KR101123372B1 - 목표 유입수에 따른 추천 키워드 제공 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 CPC 광고 유입수 기준 최적의 추천 키워드를 제공하는 방법에 관한 것으로서, 사용자 단말로부터 업종 및 목표 유입수를 입력받는 단계, 상기 입력된 업종과 매칭되는 업종별 키워드 군에 속한 키워드별 클릭수 및 클릭당 비용에 기초하여, 추천 키워드 군을 상기 사용자 단말에게 제공하는 단계를 포함하되, 상기 업종별 키워드 군은 클릭당 비용이 높은 순부터 내림차순으로 키워드 1 내지 키워드 n (n은 3이상의 자연수)을 적어도 포함하고, 상기 추천 키워드 군은 클릭당 비용이 낮은 순부터 오름차순으로 키워드 n 내지 키워드 m (m 은 1 과 n 사이의 자연수)을 적어도 포함하고, 상기 추천 키워드 군에 속한 키워드 n 내지 키워드 m의 클릭수의 합계는 상기 입력받은 목표 유입수를 기준으로 미리 설정된 오차 범위를 넘지 않는 것인 추천 키워드 제공 방법을 제공한다.

Description

목표 유입수에 따른 추천 키워드 제공 방법 및 장치 {DEVICE AND METHOD FOR PROVIDING RECOMMENDATION KEYWORDS BASED ON THE NUMBER OF INCOMING VISITOR}
본 발명은 목표 유입수에 따른 추천 키워드 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.
인터넷 사용자 수의 증가에 따라, 검색 엔진은 효율적인 정보 유통의 채널로서 그 사용이 보편화 되고 있다. 다양한 사용자들이 검색 엔진을 이용하면서, 검색 서비스를 제공하는 포털 사이트에는 다양한 종류의 광고가 등장하였고, 그 중에서 키워드 검색 광고는 효과적인 광고 수단으로 주목을 받고 있다.
최근의 검색 포털 사이트는 검색 결과 화면에 사용자가 입력한 키워드와 관련된 정보뿐만 아니라, 해당 키워드와 관련된 광고 도메인도 함께 노출 시키고 있다. 보다 구체적으로, 검색 포털 사이트는 광고주에게 키워드별로 광고비를 받고, 해당 키워드에 매칭되는 검색어가 입력되는 경우 해당 광고주의 도메인을 노출시킴으로써 광고주의 서비스를 이용할 가능성이 높은 잠재 고객에게 광고를 노출시키게 된다.
키워드 검색 광고는 정보 검색이라는 사용자의 능동적인 요청에 광고를 노출시키는 것이므로 가장 타겟화가 잘 되어 있는 광고상품으로 평가되고 있다. 이러한 키워드 검색 광고는 크게 클릭당 과금방식(CPC: Cost Per Click)과 기간별 과금방식(CPT: Cost Per Time)으로 분류된다. CPT 방식은 일정기간 특정 위치에 키워드 광고를 삽입하고 비용을 치르는 방식이고, CPC 방식은 사용자들이 해당 광고 도메인을 한 번 클릭할 때마다 광고주가 일정 금액을 납부하는 방식이다. 보다 구체적으로, CPC 방식은 광고주가 클릭당 광고 단가를 경쟁입찰하는 방식으로 최소 광고 단가는 키워드마다 다양하게 책정된다. 따라서, 키워드 검색 광고의 상위에 노출되기 위해서는 경쟁 사이트의 입찰 금액보다 높은 클릭당 광고비를 지불해야 한다.
키워드 검색 광고 시장의 성장에 따라, 다수의 키워드 광고 컨설팅 업체들이 등장하고 있다. 상기 업체들은 광고주의 광고 도메인을 효율적으로 노출시키기 위한 방법을 제공하고 있으며, 이에는 광고비 관련 컨설팅도 포함되어 있다. 광고주는 한정된 광고 예산을 효율적으로 집행하기 위해, 광고하고자 하는 키워드를 선별할 필요성이 있으나, 이에 대한 자동화된 장치 또는 프로그램은 전무하다.
본 발명의 일부 실시예는 키워드별 클릭수 및 클릭당 비용을 포함하는 광고 노출 정보에 기초하여 목표 유입수 대비 최적의 추천 키워드를 선정하여 사용자 단말에게 제공할 수 있는 추천 키워드 제공 방법을 제공하는 데에 목적이 있다.
또한, 본 발명의 일실시예는 검색 엔진으로부터 키워드 광고 검색 데이터를 수집하고, 수집된 검색 데이터를 가공하여 광고 노출 정보를 추출하며, 추출된 광고 노출 정보에 기초하여, 목표 유입수 대비 최적의 추천 키워드를 제공할 수 있는 추천 키워드 제공 장치를 제공하는 데에 목적이 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 추천 키워드 제공 방법은 (a) 사용자 단말로부터 업종 및 목표 유입수를 입력받는 단계, 상기 입력된 업종과 매칭되는 업종별 키워드 군에 속한 키워드별 클릭수 및 클릭당 비용에 기초하여, 추천 키워드 군을 상기 사용자 단말에게 제공하는 단계를 포함하되, 상기 업종별 키워드 군은 클릭당 비용이 높은 순부터 내림차순으로 키워드 1 내지 키워드 n (n은 3이상의 자연수)을 적어도 포함하고, 상기 추천 키워드 군은 클릭당 비용이 낮은 순부터 오름차순으로 키워드 n 내지 키워드 m (m 은 1 과 n 사이의 자연수)을 적어도 포함하고, 상기 추천 키워드 군에 속한 키워드 n 내지 키워드 m의 클릭수의 합계는 상기 입력 받은 목표 유입수를 기준으로 미리 설정된 오차 범위를 넘지 않는다.
또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 추천 키워드 제공 장치는 추천 키워드를 제공하는 장치에 있어서, 검색 엔진으로부터 검색 결과 데이터를 수신하는 검색 데이터 수집부, 상기 검색 결과 데이터에 기초하여, 키워드, 상기 키워드의 입력에 의해 노출되는 광고 도메인, 상기 광고 도메인의 광고 순위, 상기 광고 도메인의 클릭수, 상기 광고 도메인의 클릭당 비용 및 상기 광고 도메인의 예상 광고비를 포함하는 광고 노출 정보를 저장하는 데이터 저장부, 사용자 단말로부터 업종 및 목표 유입수를 입력 받는 데이터 수신부, 업종별 키워드 군에 속한 키워드별 클릭수, 클릭당 비용 및 입력 받은 목표 유입수에 기초하여, 추천 키워드를 선정하는 추천 키워드 선정부 및 상기 추천 키워드 선정부에 의해 선정된 추천 키워드 군, 상기 추천 키워드 군에 속한 키워드별로 클릭수, 클릭당비용 및 예상 광고비 중 하나 이상을 상기 사용자 단말에게 제공하는 데이터 송신부를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본 발명의 일부 실시예는 키워드별 클릭수 및 클릭당 비용을 포함하는 광고 노출 정보에 기초하여 목표 유입수 대비 최적의 추천 키워드를 선정하여 사용자 단말에게 제공할 수 있는 추천 키워드 제공 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 검색 엔진으로부터 키워드 광고 검색 데이터를 수집하고, 수집된 검색 데이터를 가공하여 광고 노출 정보를 추출하며, 추출된 광고 노출 정보에 기초하여, 목표 유입수 대비 최적의 추천 키워드를 제공할 수 있는 추천 키워드 제공 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법에 있어서, 추천 키워드 제공 서버를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법에 있어서, 키워드 군, 추천 키워드 및 목표 유입수의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법에 있어서, 추천 키워드 및 관련 정보를 제공하는 예시 화면을 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 시스템은 네트워크(10)에 연결된 사용자 단말(100), 추천 키워드 제공 서버(200), 데이터베이스(290) 및 검색 엔진(300)을 포함할 수 있다.
네트워크(10)는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.
사용자 단말(100)은 네트워크(10)를 통해 원격지의 서버에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
추천 키워드 제공 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 추천 키워드 요청을 수신하고, 추천 키워드를 선정하여 사용자 단말(100)로 제공한다. 또한 추천 키워드 제공에 따른 서비스 이용 요금을 사용자 단말(100)에 과금하는 작업을 수행한다.
데이터베이스(290)는 데이터를 송?수신하고 저장하기 위한 DBMS(Database Management System)로 구성될 수 있으며, 상기 추천 키워드 제공 서버(200)와 통신 가능하도록 연결되어 있다.
검색 엔진(300)은 인터넷 상의 방대한 정보를 찾아주는 컴퓨터 시스템을 말하며, 사용자 단말(100)에 검색 서비스를 제공하고, 추천 키워드 제공 서버(200)에 키워드 검색 결과 데이터를 제공한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법에 있어서, 추천 키워드 제공 서버(200)를 도시한 블록도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 서버(200)는 검색 데이터 수집부(210), 데이터 저장부(220), 데이터 수신부(230), 추천 키워드 선정부(240), 데이터 송신부(250) 및 과금 수행부(260)를 포함할 수 있다.
검색 데이터 수집부(210)는 검색 엔진(300) 및 키워드 검색 광고 서버(미도시) 로부터 검색 결과 데이터를 수집하고, 검색 결과 데이터에서 키워드별 클릭수, 클릭당 비용, 광고 순위에 따른 예상 광고비 등을 추출하여 가공하고, 이를 데이터베이스(290)에 저장하는 역할을 수행한다.
검색 결과 데이터의 수집은 자동화된 수집 프로그램인 크롤러(crawler)에 의해 수행될 수 있으며, 검색 엔진(300) 및 키워드 광고 검색 서버(미도시)의 부하를 최소화할 수 있는 범위 내에서 수집 주기를 조절하는 것이 바람직할 것이다.
데이터 저장부(220)는 검색 결과 데이터에 기초하여, 키워드, 상기 키워드의 입력에 의해 노출되는 광고 도메인, 상기 광고 도메인의 광고 순위, 상기 광고 도메인의 클릭수, 상기 광고 도메인의 클릭당 비용 및 상기 광고 도메인의 예상 광고비를 포함한 광고 노출 정보를 저장하는 역할을 수행한다.
키워드, 키워드의 입력에 의해 노출되는 광고 도메인 및 광고 도메인의 광고 순위는 검색 결과 데이터를 필터링(filtering), 파싱(parsing)하는 과정을 통하여 추출할 수 있다.
광고 도메인의 클릭수는 검색 엔진(300) 또는 키워드 검색 광고 서버(미도시)로부터 제공 받을 수 있으며, 검색 엔진(300) 및 키워드 검색 광고 서버가 상위에 노출되는 복수개의 광고 도메인의 총 클릭수만을 제공할 경우, 복수개의 광고 도메인의 총 클릭수로부터 모델링 기법을 활용하여 광고 순위별 클릭수를 예측할 수 있다.
광고 도메인의 클릭당 비용은 검색 엔진(300) 또는 키워드 검색 광고 서버로부터 키워드의 입력에 의해 노출되는 광고 도메인의 광고 순위와 연관하여 제공 받을 수 있다. 예를 들어, “로그 분석”이라는 키워드에 의해 광고 순위1위로 노출되는 광고 도메인은 클릭당 비용이 1,000원이고, 광고 순위 2위는 800원의 클릭당 비용이 발생한다는 식의 정보를 제공 받는 것이다.
광고 도메인의 예상 광고비는 광고 도메인의 클릭수와 광고 도메인의 광고 순위에 따른 클릭당 비용을 곱한 값으로 산출할 수 있다. 예를 들어, a.com이 “로그 분석”에 의해 광고 순위 1위로 노출되고, 사용자로부터 100번의 클릭이 발생한다면, 클릭수(100) * 클릭당 비용(광고 순위 1위의 클릭당 비용: 1,000원)인 100,000원이 예상 광고비가 되는 것이다.
데이터 수신부(230)는 사용자 단말(100)로부터 추천 키워드 제공 요청을 포함한 각종 요청과 데이터를 수신한다. 상기 수신되는 데이터는 업종, 목표 유입수, 광고 종류, 광고 노출 순위 등을 포함하며, 사용자의 타이핑에 의해 직접 입력 받거나, 드랍다운 리스트(Drop-down list), 체크 박스(Check Box) 등의 사용자 인터페이스를 통하여 입력받을 수 있다.
업종은 검색 엔진(300) 및 키워드 검색 광고 서버(미도시)에서 검색 결과로 제공하는 광고 도메인을 분류하고 그룹핑하는 카테고리로서 예를 들어, 업종 분류표에 기초하여 분류된 세부 업종 정보를 이용하여 정의할 수 있다.
추천 키워드 제공 서버(200)는 업종을 편리하게 입력할 수 있도록, 드랍다운 리스트(Drop-down list)를 제공할 수 있으며, 보다 간편한 업종 입력을 위해, 업종 조회 기능을 제공할 수도 있다. 업종 조회 기능은 사용자(광고주)의 도메인을 입력 받아, 상기 도메인의 업종을 자동적으로 분류해주는 기능이다.
도메인별 업종 분류 방법은 예를 들어, 도메인 별로 노출 키워드 세트를 가공하여 생성하고, 도메인의 노출 키워드 세트와 세부 업종별 주력 키워드를 매칭하는 과정을 통하여 이루어질 수 있다. 이는 도메인별 노출 키워드 세트와 매칭되는 주력 키워드를 갖는 세부 업종을 당해 도메인의 업종으로 분류하는 방식이다.
유입수는 광고 도메인이 검색 엔진(300)에서 검색 결과로 노출되어, 검색 엔진(300)의 사용자를 광고 도메인으로 유입시킨 횟수를 의미한다. 이는, 검색 엔진(300) 에서 사용자를 광고 도메인으로 유출 시키는 클릭수의 합을 의미한다.
키워드 A 키워드 B 키워드 C 유입수
a.com 10 12 8 30
b.com 7 15 3 25
c.com 22 20 11 53
예를 들어, a.com이 키워드 A, 키워드 B, 키워드 C로 검색 광고를 진행하여, 사용자가 각각 10회, 12회, 8회 클릭하여 a.com을 방문하였다면, a.com으로의 유입수는 30회가 되는 것이다.
광고 종류는 광고 도메인이 노출되는 키워드 광고 검색 서비스를 의미하며, 예를 들어, “네이버”, “오버추어”, “다음” 등이 될 수 있고, 더욱 상세하게 구분하여, “네이버 > 클릭초이스”, “네이버 > 파워링크” 등이 될 수도 있다.
추천 키워드 선정부(240)는 입력된 업종과 매칭되는 업종별 키워드 군에 속하는 키워드의 클릭수 및 클릭당 비용에 기초하여, 입력된 목표 유입수를 기준으로 미리 설정된 오차 범위를 넘지 않는 범위에서 상기 입력된 업종과 매칭되는 키워드 군 중 추천 키워드를 선정한다.
업종별 키워드 군은 상기 업종에 속하는 광고 도메인을 광고 노출시키는 키워드 세트를 의미한다.
업종별 키워드 군은 세부 업종 별로 대표 키워드를 선정하는 단계, 선정된 대표 키워드를 검색 엔진에 입력하는 단계, 검색 서버로부터 대표 키워드에 의해 검색된 도메인 주소를 수신하는 단계, 검색 엔진에 의해 출력된 검색 결과에 기초하여 대표 도메인을 선정하는 단계 및 대표 도메인을 노출시킨 키워드로부터 주력 키워드를 선택하는 단계를 통하여 생성될 수 있다.
추천 키워드 제공 서버(200)는 우선, 세부 업종 별로 대표 키워드를 선정하는 단계에서, 세부 업종별로 분류된 키워드 그룹 중 광고 비용이 높은 키워드를 대표 키워드로서 선정할 수 있다. 예를 들어, 세부 업종별로 분류된 키워드 각각에는 복수의 도메인이 매칭될 수 있으며, 추천 키워드 제공 서버(200)는 각각의 키워드별로, 매칭된 도메인에 대한 (클릭당 비용 * 클릭수)의 총합 또는 CPM 광고비의 총합을 산출하여, 광고 비용이 높은 키워드를 대표 키워드로 선정할 수 있다. 또한, 추천 키워드 제공 서버(200)는 세부 업종별로 분류된 키워드 그룹 중 조회수가 높은 키워드를 대표 키워드로서 선정할 수도 있다.
다음으로, 추천 키워드 제공 서버(200)는 선정된 대표 키워드를 검색 엔진(300)에 입력하고, 검색 엔진(300)으로부터 대표 키워드에 의해 검색된 도메인 주소를 수신한다.
다음으로, 추천 키워드 제공 서버(200)는 검색 엔진(300)에 의해 출력된 검색 결과에 기초하여 대표 도메인을 선정한다. 추천 키워드 제공 서버(200)는 검색 엔진(300)으로부터 검색 결과로서 수신된 도메인 주소 중에서 대표 도메인을 선정할 수 있으며, 검색 엔진(300)에 의해 광고 순위 상위에 노출되는 기 설정된 개수의 도메인을 대표 도메인으로서 선정할 수 있다. 예를 들어, 추천 키워드 제공 서버(200)는 업종인 ‘커피 전문점’에 대하여 선정된 대표 키워드인 ‘커피’에 대한 검색 결과로서, ‘A.com’, ‘B.com’, ‘C.com’, ‘D.com’ 및 ‘E.com’을 수신할 수 있으며, 이 중에서 광고 순위 상위에 노출되는 3개의 도메인인 ‘A.com’, ‘B.com’ 및 ‘C.com’을 대표 도메인으로 선정할 수 있다.
다음으로, 추천 키워드 제공 서버(200)는 대표 도메인을 노출시킨 키워드로부터 주력 키워드를 선택한다. 추천 키워드 제공 분류 서버(200)는 선정된 대표 도메인을 광고 노출시킨 키워드를 검색하고, 검색 결과에 기초하여 주력 키워드를 추출할 수 있다.
이 경우, 추천 키워드 제공 서버(200)는 대표 도메인을 광고 노출시킨 키워드 세트 중에서 기 설정된 개수 이상의 대표 도메인을 광고 노출시킨 키워드를 주력 키워드로서 추출할 수 있다. 예를 들어, 대표 도메인 ‘A.COM‘을 노출시킨 키워드가 ‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘ 및 ‘F‘이고, 대표 도메인 ‘B.COM’을 노출시킨 키워드가 ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘ 및 ‘F‘이고, 대표 도메인 ‘C.COM’을 노출시킨 키워드가 ‘C‘, ‘D‘ 및 ‘G‘인 경우에, 추천 키워드 제공 서버(200)는 2개 이상의 대표 도메인을 노출시키는 키워드 ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘ 및 ‘E‘를 주력 키워드로 선정할 수 있다.
또한, 추천 키워드 제공 서버(200)는 노출시키는 대표 도메인의 개수에 따라 주력 키워드의 순위를 결정할 수 있으며, 예를 들어, 대표 도메인 3개를 노출시킨 ‘C‘, ‘D‘ 및 대표 도메인을 2개 노출시킨 ‘B‘, ‘E‘의 순서로 순위를 결정할 수 있다.
다음으로, 추천 키워드 제공 서버(200)는 선택된 주력 키워드를 업종 별로 매칭할 수 있다. 예를 들어, 업종인 ‘커피 전문점’에 대하여 주력 키워드 ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘ 및 ‘E‘를 매칭하여 저장할 수 있는 것이다.
상기 예는 업종별 키워드 군을 매칭하는 방법 중 하나로, 상기 방법 이외에도 다양한 방법으로 업종별 키워드 군을 매칭할 수 있다.
업종별 키워드 군을 매칭하는 다른 예로, 도메인별 업종을 지정하여 저장한 후, 도메인을 광고 노출시키는 키워드를 매칭하여, (키워드, 도메인, 업종) 과 같이 데이터베이스(290)에 저장하고, 상기 저장된 데이터 세트에서 업종별 키워드를 추출하는 작업을 통하여 업종별 키워드 군을 생성할 수도 있다.
예를 들어, 도메인 a.com의 업종을 “과일쇼핑몰”로 지정하였고, 키워드 “사과주스”를 통하여 광고 노출되었다면, (“사과주스”, “a.com”, “과일쇼핑몰”) 과 같이 데이터베이스(290)에 저장된다.
키워드 도메인 업종
사과주스 a.com 과일쇼핑몰
햇밤 b.com 과일쇼핑몰
한라봉 c.com 과일쇼핑몰
스마트폰 d.com 전자기기
바나나 e.com 과일쇼핑몰
TV f.com 전자기기
살구주스 g.com 과일쇼핑몰
상기 표 2에서와 같이, 데이터가 수집 저장되었다면, 업종 “과일쇼핑몰”의 업종별 키워드 군은 {“사과주스”, “햇밤”, “한라봉”, “바나나”, “살구주스”}가 되고, 업종 “전자기기” 는 {“스마트폰”, “TV”}를 업종별 키워드 군으로 갖게 된다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법에 있어서, 키워드 군, 추천 키워드 및 목표 유입수의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
추천 키워드 군은 예를 들어, 키워드 군에 속하는 키워드의 클릭수의 합계가 입력된 목표 유입수를 기준으로 미리 설정된 오차 범위를 넘지 않는 범위에서 선정할 수 있다. 또한, 입력된 업종과 매칭되는 키워드 군을 클릭당 비용이 낮은 순부터 오름차순으로 정렬한 뒤, 클릭당 비용이 낮은 순부터 키워드를 추천 키워드 군에 포함시키는 방법을 사용하여, 동일한 유입수 대비 최저 광고비를 지출하게 할 수 있다.
예를 들어, 키워드 군이 키워드 1 내지 키워드 N으로 구성되고, 키워드 1 내지 키워드 N(N은 3 이상의 자연수)이 클릭당 비용의 내림차순으로 정렬되었다면, 추천 키워드는 키워드 M 내지 키워드 N(1 < M < N인 자연수)이 되는 것이다. 여기에서 키워드 M 내지 키워드 N의 클릭수의 합은 목표 유입수를 기준으로 오차 범위 이내여야 한다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 광고주는 예상되는 광고 효과(유입수) 대비 최소한의 비용을 지출할 수 있는 추천 키워드를 제공 받을 수 있다. 이를 수학식으로 표현하면, 하기 수학식 1 과 같다.
Figure 112011030788080-pat00001
여기서, ki 는 클릭당 비용의 내림차순으로 정렬된 키워드 군의 i번째 키워드를 나타내며, N(ki)는 ki 의 클릭수, α 는 오차 범위를 나타낸다. 추천 키워드 군을 선정하는 작업은 상기 [수학식 1]에서 m을 찾는 과정이며, 오차 범위(α )는 추천 키워드 제공 서버(200)의 서비스 정책에 따라, 다양하게 설정할 수 있다.
추천 키워드 선정부(240)는 광고 종류별로 추천 키워드를 제공할 수 있다.
또한, 추천 키워드 선정부(240)는 광고 노출 순위별로 추천 키워드를 제공할 수 있다. 광고 도메인의 노출 순위를 낮게(후순위로) 하면 클릭당 광고비를 낮출 수 있게 되고, 한정된 예산에서 보다 많은 키워드로 광고를 할 수 있게 된다.
데이터 송신부(250)는 추천 키워드, 상기 추천 키워드에 속한 키워드별 유입수, 키워드별 클릭당 비용 및 키워드별 예상 광고비 등을 사용자 단말(100)에게 제공한다.
데이터 송신부(250)는 사용자 단말(100)로부터 수신한 검색 결과 출력 옵션에 따라, 다양한 형식으로 추천 키워드를 제공할 수 있다. 상기 검색 결과 출력 옵션에는 “유입수 기준”, “키워드 명 기준”, “예상 광고비 기준”이 있으며, 각 옵션에 “오름차순”, “내림차순”의 옵션을 부가하여, 광고주(사용자)에게 편의성을 제공할 수 있다.
과금 수행부(260)는 추천 키워드의 개수에 기초하여 서비스 이용 요금을 계산하고, 서비스 이용 요금에 대한 과금을 수행할 수 있다.
사용자 단말(100)에 대한 과금은 기본적으로 추천 키워드를 대상으로 할 수 있으며, 추천 키워드 제공 서버(200)의 서비스 정책에 따라, 다양한 방식으로 과금할 수 있다. 예를 들어, 이미 과금된 추천 키워드에 대해서는 과금을 하지 않을 수 있다. 또한 일정 기간 이내에 과금된 추천 키워드를 과금 대상에서 제외할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 일실시예에 따른, 추천 키워드 제공 방법은 추천 키워드 제공 서버(200)를 중심으로 사용자 단말(100) 및 검색 서버와 네트워크(10)로 연결되어 구현될 수 있다.
먼저, 추천 키워드 제공 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 업종, 광고 종류, 광고 노출 순위 및 목표 유입수 등의 정보를 입력 받는다(S4100).
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 추천 키워드 제공 방법에 있어서, 추천 키워드 및 관련 정보를 제공하는 예시 화면을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 사용자는 업종 조회(51) 기능을 이용하여, 광고 도메인의 업종 분류를 검색할 수 있으며, 도 5와 같이 자동적으로 “쇼핑> 식품/건강 쇼핑몰> 과일쇼핑몰” 과 같이 업종을 선택할 수 있다. 사용자가 직접 업종을 선택하고자 한다면, 업종 선택 영역(52)에서 드랍다운 리스트(Drop-down list)를 이용하여 편리하게 선택할 수도 있을 것이다.
또한, 사용자는 체크 박스(Check Box)를 이용하여 광고 종류(53)를 선택할 수 있고, 광고 도메인으로의 목표(희망) 유입수(55)를 입력할 수 있다.
다음으로, 추천 키워드 제공 서버(200)는 업종과 매칭되는 업종별 키워드 군에서 유입수, 광고 종류 및 광고 노출 순위에 기초하여 추천 키워드 군을 사용자 단말(100)에게 제공한다(S4200).
S4200 단계에서, 추천 키워드 군을 선정하는 방법은 추천 키워드 선정부(240)에 대한 설명에서 상술한 것으로 대체한다.
도 5를 참조하면, 사용자는 광고 종류 “네이버 클릭초이스”에서 업종으로 “쇼핑> 식품/건강 쇼핑몰> 과일 쇼핑몰”을 선택하고, 약 3,000회 정도의 유입수를 기대할 수 있는 추천 키워드를 요청하여, 제공 받고 있다. 광고 종류를 구분하여 키워드를 추천하는 것은 광고주가 원하는 광고 영역에서의 광고 전략을 효율적으로 수립하는 데 도움을 줄 수 있다는 이점이 있다. 유입수 3,000회를 제공하는 추천 키워드의 개수는 372개이고, 372개의 키워드의 총 예상 광고비는 1,015,049원으로 예측할 수 있다. 사용자는 검색 결과 출력 옵션(56)에 따라, “유입수 기준”, “키워드 명 기준”, “예상 광고비 기준” 등 다양한 방식으로 검색 결과를 제공 받을 수도 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 네트워크 100: 사용자 단말
200: 추천 키워드 제공 서버
210: 검색 데이터 수집부 220: 데이터 저장부
230: 데이터 수신부 240: 추천 키워드 선정부
250: 데이터 송신부 260: 과금 수행부
290: 데이터베이스 300: 검색 엔진

Claims (14)

  1. 추천 키워드 제공 서버가, 목표 유입수에 따른 추천 키워드를 제공하는 방법에 있어서,
    (a) 사용자 단말로부터 업종 및 목표 유입수를 입력받는 단계;
    (b) 상기 입력된 업종과 매칭되는 업종별 키워드 군에 속한 키워드별 클릭수 및 클릭당 비용에 기초하여, 추천 키워드 군을 상기 사용자 단말에게 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 업종별 키워드 군은 클릭당 비용이 높은 순부터 내림차순으로 키워드 1 내지 키워드 n (n은 3이상의 자연수)을 적어도 포함하고,
    상기 추천 키워드 군은 클릭당 비용이 낮은 순부터 오름차순으로 키워드 n 내지 키워드 m (m 은 1 과 n 사이의 자연수)을 적어도 포함하고,
    상기 추천 키워드 군에 속한 키워드 n 내지 키워드 m의 클릭수의 합계는 상기 입력받은 목표 유입수를 기준으로 미리 설정된 오차 범위를 넘지 않는 것인
    추천 키워드 제공 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는, 상기 사용자 단말로부터 광고 종류를 더 입력받는 것인 추천 키워드 제공 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는, 상기 추천 키워드 군을 상기 입력된 광고 종류별로 각각 제공하는 것인 추천 키워드 제공 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는, 상기 추천 키워드 군의 예상 광고비를 상기 입력된 광고 종류별로 각각 제공하는 것인 추천 키워드 제공 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는, 사용자 단말로부터 광고 노출 순위를 입력받는 것인 추천 키워드 제공 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서, 상기 클릭수는 상기 입력된 광고 노출 순위에 해당하는 클릭수이고, 상기 클릭당 비용은 상기 입력된 광고 노출 순위에 해당하는 클릭당 비용인 것인 추천 키워드 제공 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    (c) 상기 추천 키워드의 개수에 기초하여 서비스 이용 요금을 계산하는 단계; 및
    (d) 상기 서비스 이용 요금에 대한 과금을 수행하는 단계를 더 포함하는
    추천 키워드 제공 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 서비스 이용 요금은 이미 과금된 추천 키워드에 대해서는 과금하지 않는 것인
    추천 키워드 제공 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는, 상기 추천 키워드 군은 상기 사용자 단말로부터 입력 받은 검색 결과 출력 옵션에 따라 정렬된 것인 추천 키워드 제공 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 검색 결과 출력 옵션은 유입수 기준, 키워드 명 기준 및 예상 광고비 기준을 포함하는 추천 키워드 제공 방법.
  11. 목표 유입수 에 따른 추천 키워드를 제공하는 장치에 있어서,
    검색 엔진으로부터 검색 결과 데이터를 수신하는 검색 데이터 수집부;
    상기 검색 결과 데이터에 기초하여, 키워드, 상기 키워드의 입력에 의해 노출되는 광고 도메인, 상기 광고 도메인의 광고 순위, 상기 광고 도메인의 클릭수, 상기 광고 도메인의 클릭당 비용 및 상기 광고 도메인의 예상 광고비를 포함하는 광고 노출 정보를 저장하는 데이터 저장부;
    사용자 단말로부터 업종 및 목표 유입수를 입력 받는 데이터 수신부;
    입력받은 업종의 키워드 군에 속한 키워드별 클릭수, 클릭당 비용 및 입력 받은 목표 유입수에 기초하여, 입력받은 업종의 키워드 군 내에서 추천 키워드를 선정하는 추천 키워드 선정부; 및
    상기 추천 키워드 선정부에 의해 선정된 추천 키워드 군, 상기 추천 키워드 군에 속한 키워드별로 클릭수, 클릭당비용 및 예상 광고비 중 하나 이상을 상기 사용자 단말에게 제공하는 데이터 송신부를 포함하는
    추천 키워드 제공 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 추천 키워드의 개수에 기초하여 서비스 이용 요금을 계산하고, 상기 서비스 이용 요금에 대한 과금을 수행하는 과금 수행부를 더 포함하는
    추천 키워드 제공 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 데이터 수신부는 상기 사용자 단말로부터 광고 종류를 더 입력 받고,
    상기 추천 키워드 선정부는 상기 입력된 광고 종류별로 추천 키워드를 선정하는 것인
    추천 키워드 제공 장치.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 데이터 수신부는 상기 사용자 단말로부터 광고 노출 순위를 더 입력 받고,
    상기 클릭수는 상기 입력된 광고 노출 순위에 해당하는 클릭수이고, 상기 클릭당 비용은 상기 입력된 광고 노출 순위에 해당하는 클릭당 비용인 것인
    추천 키워드 제공 장치.
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