KR102468579B1 - 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 특정 매장에 구비된 디스플레이 장치에서 다른 매장의 광고 콘텐츠를 출력함으로써 홍보 효과를 극대화 시키고, 인공지능과 빅데이터 분석에 기반하여 맞춤형 광고 노출 설정 및 광고 성과 분석 기능을 제공하는 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 특정 매장에 구비된 디스플레이 장치에서 다른 매장의 광고 콘텐츠를 출력함으로써 홍보 효과를 극대화 시키고, 인공지능과 빅데이터 분석에 기반하여 맞춤형 광고 노출 설정 및 광고 성과 분석 기능을 제공하는 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템에 관한 것이다.
코로나로 인해 비대면 활동이 대두되기도 했지만, 사람들은 여전히 오프라인에서 먹고 마시고 즐기고 생활할 수 밖에 없었다. 소비자들은 2개의 시장을 이분화 하여 보지 않으며 오프라인을 위한 온라인 솔루션이 필요한 이유이다. 앞으로는 O4O(Offline for Online)시장이 더욱 확장될 예정이므로 오프라인 광고시장의 중요성이 커지고 있다. 즉, 소비자들은 온라인 광고를 확인 후 실제 매장에서 체험하고 구매하기를 원하며, 반대로 오프라인 매장에서 경험한 제품을 온라인에서 구매하기도 한다.
오프라인에서 사람들이 무엇에 관심 있어하고, 어디로 많이 가는지 보다 자세하게 측정할 수 있다면 광고 마케팅의 새로운 틈새시장이 될 수 있다.
하지만, 종래에는 오프라인 영상광고 집행시에 광고에 대한 효율과 실제 얼마나 광고 집행이 되었고 몇 명이 그 광고를 봤는지, 타겟 대상도 명확히 알기가 쉽지 않았다. 온라인 광고는 트래킹이 쉽고 정확한 반면에 오프라인 광고는 온라인에 비해 모호한 수치로 광고비 형성이 되고 있다는 문제점이 있다.
또한, 종래의 오프라인 광고 타겟팅은 한계가 있었다. 지하철, 버스정류장, 대학교, 아파트, 공항, 극장, 마트 등 지역적인 특성에 근거해서 어떤 곳은 10-20대가 좋아하고 어떤 곳은 30-40대 여성이 많다는 대략적 타겟팅이 가능할 뿐, 수치적으로 인구통계학적 분석이 어려우며, 오프라인 상점이나 특정 세부 단위로 쪼개면 측정이 더욱 힘들어진다. 각종 앱에서 위치 기반의 서비스 데이터를 모두 합한다 해도 광고를 얼마나 봤는지 까지의 상관관계 분석이 어렵다는 문제점이 있다.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명의 일측면은 특정 매장에 구비된 디스플레이 장치에서 다른 매장의 광고 콘텐츠를 출력함으로써 홍보 효과를 극대화 시키고, 인공지능과 빅데이터 분석에 기반하여 맞춤형 광고 노출 설정 및 오프라인 광고의 성과 분석 기능을 제공하는 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템을 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템은 특정 매장에 구비된 디스플레이 장치에서 다른 매장의 광고 콘텐츠를 출력하고, 인공지능과 빅데이터 분석에 기반하여 맞춤형 광고 노출 설정 및 광고 성과 분석 기능을 제공한다.
상기 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템은,
매장 내 구비된 디스플레이 장치를 통해 송출되는 광고 콘텐츠를 생성하는 광고 콘텐츠 생성부;
생성된 복수의 광고 콘텐츠의 송출 스케줄을 설정하는 광고 스케줄링부;
상기 디스플레이 장치를 통해 송출되는 서로 다른 복수의 광고 콘텐츠의 종류, 송출 시간 및 송출 횟수를 포함하는 광고정보를 수집하는 광고정보 수집부;
상기 디스플레이 장치 주변에 위치한 사용자 단말로부터 사용자 정보를 수집하는 사용자정보 수집부;
상기 광고정보에 기초하여 매장별 홍보비를 산출하는 비용 산출부; 및
상기 사용자정보에 기초하여 광고 콘텐츠별 성과지표를 생성하는 분석부를 포함하고,
상기 광고 스케줄링부는,
가맹점 단말로부터 수신된 설정정보에 기초하여 자사 광고 콘텐츠 대비 타사 광고 콘텐츠의 송출비율을 설정하되, 자사 광고 콘텐츠와 동일한 업종의 타사 광고 콘텐츠는 송출 스케줄에서 제외시키고,
상기 비용 산출부는,
상기 광고정보에 기초하여 상기 디스플레이 장치를 통해 송출되는 전체 광고 스케줄 대비 타사 매장에 대한 광고 스케줄의 비율에 기초하여 미리 설정된 기본 홍보비를 보정하는 것을 특징으로 한다.
상기 분석부는,
특정 광고 콘텐츠가 송출되는 시간 동안 수집되는 사용자정보에 기초하여 상기 디스플레이 장치가 소속된 상권의 평균 이용객 수 대비 특정 광고 콘텐츠가 송출되는 시간 동안 상기 디스플레이 장치 주변에 위치하는 사용자 단말의 수의 비율을 나타내는 제1 특징정보와, 특정 광고 콘텐츠를 시청하는 남녀비율을 나타내는 제2 특징정보와, 특정 광고 콘텐츠를 시청하는 연령비율을 나타내는 제3 특징정보를 생성하고,
생성된 상기 제1 특징정보, 상기 제2 특징정보 및 상기 제3 특징정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력되는 출력값에 기초하여 특정 광고 콘텐츠의 개별 평가점수를 산출하고,
상기 광고 스케줄링부는,
상기 송출 스케줄에 포함된 광고 콘텐츠별 개별 평가점수를 연산하여 평균 평가점수를 산출하고, 상기 평균 평가점수보다 낮은 개별 평가점수를 가진 광고 콘텐츠를 다른 광고 콘텐츠로 대체하여 송출 스케줄을 동적으로 가변시키는 것을 특징으로 한다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 특정 매장에 구비된 디스플레이 장치에서 타사 광고 콘텐츠를 송출하는 만큼 홍보비가 절감되기 때문에 단일 디스플레이 장치를 통해 다양한 종류의 광고 콘텐츠를 출력할 수 있다.
또한, 디스플레이 장치를 통해 송출되는 광고 콘텐츠를 시청 중인 사용자의 사용자정보를 분석하여 광고 콘텐츠에 대한 신뢰성 있는 성가지표를 제공할 수 있으며, 이를 이용하여 맞춤형 광고 스케줄을 설정할 수 있어 광고 효율이 향상될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 공유 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리서버의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3은 광고 콘텐츠별 개별 평가점수를 산출하는 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
도 4는 산출된 개별 평가점수를 이용하여 송출 스케줄을 보정하는 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리서버의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3은 광고 콘텐츠별 개별 평가점수를 산출하는 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
도 4는 산출된 개별 평가점수를 이용하여 송출 스케줄을 보정하는 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템의 개략적인 구성요소들이 도시된 도면이다.
본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템은 특정 매장에 구비된 디스플레이 장치에서 다른 매장의 광고 콘텐츠를 출력함으로써 홍보 효과를 극대화 시키고, 인공지능과 빅데이터 분석에 기반하여 유동인구를 고려한 맞춤형 오프라인 광고 노출 설정 및 디스플레이 장치를 통해 노출되는 오프라인 광고의 성과 분석 기능을 제공한다.
이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템은, 디스플레이 장치(10) 및 관리서버(30)를 포함한다.
디스플레이 장치(10)는 오프라인 매장 내에 구비된 영상 및 음향 송출 장치로, 모니터, TV, 키오스크, 터치패드 등과 같은 형태로 구현될 수 있다. 디스플레이 장치(10)에는 본 발명에 따른 광고 공유 플랫폼을 수행하기 위한 애플리케이션(소프트웨어)가 미리 설치될 수 있으며, 예컨대 가맹점주는 후술할 관리서버에 가맹점 등록을 완료한 후 관리서버로부터 다운로드받은 애플리케이션(소프트웨어) 파일을 설치할 수 있다. 이러한 경우, 디스플레이 장치(10)는 관리서버(30)와 유무선 통신망을 통해 연결될 수 있으며, 상기 유무선 데이터통신망은 와이파이(WiFi)망 및 로컬망(LAN)을 포함하는 인터넷망, 3세대(3 Generation: 3G), 4G, 5G 등의 이동통신망, 전용망, 전력선망, 와이브로망 등 중 상기 인터넷망을 포함하되 어느 하나 이상이 결합되어 있는 데이터통신망일 수 있다.
여기서, 가맹점은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템에서 제공하는 광고 공유 플랫폼 서비스에 가입하고 영상을 송출할 디스플레이 장치를 보유하고 있는 오프라인 매장 또는 특정 업체를 의미한다.
사용자 단말(20)은 오프라인 매장(가맹점)을 이용하는 소비자가 소지한 장치로, 외부기기와 유무선 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 스마트 웨어러블 디바이스 등과 같은 전자장치의 형태로 구현될 수 있다.
특히, 본 발명에 따르면, 사용자 단말(20)은 디스플레이 장치(10) 또는 디스플레이 장치(10)에 별도로 설치된 비콘 장치와 통신하여 디스플레이 장치로 특정한 신호(예컨대 비콘 신호)를 송수신할 수 있다. 또한, 개인정보 동의 시 성별, 연령, 사는 곳 등과 같은 사용자 정보를 디스플레이 장치(10)로 함께 전송할 수 있으며, 디스플레이 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 수집된 비콘 신호 및 사용자 정보를 관리서버(30)로 전송한다.
관리서버(30)는 본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템(플랫폼)이 구현되어 있으며, 이를 통해 본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템을 이용한 전반적인 서비스를 가맹점에 제공할 수 있다. 예컨대, 관리서버(30)는 특정 매장의 가맹점 등록 시 디스플레이 장치(10)에 본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템(플랫폼)이 구현된 소프트웨어(애플리케이션)를 온라인으로 다운로드 받을 수 있도록 하거나, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템(플랫폼)이 구현된 소프트웨어(애플리케이션)가 저장된 하드웨어 매체(예컨대 USB 등)를 통해 디스플레이 장치(10)에 설치될 수 있도록 한다.
이하에서는 이러한 관리서버(30)의 구체적인 구성에 대해 설명하기로 한다.
도 2는 도 1에 도시된 관리서버(30)에 구현된 본 발명에 따른 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템의 세부 구성이 도시된 도면이다.
도시된 바와 같이, 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템은 광고 콘텐츠 생성부(310), 광고 스케줄링부(320), 광고정보 수집부(330), 사용자정보 수집부(340), 비용 산출부(350) 및 분석부(360)를 포함한다.
광고 콘텐츠 생성부(310)는 매장 내 구비된 디스플레이 장치를 통해 송출되는 광고 콘텐츠를 생성한다.
광고 스케줄링부(320)는 광고 콘텐츠 생성부(310)에 의해 생성된 복수의 광고 콘텐츠의 송출 스케줄을 설정한다. 광고 스케줄링부(320)는 매장별(디스플레이 장치별)로 서로 다른 송출 스케줄을 설정하며, 광고 콘텐츠가 송출된 매장과 동일한 업종의 타사 광고 콘텐츠를 송출 스케줄에서 제외할 수 있다. 예컨대, 예를들어 음식점에 구비된 디스플레이 장치에서는 의류 광고가, 의류점에 구비된 디스플레이 장치에서는 음식점 광고가 송출될 수 있도록 송출 스케줄을 설정한다.
광고정보 수집부(330)는 상기 디스플레이 장치를 통해 송출되는 서로 다른 복수의 광고 콘텐츠의 종류, 송출 시간 및 송출 횟수를 포함하는 광고정보를 수집한다.
사용자정보 수집부(340) 디스플레이 장치가 디스플레이 장치 주변에 위치한 사용자 단말로부터 수집된 사용자 정보를 디스플레이 장치로부터 수신한다.
비용 산출부(350)는 광고정보에 기초하여 매장별 홍보비를 산출한다.
비용 산출부(350)는 광고정보 수집부(330)에 수집된 광고정보에 기초하여 상기 디스플레이 장치를 통해 송출되는 전체 광고 스케줄 대비 타사 매장에 대한 광고 스케줄의 비율에 기초하여 미리 설정된 기본 홍보비를 보정하는 것을 특징으로 한다. 예를 들어, 매월 기본 홍보비가 50만원인 경우, 비용 산출부(350)는 광고정보 수집부(330)에 수집된 광고정보에 기초하여 자사 매장에 구비된 디스플레이 장치를 통해 타사 광고 콘텐츠를 많이 송출할수록 기본 홍보비를 낮춰서 책정할 수 있다. 이에 따라 가맹점에서는 홍보비 절감을 위해 타사 홍보 콘텐츠를 최대한 많이 송출하려 할 것이고, 결과적으로는 동일 상권 내에서 다양한 광고 콘텐츠가 공유되어 서로의 홍보비용이 상쇄되어 광고 부담이 매우 낮아지게 되는 효과를 가질 수 있다.
분석부(360)는 사용자정보에 기초하여 광고 콘텐츠별 성과지표를 생성한다.
구체적으로, 상기 분석부는, 특정 광고 콘텐츠가 송출되는 시간 동안 수집되는 사용자정보에 기초하여 상기 디스플레이 장치가 소속된 상권의 평균 이용객 수 대비 특정 광고 콘텐츠가 송출되는 시간 동안 상기 디스플레이 장치 주변에 위치하는 사용자 단말의 수의 비율을 나타내는 제1 특징정보와, 특정 광고 콘텐츠를 시청하는 남녀비율을 나타내는 제2 특징정보와, 특정 광고 콘텐츠를 시청하는 연령비율을 나타내는 제3 특징정보를 생성한다.
이후, 도 3에 도시된 바와 같이, 분석부(360)는 생성된 상기 제1 특징정보, 상기 제2 특징정보 및 상기 제3 특징정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력되는 출력값에 기초하여 특정 광고 콘텐츠의 개별 평가점수를 산출한다.
여기서, 인공 신경망은 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성된 심층 신경망의 형태일 수 있으며, 이러한 인공 신경망은 빅데이터 학습을 통해 광고 콘텐츠의 종류(카테고리)별로 사용자의 지역, 연령, 성별 등에 따른 선호도를 미리 학습해둔 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 분석부(360)는 빅데이터를 이용하여 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 광고 콘텐츠에 대한 평가지표인 개별 평가점수를 추정할 수 있다.
한편, 광고 스케줄링부는 가맹점 단말로부터 수신된 설정정보에 기초하여 자사 광고 콘텐츠 대비 타사 광고 콘텐츠의 송출비율을 설정하되, 상기 송출 스케줄에 포함된 광고 콘텐츠별 개별 평가점수를 연산하여 평균 평가점수를 산출하고, 상기 평균 평가점수보다 낮은 개별 평가점수를 가진 광고 콘텐츠를 다른 광고 콘텐츠로 대체하여 송출 스케줄을 동적으로 가변시키는 것을 특징으로 한다.
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 광고 스케줄링부는 광고 1, 2, 3, 4가 반복적으로 송출되는 스케줄을 최초 광고 스케줄(송출 스케줄)로 설정할 수 있다. 이후, 송출 스케줄에 따라 디스플레이 장치(10)를 통해 광고 1, 2, 3, 4가 순차적, 반복적으로 송출되게 되며, 이때 디스플레이 장치(10) 주변에서 디스플레이 장치(10)에서 송출되는 광고를 시청하는 사용자가 소지한 사용자 단말로부터 비콘 신호 및 사용자정보가 수집된다.
분석부는 수집되는 사용자정보에 기초하여 상술한 광고 콘텐츠별 개별 평가점수를 실시간으로 산출하게 되며, 광고 스케줄링부는 하나의 사이클에 포함된 광고 콘텐츠 1, 2, 3, 4의 개별 평가점수를 합산하여 평균값을 구한 평균 평가점수를 산출할 수 있다.
이때, 광고 스케줄링부는 평균 평가점수가 60점으로 산출되고, 광고 1, 2가 60점 이하의 개별 평가점수를 가지는 것으로 확인되면, 현재 시점 이후에 송출되는 송출 스케줄을 실시간 보정하는 것을 특징으로 한다. 즉, 광고 스케줄링부는 현재 시점 이후에 송출 스케줄에 포함된 제1 광고 콘텐츠 대신 제5 광고 콘텐츠가, 제2 광고 콘텐츠 대신 제6 광고 콘텐츠가 송출될 수 있도록 송출 스케줄을 실시간 보정할 수 있다.
특히, 광고 스케줄링부는 제1, 2 광고 콘텐츠 대신에 포함된 광고 콘텐츠를 선정할 때, 사용자정보에 기초하여 해당 디스플레이 장치를 주로 이용하는 사용자가 선하는 광고 콘텐츠가 포함되도록 방송 스케줄을 변경할 수 있으며, 이와 같이 본 발명에 따르면 인공지능 및 빅데이터 분석을 통해 타깃 맞춤형 광고를 지속적으로 송출할 수 있게 되는 효과를 가지게 된다.
이와 같은, 본 발명에 따른 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 공간으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 디스플레이 장치
20: 사용자 단말
30: 관리서버
310: 광고 콘텐츠 생성부
320: 광고 스케줄링부
330: 광고정보 수집부
340: 사용자정보 수집부
350: 비용 산출부
360: 분석부
20: 사용자 단말
30: 관리서버
310: 광고 콘텐츠 생성부
320: 광고 스케줄링부
330: 광고정보 수집부
340: 사용자정보 수집부
350: 비용 산출부
360: 분석부
Claims (3)
- 특정 매장에 구비된 디스플레이 장치에서 다른 매장의 광고 콘텐츠를 출력하고, 인공지능과 빅데이터 분석에 기반하여 맞춤형 광고 노출 설정 및 광고 성과 분석 기능을 제공하는, 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템에 있어서,
상기 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템은,
매장 내 구비된 디스플레이 장치를 통해 송출되는 광고 콘텐츠를 생성하는 광고 콘텐츠 생성부;
생성된 복수의 광고 콘텐츠의 송출 스케줄을 설정하는 광고 스케줄링부;
상기 디스플레이 장치를 통해 송출되는 서로 다른 복수의 광고 콘텐츠의 종류, 송출 시간 및 송출 횟수를 포함하는 광고정보를 수집하는 광고정보 수집부;
상기 디스플레이 장치 주변에 위치한 사용자 단말로부터 사용자 정보를 수집하는 사용자정보 수집부;
상기 광고정보에 기초하여 매장별 홍보비를 산출하는 비용 산출부; 및
상기 사용자정보에 기초하여 광고 콘텐츠별 성과지표를 생성하는 분석부를 포함하고,
상기 광고 스케줄링부는,
가맹점 단말로부터 수신된 설정정보에 기초하여 자사 광고 콘텐츠 대비 타사 광고 콘텐츠의 송출비율을 설정하되, 자사 광고 콘텐츠와 동일한 업종의 타사 광고 콘텐츠는 송출 스케줄에서 제외시키고,
상기 비용 산출부는,
상기 광고정보에 기초하여 상기 디스플레이 장치를 통해 송출되는 전체 광고 스케줄 대비 타사 매장에 대한 광고 스케줄의 비율에 기초하여 미리 설정된 기본 홍보비를 보정하는 것을 특징으로 하고,
상기 분석부는,
특정 광고 콘텐츠가 송출되는 시간 동안 수집되는 사용자정보에 기초하여 상기 디스플레이 장치가 소속된 상권의 평균 이용객 수 대비 특정 광고 콘텐츠가 송출되는 시간 동안 상기 디스플레이 장치 주변에 위치하는 사용자 단말의 수의 비율을 나타내는 제1 특징정보와, 특정 광고 콘텐츠를 시청하는 남녀비율을 나타내는 제2 특징정보와, 특정 광고 콘텐츠를 시청하는 연령비율을 나타내는 제3 특징정보를 생성하고,
생성된 상기 제1 특징정보, 상기 제2 특징정보 및 상기 제3 특징정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력되는 출력값에 기초하여 특정 광고 콘텐츠의 개별 평가점수를 산출하고,
상기 광고 스케줄링부는,
최초 송출 스케줄에 포함된 광고 콘텐츠별 개별 평가점수를 연산하여 평균 평가점수를 산출하고, 최초 송출 스케줄에 포함된 광고 콘텐츠 중 상기 평균 평가점수보다 낮은 개별 평가점수를 가진 광고 콘텐츠를 다른 광고 콘텐츠로 대체하여 송출 스케줄을 실시간 수정하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템.
- 삭제
- 삭제
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KR1020220152072A KR102559927B1 (ko) | 2022-06-30 | 2022-11-14 | 맞춤형 광고 스케줄링 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
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KR1020220080795A KR102468579B1 (ko) | 2022-06-30 | 2022-06-30 | 인공지능 기반의 광고 공유 및 오프라인 광고 성과 측정 시스템 |
Related Child Applications (1)
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2022
- 2022-06-30 KR KR1020220080795A patent/KR102468579B1/ko active IP Right Grant
- 2022-11-14 KR KR1020220152072A patent/KR102559927B1/ko active IP Right Grant
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