된다.
그리고 컴퓨팅 장치는 과거 기간 동안의 일별 광고 판매 매출의 합을 과거 기간에 대응되는 총일수로 나누어, 광고 매출 기대값을 계산할 수 있다. 즉, 광고 매출 기대값이란, 과거 기간 동안의 타겟 키워드의 검색 광고 재판매로 인한 광고 판매 매출의 평균값에 대응된다.
앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (12)

  1. 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공받는 단계;
    상기 CPC값에 따른 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계; 및
    상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 대응되는 CPC값을, 상기 타겟 키워드에 대한 광고주의 입찰 가격으로 결정하는 단계
    를 포함하는 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계는
    상기 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값, 상기 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 순매출 기대값 및 상기 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 이용하여, 상기 ROI 기대값을 계산하는
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계는
    상기 타겟 키워드의 검색 광고 재판매에 의한, 상기 광고주의 광고 매출 기대값을 더 이용하여, 상기 ROI 기대값을 계산하는
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계는
    상기 타겟 키워드에 대한 구매 전환율 기대값 및 상기 타겟 키워드에 의한 구매 전환으로 발생한 총매출 기대값 및 상기 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 이용하여, 상기 ROAS 기대값을 계산하는
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계는
    상기 타겟 키워드의 검색 광고 재판매에 의한, 상기 광고주의 광고 매출 기대값을 더 이용하여, 상기 ROAS 기대값을 계산하는
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  6. 제 2항 또는 제 4항에 있어서,
    상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하는 단계는
    미리 설정된 과거 기간 동안의, 상기 타겟 키워드에 대한 일별 구매 전환수를 가중합하고, 상기 타겟 키워드에 대한 일별 구매 비전환수를 가중합하는 단계; 및
    상기 가중합된 결과의 합과, 상기 일별 구매 전환수에 대한 가중합 결과의 비율을 이용하여, 상기 구매 전환율 기대값을 계산하는 단계
    를 포함하는 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    제1일 구매 전환수 및 제1일 구매 비전환수에 곱해지는 가중치는
    제2일 구매 전환수 및 제2일 구매 비전환수에 가중치보다 큰 가중치이며,
    상기 제1일 구매 전환수 및 제1일 구매 비전환수는
    상기 제2일 구매 전환수 및 제2일 구매 비전환수보다 현재 시점에 가까운 날의 구매 전환수 및 구매 비전환수인
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 가중치는
    하기 수학식과 같이 표현되는 가중치인
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
    [수학식]

    여기서, w는 0보다 크고 1보다 작은 값으로 결정되는 상수, t는 상기 과거 기간 동안의 총일수, n은 상기 현재 시점에 가까울수록 1씩 증가하는, 상기 과거 기간에 포함된 날에 대한 인덱스를 나타냄.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 광고 노출 순위에 따른 CPC값은
    상기 키워드 검색 광고 서비스 업체로부터 제공되는 최신 CPC값인
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 입찰 가격이 미리 설정된 입찰 조건을 만족하는지 여부를 판단하여, 상기 입찰 가격을 이용한 입찰 여부를 결정하는 단계
    를 더 포함하는 키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 방법.
  11. 메모리;
    키워드 검색 광고 서비스 업체로부터, 검색 광고를 위한 타겟 키워드의 광고 노출 순위에 따른 CPC값을 제공받는 인터페이스부; 및
    상기 메모리 및 인터페이스부와 전기적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는
    상기 CPC값에 따른 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값을 계산하고, 상기 ROI 기대값 또는 ROAS 기대값 중 최대값에 대응되는 CPC값을, 상기 타겟 키워드에 대한 광고주의 입찰 가격으로 결정하는
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 입찰 가격이 미리 설정된 입찰 조건을 만족하는지 여부를 판단하여, 상기 입찰 가격을 이용한 입찰 여부를 결정하는
    키워드 검색 광고의 입찰 가격을 결정하는 장치.
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