KR20220037491A - 광고 제공 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
방법이 개시되는데, 상기 방법은 런타임을 가지며 장치상에서 재생되도록 구성된 하나 이상의 광고를 포함하는 광고 번들을 사용자의 장치에 제공한다. 상기 방법은 광고 번들이 끝까지 재생되었음을 검출하는 단계; 및 광고 번들에 기반하여 보상 가치를 계산하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 구독 서버에, 보상 가치와 구독 계정 번호를 자동으로 전송하는 단계를 더 포함하며, 보상 가치가 구독 서버에 의해 사용되어 구독 계정 번호와 연관된 미지불 구독 요금을 상쇄할 수 있다.
Description
본 발명은 사용자에게 광고를 제공하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 또한 그들의 구독 요금을 자동으로 상쇄함으로써 광고 시청에 대해 사용자에게 보상하는 것에 관한 것이다.
유튜브와 같은 동영상 공유 플랫폼에서, 그 플랫폼에 접근하는 것은 사용자에게 무료인데 플랫폼 소유자는 광고를 통해 수익을 만들기 때문이다. 하지만, 오늘날과 같이 고도로 연결된 디지털 세계에서 사용자는 일반적으로 매일 4000에서 10000개의 광고에 노출된다는 것이 문제이다. 대부분의 사용자는 강제로 그들에게 제공되는 광고를 무시하는 경향이 있다. 사용자는 단지 팝업 광고를 무시하거나, 광고가 끝나고 콘텐츠가 다시 시작될 때까지 자신의 작업을 계속할 것이다. 따라서, 어떤 형태의 혜택 또는 인센티브를 제공함으로써 시청자가 광고를 시청하도록 장려할 필요가 있다.
시청자가 실질적으로 광고를 시청하도록 하는 방법도 있어야 한다. 알려진 기술은 시청자가 광고를 "빨리 감기(fast-forwarding)" 하는 것을 방지하거나 사용자가 클릭해야 하는 버튼을 주기적으로 표시하는 것을 포함한다. 하지만 그러한 방법은 손이 많이 가고, 산만하며 심지어 거슬리게 보일 수 있다. 또한 브랜드와 광고 대행사를 소외시킬 수 있는 광고의 효과를 정당화하기도 어렵다. 따라서, 시청자의 주의를 유지할 수 있는 새로운 접근이 필요하다.
따라서, 필요한 것은 사용자가 편리하게 광고를 시청하고, 광고를 시청한 대가로 자동으로 구독 요금을 상쇄할 수 있는 플랫폼을 제공함으로써 위의 문제들을 해결할 수 있는 새로운 방법이다. 본 발명의 다른 목적은 사용자의 참여를 유지시키기 위해 광고에 애드-챌린지(ad-challenge)를 통합하는 것이다. 본 발명의 추가 목적은 사용자의 광고 시청과 애드-챌린지와의 상호작용으로부터 수집한 감정 분석 데이터에 기반하여 사용자 특정 광고 번들(bundle)(혹은 '묶음') 및 애드-챌린지를 맞춤화하는 것이다. 또한, 다른 바람직한 특징 및 특성은 첨부된 도면과 이 발명의 배경 기술과 함께 취해진, 이어지는 상세한 설명 및 첨부된 청구항들로부터 명백해질 것이다.
본 발명의 제1 측면에 따르면, 광고 제공 방법이 개시된다. 상기 방법은 런타임(runtime)(혹은 '실행 시간')을 가지며 장치상에서 재생되도록 구성된 하나 이상의 광고를 포함하는 광고 번들을 사용자의 장치에 제공하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 광고 번들이 런타임의 끝까지 재생되었음을 검출하는 단계; 광고 번들에 기반하여 보상 가치를 계산하는 단계; 및 보상 가치가 구독 서버에 의해 이용되어 구독 계정 번호와 관련된 미지불 구독 요금을 상쇄할 수 있도록 보상 가치 및 구독 계정 번호를 구독 서버에 자동으로 전송하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 구독 서버 또는 결제 게이트웨이(payment gateway)로부터 미지불 구독 요금이 보상 가치로 상쇄되었다는 확인을 수신하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 미지불 구독 요금이 보상 가치와 상쇄되었다는 확인 및 상쇄 이후의 미지불 구독 요금의 잔액을 장치에 제공하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 보상 가치는 광고 번들이 장치에서 재생되기 전에 계산되고, 보상 가치와 상쇄 후의 미지불 구독 요금의 잔액은 사용자가 광고를 시청하도록 장려하기 위해 사용자에게 보인다.
바람직하게는, 상기 방법은 다른 광고 번들을 장치에 제공하는 단계, 다른 광고 번들이 런타임의 끝까지 재생되었음을 검출하는 단계, 및 다른 광고 번들에 기반하여 다른 보상 가치를 계산하는 단계를 포함하되, 다른 보상 가치는 보상 가치 및 구독 계정 번호와 함께 구독 서버에 자동으로 전송되어, 보상 가치 및 다른 보상 가치 모두는 구독 서버에 의해 사용되어 구독 계정 번호와 연관된 미지불 요금을 상쇄한다.
바람직하게는, 구독 계정 번호는 사용자와 연괸된다.
바람직하게는, 구독 계정 번호는 다른 사용자와 연괸된다.
바람직하게는, 상기 방법은 사용자 특정 필터를 적용하여 광고 번들 및 다른 광고 번들을 조합하는 단계; 및 예측 인공지능을 적용하여 후속 광고 번들들을 조합하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 계정의 등록 동안 생체 인증 기술을 사용하여 중복 계정들을 검출하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 생체 인증 기술을 사용하여 광고 번들에 기반하여 보상 가치를 계산하기 전에 광고 번들의 런타임 동안 다중 체크포인트에서 사용자를 검출하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 생체 인증 기술은 안면 인식 기술을 포함한다.
바람직하게는, 일정 기간 동안 장치에 제공되는 광고 번들의 수를 제한하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 애드-챌린지(ad-challenge)를 하나 이상의 광고에 통합하는 단계; 하나 이상의 광고의 재생을 일시적으로 중단하는 동안 애드-챌린지를 표시하는 단계; 및 애드-챌린지를 완료하고 하나 이상의 광고가 장치에서 재생을 재개하게 하는 사용자 상호작용을 수신하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 애드-챌린지 동안 또는 애드-챌린지의 완료시에 제품의 구성요소를 장치에 표시하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 런타임 동안과 생체 인식을 사용한 사용자 상호작용 동안 사용자의 감정 분석 데이터를 획득하는 단계; 사용자 상호작용 동안 사용자의 응답 시간을 추적하는 단계; 및 사용자의 감성 분석 데이터 및 사용자의 응답 시간을 새로운 광고 번들 및 새로운 애드-챌린지의 맞춤을 위한 자체 조정(self-adapting)알고리즘에 적용하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 사용자는 상이한 구독 공급자에 걸쳐 복수의 구독 계정을 가진다. 본 발명의 제2 측면에 따르면, 시스템이 설명되는데, 상기 시스템은 위에서 설명된 방법 중 어느 하나를 수행하도록 구성된 하나 이상의 서버를 포함한다.
동일한 참조 번호는 별도의 도면 전체에서 동일하거나 기능적으로 비슷한 구성요소를 가리키고 아래의 상세한 설명과 함께 명세서에 통합되고 일부를 형성하는 첨부된 도면은, 단지 예로서 다양한 실시예를 도시하고 본 실시예에 따른 다양한 원칙 및 이점을 설명하는 역할을 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 광고 제공 시스템을 도시한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 광고 제공 방법을 도시하는 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자를 위한 새로운 광고 번들 및 애드-챌린지를 맞춤화 하기 위해 사용되는 인공지능 엔진의 흐름도를 도시한다.
통상의 기술자는 도면 내의 구성요소가 단순성과 명료성을 위해 예시되고 반드시 축척으로 도시되지는 않았음을 이해할 것이다. 예를 들면, 블록도의 일부 구성요소 또는 흐름도의 단계의 치수는 본 실시예의 이해를 향상시키기 위해 다른 구성요소에 비해 과장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 광고 제공 시스템을 도시한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 광고 제공 방법을 도시하는 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자를 위한 새로운 광고 번들 및 애드-챌린지를 맞춤화 하기 위해 사용되는 인공지능 엔진의 흐름도를 도시한다.
통상의 기술자는 도면 내의 구성요소가 단순성과 명료성을 위해 예시되고 반드시 축척으로 도시되지는 않았음을 이해할 것이다. 예를 들면, 블록도의 일부 구성요소 또는 흐름도의 단계의 치수는 본 실시예의 이해를 향상시키기 위해 다른 구성요소에 비해 과장될 수 있다.
다음의 상세한 설명은 단지 본질적인 예시일 뿐이고 본 발명 또는 응용 또는 본 발명의 용도를 제한하려는 것이 아니다. 또한, 본 발명의 이전 배경기술 또는 다음의 상세한 설명에 나타난 이론에 의해 구속될 의도가 아니다.
특정 실시예의 의도는, 런타임을 가지며 장치상에서 재생되도록 구성된 하나 이상의 광고를 포함하는 광고 번들을 사용자의 장치에 제공하는 방법을 개시하는 것이다. 상기 방법은 광고 번들이 끝까지 재생되었음을 검출하는 단계; 및 그 다음 광고 번들에 기반하여 보상 가치를 계산하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 구독 서버에, 보상 가치와 구독 계정 번호를 자동으로 전송하는 단계를 더 포함하며, 보상 가치가 구독 서버에 의해 사용되어 구독 계정 번호와 연관된 미지불 구독 요금을 상쇄할 수 있다.
미지불 구독 요금이 보상 가치와 상쇄되었다는 확인은 구독 서버 또는 결제 게이트웨이와 같은 중개자로부터 수신될 수 있다. 미지불 구독 요금이 보상 가치와 상쇄되었다는 확인과, 상괘 후의 미지불 구독 요금의 잔액은 장치에 제공될 수 있다.
광고 번들 시청에 대한 "보상"으로서, 사용자는 구독 서비스(예를 들면, 주문형 비디오 서비스, 오디오 스트리밍 서비스, 통신 서비스, 유틸리티 서비스 등)에 대한 그/그녀의 가입 요금 감면을 받는데, 상기 광고 번들의 보상 가치가 미지불 구독 요금에 대해 상쇄되기 때문이다. 이는 사용자가 광고 번들을 시청하는데 대한 인센티브를 생성한다. 광고 번들의 보상 가치가 직접적 "금전적 보상"으로 기능하지 않는다는 것이 강조되는 것이 중요한데, 보상 가치는 구독 요금을 상쇄하는 데만, 그리고 자동으로 사용될 수 있기 때문이다. 이 제한의 이유는 시스템의 어떤 남용을 방지하기 위함인데, 즉, 사용자가 돈을 벌기 위해 사용자가 과도하게 광고 번들을 시청하는 것을 방지하기 위함이다. 제한은 사용자가 시스템으로부터 얻을 수 있는 이점에 대한 자연스러운 상한 역할을 한다 광고 번들 시청에 대한 보상이 구독 요금을 상쇄하는 데만 국한되기 때문에, 사용자는 사용자가 구독한 것 보다 더 많은 보상을 얻지 못한다. 이는 광고 번들의 과도한 시청을 유리하게 억제시키는데, 사용자가 얻을 수 있는 보상에 한계가 있기 때문이다. 또한, 이는 과도한 시청과는 반대로, 광고 번들의 정기적이고 지속적인 시청(그들의 월간 구독 요금을 상쇄하기 위해)을 권장한다.
보상 가치가 구독 요금을 상쇄하는 것으로만 제한되더라도, 구독 계정 번호는 사용자와 연관될 필요는 없다. 예를 들면, 사용자는 상쇄가 적용될 다른 사용자(친구 또는 가족 멤버인 경우)와 연관된 구독 계정 번호를 선택할 수 있다.
실시예에서, 상기 방법은 애드-챌린지(ad-challenge)를 하나 이상의 광고에 통합하는 단계; 하나 이상의 광고의 재생을 일시적으로 중단하는 동안 애드-챌린지를 표시하는 단계; 및 애드-챌린지를 완료하고 하나 이상의 광고가 장치에서 재생을 재개하게 하는 사용자 상호작용을 수신하는 단계를 더 포함한다. 실시예에서, 상기 방법은 애드-챌린지 동안 또는 애드-챌린지의 완료시에 제품의 구성요소를 표시하는 단계를 더 포함한다.
애드-챌린지는 광고 번들의 광고를 시청하는 동안 사용자가 계속 참여하도록 유리하게 유지한다. 이는 사용자의 참여 요인을 높이는 결과를 낳는데, 이는 클릭율(즉, 사용자가 공급자 웹사이트에 대한 링크를 클릭함) 및 전환율(사용자가 공급자 웹사이터에서 아이템을 구입함)을 높일 수 있고, 광고 효과를 향상시킨다. 애드-챌린지는 또한 광고의 선별 동안 제품 브랜드를 향상시키는 것을 목적으로 한다.
특정 실시예에서, 상기 방법은 런타임 동안과 생체 인식을 사용한 사용자 상호작용 동안 사용자의 감정 분석 데이터를 획득하는 단계; 사용자 상호작용 동안 사용자의 응답 시간을 추적하는 단계; 및 사용자의 감성 분석 데이터 및 사용자의 응답 시간을 향후 광고 번들 및 애드-챌린지의 맞춤을 위한 자체 조정(self-adapting)알고리즘에 적용하는 단계를 더 포함한다. 따라서, 본 발명의 다른 목적은, 감성 분석 데이터(예를 들면, 광고를 시청하고 애드-챌린지와 상호 작용하는 사용자로부터 수집된 얼굴 분석 데이터)로부터 충족되고 사용자의 응답 시간(애드-챌린지와 상호 작용할 때)은 데이터를 학습하고 훈련하기 위해 자체 조정 알고리즘에 공급되어 특정 사용자를 위한 효과적인 광고 번들 또는 애드-챌린지를 만드는 방법에 대한 지침을 제공할 수 있다. 따라서, 미래의 광고 번들 및 애드-챌린지는 해당 사용자에게 특히 맞춰지거나 맞춤화 될 수 있다. 예를 들면, 애드-챌린지의 속도는 사용자의 나이에 맞춰질 수 있는데, 즉, 애드-챌린지의 속도는 청소년에 대해서는 보다 빠를 수 있는 반면 애드-챌린지의 속도는 성인에 대해서는 보다 느릴 수 있다. 그렇게 함으로써, 타겟 청취자의 세분화가 달성되는데, 이는 보다 효과적인 광고를 가능하게 하는데, 일반적인 경우인 대중에 대한 광고와 상반된다.
본 발명의 실시예는 도면을 참조하여 단지 예로서 설명될 것이다. 도면에서 동일한 참조 번호 및 문자는 동일한 구성요소 또는 등가물을 지칭한다.
도 1은 어느 실시예에 따른 시스템(100)을 보여준다. 시스템(100)은 주문형 광고(Advertisement On Demand, AOD) 플랫폼(101) 및 사용자 계정 데이터베이스(102)를 포함할 수 있다. AOD 플랫폼(101)은 어떤 서버, 컴퓨터, 또는 서버 그룹 또는 컴퓨터 그룹 등일 수 있고, 사용자 계정 데이터베이스(102)는 어떤 데이터베이스 또는 데이터베이스 그룹일 수 있다. AOD 플랫폼(101)은 이 기술 분야에서 알려진 어떤 유선 연결 또는 어떤 무선 연결을 통해 사용자 장치(103)에 광고 번들을 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, AOD 플랫폼(101)은 광고 번들과의 웹 사용자 인터페이스 또는 모바일 어플리케이션 인터페이스를 렌더링하도록 구성될 수 있는데, 이는 사용자 장치(103)에 의해 접근하거나 다운로드할 수 있다. 광고 번들이 사용자 장치(103)에 다운로드될 때, 광고 번들은 이용가능한 어떤 와이파이(Wi-Fi), 무선 또는 인터넷 없이 사용자 장치(103)에서 시청될 수 있다. 연결이 AOD 플랫폼(101)에 대해 재설정되면, 사용자 장치(103)의 정보는 그 다음 사용자 장치(103)로부터 AOD 플랫폼(101), 감정 분석 엔진(105) 및 인공 지능 엔진(106)으로 전송된다.
광고 번들은 단일 광고, 또는 시리즈로 배열된 복수의 광고를 포함할 수 있다. 광고 번들은 광고의 유형과 광고 번들 내의 광고의 수에 기반하여 어떤 가치가 있는 광고의 모음으로 볼 수 있다. 광고 번들 내의 광고는 다양할 수 있고 어떤 특정한 카테고리에 가입할 필요가 없다. 광고 번들 내의 광고는 무작위 분류이거나 사용자의 선호도 또는 자동 가중치 기능에 기반한 혼합을 프로파일링 하거나 예측하는 빅데이터 유도 알고리즘에 의해 자동으로 큐레이션 될 수 있다. 광고는 제품에 대한 광고; TV 및 영화 예고; 등에 걸쳐 있을 수 있다.
광고 번들은 광고주 또는 광고 대행사, 광고 집계자(예를 들면, 구글 애드센스), 또는 브랜드 소유자(예를 들면, Nike, Huawei, Zara)로부터 직접 얻어지거나, 사용자의 시청 또는 구입 이력에 기반하여 개별적으로 조합될 수 있다. 광고 번들은 사용자의 개인 데이터에 기반하여 조합될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 생일이 다가오면, 광고 번들에 배열된 광고는 생일파티 및 생일 케이크와 관련될 수 있다. 따라서, 사용자에게 제공되는 광고는 시의적절하고 적절하다. 또한, 친구와 가족은 사용자의 구독 계정 번호에 그들의 보상을 연결함으로써 사용자의 생일을 축하할 수도 있다.
광고 번들은 런타임, 즉, 광고 번들이 처음부터 끝까지 재생되는 지속 시간을 가질 수 있다. 광고 번들 내의 각 광고는 런타임을 가질 수 있다. 광고 번들의 런타임은 광고 번들 내의 광고의 누적 런타임일 수 있는데, 어떤 전환시간(이전 광고에서 다음으로 전환되는 시간)을 포함한다. 광고 번들의 런타임은, 예를 들면, 1에서 10분 사이일 수 있다.
실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 사용자에게 광고 번들을 푸쉬(push)하고 추천할 수 있다. 광고 번들이 사용자에게 푸쉬되고 추천되는 방식은 인공지능을 통해, 또는 사용자의 이력 데이터 및 구매 이력에 의해서일 수 있다. 대안적으로, AOD 플랫폼(101)은 사용자가 시청하기 원하는 광고의 유형에 대한 선호도를 사용자가 지시할 수 있는 필터링 기능을 제공할 수 있다. 이 실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 즉석에서 및 사용자의 특정 필터에 따라 광고 번들을 조합할 수 있다. 개시된 다른 기능은 일정 기간 동안 제품 선호도에 대한 사용자 지시를 허용하는 것인데 이는 인공지능(AI)이 유도 및/또는 큐레이트(curate)한 광고 번들 내에서 광고의 믹스에 관심 있는 제품을 더 높은 가중치로 배치하는 결과를 낳는다.
하지만, 바람직하게는, 사용자 특정 필터는 짧고 미리 정해진 기간 동안만 적용된다. 기간의 만료에 따라, 사용자에게 푸쉬되거나 추천되는 광고 번들은 인공지능의 예측에 의해 결정된 것으로 되돌아간다. 예를 들면, 사용자에게 제공된 제1 광고 번들 내의 광고는 사용자 특정 필터를 적용하여 조합될 수 있고, 사용자에게 제공되는 어떤 후속하는 광고 번들 내의 광고는 인공지능의 예측을 적용하여 조합될 수 있다.
이러한 제한의 이유는 사용자를 훨씬 다양한 제품과 서비스에 노출하기 위함이고, 어떤 특정 서비스 카테고리의 제품에 얽매이지 않도록 하기 위함이다. 예를 들면, 사용자는 새로운 스니커즈 한 켤레에 관심이 있다. 보다 높은 가중치가 AOD 플랫폼(101)이 인공지능의 예측에 기반한 광고 번들의 푸쉬와 추천으로 돌아가기 전에 짧은 기간동인 스니커즈 광고에 적용될 것이다. 실시예에서, 광고 번들은 "건강과 미용", "금융 및 투자", "디자인 및 패션"과 같은 테마에 따라 분류될 수 있다. 사용자는 또한 테마에 기반한 검색과 필터링에 의해 선호하는 광고 번들을 검색할 수 있다.
각 사용자는 사용자 계정 데이터베이스(102)에 저장된 고유의 사용자 ID(user_ID)를 가질 수 있다. 각 user_ID는 여러 구독 공급자에 대해 하나 이상의 구독 계정 번호와 연괸될 수 있으며, 이러한 연관은 사용자 계정 데이터베이스(102)에 저장될 수 있다. 구독 계정 번호는, 예를 들면, 사용자 등록 동안 사용자에 의해 미리 입력될 수 있다. 또한, 사용자 계정 데이터베이스(102)는 다른 user_ID 사이의 연결을 저장하여 사용자 사이의 관계를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 사용자는 가족 또는 친구일 수 있다. 그러한 연결은 그 다음 사용자가 광고 번들 시청의 보상을 다른 사용자의 구독 계정 번호에 적용하기로 선택하거나 수신 사용자에게 그/그녀의 구독 중 수신된 보상의 비율을 특정하는 옵션을 제공할 때 적용될 수 있다.
실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 사용자 장치(103)에서 광고 번들이 그 런타임의 끝까지 재생되었는지를 검출하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 사용자 장치(103)에서 런타임의 끝까지 재생된 광고 번들의 보상 가치를 계산하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, 광고 번들 내의 각 개별 광고는 보상 가치를 가질 수 있고, 따라서 광고 번들의 보상 가치는 광고 번들 내의 각 광고의 보상 가치의 합일 수 있다. 실시예에서, 광고 번들의 보상 가치는 변할 수 있고 사용자에게 표시되지 않는다. 그에 대한 이유는 사용자가 광고 번들을 시청하기 전에 보상 가치가 얼마인지 명시적으로 사용자에게 말하지 않음으로써 사용자의 호기심을 유발하거나 사용자에게 즐거운 놀라움을 제공하기 위함이다. 사용자가 시청하기 전에 보상 가치가 무엇인지 안다면, 진정한 제품 관심이나 오락 가치보다는 금전적인 목적이 될 것이다.
실시예에서, 광고 번들의 보상 가치는 계산되고 분류되어 사용자에게 표시되는데, 사용자가 광고 번들을 시청하기 전이다. 상쇄 후의 미지불 구독 요금의 잔액(즉, 사용자가 광고 번들을 시청한 후 발생할 수 있는 미지불 구독 요금의 잔액)은 사용자에게 또한 표시될 수 있다. 그러한 방식으로 광고 번들을 시청하는 이점을 수량화하면 사용자가 광고 번들을 시청하도록 유인하거나 인센티브를 받을 수 있다. 일부 광고 번들은 또한 광고 유형 및 광고 번들 내의 광고 수에 따라 동적 값을 반영하기 위해 "부동(floating) 값"을 가질 수 있다.
실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 가입 계정 번호를 획득하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, 이 구독 계정 번호는 사용자가 미리 선택한 기본 계정 번호일 수 있다. 실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 사용자에 의해 미리 입력된 가입 계정 번호를 검색하고 사용자가 그들 중 하나를 선택하도록 유도할 수 있다.
실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 구독 서버(104)에 구독 계정 번호 및 보상 가치를 자동으로 전송하도록 구성될 수 있으며, 구독 서버(104)는 구독 계정 번호와 연관된다. "자동"으로 함으로써, 사용자는 보상 가치를 상환할 수 있는 방식을 특정할 수 없고 보상 가치는 구독 결제에만 적용될 수 있다. 실시예에서, 보상 가치는 가입 서버(104)로 즉시 전송된다. 실시예에서, 보상 가치는 구독 서버(104)로 즉시 전송되지 않고, AOD 플랫폼(101)에서 일정 기간 동안 누적될 수 있다. 누적된 보상 가치는 AOD 플랫폼(101)에서 구독 서버(104)로 주기적인 방식으로(예를 들면, 매월) 전송될 수 있다.
AOD 플랫폼(101)은 또한 블록체인 기술을 활용하여 보상 가치를 구독 서버(104)에 전송할 수 있다. 도 1은 단지 하나의 가입 서버(104)만을 보여주지만, 이 기술 분야의 통상의 기술자는 이것이 단지 도시를 위한 것이고, 사용자가 상이하고 다양한 가입 플랫폼에 걸쳐 다중 가입할 수 있다는 것을 이해할 것이다.
구독 서버(104)는 보상 가치를 사용하여 구독 계정 번호(예를 들면, 주문형 비디오 서비스, 오디오 스트리밍 서비스, 통신 서비스, 유틸리티 서비스 등에 대한 사용자의 월간 구독)와 연관된 미지불 구독 요금을 상쇄할 수 있다. 광고 수익 배분은 구독 서버(104)가 상쇄를 수행하도록 하는 당사자 간에 이미 미리 정해져 있을 것이다. 상쇄는 부분 상쇄 또는 전체 상쇄일 수 있다. 보상 가치가 당월 미지불 구독 요금을 초과하는 경우 "초과" 보상 가치는 "이월"되어 다음 달 미지불 구독 요금을 상쇄하는 데 사용될 수 있다. 실시예에서, 초과 보상 가치가 이월될 수 있는 것에 대한 미리 정해진 제한이 있을 수 있다. 예를 들면, 초과 보상 가치는 3개월까지만 "이월"될 수 있다. 모든 초과 보상 가치는 그 다음 몰수될 것이다. 실시예에서, 사용자가 가입 계정을 취소하는 경우 이월된 양의 금전적 환불 또는 반환은 없다. 이는 사용자가 구독 계정을 취소하고 이월된 금액을 현금화하는 악용을 방지하기 위함이다.
실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 미지불 구독 요금이 보상 가치로 상쇄되었다는 확인을 구독 서버(104)로부터 수신하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, 처리는 지불 게이트웨이를 통해 이루어질 수 있고, 그 시나리오에서, AOD 플랫폼(101)은 미지불 구독 요금이 보상 가치와 상쇄되었다는 확인을 결제 게이트웨이로부터 수신할 수 있다.
실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 미지불 구독 요금이 보상 가치와 상쇄되었다는 확인과 상쇄 후의 미지불 구독 요금 잔액을 사용자 장치(103)의 인터페이스에 표시함으로써 사용자에게 제공하도록 구성될 수 있다.
따라서, 광고 번들 시청에 대한 보상으로, 사용자는 구독 서비스에 대한 구독 요금을 감면받는다. 이는 사용자가 광고 번들을 시청하는데 대한 인센티브를 생성한다. 또한, 보상 가치는 자동으로 구독 서버(104)로 전송되어 구독 요금의 상쇄를 수행하므로, 사용자는 보상 가치를 다른 용도로 사용할 수 없다. 이는 사용자가 단순히 돈을 벌기 위해 광고 번들을 과도하게 시청함으로써 시스템을 악용하는 것을 방지하는 데 도움이 되기 때문에 중요하다. 제한은 또한 사용자가 시스템으로부터 얻을 수 있는 이점에 대한 자연스러운 상한 역할을 한다 광고 번들 시청에 대한 보상이 구독 요금을 상쇄하는데만 국한되기 때문에, 사용자는 사용자가 구독한 것 보다 더 많은 보상을 얻지 못한다. 이는 광고 번들의 과도한 시청을 유리하게 억제시키는데, 사용자가 얻을 수 있는 보상에 한계가 있기 때문이다. 또한, 이는 과도한 시청과는 반대로, 광고 번들의 정기적이고 지속적인 시청을 권장한다.
도 2는 어느 실시예에 따른 광고 제공 방법을 도시하는 흐름도이다. 도 2의 단계 201에서, AOD 플랫폼(101)은 사용자 장치(103)에 광고 번들을 제공한다. 광고 번들은 런타임을 가지고 하나 이상의 광고를 포함한다.
도 2의 단계 202에서, AOD 플랫폼(101)은 광고 번들이 사용자 장치(103)에서 런타임의 끝까지 재생되었음을 검출한다.
도 2의 단계 203에서, AOD 플랫폼(101)은 광고 번들에 기초하여 보상 가치를 계산한다.
도 2의 단계 204에서, AOD 플랫폼(101)은 구독 계정 번호를 획득한다. 이 구독 계정 번호는 사용자가 미리 선택한 기본 계정 번호일 수 있다. 대안적으로, AOD 플랫폼(101)은 사용자에 의해 미리 입력된 가입 계정 번호를 검색하고 사용자가 그들 중 하나를 선택하도록 유도하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 사용자는 보상 가치를 사용하여 미지불 구독 요금의 상쇄가 선물(gift) 또는 선물(present)로 기능할 수 있도록 가족이나 친구가 된 다른 사용자와 연결된 구독 계정 번호를 지정할 수 있다.
도 2의 단계 205에서, AOD 플랫폼(101)은 구독 서버(104)로 구독 계정 번호 및 보상 가치를 자동으로 전송한다. 구독 서버(104)는 보상 가치를 활용하여 구독 계정 번호와 관련된 미지불 구독 요금을 상쇄할 수 있다. 실시예에서, 보상 가치는 가입 서버(104)로 즉시 전송된다. 실시예에서, 보상 가치는 구독 서버(104)로 즉시 전송되지 않지만, AOD 플랫폼(101)에서 일정 기간 동안 누적될 수 있다. 누적된 보상 가치는 AOD 플랫폼(101)에서 구독 서버(104)로 주기적인 방식으로(예를 들면, 매월) 전송될 수 있다.
AOD 플랫폼(101)은 그 다음 미지불 구독 요금이 보상 가치로 상쇄되었다는 확인을 구독 서버(104)로부터 수신할 수 있다. 대안적으로, 처리는 결제 게이트웨이를 통해 이루어질 수 있다. 그 시나리오에서, AOD 플랫폼(101)은 미지불 구독 요금이 보상 가치와 상쇄되었다는 확인을 결제 게이트웨이로부터 수신할 수 있다.
AOD 플랫폼(101)은 사용자 장치(103)에 미지불 구독 요금이 보상 가치와 상쇄되었다는 확인 및 상쇄 이후의 미지불 구독 요금 잔액을 제공한다. 이 확인은 사용자가 더 많은 광고 번들을 계속 시청하도록 자극하는 일종의 "노력 지표(effort indicator)" 역할을 할 수 있다.
실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 사용자가 특정 기간(예를 들면, 24시간 기간 내에 10개의 광고 번들) 동안 볼 수 있도록 허용된 광고 번들의 수에 대한 제한을 구현할 수 있다.
실시예에서, 광고 번들은 하나 이상의 애드-챌린지와 통합된 광고를 포함할 수 있다. 애드-챌린지는 전체 광고 경험의 일부로서 의사소통, 교육 및 엔터테인먼트 요소를 제공할 수 있는 게임 또는 작업 또는 퍼즐일 수 있다. 애드-챌린지의 예는 직소(jig saw) 퍼즐일 수 있다. 애드-챌린지는 인지(cognitive) 영역(표 1), 정서적(affective) 영역(표 2) 또는 정신운동(psychomotor) 영역(표 3) 또는 이 세 범주의 혼합에 해당할 수 있다.
| 영역 | 애드-챌린지 유형 | 모니터링하는 파라미터 |
| 회상 | 정보, 사실, 날짜, 장소를 회상 애드-챌린지 유형: 배열, 순서, 인식, 복제, 관련, 이름 |
측정: - 정답의 수 - 응답 시간 - 올바른 순서 또는 응답 획득 파라미터: - 시간 - 색 - 응답률 - 텍스트 유형 - 크기 - 난이도 - 언어 - 톤 - 음악 - 기타 |
| 이해 | 정보, 의미, 추론 이해 애드-챌린지 유형: 위치, 인식, 식별, 지시, 왼쪽에서 오른쪽으로 매칭 |
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| 적용 | 올바른 순서로 정보 사용, 문제 해결 게임 유형: 해결, 연습, 작동 |
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| 분석 | 패턴 관찰, 부분 구성, 숨겨진 의미 인식 애드-챌린지 유형: 조사, 비교, 계산 |
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| 합성 | 오래된 아이디어를 사용하여 새로운 것을 창조, 예측 애드-챌린지 유형: 배열, 조합, 구성 |
| 영역 | 애드-챌린지 유형 | 모니터링하는 파라미터 |
| 수신 | 정보를 수신하고자 함 애드-챌린지 유형: 질문, 듣기, 참여 |
측정: - 정답의 수 - 응답 시간 - 올바른 순서 또는 응답 획득 파라미터: - 시간 - 색 - 응답률 - 텍스트 유형 - 크기 - 난이도 - 언어 - 톤 - 음악 - 기타 |
| 응답 | 참여 애드-챌린지 유형: 기여, 수행 |
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| 값 | 통합 정보 애드-챌린지 유형: 도전, 비판, 토론 |
|
| 구성 | 습관/연습의 일부로서 새로운 정보 만들기 애드-챌린지 유형: 개발, 수정, 공식화 |
| 영역 | 애드-챌린지 유형 | 모니터링하는 파라미터 |
| 모방 | 행동 모방 애드-챌린지 유형: 복사, 따라하기, 복제 |
측정: - 정답의 수 - 응답 시간 - 올바른 순서 또는 응답 획득 파라미터: - 시간 - 색 - 응답률 - 텍스트 유형 - 크기 - 난이도 - 언어 - 톤 - 음악 - 기타 |
| 조작 | 메모리 또는 명령에 기반한 반복 애드-챌린지 유형: 재창조, 수행 |
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| 정확도 | 명령 없이 반복 애드-챌린지 유형: 완료, 제어, 연결 |
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| 표현 | 다른 상황에 정보를 적용 애드-챌린지 유형: 통합, 공식화, 해결 |
애드-챌린지는 또한 다음 범주 중 하나로 분류될 수도 있다: (1) 직접 지시(예를 들면, 짧은 프레젠테이션, 교훈적 질문, 데모); (2) 대화형 교육(예를 들면, 브레인스토밍, 논의/토론); (3) 경험(예를 들면, 역할극, 기술 연습, 실험 수행); (4) 간접 교육(예를 들면, 문제 해결, 사례 연구, 개념 형성(예: 탐색), 반성) 및 (5) 독립적 연구(예를 들면, 프로젝트).
표 4는 예시적인 애드-챌린지 포맷을 도시한다.
| 애드-챌린지 |
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게임 내 배너, 배경으로 사용되는 광고판, 예를 들면, 스포츠 경기장 배너가 게시자 배너로 대체되고 실제 광고 배치와 유사한 방식으로 배치되고 챌린지 퀴즈 종료와 함께 게임/챌린지의 전체 흐름의 부분으로서 나타난다. - 60초의 실제 제품을 사용한 요리 레시피(예를 들면, 사용자 예측 응답을 기반으로 하는 가변 시간의 일부인 파라미터 시간 프레임). |
| 컨텍스트 유형 | -
게시자 제품은 예를 들면, 전리품, 대상, 주연, 코인, 보상으로서 게임 플레이 또는 챌린지로 설계된다. 장면이 광고의 목적이라면(예를 들면, 관광 명소 위치) 증강 현실(Augmented Reality)을 사용하여 시뮬레이션된 장면 또는 환경에 차량 대시보드의 브랜드(BMW 또는 Honda 또는 등등)를 통합하거나 그 반대. - 특정 시간에 숨겨진 광고 배너를 발견하기 위한 매직 아이 아트. |
| 역할극 광고 | -
예를 들면, 게임에서 특정 역할(당신의 아바타)을 수행한다. 당신은 피자 메이커이고 주문을 받고, 만들고, 굽고 고객에게 서빙한다. - 예를 들면, 레이상 자동차는 실제 차의 치수 및 브랜드 특정 디자인에 따라 애니메이션된다. |
| 문제 해결 광고 | -
퍼즐 해결. 예를 들면, 퍼즐을 1에서 10단계의 복잡도 순서로 60초 이하로 배열. - 메모리 예를 들면, 60초 내에 닫힌 타일에서 2개의 유사한 제품을 선택 |
| 기술 연습 광고 | - 단계를 따름 예를 들면, 할당된 시간 내에 특정 작업(애니메이션 만들기) 또는 일련의 작업을 위해 파워포인트를 사용하는 방법을, 60초동안 말하기- 앱/소프트웨어/컴퓨터의 특정 기능을 사용하여 문제를 해결하는 방법 |
| 브레인 스토밍 광고 | - 예를 들면, 가능한 원인 목록을 사용하여 말라리아에 감염될 수 있는 방법을 스스로 발견 |
애드-챌린지는 광고의 런타임 동안 어떤 지점에도 통합될 수 있다. 예를 들면, 애드-챌린지는 광고의 런타임 동안 중간지점(예를 들면, 광고의 런타임이 2분일 때 1분의 마크)에 포함될 수 있다. 광고 번들이 사용자 장치(103)에서 1분 마크까지 재생되면, 애드-챌린지가 자동으로 활성화되어 사용자 장치(103)에 표시된다. 이 시점에서, 광고 번들의 광고의 재생은 일시적으로 연기되거나 중단될 것이다. 애드-챌린지가 완료되었을 때에만, 광고 번들의 광고의 재생이 재개된다.
애드-챌린지는 완료되기 전에 사용자 상호작용이 필요하다. 사용자 상호작용은 챌린지를 완료하기 위해 사용자로부터의 일부 인지 입력이 필요하다는 것을 나타낸다. 예를 들면, 만일 애드-챌린지가 직소 퍼즐이라면, 사용자는 뒤죽박죽된 퍼즐 조각을 재배열하여 직소 퍼즐을 해결해야할 필요가 있다. 애드-챌린지의 완성에 따라, 애드-챌린지는 더이상 표시되지 않을 것이고, 광고는 그 다음 재생이 재개될 것이다(예를 들면, 1분 마크로부터). 실시예에서, 제품의 요소는 애드-챌린지 동안 또는 애드-챌린지 완료 시에 또한 표시될 수 있다. 애드-챌린지는 또한 그것이 통합된 광고와도 관련될 수 있다. 예를 들면, 만일 광고가 운동화 회사와 관련된다면, 통합된 애드-챌린지의 완료에 따라, 조합된 직소 퍼즐은 운동화 제품의 사진을 보여줄 수 있다. 이는 애드-챌린지가 광고되는 제품을 사용자에게 재인식시키므로 유용하다. 두번째 이점은, 애드-챌린지가 예측 분석에서 기억 품질 및 치매 발병과 같은 건강 모니터링 분석을 지원할 뿐 아니라 재활용과 같은 대중 메시지 또는 캠페인을 전파하는 데 또한 사용될 수 있다. 애드-챌린지는 무작위 분류이거나 사용자의 선호도 또는 자동 가중치 기능에 기반한 혼합을 프로파일링 하거나 예측하는 빅데이터 유도 알고리즘에 의해 자동으로 큐레이션 될 수 있다.
애드-챌린지의 목적은 광고 번들을 시청하는 동안 사용자의 참여를 유지시키는 것이다. 애드-챌린지는 사용자로부터 이해할 수 있는 응답을 요청하고 사용자의 인지적 사고를 촉발하기 위한 것이다. 애드-챌린지의 목적은 광고를 시청하는 동안 사용자를 즐겁게 유지하는 것이므로 단순한 "클릭" 버튼과 대조적이다. 애드-챌린지의 다른 이점은 사용자가 실제로 주의를 기울이고 광고를 보고 있다는 것을 보장한다는 것이다. 애드-챌린지의 활성화로 광고 번들의 재생이 중단됨에 따라, 사용자는 광고 번들이 런타임의 끝까지 재생되기 전까지 애드-챌린지를 완료해야 하고 광고 번들의 보상 가치를 사용자가 받을 수 있다. 애드-챌린지는 파라미터적으로 설계함으로써 사용자의 인지적, 정서적 및 정신운동적 측면을 더 잘 타겟팅할 수 있다.
실시예에서, 광고 번들은 벤더 사이트(예를 들면, 소매상 쇼핑 웹사이트)에 대한 링크를 포함할 수 있다. 링크는 광고 번들의 런타임 중에 표시된다. 링크는 광고 번들의 광고에 통합될 수 있다. 실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 클릭을 통한 이벤트가 발생한 때를 검출하도록 구성될 수 있다(즉, 사용자가 링크를 클릭하고 벤더 사이트로 연결됨). 실시예에서, AOD 플랫폼(101)은 또한 벤더 사이트 서버로부터 구매 통지를 수신할 수 있다. 벤더 사이트의 제품/서비스가 클릭을 통한 이벤트의 결과로서 사용자가 구매한 경우 벤더 사이트 서버에서 구매 알림이 보내진다. 그러한 것이 발생하면, 벤더 사이트는 또한 AOD 플랫폼(101)에 커미션을 제공할 수 있다.
도 1에 보인 것은 감정 분석 엔진(105)이다. 감정 분석 엔진(105)은 감성 분석 데이터를 수집하고 저장할 수 있다. 감정 분석 데이터에는 얼굴 인식 데이터와 뇌 활동 데이터를 포함할 수 있다. 감정 분석 엔진(105)은 사용자가 광고를 시청할 때 사용자의 참여 수준을 확인하기 위해 안면 인식 기술(예를 들면, 사용자의 카메라로부터의 비디오 입력을 통해)과 같은 생체 인식을 사용하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 광고를 무시하거나 시청하지 않았거나, 사용자가 광고를 힐끗 쳐다보기만 하거나, 사용자가 광고를 집중적으로 시청한 경우이다. 다른 예에서, 동공 확장은 또한 감정적 반응의 특정 측면을 나타낼 수 있다.
감정 분석 엔진(105)은 또한 사용자가 계정을 등록할 때 생체 인식 인증 기술을 사용하고 데이터베이스를 상호 참조하여 중복 계정을 감지하고 각 계정이 고유한 개인에게 속하는지 보장할 수 있다. 이는 누군가가 다른 이메일 계정이나 여러 휴대 전화 번호를 사용하여 여러 계정을 만드는 것을 방지하고 사용자가 가상의 신원과 계정을 만드는 문제를 해결하기 위한 것이다. 생체 인증 기술의 예는 얼굴 인식 기술, 지문 인식 기술, DNA 인식 기술, 뇌파 패턴 인식 기술 및 음성 패턴 인식 기술을 포함한다.
감정 분석 엔진(105)은 또한 안면 인식 기술을 사용하여 사용자가 광고를 적절하게 시청했는지 여부를 검증할 수 있다. 일반적인 문제는 사용자가 광고 번들이 재생되는 동안 단순히 컴퓨터에서 멀어지고 사용자가 광고를 보지 않았음에도, 심지어는 광고 번들의 전체를 보지 않았거나, 광고 번들의 광고의 대부분을 보지 않았을 때에도, 부정직하게 보상을 수락(즉, 미지불 구독 요금을 보상 가치로 상쇄)할 수 있다는 것이다. 감정 분석 엔진(105)은 안면 인식 기술을 사용하여 광고 번들의 다양한 체크포인트(예를 들어, 첫 번째 광고의 시작, 광고 사이의 전환, 그리고 마지막 광고의 끝)에서 사용자의 얼굴을 검출할 수 있다. 체크포인트에는 임계값이 적용될 수 있다. 사용자의 얼굴이 특정 수의 체크포인트에서 검출되지 않으면, AOD 플랫폼(101)은 광고 번들이 적절하게 시청되지 않은 것으로 간주할 것이다. 얼굴 인식 기능은 사용자에게 명백한 것일 수 있다. 또한, 각 체크포인트에서, 만일 사용자의 얼굴이 검출되지 않으면, AOD 플랫폼(101)은 사용자에게 광고 번들을 시청하도록 상기시키는 프롬프트를 표시할 수 있다.
도 1에 보인 것은 인공지능 엔진(106)이다. 인공 지능 엔진(106)은 자체 조정(self-adapting) 알고리즘을 사용할 수 있다. 인공 지능 엔진(106)은 감정 분석 엔진(105)으로부터 감정 분석 데이터를 수신할 수 있다. 감정 분석 데이터로부터, 인공 지능 엔진(106)은 사용자가 광고를 시청하고 있을 때 사용자의 감정 상태를 결정할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 기쁠 때, 슬플 때, 두려울 때, 놀라울 때, 혼란스러울 때 등이다. 사용자의 응답 시간(즉, 사용자가 애드-챌린지에 응답하는 속도)은 또한 인공 지능 엔진(106)에 제공될 수 있다.
인공 지능 엔진(106)은 사용자 응답 시간 및 감정 분석 데이터를 활용하여 사용자에게 반향을 일으킬 광고 유형을 효과적으로 예측할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 엔진(106)은 광고가 사용자에게 푸시되는 광고 번들의 일부여야 하는 안내를 AOD 플랫폼(101)에 제공할 수 있다. 세부 수준은 사용자를 연결할 수 있는 최상의 기회를 제공하는, 색상 조합, 언어 복잡성, 목적 유형과 같은 광고의 특정 측면도 포함할 수 있다. 인공 지능 엔진(106)은 또한 애드-챌린지에 대한 사용자 특정 수정을 제공하여 사용자의 연령, 선호하는 색상, 응답 시간, 복잡성 수준 등에 맞출 수 있다. 따라서, AOD 플랫폼(101)에 의해 사용자 장치(103)로 푸시되는 후속 광고 번들 및 그에 통합된 애드-챌린지는 사용자에게 구체적으로 맞춰질 수 있다.
인공 지능 엔진(106)은 또한 광고의 "바이럴 성(viral-ness)" 또는 효과를 예측할 수 있다. 인공 지능 엔진(106)은 회귀 분석을 적용하여 사용자 참여 및 궁극적 전환(즉, 사용자가 벤더 웹사이트에서 항목을 클릭하고 구매함)에 있어서 애드-챌린지 및 새로 생성된 광고의 효과를 이해할 수 있다. 이는 다양한 독립 변수가 선택되고 계산에 적용되어 특정 광고 및 애드-챌린지의 효과에 미치는 영향을 확인하는 민감도 분석에 도움이 된다. 독립 변수는 애드-챌린지 완료하기 위한 사용자의 응답 시간 또는 사용자가 애드-챌린지를 완료한 용이성일 수 있는 반면 종속변수는 참여 지수(engagement index)이다. 참여 지수는 최대 팔로워 수 더하기 관심 기간을 기반으로 한다.
"바이럴 성" 또는 광고의 효과를 예측하기 위해, 알고리즘은 다음 세 가지 미분 방정식과 함께 사용될 수 있다.
(1) E'[t] = -beta E[t] U[t]
[설명: 사용자가 될 수 있는 인구의 비율]
(2) U'[t] = beta E[t] U[t] - kapa U[t] + D(t=infinity)
[설명: 실제로 참여하는 사용자가 된 비율]
(3) B'[t] == k U[t] - D(t=infinity)
[설명: 지루해하는 사용자의 비율]
여기서 E(t)는 시간 t에서 잠재적인 사용자의 수이다; U(t)는 시간 t에서 흥미를 발견한 사용자의 수입니다; B(t)는 시간 t에서 지루해진 사용자 수이고 D(t)는 시간 t에서 열성적인 사용자 수이며 이는 상수일 수 있다.
"바이럴 성"을 결정하기 위해, 인공 지능 엔진(106)은 먼저 감성 분석 엔진(105) 및 애드-챌린지 응답 시간으로부터 감정 분석 데이터를 획득해야 한다. 시각, 청각 또는 웅변, 뇌 및 신경 신호, 피부 온도와 같은 다른 신체 응답도 그러한 반응을 감지하기 위한 사용 가능한 센서 또는 장치가 있는 경우 인공 지능 엔진(106)에 공급될 수 있다. 특정 광고에 대한 이러한 응답으로부터 수집된 데이터는 상관되고(correlated) 분류된다. 이 데이터는 부분적으로 또는 전체적으로 사용되어 새로운 광고의 결과를 예측하거나 효과적인 광고를 만드는 방법에 대한 지침을 제공하도록 돕는 데 사용되는 전달 함수 또는 다변수 함수를 생성한다. 이 데이터는 데이터 수집의 각 차례를 조절하고 발전시켜 상관 관계를 범주적으로 구체화할 것이다. 데이터의 다른 측면, 사용자 통계, 응답은 자가 학습/조정 알고리즘과 함께 분석에 사용되어 광고 목표(바이럴 성, 참여 요인, 원하는 사용자 응답 등)의 예측을 생성한다.
도 3은 인공 지능 엔진(106)이 사용자를 위한 새로운 애드-챌린지와 함께 새로운 광고 번들을 맞춤화하기 위해 사용될 수 있는 방법의 흐름도를 도시한다. 301에서, 카메라, 스마트 워치 및 센서와 같은 장치를 사용하여 사용자 응답 데이터를 획득한다. 302에서, 사용자 응답 데이터는 시각적 응답, 오디오 응답 및 웅변적 응답의 영역에서 신체 응답일 수 있다. 303에서, 사용자 응답 데이터는 인공 지능 엔진(106)에 공급되어 데이터 분석을 수행한다. 304에서, 인공 지능 엔진(106)은 회귀 모델링을 수행하여 데이터 분석에 규정되거나 사용되는 상이한 파라미터를 캡처하는 다변수 함수를 생성한다. 305에서, 인공 지능 엔진(106)은 i번째 및 i + 1번째의 반복을 비교한다. 306에서, 의도된 제품의 목표 및 조건(사용자 통계, 제품 유형, 가격)이 입력되고 인공 지능 엔진(106)은 특정 비율의 감정(예를 들면, 흥분됨/즐거움/놀람)의 함수인 예측된 사용자 응답을 출력한다. 307에서, AOD 플랫폼(101)은 예측된 사용자 응답을 사용하여 사용자를 위한 새로운 광고 번들 또는 새로운 애드-챌린지를 맞춤화한다. 따라서, 미래의 광고 번들 및 애드-챌린지는 해당 사용자에게 특히 맞춰지거나 맞춤화 될 수 있다. 예를 들면, 애드-챌린지의 속도는 사용자의 나이에 맞춰질 수 있는데, 즉, 애드-챌린지의 속도는 청소년에 대해서는 보다 빠를 수 있는 반면 애드-챌린지의 속도는 성인에 대해서는 보다 느릴 수 있다. 그렇게 함으로써, 타겟 청중을 세분화하여 보다 효과적인 광고를 만들 수 있다.
달리 구체적으로 언급되지 않는 한, 그리고 다음으로부터 명백듯이, 본 명세서 전반에 걸쳐 "수신", "식별", '개시', "태깅", "전송", "실행", "증가", "결정", "할당", "승인", "선택", "보내기", "계산", "결정", "대체", "생성", "초기화", "출력", 등과 같은 용어를 사용한 논의는, 컴퓨터 시스템 내에서 물리량으로 표현된 데이터를 컴퓨터 시스템 또는 다른 정보 저장장치, 전송 또는 표시 장치 내에서 물리량으로 유사하게 표현된 다른 데이터로 조작하고 변환하는 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 장치의 동작 및 프로세스를 나타낸다.
응용에서, 달리 특정되지 않는 한, "포함하는", "포함한다"라는 용어와, 그 문법적 변형은 "개방된" 또는 "포함하는" 언어를 지칭하도록 의도되는데, 이들은 인용된 구성요소를 포함하지만 또한 추가적인, 명시적이지 않게 인용된 구송요소의 포함을 허용한다.
응용의 다양한 다른 수정 및 개조가 응용의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 전술한 개시 내용을 읽은 후 통상의 기술자에게 명백할 것이며, 이러한 모든 수정 및 개조는 첨부된 청구항의 범위와 함께 하도록 의도된다.
Claims (17)
- 사용자의 장치에 광고 번들(bundle)을 제공하는 단계 - 상기 광고 번들은 런타임(runtime)을 가지고 상기 장치에서 재생되도록 구성된 하나 이상의 광고를 포함함 -;
상기 광고 번들이 상기 런타임의 끝까지 재생되었음을 검출하는 단계;
상기 광고 번들에 기반하여 보상 가치를 계산하는 단계; 및
구독 서버에 상기 보상 가치와 구독 계정 번호를 자동으로 전송하는 단계 - 상기 보상 가치는 상기 구독 서버에 의해 상기 구독 계정 번호와 연관된 미지불 구독 요금을 상쇄하는데 사용될 수 있음 -;
를 포함하는, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 구독 서버 또는 결제 게이트웨이(payment gateway)로부터 상기 미지불 구독 요금이 상기 보상 가치로 상쇄되었다는 확인을 수신하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 미지불 구독 요금이 상기 보상 가치와 상쇄되었다는 상기 확인 및 상기 상쇄 이후의 상기 미지불 구독 요금의 잔액을 상기 장치에 제공하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제3항에 있어서,
상기 보상 가치는 상기 광고 번들이 상기 장치에서 재생되기 전에 계산되고,
상기 보상 가치와 상기 상쇄 후의 상기 미지불 구독 요금의 상기 잔액은 상기 사용자가 상기 광고 번들을 시청하도록 장려하기 위해 상기 사용자에게 보여지는, 방법. - 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 장치에 다른 광고 번들을 제공하는 단계;
상기 다른 광고 번들이 상기 런타임의 끝까지 재생되었음을 검출하는 단계;
상기 다른 광고 번들에 기반하여 다른 보상 가치를 계산하는 단계 - 상기 다른 보상 가치는 상기 보상 가치 및 상기 구독 계정 번호를 가지는 상기 구독 서버로 자동으로 전송되어, 상기 보상 가치 및 상기 다른 보상 가치 모두는 상기 구독 서버에 의해 상기 구독 계정 번호와 연관된 상기 미지불 구독 요금을 상쇄하는데 사용될 수 있음 -;
를 더 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 구독 계정 번호는 상기 사용자와 연관되는, 방법. - 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 구독 계정 번호는 다른 사용자와 연관되는, 방법. - 제5항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
사용자 특정 필터를 적용하여 상기 광고 번들 및 상기 다른 광고 번들을 조합하는 단계; 및
예측 인공지능을 적용하여 후속 광고 번들들을 조합하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
계정의 등록 동안 생체 인증 기술을 사용하여 중복 계정들을 검출하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제9항에 있어서,
생체 인증 기술을 사용하여 상기 광고 번들에 기반한 상기 보상 가치를 계산하기 전에 상기 광고 번들의 상기 런타임 동안 다중 체크포인트에서 상기 사용자를 검출하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제9항 또는 제10항에 있어서,
상기 생체 인증 기술은 안면 인식 기술을 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
일정 기간 동안 상기 장치에 제공되는 광고 번들의 수를 제한하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 광고 번들 중 하나 이상의 광고에 애드-챌린지(ad-challenge)를 통합하는 단계;
상기 하나 이상의 광고의 재생을 일시적으로 중단하는 동안 상기 장치에 상기 애드-챌린지를 표시하는 단계; 및
상기 애드-챌린지를 완료하여 상기 장치에서 상기 하나 이상의 광고의 재생을 재개하도록 하는 사용자 상호작용을 수신하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제13항에 있어서,
상기 애드-챌린지 동안 또는 상기 애드-챌린지의 완료시에 제품의 구성요소를 상기 장치에 표시하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제13항 또는 제14항에 있어서,
상기 광고 번들의 상기 런타임 동안 및 생체인증을 사용한 상기 사용자 상호작용 동안 상기 사용자의 감정 분석 데이터를 획득하는 단계;
상기 사용자 상호작용 동안 상기 사용자의 응답 시간을 추적하는 단계; 및
상기 사용자의 상기 감정 분석 데이터 및 상기 사용자의 상기 응답 시간을 새로운 광고 번들 및 새로운 애드-챌린지의 맞춤화를 위한 자체 조정(self-adapting) 알고리즘에 적용하는 단계;
를 더 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자는 상이한 구독 공급자에 걸쳐 복수의 구독 계정을 가지는, 방법. - 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된 하나 이상의 서버를 포함하는 시스템.
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