KR20110106459A

KR20110106459A - 관심사 기반 타겟 마케팅을 위한 사용자 인터페이스

Info

Publication number: KR20110106459A
Application number: KR1020117019403A
Authority: KR
Inventors: 크리스토퍼 윌리암 히긴스; 마크 엘리어트 데이비스; 크리스토퍼 토드 파레티; 캐리 버게너; 라훌 나이르; 시몬 피. 킹
Original assignee: 야후! 인크.
Priority date: 2009-01-21
Filing date: 2010-01-06
Publication date: 2011-09-28
Also published as: EP2389652A4; WO2010090783A2; US20100185517A1; TW201032168A; EP2389652A2; TWI417800B; WO2010090783A3; CN102349085A

Abstract

타겟 광고를 위한 사용자 인터페이스가 제공되며, 상기 사용자 인터페이스는 복수의 인터페이스 컴포넌트들을 포함한다. 상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은: 광고 타겟들의 리스트를 수신하고; 광고 타겟들의 리스트에 대해 가장 대표적인 객체들의 리스트를 제시하며 - 광고 타겟이 비교적 보다 고유하게 또한 보다 빈번하게 객체와 연관되는 경우, 해당 객체는 해당 광고 타겟을 비교적 더 대표함 - ; 가장 대표적인 객체들의 리스트로부터 선택된 타겟 객체들의 리스트를 수신하고; 타겟 객체들의 리스트에 대한 추정된 광고 비용을 제시할 수 있다.

Description

관심사 기반 타겟 마케팅을 위한 사용자 인터페이스{USER INTERFACE FOR INTEREST-BASED TARGETED MARKETING}

일반적으로, 본 발명은 타겟 광고에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은, 선택된 태그(들)를 가장 잘 대표하는 실제 및/또는 가상 세계의 객체들을 선택하기 위해 광고가 타겟화될 수 있도록, 광고주가 광고와 관련된 하나 이상의 태그들을 선택 가능하게 하는 사용자 인터페이스에 관한 것이다.

글로벌 텔레커뮤니케이션 네트워크는 사람들이 생활하는 데 필수적인 부분이 되어 왔다. 보다 넓은 의미로, 글로벌 텔레커뮤니케이션 네트워크는, 예를 들어, 컴퓨터 네트워크, 전화 네트워크, 위성 네트워크 등을 포함하는 상이한 형태들 및 다양한 레벨들의 다수의 상호 연결된 네트워크들을 포함한다. 사람들은 다양한 타입들의 전자 디바이스들(예를 들어, 컴퓨터, 스마트폰, 스마트 기기들 또는 차량들, PDA 등)을 이용하여, 글로벌 텔레커뮤니케이션 네트워크의 다양한 부분들(예를 들어, 월드 와이드 웹 브라우징하는 것, 다양한 리소스들로부터의 정보를 수집하는 것, 텍스트 또는 미디어 파일들을 온라인에 포스팅하는 것 등)과 상호 작용하며, 글로벌 텔레커뮤니케이션 네트워크의 다양한 부분들(예를 들어, 전화 걸기, 이메일 또는 인스턴트 메시지 송신, 온라인 대화방에서의 대화, 이커머스 웹사이트에서의 비즈니스 트랜잭션 시행 등)을 통해 다른 사람들과 상호 작용한다.

사람들이 글로벌 텔레커뮤니케이션 네트워크의 부분들과 관련하여 전자 디바이스들을 이용한 결과로서 수많은 정보가 생성되며, 이는 사람들의 일상 생활들: 그들이 어디로 가는지, 어디에서 일하는지, 어디에서 살고 있는지, 누구와 교제하는지, 어떤 활동들을 하는지, 날마다 또는 달마다 어떤 스케쥴을 갖는지, 어떤 상품들을 구매하는지 등에 대한 통찰력을 제공할 수 있다. 또한, 일부 사람들은, 예를 들어, 웹사이트에 등록된 사용자가 되었을 때, 또는 날마다의 콘텐츠 또는 상태 공개 서비스들을 통해 자신의 프로필을 웹사이트에 제공한다. 프로필 데이터는, 사람의 민족성, 나이, 성별, 결혼 유무 또는 가족 상황, 교육 수준, 소득 계층, 직업, 취미, 관심사 등의 인구학적 정보를 포함할 수 있다. 이러한 타입들의 정보는 광고 및 비즈니스에 상업적 기회들을 제공하는 데 이용될 수 있다.

온라인에서 행해지든 실제 세계에서 행해지든 간에, 광고는 상업 분야에서 오랫동안 가장 중요한 측면들 중 하나가 되어 왔다. 광고의 효과와 효율을 향상시키기 위해 끊임없는 노력이 이루어진다. 광고주들은 일반적으로 광고에서 소비한 자신의 돈과 노력을 최대한 보답 받기를 바란다. 때때로, 적합한 관중, 즉, 광고의 주제에 비교적 높은 관심을 갖는 소비자들에게 특정 광고를 타겟화하는 것이 바람직하다. 마찬가지로, 적합한 위치에서 및/또는 적합한 시간 간격 동안에 특정 광고를 타겟화하는 것이 때로는 더 효과적이다. 예를 들어, 고급 스포츠카에 대한 광고는, 클래식 음악에 관련된 콘텐츠를 갖는 웹 페이지보다는 자동차와 관련된 콘텐츠를 갖는 웹 페이지에 배치될 때 더 효과적일 수 있다. 마찬가지로, 고급 스포츠카의 광고는 오페라 하우스보다는 자동차 경주 이벤트 중에 스타디움에 배치될 때 보다 효과적일 수 있다.

광고를 개인화 또는 개별화하는데 일부 노력이 있어 왔다. 흔한 일례로는, 사람들의 구매 이력을 기반으로 한 제품 추천, 또는 사람들의 브라우징 이력을 기반으로 한 웹 페이지들에서의 개별화된 광고 배너들의 배치를 포함한다. 그러나, 개인화된 타겟 광고는 보다 향상될 필요서이 여전히 존재한다.

<발명의 요약>

본 발명의 컨텍스트에서, "W4 데이터"는, 사람, 동물, 사물, 디바이스, 이벤트, 활동, 위치, 시간 등의 실제 세계 객체들(RWE), 및 개념, 주제, 온라인 사이트, 프로세스, 애플리케이션, 위치, 가상 인간 등의 가상 세계의 객체들을 모두 기술하는 데 이용될 수 있는, "누가, 언제, 어디서, 무엇을(where, when, who, what)"과 관련된 정보를 말한다. W4 데이터는, 예를 들어, 온라인 및 오프라인 활동들로부터 다양한 방법들을 통해 생성 및 수집될 수 있다.

가장 넓은 의미에서, "객체"는 실제 또는 가상 세계에 존재할 수 있는 모든 것을 지칭한다. 실제 세계에서, 객체는 사람, 동물, 사물, 이벤트, 활동 등일 수 있다. 가상 세계에서, 객체는 개념, 주제, 아이디어, 프로세스, 애플리케이션, 온라인 사이트 등일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 객체는 하나 이상의 W4 데이터에 의해 표현될 수 있다.

"태그"는 데이터, 및 특히, 일부 다른 데이터 또는 메타데이터에 속한 W4 메타데이터에 첨부되거나 또는 그와 연관될 수 있는 자유로운 형태의 텍스트 문자열을 지칭한다. 각각의 W4 데이터는 실제 세계 또는 가상 세계의 객체를 나타낼 수 있다. 따라서, 태그는 실제 세계 또는 가상 세계의 객체와 연관될 수 있다. 일반적으로, 태그는 관련 데이터, 즉, 연관된 실제 세계 또는 가상 세계의 객체의 하나 이상의 양상들 또는 속성들을 기술한다. 태그는 명시적으로 또는 암시적으로 생성될 수 있다. 각각의 실제 세계 또는 가상 세계의 객체는 하나 이상의 태그들과 연관될 수 있다. 각각의 태그는 실제 세계 또는 가상 세계의 객체와 1회 이상 연관될 수 있다. 또한, 태그는 실제 세계 또는 가상 세계의 객체들의 그룹과 연관될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 각각의 이용가능한 태그에서, 태그와 연관된 가장 대표적인 실제 세계 또는 가상 세계의 객체들은 tf-idf(term frequency-inverse document frequency)를 기반으로 결정된다. 실제 세계 또는 가상 세계의 객체들은 다양한 카테고리들 및 서브카테고리들로 분할될 수 있으며, 각각에서, 각각의 태그와 연관된 가장 대표적인 실제 세계 또는 가상 세계의 객체들이 결정된다. 예를 들어, 하나의 카테고리는 위치, 거리, 또는 근접성, 즉, "장소(where)" 데이터와 관련될 수 있으며, 각각의 태그에서, 태그와 연관된 가장 대표적인 위치들이 결정된다. 다른 카테고리는 시간, 즉, "시간(when)" 데이터와 관련될 수 있으며, 각각의 태그에서, 태그와 연관된 가장 대표적인 시간 간격들이 결정된다. 3번째 카테고리는 사람 또는 사람 그룹, 즉, "주체(who)" 데이터와 관련될 수 있으며, 각각의 태그에 있어서, 태그와 연관된 가장 대표적인 사람, 즉, 사용자들이 결정된다. 4번째 카테고리는 실제 세계 객체들, 관심사들, 및 활동들, 즉, "대상(what)" 데이터와 관련될 수 있으며, 각각의 태그에 있어서, 태그와 연관된 가장 대표적인 객체들, 관심사들, 및 활동들이 결정된다. 대안으로, 실제 세계 또는 가상 세계의 객체들은, 상술된 4가지 카테고리들 모두의 몇몇 조합들을 기반으로, 예를 들어, 위치, 시간, 사용자 인구학, 및 사용자 관심사 또는 활동 데이터에 의해 다양한 카테고리들 및 서브카테고리들로 분할될 수 있다. 임의의 수의 카테고리들이 존재할 수 있으며, 시간 경과에 따라 실제 세계 및 가상 세계의 객체들을 구별하는 데 이용될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 하나의 태그가 그 외 다른 이용가능한 객체들에 비해 상대적으로 보다 고유하게 및/또는 상대적으로 보다 빈번하게 하나의 객체와 연관될수록, 그 객체는 그 태그에 대해 상대적으로 보다 대표성을 갖게 된다.

각각의 태그에 대해 가장 대표적인 객체들은, 가끔 또는 새로운 정보가 유효해 질 때, 재평가 및 갱신될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 광고와 관련된 하나 이상의 태그들을 광고주가 선택할 수 있도록 광고주에게 사용자 인터페이스가 제공된다. 광고주의 태그 선택을 기반으로, 추가적인 관련 태그들이 광고주에게 추천될 수 있다. 또한, 광고주에 의해 선택된 태그들에 대한 가장 대표적인 객체들, 및 옵션으로 이들 객체들에 대한 광고의 비용이 제공되기 때문에, 광고주는 광고가 타겟화되어야 하는 객체들(예를 들어, 사람, 위치, 시간 등)에 대한 정보를 갖고 결정을 내릴 수 있다.

본 발명의 다른 특징들, 양태들, 및 장점들은 이하의 도면들과 관련하여 상세한 설명에서 더 상세히 후술된다.

본 발명은 첨부 도면들에서 일례로서 도시된 것으로, 제한의 의미가 아니며, 도면들에서 유사한 참조 부호들은 유사한 요소들을 나타낸다.
도 1a는 다양한 위치들을 나타내고 조직화하는 데 이용될 수 있는 계층적 트리 구조를 도시한다.
도 1b는 시점들을 나타내고 조직화하는 데 이용될 수 있는 선형 트리 구조를 도시한다.
도 1c는 소셜 네트워크를 도시한다.
도 2는 고유한 식별자를 가지며 다수의 태그들과 연관되는 실제 세계의 객체를 도시한다.
도 3a-3p는 본 발명의 일 실시예에 따른, 광고주로 하여금 광고와 관련된 태그들을 선택하게 하고, 선택된 태그들에 대해 가장 대표적인 위치들을 수신할 수 있게 하는 사용자 인터페이스들의 세트를 도시한다.
도 4a-4c는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 3a-3p에 도시된 바와 유사하지만 상이한 포맷으로 제시되어 있는 사용자 인터페이스들의 세트를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 광고주가 타겟 광고를 다양하게 선택할 수 있게 해주는 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예들을 구현하는 데 적합한 일반적인 컴퓨터 시스템을 도시한다.

이제, 본 발명은 첨부 도면들을 참조하여 몇몇 바람직한 실시예들에 대해 기술한다. 이하의 설명에서, 본 발명에 대한 완벽한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항들이 기술된다. 그러나, 본 발명이 이러한 특정 세부 사항들의 일부 또는 전부가 없어도 실시될 수 있다는 것은 당업자에게 명백하다. 다른 경우에서, 공지된 프로세스 단계들 및/또는 구조들은 본 발명을 불필요하게 애매하게 하지 않기 위해 상세히 기술되지 않았다. 또한, 본 발명이 특정 실시예들과 관련하여 기술되었지만, 본 설명은 본 발명을 기술된 실시예들로 제한하지 않음을 알아야만 한다. 한편, 본 설명은 첨부된 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 원리 및 범위 내에 포함될 수 있는 대안물들, 변경물들, 및 동등물들을 포함한다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, W4 데이터, 즉, "누가, 언제, 어디서, 무엇을(where, when, who, what)"과 관련된 정보, 및 W4 데이터로 표현된 실제 세계 및 가상 세계의 객체들과 연관된 태그들은 다양한 방법들을 이용하여 생성 및 수집된다. 각각의 태그에서, 태그에 대한 가장 대표적인 객체들은 tf-idf(term frequency-inverse document frequency)를 이용하여 결정된다. 다양한 실시예들에 따르면, 하나의 태그가 그 외 다른 이용가능한 객체들에 비해 상대적으로 보다 고유하게 및/또는 상대적으로 보다 빈번하게 하나의 객체와 연관될수록, 그 객체는 그 태그에 대해 상대적으로 보다 대표성을 갖게 된다. 그 후, 정보는 타겟 광고에 이용된다.

다양한 실시예들에 따르면, 광고와 관련된 하나 이상의 태그들을 광고주가 선택할 수 있도록 사용자 인터페이스들이 제공된다. 광고주의 태그 선택을 기반으로, 하나 이상의 관련 태그들이 광고주에게 추천될 수 있다. 또한, 광고주에 의해 선택된 태그들에 대한 가장 대표적인 객체들, 및 옵션으로 이들 객체들에 대한 광고의 비용이 제공되기 때문에, 광고주는 광고가 타겟화되어야 하는 객체들(예를 들어, 사람, 위치, 시간 등)에 대한 정보를 갖고 결정을 내릴 수 있다.

W4 : Where , When , Who , What

본 발명의 컨텍스트에서, "W4 데이터"는, 실제 세계 객체들(RWE) 및 가상 세계 개념들 및 주제들을 모두 기술하는 데 이용될 수 있는, "where, when, who, what"과 관련된 정보를 지칭한다. 실제 세계 객체(RWE)는, 예를 들어, 사람, 동물, 사물, 디바이스, 위치, 이벤트, 활동, 시간 또는 시간 간격, 조직 등, 실제 세계에서 존재하는 객체를 지칭한다. 컴퓨터 세계에는, 온라인 세계라고도 하는 가상 세계가 또한 존재한다. 다양한 객체들, 개념들, 주제들은 가상 세계에 존재할 수도 있다. 가상 세계에 존재하는 객체들의 흔한 일례들은, 웹 페이지, 이메일, 메시지, 디지털 파일, 온라인 활동, 관심 주제, 추상 이론 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지는 않는다. 따라서, 가장 넓은 의미로, 객체는 실제 또는 가상 세계에 존재할 수 있는 어떤 것이든 될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 객체들은 W4 데이터로 표현될 수 있다. 즉, W4 데이터는 실제 세계 객체들 및 가상 세계의 객체들 모두와 관련된 데이터를 포함할 수 있다.

일반적으로, 공간 "where" 데이터는, 실제 물리적 세계의 지리적 위치들 뿐만 아니라 가상 세계의 가상 위치들을 포함할 수 있는 위치와 관련된다. 지리적 위치는 임의의 크기의 영역을 나타낼 수 있다. 보다 큰 규모로, 주, 국가, 대륙, 심지어 전체 지구가 각각 지리적 위치라고 간주될 수 있다. 보다 작은 규모로, 도시, 소수의 거리 블록들, 빌딩, 또는 특정 지점이 각각 지리적 위치라고 간주될 수 있다. 따라서, 지리적 위치들은, 도 1a에 도시된 바와 같은, 계층적 트리 구조를 이용하여 조직화될 수 있다. 도 1a에서, 계층적 트리 구조(100)는 다수의 레벨들의 노드들을 가지며, 각각의 노드는 지리적 위치를 나타낸다. 보다 큰 영역을 나타내는 위치들은 트리(100)의 상부에 가깝게 배치되고(예를 들어, 노드들(101, 102, 103, 104, 105)), 보다 작은 영역을 나타내는 위치들은 트리(100)의 하부에 가깝게 배치된다(예를 들어, 노드들(116, 117, 118, 119)). 노드들의 위치는 다양한 위치들 간의 관계들을 나타낸다. 예를 들어, 노드(101)는 4개의 브랜치들: 노드들(102, 103, 104, 105)을 갖는데, 이는, 노드(101)로 표현된 위치 영역이 노드들(102, 103, 104, 105)로 각각 표현된 4개의 위치 영역들을 포함함을 나타낸다. 동시에, 노드들(102, 103, 104, 105)로 표현된 4개의 위치 영역들은, 노드(101)로 표현된 동일한 보다 큰 위치 영역에 포함되기 때문에, 비교적 서로 가깝다. 마찬가지로, 노드(102)는 2개의 브랜치들: 노드들(106, 107)을 갖는데, 이는, 노드(102)로 표현된 위치 영역이 노드들(106, 107)로 각각 표현된 2개의 위치 영역들 보다 크고 노드들(106, 107)로 각각 표현된 2개의 위치 영역들을 포함함을 나타낸다. 또한, 노드(101)가 트리(100)의 상부에 있기 때문에, 노드(101)로 표현된 위치 영역은 트리(100)의 컨텍스트 내에서 가장 큰 영역이며, 트리(100)의 다른 노드들로 표현된 보다 작은 위치 영역들 전부를 포함한다.

가상 위치는, 대화방, 블로그, 웹사이트, 가상 환경 등의 가상 세계의 위치를 지칭할 수 있다. 일부 가상 위치들이 그들 간에 다양한 형태의 관계를 갖더라도, 모든 가상 위치들이 하나의 계층에 존재할 필요는 없다. 예를 들어, Yahoo!® Group 등의 온라인 서비스 제공자는 그룹들이 하나의 계층으로 배열될 수 있도록 카테고리들 및 서브카테고리들로 분할되는 다수의 토론 그룹들을 호스팅할 수 있다. 한편, Yahoo!® Group에 의해 호스팅된 토론 그룹들은 Baidu의 토론 바(discussion bar)들 등의 다른 온라인 서비스 제공자에 의해 호스팅된 토론 그룹들과 어떠한 관계도 갖지 않을 수도 있다.

물리적 또는 가상 위치들 외에, 일시적인 "where" 데이터가 공간 기준 지점 또는 위치와 연관된 이벤트들, 활동들, 센서들 또는 다른 타입들의 객체들을 포함하도록 확장될 수 있다.

"when" 데이터는, 시간 정보, 즉, 시간의 특정 지점, 시간 간격, 시간에 대한 패턴 등일 수 있는 시간과 관련된 정보를 나타낸다. 시간이 일상적으로는 선형이기 때문에, 시간 데이터는 도 1b에 도시된 바와 같은 선형 구조로 조직화될 수 있다. 도 1b의 각각의 노드는 시간 간격 또는 시간의 한 지점을 나타낸다. 때로는, 시간에 대한 패턴들은 비교적 큰 세트의 W4 데이터로부터 출현할 수 있다. 예를 들어, 한 주의 요일들은 평일 및 주말로 분할될 수 있다. 평일에, 사람은 통상 일정 형태의 루틴을 따른다(예를 들어, 낮에는 직장에, 저녁에는 집에 있음). 주말에, 사람의 거동 패턴들은 평일과 다를 수 있다(예를 들어, 어떤 토요일에는 콘서트에 가고, 다른 토요일에는 가족들을 방문함). 다른 일례에서, 하루는 아침, 점심, 저녁으로 나누어질 수 있고; 일 년은 12 달 또는 4 계절로 분할될 수 있다. 따라서, 시점들 간에, 선형 거리들 및 주기적 거리들이 존재한다. 선형 거리는 실제 시간에서 2개의 시점들 간의 거리를 나타낸다. 예를 들어, 월요일 8:00 부터 화요일 8:00 까지, 선형 거리는 24 시간이며, 2008년 1월 1일로부터 2009년 1월 1일까지의 선형 거리는 1년이다. 주기적 거리는 다양한 시간 패턴들의 컨텍스트 내의 2개의 시점들 간의 거리를 나타낸다.

"where" 데이터는 자연 발생적 시간 이벤트, 컬렉티브 사용자 시간 이벤트(예를 들어, 공휴일, 기념일, 선거일 등), 및 사용자 정의 시간 이벤트(예를 들어, 생일, 스마트 타이밍 프로그램 등) 등의 시점들과 연관된 이벤트들을 포함하도록 확장될 수 있다.

소셜(social) "who" 데이터는 개인들 뿐만 아니라 사람들 간의 상호 작용 및 관계에 관한 정보를 나타낸다. 각각의 사람은 다양한 관계들: 가족, 친구, 동료, 지인 등을 통해 다른 사람들과 연관된다. 따라서, 각각의 사람은 소셜 그룹을 갖는다. 사람들 및 사회적 관계들은 도 1c에 도시된 바와 같은 메쉬 구조로 표현될 수 있다. 도 1c의 각각의 노드는 사람을 나타내고, 두 노드들을 연결하는 각각의 에지는 각각 두 노드들로 표현된 두 사람 간의 사회적 관계를 나타낸다. 예를 들어, 노드(131)로 표현된 사람은 각각 노드들(132, 139, 140, 141)로 표현된 4명의 사람들과의 직접적인 관계들을 갖는다. 관계들은 상이할 수 있다. 일부 관계들은 다른 관계들 보다 사회적으로 더 밀접할 수 있다. 노드(132)로 표현된 사람은 노드(131)로 표현된 사람의 친구일 수 있다; 노드(139)로 표현된 사람 및 노드(131)로 표현된 사람은 남편 및 아내일 수 있다; 등등.

때로는, 두 사람이 다수의 타입의 관계들을 가질 수도 있다. 예를 들어, 두 사람은, 친구, 동료일 수 있으며, 종종 동일한 활동에 참여할 수 있다. 상이한 에지는 이러한 상이한 관계 각각을 나타낼 수 있다. 따라서, 두 사람을 나타내는 2개의 노드는 다수의 에지들로 연결될 수 있으며, 각각은 상이한 타입의 관계를 나타낸다. 때때로, 다수의 사람들이 다양한 기준에 따라 함께 그룹화될 수 있으며, 사람 그룹은 유닛으로서 처리될 수 있다. 사람들이 서로 상호 작용할 때, 상호 작용은 직접적이고 개인적일 수 있거나 또는 프록시(예를 들어, 디바이스, 에이전트 등)를 통해 이루어질 수도 있다.

토피컬(topical) "what" 데이터는 물리적 및 가상 객체들, 객체들, 활동들, 주제들, 개념들 등을 모두 나타낸다. 예를 들어, 물리적 객체(예를 들어, 디바이스, 동물, 장비 등), 이벤트, 환경, 활동, 개념, 주제, 정보, 뉴스, 추상 이론, 날씨, 뉴스, 정보 등을 나타낼 수 있다. 실제로, 보다 넓은 의미로, "what" 데이터는 물리적 및 가상 세계에 존재하는 아주 다양한 객체들 및 개념들을 나타낼 수 있다.

도 1a-1c는 설명을 위해 단순화되었음을 당업자는 이해할 것이다. 실제로, 이러한 구조들은 노드들의 수 및 노드들 간의 관계들에 따라 훨씬 더 복잡하다.

W4 데이터들은 때때로 상호 연결된다. 사람은 특정 활동을 수행하는 특정 시간 간격 동안 특정 위치에 있을 수 있다. 이러한 상황에서, 사람 "who", 위치 "where", 시간 간격 "when", 및 활동 "what"이 상호 연결된다. 더 구체적인 일례에서, 한 남자가 토요일 저녁에 샌프란시스코의 전쟁 기념 오페라 하우스에서 발레 공연에 참석할 수 있다. 여기서, "who"는 남자이고; "where"는 샌프란시스코의 전쟁 기념 오페라 하우스이며; "when"은 토요일 저녁이고; "what"은 발레 공연이다. 4개의 W4 데이터들이 함께 하나의 이벤트를 기술한다. 그 남자가 자신의 아내와 발레 공연에 참석하면, 여자는 또 다른 "who" 데이터가 된다. 남자와 여자를 나타내는 2개의 "who" 데이터는 남편과 아내로서의 사회적 관계로 연결될 뿐만 아니라, 동일한 발레 공연에 참여하는 동일한 이벤트에도 연결된다. 이용가능한 모든 W4 데이터에 동일한 개념이 확장되면, 그들이 나타내는 객체들은, 예를 들어, 사회적 관계, 시간적 관계, 위치 관계, 활동 관계, 이벤트 관계, 공존 관계 등을 통해 한 방법으로 또는 다른 방법으로 상호 연결될 수 있다.

보다 많은 데이터가 이용가능해 질수록, 다양한 타입들의 패턴들, 예를 들어, 동작 패턴들, 관심 패턴들, 사회적 패턴들 등이 출현될 것이라는 것을 당업자는 이해할 것이다. 이러한 패턴들은 차후 발생될 일들을 예측하는 데 이용될 수 있다. 예를 들어, 특정 사람 그룹, 예를 들어, 가족이 특정 시간 동안에 특정 장소를 때때로 방문, 예를 들어, 가족 휴가를 위해 8월 중에 하와이에 방문한다는 것을 안다면, 동일한 가족이 내년 8월에 하와이를 방문할 가능성이 있다고 예측될 수 있다. 즉, 충분한 양의 데이터에 의해, 특정 사람 그룹이 특정한 시간 및 특정한 공간에서 무엇을 할 것인지를 예측할 수 있다.

W4 데이터는 다양한 방법들을 통해 생성 및 수집될 수 있는데, 그 중 하나는 컨텍스트 내에서의 W4 통신 네트워크이다.

W4 COMN : W4 통신 네트워크

"W4 통신 네트워크" 또는 W4 COMN은 네트워크 내의 상호 작용들의 "where, when, who, what"과 관련된 정보를 제공한다. 다양한 실시예들에 따르면, W4 COMN은 사용자들과 그 프록시들 간의 동기 및 비동기 통신을 모두를 조성하는 사용자들, 디바이스들, 및 프로세스들의 집합체로서, 임의의 대상, 위치, 사용자, 또는 그 조합에 대한 실제 세계 환경들의 데이터 인식 및 컬렉션을 제공하는 센서들의 계기 네트워크(instrumented network)를 제공한다.

다양한 실시예들에 따르면, W4 COMN은 라우팅/어드레싱, 스케쥴링, 필터링, 우선 순위화, 응답, 전달, 저장, 삭제, 프라이버시, 트랜잭션, 새로운 메시지 트리거링, 변경 전달, 트랜스코딩, 및/또는 링크를 처리할 수 있다. 또한, 이러한 액션들은 W4 COMN에 의해 액세스 가능한 임의의 통신 채널에서 수행될 수 있다.

W4 COMN은 사용자들 및 위치들 뿐만 아니라 네트워크의 임의의 디바이스 및 사용자 지정 상태들을 갖는 임의의 종류의 사용자 정의 데이터에 대한 프로필들을 생성하기 위한 데이터 모델링 기법을 이용한다. 특정 사용자, 주제 또는 논리 데이터 객체에 대해 이용가능한 사회적, 공간적, 시간적, 및 논리적 데이터를 이용하여, W4 COMN에 알려진 모든 객체는, 모든 객체에 대한 마이크로 그래프(micro graph) 및 모든 알려진 객체들을 서로 관련시키는 글로벌 그래프(global graph)모두를 생성하기 위해, 모든 다른 알려진 객체들 및 데이터 객체들에 대해 매핑 및 표현될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 객체들과 데이터 객체들 간의 관계들이 W4 COMN 내의 글로벌 인덱스에 저장된다.

W4 COMN 네트워크는 "실제 세계 객체들" 또는 RWE라고 명명될 수 있는 것과 관련된다. RWE는, 사람, 디바이스, 위치, 또는 W4 COMN에 알려진 다른 물리적인 것을 지칭하지만, 이들에 제한되는 것은 아니다. 일 실시예에서, W4 COMN에 알려진 각각의 RWE에는 W4 COMN 내의 RWE를 식별하는 고유한 W4 식별 번호가 할당된다.

RWE들은 네트워크와 직접 상호 작용하거나, RWE들 일 수 있는 프록시들을 통해 네트워크와 상호 작용할 수 있다. W4 COMN와 직접 상호 작용하는 RWE들의 일례들은 데이터를 수신 또는 송신하거나 신호들을 제어하기 위해 W4 COMN에 연결된 센서, 모터, 또는 다른 하드웨어 등의 임의의 디바이스를 포함한다. RWE는 네트워크 노드들로서 작용할 수 있거나, 네트워크 환경에서 데이터를 생성, 요청 및/또는 소비할 수 있는 디바이스들 또는 네트워크를 통해 제어될 수 있는 디바이스들을 모두 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들은 네트워크(예를 들어, 이동 전화, 케이블 TV 셋탑 박스, 팩스, 전화, 및 RFID(radio frequency identification) 태그들, 센서들 등)와 상호 작용하도록 디자인된 임의의 종류의 "덤(dumb)" 디바이스를 포함한다.

W4 COMN 네트워크와 상호 작용하기 위해 프록시들을 이용할 수 있는 RWE의 일례들은 사람, 위치들(예를 들어, 주, 도시, 집, 빌딩, 공항, 도로 등) 및 사물(예를 들어, 동물, 애완 동물, 가축, 정원, 물리적 객체, 자동차, 비행기, 예술 작품 등) 등의 물리적 객체들, 및 비즈니스 객체, 법적인 객체, 사람 그룹 또는 스포츠 팀 등의 무형 객체들을 포함하는 비전자적(non-electronic) 객체들을 포함한다. 또한, "스마트" 디바이스들(예를 들어, 스마트폰 등의 컴퓨팅 디바이스, 스마트 셋탑 박스, 다른 디바이스 또는 네트워크와의 통신을 지원하는 스마트 카, 랩탑 컴퓨터, 퍼스널 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 위성 등)은 네트워크와 상호 작용하기 위해 프록시를 이용하는 RWE로 간주될 수 있으며, 디바이스의 프록시들로서 작용하는 소프트웨어 애플리케이션들이 디바이스에서 실행된다.

다양한 실시예들에 따르면, W4 COMN는 RWE들 간의 연관성들이 결정 및 추적되게 할 수 있다. 예를 들어, 소정의 사용자(RWE)는 다른 사람들, 이동 전화, 스마트 크레딧 카드, PDA, 이메일 및 다른 통신 서비스 어카운트, 네트워크 컴퓨터, 스마트 기기, 케이블 TV 및 다른 미디어 서비스를 위한 셋탑 박스 및 수신기, 및 임의의 다른 네트워크 디바이스를 포함하는 임의의 수 및 타입의 다른 RWE들과 연관될 수 있다. 이러한 연관은, 예를 들어, RWE가 W4 COMN에 설치되는 경우에 사용자에 의해 명시적으로 이루어질 수 있다.

이러한 일례는, 사용자가 RWE(예를 들어, 이동 전화 서비스를 위한 사용자의 폰, 사용자의 셋탑박스 및/또는 케이블 서비스의 위치, 또는 온라인 서비스를 위한 사용자 이름 및 패스워드)를 사용자와 직접 연관된 것으로서 명백하게 식별하는 새로운 이동 전화, 케이블 TV 서비스 또는 이메일 계정에 대한 설정이다. 이러한 명시적인 연관은, 사용자와 RWE 간의 특정 관계를 사용자가 식별하는 것을 포함할 수 있다(예를 들어, 이것은 나의 장치이다, 이것은 나의 가정용 전자 제품이다, 이 사람은 나의 친구/아버지/아들/등, 이 디바이스는 나와 다른 사용자들 간에 공유된다 등). RWE들은 현재 상황을 기반으로 사용자와 암시적으로 연관될 수도 있다. 예를 들어, W4 COMN의 날씨 센서는 사용자가 센서의 위치 가까이에 살거나 지나가는 중임을 나타내는 정보를 기반으로 사용자와 암시적으로 연관될 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면, W4 COMN 네트워크는 "정보-개체들"(이후부터 IO들이라고 함)이라고 불릴 수 있는 것을 추가로 포함할 수 있다. 정보 객체(IO)는 RWE 및/또는 W4 COMN에 의해 이용되도록 데이터를 저장, 유지, 생성 또는 제공할 수 있는 논리 개체이다. 일 실시예에서, IO 내의 데이터는 RWE의 액션에 의해 변경될 수 있다. W4 COMN 내의 IO는 W4 COMN 내에서 IO를 식별하는 고유한 W4 식별 번호를 제공받을 수 있다.

IO들은 통신 신호들(예를 들어, 디지털 및 아날로그 전화 신호, 스트리밍 미디어 및 내부 프로세스 커뮤니케이션), 광고, 이메일 메시지, 트랜잭션 레코드, 가상 카드, 이벤트 레코드(예를 들어, 콘서트, 집회, 회의, 스포츠 이벤트 등의 알려진 주제/활동/의미와 더 연관될 수 있는, 사용자들 및 위치들 등의 하나 이상의 RWE들과 가능한 대로 조합하여, 시간을 식별하는 데이터 파일), 전화 통화 기록, 캘린더 엔트리들, 웹 페이지, 데이터베이스 엔트리, 전자 미디어 객체(예를 들어, 노래, 비디오, 사진, 이미지, 오디오 메시지, 전화 통화 등을 포함하는 미디어 파일들), 전자 파일들 및 연관된 메타데이터 등의 수동 개체들을 포함한다.

일 실시예에서, IO들은 이메일 통신 애플리케이션(예를 들어, 마이크로소프트의 Outlook, 또는 야후의 Yahoo! 메일), 캘린더 애플리케이션, 워드 프로세싱 애플리케이션, 이미지 편집 애플리케이션, 미디어 플레이어 애플리케이션, 날씨 모니터링 애플리케이션, 브라우저 애플리케이션 및 웹 페이지 서버 애플리케이션 등 데이터를 소비 또는 생성하는 임의의 실행 프로세스 또는 애플리케이션을 포함한다. 이러한 액티브 IO들은 하나 이상의 RWE들의 프록시로서 기능할 수도 있고 안할 수도 있다. 예를 들어, 스마트폰의 음성 통신 소프트웨어는 스마트폰 및 스마트폰의 소유자 모두를 위한 프록시로서 작용할 수 있다.

일 실시예에서, 모든 IO의 경우, 연관된 RWE들의 적어도 3개의 클래스들이 있다. 첫번째는, 생성자이든 권리 보유자(예를 들어, 편집 권리 또는 IO에 대한 이용 권리를 갖는 RWE)이든 간에, IO를 소유 또는 제어하는 RWE이다. 두번째는, 예를 들어, RWE에 대한 정보를 포함함으로써 IO가 관련된 RWE(들) 또는 RWE를 식별하는 RWE(들)이다. 세번째는 일부 목적을 위해 IO로부터 데이터를 획득하기 위해 IO에 액세스하는 임의의 RWE들이다.

W4 COMN의 컨텍스트 내에서, "이용가능한 데이터" 및 "W4 데이터"는, 배치된 센서(deployed sensor) 등의 알려진 IO 또는 RWE로부터 수집될 수 있는 데이터 또는 IO에 존재하는 데이터를 의미한다. W4 COMN의 컨텍스트 내에서, "센서"는, PC, 전화, 휴대형 PC 또는 다른 무선 디바이스, 가정용 디바이스, 자동차, 전자 제품, 보안 스캐너, 비디오 감시, 의류 내의 RFID 태그, 제품 및 위치, 온라인 데이터, 또는 실제 세계의 사용자/주제/사물(RWE) 또는 논리 기반 에이전트/프로세스/주제/사물(IO)에 대한 정보의 임의의 다른 소스를 포함하는 W4 데이터의 임의의 소스를 의미한다.

W4 COMN은 (1) "System and Method for URL Based Query for Retrieving Data Related to a Context"라는 명칭의 2008년 11월 18일에 출원된 미국 특허 출원 번호 제12/273,259호; (2) "Optimization of Map Views Based on Real-Time Data"라는 명칭의 2009년 1월 13일에 출원된 미국 특허 출원 번호 제12/352,753호; (3) "System and Method for Context Enhanced Ad Creation"라는 명칭의 2008년 9월 30일에 출원된 미국 특허 출원 번호 제12/242,656호에 더 상세히 기술된다.

태그

다양한 실시예들에 따르면, 각각의 실제 세계의 객체는 고유한 식별자(ID)를 할당받을 수 있다. 마찬가지로, 각각의 가상 세계의 객체도 고유한 ID를 할당받을 수 있다. ID는 영숫자일 수 있다. 또한, 하나 이상의 태그들이 하나의 객체와 연관될 수 있다. 본 발명의 문맥에서, "태그"는 연관된 객체의 하나 이상의 양상들 또는 속성들을 주로 기술하는 자유로운 형태의 텍스트 문자열을 지칭한다. 일반적으로, 태그들은, 일반 대중, 즉, 태그를 생성하는 사람이 아닌 사람들에게 가시적이다. 따라서, 객체는 고유한 ID로 식별될 수 있으며, 하나 이상의 태그들과 연관될 수 있다. 도 2는 4개의 태그들(231, 232, 233, 234)과 연관되며 고유한 ID(220)를 갖는 객체(210)를 도시한다.

태그는 또한 관련 객체들의 그룹과 연관될 수 있다. 상술된 바와 같이, 다수의 객체들은, 예를 들어, 이벤트에 의해 연결될 수 있다. 예를 들어, 이벤트는 하나 이상의 사람 객체들, 하나의 시간 객체, 하나의 위치 객체, 및 하나 이상의 활동 객체들을 포함할 수 있다. 태그는 전체적으로 이벤트와 연관될 수 있으며, 이는 다양한 타입들의 수개의 개별 객체들을 포함한다.

태그는 1회 이상, 즉, 태그가 객체와 연관되는 횟수만큼, 객체와 연관될 수 있다. 이는 종종 다수의 사람들이 동일한 태그를 동일한 객체와 연관시킴으로써 야기된다. 예를 들어, 수천명의 관광객들이 해마다 샌프란시스코의 골든 게이트 다리를 방문한다. 이 관광객들 중 다수는 태그 "휴가"를 골든 게이트 다리와 연관시킬 수 있다. 다른 일례에서, 다수의 사람들은 샌프란시스코의 전쟁 기념 오페라 하우스의 오페라 공연에 참석하여서, 다수가 태그 "오페라"를 전쟁 기념 오페라 하우스와 연관시킬 수 있다.

하나의 객체와 연관된 태그는 때로는, 일부 양상 또는 속성으로 객체를 기술한다. 예를 들어, 사진은 사진이 찍힌 위치, 사진이 찍힌 시간, 사진을 찍은 사람, 사진을 찍는 데 이용된 디바이스, 사진 콘텐츠 등을 나타내는 수개의 태그들을 가질 수 있다. 미디어 파일은 파일의 제목, 아티스트 이름, 앨범 이름, 미디어 장르 등을 나타내는 수개의 태그들을 가질 수 있다.

태그는 명시적일 수도 있고 암시적일 수도 있다. 명시적인 태그는, 통상 사람에 의해, 객체에 대해 구체적으로 생성되며 객체와 연관된다. 예를 들어, 사람이 자신의 사진들을 온라인에 업로드할 때, 사람은 각각의 사진의 콘텐츠 및 다른 정보를 기술하는 각각의 사진에 대한 태그들을 제공할 수 있다. 마찬가지로, 사람이 미디어(예를 들어, 음악 또는 비디오) 파일을 온라인에 업로드할 때, 사람은 미디어 파일의 콘텐츠, 작곡가 및/또는 연주자의 이름, 만든 날짜, 장르, 파일 포맷 등의 태그들을 제공할 수 있다.

암시적인 태그는 객체의 컨텍스트, 객체 주변 활동들 등의 상이한 소스들로부터 추론될 수 있다. 예를 들어, 사람이 자신의 이동 전화로 전화를 걸면, 이동 전화의 위치 및 전화를 건 시간을 기반으로, 사람이 전화를 거는 시간 중에 이동 전화의 위치에 있음을 나타내는 암시적 태그들이 생성될 수 있다. 다른 일례에서, 사람이 7월 첫주 하와이로의 왕복 비행기표를 구매하면, 그 사람이 자신의 여행에 대한 어떠한 명백한 정보도 제공하지 않더라도, 그 사람이 7월 첫주에 하와이에 있음을 추론할 수 있다. 세번째 일례에서, 특정한 사람이 낚시에 매우 관심이 있어서 낚시하기 위해 캘리포니아주, 하프문베이(Halfmoon Bay, California)에 종종 간다는 것을 알고 있다고 가정하자. 태그 "낚시"는 상기 정보를 기반으로 하프문베이에 대해 추론되어서, 하프문베이가 낚시에 인기 있는 위치임을 나타낼 수 있다. 일부 경우에, 태그들은 파일들에서 유효한 메타데이터로부터 유도될 수 있다.

때로는, 사람들은 객체 또는 관련 객체들의 그룹에 대한 자기 참조 태그들(self-referential tags)을 생성한다. 예를 들어, 한 사람이 한 위치로부터 다른 위치로 이동할 때, 다양한 시간에 루트를 따라 다양한 지점들에서 사진을 찍을 수 있다. 그 사람은, 각각의 사진에 대해, 자신이 이동한 루트를 따라 특정 시간에 특정 위치에서 특정 사진이 찍혔음을 나타내는 태그를 제공할 수 있다. 따라서, 태그는, 그 사람이 그 시간 그 위치에 있었음을 나타낸다. 그 결과, 그 사람은 특정 위치-시간과 연관된다. 다른 객체들을 태그하는 것 외에, 사람은 자기 자신을 또한 태그할 수 있다. 한 사람이 사진에 관심이 있으면, 자기 자신을 "사진 작가"로서 태그할 수 있다. 이러한 방법으로, 자기 언급 태그들이 한 사람의 속성들 또는 양상들을 기술하는 데 이용될 수 있다.

때로는, 다수의 사람들은 동일한 태그를 동일한 객체와 연관시킬 수 있기 때문에, 객체는 수회 동일한 태그와 연관될 수 있다. 예를 들어, 다수의 사람들이 해마다 샌프란시스코의 골든 게이트 다리를 방문하고, 방문을 기념하기 위해 사진을 찍는다. 이 사람들 중 일부는 휴가로 샌프란시스코에 가며, 그 결과 그들은 태그 "휴가"를 골든 게이트 다리뿐만 아니라 샌프란시스코의 다른 랜드마크들의 사진들과 연관시킬 수 있다. 그 결과, 골든 게이트 다리는 "휴가" 태그와 여러번 연관될 수 있다. 마찬가지로, 다수의 사람들이 해마다 와인 시음을 위해 나파 밸리에 방문한다. 따라서, 많은 사람들이 태그 "와인"을 나파 밸리와 연관시킬 수 있다. 농구는 많은 사람들이 즐기는 인기 있는 게임이고, 많은 사람들이 태그 "스포츠"를 야구와 연관시킬 수 있다.

어떤 의미에서, 태그들은 연관된 객체들에 대한 사람들의 관심사를 나타낸다. 한 사람이 태그 "와인"을 나파와 명시적으로 연관시키면, 그 사람은 와인 및/또는 나파에 관심이 있다고 시사할 수 있다. 한 사람이 농구 게임에 참석하면, 그 사람은 농구에 관심 있음을 시사할 수 있으며, 암시적 태그가 그 사람과 연관될 수 있다.

태그들이 자유 형태 문자열이기 때문에, 다수의 문자열은 동일하거나 유사한 개념을 기술할 수 있기 때문에, 본 목적면에서는 동등하다. 예를 들어, "사이클링(bicycling)" 및 "자전거 타기(bicycling)"는 모두 동일한 활동을 나타낸다; "이태리 음식(Italian food)" 및 "이태리 요리((Italian cuisine)"는 둘 다 동일한 타입의 음식을 나타낸다. 일부 실시예들에 따라, 이러한 동등한 태그 문자열은 타겟 광고의 목적에 동일하다고 간주될 수 있다. 즉, 태그들은 표준화될 수 있기 때문에, 2개의 동등한 태그들은 동일한 태그로 간주된다.

실제로, 다양한 객체들과 연관된 수천개의 태그들이 존재할 수 있다. 각각의 태그에서, 일부 객체들은 다른 객체들보다 태그를 더 대표한다. 태그가 상대적으로 보다 고유하게 및/또는 빈번하게 객체와 연관되는 경우, 상기 객체는 상기 태그를 상대적으로 보다 대표성을 갖는다. 즉, 하나의 태그가 보다 고유하게 및/또는 보다 빈번하게 하나의 객체와 연관될수록, 상기 객체는 상기 태그에 보다 더 대표성을 갖는다. 고유성(uniqueness)에 대해 이론상, 극단적으로 태그가 오직 하나의 싱글 객체와 연관되면, 해당 태그가 해당 객체에 절대적으로 유일하기 때문에, 해당 객체는 해당 태그의 가장 대표적인 객체이다. 다른 극단적인 면에서, 태그가 대부분의 객체들과 연관되면, 해당 태그가 어떠한 객체들에도 고유하지 않기 때문에, 어떠한 객체도 해당 태그를 대표하지 못한다. 또한, 태그가 한 객체와 다수회 연관되면, 해당 객체는 해당 태그를 더 대표한다. 역으로, 태그가 한 객체와 연관되지 않거나 또는 한 객체에 소수회만 연관되면, 해당 객체는 해당 태그를 덜 대표하거나 대표하지 않는다.

다양한 실시예들에 따르면, 각각의 이용가능한 태그에서, 가장 대표적인 객체들, 예를 들어, 위치, 시간, 활동 및/또는 사용자들은 tf-idf(term frequency-inverse document frequency)를 이용하여 결정된다. tf-idf 웨이트는 종종 정보 검색 및 텍스트 마이닝(text mining)에 이용된다. 웨이트는 하나의 세트 또는 코퍼스(corpus)에서 단어가 문서에 대해 얼마나 중요한지를 평가하는 데 이용되는 통계 측정값이다. 본 발명의 문맥에 적용된 바와 같이, tf-idf 웨이트는 객체를 포함하는 객체들의 세트 중에서 한 태그가 특정 객체에 얼마나 중요한지를 평가하는 데 이용되는 통계 측정값이다. tf(term frequency)는 소정의 태그가 세트 내의 각각의 객체와 연관된 횟수이다. 선택적으로, 카운트는 다양한 형태들의 바이어스를 방지하기 위해 표준화될 수 있다. idf(inverse document frequency)는 태그의 보편적인 중요성의 측정값이다.

다양한 실시예들에 따르면, 도 1a에 도시된 바와 같이, 위치 객체들은 계층적으로 조직화될 수 있는데, 보다 큰 위치는 다수의 보다 작은 위치들을 포함한다. 예를 들어, 세계는 다수의 대륙들을 포함하고, 각각의 대륙은 다수의 국가들을 포함하며, 각각의 국가는 다수의 주들 또는 지방들을 포함하고, 각각의 주 또는 지방은 다수의 도시들을 포함하며, 각각의 도시는 다수의 거리들을 포함한다. 물론, 대륙들, 국가들, 주들, 도시들 등에 따라 지리적 위치들을 분할할 필요는 없다. 임의의 입도 레벨(granularity level)이 이용될 수 있기 때문에, 보다 큰 영역은 다수의 보다 작은 영역들을 포함한다.

대륙들, 국가들, 주들, 도시들을 편의상 일례로서 이용하여, 각각의 도시는 하나 이상의 태그들과 연관될 수 있으며, 각각의 주는 하나 이상의 태그들과 연관될 수 있고, 각각의 국가는 하나 이상의 태그들과 연관될 수 있으며, 각각의 대륙은 하나 이상의 태그들과 연관될 수 있다. 한 태그가 한 특정 위치, 예를 들어, 한 도시에 고유한지를 결정하기 위해, 동일한 주, 동일한 국가 또는 동일한 대륙 내의 다른 도시들이 검사되어, 동일한 태그가 연관된 다른 도시들의 수를 결정한다. 상기 태그가 소수의 다른 도시들과만 연관되면, 태그는 연관된 소수의 도시들에 고유하다. 태그가 다수의 도시들과 연관되면, 태그는 연관된 도시들 중 어느 도시에도 고유하지 않다.

즉, 각각의 객체는 특정 태그가 연관된 세트 내의 객체들의 수를 결정하기 위해 객체를 포함하는 객체들의 보다 큰 세트에 대해 비교된다. 태그가 세트 내에서 비교적 더 적은 수의 객체들과만 연관되면, 태그는 연관된 이러한 소수의 객체들에 고유하다. 태그가 세트 내에서 비교적 더 많은 수의 객체들과 연관되면, 태그는 객체들 중 어느 객체에도 고유하지 않다. 객체들의 세트는 임의의 크기일 수 있다. 도시의 경우, 동일한 주 내의 모든 다른 도시들, 동일한 국가 내의 모든 다른 도시들, 또는 동일한 대륙 내의 모든 다른 도시들, 및 심지어 세계의 모든 다른 도시들에 대해 개별적으로 비교될 수 있다. 각각의 입도 레벨에서, 도시에 대한 태그의 고유성이 결정될 수 있다. 따라서, 도시가 태그를 제공하는 대표 레벨은 상이한 입도 레벨들에서 결정될 수 있다.

상술된 바와 같이, 객체들은 카테고리들 및 서브카테고리들로 분할될 수 있다. 객체 카테고리들 또는 서브카테고리들은 임의의 개념 또는 모델을 기반으로 할 수 있음을 당업자는 이해할 것이다. W4 데이터의 컨텍스트에서, 자연 발생적 카테고리 분할이 "where", "when", "who" 및 "what"을 기반으로 할 수 있지만, 다른 카테고리들도 동일하게 가능하다. 카테고리들은 임의의 단독 개념 또는 개념들의 조합을 기반으로 분할될 수 있다.

태그에 가장 대표적인 객체들은 각각의 카테고리 또는 서브카테고리 내에서 결정될 수 있다. 이러한 경우, 특정 카테고리 또는 서브카테고리 내의 객체들만이 모든 객체들 대신 tf-idf 웨이트들을 이용하여 분석된다.

또한, 태그에 가장 대표적인 객체들은 특정 사람 그룹, 예를 들어, 특정 성별의 사람들, 특정 나이 그룹의 사람들, 특정 직업을 가진 사람들, 한 소득 계층 내의 사람들 등에 대해 결정될 수 있다. 특정 사람 그룹에 대해 태그에 가장 대표적인 객체들을 결정하기 위해, 특정 그룹으로부터의 사람들에 의해 객체들과 연관된 명시적이거나 암시적인 태그들만이 tf-idf 분석에서 이용된다. 상이한 사람들이 상이한 태그들을 객체들에 연관시키기 때문에, 하나의 사람 그룹에 대해 결정된 태그에 가장 대표적인 객체들은 종종 다른 사람 그룹에 대해 결정된 동일한 태그에 가장 대표적인 객체들과 상이함을 당업자는 이해할 것이다.

광고와 관련된 태그들을 선택하기 위한 사용자 인터페이스

tf-idf 웨이트들을 이용하여, 가장 대표적인 객체들, 예를 들어, 위치, 시간, 활동, 사용자 등이, 각각의 태그에 대해 결정된다. 또한, 상기 객체들은 태그에 대해, 대표 레벨들, 즉, tf-idf 웨이트들을 기반으로 태그에 대한 순위가 매겨질 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 객체들은 카테고리들 및/또는 서브카테고리들로 분할될 수 있으며, 각각의 카테고리 내의 가장 대표적인 객체들이 각각의 태그에 대해 결정될 수 있다. 예를 들어, 특정 태그에서, 가장 대표적인 위치들, 시간, 활동들, 사람들 등이 개별적으로 결정될 수 있다. 이러한 정보는 후에 타겟 광고에 이용될 수 있다. 카테고리들 및/또는 서브카테고리들은 임의의 모델 또는 기준을 기반으로 할 수 있다. 즉, W4 데이터 분할들을 반듯이 따를 필요가 없다. 또한, 가장 대표적인 객체들이 특정 사람 그룹들에 대해 결정될 수 있다. 이 경우, 그룹들에 속한 사람들에 의해 객체들과 연관된 태그들과 관련된 데이터만이 태그들에 대한 가장 대표적인 객체들을 결정하는 데 이용된다.

태그들 및 가장 대표적인 객체들이 타겟 광고에 이용될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 광고주가 타겟 광고를 행하기 원할 때, 광고에 적합한 하나 이상의 태그들이 결정된다. 적합한 태그들은 통상 광고의 콘텐츠 또는 대상과 관련된다. 태그들은 명시적으로 지시되거나 또는 광고의 콘텐츠로부터 암시적으로 추론될 수 있다. 예를 들어, 와인 메이커가 제품을 광고하기 희망하면, 태그 "와인"을 광고에 적합한 태그로서 선택할 수 있다. 또한, 실제 제품에 따라, 와인 메이커는, 광고를 위해 더 특정한 태그들, 예를 들어, "레드 와인", "화이트 와인", "샴페인" 등을 선택할 수 있다. 대안으로, 또는 추가적으로, 태그들은 광고의 대상 또는 콘텐츠로부터 추론될 수 있다. 다른 일례에서, 광고가 레드 와인과 관련되면, 태그들은 "와인" 또는 "레드 와인"일 수 있다. 마찬가지로, 광고주가 와인 메이커이면, 광고가 "와인"과 관련됨이 추론될 수 있다. 일부 광고는 적합한 태그들을 결정하는 데 이용될 수 있는 키워드들을 포함한다. 물론, 광고를 위해 하나 보다 많은 태그가 선택되거나 추론될 수 있다. 광고와 관련된 태그들을 가장 대표하는 객체들에 대한 타겟 광고는 (1) "Interest-Based Location Targeting Engine"이라는 명칭의 2009년 1월 21일에 본 출원과 동시에 출원된 미국 특허 출원 번호 제12/357,345호; 및 (2) "Interest-Based Activity Marketing"이라는 명칭의 2009년 1월 21일에 본 출원과 동시에 출원된 미국 특허 출원 번호 제12/357,332호에 더 상세히 기술된다.

다양한 실시예들에 따르면, 광고주들이 광고에 대해 하나 이상의 타겟들을 선택할 수 있게 해주는 사용자 인터페이스들의 세트가 제공될 수 있다. 다수의 상이한 종류들의 광고 타겟들, 예를 들어, 위치들, 즉, 특정 위치들로의 타겟 광고, 관심사, 즉, 특정 관심사를 고취하기 위한 타겟 광고, 인구학적 그룹, 즉, 특정 사람 그룹들로의 타겟 광고, 활동들, 즉, 특정 활동들 또는 이벤트들의 참여자들로의 타겟 광고 등이 있을 수 있다. 선택된 광고 타겟들은 하나 이상의 태그들에 대응할 수 있다. 광고주가 잘 알고 광고 결정을 하도록 돕기 위해, 관련된 타겟들, 선택된 타겟들에 대응하는 태그들의 가장 대표적인 객체들, 광고 비용 등의 추가 정보가 제공될 수 있다.

도 3a-3p는 본 발명의 일 실시예에 따라 광고주가 광고와 관련된 태그들을 선택하고 선택된 태그들에 대해 가장 대표적인 위치들을 수신할 수 있게 해주는 사용자 인터페이스들의 세트를 도시한다. 본 일례에서, 광고주는 일련의 인터페이스 스크린들을 통해 단계별로 선택 프로세스를 안내 받는다. 도 3a에서, 광고주는 프로세스를 개시할 광고 타겟들의 타입을 선택할 수 있다. 본 일례에서, 스크린(300)에 "위치"(301), "관심사"(302) 및 "인구학"(303), 세가지 타입의 광고 타겟들이 제공된다. 4번째 옵션, "대시보드"(304)는, 광고주가 고급 사용자들을 위해 사용자 인터페이스의 뷰를 변경할 수 있게 해준다. 대시보드 뷰는 도 4a-4c와 관련하여 더 상세히 후술된다. 물론, 다른 실시예들에서, 상이하거나 추가의 옵션들이 제공될 수 있다.

도 3a에 도시된 일례에서, 광고주는 "관심사"(302) 옵션으로 개시하기를 선택했다. "계속" 버튼(305)을 클릭함으로써, 사용자 인터페이스는 도 3b에 도시된 다음 스크린(310)으로 진행하며, 이는 "관심사"(302) 옵션에 적합한 선택 사항들의 세트를 광고주에게 제시한다. 광고주가 다른 옵션, 예를 들어, "위치"(301) 옵션을 선택했으면, 다음 스크린은 선택된 옵션에 적합한 상이한 선택 사항 세트를 광고주에게 제시한다.

도 3b에서, 광고주는 하나 이상의 관심사들을 관심사 입력 텍스트 필드(311)에 입력할 수 있다. 통상, 관심사들은 광고주가 광고를 위해 타겟하기 희망하는 것과 관련된다. 따라서, 관심사들은 종종 광고주가 타겟 객체들을 찾기 희망하는 광고의 대상 또는 콘텐츠와 관련된다. 일 실시예에 따라, "관심사"는 하나 이상의 태그들에 대응할 수 있다.

도 3c에서, 광고주는 관심사 입력 텍스트 필드(311)에 먼저 "로드 트립(road trip)"을 입력했다. "+" 버튼(312)을 클릭함으로써, 입력된 관심사, "로드 트립"이 관심 리스트에 추가된다. 광고주는 하나 보다 많은 관심사들을 선택하는 옵션을 갖는다. "로드 트립"을 관심사로서 선택함으로써, 일 실시예에 따라, 광고주는 스트링 "로드 트립"과 동일하거나, 동등하거나, 유사한 태그들을 선택했다.

도 3d에서, 상술된 바와 같이, 광고주는 관심사 입력 텍스트 필드(311)에 다른 관심사를 입력할 수도 있다. 대안으로, 또는 추가적으로, 광고주는 "관련된 관심사" 리스트(3115)로부터 하나 이상의 관심사들을 선택할 수 있다. "관련된 관심사들"은 이미 선택된 관심사들에 관련되거나 연결되는데, 이 경우에는, "로드 트립"(313)이다. 일 실시예에 따라, 두개의 태그들이 동일한 객체와 연관되는 것과 마찬가지로 두 관심사들이 동일한 객체와 연관될 때, 하나의 관심사는 다른 관심사와 "관련"된다.

상술된 바와 같이, 각각의 객체는 다수의 태그들과 연관될 수 있다. 관심사 "로드 트립"에 대응하는 태그는 20개의 상이한 객체들과 연관되었다. 20개의 객체들 각각은 또한 다른 태그들과 연관된다. 예를 들어, 20개의 객체들 중 18개의 객체들은 태그 "루트 66"과 연관될 수 있다; 20개의 객체들 중 17개는 태그 "캘리포니아주"와 연관될 수 있다; 등등. 일 실시예에 따라, 선택된 관심사들이 연관된 객체들과 가장 빈번히 연관된 태그들은 선택된 관심사들과 "관련"된 관심사들이라고 간주된다. 이 점에서, 두 관심사들 또는 그 대응 태그들은 둘 다 연관되는 공통 객체들을 통해 관련, 즉, 링크된다. 따라서, 두 관심사들 또는 그 대응 태그들은 공통으로 연관된 하나 이상의 객체들을 통해 관련 또는 연결된다.

도 3d에 도시된 일례에서, "로드 트립"이 20개의 상이한 객체들과 연관되고, 20개의 객체들 각각이 다수의 다른 태그들과 연관되면, 태그 "로드 트립"이 연관된 20개의 객체들과 연관된 모든 상이한 태그들을 결정할 수 있다. 태그 "로드 트립"이 연관된 20개의 객체들과 연관된 태그들이 모두 50개라고 가정하자. 50개의 태그들 각각이 20개의 객체들과 연관되는 횟수를 조사함으로써, "로드 트립"에 연결된 태그들이 50개의 태그들 중에 20개의 객체들에 가장 빈번히 연관된 태그들로서 결정될 수 있다. 본 일례에서, "관련된 관심사들" 리스트(315)에서 상위 10개의 가장 인기 있는 태그들이 광고주에게 제시된다. 광고주는 선택을 추가하기 위해 "관련된 관심사들" 중 임의의 관심사를 선택할 수 있다.

도 3e에서, 광고주는 선택된 관심사 리스트에 추가하기 위해 "관련된 관심사들" 리스트(315)로부터 "루트 66"을 선택했다. 이제 두개의 선택된 관심사들: "로드 트립"(313) 및 "루트 66"(314)이 존재함에 따라 "관련된 관심사들" 리스트(315)의 콘텐츠가 갱신된다. "관련된 관심사들" 리스트(315)는, 이전 단계에서의 단지 "로드 트립"(313)만에 대한 관심사 대신에, 선택된 관심사인 "로드 트립"(313) 및 "루트 66"(314) 양자 모두와 관련된 상위 10개의 가장 인기 있는 태그들이 광고주에게 제시된다.

다수의 선택된 관심사들에 대해 "관련된 관심사들"을 결정하는 방법은 단일의 경우와 유사하다. 두 선택된 관심사들이 모두 연관된 각각의 객체와 연관된 태그들이 결정되고, 가장 인기 있는, 즉, 빈번히 나타난 태그들이 두 선택된 관심사들에 대한 "관련된 관심사들"로서 선택된다.

도시되지 않았지만, 새로운 관심사들이 관심사 리스트에 추가될 수 있음을 당업자는 이해할 것이다. 이미 리스트에 있는 관심사들은 변경되거나 리스트로부터 제거될 수 있다. 광고주가 모든 관심사들을 선택할 때, "계속" 버튼(316)을 클릭함으로써 다음 단계로 진행할 수 있다.

광고가 사람 그룹에게 타겟화될 수 있다. 도 3e에 도시된 다음 스크린(320)은, 광고주가 인구학적 정보를 기반으로 광고가 타겟화한 사람 그룹을 선택할 수 있게 해준다. 본 일례에서, 광고주는 "성별"(321) 또는 "나이"(322)를 기반으로 사람 그룹을 선택할 수 있다. 광고주는 성별들, 즉, 남성 및 여성을 둘 다 선택했고, 특정 나이 그룹들에 대한 선택은 하지 않았다.

선택된 관심사들 및 두 성별들로서 광고주에 의해 선택된 정보, 즉, "로드 트립" 및 "루트 66"를 기반으로 가장 대표적인 위치들이 도 3g 및 도 3h의 스크린(330)으로 제시된다. 크기 제약으로 인해, 도 3g는 스크린(330)의 상부를 도시하고 도 3h는 스크린(330)의 하부를 도시한다. 본 일례에서, 가장 대표적인 위치들은 미국의 주들 및 도시들로 제한되지만, 동일한 방법이 세계의 임의의 위치들에 적용될 수 있다. 마찬가지로, 다른 타입들의 가장 대표적인 객체들, 예를 들어, 활동들, 시간 간격들, 가상 사이트들 등이 제공될 수 있다.

도 3g 및 도 3h에서, 위치들은 제1 레벨에서 주들로 배치되고 제2 레벨에서 각각의 주 내의 도시들로 배치된다. 예를 들어, 아리조나주(Arizona)(331)는 두 선택된 관심사들, "로드 트립" 및 "루트 66"을 대표하는 22개의 도시들, 및 지정된 사용자 그룹에 대해, 두 성별들을 포함한다. 아리조나주(331) 내의 22개의 도시들은 확장된 뷰로 제공된다.

도 3i는 가장 대표적인 주들만을 갖는 동일한 스크린(330)을 도시한다. 각각의 주 내의 도시들은 확장되지 않는다. 해당 주 내의 도시들을 보기 위해 주를 확장하기 위해, 광고주는 해당 주의 왼쪽 아이콘, 예를 들어, 332를 클릭할 수 있다. 예를 들어, 도 3j에서, 광고주는 캘리포니아주(333)의 뷰를 확장하기 위해 아이콘(334)을 클릭했다. 캘리포니아주(333) 내에, 지정된 사용자 그룹에 대한 것으로 두 선택된 관심사들을 대표한다고 간주된 20개의 도시들이 있다.

임의의 시간에, 광고주는 적합한 "편집" 버튼들(335, 336)을 클릭함으로써 선택된 관심사들 및/또는 인구학을 편집하기 위해 이전 단계들로 돌아갈 수 있다. 도 3k에서, 광고주는 선택된 관심사들의 리스트에 다른 관심사 "빅서(Big Sur)"(316)를 추가했다. 이는 가장 대표적인 위치들이 그에 따라 조정되게 한다. 도 3j에서, 두 관심사들, "로드 트립"(313) 및 "루트 66"(314) 만이 선택될 때, 캘리포니아주의 가장 대표적인 도시는 카멜바이더시(Carmel-by-the-Sea)이다. 도 3k에서, 3개의 관심사들, 즉, "로드 트립"(313), "루트 66"(314) 및 "빅서"(316)가 선택될 때, 캘리포니아주의 가장 대표적인 도시는 빅서이다. 카멜바이더시는 제2 위치로 하향 이동된다.

도 3l에서, 광고주는 관심사들의 선택에 다른 변경을 달성했다. "빅서"(316)가 삭제되었고 "데저트(desert)(317)가 추가되었다. 다시, 가장 대표적인 위치들이 그에 따라 조정되었다. 예를 들어, "데저트"가 관심사 리스트에 대해 선택된 결과로, 캘리포니아주의 가장 대표적인 도시는 이제 파이어니어타운(Pioneertown)이다.

도 3j, 3k, 3l에 도시된 바와 같이, 광고주가 "관심사" 및 "인구학" 정보에 대해 선택들을 변경하면, 가장 대표적인 위치들은 그에 따라 변한다. 이는 광고주가 유용한 정보, 예를 들어, 가능한 타겟 위치들을 수신하고, 광고주가 상이한 선택사항들, 예를 들어, 관심사들, 인구학 등을 비교하여 상이한 타입들의 광고에 대해 가장 바람직한 위치들을 결정하는 편리한 방법을 제공한다.

광고주는 광고를 위한 타겟 위치들로서 각각의 주 내의 하나 이상의 도시들에 대한 주를 선택할 수 있다. 도 3m에서, 광고주는 타겟 위치들 중 하나로서 캘리포니아주의 파이어니어타운을 선택했다. 도 3n에서, 광고주는 대표적인 주들을 보도록 리턴했고, 도 3o 및 도 3p에서, 광고주는 네브라스카주를 선택했다. 네브라스카주는 광고를 위한 추가 타겟 위치들로서 3개의 도시들을 포함한다. 다시, 크기 제약으로 인해, 도 3o는 스크린(330)의 상부를 도시하고 도 3p는 스크린(330)의 하부를 도시한다.

도 3g-3p에서, 주들 및 각각의 주 내의 도시들은 선택된 관심사들 및 인구학 그룹에 대한 대표 레벨들에 따라 리스트, 즉, 순위화된다. 하나 이상의 태그들의 대표 레벨들을 기반으로 한 순위 객체들, 예를 들어, 위치들은, "Interest-Based Ranking System for Targeted Marketing"이라는 명칭의 2009년 1월 21일에 본 출원과 동시에 출원된 미국 특허 출원 번호 제12/357,285호에 더 상세히 기술되어 있다. 간단하게 요약하면, 각각의 객체가 하나의 태그에 대해 순위가 매겨지는 경우, 두 스코어들이 계산된다. 제1 스코어는, 해당 태그가 해당 객체에 대해 다른 객체들과 비교하여 순위가 매겨지는 관련 고유성 레벨을 나타내며, 태그가 보다 고유하게 객체와 연관될수록, 제1 스코어는 더 높아진다. 제2 스코어는 객체와 연결된 사람들의 수를 나타내며, 객체와 연결된 사람들이 많을수록, 스코어는 더 높아진다. 두 스코어들이 조합되어 총 스코어가 획득되며, 객체들은 각각의 총 스코어들에 따라 순위가 매겨진다.

도 3g-3p에서, 각각의 주 및 한 주 내의 각각의 도시는 통화량(a monetary amount)과 연관된다. 예를 들어, 도 3m에 도시된 바와 같이, 캘리포니아주에서, 파이어니어타운은 $1,604.00(337)의 금전적 가치(a monetary value)를 가지며, 데저트 센터(Desert Center)는 $945.00(338)의 금전적 가치를 갖는다. 이러한 가치는, 이 도시들에서 광고주가 광고를 타겟화하기를 희망하는 경우의 광고 비용을 나타낸다. 따라서, 파이어니어타운에서의 광고를 위하여는 $1,604.00의 비용이 들고, 데저트 센터에서 광고하기 위하여는 $945.00의 비용이 든다. 마찬가지로, 캘리포니아주는 $7,998.00(339)의 금전적 가치를 갖는다. 이는 캘리포니아주 내의 22개의 도시들에서 광고주가 광고를 타겟화하기를 희망하는 경우의 광고 비용을 나타낸다. 일 실시예에 따라, 한 주에서의 광고 비용은 해당 주 내에 리스트된 모든 대표 도시들의 광고 비용들의 합과 동일하다.

일 실시예에 따라, 한 위치에서의 광고 타겟 비용은 광고를 위해 선택된 태그들의 대표 레벨의 관점에서 위치의 순위를 기반으로 결정된다. 위치가 광고에 대해 더 대표적일수록, 해당 위치에서의 광고 타겟 비용이 더 많이 든다. 도 3m에 도시된 일례에서, 캘리포니아주 내의 3개의 선택된 관심사들, "로드 트립"(313), "루트 66"(314) 및 "데저트"(317)의 경우, 상술된 바와 같이, 각각의 도시의 총 스코어에 따라 순위가 매겨질 때 가장 대표적인 도시는 파이어니어타운이고, 제2 대표 도시는 데저트 센터이다. 따라서, 데저트 센터에서 보다는 파이어니어타운에서 "로드 트립", "루트 66" 및 "데저트"와 관련된 광고를 타겟화하는 비용이 더 많이 든다.

사용자 인터페이스의 실제 설계 및 구현은 종종 실시예들의 특정 요구 사항들에 따라 변함을 당업자는 이해할 것이다. 상이한 인터페이스 컴포넌트들이 이용될 수 있으며, 인터페이스 컴포넌트들은 상이하게 배치될 수 있다. 때때로 더 많은 정보가 제공될 수 있으며, 또한, 때때로 더 적은 정보도 충분할 수 있다. 도 4a-4c는 본 발명의 일 실시예에 따라 도 3a-3p에 도시된 바와 유사하지만 상이한 포맷으로 제시된 사용자 인터페이스들의 세트를 도시한다. 광고주를 단계별 프로세스로 안내하는 대신, 고급 광고주들은 상기 뷰, 대시보드 뷰를 선택할 수 있기 때문에, 하나의 스크린(400)으로부터 모든 선택들을 달성할 수 있다. 크기 제약으로 인해, 도 4a는 스크린(400)의 상부를 도시하고; 도 4b는 스크린(400)의 중간 부분을 도시하며; 도 4c는 스크린(400)의 하부를 도시한다.

본 뷰 일례에서, 광고주는 관심사들 및 인구학 정보를 선택할 수 있으며, 자신의 선택을 기반으로 가장 대표적인 위치들의 결과들을 동일한 스크린(400) 내에서 모두 즉시 볼 수 있다. 도 4a에서, 광고주는 관심사 "맥주" 및 남성 및 여성을 타겟 인구학 그룹으로서 선택했다. 도 4b 및 4c에, 가장 대표적인 주들이, 각각의 주의 광고 비용과 함께 리스트되어 있다. 관심사 "맥주"에 대한 상위 3개의 주들은 뉴욕주(New York)(431), 위스콘신주(Wisconsin)(432), 및 펜실베니아주(Pennsylvania)(433)이며, 각각의 주의 타겟 광고 비용은 대표 레벨과 관련한 순위들에 따라 제공된다.

도 4c에서, 광고주는 광고를 위한 타겟 주로서 펜실베니아주를 선택했으며, "선택된 주들"(441) 섹션 아래에 리스트되어 있다. 광고주는 어떠한 개별 도시도 선택하지 않았으며, 따라서, "선택된 도시들"(442) 섹션 아래에는 어떠한 도시도 리스트되어 있지 않다. 총 광고 비용(451)이 제공되어서, 광고주는 그에 따라 광고 예산을 계획할 수 있다. 일 실시예에 따라, 총 광고 비용(451)은 개별 선택된 주들(441) 및 도시들(442)의 합이다. 또한, 광고 비용은 실제 비용이거나 예상 비용일 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 광고주가 타겟 광고를 위해 다양하게 선택할 수 있게 해주는 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다. 사용자 인터페이스는 광고주에게 제시된다(단계(510)). 사용자 인터페이스는 임의의 적합한 디자인을 가질 수 있으며, 예를 들어, 하나 이상의 스크린들을 포함할 수 있고, 각각의 스크린은 하나 이상의 인터페이스 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 이러한 컴포넌트들의 일부는, 광고주가 정보를 입력할 수 있게 해주며, 다른 컴포넌트들은 정보를 광고주에게 제공한다.

광고주가 타겟의 선택을 달성할 때(단계(520)), 선택된 타겟은 타겟 리스트에 추가된다(단계(530)). 타겟은 다양한 타입들일 수 있다. 예를 들어, 타겟은 관심사, 위치, 인구학적 그룹, 활동, 이벤트 등일 수 있다. 사용자 인터페이스는, 광고주가 임의의 타입의 타겟들을 선택할 수 있게 해주도록 디자인될 수 있다. 타겟은 자유 형태 텍스트 문자열으로서 입력되어 유효 타겟들의 선정된 리스트로부터 선택될 수 있다.

선택적으로, 선택된 타겟들의 리스트의 타겟들에 링크된 추가 타겟들의 리스트가 제공되어서, 광고주는 리로부터 추가 타겟들을 선택할 수 있다(단계(540)). 일 실시예에 따라, 추가 타겟들 및 선택된 타겟들은 연관된 공통 객체들을 통해 링크된다. 선택된 타겟들이 연관된 객체들은 다른 타겟들, 예를 들어, 태그들과 연관될 수 있으며, 다른 타겟들 중에서 비교적 더 인기 있는 타겟들이 선택된 타겟들에 링크된 타겟들로서 제시된다.

단계들(520, 530, 540)은 임의의 회수만큼 반복될 수 있기 때문에, 광고주는 다수의 타겟들을 선택할 수 있다. 그 후, 더 대표적인 객체들, 예를 들어, 위치들, 사람 그룹들, 시간 간격들, 활동들 등의 리스트가 선택된 타겟들에 대해 제시된다(단계(550)). 객체들은 선택된 타겟들의 대표 레벨을 기반으로 순위가 매겨진다. 선택적으로, 각각의 객체에 대한 광고 추정 비용이 제공된다. 광고주는 선택된 타겟들의 각각의 리스트에 가장 대표적인 객체들의 상이한 세트들을 획득하기 위해 선택된 타겟들을 조정할 수 있다.

하나 이상의 대표 객체들 중에서의 선택을 수신할 때(단계(560)), 선택된 객체들에 대한 추정된 총 광고 비용이 제시되어서, 광고주는 자신의 타겟 광고 효과로 정보를 이용할 수 있다. 새로운 입력들이 광고주로부터 수신됨에 따라, 광고주에게 제시된 정보, 예를 들어, 추가 링크 타겟들 또는 선택된 타겟들에 가장 대표적인 객체들의 리스트가 갱신되어서, 광고주는 제시된 정보를 기반으로 자신의 선택들을 조정할 수 있다.

컴퓨터 시스템

상술된 사용자 인터페이스들은 컴퓨터 모니터와 같은 임의의 타입의 디스플레이 디바이스에서 사용자들에게 제시될 수 있으며, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되어 있으며 컴퓨터 판독 가능 명령들을 이용하는 컴퓨터 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 소프트웨어 명령들은 다양한 타입들의 컴퓨터들에서 실행될 수 있다. 예를 들어, 도 6은 본 발명의 실시예들을 구현하는데 적합한 컴퓨터 시스템(600)을 도시한다. 도 6에 도시된 컴퓨터 시스템(600)의 컴포넌트들은 사실상 일례이며, API의 용도 또는 기능의 범위에 대한 임의의 제한을 제시하는 것이 아니다. 컴포넌트들의 구성이 컴퓨터 시스템의 일례의 실시예에 도시된 컴포넌트들의 조합 또는 임의의 한 컴포넌트와 관련된 임의의 종속성 또는 요구 사항을 갖는 것으로 해석되어서는 안된다. 컴퓨터 시스템(600)은 집적 회로, 인쇄 회로판, 소형 핸드헬드 디바이스(예를 들어, 이동 전화 또는 PDA), 퍼스널 컴퓨터 또는 슈퍼 컴퓨터를 포함하는 다수의 물리적 형태들을 가질 수 있다.

컴퓨터 시스템(600)은 디스플레이(632), 하나 이상의 입력 디바이스들(633)(예를 들어, 키패드, 키보드, 마우스, 스타일러스 등), 하나 이상의 출력 디바이스들(634)(예를 들어, 스피커), 하나 이상의 기억 디바이스들(635), 다양한 타입들의 기억 매체(636)를 포함한다.

시스템 버스(640)는 다양한 서브시스템들을 링크한다. 당업자가 아는 바와 같이, "버스"는 공통 기능을 서빙하는 복수의 디지털 신호 라인들을 나타낸다. 시스템 버스(640)는 다양한 버스 아키텍처들 중 임의의 아키텍처를 이용하는 메모리 버스, 주변 버스, 및 로컬 버스를 포함하는 수개의 타입들의 버스 구조들 중 임의의 구조일 수 있다. 일례로서, 그렇지만, 제한적이지 않게, 이러한 아키텍처들은 ISA(Industry Standard Architecture) 버스, EISA(Enhanced ISA) 버스, MCA(Micro Channel Architecture) 버스, 비디오 전자 표준 협회 로컬 (VLB) 버스, PCI(Peripheral Component Interconnect) 버스, PCI-X(PCI-Express) 버스, 및 AGP(Accelerated Graphics Port) 버스를 포함한다.

프로세서(들)(601)(중앙 처리 장치 또는 CPU라고도 함)는 명령들, 데이터, 또는 컴퓨터 어드레스들의 임시 로컬 스토리지를 위한 캐시 메모리 유닛(602)을 선택적으로 포함한다. 프로세서(들)(601)는 메모리(603)를 포함하는 기억 디바이스들에 연결된다. 메모리(603)는 RAM(random access memory)(604) 및 ROM(read-only memory)(605)을 포함한다. 본 기술 분야에 공지된 바와 같이, ROM(605)은 프로세서(들)(601)에 단일 방향으로 데이터 및 명령들을 전송하도록 동작하며, RAM(604)은 통상 양방향 방식으로 데이터 및 명령들을 전송하는 데 이용된다. 이러한 타입들의 메모리들 모두 후술되는 임의의 적합한 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다.

고정 스토리지(608)가, 또한, 선택적으로 스토리지 제어 유닛(607)을 통해, 프로세서(들)(601)에 양방향으로 연결된다. 추가 데이터 기억 용량을 제공하며, 후술되는 컴퓨터 판독 가능 매체 중 임의의 매체를 포함할 수 있다. 스토리지(608)는 오퍼레이팅 시스템(609) EXEC(610), 애플리케이션 프로그램들(612), 데이터(611) 등을 저장하는 데 이용될 수 있으며, 통상 주요 스토리지 보다 더 느린 보조 스토리지 매체(예를 들어, 하드 디스크)이다. 스토리지(608) 내에 보유된 정보는, 적합한 경우, 메모리(603)의 가상 메모리로서 표준 방식으로 포함될 수 있음을 알아야만 한다.

프로세서(들)(601)는 또한 그래픽스 컨트롤(621), 비디오 인터페이스(622), 입력 인터페이스(623), 출력 인터페이스, 스토리지 인터페이스 등의 다양한 인터페이스들에 연결되며, 이러한 인터페이스들은 차례로 적합한 디바이스들에 연결된다. 일반적으로, 입력/출력 디바이스는: 비디오 디스플레이, 트랙 볼, 마우스, 키보드, 마이크로폰, 터치-센서티브 디스플레이, 트랜스듀서 카드 판독기, 자기 또는 종이 테이프 판독기, 태블릿, 스타일러스, 음성 또는 육필 인식기, 바이오메트릭스 판독기, 또는 다른 컴퓨터 중 임의의 디바이스일 수 있다. 프로세서(들)(601)는 네트워크 인터페이스(620)를 이용하여 다른 컴퓨터 또는 텔레커뮤니케이션 네트워크(630)에 연결될 수 있다. 네트워크 인터페이스(620)로, CPU(601)는 네트워크(630)로부터 정보를 수신할 수 있으며, 또는 상술된 방법 단계들을 실행하는 과정에서 네트워크에 정보를 출력할 수 있다고 숙고된다. 또한, 본 발명의 방법 실시예들은 CPU(601)에서 단독으로 실행될 수 있으며, 프로세싱의 일부분을 공유하는 원격 CPU(601)와 함께 인터넷 등의 네트워크(630)를 통해 실행될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 구현 오퍼레이션들을 실행하기 위한 컴퓨터 코드를 갖는 컴퓨터 판독 가능 매체를 가진 컴퓨터 스토리지 제품들과 더 관련된다. 매체 및 컴퓨터 코드는 본 발명을 위해 특별히 디자인 및 구성될 수 있으며, 또는 컴퓨터 소프트웨어 분야에 숙련된 자들에게 널리 공지되고 유효한 종류일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체의 일례들은: 하드 디스크, 플로피 디스크, 및 자기 테이프와 같은 자기 매체들; CD-ROM 및 홀로그래픽 디바이스들 등의 광 매체들; 플롭티컬 디스크 등의 광자기 매체들; 및 ASIC(application-specific integrated circuit), PLD(programmable logic device) 및 ROM 및 RAM 디바이스들과 같이, 프로그램 코드를 저장 및 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 디바이스들을 포함하지만, 이들로만 제한되지는 않는다. 컴퓨터 코드의 일례들은 컴파일러에 의해 생산된 바와 같은 기계 코드, 및 인터프리터를 이용하여 컴퓨터에 의해 실행되는 더 높은 레벨의 코드를 포함하는 파일들을 포함한다.

일례로서, 제한되지 않게, 아키텍처를 갖는 컴퓨터 시스템(600)은 메모리(603)와 같이 하나 이상의 유형 컴퓨터 판독 가능 매체에 내장된 소프트웨어를 프로세서(들)(601)가 실행한 결과로서 기능을 제공할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들을 구현하는 소프트웨어는 메모리(603)에 저장되고 프로세서(들)(601)에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 특정 필요성에 따라 하나 이상의 메모리 디바이스들을 포함할 수 있다. 메모리(603)는 대용량 기억 디바이스(들)(635)와 같은 하나 이상의 다른 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 또는 통신 인터페이스를 통해 하나 이상의 소스들로부터 소프트웨어를 판독할 수 있다. 소프트웨어는, 프로세서(들)(601)가, 메모리(603)에 저장된 데이터 구조들을 정의하고 소프트웨어에 의해 정의된 프로세스들에 따라 데이터 구조들을 변경하는 것을 포함하여, 본 명세서에 기술된 특정 프로세스들의 특정 단계들 또는 특정 프로세서들을 실행하게 할 수 있다. 또한, 또는 대안으로, 컴퓨터 시스템은 회로에 내장되거나 하드와이어링된 논리의 결과로서 기능을 제공할 수 있다. 이는 소프트웨어와 함께 또는 소프트웨어 대신 동작하여, 본 명세서에 기술된 특정 프로세스들의 특정 단계들 또는 특정 프로세서들을 실행할 수 있다. 소프트웨어에 대한 참조는 논리를 포함할 수 있으며, 적합한 경우, 그 역도 성립된다. 적합한 경우, 컴퓨터 판독 가능 매체에 대한 참조는 실행을 위해 소프트웨어를 저장하는 회로(예를 들어, 집적 회로(IC)), 실행을 위해 논리를 구현하는 회로, 또는 둘 다를 포함할 수 있다. 본 발명은 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 적합한 조합을 포함한다.

본 설명이 수개의 바람직한 실시예들을 기술했지만, 본 발명의 범위 내에 속한 변형들, 치환들, 및 다양한 대리 동등물들이 있다. 본 발명의 방법들 및 장치들을 구현하는 대안 방법들이 많이 있음을 주지해야만 한다. 따라서, 이하의 첨부된 청구항들은 본 발명의 원리 및 범위 내에 속한 모든 변형들, 치환들, 및 다양한 대리 동등물들을 포함하는 것으로 해석된다.

Claims

복수의 인터페이스 컴포넌트들을 포함하는 사용자 인터페이스로서, 상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은,
광고 타겟들의 리스트를 수신하고;
상기 광고 타겟들의 리스트에 대해 가장 대표적인 객체들의 리스트를 제시하고 - 광고 타겟이 상대적으로 보다 고유하고 빈번하게 객체와 관련되어 있는 경우, 상기 객체는 상기 광고 타겟에 대해 상대적으로 보다 큰 대표성을 가짐 - ;
상기 가장 대표적인 객체들의 리스트로부터 선택된 타겟 객체들의 리스트를 수신하고;
상기 타겟 객체들의 리스트에 대해 추정된 광고 비용을 제시하는 것
을 가능하게 하는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 가장 대표적인 객체들의 리스트는 상기 광고 타겟들의 리스트에 대응하는 태그들의 리스트를 가장 대표하는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 광고 타겟들의 리스트와 연관되어 있는 관련 광고 타겟들의 리스트를 제시하고;
상기 관련 광고 타겟들의 리스트로부터 선택된 관련 광고 타겟의 선택을 수신하고;
상기 광고 타겟들의 리스트에 상기 관련 광고 타겟을 추가하는 것
을 가능하게 하는 사용자 인터페이스.
제3항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 광고 타겟들의 리스트에 추가된 상기 관련 광고 타겟을 고려함으로써 상기 광고 타겟들의 리스트에 대한 상기 관련 광고 타겟들의 리스트를 조정하고;
상기 관련 광고 타겟들의 조정된 리스트를 제시하는 것
을 가능하게 하는 사용자 인터페이스.
제3항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 광고 타겟들의 리스트에 추가된 상기 관련 광고 타겟을 고려함으로써 상기 광고 타겟들의 리스트에 대한 상기 가장 대표적인 객체들의 리스트를 조정하고;
상기 가장 대표적인 객체들의 조정된 리스트를 제시하는 것
을 가능하게 하는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 광고 타겟들의 리스트를 변경하고;
상기 광고 타겟들의 변경된 리스트에 대해 상기 가장 대표적인 객체들의 리스트 및 상기 관련 광고 타겟들의 리스트를 조정하고;
상기 관련 광고 타겟들의 조정된 리스트 및 상기 가장 대표적인 객체들의 조정된 리스트를 제시하는 것
을 가능하게 하는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
광고 타겟들의 리스트를 변경하는 것은,
상기 광고 타겟들의 리스트에 새로운 광고 타겟을 추가하는 것;
상기 광고 타겟들의 리스트 상의 광고 타겟을 변경하는 것; 및
상기 광고 타겟들의 리스트로부터 기존 광고 타겟을 제거하는 것
으로 이루어진 그룹으로부터 적어도 하나를 선택하는 것을 포함하는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
가장 대표적인 객체들의 리스트는 상기 광고 타겟들의 리스트에 대한 각각의 객체의 대표성의 상대적인 레벨 순서로 제시되는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 가장 대표적인 객체들의 리스트의 각각의 객체에 대해, 광고 비용을 제시할 수 있는 사용자 인터페이스.
제9항에 있어서,
상기 광고 비용은 실제 비용 및 예상 비용으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 비용인 사용자 인터페이스.
제9항에 있어서,
상기 가장 대표적인 객체들의 리스트의 각각의 객체에 대한 광고 비용은 상기 광고 타겟들의 리스트에 대한 각각의 객체의 대표성의 상대적 레벨에 기초하여 결정되는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들은 단일 스크린에서 제시되는 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들을 제시하기 위한 복수의 포맷 옵션들을 제시하고;
상기 복수의 포맷 옵션들로부터 선택된 포맷 옵션의 선택을 수신하고;
상기 선택된 포맷 옵션에 기초하여 상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들을 제시하는 것
을 가능하게 하는 사용자 인터페이스.
적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스가 디스플레이 디바이스에서 사용자 인터페이스를 제시하게 야기할 수 있는, 복수의 컴퓨터 프로그램 명령들이 저장되어 있는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 사용자 인터페이스는 복수의 인터페이스 컴포넌트들을 포함하고, 상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 ,
광고 타겟들의 리스트를 수신하고;
상기 광고 타겟들의 리스트에 대해 가장 대표적인 객체들의 리스트를 제시하고 - 광고 타겟이 상대적으로 보다 고유하고 빈번하게 객체와 관련되어 있는 경우, 상기 객체는 상기 광고 타겟에 대해 상대적으로 보다 큰 대표성을 가짐 - ;
상기 가장 대표적인 객체들의 리스트로부터 선택된 타겟 객체들의 리스트를 수신하고;
상기 타겟 객체들의 리스트에 대해 추정된 광고 비용을 제시하는 것
을 가능하게 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항에 있어서,
상기 가장 대표적인 객체들의 리스트는 상기 광고 타겟들의 리스트에 대응하는 태그들의 리스트를 가장 대표하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 광고 타겟들의 리스트와 연관된 관련 광고 타겟들의 리스트를 제시하고;
상기 관련 광고 타겟들의 리스트로부터 선택된 관련 광고 타겟의 선택을 수신하고;
상기 광고 타겟들의 리스트에 상기 관련 광고 타겟을 추가하는 것
을 가능하게 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제16항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 광고 타겟들의 리스트에 추가된 상기 관련 광고 타겟을 고려함으로써 상기 광고 타겟들의 리스트에 대한 상기 관련 광고 타겟들의 리스트를 조정하고;
상기 관련 광고 타겟들의 조정된 리스트를 제시하는 것
을 가능하게 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제16항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 광고 타겟들의 리스트에 추가된 상기 관련 광고 타겟을 고려함으로써 상기 광고 타겟들의 리스트에 대한 상기 가장 대표적인 객체들의 리스트를 조정하고;
상기 가장 대표적인 객체들의 조정된 리스트를 제시하는 것
을 가능하게 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항에 있어서,
가장 대표적인 객체들의 리스트는 상기 광고 타겟들의 리스트에 대한 각각의 객체의 대표성의 상대적인 레벨 순서로 제시되는 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항에 있어서,
상기 복수의 인터페이스 컴포넌트들 중 선택된 인터페이스 컴포넌트들은 또한,
상기 가장 대표적인 객체들의 리스트의 각각의 객체에 대해, 광고 비용을 제시할 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품.