KR100892846B1 - 순위별 광고 노출 확률 계산 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 순위별 광고 노출 확률 계산 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 순위별 광고 노출 확률 계산 방법은 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 단계, 상기 순위지수 변화율을 적용하여 예상순위지수 조합을 생성하는 단계, 상기 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수의 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 단계 및 상기 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 단계를 포함한다.
순위지수 변화율, 광고 노출 확률, 최근가중치, 예상순위지수, 순위예상시점

Description

순위별 광고 노출 확률 계산 방법 및 시스템 {METHOD AND SYSTEM FOR CALCULATING ADVERTISEMENT EXPOSURE PROBABILITY BY EACH RANKING}
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 조합별 광고 노출 예상순위에 따라 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 순서도를 도시한 도면이다.
도 2는 순위예상시점에서 순위지수 변화율에 따른 예상순위지수를 구하는 일례를 그래프로 도시한 도면이다.
도 3은 예상순위지수 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하고, 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 일실시예에 있어서, 조합별 최근가중치 평균값에 따라 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 순서도를 도시한 도면이다.
도 5는 순위예상시점에서 최근가중치가 설정된 예상순위지수를 구하는 그래프를 도시한 도면이다.
도6은 예상순위지수 조합에 대해 결정된 최근가중치 평균값을 이용하여 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 표를 도시한 도면이다.
도7은 본 발명의 또 다른 일실시예에 있어서, 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템 구성도를 도시한 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
702: 순위지수 변화율 산출부
703: 예상순위지수 조합 생성부
704: 예상순위 결정부
705: 최근가중치 평균값 결정부
706: 광고 노출 확률 계산부
본 발명은 순위별 광고 노출 확률 계산 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 예상순위지수를 계산하고 조합별 광고 노출 예상순위와 조합별 최근가중치 평균값을 이용하여 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래에는 특정 광고에 대해 광고입찰자가 신규로 입찰하는 경우 입찰시점에서 광고입찰자가 제시한 입찰액이 어느 순위에 해당하는지는 알 수 있었다. 그러나 상기 광고입찰자가 입찰시점 이후의 순위예상시점에서 광고 노출 순위를 미리 알기 힘들었기 때문에 입찰액 조정과 같은 조치를 취하는데 어려움이 많았다.
광고입찰자는 실제로 광고가 노출될 수 있는지, 아니면 원하는 순위에 광고가 노출될 수 있는지가 가장 궁금해 하지만, 순위예상시점에서 상기 광고입찰자의 입찰이 어느 순위에 해당되어 광고가 노출될 수 있는가에 대한 정보를 수집하기는 힘들었다.
예를 들면, 특정 광고에 대해 신규로 입찰하려는 자가 광고 노출 희망 순위를 2순위 이상을 설정하여 입찰액을 1000원을 제시하는 경우, 순위예상시점인 10일 후에 자신의 입찰액이 어느 순위에 위치하는지를 입찰 시점에서 대략적으로 파악할 수 없기 때문에 이미 입찰된 금액 중 1순위에 해당하는 하는 입찰액이 300원인 경우 낙찰되더라도 손해를 볼 수 있고, 입찰액 1000원이 10일 후에는 4위가 되어 원하는 순위에 광고가 노출되지 않을 수도 있으며, 최악의 경우 광고가 노출되지 않을 수도 있다.
결국, 광고입찰자가 어느 정도의 입찰액으로 제시하면, 순위예상시점에서 순위가 어떻게 될 것인지 예측할 수 있는 자료가 제공되지 않기 때문에 불필요한 입찰액이 제시될 가능성이 있고, 원하는 순위에 노출되지 않을 가능성도 존재하며, 아예 광고가 노출되지 않을 수도 있으므로 광고 노출에 대한 예측자료를 광고 입찰자에게 제공하는 것이 절실히 필요하였다.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 순위지수 변화율을 이용하여 계산된 예상순위지수 조합에 따라 결정된 광고 노출 예상순위와 최근가중치 평균값을 통해 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 순위지수 변화율을 이용하여 예상순위지수를 계산하는데 최근가중치를 설정함으로써 예상순위지수와 실제 순위지수 사이의 오차를 줄이고, 정확한 광고 노출 확률을 계산하는 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 또 다른 목적은 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산함으로써 예상순위와 광고 노출 가능성 등의 해당 광고의 노출에 대한 예측자료를 제공하고 입찰자가 입찰 과정에서 적절한 대응을 할 수 있도록 하는 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 순위별 광고 노출 확률 계산 방법은 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 단계, 상기 순위지수 변화율을 적용하여 예상순위지수 조합을 생성하는 단계, 상기 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수의 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 단계 및 상기 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 일측에 따르면, 상기 순위지수 변화율을 적용하여 예상순위지수 조합을 생성하는 상기 단계는 순위예상시점에서 상기 순위지수 변화율에 따라 상기 예상순위지수를 계산하는 단계 및 상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 상기 예상순위지수 조합을 생성하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 상기 단계는 광고 노출 예상순위별 개수에서 상기 조합별 광고 노출 예상순위의 전체 개수로 나눌 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 순위별 광고 노출 확률 계산 방법은 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 단계, 상기 순위지수 변화율을 적용하여 최근가중치가 설정된 예상순위지수 조합을 생성하는 단계, 상기 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수의 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 단계, 상기 조합별 광고 노출 예상 순위에 따른 조합별 최근가중치 평균값을 결정하는 단계 및 상기 조합별 최근가중치 평균값을 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 단계를 포함한다. 이 때, 상기 조합별 최근가중치 평균값을 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 상기 단계는 상기 조합별 최근가중치 평균값을 예상순위별로 합한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값 전체를 합한 값으로 나눌 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위지수 변화율 산출부, 상기 순위지수 변화율을 적용하여 예상순위지수 조합을 생성하는 예상순위지수 조합 생성부, 상기 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수의 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 예상순위 결정부 및 상기 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 광고 노출 확률 계산부를 포함할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 순위별 광고 노출 확률 계산방법 및 시스템을 상세히 설명한다. 이 때, 본 발명의 일실시예에 따른 순위별 광고 노출 확률 계산 방법은 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템에 의해 수행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 조합별 광고 노출 예상순위에 따라 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 순서도를 도시한 도면이다.
단계(S101)는 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출한다. 구체적으로 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 상기 구간에서의 순위별 순위지수 변화율을 산출할 수 있다. 이 때 상기 순위별 순위지수 변화율은 일정 기간의 단위 시간 간격에서의 순위별 순위지수의 평균기울기라고 할 수 있다. 일정 기간에서 단위 시간 간격이 좁게 할수록 순위지수 변화율을 많이 산출할 수 있다.
순위지수 데이터 중 일정 기간에서 기준치를 초과하는 순위지수 평균값이 특정 시간 동안 연속적으로 나타나는 아웃라이어(outlier)는 제외하고 순위지수 변화율을 산출할 수 있다. 순위지수의 분포는 시간에 따라 어느 정도의 기울기를 갖는 경향성을 띄게 되는데 상기 아웃라이어는 예상 범위를 벗어나는 기울기를 갖는 순위지수 데이터라고 할 수 있다. 따라서 추후에 예상순위지수를 계산하는데 오차가 많이 발생할 수 있으므로 순위지수 변화율을 산출하는데 상기 아웃라이어는 제외할 수 있다.
또한 일정 기간의 순위지수 평균값이 0인 경우 상기 기간에서 순위지수의 변화가 없다고 할 수 있으므로 결과적으로 순위지수 변화율은 0이 된다. 따라서 전체 순위지수 평균값으로 대체하여 순위지수 변화율을 산출할 수 있다.
단계(S102)는 순위지수 변화율을 적용하여 예상순위지수 조합을 생성한다. 구체적으로 보면, 순위예상시점에서 순위지수 변화율에 따라 예상순위지수를 계산하고, 상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 상기 예상순위지수 조합을 생성할 수 있다. 단계(S101)에서 구한 순위지수 변화율을 특정 시점에서 적용하여 순위예상시점에서의 예상순위지수를 계산할 수 있다. 여기서 특정 시점은 광고 노출 확률을 계산하는 시점이며, 상기 일정 기간이 경과하는 시점일 수도 있다. 그리고 순위예상시점은 광고가 실제로 노출될 수 있는 예상시점이라고 할 수 있다.
산출한 순위지수 변화율의 수는 단위 시간 간격에 따라 달라지는데, 단위 시간 간격이 좁을수록 순위지수 변화율의 수는 증가하게 되며 결국은 순위예상시점에서의 예상순위지수의 수도 증가할 수 있다. 왜냐하면, 산출한 순위지수 변화율 각각에 대하여 예상순위지수를 계산하기 때문이다.
그리고 계산한 예상순위지수를 순위별로 분류하여 예상순위지수 조합을 생성할 수 있다. 상기 예상순위지수 조합의 개수는 순위별로 산출한 순위지수의 변화율의 개수를 순위의 개수로 제곱한 값으로 나타낼 수 있다. 예를 들면, 30일간의 1순위와 2순위의 순위지수 데이터를 단위 시간 간격을 10일로 정하여 상기 간격에 대한 순위지수 변화율을 산출했다면 3^2=3*3=9가지의 예상순위지수 조합이 생성될 수 있다. 구체적인 예는 도 3에서 살펴보기로 하겠다.
단계(S103)는 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수의 조합별 광고 노출 예상순위를 결정한다. 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수와 비교하여 판단된 순위를 조합별 광고 노출 예상순위로 결정할 수 있다. 예를 들면, 특정 예상순위지수 조합에서 예상순위지수가 1위에는 30이고, 2위에는 10인 경우 해당 순위지수가 15라고 하면 해당 순위지수의 광고 노출 예상순위는 2위로 결정될 것이다. 이런 비교 과정은 모든 예상순위지수 조합에 대해 이루어질 수 있 다. 여기서 해당 순위지수는 기존의 광고 입찰에 신규로 입찰된 금액에 따라 정해질 수 있다.
단계(S104)는 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하여 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산한다. 예를 들면, 해당 순위지수가 30인 새로운 입찰에 대해 순위예상시점에서 1위가 될 확률, 2위가 될 확률 등으로 구분하여 계산하는 것이라고 할 수 있다. 순위별 광고 노출 확률을 통해 순위예상시점에서 해당 순위지수가 기존의 순위지수에서 차지하는 순위를 알 수 있기 때문에 입찰과정에서 대응하는데 좀더 유리할 수 있다. 광고 노출 계산 방법의 일실시예로 예상순위를 이용하여 광고 노출 예상순위별 개수에서 상기 조합별 광고 노출 예상순위의 전체 개수로 나누어 광고 노출 확률을 계산할 수 있다. 상기 확률 계산 방법은 도 3의 예시를 통해 구체적으로 설명하기로 하겠다.
도 2는 순위예상시점에서 순위지수 변화율에 따른 예상순위지수를 구하는 일례를 그래프를 도시한 도면이다.
참조부호(201)는 순위별 순위지수 데이터의 일례를 나타낸다. 상기 그래프에서 1위와 2위의 순위지수 데이터가 나타난다. 참조부호(202)는 일정 기간의 단위 시간 간격에 따라 산출한 순위지수 변화율의 일례를 나타낸다. 여기서 상기 일정 기간은 t1과 t2사이의 기간이며, 상기 단위 시간 간격은 t1과 t2를 등분하는 시간 간격이라고 할 수 있다. 상기 순위지수 변화율은 상기 그래프에서 각 순위별로 3개씩이므로 일정 기간인 t1과 t2사이의 기간을 3등분하는 단위 시간 간격별로 산출한 것이라고 할 수 있다.
참조부호(203)은 각각의 순위지수 변화율에 대해 순위예상시점의 계산한 예상순위지수의 일례를 나타낸 것이다. 여기서 참조부호(204)인 t3는 순위예상시점의 일례를 나타낸 것이며 t2는 보통 광고 노출 확률을 계산하는 시점이라고 할 수 있다. 각각의 순위지수 변화율을 t2에서 적용하여 순위예상시점인 t4와 만나는 순위지수가 순위예상시점에서의 예상순위지수라고 할 수 있다. 상기 그래프에서 볼 수 있듯이 1순위의 예상순위지수는 28, 33, 35이고, 2순위의 예상순위지수는 20, 25, 26임을 알 수 있다. 참조부호(205)는 신규 입찰금액에 따라 정해지는 해당 순위지수의 일례를 나타낸다. 나중에 예상순위지수 조합과 비교하여 예상순위를 결정하는 데 이용될 것이다.
도 3은 예상순위지수 조합별로 광고 노출 예상순위를 결정하고, 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 일례를 도시한 도면이다. 도 2에서 나타난 순위지수 데이터를 이용하여 설명하기로 한다.
참조부호(301)는 신규 입찰금액에 따라 정해지는 해당 순위지수(RI:rank index)의 일례로 참조부호(205)와 대응될 수 있다.
참조부호(302)는 예상순위지수 조합의 일례를 나타낸다. 1순위 순위지수 데이터에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 계산한 예상순위지수인 35, 33, 28과 2순위 순위지수 데이터에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 계산한 예상순위지수인 26, 25, 20을 순위별로 분류하여 조합을 생성한 것이다. 이 경우 생성될 수 있는 조합은 3*3=9가지가 될 수 있다.
참조부호(303)는 예상순위지수 조합별로 해당 순위지수와 비교하여 판단된 순위인 예상순위의 일례를 나타낸다. 예상순위지수 조합 중 1순위가 33이고, 2순위가 25인 조합의 경우 해당 순위지수 30과 비교하면 상기 해당 순위지수의 광고 노출 예상순위는 2위가 될 수 있다. 또한 예상순위지수 조합 중 1순위가 28이고, 2순위가 20인 조합의 경우 해당 순위지수 30과 비교하면 상기 해당 순위지수의 광고 노출 예상순위는 1위가 될 수 있다. 이러한 방법을 적용하여 모든 조합별 광고 노출 예상순위를 구하면 참조부호(303)와 같은 결과가 도출될 수 있다.
참조부호(304)는 참조부호(303)에서 구한 조합별 광고 노출 예상순위로 순위별 광고 노출 확률을 구하는 일례를 나타낸다. 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하여 순위별 광고 노출 확률을 구하는 일례로 광고 노출 예상순위별 개수에서 상기 조합별 광고 노출 예상순위의 전체 개수로 나누는 방법이 있다. 참조부호(303)에서 예상순위가 1위인 경우는 3개이고, 예상순위가 2위인 경우는 6개이다. 따라서 상기 방법을 적용하면 1순위로 광고가 노출될 확률은 3/(3+6)=1/3 이므로 대략 33.3%가 되고, 2순위로 광고가 노출될 확률은 6/(3+6)=2/3 이므로 대략 66.7%가 되며 3순위 이하로 될 확률은 0%가 되는 것을 참조부호(304)를 통해 알 수 있다.
도 1 내지 도 3을 통해서는 조합별 광고 노출 예상순위의 개수를 이용하여 광고 노출 확률을 계산하는 과정을 설명하였고, 앞으로 도 4 내지 도 6을 통해서는 조합별 최근가중치 평균값에 따라 순위별 광고 노출 확률 계산 방법을 설명할 것이다.
도 4는 본 발명의 다른 일실시예에 있어서, 조합별 최근가중치 평균값에 따라 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 순서도를 도시한 도면이다.
단계(S401)는 단계(S101)와 대응되는 단계로 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출한다. 구체적으로 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 상기 구간에서의 순위별 순위지수 변화율을 산출할 수 있다. 단위 시간 간격이 좁을수록 더 많은 순위별 순위지수 변화율을 산출할 수 있다.
여기서, 아웃라이어를 제외한 상기 일정 기간의 순위지수 변화율을 산출하며, 상기 아웃라이어는 상기 일정 기간에서 기준치를 초과하는 순위지수 평균값이 특정 시간 동안 연속적으로 나타나는 것이다. 그리고, 상기 일정 기간의 순위지수 평균값이 0인 경우 전체 순위지수 평균값으로 대체하여 상기 순위별 순위지수 변화율을 산출할 수 있다.
단계(S402)는 순위지수 변화율을 적용하여 최근가중치가 설정된 예상순위지수 조합을 생성한다. 먼저 순위지수 변화율 각각에 대하여 순위예상시점에서의 예상순위지수를 계산할 수 있다. 상기 예상순위지수를 계산하는 방법은 도 1과 도 2에서 설명한 방법과 대응될 수 있다. 간단하게 설명하면, 단계(S101)에서 구한 순위지수 변화율 각각을 특정 시점에서 적용하여 순위예상시점에서의 예상순위지수를 계산할 수 있다.
그리고 상기 순위지수 변화율에 따른 최근가중치를 상기 예상순위지수에 설정할 수 있다. 마지막으로 상기 최근가중치가 설정된 상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 예상순위지수 조합을 생성할 수 있다.
이 때, 상기 최근가중치는 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 순위예상시점으로부터 최근인 정도를 나타낸 구간별 가중치이고, 상기 구간에서 산 출된 순위지수 변화율 각각에 지정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고 상기 순위예상시점으로부터 최근에 해당하는 구간일수록 높은 값을 가질 수 있다. 예를 들면, 일정 기간이 30일로 지정된 경우 단위 시간 간격을 10일로 한다면, 순위예상시점에서 가장 가까운 최근 10일 구간에서 산출한 순위지수 변화율에는 최근가중치를 3으로 지정하고, 그 다음 가까운 최근 20일 구간에서 산출한 순위지수 변화율에는 최근가중치를 2로 정할 수 있다. 또한 상기 일정 기간 중에서 순위예상시점에서 가장 먼 최근 30일 구간에서 산출한 순위지수 변화율에는 최근가중치 1로 정할 수 있다.
또한 상기 최근가중치가 높은 값일수록 순위예상시점에서의 예상순위지수와 실제 순위지수의 편차가 적은 것을 의미할 수 있다. 최근가중치가 높은 순위지수 데이터는 확률 계산 시점에서 가장 가까운 상황을 반영하는 순위지수 데이터이다. 그래서 최근가중치가 높은 구간에서 산출한 순위지수 변화율을 순위예상시점에 적용하면 예상시점에서의 예상순위지수와 실제 순위지수의 오차가 크지 않기 때문에 계산된 광고 노출 확률의 정확도와 신뢰도가 높아질 수 있다.
단계(S403)는 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수의 조합별 광고 노출 예상순위를 결정한다. 구체적으로 상기 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수와 비교하여 판단된 순위를 상기 조합별 광고 노출 예상순위로 결정할 수 있다. 예를 들면, 어느 예상순위지수 조합에서 예상순위지수가 1위에는 30이고, 2위에는 10인 경우 해당 순위지수가 15이면 광고 노출 예상순위는 2위로 결정될 것이다. 이런 비교 과정은 모든 예상순위지수 조합에 대해 이루어질 수 있 다. 여기서 해당 순위지수는 신규로 입찰된 금액에 따라 정해질 수 있다.
단계(S404)는 조합별 광고 노출 예상 순위에 따른 조합별 최근가중치 평균값을 결정한다. 상기 예상순위지수 조합 각각에 대한 최근가중치를 평균한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값으로 결정할 수 있다. 예를 들어 예상순위지수 조합 중 어느 하나의 조합에서 1순위는 최근가중치가 3으로 설정된 예상순위지수가 35이고, 2순위는 최근가중치가 2로 설정된 예상순위지수가 26인 경우 해당 순위지수가 30이면 상기 조합에 대한 예상순위는 2위가 되고 그 때의 조합별 최근가중치 평균값은 (2+3)/2=2.5가 될 것이다. 일례로 최근가중치 평균값은 산술평균 방법에 의해 구할 수 있다. 이러한 과정을 통해 모든 예상순위지수 조합에 대해서 조합별 최근가중치 평균값을 구한다.
단계(S405)는 단계(S404)에서 구한 조합별 최근가중치 평균값을 이용하여 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산한다. 순위별 광고 노출 확률을 구하는 일례로서 상기 조합별 최근가중치 평균값을 예상순위별로 합한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값 전체를 합한 값으로 나누는 방법이 있다. 구체적인 과정은 도 6을 통해 설명하기로 하겠다.
도 5는 순위예상시점에서 최근가중치가 설정된 예상순위지수를 구하는 그래프를 도시한 도면이다.
참조부호(501)는 순위별 순위지수 데이터의 일례를 나타낸다. 상기 그래프에서는 1위와 2위의 순위지수 데이터를 나타냈다.
참조부호(502)는 상기 일정 기간을 단위 시간에 따라 구간을 나누고 각각의 구간에 대해 최근가중치를 부여한 일례를 나타낸다. 여기서 일정 기간은 t1에서 t4까지의 기간이고, 단위 시간은 t1에서 t2, t2에서 t3, t3에서 t4이며 동일한 간격을 가질 수 있다. t1에서 t2까지의 구간은 순위예상시점인 t5에서 멀리 떨어져 있어 최근가중치가 낮게 부여되며, t2에서 t3, t3에서 t4순으로 순위예상시점과 가까운 시점이므로 점차 높은 가중치가 부여될 수 있다. 도5의 그래프에서 순위예상시점으로부터 가까운 순서대로 구간 t3에서 t4는 최근가중치 3을, 구간 t2에서 t3는 최근가중치 2를, 구간 t1에서t2는 최근가중치 1가 부여된 것을 알 수 있다.
참조부호(503)는 일정 기간의 단위 시간 간격에 따라 산출한 순위지수 변화율의 일례를 나타낸다. 일정 기간에서 단위 시간 간격을 t1에서 t2, t2에서 t3, t3에서 t4로 3등분 하였으므로 순위별로 각 구간에서 산출한 순위지수 변화율은 총 3개가 되고, 1,2위에 대한 순위지수 데이터가 제공되었으므로 결국 6개의 순위지수 변화율이 산출될 수 있다. 그래프에서 각 순위별로 3개씩 산출된 순위지수 변화율이 적용된 것을 볼 수 있다.
참조부호(504)는 단위 시간에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서의 예상순위지수의 일례를 나타낸다. 일정 시간이 경과하는 시점인 t4에서 각각의 순위지수 변화율을 적용했을 때 1순위의 순위지수 데이터에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하면 1순위에 대한 예상순위지수는 35, 33, 28로 계산되고, 2순위의 순위지수 데이터에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하면 2순위에 대한 예상순위지수는 26, 25, 20으로 계산될 수 있다. 그래프에서 각각의 예상순위지수에 괄호로 첨부된 숫자는 예상순위지수에 설정된 최근가중치를 의미할 수 있다. 상기 그래프에서 예상순위지수 35는 최근가중치가 3으로 설정되었고, 1순위의 순위지수 데이터 중 구간 t3에서 t4에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 계산된 것을 알 수 있다.
참조부호(505)인 t5는 순위지수 변화율을 적용하여 예상순위지수를 계산하는 순위예상시점의 일례를 나타낸다. 참조부호(506)는 신규 입찰금액에 따라 정해지는 해당 순위지수의 일례를 나타낸다. 나중에 예상순위지수 조합과 비교하여 예상순위를 결정하는 데 이용될 것이다.
도 6은 예상순위지수 조합에 대해 결정된 최근가중치 평균값을 이용하여 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 표를 도시한 도면이다. 도 5에서 나타난 순위지수 데이터를 이용하여 설명하기로 하겠다.
참조부호(601)는 참조부호(506)와 대응되는 신규 입찰금액에 따라 정해지는 해당 순위지수의 일례를 나타낸다. 상기 해당 순위지수는 30으로 정하였다.
참조부호(602)는 최근가중치가 설정된 예상순위지수 조합의 일례를 나타낸다. 1순위 순위지수 데이터에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 계산한 예상순위지수인 35, 33, 28과 2순위 순위지수 데이터에서 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 계산한 예상순위지수인 26, 25, 20을 순위별로 분류하여 조합을 생성한 것이다.
상기 예상순위지수 각각에는 최근가중치가 설정되어 있다. 상기 최근가중치는 일정 기간을 단위 시간 간격으로 나눈 구간을 순위예상시점으로부터 가까운 정도를 나타낸 것일 수 있다. 그래프에서 볼 수 있듯이, 상기 구간별로 산출한 각 각의 순위지수 변화율을 적용하여 계산한 예상순위지수에 해당되는 최근가중치가 설정된 것을 알 수 있다.
예를 들어, 참조부호(602)에서 예상순위지수 조합 중 1순위의 예상순위지수 33은 최근가중치가 1로 설정되어 있고, 2순위의 예상순위지수 25는 최근가중치가 3으로 설정되어 있다. 따라서 1순위의 예상순위지수 33은 t1에서 t2 구간의 1순위 순위지수 데이터를 이용하여 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 계산된 것이다. 또한 2순위의 예상순위지수 25는 t3에서 t4 구간의 2순위 순위지수 데이터를 이용하여 산출한 순위지수 변화율을 적용하여 계산된 것을 알 수 있다.
참조부호(603)는 예상순위지수 조합별로 해당 순위지수와 비교하여 판단된 순위인 예상순위와 조합별 최근가중치 평균값의 일례를 나타낸다. 상기 예상순위지수 조합 중 1순위가 33이고, 2순위가 25인 예상순위지수 조합의 경우 해당 순위지수 30과 비교하면 상기 해당 순위지수의 광고 노출 예상순위는 2위가 될 수 있다. 이 때, 상기 조합에 대한 최근가중치 평균값은 1순위일 때 최근가중치 1과 2순위일 때 최근가중치 3을 평균한 (1+3)/2=2가 되는 것을 알 수 있다.
또한 예상순위지수 조합 중 1순위가 28이고, 2순위가 20인 예상순위지수 조합의 경우 해당 순위지수 30과 비교하면 상기 해당 순위지수의 광고 노출 예상순위는 1위가 될 수 있다. 상기 방법과 동일하게 적용하여 최근가중치 평균값을 구해보면 각 순위의 최근가중치를 평균한 (2+1)/2=1.5가 되는 것을 알 수 있다. 동일한 방법을 통해 모든 조합별 광고 노출 예상순위를 구하면 참조부호(603)과 같은 결과가 도출될 수 있다.
참조부호(604)는 참조부호(603)에서 구한 조합별 최근가중치 평균값으로 순위별 광고 노출 확률을 구하는 일례를 나타낸다. 순위별 광고 노출 확률을 구하는 일례로서 상기 조합별 최근가중치 평균값을 예상순위별로 합한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값 전체를 합한 값으로 나누어 순위별 광고 노출 확률을 계산할 수 있다. 참조부호(603)의 데이터를 이용하면 예상순위가 1위일 때 최근가중치 평균값의 합은1.5+1.5+1.5=4.5가 되고, 예상순위가 2위일 때 최근가중치 평균값의 합은2.5+2+2.5+2+2.5+2=13.5가 되는 것을 알 수 있다. 따라서 상기 순위별 광고 노출 확률 계산 방법을 이용하면 1순위로 광고가 노출될 확률은 4.5/(4.5+13.5)=1/4 이므로 25%가 되고, 2순위로 광고가 노출될 확률은 13.5/(4.5+13.5)=3/4 이므로 75%가 되며, 3순위 이하로 될 확률은 0%가 되는 것을 참조부호(604)를 통해 알 수 있다.
도 7은 본 발명의 또 다른 일실시예에 있어서, 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템 구성도를 도시한 도면이다. 상기 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 시스템에서 각각의 구성은 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하는 경우와 조합별 최근가중치 평균값을 이용하는 경우로 구분하여 설명할 수 있다.
순위별 광고 노출 확률 계산 시스템(701)은 순위지수 변화율 산출부(702), 예상순위지수 조합 생성부(703), 예상순위 결정부(704), 최근가중치 평균값 결정부(705) 및 광고 노출 확률 계산부(706)로 구성될 수 있다.
순위지수 변화율 산출부(702)는 순위지수 데이터에서 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 상기 구간에서의 순위별 순위지수 변화율을 산출할 수 있다. 여기서 순위지수 변화율은 일정 기간에서 기준치를 초과하는 순위지수 평균값이 특정 시간 동안 연속적으로 나타나는 아웃라이어를 제외한 상기 일정 기간의 순위지수 변화율인 것으로 할 수 있다. 그리고 일정 기간의 순위지수 평균값이 0인 경우 전체 순위지수 평균값으로 대체하여 순위별 순위지수 변화율을 산출할 수 있다. 순위지수 변화율 산출부(702)는 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하는 경우와 조합별 최근가중치 평균값을 이용하는 경우에 모두 적용될 수 있다.
예상순위지수 조합 생성부(703)는 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하는 경우 순위예상시점에서 상기 순위지수 변화율에 따라 상기 예상순위지수를 계산하고, 상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 상기 예상순위지수 조합을 생성할 수 있다. 예상순위지수를 구하는 방법은 도 1과 도 2에서 참조할 수 있다.
다만, 조합별 최근가중치 평균값을 이용하는 경우 순위지수 변화율에 지정된 최근가중치가 상기 예상순위지수에 설정되는 것에 차이가 있다. 상기 최근가중치는 상기 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 순위예상시점으로부터 최근인 정도를 나타낸 구간별 가중치이고, 상기 구간에서 산출된 순위지수 변화율 각각에 지정될 수 있다. 그리고 순위예상시점으로부터 최근에 해당하는 구간일수록 높은 값을 가지며, 상기 최근가중치가 높은 값일수록 순위예상시점에서의 예상순위지수와 실제 순위지수의 편차가 적은 것을 의미할 수 있다.
예상순위 결정부(704)는 예상순위지수 조합 각각에 대하여 해당 순위지수와 비교하여 판단된 순위를 조합별 광고 노출 예상순위로 결정할 수 있다. 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하는 경우와 조합별 최근가중치 평균값을 이용하는 경우에 모두 적용될 수 있다.
최근가중치 평균값 결정부(705)는 조합별 최근가중치 평균값을 이용하는 경우에 포함될 수 있다. 상기 예상순위지수 조합별 최근가중치를 평균한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값으로 결정할 수 있다. 최근가중치 평균값을 결정하는 과정에 대해서는 이미 설명한 도6의 구체적인 예를 통해 참조할 수 있다.
광고 노출 확률 계산부(706)는 조합별 광고 노출 예상순위를 이용하는 경우에 예상순위 결정부(704)에서 결정된 예상순위별 개수를 이용하여 광고 노출 확률을 계산할 수 있다. 일례로, 광고 노출 예상순위별 개수에서 상기 조합별 광고 노출 예상순위의 전체 개수로 나누어 순위별 광고 노출 확률을 계산할 수 있으며, 구체적인 예는 도 3을 통해 참조할 수 있다.
조합별 최근가중치 평균값을 이용하는 경우에는 최근가중치 평균값 결정부(705)에서 결정된 조합별 최근가중치 평균값을 이용하여 광고 노출 확률을 계산할 수 있다. 일례로, 조합별 최근가중치 평균값을 예상순위별로 합한 값에 상기 조합별 최근가중치 평균값 전체를 합한 값으로 나누어 순위별 광고 노출 확률을 계산할 수 있으며, 구체적인 예는 도 6을 통해 참조할 수 있다.
본 발명에 따른 순위별 광고 노출 확률 계산 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소 프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 발명에 따르면, 순위지수 변화율을 이용하여 계산된 예상순위지수 조합별 광고 노출 예상순위와 최근가중치 평균값을 통해 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면 순위지수 변화율을 이용하여 예상순위지수를 계산하는데 최근가중치를 설정함으로써 예상순위지수와 실제 순위지수 사이의 오차를 줄이고, 정확한 광고 노출 확률을 계산할 수 있다.
본 발명에 따르면 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산함으로써 예상순위와 광고 노출 가능성 등의 해당 광고의 노출에 대한 예측자료를 제공하고 입찰자가 입찰 과정에서 적절한 대응을 할 수 있도록 할 수 있다.

Claims (33)

  1. 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 일정 기간의 단위시간 간격마다 순위별로 순위지수의 평균 기울기를 계산하여 상기 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 단계;
    상기 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 신규 입찰 광고에 대한 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 시점에서 상기 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 예상순위지수 조합을 생성하는 단계;
    상기 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 상기 예상순위지수 조합과 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수를 비교하여 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수에 대해 상기 예상순위지수 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 단계; 및
    상기 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 상기 조합별 광고 노출 예상순위 각각의 개수를 이용하여 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수에 대해 상기 순위예상시점에서 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 단계
    를 포함하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 상기 단계는,
    상기 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 상기 구간에서의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 순위지수 변화율은,
    아웃라이어(outlier)를 제외한 상기 일정 기간의 순위지수 변화율인 것을 특징으로 하고,
    상기 아웃라이어는,
    상기 일정 기간에서 기준치를 초과하는 순위지수 평균값이 특정 시간 동안 연속적으로 나타나는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 상기 단계는,
    상기 일정 기간의 순위지수 평균값이 0인 경우 전체 순위지수 평균값으로 대체하여 상기 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 예상순위지수 조합을 생성하는 상기 단계는,
    순위예상시점에서 상기 순위지수 변화율에 따라 상기 예상순위지수를 계산하는 단계; 및
    상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 상기 예상순위지수 조합을 생성하는 단계
    를 포함하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 해당 순위지수는,
    상기 신규 입찰 광고의 신규 입찰금액에 따라 정해지는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 순위예상시점에서 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 상기 단계는,
    광고 노출 예상순위별 개수에서 상기 조합별 광고 노출 예상순위의 전체 개수로 나누는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  8. 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 일정 기간의 단위시간 간격마다 순위별로 순위지수의 평균 기울기를 계산하여 상기 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 단계;
    상기 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 신규 입찰 광고에 대한 순위별 광고노출 확률을 계산하는 시점에서 상기 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 최근가중치가 설정된 예상순위지수 조합을 생성하는 단계;
    상기 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 상기 예상순위지수 조합과 상기 신규입찰 광고의 해당 순위지수를 비교하여 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수에 대해 상기 예상순위지수 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 단계;
    상기 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 상기 예상순위지수 조합 각각에 대한 최근가중치를 이용하여 상기 조합별 광고 노출 예상 순위에 따른 조합별 최근가중치 평균값을 결정하는 단계; 및
    상기 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템이 상기 조합별 최근가중치 평균값을 예상순위별로 합산한 결과를 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 단계
    를 포함하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 상기 단계는,
    상기 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 상기 구간에서의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 순위지수 변화율은,
    아웃라이어를 제외한 상기 일정 기간의 순위지수 변화율인 것을 특징으로 하고,
    상기 아웃라이어는,
    상기 일정 기간에서 기준치를 초과하는 순위지수 평균값이 특정 시간 동안 연속적으로 나타나는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 상기 단계는,
    상기 일정 기간의 순위지수 평균값이 0인 경우 전체 순위지수 평균값으로 대체하여 상기 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방 법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 순위예상시점에서 최근가중치가 설정된 예상순위지수 조합을 생성하는 상기 단계는,
    상기 순위지수 변화율 각각에 대하여 순위예상시점에서의 상기 예상순위지수를 계산하는 단계;
    상기 순위지수 변화율에 따른 최근가중치를 상기 예상순위지수에 설정하는 단계; 및
    상기 최근가중치가 설정된 상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 상기 예상순위지수 조합을 생성하는 단계
    를 포함하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 최근가중치는,
    상기 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 순위예상시점으로부터 최근인 정도를 나타낸 구간별 가중치이고,
    상기 구간에서 산출된 순위지수 변화율 각각에 지정되는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 최근가중치는,
    상기 순위예상시점으로부터 최근에 해당하는 구간일수록 높은 값을 가지며,
    상기 최근가중치가 높은 값일수록 순위예상시점에서의 예상순위지수와 실제 순위지수의 편차가 적은 것을 의미하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  15. 제8항에 있어서,
    상기 해당 순위지수는,
    상기 신규 입찰 광고의 신규 입찰금액에 따라 정해지는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  16. 제8항에 있어서,
    상기 조합별 광고 노출 예상 순위에 따른 조합별 최근가중치 평균값을 결정하는 상기 단계는,
    상기 예상순위지수 조합 각각에 대한 최근가중치를 평균한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값으로 결정하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  17. 제8항에 있어서,
    상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 상기 단계는,
    상기 조합별 최근가중치 평균값을 예상순위별로 합한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값 전체를 합한 값으로 나누는 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 순위별 광고 노출 확률 계산 방법.
  18. 제1항 내지 제17항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
  19. 일정 기간의 단위시간 간격마다 순위별로 순위지수의 평균 기울기를 계산하여 상기 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위지수 변화율 산출부;
    신규 입찰 광고에 대한 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 시점에서 상기 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 예상순위지수 조합을 생성하는 예상순위지수 조합 생성부;
    상기 예상순위지수 조합과 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수를 비교하여 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수에 대해 상기 예상순위지수 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 예상순위 결정부; 및
    상기 조합별 광고 노출 예상순위 각각의 개수를 이용하여 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수에 대해 상기 순위예상시점에서 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 광고 노출 확률 계산부
    를 포함하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 순위지수 변화율 산출부는,
    상기 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 상기 구간에서의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 순위지수 변화율은,
    아웃라이어를 제외한 상기 일정 기간의 순위지수 변화율인 것을 특징으로 하고,
    상기 아웃라이어는,
    상기 일정 기간에서 기준치를 초과하는 순위지수 평균값이 특정 시간 동안 연속적으로 나타나는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 순위지수 변화율 산출부는,
    상기 일정 기간의 순위지수 평균값이 0인 경우 전체 순위지수 평균값으로 대체하여 상기 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 예상순위지수 조합 생성부는,
    순위예상시점에서 상기 순위지수 변화율에 따라 상기 예상순위지수를 계산 하고, 상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 상기 예상순위지수 조합을 생성하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  24. 제19항에 있어서,
    상기 예상순위 결정부는,
    상기 해당 순위지수는 상기 신규 입찰 광고의 신규 입찰금액에 따라 정해지는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  25. 제19항에 있어서,
    상기 광고 노출 확률 계산부는,
    광고 노출 예상순위별 개수에서 상기 조합별 광고 노출 예상순위의 전체 개수로 나누는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  26. 일정 기간의 단위시간 간격마다 순위별로 순위지수의 평균 기울기를 계산하여 상기 일정 기간의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위지수 변화율 산출부;
    신규 입찰 광고에 대한 순위별 광고노출 확률을 계산하는 시점에서 상기 순위지수 변화율을 적용하여 순위예상시점에서 최근가중치가 설정된 예상순위지수 조합을 생성하는 예상순위지수 조합 생성부;
    상기 예상순위지수 조합과 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수를 비교하여 상기 신규 입찰 광고의 해당 순위지수에 대해 상기 예상순위지수 조합별 광고 노출 예상순위를 결정하는 예상순위 결정부;
    상기 예상순위지수 조합 각각에 대한 최근가중치를 이용하여 상기 조합별 광고 노출 예상 순위에 따른 조합별 최근가중치 평균값을 결정하는 최근가중치 평균값 결정부; 및
    상기 조합별 최근가중치 평균값을 상기 예상순위별로 합산한 결과를 이용하여 상기 해당 순위지수의 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 광고 노출 확률 계산부
    를 포함하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 순위지수 변화율 산출부는.
    상기 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 상기 구간에서의 순위별 순위지수 변화율을 산출하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  28. 제26항에 있어서,
    상기 예상순위지수 조합 생성부는,
    상기 순위지수 변화율 각각에 대하여 순위예상시점에서의 상기 예상순위지수를 계산하고, 상기 순위지수 변화율에 따른 최근가중치가 설정된 상기 예상순위지수를 순위별로 분류하여 상기 예상순위지수 조합을 생성하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 최근가중치는,
    상기 일정 기간을 단위 시간 간격으로 구간을 나누어 순위예상시점으로부터 최근인 정도를 나타낸 구간별 가중치이고,
    상기 구간에서 산출된 순위지수 변화율 각각에 지정되는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 최근가중치는,
    상기 순위예상시점으로부터 최근에 해당하는 구간일수록 높은 값을 가지며,
    상기 최근가중치가 높은 값일수록 순위예상시점에서의 예상순위지수와 실제 순위지수의 편차가 적은 것을 의미하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  31. 제26항에 있어서,
    상기 해당 순위지수는,
    상기 신규 입찰 광고의 신규 입찰금액에 따라 정해지는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  32. 제26항에 있어서,
    상기 최근가중치 평균값 결정부는,
    상기 예상순위지수 조합 각각에 대한 최근가중치를 평균한 값을 상기 조합 별 최근가중치 평균값으로 결정하는 순위별 광고 노출 확률 계산 시스템.
  33. 제26항에 있어서,
    상기 광고 노출 확률 계산부는,
    상기 조합별 최근가중치 평균값을 예상순위별로 합한 값을 상기 조합별 최근가중치 평균값 전체를 합한 값으로 나누는 순위별 광고 노출 확률을 계산하는 시스템.
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