WO2022092776A1 - Server for providing advertising platform, and system therefor - Google Patents

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WO2022092776A1
WO2022092776A1 PCT/KR2021/015133 KR2021015133W WO2022092776A1 WO 2022092776 A1 WO2022092776 A1 WO 2022092776A1 KR 2021015133 W KR2021015133 W KR 2021015133W WO 2022092776 A1 WO2022092776 A1 WO 2022092776A1
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WO
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advertisement
user
user terminal
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Prior art date
Application number
PCT/KR2021/015133
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French (fr)
Korean (ko)
Inventor
채중규
조승현
권태인
Original Assignee
주식회사 알파브라더스
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Publication date
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • the present invention relates to a server and system for providing an advertisement platform.
  • US Patent Registration No. 8438170, US Patent Registration No. 9105048, US Publication No. 2006-0282312 and Korean Patent Publication No. 10-2020-0019397 disclose a method of providing an advertisement service.
  • a consumer relevance value related to an item is determined based on a cooperative filtering algorithm, and information related to an item is transmitted to a consumer based on the consumer relevance value
  • the cooperative filtering algorithm is a consumer create a ranked list of items based on the transaction history associated with the consumer, the consumer's demographics, the consumer profile, the transaction account type, the transaction account associated with the consumer, Re-rank the ranked list of items based on
  • an advertisement server providing an advertisement service, comprising: an advertisement selecting unit for selecting one instant product advertisement from among a plurality of pre-stored instant product advertisements based on media content being reproduced in a user terminal; At least one interaction among a plurality of interactions preset in relation to the advertisement object unit and the advertisement object for transmitting the advertisement object of the selected instantaneous product advertisement to the user terminal at the viewing time for viewing the media content in the user terminal; An advertisement providing unit for providing an instant product advertisement corresponding to the advertisement object to the user terminal based on whether or not occurred, wherein the plurality of interactions include at least one of a speech interaction and a touch interaction occurring through the user terminal start to do
  • the present invention intends to propose a server and a system for providing an enhanced advertisement platform.
  • An embodiment of the present invention aims to provide a server and a system for providing an advertisement platform.
  • an embodiment of the present invention has an object to provide an artificial intelligence-based marketing automation solution.
  • a management server operating an advertisement platform includes: a communication module for receiving first information input by a user through the advertisement platform from a user terminal executing the advertisement platform; and controlling information indicating a plurality of advertisement categories to be output through the user terminal, obtaining first selection information of a user corresponding to the plurality of advertisement categories from the user terminal, the first selection information and the first information a control module for controlling to generate information indicating a plurality of recommended advertisement companies based on and output the information through the user terminal; includes
  • the first information includes the user's personal information, information indicating the user's industry type, information indicating the user's marketing purpose, and information indicating the available budget of the user.
  • control module is characterized in that, based on the user's first information, generating information indicating a recommendation score corresponding to each of the plurality of advertisement categories and controlling to output the generated information through the user terminal.
  • the control module includes a block chain module, and the block chain module generates recommendation score block data corresponding to the information indicating the recommendation score and transmits it to the user terminal.
  • An advertisement platform operating method of a management server includes: receiving first information input by a user through the advertisement platform from a user terminal executing the advertisement platform; controlling information indicating a plurality of advertisement categories to be output through a user terminal; obtaining first selection information of a user corresponding to a plurality of advertisement categories from the user terminal; and generating information indicating a plurality of recommended advertisement companies based on the first selection information and the first information and controlling the generation to be output through the user terminal.
  • the present invention discloses a computer-readable recording medium in which a program for executing an advertisement platform operating method is recorded.
  • the present invention discloses a computer program stored in a medium to execute an advertisement platform operating method using a computer.
  • an embodiment of the present invention may provide an artificial intelligence-based marketing automation solution to the user.
  • the effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system for providing an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a management server operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 and 8 are flowcharts illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a control module of a management server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • the management server 110 may include obtaining first information (S710).
  • the first information may include information indicating the user's industry type, information indicating the user's marketing purpose, information indicating a budget available to the user, and may further include personal information of the user.
  • the management server 110 may include calculating a category recommendation score for each of a plurality of advertisement categories based on the first information (S720).
  • the plurality of advertisement categories may include place advertisements, blog advertisements, SNS advertisements, image advertisements, video advertisements, pop-up advertisements, voice advertisements, and the like.
  • the place advertisement may include a map for a specific place.
  • the category recommendation score may be information indicating the obtained first information about the user and the relevance, suitability, and marketing success potential of each of the plurality of advertisement categories.
  • control module 210 is the user's personal information, information representing the user's industry (first industry information, second industry information), information representing the user's marketing purpose, information representing the budget available to the user
  • a category recommendation score (and/or information indicating a category recommendation score) may be determined or generated based on at least one of
  • information indicating the category recommendation score may be generated by the artificial intelligence module 910 and/or the block chain module 920 of the control module 210, which will be described later.
  • an advertisement category that is effective marketing with respect to the first industry information and/or the second industry information among the plurality of advertisement categories may have a higher category recommendation score. (and/or the first recommendation bonus point may be reflected).
  • An may be the first recommendation bonus point corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories.
  • N is the number of a plurality of advertisement categories
  • n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 ⁇ n ⁇ N).
  • R may be an arbitrary value set to express the first recommended additional point value as 0 to 100, and for example, R may be set to '50'.
  • Xmn is an effect value of 0 to 50 on the marketing effect of the n-th advertisement category on the m-th industry information, and this effect value may be a preset value.
  • M is the number of second type of industry information corresponding to the first type of industry information, and m may mean industry information corresponding to the mth when M pieces of industry information are listed in order. (1 ⁇ m ⁇ M)
  • an advertisement category with a high probability of performing advertisement within a budget available to the user may be set with a higher category recommendation score (and/or category recommendation).
  • the second recommended additional point may be reflected in the score).
  • Bn may be a second recommendation bonus point corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories.
  • N is the number of a plurality of advertisement categories
  • n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 ⁇ n ⁇ N).
  • R may be an arbitrary value set to express the first recommended additional point value as 0 to 100, and for example, R may be set to '50'.
  • P may be the user's available budget.
  • Yn may mean a category execution budget for the n-th.
  • an advertisement category that is effective marketing may have a higher category recommendation score. (and/or a third recommended bonus point may be reflected).
  • Cn may be a third recommendation plus point corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories.
  • N is the number of a plurality of advertisement categories
  • n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 ⁇ n ⁇ N).
  • Zln is an effect value of 0 to 50 on the marketing effect of the n-th advertisement category for the l-th marketing purpose, and this effect value may be a preset value.
  • L is the number of marketing purpose items, and l may mean a marketing purpose corresponding to the lth when L marketing purposes are sequentially arranged. (1 ⁇ l ⁇ L)
  • control module 210 may assign different weights to the first to third recommendation points. That is, the control module 210 may give weights to the recommended additional points corresponding to the items for which the user's marketing objectives are preset to be weighted.
  • the product promotion item may be preset to give twice the weight. This is because the marketing effect according to the type of advertisement for sales improvement, corporate promotion, and product promotion is relatively superior to that of advertisement type according to industry information or budget range.
  • control module 210 may assign a double weight to the recommended additional points corresponding to the corresponding purpose.
  • the brand recognition item among information indicating the user's marketing purpose may be preset to give three times the weight. This is because the marketing effect according to the advertisement type of the brand recognition item is significantly superior to that of the advertisement type according to the industry information or the budget range.
  • control module 210 may assign a three-fold weight to the recommended additional points corresponding to the corresponding purpose.
  • control module 210 considers the marketing purpose as a factor more important than the industry information or the available budget range when the user's marketing purpose is to improve sales, corporate promotion, product promotion, and/or brand awareness. to give weight, and based on this, it is possible to calculate a recommendation score for an advertisement category.
  • the formula for calculating the recommended score is as follows.
  • Dn may be a recommendation score corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories.
  • N is the number of a plurality of advertisement categories
  • n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 ⁇ n ⁇ N).
  • Wl may be a weight for marketing purposes corresponding to the l-th. Wl may be preset among values between 1 and 5 according to marketing purposes.
  • L is the number of marketing purpose items, and l may mean a marketing purpose corresponding to the lth when L marketing purposes are sequentially arranged. (1 ⁇ l ⁇ L)
  • the management server 110 may include outputting the category recommendation score through the user terminal (S730).
  • the management server 110 may control information indicating the category recommendation score to be output through a website and/or a mobile app output from the user terminal 120 .
  • the management server 110 may include outputting the category recommendation score and category information corresponding thereto through the user terminal (S740).
  • the management server 110 may control to generate information on a category having a high category recommendation score among a plurality of advertisement categories and output it through the user terminal 120 .
  • each category recommendation score may be displayed together, and the website and/or mobile app of the present invention displays information representing the plurality of advertisement categories in the order of the highest recommendation score. or you can print it out.
  • the method may include the step of the management server 110 acquiring the first selection information corresponding to the plurality of advertisement categories through the user terminal (S750).
  • the user may select at least one of a plurality of advertisement categories on the website and/or mobile app. For example, the user may touch or click at least one of a plurality of advertisement categories displayed through the website and/or mobile app, i) a signal corresponding to the touch is transmitted to the management server 110, The management server 110 may generate the first selection information, or ii) the user terminal 120 may generate and transmit the first selection information corresponding to the touch to the management server 110 .
  • the S710 to S750 may be implemented sequentially, but the order may be changed and implemented, and only some of the S710 to S750 may be implemented in combination with other substrates (methods) of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
  • the method according to an embodiment of the present invention may include generating, by the management server 110 , information indicating a matching score based on the user's first information ( S810 ).
  • the matching score may be information indicating the degree of relevance, suitability, and recommendation between the user and each of the plurality of recommended advertisement companies.
  • control module 210 includes the user's personal information, information representing the user's industry (first industry information, second industry information), information representing the user's marketing purpose, information representing the budget available to the user, the user Matching score ( and/or information indicative of a match score). Also, the information indicating the matching score may be generated by the artificial intelligence module 910 and/or the block chain module 920 of the control module 210, which will be described later.
  • the matching score may be set higher. Also, for example, if the user has a history of using an advertisement service at the corresponding company and/or has a history of payment using the advertisement service, the matching score of the corresponding advertisement company may be set higher (and/or Alternatively, the first matching additional point may be reflected in the matching score).
  • the matching score may be set higher (and/or the second matching bonus may be reflected in the matching score) there is).
  • the matching score may be set higher.
  • an advertising service that can be provided only with the user's reward (points) For an advertising company supporting
  • the management server 110 may set a higher matching score for the corresponding company (and/or the fourth matching added point may be reflected in the matching score).
  • the method may include the step of the management server 110 outputting information indicating the matching score (S820).
  • the management server 110 may control the information indicating the matching score to be output through a website and/or a mobile app output from the user terminal 120 .
  • the method may include the step of the management server 110 generating information indicating a plurality of recommended advertisement companies and outputting the information through the user terminal (S830).
  • the management server 110 may control to generate information indicating a plurality of recommended advertisement companies supporting at least one advertisement category corresponding to the first selection information and output the information through the user terminal 120 .
  • Each of the information indicating the plurality of recommended advertising companies may be displayed together with a matching score, and the website and/or mobile app of the present invention displays information indicating the plurality of recommended advertising companies in the order of the highest matching score. or you can print it out.
  • the method may include the step of the management server 110 acquiring the second selection information corresponding to the plurality of recommended advertising companies through the user terminal (S840).
  • the user may select at least one of a plurality of advertising companies on the website and/or mobile app. For example, the user may touch or click at least one of a plurality of advertising companies displayed through the website and/or mobile app, i) a signal corresponding to the touch is transmitted to the management server 110
  • the management server 110 may generate the second selection information, or ii) the user terminal 120 may generate and transmit the second selection information corresponding to the touch to the management server 110 .
  • S810 to S840 may be sequentially implemented, but the order may be changed and implemented, and only some of S810 to S840 may be implemented in combination with other descriptions (methods) of the present invention.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a control module of a management server according to an embodiment of the present invention.
  • control module 210 of the management server 110 may include an artificial intelligence module 910 and a block chain module 920 .
  • the AI module 910 may i) generate a recommendation score for a plurality of advertisement categories, and/or ii) generate a matching score for an advertisement company based on the AI network.
  • the artificial intelligence module 910 uses machine learning on big data stored in the storage module 250 to i) generate a recommendation score for a plurality of advertisement categories, and/or ii) You can create a matching score for the advertiser.
  • the artificial intelligence module 910 may learn the artificial intelligence network by using the big data stored in the storage module 250 of the management server 110 as an input variable.
  • the artificial intelligence module 910 may perform learning so that an accurate correlation can be derived using a deep learning technique, which is a field of machine learning.
  • the artificial intelligence module 910 may include a plurality of second users (ie, previous customers) who used the website and/or mobile app prior to the first user using the website and/or mobile app of the present invention.
  • the artificial intelligence network can be trained by using the information input by the user as learning data.
  • the artificial intelligence module 910 may learn the artificial intelligence network according to a first learning mode, and the artificial intelligence module 910 may i) the second user input in the first learning mode.
  • personal information of the second user information indicating the type of business of the second user (the first type of information of the second user, information about the second type of business of the second user), information indicating the marketing purpose of the second user, available to the second user
  • the artificial intelligence network may be trained by using the information indicating the difference between the received time points as learning data.
  • the artificial intelligence module 910 may obtain an output from the learned artificial intelligence network based on an input input to the learned artificial intelligence network as described above.
  • the input may be the user's first information, the user's first selection information, etc.
  • the output may be the i) the recommendation score and/or ii) the matching score (and/or information indicating the matching score).
  • the artificial intelligence module 910 may i) generate a recommendation score for a plurality of advertisement categories, and/or ii) generate a matching score (and/or information indicating the matching score).
  • the artificial intelligence module 910 may calculate a weight of a plurality of inputs in the function through deep learning through learning.
  • various models such as RNN (Recurrent Neural Network), DNN (Deep Neural Network), and DRNN (Dynamic Recurrent Neural Network) may be used as an AI network model used for such learning.
  • RNN is a deep learning technique that considers current data and past data at the same time.
  • Recurrent neural network refers to a neural network in which connections between units constituting an artificial neural network constitute a directed cycle.
  • various methods may be used for a structure capable of constructing a recurrent neural network (RNN), for example, a fully recurrent network, a hopfield network, an Elman network, an ESN (Echo). state network), long short term memory network (LSTM), bi-directional RNN, continuous-time RNN (CTRNN), hierarchical RNN, and secondary RNN are representative examples.
  • methods for learning a recurrent neural network (RNN) methods such as gradient descent, Hessian Free Optimization, and Global Optimization Method may be used.
  • the block chain module 920 is configured to include the recommendation score and/or the information representing the matching score so that the information representing the matching score can be transmitted to another network node (eg, the user terminal 120) based on the block chain technology. Based on the recommendation score and/or the matching score block data may be generated. Recommendation score and/or matching score block data generated by the block chain module 920 may be transmitted to the user terminal 120 through the communication module 220 . Also, the management server 110 may store at least one element included in the recommendation score and/or the matching score block data in the block chain 252 (not shown).
  • a block chain is a decentralized storage that cannot be forged and/or tampered with, created and managed by a peer-to-peer (P2P) network.
  • a block chain refers to a collection of data blocks created by transactions (indivisible unit work between two parties) one after another in the form of a chain. Since the previous block is encrypted one after another and data agreed by more than half of the users is recognized as real data, it is impossible to forge and/or falsify data once recorded.
  • a typical application of block chain is Bitcoin, a decentralized electronic currency that records the transaction process of cryptocurrency. Confirmed transaction details that occur between users for a certain period of time can be stored in the block chain. And, many users each have their own copy of the blockchain, and transaction details can be made public to everyone. In this way, only the transaction details agreed by more than half of the users are recognized as real data, and can be stored in blocks to be stored permanently.
  • each of the management server 110, the user terminal 120, and the first network node 130 to the fourth network node 160 of the present invention is a block chain node that includes a block chain or can control block data.
  • the management server 110 groups the first information received from the user terminal 120, the first selection information, the second selection information, information indicating a recommended advertisement company, information indicating a matching score, and/or the like. After hashing and storing in the block chain, forgery and/or falsification of the first information, the first selection information, the second selection information, information indicating a recommended advertising company, information indicating a recommendation score and/or a matching score, etc. can be verified or judged.
  • the blockchain module 920 generates a recommendation score and/or matching score block data including a Merkle hash based on information indicating a recommendation score and/or a matching score, and , information indicating a plurality of recommendation scores and/or matching scores may be grouped to include the generated Merkle hash.
  • the management server 110 converts the contents to be stored in the storage module 250 (eg, recommendation score and/or matching score block data including a Merkle hash based on information indicating the recommendation score and/or matching score) as a blockchain transaction. It can be created and transmitted to other blockchain nodes (120, 130, 140, 150, 160) participating in the blockchain network 100 .
  • the information indicating the recommendation score and/or the matching score to be stored in the blockchain transaction may include a Merkle hash identifier, a group identifier, and/or an identifier of a previous group.
  • Management server 110 based on at least one of a predetermined time and the number of information indicating the stored recommendation score and/or matching score, the at least one element stored in the block chain 252 and the grouped recommendation score and / Alternatively, the integrity of the stored recommendation score and/or the information indicating the matching score may be verified by comparing at least one element included in the information indicating the matching score. When the information indicating the stored recommendation score and/or matching score is not integrity, the management server 110 may output the integrity status through the output module 240 .
  • the management server 110 is an administrator (eg, a second user) who manages the management server 110 . ) may output the integrity or not through the output module 240 so that the information can be known.
  • the control module 210 may generate a certificate for determining the integrity of the stored block chain and transmit it to the other block chain nodes 120, 130, 140, 150, 160.
  • the certificate may include information of information indicating the stored at least one recommendation score and/or matching score, information of information indicating the grouped recommendation score and/or matching score, and information of the stored block chain.
  • the certificate may be used by the management server 110 to determine whether information indicating the recommendation score and/or the matching score is integrity.
  • the control module 210 is configured to allow the request of at least one element to the stored block chain i) through a website and/or mobile app that provides or supports an information providing service indicating the recommendation score and/or matching score of the present invention. , and/or ii) when received from another blockchain node (120, 130, 140, 150, 160), i) output the requested at least one element through the website and/or mobile app, and/or ii) It can be transmitted to other blockchain nodes (120, 130, 140, 150, 160).
  • the method of controlling the system 100, the management server 110, the user terminal 120, and/or the network entity 130, 140, 150, 160, etc. according to the present invention may be performed through various computer means. It may be implemented in the form of a program instruction that can be recorded on a computer-readable medium.
  • various embodiments of the present invention described above may be performed through an embedded server provided in the electronic device or an external server of the electronic device.
  • the various embodiments described above are a recording medium (readable by a computer or similar device) using software, hardware, or a combination thereof. It may be implemented as software including instructions stored in a computer readable recording medium). In some cases, the embodiments described herein may be implemented by the processor itself. According to the software implementation, embodiments such as the procedures and functions described in this specification may be implemented as separate software modules. Each of the software modules may perform one or more functions and operations described herein.
  • a computer or a similar device is a device capable of calling a stored command from a storage medium and operating according to the called command, and may include the device according to the disclosed embodiments.
  • the processor may directly or use other components under the control of the processor to perform a function corresponding to the instruction. Instructions may include code generated or executed by a compiler or interpreter.
  • the device-readable recording medium may be provided in the form of a non-transitory computer readable recording medium.
  • 'non-transitory' means that the storage medium does not include a signal and is tangible, and does not distinguish that data is semi-permanently or temporarily stored in the storage medium.
  • the non-transitory computer-readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently, rather than a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, etc., and can be read by a device.
  • Specific examples of the non-transitory computer-readable medium may include a CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.

Abstract

The present invention relates to a server for providing an advertising platform, and a system therefor. One embodiment of the present invention presents a management server for operating an advertising platform, comprising: a communication module for receiving, from a user terminal for executing the advertising platform, first information inputted by a user through the advertising platform; and a control module for controlling so that information indicating a plurality of advertising categories is output through the user terminal, a user's first selection information corresponding to the plurality of advertising categories is obtained from the user terminal, and information indicating a plurality of recommended advertising companies is generated on the basis of the first selection information and the first information so as to be output through the user terminal.

Description

광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템Server and system providing advertisement platform
본 발명은 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a server and system for providing an advertisement platform.
US 특허등록번호 8438170, US 특허등록번호 9105048, US 공개번호 2006-0282312 및 국내특허공보 제10-2020-0019397호에는 광고 서비스를 제공하는 방법이 개시되어 있다. US Patent Registration No. 8438170, US Patent Registration No. 9105048, US Publication No. 2006-0282312 and Korean Patent Publication No. 10-2020-0019397 disclose a method of providing an advertisement service.
특히, US 특허등록번호 8438170 및 특허등록번호 9105048에는 협력 필터링 알고리즘에 기초하여 항목과 관련된 소비자 관련성 값을 결정하고, 소비자 관련성 값에 기초하여 항목과 관련된 정보를 소비자에게 전송하고, 협업 필터링 알고리즘은 소비자와 관련된 거래 내역, 소비자의 인구 통계, 소비자 프로필, 거래 계정 유형, 소비자와 관련된 거래 계정, 소비자가 보유한 기간에 기초하여 항목의 순위 목록을 생성하고, 항목의 순위 목록을 소비자에게 전송하고, 판매자 목표에 기초하여 항목의 순위 목록을 재순위화한다.In particular, in US Patent Registration No. 8438170 and Patent Registration No. 9105048, a consumer relevance value related to an item is determined based on a cooperative filtering algorithm, and information related to an item is transmitted to a consumer based on the consumer relevance value, and the cooperative filtering algorithm is a consumer create a ranked list of items based on the transaction history associated with the consumer, the consumer's demographics, the consumer profile, the transaction account type, the transaction account associated with the consumer, Re-rank the ranked list of items based on
또한, 국내특허공보는 광고 서비스를 제공하는 광고 서버에 있어서, 사용자 단말에서 재생 중인 미디어 컨텐츠에 기초하여 기저장된 복수의 순간 상품 광고 중 하나의 순간 상품 광고를 선정하는 광고 선정부; 상기 사용자 단말에서 상기 미디어 컨텐츠를 시청하는 시청 시간에 상기 선정된 순간 상품 광고의 광고 객체를 상기 사용자 단말로 전송하는 광고 객체부 및 상기 광고 객체와 관련하여 기설정된 복수의 인터렉션 중 적어도 하나의 인터렉션이 발생하였는지 여부에 기초하여 상기 광고 객체에 해당하는 순간 상품 광고를 상기 사용자 단말로 제공하는 광고 제공부를 포함하고, 상기 복수의 인터렉션은 상기 사용자 단말을 통해 발생하는 발화 인터렉션 및 터치 인터렉션 중 적어도 하나를 포함하는 점을 개시한다.In addition, the domestic patent publication discloses an advertisement server providing an advertisement service, comprising: an advertisement selecting unit for selecting one instant product advertisement from among a plurality of pre-stored instant product advertisements based on media content being reproduced in a user terminal; At least one interaction among a plurality of interactions preset in relation to the advertisement object unit and the advertisement object for transmitting the advertisement object of the selected instantaneous product advertisement to the user terminal at the viewing time for viewing the media content in the user terminal An advertisement providing unit for providing an instant product advertisement corresponding to the advertisement object to the user terminal based on whether or not occurred, wherein the plurality of interactions include at least one of a speech interaction and a touch interaction occurring through the user terminal start to do
이에 본 발명은 보다 개선된(enhanced) 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템을 제안하려고 한다.Accordingly, the present invention intends to propose a server and a system for providing an enhanced advertisement platform.
본 발명의 일 실시예는 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.An embodiment of the present invention aims to provide a server and a system for providing an advertisement platform.
또한 본 발명의 일 실시예는 인공지능 기반의 마케팅 자동화 솔루션을 제공하는데 그 목적이 있다.In addition, an embodiment of the present invention has an object to provide an artificial intelligence-based marketing automation solution.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. will be able
본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 관리 서버(management server)는 사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 통신 모듈; 및 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하고, 복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하고, 상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 제어 모듈; 을 포함한다.A management server operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention includes: a communication module for receiving first information input by a user through the advertisement platform from a user terminal executing the advertisement platform; and controlling information indicating a plurality of advertisement categories to be output through the user terminal, obtaining first selection information of a user corresponding to the plurality of advertisement categories from the user terminal, the first selection information and the first information a control module for controlling to generate information indicating a plurality of recommended advertisement companies based on and output the information through the user terminal; includes
이때, 상기 제1 정보는, 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자의 업종을 나타내는 정보, 상기 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 및 상기 사용자의 가용 예산을 나타내는 정보를 포함한다.In this case, the first information includes the user's personal information, information indicating the user's industry type, information indicating the user's marketing purpose, and information indicating the available budget of the user.
이때, 상기 제어 모듈은 상기 사용자의 제1 정보에 기반하여 상기 복수의 광고 카테고리 각각에 상응하는 추천 점수를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.In this case, the control module is characterized in that, based on the user's first information, generating information indicating a recommendation score corresponding to each of the plurality of advertisement categories and controlling to output the generated information through the user terminal.
상기 제어 모듈은 블록체인 모듈을 포함하고, 상기 블록체인 모듈은 상기 추천 점수를 나타내는 정보에 상응하는 추천 점수 블록 데이터를 생성하여 상기 사용자 단말에게 전달하는 것을 특징으로 한다.The control module includes a block chain module, and the block chain module generates recommendation score block data corresponding to the information indicating the recommendation score and transmits it to the user terminal.
본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(management server)의 광고 플랫폼 운용방법은 사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 단계; 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계; 복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하는 단계; 및 상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계;를 포함한다.An advertisement platform operating method of a management server according to an embodiment of the present invention includes: receiving first information input by a user through the advertisement platform from a user terminal executing the advertisement platform; controlling information indicating a plurality of advertisement categories to be output through a user terminal; obtaining first selection information of a user corresponding to a plurality of advertisement categories from the user terminal; and generating information indicating a plurality of recommended advertisement companies based on the first selection information and the first information and controlling the generation to be output through the user terminal.
본 발명은 광고 플랫폼 운용방법을 실행 시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 개시한다. 또한, 본 발명은 컴퓨터를 이용하여 광고 플랫폼 운용방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 개시한다. The present invention discloses a computer-readable recording medium in which a program for executing an advertisement platform operating method is recorded. In addition, the present invention discloses a computer program stored in a medium to execute an advertisement platform operating method using a computer.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점은 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 청구범위 및 도면으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features and advantages other than those described above will become apparent from the following detailed description, claims and drawings for carrying out the invention.
상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일 실시예에 따르면, 개선된(enhanced) 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템을 제안한다는 측면에서 기술적인 효과를 갖는다.According to an embodiment of the present invention made as described above, it has a technical effect in terms of proposing a server and a system for providing an enhanced advertisement platform.
또한 본 발명의 일 실시예는 인공지능 기반의 마케팅 자동화 솔루션을 사용자에게 제공할 수 있다. 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.In addition, an embodiment of the present invention may provide an artificial intelligence-based marketing automation solution to the user. The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 제공하는 시스템을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a system for providing an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 관리 서버를 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a management server operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram for explaining an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.7 and 8 are flowcharts illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 제어 모듈을 나타내는 블록도이다.9 is a block diagram illustrating a control module of a management server according to an embodiment of the present invention.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.It should be noted that throughout the drawings, like reference numerals are used to denote the same or similar elements, features, and structures.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 제1 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S710). Referring to FIG. 7 , the management server 110 according to an embodiment of the present invention may include obtaining first information (S710).
제1 정보는 사용자의 업종을 나타내는 정보, 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보를 포함할 수 있으며, 상기 사용자의 개인 정보를 더 포함할 수도 있다.The first information may include information indicating the user's industry type, information indicating the user's marketing purpose, information indicating a budget available to the user, and may further include personal information of the user.
본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 제1 정보를 기초로 복수의 광고 카테고리 각각에 대한 카테고리 추천 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다(S720).The management server 110 according to an embodiment of the present invention may include calculating a category recommendation score for each of a plurality of advertisement categories based on the first information (S720).
복수의 광고 카테고리는 플레이스 광고, 블로그 광고, SNS 광고, 이미지 광고, 비디오 광고, 팝업 광고, 음성 광고 등을 포함할 수 있다. 여기서 플레이스 광고는 특정 장소에 대한 지도를 포함할 수 있다.The plurality of advertisement categories may include place advertisements, blog advertisements, SNS advertisements, image advertisements, video advertisements, pop-up advertisements, voice advertisements, and the like. Here, the place advertisement may include a map for a specific place.
이때, 카테고리 추천 점수는 상기 획득한 사용자에 대한 제1 정보와 상기 복수의 광고 카테고리 각각의 관련성, 적합성, 마케팅 성공 가능성 등을 나타내는 정보일 수 있다.In this case, the category recommendation score may be information indicating the obtained first information about the user and the relevance, suitability, and marketing success potential of each of the plurality of advertisement categories.
구체적으로, 제어 모듈(210)은 사용자의 개인 정보, 사용자의 업종을 나타내는 정보(제1 업종 정보, 제2 업종 정보), 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보 중 적어도 어느 하나에 기반하여 카테고리 추천 점수(및/또는 카테고리 추천 점수를 나타내는 정보)를 결정하거나 생성할 수 있다. Specifically, the control module 210 is the user's personal information, information representing the user's industry (first industry information, second industry information), information representing the user's marketing purpose, information representing the budget available to the user A category recommendation score (and/or information indicating a category recommendation score) may be determined or generated based on at least one of
또한 카테고리 추천 점수를 나타내는 정보는 제어 모듈(210)의 인공지능 모듈(910) 및/또는 블록체인 모듈(920)에 의해 생성될 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다.In addition, information indicating the category recommendation score may be generated by the artificial intelligence module 910 and/or the block chain module 920 of the control module 210, which will be described later.
예를 들면, 복수의 광고 카테고리 중 제1 업종 정보 및/또는 제2 업종 정보에 대하여 효과적인 마케팅인 광고 카테고리는 카테고리 추천 점수가 더 높게 설정될 수 있다. (및/또는 제1 추천 가산점이 반영될 수 있다). For example, an advertisement category that is effective marketing with respect to the first industry information and/or the second industry information among the plurality of advertisement categories may have a higher category recommendation score. (and/or the first recommendation bonus point may be reflected).
[수학식 1][Equation 1]
An = R + Xmn An = R + Xmn
An은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 제1 추천 가산점일 수 있다. An may be the first recommendation bonus point corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories.
이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N).In this case, N is the number of a plurality of advertisement categories, and n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 < n < N).
R은 제1 추천 가산점 값을 0 내지 100으로 표현하기 위해 설정되는 임의의 값일 수 있으며, 일 예로, R은 '50'으로 설정될 수 있다. R may be an arbitrary value set to express the first recommended additional point value as 0 to 100, and for example, R may be set to '50'.
Xmn 은 m번째 업종 정보에 대하여 n번째 광고 카테고리가 미치는 마케팅 효과에 대한 0 내지 50의 효과 값이며, 이러한 효과값은 기설정된 것일 수 있다. Xmn is an effect value of 0 to 50 on the marketing effect of the n-th advertisement category on the m-th industry information, and this effect value may be a preset value.
M은 제1 업종정보에 대응하는 제2 업종정보의 개수이고, m은 M개의 업종정보를 순서대로 나열하였을 경우, m 번째에 대응하는 업종정보를 의미할 수 있다. (1< m < M)M is the number of second type of industry information corresponding to the first type of industry information, and m may mean industry information corresponding to the mth when M pieces of industry information are listed in order. (1< m < M)
또 다른 예를 들면, 복수의 광고 카테고리 중 사용자가 가용할 수 있는 예산의 범위 내에서 광고를 수행할 수 있는 확률이 높은 광고 카테고리는 카테고리 추천 점수가 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 카테고리 추천 점수에 제2 추천 가산점이 반영될 수 있다).As another example, among the plurality of advertisement categories, an advertisement category with a high probability of performing advertisement within a budget available to the user may be set with a higher category recommendation score (and/or category recommendation). The second recommended additional point may be reflected in the score).
[수학식 2][Equation 2]
Bn = R + {(P - Yn)/P} * 100Bn = R + {(P - Yn)/P} * 100
Bn은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 제2 추천 가산점일 수 있다. 이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N).Bn may be a second recommendation bonus point corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories. In this case, N is the number of a plurality of advertisement categories, and n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 < n < N).
R은 제1 추천 가산점 값을 0 내지 100으로 표현하기 위해 설정되는 임의의 값일 수 있으며, 일 예로, R은 '50'으로 설정될 수 있다. R may be an arbitrary value set to express the first recommended additional point value as 0 to 100, and for example, R may be set to '50'.
P는 사용자의 가용할 수 있는 예산일 수 있다. Yn은 해당 n 번째에 카테고리 집행예산을 의미할 수 있다. P may be the user's available budget. Yn may mean a category execution budget for the n-th.
또 다른 예를 들면, 복수의 광고 카테고리 중 사용자의 마케팅 목적에 대하여, 효과적인 마케팅인 광고 카테고리는 카테고리 추천 점수가 더 높게 설정될 수 있다. (및/또는 제3 추천 가산점이 반영될 수 있다). For another example, among the plurality of advertisement categories, for the user's marketing purpose, an advertisement category that is effective marketing may have a higher category recommendation score. (and/or a third recommended bonus point may be reflected).
[수학식 3][Equation 3]
Cn = R + ZlnCn = R + Zln
Cn은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 제3 추천 가산점일 수 있다. Cn may be a third recommendation plus point corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories.
이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N). In this case, N is the number of a plurality of advertisement categories, and n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 < n < N).
Zln 은 l번째 마케팅 목적에 대하여 n번째 광고 카테고리가 미치는 마케팅 효과에 대한 0 내지 50의 효과 값이며, 이러한 효과값은 기설정된 것일 수 있다. Zln is an effect value of 0 to 50 on the marketing effect of the n-th advertisement category for the l-th marketing purpose, and this effect value may be a preset value.
L은 마케팅 목적 항목의 개수이고, l은 L개의 마케팅 목적을 순서대로 나열하였을 경우, l 번째에 대응하는 마케팅 목적을 의미할 수 있다. (1< l < L)L is the number of marketing purpose items, and l may mean a marketing purpose corresponding to the lth when L marketing purposes are sequentially arranged. (1< l < L)
한편, 본 발명의 선택적 실시예에 따른 제어 모듈(210)은 상기 제1 추천 가산점 내지 제3 추천 가산점에 대하여, 상이한 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 제어 모듈(210)는 사용자의 마케팅 목적 중 가중치를 부여하도록 기설정된 항목에 대하여, 해당 항목에 대응하는 추천 가산점에 가중치를 부여할 수 있다. Meanwhile, the control module 210 according to an optional embodiment of the present invention may assign different weights to the first to third recommendation points. That is, the control module 210 may give weights to the recommended additional points corresponding to the items for which the user's marketing objectives are preset to be weighted.
예를 들어, 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보(매출향상, 브랜드인지도, 회원가입, 상담신청, 기업홍보, 제품홍보, 이벤트참여, 앱다운로드, SNS홍보/운영, 매장방문) 중 매출향상, 기업홍보, 제품홍보 항목은 가중치를 2배 부여하도록 기설정될 수 있다. 이는 매출향상, 기업홍보, 제품홍보는 광고 유형에 따른 마케팅 효과가 업종 정보나 예산 범위에 따른 광고 유형에 비하여 상대적으로 우수하기 때문이다. For example, among the information indicating the user's marketing purpose (sales improvement, brand awareness, membership registration, consultation application, corporate promotion, product promotion, event participation, app download, SNS promotion/operation, store visit), sales improvement, corporate promotion , the product promotion item may be preset to give twice the weight. This is because the marketing effect according to the type of advertisement for sales improvement, corporate promotion, and product promotion is relatively superior to that of advertisement type according to industry information or budget range.
다시 말하면, 사용자의 마케팅 목적이 매출향상, 기업홍보, 제품홍보 중 어느 하나인 경우, 제어 모듈(210)는 해당 목적에 대응하는 추천 가산점에 대하여 2배의 가중치를 부여할 수 있다. In other words, when the user's marketing purpose is any one of sales improvement, corporate promotion, and product promotion, the control module 210 may assign a double weight to the recommended additional points corresponding to the corresponding purpose.
예를 들어, 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보 중 브랜드 인지도 항목은 가중치를 3배 부여하도록 기설정될 수 있다. 이는 브랜드 인지도 항목은 광고 유형에 따른 마케팅 효과가 업종 정보나 예산 범위에 따른 광고 유형에 비하여 현저히 우수하기 때문이다. For example, the brand recognition item among information indicating the user's marketing purpose may be preset to give three times the weight. This is because the marketing effect according to the advertisement type of the brand recognition item is significantly superior to that of the advertisement type according to the industry information or the budget range.
다시 말하면, 사용자의 마케팅 목적이 브랜드인지도인 경우, 제어 모듈(210)는 해당 목적에 대응하는 추천 가산점에 대하여 3배의 가중치를 부여할 수 있다. In other words, when the user's marketing purpose is brand awareness, the control module 210 may assign a three-fold weight to the recommended additional points corresponding to the corresponding purpose.
즉, 제어 모듈(210)은 사용자의 마케팅 목적이 매출향상, 기업홍보, 제품홍보 및/또는 브랜드 인지도 향상인 경우, 마케팅 목적을 업종 정보나 가용할 수 있는 예산 범위보다 중요한 인자(factor)로 고려하여 가중치를 부여할 수 있고, 이를 기초로 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 산출할 수 있다.That is, the control module 210 considers the marketing purpose as a factor more important than the industry information or the available budget range when the user's marketing purpose is to improve sales, corporate promotion, product promotion, and/or brand awareness. to give weight, and based on this, it is possible to calculate a recommendation score for an advertisement category.
추천 점수 산출식은 아래와 같다. The formula for calculating the recommended score is as follows.
[수학식 4][Equation 4]
Dn = An + Bn + Wl*CnDn = An + Bn + Wl*Cn
Dn은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 추천 점수일 수 있다. 이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N).Dn may be a recommendation score corresponding to the nth advertisement category among the N advertisement categories. In this case, N is the number of a plurality of advertisement categories, and n is a category corresponding to the nth when N categories are sequentially arranged (1 < n < N).
Wl 은 l 번째에 대응하는 마케팅 목적의 가중치일 수 있다. Wl 은 1 에서 5 사이의 값 중에서 마케팅 목적에 따라 기설정된 것일 수 있다. Wl may be a weight for marketing purposes corresponding to the l-th. Wl may be preset among values between 1 and 5 according to marketing purposes.
L은 마케팅 목적 항목의 개수이고, l은 L개의 마케팅 목적을 순서대로 나열하였을 경우, l 번째에 대응하는 마케팅 목적을 의미할 수 있다. (1< l < L)L is the number of marketing purpose items, and l may mean a marketing purpose corresponding to the lth when L marketing purposes are sequentially arranged. (1< l < L)
본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 카테고리 추천 점수를 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S730).The management server 110 according to an embodiment of the present invention may include outputting the category recommendation score through the user terminal (S730).
관리 서버(110)는 사용자 단말(120)에서 출력되는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 상기 카테고리 추천 점수를 나타내는 정보가 출력되도록 제어할 수 있다. The management server 110 may control information indicating the category recommendation score to be output through a website and/or a mobile app output from the user terminal 120 .
본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 카테고리 추천 점수 및 이에 대응하는 카테고리 정보를 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S740).The management server 110 according to an embodiment of the present invention may include outputting the category recommendation score and category information corresponding thereto through the user terminal (S740).
관리 서버(110)는 복수의 광고 카테고리 중에서 카테고리 추천 점수가 높은 카테고리에 대한 정보를 생성하여 사용자 단말(120)을 통하여 출력하도록 제어할 수 있다.The management server 110 may control to generate information on a category having a high category recommendation score among a plurality of advertisement categories and output it through the user terminal 120 .
상기 복수의 광고 카테고리 정보 중 적어도 하나는 각각의 카테고리 추천 점수가 함께 표시될 수 있으며, 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱은 상기 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보들을 상기 추천 점수가 높은 순으로 표시하거나 출력할 수 있다.In at least one of the plurality of advertisement category information, each category recommendation score may be displayed together, and the website and/or mobile app of the present invention displays information representing the plurality of advertisement categories in the order of the highest recommendation score. or you can print it out.
그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 복수의 광고 키테고리에 상응하는 제1 선택 정보를 사용자 단말을 통하여 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S750).And, the method may include the step of the management server 110 acquiring the first selection information corresponding to the plurality of advertisement categories through the user terminal (S750).
사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱에서 복수의 광고 카테고리 중 적어도 어느 하나를 선택할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 표시되는 복수의 광고 카테고리 중 적어도 어느 하나를 터치하거나 클릭할 수 있으며, i) 상기 터치에 상응하는 신호가 관리 서버(110)에게 전달되어 상기 관리 서버(110)가 상기 제1 선택 정보를 생성하거나, ii) 상기 터치에 상응하는 제1 선택 정보를 사용자 단말(120)이 생성하여 관리 서버(110)에게 전달할 수 있다.The user may select at least one of a plurality of advertisement categories on the website and/or mobile app. For example, the user may touch or click at least one of a plurality of advertisement categories displayed through the website and/or mobile app, i) a signal corresponding to the touch is transmitted to the management server 110, The management server 110 may generate the first selection information, or ii) the user terminal 120 may generate and transmit the first selection information corresponding to the touch to the management server 110 .
한편, 상기 S710 내지 S750은 순차적으로 구현될 수도 있으나, 그 순서는 변경되어 구현될 수 있으며, 상기 S710 내지 S750 중 일부 만이 본 발명의 다른 기재(방법)와 결합되어 구현될 수 있다.On the other hand, the S710 to S750 may be implemented sequentially, but the order may be changed and implemented, and only some of the S710 to S750 may be implemented in combination with other substrates (methods) of the present invention.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method of operating an advertisement platform according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 관리 서버(110)가 사용자의 제1 정보에 기반하여 매칭 점수를 나타내는 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다(S810).Referring to FIG. 8 , the method according to an embodiment of the present invention may include generating, by the management server 110 , information indicating a matching score based on the user's first information ( S810 ).
여기서 매칭 점수는 사용자와 복수의 추천 광고 업체 각각과의 사이에 관련성, 적합성, 추천의 정도 등을 나타내는 정보일 수 있다.Here, the matching score may be information indicating the degree of relevance, suitability, and recommendation between the user and each of the plurality of recommended advertisement companies.
또한 제어 모듈(210)은 사용자의 개인 정보, 사용자의 업종을 나타내는 정보(제1 업종 정보, 제2 업종 정보), 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보, 사용자가 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 결제한 금액 및/또는 내역(결제내역)에 대한 정보, 사용자가 지급받거나 사용한 리워드(포인트)에 대한 정보 중 적어도 어느 하나에 기반하여 매칭 점수(및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보)를 결정하거나 생성할 수 있다. 또한 매칭 점수를 나타내는 정보는 제어 모듈(210)의 인공지능 모듈(910) 및/또는 블록체인 모듈(920)에 의해 생성될 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다.In addition, the control module 210 includes the user's personal information, information representing the user's industry (first industry information, second industry information), information representing the user's marketing purpose, information representing the budget available to the user, the user Matching score ( and/or information indicative of a match score). Also, the information indicating the matching score may be generated by the artificial intelligence module 910 and/or the block chain module 920 of the control module 210, which will be described later.
예를 들면, 제1 업종 정보 및/또는 제2 업종 정보와 관련되는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있다. 또한 예를 들면, 상기 사용자가 해당 업체에서 광고 서비스를 이용한 이력이 있거나, 및/또는 광고 서비스를 이용하여 결제한 내역이 있는 경우에는 해당 광고 업체의 매칭 점수는 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제1 매칭 가산점이 반영될 수 있다).For example, in the case of an advertisement company related to the first industry information and/or the second industry information, the matching score may be set higher. Also, for example, if the user has a history of using an advertisement service at the corresponding company and/or has a history of payment using the advertisement service, the matching score of the corresponding advertisement company may be set higher (and/or Alternatively, the first matching additional point may be reflected in the matching score).
예를 들면, 사용자가 가용할 수 있는 예산의 범위 내에서 광고 서비스를 제공할 수 있는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제2 매칭 가산점이 반영될 수 있다).For example, in the case of an advertising company that can provide advertising services within the budget available to the user, the matching score may be set higher (and/or the second matching bonus may be reflected in the matching score) there is).
예를 들면, 사용자가 보유하는 리워드(포인트)로 광고 서비스를 제공해줄 수 있는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있으며, 특히 사용자가 보유하는 리워드(포인트)만으로도 제공받을 수 있는 광고 서비스를 지원해주는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제3 매칭 가산점이 반영될 수 있다).For example, in the case of an advertising company that can provide an advertising service with a user's reward (points), the matching score may be set higher. In particular, an advertising service that can be provided only with the user's reward (points) For an advertising company supporting
예를 들면, 사용자가 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 입력한 제1 정보에 기반하여, 상기 제1 정보가 입력된 시간으로부터 소정의 시간(시간 임계값) 이내에 i) 해당 광고 업체가 상기 제1 정보에 기반하는 광고 초안을 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 입력하거나, ii) 상기 제1 정보에 기반하는 광고 초안을 나타내는 정보를 상기 관리 서버(110)에 전송한 광고 업체의 경우, 관리 서버(110)는 해당 업체에 대하여 매칭 점수를 더 높게 설정할 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제4 매칭 가산점이 반영될 수 있다).For example, based on the first information input by the user through the website and/or mobile app of the present invention, within a predetermined time (time threshold) from the time the first information is input i) the corresponding advertising company of an advertising company that inputs an advertisement draft based on the first information through a website and/or a mobile app, or ii) transmits information indicating an advertisement draft based on the first information to the management server 110 In this case, the management server 110 may set a higher matching score for the corresponding company (and/or the fourth matching added point may be reflected in the matching score).
그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 매칭 점수를 나타내는 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S820).And, the method may include the step of the management server 110 outputting information indicating the matching score (S820).
관리 서버(110)는 사용자 단말(120)에서 출력되는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 상기 매칭 점수를 나타내는 정보가 출력되도록 제어할 수 있다.The management server 110 may control the information indicating the matching score to be output through a website and/or a mobile app output from the user terminal 120 .
그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S830).In addition, the method may include the step of the management server 110 generating information indicating a plurality of recommended advertisement companies and outputting the information through the user terminal (S830).
관리 서버(110)는 제1 선택 정보에 상응하는 적어도 어느 하나의 광고 카테고리를 지원하는 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 사용자 단말(120)을 통하여 출력하도록 제어할 수 있다. 상기 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보들 각각은 매칭 점수가 함께 표시될 수 있으며, 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱은 상기 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보들을 상기 매칭 점수가 높은 순으로 표시하거나 출력할 수 있다.The management server 110 may control to generate information indicating a plurality of recommended advertisement companies supporting at least one advertisement category corresponding to the first selection information and output the information through the user terminal 120 . Each of the information indicating the plurality of recommended advertising companies may be displayed together with a matching score, and the website and/or mobile app of the present invention displays information indicating the plurality of recommended advertising companies in the order of the highest matching score. or you can print it out.
그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 복수의 추천 광고 업체에 상응하는 제2 선택 정보를 사용자 단말을 통하여 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S840).And, the method may include the step of the management server 110 acquiring the second selection information corresponding to the plurality of recommended advertising companies through the user terminal (S840).
사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱에서 복수의 광고 업체 중 적어도 어느 하나를 선택할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 표시되는 복수의 광고 업체 중 적어도 어느 하나를 터치하거나 클릭할 수 있으며, i) 상기 터치에 상응하는 신호가 관리 서버(110)에게 전달되어 상기 관리 서버(110)가 상기 제2 선택 정보를 생성하거나, ii) 상기 터치에 상응하는 제2 선택 정보를 사용자 단말(120)이 생성하여 관리 서버(110)에게 전달할 수 있다.The user may select at least one of a plurality of advertising companies on the website and/or mobile app. For example, the user may touch or click at least one of a plurality of advertising companies displayed through the website and/or mobile app, i) a signal corresponding to the touch is transmitted to the management server 110 The management server 110 may generate the second selection information, or ii) the user terminal 120 may generate and transmit the second selection information corresponding to the touch to the management server 110 .
한편, 상기 S810 내지 S840은 순차적으로 구현될 수도 있으나, 그 순서는 변경되어 구현될 수 있으며, 상기 S810 내지 S840 중 일부 만이 본 발명의 다른 기재(방법)와 결합되어 구현될 수 있다.Meanwhile, S810 to S840 may be sequentially implemented, but the order may be changed and implemented, and only some of S810 to S840 may be implemented in combination with other descriptions (methods) of the present invention.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 제어 모듈을 나타내는 블록도이다.9 is a block diagram illustrating a control module of a management server according to an embodiment of the present invention.
도 9를 참조하면, 관리 서버(110)의 제어 모듈(210)은 인공지능 모듈(910) 및 블록체인 모듈(920)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 9 , the control module 210 of the management server 110 may include an artificial intelligence module 910 and a block chain module 920 .
인공지능 모듈(910)은 인공지능망에 기반하여 i) 복수의 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 생성하거나, 및/또는 ii) 광고업체에 대한 매칭 점수를 생성할 수 있다. 또한, 인공지능 모듈(910)은 저장 모듈(250)에 저장된 빅데이터(big data)에 기계 학습(machine learning)을 이용하여 상기 i) 복수의 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 생성하거나, 및/또는 ii) 광고업체에 대한 매칭 점수를 생성할 수 있다.The AI module 910 may i) generate a recommendation score for a plurality of advertisement categories, and/or ii) generate a matching score for an advertisement company based on the AI network. In addition, the artificial intelligence module 910 uses machine learning on big data stored in the storage module 250 to i) generate a recommendation score for a plurality of advertisement categories, and/or ii) You can create a matching score for the advertiser.
또한, 인공지능 모듈(910)은 관리 서버(110)의 저장 모듈(250)에 저장된 빅데이터를 입력변수로 하여 인공지능망을 학습시킬 수 있다. 예를 들면, 인공지능 모듈(910)은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 기법을 이용하여 정확한 상관 관계가 도 출될 수 있도록 학습을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인공지능 모듈(910)은 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 이용하는 제1 사용자 이전에 상기 웹사이트 및/또는 모바일앱을 이용했던 복수의 제2 사용자(즉, 이전 고객들)가 입력한 정보들을 학습데이터로 하여 상기 인공지능망을 학습시킬 수 있다.In addition, the artificial intelligence module 910 may learn the artificial intelligence network by using the big data stored in the storage module 250 of the management server 110 as an input variable. For example, the artificial intelligence module 910 may perform learning so that an accurate correlation can be derived using a deep learning technique, which is a field of machine learning. For example, the artificial intelligence module 910 may include a plurality of second users (ie, previous customers) who used the website and/or mobile app prior to the first user using the website and/or mobile app of the present invention. The artificial intelligence network can be trained by using the information input by the user as learning data.
일 예로, 인공지능 모듈(910)은 제1 학습 모드(learning mode)에 따라 상기 인공지능망을 학습시킬 수 있으며, 인공지능 모듈(910)은 제1 학습 모드의 경우 i) 제2 사용자가 입력한 제2 사용자의 개인 정보, 제2 사용자의 업종을 나타내는 정보(제2 사용자의 제1 업종 정보, 제2 사용자의 제2 업종 정보), 제2 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 제2 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보, 제2 사용자가 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 결제한 금액 및/또는 내역(결제내역)에 대한 정보, 제2 사용자가 지급받거나 사용한 리워드(포인트)에 대한 정보와 ii) 상기 제2 사용자가 본 발명의 광고 서비스를 이용한 후에 입력한 평점 및/또는 상기 제2 사용자가 전술한 i) 정보들을 입력한 시점으로부터 광고 초안(및/또는 광고 완성본)을 수신한 시점 사이의 차이를 나타내는 정보를 학습 데이터(learning data)로 하여 상기 인공지능망을 학습시킬 수 있다.As an example, the artificial intelligence module 910 may learn the artificial intelligence network according to a first learning mode, and the artificial intelligence module 910 may i) the second user input in the first learning mode. Personal information of the second user, information indicating the type of business of the second user (the first type of information of the second user, information about the second type of business of the second user), information indicating the marketing purpose of the second user, available to the second user Information indicating the budget that can be made, information on the amount and/or details (payment details) paid by the second user through the website and/or mobile app of the present invention, rewards (points) paid or used by the second user information on and ii) a rating input by the second user after using the advertisement service of the present invention and/or a draft advertisement (and/or completed advertisement) from the time when the second user inputs the above-mentioned i) information The artificial intelligence network may be trained by using the information indicating the difference between the received time points as learning data.
예를 들면, 인공지능 모듈(910)은 전술한 바와 같이 학습된 인공지능망에 입력되는 입력(input)에 기반하여, 상기 학습된 인공지능망으로부터 출력(output)을 획득할 수 있다. 상기 입력(input)은 사용자의 제1 정보, 사용자의 제1 선택 정보 등이고, 상기 출력(output)은 상기 i) 추천 점수 및/또는 ii) 매칭 점수(및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보)일 수 있다. 이를 통해 인공지능 모듈(910)은 i) 복수의 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 생성하거나, 및/또는 ii) 매칭 점수(및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보)를 생성할 수 있다.For example, the artificial intelligence module 910 may obtain an output from the learned artificial intelligence network based on an input input to the learned artificial intelligence network as described above. The input may be the user's first information, the user's first selection information, etc., and the output may be the i) the recommendation score and/or ii) the matching score (and/or information indicating the matching score). there is. Through this, the artificial intelligence module 910 may i) generate a recommendation score for a plurality of advertisement categories, and/or ii) generate a matching score (and/or information indicating the matching score).
또한 인공지능 모듈(910)은 딥러닝을 통하여 상기 함수에서의 복수 개의 입력들의 가중치(weight)를 학습을 통하여 산출할 수 있다. 또한, 이러한 학습을 위하여 활용되는 인공지능망 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 및 DRNN(Dynamic Recurrent Neural Network) 등 다양한 모델들을 활용할 수 있을 것이다.Also, the artificial intelligence module 910 may calculate a weight of a plurality of inputs in the function through deep learning through learning. In addition, various models such as RNN (Recurrent Neural Network), DNN (Deep Neural Network), and DRNN (Dynamic Recurrent Neural Network) may be used as an AI network model used for such learning.
여기서 RNN은 현재의 데이터와 과거의 데이터를 동시에 고려하는 딥 러닝 기법으로서, 순환 신경망(RNN)은 인공 신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 방향성 사이클(directed cycle)을 구성하는 신경망을 나타낸다. 나아가, 순환 신경망(RNN)을 구성할 수 있는 구조에는 다양한 방식이 사용될 수 있는데, 예컨대, 완전순환망(Fully Recurrent Network), 홉필드망(Hopfield Network), 엘만망(Elman Network), ESN(Echo state network), LSTM(Long short term memory network), 양방향(Bi-directional) RNN, CTRNN(Continuous-time RNN), 계층적 RNN, 2차 RNN 등이 대표적인 예이다. 또한, 순환 신경망(RNN)을 학습시키기 위한 방법으로서, 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Method 등의 방식이 사용될 수 있다.Here, RNN is a deep learning technique that considers current data and past data at the same time. Recurrent neural network (RNN) refers to a neural network in which connections between units constituting an artificial neural network constitute a directed cycle. Furthermore, various methods may be used for a structure capable of constructing a recurrent neural network (RNN), for example, a fully recurrent network, a hopfield network, an Elman network, an ESN (Echo). state network), long short term memory network (LSTM), bi-directional RNN, continuous-time RNN (CTRNN), hierarchical RNN, and secondary RNN are representative examples. In addition, as a method for learning a recurrent neural network (RNN), methods such as gradient descent, Hessian Free Optimization, and Global Optimization Method may be used.
블록체인 모듈(920)은, 매칭 점수를 나타내는 정보가 블록체인 기술에 기반하여 다른 네트워크 노드(예; 사용자 단말(120))에게 전달될 수 있도록, 상기 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 기반하여 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터를 생성할 수 있다. 상기 블록체인 모듈(920)에 의해 생성되는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터는 통신 모듈(220)을 통하여 사용자 단말(120)에게 전달될 수 있다. 또한 상기 관리 서버(110)는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터에 포함된 적어도 하나의 요소들을 블록체인(252, 미도시)에 저장할 수 있다.The block chain module 920 is configured to include the recommendation score and/or the information representing the matching score so that the information representing the matching score can be transmitted to another network node (eg, the user terminal 120) based on the block chain technology. Based on the recommendation score and/or the matching score block data may be generated. Recommendation score and/or matching score block data generated by the block chain module 920 may be transmitted to the user terminal 120 through the communication module 220 . Also, the management server 110 may store at least one element included in the recommendation score and/or the matching score block data in the block chain 252 (not shown).
일반적으로 블록 체인(block chain)은 P2P(peer-to-peer) 네트워크에 의해 생성되고 관리되는 위조 및/또는 변조 불가능한 분산 저장소이다. 블록 체인은 트랜잭션(쌍방간의 쪼갤 수 없는 단위 작업)으로 생성된 데이터 블록들을 체인(chain) 형태로 잇따라 연결한 모음을 의미한다. 이전 블록에 다름 블록을 연이어 암호화하고 과반수가 넘는 사용자가 동의한 데이터를 실제 데이터로 인정하기 때문에, 한번 기록된 데이터는 위조 및/또는 변조가 불가능하다. 블록 체인의 대표적인 응용사례는 암호화폐의 거래 과정을 기록하는 분산화된 전자 화폐인 비트코인(bitcoin)이 있다. 블록 체인에는 일정 시간 동안 사용자들 간에 발생되는 확정된 거래 내역이 저장될 수 있다. 그리고, 많은 사용자들은 블록 체인 사본을 각자 갖고 있으며, 거래 내역은 모두에게 공개될 수 있다. 이와 같이, 과반수가 넘는 사용자가 동의한 거래 내역만 실제 데이터로 인정되고, 영구적으로 보관할 블록으로 묶여 저장될 수 있다.In general, a block chain is a decentralized storage that cannot be forged and/or tampered with, created and managed by a peer-to-peer (P2P) network. A block chain refers to a collection of data blocks created by transactions (indivisible unit work between two parties) one after another in the form of a chain. Since the previous block is encrypted one after another and data agreed by more than half of the users is recognized as real data, it is impossible to forge and/or falsify data once recorded. A typical application of block chain is Bitcoin, a decentralized electronic currency that records the transaction process of cryptocurrency. Confirmed transaction details that occur between users for a certain period of time can be stored in the block chain. And, many users each have their own copy of the blockchain, and transaction details can be made public to everyone. In this way, only the transaction details agreed by more than half of the users are recognized as real data, and can be stored in blocks to be stored permanently.
한편, 본 발명의 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 제1 네트워크 노드(130) 내지 제4 네트워크 노드(160) 각각은 블록체인을 포함하거나 블록 데이터를 제어할 수 있는 블록체인 노드일 수 있다. 예를 들면, 관리 서버(110)는 사용자 단말(120)로부터 수신되는 제1 정보, 제1 선택 정보, 제2 선택 정보, 추천 광고 업체를 나타내는 정보, 매칭 점수를 나타내는 정보 등을 그룹화 및/또는 해시(hash)하여 블록 체인에 저장한 후, 제1 정보, 제1 선택 정보, 제2 선택 정보, 추천 광고 업체를 나타내는 정보, 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보 등에 대한 위조 및/또는 변조를 검증하거나 판단할 수 있다. 일 예로, 블록체인 모듈(920)은 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 기반하여 머클 해쉬(Merkle hash)를 포함하는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터(matching score block data)를 생성하고, 상기 생성된 머클 해쉬가 포함되도록 복수의 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보를 그룹화할 수 있다.On the other hand, each of the management server 110, the user terminal 120, and the first network node 130 to the fourth network node 160 of the present invention is a block chain node that includes a block chain or can control block data. can For example, the management server 110 groups the first information received from the user terminal 120, the first selection information, the second selection information, information indicating a recommended advertisement company, information indicating a matching score, and/or the like. After hashing and storing in the block chain, forgery and/or falsification of the first information, the first selection information, the second selection information, information indicating a recommended advertising company, information indicating a recommendation score and/or a matching score, etc. can be verified or judged. As an example, the blockchain module 920 generates a recommendation score and/or matching score block data including a Merkle hash based on information indicating a recommendation score and/or a matching score, and , information indicating a plurality of recommendation scores and/or matching scores may be grouped to include the generated Merkle hash.
관리 서버(110)는 저장 모듈(250)에 저장할 내용(예; 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 기반하여 머클 해쉬를 포함하는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터)을 블록체인 트랜잭션으로 만들어 블록체인 네트워크(100)에 참여한 다른 블록체인 노드(120, 130, 140, 150, 160)에게 전송할 수 있다. 상기 블록체인 트랜잭션에 저장할 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보는 머클 해쉬 식별자, 그룹 식별자 및/또는 이전 그룹의 식별자를 포함할 수 있다.The management server 110 converts the contents to be stored in the storage module 250 (eg, recommendation score and/or matching score block data including a Merkle hash based on information indicating the recommendation score and/or matching score) as a blockchain transaction. It can be created and transmitted to other blockchain nodes (120,  130,  140,  150,  160) participating in the blockchain network 100 . The information indicating the recommendation score and/or the matching score to be stored in the blockchain transaction may include a Merkle hash identifier, a group identifier, and/or an identifier of a previous group.
관리 서버(110)는 미리 결정된 시간 및 상기 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 개수 중 적어도 하나에 기반하여 상기 블록체인(252)에 저장된 적어도 하나의 요소와 상기 그룹화된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 포함된 적어도 하나의 요소를 비교하여 상기 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 무결성을 검증할 수 있다. 상기 관리 서버(110)는 상기 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보가 무결성하지 않는 경우, 출력 모듈(240)을 통해 상기 무결성 여부를 출력할 수 있다. Management server 110 based on at least one of a predetermined time and the number of information indicating the stored recommendation score and/or matching score, the at least one element stored in the block chain 252 and the grouped recommendation score and / Alternatively, the integrity of the stored recommendation score and/or the information indicating the matching score may be verified by comparing at least one element included in the information indicating the matching score. When the information indicating the stored recommendation score and/or matching score is not integrity, the management server 110 may output the integrity status through the output module 240 .
관리 서버(110)는 상기 저장 모듈(250)에 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보가 위조 및/또는 변조되거나 손상된 경우, 상기 관리 서버(110)를 관리하는 관리자(예; 제2 사용자)가 이러한 사항을 알 수 있도록 출력 모듈(240)을 통해 상기 무결성 여부를 출력할 수 있다. 상기 제어 모듈(210)는 상기 저장된 블록체인의 무결성 여부를 판단하기 위한 증명서(certificate)를 생성하여 다른 블록체인 노드(120, 130, 140, 150, 160)에게 전송할 수 있다. 상기 증명서는, 상기 저장된 적어도 하나의 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 정보, 상기 그룹화된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 정보 및 상기 저장된 블록체인의 정보를 포함할 수 있다. 상기 증명서는 관리 서버(110)가 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 무결성 여부를 판단하는데 이용될 수 있다.When the information indicating the recommendation score and/or the matching score stored in the storage module 250 is forged and/or altered or damaged, the management server 110 is an administrator (eg, a second user) who manages the management server 110 . ) may output the integrity or not through the output module 240 so that the information can be known. The control module 210 may generate a certificate for determining the integrity of the stored block chain and transmit it to the other block chain nodes 120,  130,  140,  150, 160. The certificate may include information of information indicating the stored at least one recommendation score and/or matching score, information of information indicating the grouped recommendation score and/or matching score, and information of the stored block chain. The certificate may be used by the management server 110 to determine whether information indicating the recommendation score and/or the matching score is integrity.
제어 모듈(210)은 상기 저장된 블록체인에 대한 적어도 하나의 요소의 요청이 i) 본 발명의 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보 제공 서비스를 제공하거나 지원하는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여, 및/또는 ii) 다른 블록체인 노드(120, 130, 140, 150, 160)로부터 수신되면 상기 요청된 적어도 하나의 요소를 i) 상기 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 출력하거나, 및/또는 ii) 다른 블록체인 노드(120, 130, 140, 150, 160)에게 전송할 수 있다.The control module 210 is configured to allow the request of at least one element to the stored block chain i) through a website and/or mobile app that provides or supports an information providing service indicating the recommendation score and/or matching score of the present invention. , and/or ii) when received from another blockchain node (120,  130,  140,  150,  160), i) output the requested at least one element through the website and/or mobile app, and/or ii) It can be transmitted to other blockchain nodes (120,  130,  140,  150,  160).
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다. 예컨대, 본 발명의 모든 실시예는 일부분들이 서로 조합되어 시스템(100), 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 및/또는 네트워크 엔티티(130, 140, 150, 160) 등에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 시스템(100), 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 및/또는 네트워크 엔티티(130, 140, 150, 160) 등을 제어하는 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.The embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are merely provided for specific examples in order to easily explain the technical contents of the present invention and help the understanding of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention. That is, it will be apparent to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains that other modifications can be implemented based on the technical idea of the present invention. In addition, each of the above embodiments may be operated in combination with each other as needed. For example, all embodiments of the present invention may be implemented by the system 100 , the management server 110 , the user terminal 120 , and/or the network entity 130 , 140 , 150 , 160 , etc. in parts in combination with each other. there is. In addition, the method of controlling the system 100, the management server 110, the user terminal 120, and/or the network entity 130,  140,  150, 160, etc. according to the present invention may be performed through various computer means. It may be implemented in the form of a program instruction that can be recorded on a computer-readable medium.
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다. Meanwhile, the above-described methods according to various embodiments of the present disclosure may be implemented in the form of an application that can be installed in an existing electronic device.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다. In addition, the above-described methods according to various embodiments of the present disclosure may be implemented only by software upgrade or hardware upgrade of an existing electronic device.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자장치의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다. In addition, various embodiments of the present invention described above may be performed through an embedded server provided in the electronic device or an external server of the electronic device.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체(computer readable recording medium)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다. On the other hand, according to an embodiment of the present invention, the various embodiments described above are a recording medium (readable by a computer or similar device) using software, hardware, or a combination thereof. It may be implemented as software including instructions stored in a computer readable recording medium). In some cases, the embodiments described herein may be implemented by the processor itself. According to the software implementation, embodiments such as the procedures and functions described in this specification may be implemented as separate software modules. Each of the software modules may perform one or more functions and operations described herein.
한편, 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 장치를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. Meanwhile, a computer or a similar device is a device capable of calling a stored command from a storage medium and operating according to the called command, and may include the device according to the disclosed embodiments. When the instruction is executed by the processor, the processor may directly or use other components under the control of the processor to perform a function corresponding to the instruction. Instructions may include code generated or executed by a compiler or interpreter.
기기로 읽을 수 있는 기록매체는, 비일시적 기록매체(non-transitory computer readable recording medium)의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다. 이때 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.The device-readable recording medium may be provided in the form of a non-transitory computer readable recording medium. Here, 'non-transitory' means that the storage medium does not include a signal and is tangible, and does not distinguish that data is semi-permanently or temporarily stored in the storage medium. In this case, the non-transitory computer-readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently, rather than a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, etc., and can be read by a device. Specific examples of the non-transitory computer-readable medium may include a CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.As such, the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, which are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. . Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

Claims (7)

  1. 광고 플랫폼을 운용하는 관리 서버(management server)에 있어서,In the management server (management server) for operating the advertising platform,
    사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 통신 모듈; 및a communication module for receiving first information input by a user through the advertisement platform from a user terminal executing the advertisement platform; and
    복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하고, 복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하고, 상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 제어 모듈; 을 포함하는, 관리 서버. control to output information indicating a plurality of advertisement categories through the user terminal, obtain first selection information of a user corresponding to the plurality of advertisement categories from the user terminal, and add the first selection information and the first information to the first selection information a control module for controlling to generate information indicating a plurality of recommended advertisement companies based on the information and to output it through the user terminal; Including, management server.
  2. 제1항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제1 정보는,The first information is
    상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자의 업종을 나타내는 정보, 상기 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 및 상기 사용자의 가용 예산을 나타내는 정보를 포함하는, 관리 서버.The user's personal information, information indicating the user's industry type, information indicating the user's marketing purpose, and information indicating the available budget of the user, the management server.
  3. 제1항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제어 모듈은 상기 사용자의 제1 정보에 기반하여 상기 복수의 광고 카테고리 각각에 상응하는 추천 점수를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 것을 특징으로 하는, 관리 서버.The control module generates information indicating a recommendation score corresponding to each of the plurality of advertisement categories based on the first information of the user and controls to output the generated information through the user terminal.
  4. 제3항에 있어서,4. The method of claim 3,
    상기 제어 모듈은 블록체인 모듈을 포함하고,The control module includes a blockchain module,
    상기 블록체인 모듈은 상기 추천 점수를 나타내는 정보에 상응하는 추천 점수 블록 데이터를 생성하여 상기 사용자 단말에게 전달하는 것을 특징으로 하는, 관리 서버.The block chain module generates recommendation score block data corresponding to the information indicating the recommendation score and transmits it to the user terminal, the management server.
  5. 관리 서버(management server)의 광고 플랫폼 운용방법에 있어서,In the advertising platform operating method of the management server (management server),
    사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 단계; receiving first information input by a user through the advertisement platform from a user terminal executing the advertisement platform;
    복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계; controlling information indicating a plurality of advertisement categories to be output through a user terminal;
    복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하는 단계; 및obtaining first selection information of a user corresponding to a plurality of advertisement categories from the user terminal; and
    상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계;를 포함하는, 광고 플랫폼 운용방법. and controlling to generate information indicating a plurality of recommended advertisement companies based on the first selection information and the first information and output the information through the user terminal.
  6. 제5항의 광고 플랫폼 운용방법을 실행 시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium in which a program for executing the advertisement platform operation method of claim 5 is recorded.
  7. 컴퓨터를 이용하여 제5항의 광고 플랫폼 운용방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a medium to execute the advertisement platform operating method of claim 5 using a computer.
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