KR100906928B1 - 비즈니스 키워드에 대한 연관 요소를 반영하는 검색어 추천 서비스 방법, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 및 그 시스템 - Google Patents

비즈니스 키워드에 대한 연관 요소를 반영하는 검색어 추천 서비스 방법, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비즈니스 키워드를 선별하는 단계와, 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정하는 단계 및 상기 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 단계를 포함하는 검색어 추천 서비스 방법을 제공한다.
검색어, 연관, 자동, 비즈니스 키워드, 노출

Description

비즈니스 키워드에 대한 연관 요소를 반영하는 검색어 추천 서비스 방법, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 및 그 시스템{METHOD FOR RECOMMEDING SEARCH WORD SERVICE USING RELATION FACTOR OF BUSINESS KEWORD, COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM AND SYSTEM THEREOF}
도 1은 검색어 자동 완성 서비스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 2는 연관 검색어 추천 서비스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 3은 종래 연관 검색어 추천 서비스에 대한 부작용을 설명하기 위한 검색어, 연관 검색어, 키워드 스테이션의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 검색어 추천 서비스 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는 도 4에 도시된 키워드 점수 산정부에 대한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6은 도 4에 도시된 노출 키워드 확정부에 대한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 6에 도시된 판단부에 대한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 8은 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어로 제공될 수 있는 비즈니스 키워드에 대한 키워드 점수를 내림 차순으로 리스트링한 일례를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 검색어 추천 서비스 방법의 흐름을 나 타내는 도면이다.
도 10은 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 단계의 구체적인 흐름을 나타내는 도면이다.
도 11은 검색 키워드 입력에 따른 연관 검색어 및 연관 검색어 그룹의 일례를 나타내는 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
400: 검색 추천 서비스 시스템
410: 키워드 선별부
420: 키워드 점수 산정부
430: 노출 키워드 확정부
본 발명은 비즈니스 키워드에 대한 연관 요소를 반영하는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소를 선별하고 각 요소별 가중치를 조정하여 노출 키워드를 선정하여 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
최근 각종 포탈 검색 사이트에서는 사용자가 검색 서비스를 이용하기 위해 자신이 검색하고자 하는 단어의 일부만 입력하더라도 상기 사용자에 의해 입력된 단어와 검색어를 자동으로 추천하는 검색어 자동 완성 서비스를 제공하고 있는 실 정이다.
도 1은 검색어 자동 완성 서비스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 참조부호(100)은 '꽃' 이라는 단어에 대한 검색어 자동 완성 서비스가 제공되는 화면의 일례를 나타내고, 참조부호(110)는 사용자에 의해 '꽃'이라는 단어가 검색창에 입력된 일례를 나타낸다. 참조부호(120)는 '꽃, 꽃배달, 꽃보다남자, 꽃말, 꽃보다남자2, 꽃다발, 꽃피는봄이오면, 꽃이름, 꽃날'과 같이 상기 사용자에 의해 입력된 단어인 '꽃'이 앞부분과 일치하는 검색어를 추천한 일례를 나타낸다. 참조부호(130)는 '눈꽃, 눈의꽃, 불꽃'과 같이 상기 사용자에 의해 입력된 단어인 '꽃'이 뒷부분과 일치하는 검색어를 추천한 일례를 나타낸다.
이러한 자동 완성 검색 서비스를 제공하는 포탈 검색 서비스 제공사는 소정 기간 동안에 다수의 사용자가 선택된 검색어들을 조사하고 이를 일명 인기 키워드로서 광고주에게 제시하여 광고 키워드로 판매하고 있다. 이러한 인기 키워드를 제공하는 서비스는, 계절이나 사회적 관심사 등에 따라 다수의 사용자들이 관심을 갖는 분야를 손쉽게 예측할 수 있다는 점에서 상업적으로 주목 받는 서비스이다.
예컨대, 최근 일주간, 키워드 '제주도 여행 싸게 가는 법'에 대한 키워드의 입력이 급격히 증가하는 경우, 검색 서비스를 제공하는 시스템은, 사용자가 '제주도여행'이라는 단어가 입력되면 상기 키워드 '제주도 여행 싸게 가는 법'을 자동 완성 검색어로 노출할 것이다. 그러면, '제주도 여행 싸게 가는 법'이라는 상기 키워드의 노출수 및 판매가 증가되면, 상기 키워드에 대한 판매 단가가 상승된다.
하지만, 상기 키워드 '제주도 여행 싸게 가는 법'에 대해 상업적 이익 관계가 있는 사용자 또는 집단에 의해 키워드 '제주도 여행 싸게 가는 법'이 의도적으로 집중적으로 입력(과다 검색, abusing)되는 경우 검색 서비스 제공 시스템은 이를 식별하여 자동 완성 검색어에서 상기 키워드를 제외시킨다.
이와 같이, 종래 자동 완성 검색어 추천 서비스를 제공하는 시스템은 과다 검색 데이터(abuse data)를 자동 완성 검색어에서 제외시킴에 따라 비싼 판매 단가에도 불구하고 상기 키워드를 구매한 광고주는 상기 자동 완성 검색어에서 상기 키워드가 제외되었기 때문에 상기 키워드에 대한 노출수가 급감하게 됨에 따라 그에 대한 항의를 하게 되는 문제점이 있다.
한편 검색 사이트에서는 사용자들이 특정 단어를 검색한 후 동시에 많이 찾은 검색어를 추출하여 확장 검색어로 제공되는 연관 검색어 추천 서비스를 제공하고 있는 실정이다.
도 2는 연관 검색어 추천 서비스를 일례를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 참조부호(200)은 연관 검색어를 제공하는 화면의 일례를 나타낸다. 사용자가 '꽃'이라는 단어를 입력한 경우, 상기 사용자가 '꽃'이라는 단어를 검색한 후 동시에 많이 찾은 검색어를 추출한 일례로서 'Rhc, 꽃종류, 꽃 장윤정, 꽃사진, 꽃이름, 꽃말, 장미, 꽃배달'등이 포함될 수 있다.
이와 같이, 연관 검색 서비스는 상기 사용자들에 의해 입력된 쿼리-쿼리간의 연관도를 반영하여 상기 쿼리간의 연관도가 일정 기준 이상인 단어를 정해진 최대 개수 이내로 검색 서비스를 이용하는 사용자들에게 제시한다.
도 3은 종래 연관 검색어 추천 서비스에 대한 부작용을 설명하기 위한 검색어, 연관 검색어, 키워드 스테이션의 일례를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 참조부호(311)는 검색어의 일례로 '여성 의류'가 입력된 경우를 나타내며, 참조부호(312)는 검색어의 다른 일례로 '나이키'가 입력된 경우를 나타낸다.
참조부호(321)는 상기 검색어로 '여성 의류'가 입력된 경우에 따른 연관 검색어의 일례를 나타내며, 참조부호(322)는 상기 검색어로서 '나이키'가 입력된 경우에 따른 연관 검색어의 일례를 나타낸다. 이와 같이, 상기 검색어로 '여성 의류'가 입력된 경우에 따른 상기 연관 검색어 결과는 '프렌드팩토리, 미스대통령, 메이홀릭, 스타일난다'과 같은 쇼핑 사이트명 위주로 반영된 상태이고, 상기 검색어로서 '나이키'가 입력된 경우에 따른 연관 검색어 결과는 '올클럽, 알티몰, 앤풋웨어, 풋스케이프, 하하몰'과 같은 쇼핑 사이트명 위주로 반영된 상태이다.
참조부호(331)은 상기 검색어로 '여성 의류'가 입력된 경우에 따른 키워드 스테이션의 일례를 나타내며, 참조부호(322)는 상기 검색어로서 '나이키'가 입력된 경우에 따른 키워드 스테이션의 일례를 나타낸다. 상기 키워드 스테이션 결과는 구매 연관도만이 반영된다.
이와 같이, 상기 연관 검색어 결과와 상기 키워드 스테이션 결과를 비교해보면 그 차이가 매우 크다.
이처럼 종래 연관 검색어 추천 서비스는 상기 연관 검색어 결과가 상기 검색 어에 대한 구매 연관도가 없는 쇼핑몰 사이트명 위주로만 반영되면, 사용자로부터 연관 검색어에 대한 신뢰도를 잃게 되므로 상기 쇼핑몰 사이트명의 운영자가 고의로 입력한 과도 검색 입력 데이터(abuse data)를 사전에 차단하는 방안이 절실히 요청되고 있는 실정이다.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소를 선별하고 각 요소별 가중치를 조정하여 노출 키워드를 선정하여 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 비즈니스 키워드에 대한 과도 검색 입력 데이터를 제거하여 추천어 서비스 품질과 적합성을 향상시키는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 비즈니스 키워드에 대한 추천어 서비스 품질 및 적합성이 향상됨에 따라 비즈니스 키워드에 대한 사용자 클릭을 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 비즈니스 키워드에 대한 사용자 클릭이 증가함에 따라 광고주 사이트에 대한 방문자도 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 광고주 사이트에 대한 방문자의 증가로 인해 비즈니스 키워드에 대한 판매를 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스 템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 비즈니스 키워드에 대한 판매 증가로 인해 검색 서비스를 제공하는 사업자의 매출을 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 검색어 추천 서비스 방법은, 비즈니스 키워드를 선별하는 단계와, 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정하는 단계 및 상기 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 검색어 추천 서비스 시스템은, 비즈니스 키워드를 선별하는 키워드 선별부와, 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정하는 키워드 점수 산정부 및 상기 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 노출 키워드 확정부를 포함한다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 검색어 추천 서비스 시스템 및 그 방법을 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 검색어 추천 서비스 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 검색어 추천 서비스 시스템(400)은 키워드 선별부(410), 키워드 점수 산정부(420) 및 노출 키워드 확정부(430)를 포함한다.
키워드 선별부(410)는 복수 개의 비즈니스 키워드를 선별한다. 상기 비즈니스 키워드는 종래 검색어 추천 서비스에 따른 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어에서 부작용이 다수 발생하는 매출 중요 키워드이다. 상기 비즈니스 키워드는 종래 검색어 추천 서비스에서 과도 검색 입력으로 인해 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어에서 무조건 제외되는 경우 상기 비즈니스 키워드에 대한 노출수 급감으로 인해 상기 비즈니스 키워드를 구매한 구매자로부터 항의가 발생될 수 있는 키워드일 수 있다. 즉, 키워드 선별부(410)는 검색어 추천 서비스에서 검색어로 제공될 수 있는 키워드들 중에서 매출 중요 키워드로 이용되는 비즈니스 키워드를 복수 개 선별한다.
키워드 점수 산정부(420)는 상기 복수 개의 비즈니스 키워드들과의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정한다. 이하 도 5를 참조하여 키워드 점수 산정부(420)의 구성 및 동작을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 5는 도 4에 도시된 키워드 점수 산정부에 대한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 키워드 점수 산정부(420)는 요소 선별부(510) 및 산정부(520)를 포함한다. 요소 선별부(510)는 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소(factor)를 선별한다. 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소는 쿼리-쿼리 연관도, 키워드 연관도, 구매 연관도, 조회수/가격/판매 정보, 제목 및 요약 연관도 또는 클릭 정보를 포함한다. 상기 쿼리-쿼리 연관도는 사용자가 키워드로 입력된 제1 쿼리와 상기 제1 쿼리가 입력된 후 입력되는 제2 쿼리인 경우 상호 연관도가 높기 때문에 연관 검색어를 추천하기 위한 요소이다. 상기 키워드 연관도는 뉴스, 게시물 등과 같은 문서 내에서 계산되며, 관련 키워드를 추출하기 위한 요소이다. 상기 구매 연관도는 광고주 구매 키워드 목록 내에서 연관도를 반영하기 위한 요소이다. 상기 조회수/가격/판매 정보는 절대 쿼리량, 판매 가격, 판매 개수 등이 반영되며, 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어 클릭을 통한 노출과 키보드 입력을 통한 가중치가 별도로 적용될 수 있는 요소이다. 상기 제목 및 요약 연관도는 클릭전 노출된 광고 제목 및 요약문내에 노출되는 키워드를 추출하여 연관도는 반영하는 요소이다. 상기 클릭 정보는 상기 쿼리에 대한 클릭 상관 관계 및 클릭양과 같은 클릭 정보가 반영되는 정보로서 조회수 대비 클릭수가 현저히 낮은 경우 과도 검색(abuse)으로 의심할 수 있는 근거가 되는 요소이다.
산정부(520)는 상기 비즈니스 키워드들에 대해 각 요소별 가중치를 적용하여 상기 키워드 점수를 산정한다. 즉, 산정부(520)는 하기 수학식 1과 같이 상기 비즈니스 키워드에 대하여 각 요소별로 가중치를 적용하여 상기 비즈니스 키워드에 대한 점수(Business Score)를 산정한다.
Figure 112007023757803-pat00001
QQ: 상기 쿼리-쿼리 연관도
α: 상기 쿼리-쿼리 연관도에 대한 가중치
MI: 상기 키워드 연관도
β: 상기 키워드 연관도에 대한 가중치
PR: 상기 구매 연관도
γ: 상기 구매 연관도에 대한 가중치
KS: 조회수/가격/판매 정보
δ: 상기 조회수/가격/판매 정보에 대한 가중치
TD: 상기 제목 및 요약 정보
ε: 상기 제목 및 요약 정보에 대한 가중치
CR: 상기 클릭 정보
η: 상기 클릭 정보에 대한 가중치
이와 같이, 산정부(520)는 상기 수학식 1과 같이 상기 비즈니스 키워드에 대해 요소별로 가중치를 적용하고, 상기 가중치가 적용된 각 요소별 값을 합산함으로써 상기 키워드 점수로 산정할 수 있다. 또한 산정부(520)는 상기 각 요소별 가중치를 시뮬레이션을 통해 확정하고, 상기 키워드 점수 및 상기 각 요소별 가중치 산정 기준을 주기적으로 업데이트할 수 있다.
노출 키워드 확정부(430)는 상기 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정한다. 이하 도 6을 참조하여 노출 키워드 확정부(430)의 구성 및 동작을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 6은 도 4에 도시된 노출 키워드 확정부에 대한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 노출 키워드 확정부(430)는 키워드 입력부(610), 판단 부(620) 및 확정부(630)를 포함한다.
키워드 입력부(610)는 사용자에 의해 검색하고자 하는 키워드를 입력 받는다.
판단부(620)는 상기 검색 키워드가 상기 비즈니스 키워드인지 여부를 판단한다. 즉, 판단부(620)는 상기 자동 완성 검색어 또는 상기 연관 검색어 추천 서비스에서 제공될 수 있는 키워드로 검색된 키워드가 상기 비즈니스 키워드인지 여부를 판단한다. 이하 도 7을 참조하여 판단부(620)의 구성 및 동작을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 7은 도 6에 도시된 판단부에 대한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 판단부(620)는 체크부(710) 및 제거부(720)를 포함한다. 체크부(710)는 상기 검색 키워드가 상기 비즈니스 키워드인 경우, 상기 비즈니스 키워드 중 과다 검색 데이터(abuse data)를 체크한다. 제거부(720)는 상기 비즈니스 키워드 중에서 상기 과다 검색 데이터를 제거한다.
상기 검색 키워드가 상기 비즈니스 키워드인 경우, 확정부(630)는 상기 키워드 점수에 따라 상기 비즈니스 키워드들을 리스팅한 결과에 기초하여 상기 노출 키워드를 확정한다. 즉, 확정부(630)는 상기 산정된 키워드 점수에 따라 상기 비즈니스 키워드들을 리스트링하고, 상기 리스트링된 비즈니스 키워드 중에서 정해진 개수만큼 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어로 선택하여 상기 노출 키워드를 확정한다.
상기 검색 키워드가 상기 비즈니스 키워드가 아닌 경우, 확정부(630)는 쿼리 -쿼리 연관도와 같이 상기 검색 키워드와 기본적인 연관도를 고려하여 정해진 개수만큼 자동 완성 검색어 또는 상기 연관 검색어를 선택하여 상기 노출 키워드로 확정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 확정된 노출 키워드를 검색 서비스에 따른 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어로 노출시킬 수 있다.
도 8은 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어로 제공될 수 있는 비즈니스 키워드에 대한 키워드 점수를 내림 차순으로 리스트링한 일례를 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 참조부호(810)는 '꽃배달'과 연관된 키워드들을 상기 키워드 점수에 따라 내림 차순으로 리스트링한 일례를 나타내고, 참조부호(811)는 '꽃배달'과 연관된 키워드 중 과다 검색 데이터로 체크됨에 따라 제거되는 키워드의 일례를 나타내고, 참조부호(820)는 참조부호(810)에 리스트링된 키워드에 대한 키워드 점수를 내림 차순으로 리스트링한 일례를 나타낸다.
일례로 상기 검색 키워드가 '꽃배달'과 같은 비즈니스 키워드인 경우, 확정부(630)는 상기 키워드 점수에 따라 도 8에 도시된 것과 같이 '꽃배달'과 연관된 키워드들을 리스트링하고, 상기 리스트링된 키워드 점수에 기초하여 상기 과다 검색 데이터로 체크된 '꽃배달 서비스를 잘하는 곳'과 같은 키워드를 제거한 후 노출 키워드를 확정할 수 있다.
확정부(630)는 상기 내림 차순으로 리스트링된 키워드들 중에서 상위 N개의 키워드를 자동 완성 검색어로서 노출 키워드를 확정하고, 상기 자동 완성 검색어 이외의 다른 키워드들 중에서 상위 M개의 키워드를 연관 검색어로서 노출 키워드를 확정한다.
일례로 확정부(630)는 상기 내림 차순으로 리스트링된 키워드들 중에서 상기 키워드 점수에 따라 상위 순위 13개의 키워드를 상기 자동 완성 검색어로서 상기 노출 키워드를 확정하고, 상기 자동 완성 검색어로 확정된 키워드를 제외한 나머지 키워드들 중에서 상위 순위 10개의 키워드를 상기 연관 검색어로서 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
또한 확정부(630)는 미리 선정된 기준에 따라 상기 비즈니스 키워드를 삭제 또는 추가하여 상기 노출 키워드를 확정한다. 즉, 확정부(630)는 상기 리스트링된 비즈니스 키워드 중에서 미리 선정된 기준에 적합하지 않는 키워드를 삭제하고, 상기 리스트링된 비즈니스 키워드에서 미리 선정된 기준에 적합한 키워드를 포함되지 않은 경우 상기 적합한 키워드를 추가하여 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
일례로 '꽃배달'이라는 키워드가 5월에 입력되면 어버이날 선물로 꽃배달을 많이 하므로 '꽃배달'에 대한 연관 검색어로서 어버이날을 추가하고자 하는 경우 확정부(630)는 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 10개의 연관 검색어로 확정된 노출 키워드 중에서 상기 키워드 점수의 순위가 10위인 키워드를 제외시키고, 상기 연관 검색어로 어버이날을 추가하여 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 검색어 추천 서비스 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 단계(910)에서 검색어 추천 서비스 시스템은 데이터베이스 에 기록된 키워드 중에서 복수 개의 비즈니스 키워드를 선별한다. 즉, 단계(910)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 검색어 추천 서비스에서 검색어로 제공될 수 있는 키워드들 중에서 매출 중요 키워드로 이용되는 비즈니스 키워드를 복수 개 선별한다.
단계(920)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정한다. 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소는 쿼리-쿼리 연관도, 키워드 연관도, 구매 연관도, 조회수/가격/판매 정보, 제목 및 요약 연관도 또는 클릭 정보를 포함한다. 즉, 단계(920)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소를 선별하고, 상기 수학식 1과 같이 상기 비즈니스 키워드에 대해 각 요소별 가중치를 적용하여 상기 키워드 점수를 산정한다.
또한 단계(920)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 각 요소별 가중치를 시뮬레이션을 통해 사전에 확정하고, 상기 키워드 점수 및 상기 각 요소별 가중치 산정 기준을 주기적으로 업데이트할 수도 있다.
단계(930)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정한다. 이하 도 10을 참조하여 검색어 추천 서비스에서 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 방법을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 10은 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 단계의 구체적인 흐름을 나타내는 도면이다.
도 10을 참조하면, 단계(1010)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 사용 자로부터 키워드를 입력 받는다.
단계(1020)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 입력된 키워드가 상기 비즈니스 키워드인지 여부를 판단한다.
상기 입력된 키워드가 상기 비즈니스 키워드인 경우, 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 키워드 점수에 따라 상기 노출 키워드를 확정한다. 즉, 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 키워드 점수에 따라 상기 비즈니스 키워드를 리스트링하고, 상기 리스트링된 비즈니스 키워드들 중 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어를 선택하여 상기 노출 키워드로 확정한다.
또한 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 리스트링된 비즈니스 키워드 중 과다 검색 데이터를 체크하고, 상기 과다 검색 데이터를 제거하여 상기 노출 키워드를 확정한다.
일례로 상기 검색 키워드가 '꽃배달'과 같은 비즈니스 키워드인 경우, 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 키워드 점수에 따라 도 8에 도시된 것과 같이 '꽃배달'과 연관된 키워드들을 리스트링하고, 상기 리스트링된 키워드 점수에 기초하여 상기 과다 검색 데이터로 체크된 '꽃배달 서비스를 잘하는 곳'과 같은 키워드를 제거한 후 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
또한 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 내림 차순으로 리스트링된 키워드들 중에서 N개의 키워드를 자동 완성 검색어로서 노출 키워드를 확정하고, 상기 자동 완성 검색어 이외의 다른 키워드들 중에서 M개의 키워드를 연관 검색어로서 노출 키워드를 확정한다.
일례로 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상위 순위 13개의 키워드를 상기 자동 완성 검색어로서 상기 노출 키워드를 확정하고, 상기 자동 완성 검색어로 확정된 키워드를 제외한 나머지 키워드들 중에서 상위 순위 10개의 키워드를 상기 연관 검색어로서 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
또한 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 미리 선정된 기준에 따라 상기 비즈니스 키워드를 삭제 또는 추가하여 상기 노출 키워드를 확정한다. 즉, 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 상기 리스트링된 비즈니스 키워드 중에서 미리 선정된 기준에 적합하지 않는 키워드를 삭제하고, 상기 리스트링된 비즈니스 키워드에서 미리 선정된 기준에 적합한 키워드를 포함되지 않은 경우 상기 적합한 키워드를 추가하여 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
일례로 '꽃배달'이라는 키워드가 5월에 입력되면 어버이날 선물로 꽃배달을 많이 하므로 '꽃배달'에 대한 연관 검색어로서 어버이날을 추가하고자 하는 경우 단계(1030)에서 상기 검색어 추천 서비스 시스템은 10개의 연관 검색어로 확정된 노출 키워드 중에서 상기 키워드 점수의 순위가 10위인 키워드를 제외시키고, 어버이날을 추가하여 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
한편 본 발명에 따른 검색어 추천 서비스 방법은 상기 입력된 키워드가 비즈니스 키워드가 아닌 경우, 일반적인 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어 제공 방식에 따라 상기 노출 키워드를 확정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 검색어 추천 서비스 방법은 상기 확정된 노출 키워드를 검색 서비스에 따른 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어로 노출시킬 수 있 다.
도 11은 검색 키워드 입력에 따른 연관 검색어 및 연관 검색어 그룹의 일례를 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 참조부호(1100)는 사용자에 의해 입력된 검색 키워드를 공유하는 다른 키워드 그룹의 연관 검색어 리스트를 제공하는 화면의 일례를 나타낸다. 참조부호(1110)는 '꽃배달'과 같은 키워드가 검색 키워드로 입력된 경우에 따른 연관 검색어의 일례를 나타내고, 참조부호(1120)는 '꽃배달'과 같은 키워드가 검색 키워드로 입력된 경우에 따른 연관 검색어 그룹의 일례를 나타낸다.
일례로 키워드가 '꽃배달'인 경우 상기 연관 검색어 그룹은 '기념일, 이벤트, 선물' 등이 포함될 수 있다. 참조부호(1130)는 상기 연관 검색어 그룹 중에서 상기 사용자가 기념일을 선택한 경우의 일례로 상기 선택된 기념일에 대한 그룹 키워드인 '어린이날, 어버이날, 스승의날, 100일, 결혼기념일' 등이 연관 검색어로 제공될 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 검색어 추천 서비스 방법은 일례로 어린이날, 어버이날, 스승의날, 100일, 결혼기념일 등과 같은 키워드를 기념일과 같은 연관 검색어 그룹으로 클러스터링(Clustering)한 후 상기 사용자에 의해 연관 검색어 그룹인 기념일이 선택되면, 상기 기념일과 연관된 키워드인 연관 검색어로서 어린이날, 어버이날, 스승의날, 100일, 결혼 기념일 등이 제공되며, 상기 연관 검색어가 클릭되면 통합 검색 페이지를 통해 상기 클릭된 연관 검색어에 대한 검색 결과를 제공할 수도 있다.
한편 본 발명에 따른 검색어 추천 서비스 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 기록 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 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 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 정해 져야 한다.
본 발명에 따르면, 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소를 선별하고 각 요소별 가중치를 조정하여 노출 키워드를 선정하여 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 비즈니스 키워드에 대한 추천어 서비스 품질과 적합성을 향상시킴으로써 과도 검색 입력을 방지하는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 비즈니스 키워드에 대한 추천어 서비스 품질 및 적합성이 향상됨에 따라 비즈니스 키워드에 대한 사용자 클릭을 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 비즈니스 키워드에 대한 사용자 클릭이 증가함에 따라 광고주 사이트에 대한 방문자도 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 광고주 사이트에 대한 방문자의 증가로 인해 비즈니스 키워드에 대한 판매를 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 비즈니스 키워드에 대한 판매 증가로 인해 검색 서비스를 제공하는 사업자의 매출을 증가시킬 수 있는 검색어 추천 서비스 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.

Claims (15)

  1. 검색어 추천 서비스 방법에 있어서,
    검색어 추천 서비스에서 추천 검색어로 제공될 수 있는 키워드 중에서 선별된 매출 중요 키워드인 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정하는 단계; 및
    상기 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 연관도를 반영하는 요소는 쿼리-쿼리 연관도, 키워드 연관도, 구매 연관도, 조회수/가격/판매 정보, 제목 및 요약 연관도, 및 클릭 정보 중 적어도 하나를 포함하는 검색어 추천 서비스 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정하는 상기 단계는,
    상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소를 선별하고, 상기 비즈니스 키워드에 대해 각 요소별 가중치를 적용하여 상기 키워드 점수를 산정하는 검색어 추천 서비스 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    노출 키워드를 확정하는 상기 단계는,
    사용자로부터 키워드를 입력 받는 단계;
    상기 키워드가 상기 비즈니스 키워드인지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 키워드가 상기 비즈니스 키워드인 경우, 상기 키워드 점수에 따라 상기 노출 키워드를 확정하는 단계
    를 포함하는 검색어 추천 서비스 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    노출 키워드를 확정하는 상기 단계는,
    상기 키워드 점수에 따라 상기 비즈니스 키워드를 리스트링하고, 상기 리스트링된 비즈니스 키워드들 중 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어를 선택하여 상기 노출 키워드로 확정하는 검색어 추천 서비스 방법.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    노출 키워드를 확정하는 상기 단계는,
    상기 리스트링된 비즈니스 키워드 중 과다 검색 데이터를 체크하고, 상기 과다 검색 데이터를 제거하여 상기 노출 키워드를 확정하는 검색어 추천 서비스 방법.
  8. 제1항, 제2항, 제4항, 제5항 또는 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  9. 검색어 추천 서비스에서 추천 검색어로 제공될 수 있는 키워드 중에서 선별된 매출 중요 키워드인 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소별 가중치에 따라 키워드 점수를 산정하는 키워드 점수 산정부; 및
    상기 키워드 점수에 따라 노출 키워드를 확정하는 노출 키워드 확정부
    를 포함하고,
    상기 연관도를 반영하는 요소는 쿼리-쿼리 연관도, 키워드 연관도, 구매 연관도, 조회수/가격/판매 정보, 제목 및 요약 연관도, 및 클릭 정보 중 적어도 하나를 포함하는 검색어 추천 서비스 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 키워드 점수 산정부는,
    상기 비즈니스 키워드와의 연관도를 반영하는 요소를 선별하는 요소 선별부; 및
    상기 비즈니스 키워드들에 대해 각 요소별 가중치를 적용하여 상기 키워드 점수를 산정하는 산정부
    를 포함하는 검색어 추천 서비스 시스템.
  11. 삭제
  12. 제9항에 있어서,
    상기 노출 키워드 확정부는,
    자동 완성 검색어 또는 연관 검색어를 제공받기 위해 사용자로부터 키워드를 입력 받는 키워드 입력부;
    상기 검색 키워드가 상기 비즈니스 키워드인지 여부를 판단하는 판단부; 및
    상기 키워드 점수에 따라 상기 비즈니스 키워드를 상기 노출 키워드로 확정하는 확정부
    를 포함하는 검색어 추천 서비스 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 검색 키워드가 비즈니스 키워드인 경우, 상기 비즈니스 키워드 중 과다 검색 데이터를 체크하는 체크부; 및
    상기 비즈니스 키워드 중에서 상기 과다 검색 데이터를 제거하는 제거부
    를 더 포함하는 검색어 추천 서비스 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 확정부는,
    상기 산정된 키워드 점수에 따라 상기 비즈니스 키워드들을 리스트링하고, 상기 리스트링된 비즈니스 키워드 중에서 정해진 개수만큼 자동 완성 검색어 또는 연관 검색어로 선택하여 상기 노출 키워드를 확정하는 검색어 추천 서비스 시스템.
  15. 삭제
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