WO2016108471A1 - 광고 타겟팅을 위한 장치, 방법 및 시스템 - Google Patents

광고 타겟팅을 위한 장치, 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2016108471A1
WO2016108471A1 PCT/KR2015/013584 KR2015013584W WO2016108471A1 WO 2016108471 A1 WO2016108471 A1 WO 2016108471A1 KR 2015013584 W KR2015013584 W KR 2015013584W WO 2016108471 A1 WO2016108471 A1 WO 2016108471A1
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product
interest
user terminal
advertisement
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PCT/KR2015/013584
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French (fr)
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한민호
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SK Planet Co Ltd
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
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    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0277—Online advertisement

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus, a method and a system for providing an advertisement, and more particularly, an exposure time of an advertisement when retargeting an advertisement of a corresponding product to a user by analyzing a product previously exposed to the user. To determine the technology.
  • a user-based advertising method that selects and provides a target advertisement based on demographic information of the user (eg, gender, age, location of residence, etc.)
  • a contextual advertising method that selects and provides a target advertisement based on information (eg, text, etc.) included in the viewed web page, and a search that selects and provides a target advertisement related to a search query input by a user. For example, the advertising method.
  • an advertisement retargeting technique In an open market such as an internet shopping mall where small retailers are allowed to freely trade products online, various products of various companies are sold, and advertisements exposed to users are also very diverse. Therefore, even if the advertisement has already been exposed through the user terminal, it is important to re-expose the same advertisement to the user in order to lead to the actual purchase, which is called an advertisement retargeting technique.
  • advertisement retargeting exposes an advertisement to a user for a particular product viewed on the A website when the user views a specific product on the A website (eg, an open market) and subsequently accesses the B website.
  • a website eg, an open market
  • B website e.g., an open market
  • the advertisement retargeting technique repeatedly exposes the advertisement of a specific product or related product to the user, which is not preferable because the advertisement is repeatedly provided for the product of which the user is not interested.
  • the present invention does not simply provide advertisements for the same product repeatedly, but analyzes the interest in the product by using various types of logs, scores the interest in the product, and ranks them.
  • An object of the present invention is to provide a device, method and system that can adjust the exposure time of the retargeting advertisement for the product according to the purchase possibility by comprehensively analyzing the log records of the user during the retargeting advertisement.
  • an apparatus for providing a target advertisement comprising: a log collecting unit for collecting log information about each product of a user terminal; An interest level calculator for extracting a time point of approaching each product from the log information and calculating an interest level for each product based on the extracted time point; And an exposure time determiner configured to determine an advertisement exposure time of each product for the user terminal according to the calculated degree of interest.
  • the log collecting unit may collect the log information through app tracking of the user terminal.
  • the log information may include at least one piece of information on a product viewed through the user terminal, information on a product included in a wish list, and information on a purchased product.
  • the interest calculation unit may calculate the freshness of the access record through the time point when the product is approached, and calculate the interest degree by reflecting the calculated freshness.
  • the interest calculation unit may calculate an interest level for the remaining products except the already purchased goods.
  • the interest level calculator may assign a predetermined weight to the interest level.
  • the above object is, according to the present invention, a method for providing a target advertisement, comprising the steps of: collecting log information for each product of the user terminal; Extracting a time point of approaching each product from the log information and calculating an interest level for each product based on the extracted time point; And determining an advertisement exposure time of each product for the user terminal according to the calculated degree of interest.
  • the log information may be collected through app tracking of the user terminal.
  • the log information may include at least one piece of information on a product viewed through the user terminal, information on a product included in a wish list, and information on a purchased product.
  • the calculating of the degree of interest may include calculating a time proximity of an access record through a time point of approaching the product, and calculating an interest degree by reflecting the calculated time proximity.
  • the calculating of the interest level may calculate an interest level for the remaining products except the already purchased product.
  • the interest level when entering a web site through an advertisement provided to the user terminal, the interest level may be given a predetermined weight.
  • FIG. 1 is a block diagram of an advertisement retargeting device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates additional detailed configurations of the apparatus for retargeting advertisements according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of an advertisement retargeting method according to an embodiment of the present invention.
  • first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
  • first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
  • FIG. 1 is a block diagram of an advertisement retargeting apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the advertisement retargeting apparatus 100 includes a log collecting unit 110, the interest calculation unit 120 and the exposure time determining unit 130, even if some of the illustrated configuration is omitted or substituted There will be no problem in implementing the idea of.
  • the advertisement retargeting device 100 is a server device built by a specific website (eg, an open market) or an advertising platform company, and corresponds to a configuration for targeting and transmitting an appropriate advertisement for each user terminal.
  • a specific website eg, an open market
  • an advertising platform company e.g., an advertising platform company
  • the advertisement retargeting apparatus 100 will be described with an example of performing a function of a platform server for providing advertisement in the Internet open market.
  • a targeting method of the advertisement retargeting device 100 for example, a user-based system that provides advertisement content based on demographic information (eg, gender, age, region of residence, etc.) of a user ( user-based advertising methods, contextual advertising methods that provide advertising content based on information (e.g., text, etc.) contained in a web page viewed by the user, advertising associated with a search query entered by the user And a search advertisement method for providing content.
  • user-based advertising methods e.g., contextual advertising methods that provide advertising content based on information (e.g., text, etc.) contained in a web page viewed by the user, advertising associated with a search query entered by the user
  • a search advertisement method for providing content for providing content.
  • mobile advertising targeting by mobile OS or OS version such as Android, iOS, targeting based on the category to which the application belongs, targeting based on the user's location in conjunction with GPS / base station, etc.
  • Examples of the method include analyzing and targeting patterns according to the lifestyle based on the subscribe
  • the advertisement retargeting device 100 is a product of the advertisement already exposed through the user terminal, by retargeting techniques to expose the advertisement of the same product to the user, so as to substantially increase the probability of purchasing the corresponding product can do.
  • the conventional retargeting technique is merely a method of providing an advertisement for a specific product viewed on the A website when the user accesses the B website after the user views the specific product on the A website (eg, an open market).
  • the user simply searches for a specific product or is exposed for a short time, there is a problem that advertisements of the same product or related products are repeatedly provided even though the user is not interested in the corresponding product. .
  • the advertisement retargeting apparatus 100 analyzes the interest in the product using various types of logs, not simply the exposure to the same product, and scores the interest of the product for this and ranks it. To determine the exposure time of the advertisement.
  • the log collecting unit 110 collects log information about each product of each user terminal.
  • the advertisement retargeting device 100 may function as an advertisement platform server of the Internet open market, and log records may include a product viewed on an open market website by a user terminal, a product stored in a wish list, and final payment. This may include records related to the product purchased.
  • Table 1 it may include a time point in a shopping cart, a time point in which a product is added to a wish list, a time point in which a product was recently viewed, an impression count in a product search, a purchase status, and the like.
  • the information of may be matched and stored for each personal identifier and product ID of each user terminal.
  • the log record as described above may be information included in a tracking log collected by app tracking of a user terminal.
  • the log collection unit 110 may configure the log information by using the tracking log collected by the application installed in the user terminal for the interest of the product for each individual (by individual identifier).
  • the latest product inquiry time point using the log, such as the time, the time list in the wish list, the recently viewed products.
  • the number of times the corresponding product has been searched can be obtained according to the keyword inputted during the user's search, and a table can be configured for the purchase or not.
  • the reason for including the purchase in the log record is that if the purchased product is exposed as an advertisement, the effect of the advertisement decreases because the possibility of repurchase is low.
  • the interest level calculator 120 extracts a time point of approaching the product from the log information and calculates an interest level for each product based on the extracted time point.
  • the term “access” may refer to any case in which contents related to a product are exposed to the user, such as searching for product-related information by a user, putting it in a shopping cart or wish list, or performing a payment.
  • a time point associated with each access is stored in a log record, and the interest level calculator 120 may extract the access time point through this.
  • the interest level calculator 120 may calculate the degree of interest for the remaining products except for the products already purchased from the log record when calculating the interest level.
  • the already purchased items are confirmed through log records, so that the already targeted items d and e are filtered to prevent retargeting advertisements from being provided. This is because the user has already purchased the product, even if the additional advertising users are less likely to purchase.
  • the interest calculation unit 120 calculates the time proximity of the access record through the approaching time point, and calculates the interest degree by reflecting the time proximity.
  • the temporal proximity means whether the corresponding information is recently performed based on the current analysis time point.
  • the temporal proximity score can be calculated as in Equation 1 below.
  • Time Proximity Score 1 / (current-past time)
  • the current time and the past time can be converted into seconds to obtain the difference.
  • the temporal proximity score decreases as the denominator increases as the approach made farther from the current time, and the temporal proximity score becomes larger as the recent approach.
  • Table 2 shows the results of calculating the time proximity scores from the log records in Table 1.
  • the degree of interest calculation unit 120 scores a time point of adding a shopping cart, a time point of placing a product in a wish list, and a time point of recently looking up a product using Equation 1 above. In addition, in the scoring process, as shown in Equation 2, each item is weighted to calculate one product interest score.
  • Product Interest Score (Shopping Cart Score * 10000 + Wish List Score * 1000 + Time Proximity Score * 1000) * Number of Times Found in Product Search
  • the weight for each shopping cart score, wish list score, and temporal proximity score may be applied as 1000 or 10000. In addition, since the number of searches increases as the product purchase gets closer, the number is multiplied by the weight.
  • the a product may be stored in the shopping cart for a long time, and thus the score may be calculated low.
  • the score may be high because it has been recently inquired and the number of inquiries is high. In other words, if you have viewed recently and have a lot of views, the probability of purchase increases significantly.
  • the exposure time determiner 130 determines an advertisement exposure time of each product for the user terminal according to the calculated interest level.
  • the advertisement exposure time may be determined according to Equation 3 below.
  • Ad exposure time Total score per product ID / Score per product ID * Total ad exposure time per cycle
  • the total advertisement exposure time for each cycle may be a cycle for scheduling advertisements, for example, 60 seconds based on Tad.
  • Table 3 shows the results of calculating the ad exposure time in accordance with the equation 3 in the calculation result of Table 2.
  • the interest level calculator 120 may assign a predetermined weight to the calculated interest level. This is because, when entering a website due to external advertising, there is a high possibility of purchasing a retargeting advertisement.
  • CTR Click Through Ratio
  • the CTR may be calculated as clicks / impressions * 100.
  • the reason for using CTR is that the impression time is determined based on the total score, and the more impressions, the more likely the number of clicks.
  • the advertisement response weight score reflecting the CTR may be calculated as in Equation 4 below.
  • Ad response weight score score * (CTR * 10)
  • the score may be recalculated with time proximity.
  • Table 4 shows the results of recalculating the exposure time using the advertising response score.
  • the advertisement retargeting apparatus 100 determines the advertisement exposure time of each product according to the above-described process and provides the retargeting advertisement to the user terminal.
  • a reliable analysis of the interest in the product during the retargeting advertisement is performed and scored, and the exposure time is calculated through the score, so that the product of high interest can expose more.
  • the exposure time may be adjusted by applying a weight to the ad, and the time proximity may be renewed when the click is clicked to reflect the user's interest in real time. It can increase.
  • FIG. 2 illustrates additional detailed configurations of the apparatus for retargeting advertisements according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates the overall configuration of the advertising platform including the configuration of FIG. 1.
  • each configuration will be briefly described.
  • the advertisement retargeting device may include a DMP (Data Manage Platform) and a CAP (Commerce Ads Platform) associated with the DMP, and typical functions of each detailed configuration are shown in Tables 5 and 6 below.
  • DMP Data Manage Platform
  • CAP Commerce Ads Platform
  • DMP Ad DMP Scheduler Real Time Ranking Scheduling Engine
  • DMP4-AP1-01 Receives the request from the delivery server and searches and delivers the customized advertisement using the Ad Search Engine in real time.
  • Ad Search Engine (Lucene or Sphinx) DMP4-AP1-02 Search index server with User ID as Key and Values as ad list Ad Targeting QA Engine Rank maker DMP4-DB2-01 Ranking logic using data analyzed from Ad Data Analysis Engine (need digitization included FR, CTR, Request, Impression, Click) DMP4-DB2-02 Link between advertising and analytics data DMP4-DB2-03 Ability to receive data with Ad Data Analysis Engine and transform it as needed or easy to use Ad Data Analysis Engine Personalized Analysis DMP4-DB3-01 Perform personalized data analysis 2DMP4-DB3-01 Segment data analysis function using grouping DI DB Included Real Time User Behavior DB DMP4-DB4-01 DB storing overall logs
  • FIG. 3 is a flowchart of an advertisement retargeting method according to an embodiment of the present invention.
  • the illustrated method may be performed by the advertisement retargeting apparatus as described above with reference to FIG. 1, and the description thereof will be omitted below.
  • the advertisement retargeting device collects log information about each product of the user terminal (S11).
  • log information may be collected through app tracking of the user terminal.
  • the log information may include at least one information of a product inquired through the user terminal, a product included in the wish list, a purchased product.
  • the advertisement targeting apparatus extracts a time point of approaching the product from the log information, and calculates the degree of interest for each product based on the extracted time point (S12).
  • the advertisement retargeting device may first filter the products already purchased from the log record when calculating the interest and calculate the interest for the remaining products.
  • the time of first approach is used to calculate the time proximity of the access record.
  • the time proximity score is calculated as in Equation 1 above, and the result of calculating the time proximity score is as described above in Table 2.
  • the advertisement retargeting device calculates one product interest score by weighting each item as shown in Equation 2, and then determines the advertisement exposure time according to Equation 3 (S13).
  • An example of the calculated ad exposure time is as described with reference to Table 3 above.
  • the advertisement retargeting device may give a predetermined weight to the interest.
  • Implementations of the subject matter described in this specification may be implemented in digital electronic circuitry, computer software, firmware or hardware including the structures and structural equivalents disclosed herein, or one or more of them. It can be implemented in combination. Implementations of the subject matter described herein are one or more computer program products, ie one or more modules pertaining to computer program instructions encoded on a program storage medium of tangible type for controlling or by the operation of a processing system. Can be implemented.
  • the computer readable medium may be a machine readable storage device, a machine readable storage substrate, a memory device, a composition of materials affecting a machine readable propagated signal, or a combination of one or more thereof.
  • system encompasses all the instruments, devices, and machines for processing data, including, for example, programmable processors, computers, or multiple processors or computers.
  • the processing system may include, in addition to hardware, code that forms an execution environment for a computer program on demand, such as code constituting processor firmware, a protocol stack, a database management system, an operating system, or a combination of one or more thereof. .
  • Computer programs may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, or a priori or procedural languages. It can be deployed in any form, including components, subroutines, or other units suitable for use in a computer environment. Computer programs do not necessarily correspond to files in the file system.
  • a program may be in a single file provided to the requested program, in multiple interactive files (eg, a file that stores one or more modules, subprograms, or parts of code), or part of a file that holds other programs or data. (Eg, one or more scripts stored in a markup language document).
  • the computer program may be deployed to run on a single computer or on multiple computers located at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communication network.
  • Computer-readable media suitable for storing computer program instructions and data include, for example, semiconductor memory devices such as EPROM, EEPROM, and flash memory devices, such as magnetic disks such as internal hard disks or external disks, magneto-optical disks, and CDs. It may include all types of nonvolatile memory, media and memory devices, including -ROM and DVD-ROM disks.
  • semiconductor memory devices such as EPROM, EEPROM, and flash memory devices, such as magnetic disks such as internal hard disks or external disks, magneto-optical disks, and CDs. It may include all types of nonvolatile memory, media and memory devices, including -ROM and DVD-ROM disks.
  • the processor and memory can be supplemented by or integrated with special purpose logic circuitry.
  • Implementations of the subject matter described herein may include, for example, a backend component such as a data server, or include a middleware component such as, for example, an application server, or a web browser or graphical user, for example, where a user may interact with the implementation of the subject matter described herein. It may be implemented in a computing system that includes a front end component, such as a client computer with an interface, or any combination of one or more of such back end, middleware or front end components. The components of the system may be interconnected by any form or medium of digital data communication such as, for example, a communication network.

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Abstract

본 발명에 따른 광고 타겟팅 장치는, 사용자 단말기의 각 상품에 대한 로그 정보를 수집하는 로그 수집부; 상기 로그 정보에서 상품에 접근한 시점을 추출하고, 상기 추출된 시점에 기초하여 각 상품에 대한 관심도를 산출하는 관심도 산출부; 및 상기 산출된 관심도에 따라 상기 사용자 단말기에 대한 상품의 광고 노출 시간을 결정하는 노출 시간 결정부를 포함한다.

Description

광고 타겟팅을 위한 장치, 방법 및 시스템
본 발명은 광고를 제공하기 위한 장치, 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자에게 기 노출된 상품을 사용자별로 분석하여 사용자에게 해당 상품의 광고를 리타겟팅(retargeting) 할 때 광고의 노출 시간을 결정하는 기술에 관한 것이다.
모바일 기술의 발달에 따라 스마트폰, 태블릿 PC 등의 사용자 단말기를 통해 사용자에게 다양한 컨텐츠가 공급되며, 특히 사용자 단말기에 설치된 어플리케이션 또는 웹을 통해 광고를 제공하기 위한 기술들이 개발되고 있다.
사용자 단말기에 광고를 제공하는 경우, 사용자의 기호에 맞는 타겟 광고를 제공하기 위한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 예를 들어, 사용자의 인구 통계학적(demographic) 정보(예를 들면, 성별, 나이, 거주 지역 등)를 기초로 하여 타겟 광고를 선별하여 제공하는 사용자-기반(user-based) 광고 방법, 사용자가 조회한 웹 페이지에 포함된 정보(예를 들면, 텍스트 등)에 기초하여 타겟 광고를 선별하여 제공하는 문맥(contextual) 광고 방법, 사용자에 의하여 입력된 검색 질의어와 관련된 타겟 광고를 선별하여 제공하는 검색 광고 방법 등을 예로 들 수 있다.
한편, 소규모 판매업체 들이 온라인 상에서 자유롭게 상품을 거래하도록 중개하는 인터넷 쇼핑몰과 같은 오픈 마켓의 경우, 다양한 업체의 다양한 상품들이 판매되며, 사용자에게 노출되는 광고 역시 매우 다양하다. 따라서, 사용자 단말기를 통해 이미 노출된 광고라고 할지라도 실질적인 구매로 이어지기 위해서는 추후 사용자에게 동일한 광고를 다시 노출하는 것이 중요하며, 이를 광고 리타겟팅(retargeting) 기법이라고 부른다.
일반적으로, 광고 리타겟팅은 사용자가 A 웹 사이트(예컨대, 오픈 마켓)에서 특정 상품을 열람하고 이후 B 웹 사이트에 접근하는 경우 A 웹 사이트에서 열람했던 특정 상품에 대한 광고를 상기 사용자에게 노출한다. 이는 사용자의 관심 상품에 대한 직관적인 기억을 이용하여 다시 상품 구매 사이트로 유도하도록 하기 위한 플랫폼에 해당한다.
하지만, 사용자가 특정 상품을 단순히 검색하거나, 상기 특정 상품이 사용자에게 짧은 시간 동안 노출되는 등의 경우에, 사용자의 해당 상품에 대한 관심이 높지 않다고 할 수 있다. 그런데 상기 광고 리타겟팅 기법의 의해서는 반복해서 특정 상품 또는 연관 상품의 광고가 사용자에게 노출되는데, 사용자의 관심이 높지 않은 상품에 대해 반복적으로 광고가 제공되기 때문에 바람직하지 않다.
이에, 본 발명에서는 단순히 동일한 상품에 대해 반복적으로 광고를 제공하는 것이 아니라, 여러 가지 타입의 로그(log)를 이용하여 상품에 대한 관심을 분석하고 이에 대한 상품에 대한 관심을 점수화하고 이를 랭킹화 하여 광고의 노출 시간을 결정하는 광고 재타겟팅 기법을 제안하고자 한다.
상기의 발명의 배경이 되는 기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
본 발명의 목적은 리타겟팅 광고 시에 사용자의 로그 기록을 종합적으로 분석하여 구매 가능성에 따라 상품에 대한 리타겟팅 광고의 노출 시간을 조정할 수 있는 장치, 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적은 본 발명에 따라, 타겟 광고를 제공하기 위한 장치에 있어서, 사용자 단말기의 각 상품에 대한 로그 정보를 수집하는 로그 수집부; 상기 로그 정보에서 각 상품에 접근한 시점을 추출하고, 상기 추출된 시점에 기초하여 각 상품에 대한 관심도를 산출하는 관심도 산출부; 및 상기 산출된 관심도에 따라 상기 사용자 단말기에 대한 각 상품의 광고 노출 시간을 결정하는 노출 시간 결정부를 포함하는 장치에 의해서 달성될 수 있다.
여기서, 상기 로그 수집부는, 상기 사용자 단말기의 앱 추적을 통해 상기 로그 정보를 수집할 수 있다.
여기서, 상기 로그 정보는, 상기 사용자 단말기를 통해 조회한 상품에 대한 정보, 위시 리스트에 포함한 상품에 대한 정보, 구매한 상품에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 관심도 산출부는, 상기 상품에 접근한 시점을 통해 접근 기록의 최신성을 계산하고, 상기 계산된 최신성을 반영하여 관심도를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 관심도 산출부는, 이미 구매한 상품을 제외한 나머지 상품에 대한 관심도를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 관심도 산출부는, 상기 사용자 단말기에 제공된 광고를 통해 웹 사이트로 진입하는 경우, 상기 관심도에 소정의 가중치를 부여할 수 있다.
또한, 상기 목적은 본 발명에 따라, 타겟 광고를 제공하기 위한 방법에 있어서, 사용자 단말기의 각 상품에 대한 로그 정보를 수집하는 단계; 상기 로그 정보에서 각 상품에 접근한 시점을 추출하고, 상기 추출된 시점에 기초하여 각 상품에 대한 관심도를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 관심도에 따라 상기 사용자 단말기에 대한 각 상품의 광고 노출 시간을 결정하는 단계를 포함하는 방법에 의해서 달성될 수 있다.
상기 로그 정보를 수집하는 단계는, 상기 사용자 단말기의 앱 추적을 통해 상기 로그 정보를 수집할 수 있다.
여기서, 상기 로그 정보는, 상기 사용자 단말기를 통해 조회한 상품에 대한 정보, 위시 리스트에 포함한 상품에 대한 정보, 구매한 상품에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 관심도를 산출하는 단계는, 상기 상품에 접근한 시점을 통해 접근 기록의 시간 근접성을 계산하고, 상기 계산된 시간 근접성을 반영하여 관심도를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 관심도를 산출하는 단계는, 이미 구매한 상품을 제외한 나머지 상품에 대한 관심도를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 관심도를 산출하는 단계는, 상기 사용자 단말기에 제공된 광고를 통해 웹 사이트로 진입하는 경우, 상기 관심도에 소정의 가중치를 부여할 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면, 리타겟팅 광고 시에 사용자의 로그 기록을 종합적으로 분석하여 구매 가능성에 따라 리타겟팅 광고의 노출 시간을 조정할 수 있는 장치, 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 리타겟팅 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 리타겟팅 장치의 추가 세부적인 구성들을 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 리타겟팅 방법의 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 명세서에 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예들을 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 그 기술의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 리타겟팅 장치(100)의 블록도이다.
도시된 바와 같이, 광고 리타겟팅 장치(100)는 로그 수집부(110), 관심도 산출부(120) 및 노출 시간 결정부(130)를 포함하며, 도시된 구성 중 일부가 생략 또는 치환되더라도 본 발명의 사상을 구현함에는 지장이 없을 것이다.
광고 리타겟팅 장치(100)는 특정 웹사이트(예컨대, 오픈 마켓) 또는 광고 플랫폼 사 등에서 구축한 서버 장치로써, 각 사용자 단말 별로 적절한 광고를 타겟팅하여 송출하기 위한 구성에 해당한다. 이하에서는, 광고 리타겟팅 장치(100)가 인터넷 오픈 마켓에서의 광고를 제공하는 플랫폼 서버의 기능을 수행하는 것을 예시하여 설명하기로 한다.
광고 리타겟팅 장치(100)의 타겟팅 방법으로써 예를 들어, 사용자의 인구 통계학적(demographic) 정보(예를 들면, 성별, 나이, 거주 지역 등)를 기초로 하여 광고 컨텐츠를 제공하는 사용자-기반(user-based) 광고 방법, 사용자가 조회한 웹 페이지에 포함된 정보(예를 들면, 텍스트 등)에 기초하여 광고 컨텐츠를 제공하는 문맥(contextual) 광고 방법, 사용자에 의하여 입력된 검색 질의어와 관련된 광고 컨텐츠를 제공하는 검색 광고 방법 등을 들 수 있다. 또한, 모바일 광고에 한정하면, Android, iOS 등 모바일 OS 별 또는 OS 버전 별로 타겟팅하는 방법, 어플리케이션이 속하는 카테고리를 중심으로 타겟팅하는 방법, GPS/기지국 등을 연계하여 사용자 위치를 기반으로 타겟팅하는 방법, 통신사 가입자 정보나 고객들의 DB를 바탕으로 라이프 스타일에 따른 패턴을 분석해서 타겟팅하는 방법, 성별이나 연령별 등 인구통계학적으로 타겟팅하는 방법 등을 들 수 있다.
또한, 광고 리타겟팅 장치(100)는 사용자 단말기를 통해 이미 노출된 광고의 상품이라고 하더라도 리타겟팅(retargeting) 기법을 통해 사용자에게 동일한 상품의 광고를 노출함으로써, 실질적으로 해당 상품의 구매 확률이 높아지도록 할 수 있다.
다만, 종래의 리타겟팅 기법은 사용자가 A 웹 사이트(예컨대, 오픈 마켓)에서 특정 상품을 열람한 이후 B 웹 사이트에 접근 시 A 웹 사이트에서 열람한 특정 상품에 대한 광고를 제공하는 방식에 불과하다. 이 경우, 사용자가 특정 상품을 단순히 검색하거나, 짧은 시간 동안 노출되는 등의 경우에 사용자의 해당 상품에 대한 관심이 높지 않음에도 불구하고, 반복해서 동일 상품 또는 연관 상품의 광고가 제공되는 문제점이 있다.
이에, 본 발명에서는 광고 리타겟팅 장치(100)를 통해 단순히 동일한 상품에 대한 노출이 아니라 상품에 대한 관심을 여러 가지 타입의 로그(log)를 이용하여 분석하고 이에 대한 상품의 관심도를 점수화하고 이를 랭킹화 하여 광고의 노출 시간을 결정하고자 한다.
로그 수집부(110)는 각 사용자 단말기의 각 상품에 대한 로그 정보를 수집한다.
앞서 설명한 바와 같이, 광고 리타겟팅 장치(100)는 인터넷 오픈 마켓의 광고 플랫폼 서버로써 기능할 수 있으며, 로그 기록은 사용자 단말기가 오픈 마켓 웹사이트 상에서 조회한 상품, 위시 리스트에 저장한 상품, 최종 결제로 이어져 구매한 상품에 관련된 기록들을 포함할 수 있다.
로그 기록의 예를 들면, 아래의 표 1과 같이 장바구니에 담은 시점, 상품을 위시 리스트에 담은 시점, 최근에 상품을 조회한 시점, 상품 검색 시 노출 횟수, 구매 여부 등을 포함할 수 있으며, 각각의 정보가 각 사용자 단말기의 개인 식별자와 상품 ID마다 매칭되어 저장될 수 있다.
개인식별자 상품id 장바구니담은시점 위시리스트에 담은 시점 최근 상품 조회시점 노출 횟수 구매여부
u1 a 2014.04.11 17:50:55 2014.04.11 18:50:50 10
u1 b 2014.04.10 17:30:40 2014.04.12 10:00:00 5
u1 c 2014.08.11 17:50:55 5
u1 d 2014.02.13 12:50:15 2014.02.14 17:50:50 2014.02.16 13:50:30 15 O
u2 e 2013.04.10 17:50:55 2013.04.08 13:50:22 2013.04.12 17:50:50 20 O
u2 f 2014.08.27 11:50:55 10
u2 g 2014.07.11 17:50:55 2014.07.15 16:50:35 15
상기와 같은 로그 기록은 사용자 단말기의 앱 추적(App tracking) 에 의해 수집된 트래킹 로그(tracking log)에 포함된 정보일 수 있다.
상기 표 1과 같이, 로그 수집부(110)는 각 개인별(개인 식별자 별)로 상품에 대한 관심도에 대해 사용자 단말기에 설치된 어플리케이션에서 수집된 트래킹 로그를 이용하여 로그 정보를 구성할 수 있다.
이 때, 장바구니에 담은 적이 있다면 담은 시점과, 위시 리스트에 담은 시점, 최근 본 상품 등의 로그를 이용하여 최근 상품 조회 시점을 구할 수 있다. 또한, 사용자의 검색 시 입력된 키워드에 따라 해당 상품이 얼마나 검색이 되었는지 그 횟수를 구하고, 구매 여부에 대해서도 테이블을 구성할 수 있다. 구매 여부를 로그 기록에 포함하는 이유는 이미 구매한 물건이 광고로 노출이 되면 재구매 가능성이 낮기 때문에 광고 효과가 그만큼 떨어지기 때문이다.
관심도 산출부(120)는 로그 정보에서 상품에 접근한 시점을 추출하고, 추출된 시점에 기초하여 각 상품에 대한 관심도를 산출한다.
여기서, 접근한다는 의미는 사용자에 의해 상품 관련 정보를 조회하거나, 장바구니 또는 위시 리스트에 담거나, 결제를 수행하는 등 상품과 관련된 내용이 사용자에게 노출되는 모든 경우를 의미할 수 있다. 앞서 표 1을 통해 설명한 바와 같이, 로그 기록에 각각의 접근과 관련된 시점이 저장되며, 관심도 산출부(120)는 이를 통해 접근 시점을 추출할 수 있다.
한편, 관심도 산출부(120)는 관심도를 산출 시에 로그 기록에서 이미 구매한 상품을 제외하고 나머지 상품에 대한 관심도를 산출할 수 있다. 표 1에서 상품 d, e의 경우 이미 구매된 것이 로그 기록을 통해 확인되므로, 이미 구매된 상품 d, e에 대해서는 필터링을 수행하여 리타겟팅 광고가 제공되지 않도록 한다. 이는, 이미 구매한 물건이므로 추가로 광고를 하더라도 사용자가 구매할 확률이 낮기 때문이다.
다음으로, 관심도 산출부(120)는 접근한 시점을 통해 접근 기록의 시간 근접성을 계산하고, 시간 근접성을 반영하여 관심도를 산출한다. 여기서, 시간 근접성은 현재의 분석 시점을 기준으로 해당 정보가 최근에 이루어진 것인지를 의미한다.
시간 근접성 점수는 다음의 식 1과 같이 계산될 수 있다.
[식 1]
시간 근접성 점수 = 1 / (현재시간-과거시간)
여기서, 현재시간과 과거시간은 초단위로 환산하여 그 차를 구할 수 있다. 위 식 1을 보면, 현재 시간에서 먼 시점에 이루어진 접근 일수록 분모의 값이 커지기 때문에 시간 근접성 점수는 작아지고, 최근에 이루어진 접근일수록 시간 근접성 점수는 커진다.
표 2는 표 1의 로그 기록으로부터 시간 근접성 점수를 계산한 결과를 도시하고 있다.
개인식별자 상품id 장바구니점수 위시리스트 점수 시간 근접성 점수 상품 검색시 검색된(노출) 횟수
u1 a 0.0000133 0.00012 10
u1 b 0.000012 0.00014 5
u1 c 0.000012 5
u2 f 0.00313 10
u2 g 0.000123 0.00134 15
관심도 산출부(120)는 상기 식 1을 이용하여 장바구니 담은 시점, 상품을 위시리스트에 담은 시점, 최근에 상품을 조회한 시점을 점수화 한다. 또한, 점수화 과정에 있어 식 2와 같이, 각각의 항목들에 가중치를 부여하여 하나의 상품 관심 점수를 계산한다.
[식 2]
상품 관심 점수 = (장바구니 점수 * 10000 + 위시리스트점수 * 1000 + 시간 근접성 점수 * 1000) * 상품 검색 시 검색된 횟수
통상적인 오픈 마켓 웹사이트의 거래 형태에서, 최근 장바구니에 담은 상품은 구매확률이 가장 높고 위시리스트에 담은 상품이나 최근 조회한 상품의 경우 최근 장바구니에 담은 상품은 구매 확률이 유사하다는 점을 고려하며, 장바구니 점수, 위시리스트 점수 및 시간 근접성 점수 각각에 대한 가중치를 1000 또는 10000으로 적용할 수 있다. 또한, 상품 구매가 가까워질수록 검색 횟수가 매우 증가하기 때문에 해당 횟수를 가중치로 곱한다.
상기 표 2에서 a 상품의 경우 장바구니에 장시간 동안 담겨 있어 점수가 낮게 계산될 수 있고, f 상품의 경우 최근에 조회가 되었고 조회 횟수가 많기 때문에 점수가 높을 수 있다. 즉, 최근 조회했고 조회수가 많다면 구매확률이 상당히 올라가기 때문이다.
노출 시간 결정부(130)는 산출된 관심도에 따라 사용자 단말기에 대한 각 상품의 광고 노출 시간을 결정한다.
이 때, 아래의 식 3에 따라 광고 노출 시간을 결정할 수 있다.
[식 3]
광고 노출 시간 = 상품 ID 별 점수 / 개인별 상품 ID 별 점수 총합 * 주기 별 전체 광고 노출 시간
여기서, 주기 별 전체 광고 노출 시간은 광고를 스케줄링하는 주기가 될 수 있는데, 예컨대, Tad를 기준으로 60초로 지정될 수 있다.
표 3은 표 2의 계산 결과에서 상기 식 3에 따라 광고 노출 시간을 계산한 결과를 도시한 것이다.
개인식별자 상품id 점수 노출시간(초)
u1 a 2.53 45.3
u1 b 0.76 13.6
u1 c 0.06 1.1
u2 f 31.3 53.4
u2 g 3.855 6.6
한편, 관심도 산출부(120)는 사용자 단말기에 제공된 광고를 통해 웹 사이트로 진입하는 경우, 계산된 관심도에 소정의 가중치를 부여할 수 있다. 이는, 외부 광고로 인해 웹 사이트로 진입한 경우 리타겟팅 광고 시 구매 가능성이 높기 때문이다.
광고로 상품을 노출하는 경우 사용자의 반응은 CTR(Click Through Ratio)을 이용한다. 여기서, CTR은 클릭/노출 * 100으로 계산될 수 있다. CTR을 이용하는 이유는 노출시간이 총점에 의거하여 결정이 되며 노출이 많을 수록 클릭의 수가 많을 가능성이 높기 때문이다.
CTR을 반영한 광고 반응 가중치 점수는 다음의 식 4와 같이 계산될 수 있다.
[식 4]
광고 반응 가중치 점수 = 점수 * (CTR * 10)
이 때, CTR이 0이라면 가중치가 없다.
사용자 단말기가 노출된 광고를 클릭하여 오픈 마켓의 웹 사이트로 진입하는 경우, 점수는 시간 근접성을 갖고 다시 계산 될 수 있다.
표 4는 광고 반응치 점수를 이용하여 노출 시간을 다시 계산할 결과를 도시한 것이다.
개인식별자 상품id(광고) 점수 CTR(%) 광고반응가중치점수 노출시간(초)
u1 a 2.53 1% 25.3 40.1
u1 b 0.76 1.5% 11.4 18
u1 c 0.06 2% 1.2 1.9
u2 f 31.3 0.4% 125.2 45.9
u2 g 3.855 1% 38.55 14.1
광고 리타겟팅 장치(100)는 상기 도시된 과정에 따라 각 상품의 광고 노출 시간을 결정한 후 사용자 단말기에 리타겟팅 광고가 노출될 수 있도록 제공한다.
즉, 본 발명에 따르면 리타겟팅 광고 시 상품에 대한 관심도에 대해 신뢰도 높은 분석을 수행하고 이를 점수화 하고, 점수를 통해 노출 시간을 계산하며, 때문에 관심도가 높은 상품이 노출을 더 많이 할 수 있도록 한다. 또한, 기 노출된 광고를 클릭하여 웹사이트에 진입하는 경우 이에 대한 가중치를 적용하여 노출 시간이 조정될 수 있으며, 클릭 시에는 시간 근접성이 다시 갱신 될 수 있으므로 실시간으로 사용자의 관심이 반영되어 광고 효과를 높일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 리타겟팅 장치의 추가 세부적인 구성들을 도시한 것이다.
도 2에서는 도 1의 구성을 비롯한 광고 플랫폼의 전반적인 구성을 도시하고 있으며, 이하에서는 각 구성에 대해 간략히 설명하기로 한다.
먼저, 광고 리타겟팅 장치는 DMP(Data Manage Platform) 및 DMP와 연계된 CAP(Commerce Ads Platform)을 포함할 수 있으며, 각 세부 구성의 대표적인 기능은 아래의 표 5 및 표 6과 같다.
대분류 중분류 소분류 기능ID Description
CAP Delivery Server DMP I/F DMP3-AP1-01 Delivery 서버와 DMP의 Ad DMP Scheduler간 I/F로 MDN or Device ID를 Key로 이용하여 최적의 광고를 Return 받는다.
Targeting DMP3-AP1-02 기존 Tad와 동일한 Exact Targeting 기능
Delivery DMP3-AP1-03 SDK에서 Request를 받아 Response로 광고를 송출하는 기능
FR(Fillrate) Adjuster DMP3-AP1-04 FR(Fillrate)를 실시간으로 조정하는 알고리즘
Scheduler I/F DMP3-AP1-05 스케줄러로 만든 광고 스케줄링 정보(광고 물량 및 FR 조정 수치)를 수신하는 기능
Ad Scheduler Fillrate Manager DMP3-AP2-01 FR를 맞추기 위해 광고 물량을 조정하는 기능
Ad Allocator(광고 물량 조정 및 할당) DMP3-AP2-02 광고별로 소진율에 따라 물량을 조정하고 할당하는 기능
Ad Compensator DMP3-AP2-03 광고별로 소진율을 보고 보정하는 기능
Log Server Log Gather DMP3-AP3-01 로그를 그대로 받아 파일로 저장하고Scheduling Cache Server에 실시간으로 Impression, Click 을 저장하는 기능Impression 및 Click을 이용하여 부정클릭, 부정노출을 검출하는 기능
Log DB Loader DMP3-AP3-02 Log Gather가 파일로 저장한 데이터를 DB로 저장하면서 실시간 과금 및 집계를 하는 기능
Scheduling Cache Server Request, Impression, Click(Redis, Memcached 저장) DMP3-AP4-01 SDK로부터 온 로그정보를 Log Server에 전달하면 Scheduling Cache Server에 Request를 저장함
FR(Fillrate), CTR DMP3-AP4-02 Delivery 및 Log Server로 부터 받은 Request, Impression, Click을 이용하여 FR, CTR을 저장
DB Ad Meta, Media Meta, Log DMP3-AP5-01 Ad, Media 메타 정보 저장통계 및 리포트 로그 저장
대분류 중분류 소분류 기능ID Description
DMP Ad DMP Scheduler Real Time Ranking Scheduling Engine DMP4-AP1-01 Delivery Server로 부터 요청을 받아 실시간으로 Ad Search Engine을 이용하여 사용자 맞춤형 광고를 검색하여 전달한다. Delivery Server로 부터 CTR을 응답받아 Ad Search Engine의 광고 리스트의 순위를 조정하는 로직
Ad Search Engine(Lucene or Sphinx) DMP4-AP1-02 User ID를 Key로 하고Values로 광고(상품)리스트와 노출시간을 갖는 검색 인덱스 서버
Ad Targeting QA Engine Rank Maker DMP4-DB2-01 Ad Data Analysis Engine으로 부터 분석된 데이터(수치화 필요 included FR, CTR, Request, Impression, Click)를 이용하여 Ranking화 하는 로직
DMP4-DB2-02 광고와 분석데이터를 연결해주는 기능
DMP4-DB2-03 Ad Data Analysis Engine으로 데이터를 받고 필요에 따라 가공하기 or 사용하기 쉽게 변환하는 기능
Ad Data Analysis Engine Personalized Analysis DMP4-DB3-01 개인화된 Data를 분석 기능 수행
2DMP4-DB3-01 그룹화를 이용한 Segment Data 분석 기능 수행
DI DB Super DB(included Real Time User Behavior DB) DMP4-DB4-01 로그 전반을 저장하고 있는 DB
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 리타겟팅 방법의 흐름도이다.
도시된 방법은 앞서 도 1을 통해 설명한 바 있는 광고 리타겟팅 장치에 의해 수행될 수 있으며, 앞서 설명한 기술적 특징에 대해서는 이하에서 그 설명을 생략하기로 한다.
먼저, 광고 리타겟팅 장치는 사용자 단말기의 각 상품에 대한 로그 정보를 수집한다(S11). 여기서, 사용자 단말기의 앱 추적(App tracking)을 통해 로그 정보를 수집할 수 있다. 또한, 로그 정보는 사용자 단말기를 통해 조회한 상품, 위시 리스트에 포함한 상품, 구매한 상품 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
로그 정보의 예에 대해서는 앞서 표 1을 통해 설명한 바 있다.
다음으로, 광고 타겟팅 장치는 로그 정보에서 상품에 접근한 시점을 추출하고, 추출된 시점에 기초하여 각 상품에 대한 관심도를 산출한다(S12).
이를 위해, 광고 리타겟팅 장치는 먼저 관심도를 산출 시에 로그 기록에서 이미 구매한 상품에 대해서는 필터링 하고, 나머지 상품에 대한 관심도를 산출할 수 있다.
관심도 산출 시에 먼저 접근한 시점을 통해 접근 기록의 시간 근접성을 계산한다. 시간 근접성 점수는 앞서 식 1과 같이 계산되며, 시간 근접성 점수를 계산한 결과는 앞서 표 2를 통해 설명한 바와 같다.
다음으로, 광고 리타겟팅 장치는 상기 식 2와 같이 각각의 항목들에 가중치를 부여하여 하나의 상품 관심 점수를 계산한 후, 식 3에 따라 광고 노출 시간을 결정한다(S13). 계산된 광고 노출 시간의 예는 앞서 표 3을 통해 설명한 바와 같다.
여기서, 광고 리타겟팅 장치는 사용자 단말기가 노출된 광고를 통해 웹 사이트로 진입하는 경우, 관심도에 소정의 가중치를 부여할 수 있다.
한편, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다.　 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 처리 시스템의 동작을 제어하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.
본 명세서에서 "시스템"이나 "장치"라 함은 예컨대 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터 혹은 다중 프로세서나 컴퓨터를 포함하여 데이터를 처리하기 위한 모든 기구, 장치 및 기계를 포괄한다. 처리 시스템은, 하드웨어에 부가하여, 예컨대 프로세서 펌웨어를 구성하는 코드, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제 혹은 이들 중 하나 이상의 조합 등 요청 시 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 형성하는 코드를 포함할 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
한편, 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 예컨대 EPROM, EEPROM 및 플래시메모리 장치와 같은 반도체 메모리 장치, 예컨대 내부 하드디스크나 외장형 디스크와 같은 자기 디스크, 자기광학 디스크 및 CD-ROM과 DVD-ROM 디스크를 포함하여 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 장치를 포함할 수 있다. 프로세서와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다.
본 명세서에서 설명한 주제의 구현물은 예컨대 데이터 서버와 같은 백엔드 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 어플리케이션 서버와 같은 미들웨어 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 사용자가 본 명세서에서 설명한 주제의 구현물과 상호 작용할 수 있는 웹 브라우저나 그래픽 유저 인터페이스를 갖는 클라이언트 컴퓨터와 같은 프론트엔드 컴포넌트 혹은 그러한 백엔드, 미들웨어 혹은 프론트엔드 컴포넌트의 하나 이상의 모든 조합을 포함하는 연산 시스템에서 구현될 수도 있다. 시스템의 컴포넌트는 예컨대 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 어떠한 형태나 매체에 의해서도 상호 접속 가능하다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 마찬가지로, 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
또한, 본 명세서에서는 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다
이와 같이, 본 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (12)

  1. 타겟 광고를 제공하기 위한 장치에 있어서,
    사용자 단말기의 각 상품에 대한 로그 정보를 수집하는 로그 수집부;
    상기 로그 정보에서 각 상품에 접근한 시점을 추출하고, 상기 추출된 시점에 기초하여 각 상품에 대한 관심도를 산출하는 관심도 산출부; 및
    상기 산출된 관심도에 따라 상기 사용자 단말기에 대한 각 상품의 광고 노출 시간을 결정하는 노출 시간 결정부를 포함하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 로그 수집부는,
    상기 사용자 단말기의 앱 추적을 통해 상기 로그 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 로그 정보는,
    상기 사용자 단말기를 통해 조회한 상품에 대한 정보, 위시 리스트에 포함한 상품에 대한 정보, 구매한 상품에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 관심도 산출부는,
    상기 상품에 접근한 시점을 통해 접근 기록의 시간 근접성을 계산하고, 상기 계산된 시간 근접성을 반영하여 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 관심도 산출부는,
    이미 구매한 상품을 제외한 나머지 상품에 대한 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 관심도 산출부는,
    상기 사용자 단말기에 제공된 광고를 통해 웹 사이트로 진입하는 경우, 상기 관심도에 소정의 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 장치.
  7. 타겟 광고를 제공하기 위한 방법에 있어서,
    사용자 단말기의 각 상품에 대한 로그 정보를 수집하는 단계;
    상기 로그 정보에서 각 상품에 접근한 시점을 추출하고, 상기 추출된 시점에 기초하여 각 상품에 대한 관심도를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 관심도에 따라 상기 사용자 단말기에 대한 각 상품의 광고 노출 시간을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 로그 정보를 수집하는 단계는,
    상기 사용자 단말기의 앱 추적을 통해 상기 로그 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 로그 정보는,
    상기 사용자 단말기를 통해 조회한 상품에 대한 정보, 위시 리스트에 포함한 상품에 대한 정보, 구매한 상품에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 7항에 있어서,
    상기 관심도를 산출하는 단계는,
    상기 상품에 접근한 시점을 통해 접근 기록의 시간 근접성을 계산하고, 상기 계산된 시간 근접성을 반영하여 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 관심도를 산출하는 단계는,
    이미 구매한 상품을 제외한 나머지 상품에 대한 관심도를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 7항에 있어서,
    상기 관심도를 산출하는 단계는,
    상기 사용자 단말기에 제공된 광고를 통해 웹 사이트로 진입하는 경우, 상기 관심도에 소정의 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 방법.
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