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KR101295086B1 - 광고 효과 분석 장치 및 방법 - Google Patents

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KR101295086B1
KR101295086B1 KR1020120089381A KR20120089381A KR101295086B1 KR 101295086 B1 KR101295086 B1 KR 101295086B1 KR 1020120089381 A KR1020120089381 A KR 1020120089381A KR 20120089381 A KR20120089381 A KR 20120089381A KR 101295086 B1 KR101295086 B1 KR 101295086B1
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김종민
김중일
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Abstract

광고 효과 분석 장치 및 방법이 개시된다. 광고 효과 분석 방법은, 통신망을 통해 하나 이상의 광고 서버로부터 각각의 광고 사이트에 의한 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 수행 결과 정보와 상기 광고 사이트로부터 어플리케이션 프로그램을 설치한 유저 단말로부터 실행 정보를 각각 수집하는 단계; 미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 하나 이상의 분석 요소에 대한 이력 정보를 생성하는 단계; 및 상기 이력 정보를 이용하여 상기 분석 요소에 대한 달성도를 참조하여 선택된 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

광고 효과 분석 장치 및 방법{Advertisement effect measuring device and method}
본 발명은 최적화된 광고주 중심의 광고 전략 수립을 위한 광고 효과 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
상품이나 서비스의 판매 또는 기업의 이미지 홍보 등의 다양한 목적 달성을 위해 많은 광고가 행해지고 있다.
웹사이트 등을 통해 수행되는 온라인 광고는 웹사이트에 게재하는 배너형 광고에서 시작하여, 사용자가 입력한 검색어를 활용하여 사용자에게 적합한 광고를 노출하는 검색 광고, 사용자의 행위를 모니터링하여 적합한 광고를 노출하는 행위 기반 광고로 발전하였다.
최근에는 스마트폰이나 타블렛 피씨 등과 같이 어플리케이션 프로그램을 통신망을 통해 다운로드 및 설치하여 이용하는 디지털 장치들이 널리 이용되고 있다.
따라서, 웹 페이지를 통해 다양한 어플리케이션 프로그램의 명칭이나 기능을 표시하고, 해당 웹 페이지에 접속한 사용자들의 어플리케이션 프로그램의 다운로드를 유도하는 광고 사이트들의 수가 점차 증가하고 있으며, 광고주는 광고 사이트들이 수행하는 어플리케이션 광고 행위에 대해 소정의 광고비를 지불하고 있다.
광고주가 광고 사이트에서 수행하는 어플리케이션 광고 행위에 대해 광고비 지급 기준으로 일반적으로 어플리케이션 광고의 노출 횟수, 어플리케이션 광고에 대한 클릭 횟수 및 어플리케이션 프로그램에 대한 다운로드 횟수에 대한 정보가 이용되고 있다.
그러나, 소정의 계약 기간을 기준으로 광고 비용을 지불하는 정액제 광고 방식이나 접속자가 검색 결과나 배너 광고를 클릭한 횟수를 근거로 광고비를 지불하는 종량제 광고 방식 등에 따른 광고 효과가 그다지 크지 않다는 것이 많은 연구를 통해 입증되고 있다. 또한 적절한 광고 효과 분석 없이 단순히 많은 광고 사이트를 통해 광고를 수행하는 방법은 많은 접속자들에게 광고 노출의 가능성은 커질 수 있으나 불필요한 광고비를 증가시키는 원인으로 인식되고 있는 실정이다.
따라서, 적절한 광고 효과 분석을 통해 최소한의 광고비만으로 최대의 광고 효과를 도모할 수 있는 방안이 요구된다.
본 발명은 다양한 분석 요소(예를 들어, 어플리케이션 프로그램의 노출 횟수, 어플리케이션 프로그램에 대한 클릭 횟수, 어플리케이션 프로그램의 설치(다운로드) 횟수, 어플리케이션 프로그램의 실행 횟수, 어플리케이션 프로그램의 실행 시간 등 중 하나 이상)를 고려하여 광고 효과를 분석함으로써, 최적의 광고 효과 달성을 위한 광고주 관점의 효과적인 광고 전략 수립(예를 들어, 최적의 광고 효과를 발생시킨 광고 사이트의 선택 등)을 가능하게 하는 광고 효과 분석 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 다양한 분석 요소를 고려하여 광고 효과를 분석함으로써 소정의 기간 동안의 광고비 지출의 적절성 여부를 분석할 수 있고, 광고비 규모에 부합하는 최적의 광고 사이트 선택이 가능하도록 하는 광고 효과 분석 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 광고 효과 분석 장치에 의해 수행되는 광고 효과 분석 방법에 있어서, 통신망을 통해 하나 이상의 광고 서버로부터 각각의 광고 사이트에 의한 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 수행 결과 정보와 상기 광고 사이트로부터 어플리케이션 프로그램을 설치한 유저 단말로부터 실행 정보를 각각 수집하는 단계; 미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 하나 이상의 분석 요소에 대한 이력 정보를 생성하는 단계; 및 상기 이력 정보를 이용하여 상기 분석 요소에 대한 달성도를 참조하여 선택된 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는 광고 효과 분석 방법이 제공된다.
상기 광고 수행 결과 정보는 광고 의뢰된 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보의 노출 횟수, 상기 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보에 대한 클릭 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 설치 동작 실행 횟수 중 하나 이상을 포함하고, 상기 실행 정보는 상기 유저 단말에 설치된 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 개시 정보, 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 유지 시간 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계는, 분석 요소 각각에 대해 가중치가 설정된 경우, 각 분석 요소별 달성도를 설정된 가중치를 적용하여 환산값을 산출하는 단계; 및 산출된 환산값이 높은 순서로 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계는, 상기 분석 요소에 대해 가장 높은 달성도를 가지는 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 것일 수 있다.
상기 이력 정보는 미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 기간을 기준하여 생성될 수 있다.
상기 광고 수행 결과 정보는 상기 광고 서버로부터 미리 지정된 시점마다 수신되거나 API(Application Programming Interface) 연동 방식으로 수집될 수 있다. 또한, 상기 실행 정보는 상기 어플리케이션 프로그램에 구비된 SDK(Software Development KIT) 연동 방식으로 수집되거나, 상기 어플리케이션 프로그램에 포함된 실행 코드의 동작에 의해 통신망을 통해 수신될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 광고 효과 분석 장치에 있어서, 통신망을 통해 하나 이상의 광고 서버로부터 각각의 광고 사이트에 의한 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 수행 결과 정보와 상기 광고 사이트로부터 어플리케이션 프로그램을 설치한 유저 단말로부터 실행 정보를 각각 수집하는 수집부; 미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 하나 이상의 분석 요소에 대한 이력 정보를 생성하는 이력 정보 관리부; 및 상기 이력 정보를 이용하여 상기 분석 요소에 대한 달성도를 참조하여 선택된 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 추천 정보 생성부를 포함하는 광고 효과 분석 장치가 제공된다.
상기 광고 수행 결과 정보는 광고 의뢰된 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보의 노출 횟수, 상기 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보에 대한 클릭 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 설치 동작 실행 횟수 중 하나 이상을 포함하고, 상기 실행 정보는 상기 유저 단말에 설치된 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 개시 정보, 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 유지 시간 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 추천 정보 생성부는 상기 분석 요소에 대해 가장 높은 달성도를 가지는 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성할 수 있다.
분석 요소 각각에 대해 가중치가 설정된 경우, 상기 추천 정보 생성부는 각 분석 요소별 달성도를 설정된 가중치를 적용하여 환산값을 산출하고, 산출된 환산값이 높은 순서로 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성할 수 있다.
상기 이력 정보는 미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 기간을 기준하여 생성될 수 있다.
상기 광고 수행 결과 정보는 상기 광고 서버로부터 미리 지정된 시점마다 수신되거나 API(Application Programming Interface) 연동 방식으로 수집될 수 있다. 또한, 상기 실행 정보는 상기 어플리케이션 프로그램에 구비된 SDK(Software Development KIT) 연동 방식으로 수집되거나, 상기 어플리케이션 프로그램에 포함된 실행 코드의 동작에 의해 통신망을 통해 수신될 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 다양한 분석 요소(예를 들어, 어플리케이션 프로그램의 노출 횟수, 어플리케이션 프로그램에 대한 클릭 횟수, 어플리케이션 프로그램의 설치(다운로드) 횟수, 어플리케이션 프로그램의 실행 횟수, 어플리케이션 프로그램의 실행 시간 등 중 하나 이상)를 고려하여 광고 효과를 분석함으로써, 최적의 광고 효과 달성을 위한 광고주 관점의 효과적인 광고 전략 수립(예를 들어, 최적의 광고 효과를 발생시킨 광고 사이트의 선택 등)을 가능하게 하는 효과가 있다.
또한, 다양한 분석 요소를 고려하여 광고 효과를 분석함으로써 소정의 기간 동안의 광고비 지출의 적절성 여부를 분석할 수 있고, 광고비 규모에 부합하는 최적의 광고 사이트 선택이 가능하도록 하는 효과도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 시스템의 개략적인 전체 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 효과 분석 장치의 개략적인 블록 구성도.
도 3a는 광고 사이트의 어플리케이션 프로그램 광고 형태를 예시한 도면.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고효과 분석 정보의 구성을 예시한 도면.
도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 이력 정보 관리부에 의해 관리되는 이력 정보를 예시한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 효과 분석 방법을 나타낸 순서도.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…유닛", "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 시스템의 개략적인 전체 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 효과 분석 장치의 개략적인 블록 구성도이다. 도 3a는 광고 사이트의 어플리케이션 광고 형태를 예시한 도면이고, 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고효과 분석 정보의 구성을 예시한 도면이며, 도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 이력 정보 관리부에 의해 관리되는 이력 정보를 예시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 광고 시스템은 하나 이상의 유저 단말(110), 하나 이상의 광고 서버(120) 및 광고 효과 분석 장치(130)를 포함하여 구성될 수 있다. 유저 단말(110), 광고 서버(120) 및 광고 효과 분석 장치(130)는 각각 통신망을 통해 연결될 수 있고, 도 1에 도시된 m 및 n은 각각 임의의 자연수를 의미한다.
유저 단말(110)은 통신망에 대한 접속 기능을 구비하고, 광고 서버(120)에서 운용하는 광고 사이트를 통해 제공되는 어플리케이션 프로그램을 다운로드하여 설치한 후 설치된 어플리케이션 프로그램을 실행하는 기능을 수행한다. 유저 단말(110)은 예를 들어 스마트폰, 타블렛 피씨 등일 수 있다.
광고 서버(120)는 통신망에 대한 접속 기능을 구비하고, 통신망을 통해 접속된 유저 단말(110)에 하나 이상의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보 및/또는 다운로드 서비스를 제공하는 기능을 수행한다.
각각의 광고 서버(120)는 유저 단말(110)이 통신망을 통해 접속하여 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 열람하고 어플리케이션 프로그램의 다운로드(즉, 설치) 서비스를 제공하기 위한 하나 이상의 광고 사이트를 운용할 수 있다.
또한, 광고 서버(120)는 광고 행위(예를 들어, 어플리케이션 프로그램의 노출 및 설치 유도 행위)의 결과(예를 들어, 어플리케이션 프로그램의 노출 횟수, 클릭 횟수 및 설치 횟수 등)에 대해 광고비를 지급받도록 광고주 또는/및 광고 대행사와의 계약 체결되어 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 행위를 수행할 수 있다.
광고 서버(120)는 도 3의 (a)(즉, Google play의 표시 화면) 및 (b)(즉, Galaxy choice의 표시 화면)에 예시된 바와 같이, 광고 사이트를 통해 접속자에게 지정된 분류에 따른 어플리케이션 프로그램의 리스트를 제시하고, 접속자가 특정 어플리케이션 프로그램 항목을 클릭한 경우 해당 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 제시하며, 접속자가 화면상에 표시된 설치 링크를 클릭한 경우 어플리케이션 프로그램의 설치 동작을 수행하도록 기능할 수 있다.
즉, 광고 서버(120)는 수많은 어플리케이션 프로그램들 중 일부를 카테고리화하여 분류하거나 제시하거나, 소정의 기준을 만족하는 어플리케이션 프로그램을 광고 사이트의 표시 영역 중 노출 효과가 우수한 영역(예를 들어, 상단에 표출하거나 특정의 독립 공간에 표출)에 표시하는 등의 방법으로 보다 많은 접속자들에게 해당 어플리케이션 프로그램의 존재를 인식시키고 또한 해당 어플리케이션 프로그램의 설치를 유도한다.
다시 도 1을 참조하면, 광고 효과 분석 장치(130)는 광고 서버(120)로부터 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 수행 결과를 수집하고 또한 유저 단말(110)로부터 설치된 어플리케이션 프로그램의 실행 이력에 대한 정보를 수집하고, 수집된 정보를 분석하여 광고 효과 분석 정보를 생성한다. 광고주는 생성된 광고 효과 분석 정보를 참조하여 보다 효과적인 광고 전략 및 광고비 지출 전략을 수립할 수 있을 것이다.
광고 효과 분석 장치(130)의 구성이 도시된 도 2를 참조하면, 광고 효과 분석 장치(130)는 통신부(210), 수집부(220), 이력정보 관리부(230), 서비스 분석부(240), 추천정보 생성부(250), 광고주 정보 관리부(260) 및 광고비 산출부(270)를 포함할 수 있다.
통신부(210)는 통신망을 통해 유저 단말(110) 및/또는 광고 서버(120)에 접속하는 기능을 수행한다.
수집부(220)는 통신부(210)를 통해 광고 서버(120)로부터 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 결과 정보(예를 들어, 노출 횟수, 클릭 횟수 및 설치 횟수 등 중 하나 이상)를 수집하고, 또한 유저 단말(110)로부터 어플리케이션 프로그램에 대한 실행 정보를 수집한다.
하나의 광고 서버(120)에서 둘 이상의 광고 사이트를 운영하는 경우, 수집부(220)는 각각의 광고 사이트에 대응되도록 광고 결과 정보를 수집할 수도 있을 것이다. 또한, 수집부(220)는 광고 서버(120) 및 유저 단말(110)로부터 수집하는 정보를 광고 분석 의뢰된 어플리케이션 프로그램으로 한정할 수도 있으나, 그 이외의 어플리케이션 프로그램에 대해서도 해당 정보를 수집할 수 있음은 당연하다.
여기서, 광고 결과 정보에 포함되는 노출 횟수란 예를 들어 유저 단말(110)이 접속된 광고 사이트를 통해 어플리케이션 프로그램에 대한 배너나 명칭 텍스트가 노출되는 횟수를 나타내고, 클릭 횟수는 예를 들어 유저 단말(110)의 사용자가 화면상에 출력된 배너나 명칭 텍스트를 클릭한 횟수를 나타내며, 설치 횟수는 예를 들어 유저 단말(110)들의 사용자들이 해당 광고 사이트를 통해 지정된 어플리케이션 프로그램을 다운로드하여 설치한 횟수를 나타낸다. 또한 실행 정보는 예를 들어 지정된 어플리케이션 프로그램이 설치된 유저 단말(110)들에서 해당 어플리케이션 프로그램이 실행된 이력(예를 들어, 실행 횟수, 실행 유지 시간 등 중 하나 이상)에 대한 정보일 수 있다.
광고 서버(120)는 예를 들어 미리 지정된 시점마다 해당 기간의 광고 결과 정보를 광고 효과 분석 장치(130)로 전송하거나, API(Application Programming Interface) 연동 방식으로 광고 결과 정보를 광고 효과 분석 장치(130)로 제공할 수도 있다. 또한, 유저 단말(110)에 설치된 어플리케이션 프로그램은 예를 들어 어플리케이션 프로그램에 광고 SDK(Software Development KIT)를 연동시키는 방법과 유사한 SDK 연동 방식으로 광고 효과 분석 장치(130)로 해당 어플리케이션 프로그램의 실행 정보(예를 들어, 구동 개시 일자 및 시각, 구동 종료 일자 및 시각 등 중 하나 이상)를 제공하거나, 해당 어플리케이션 프로그램에 포함된 실행 코드의 동작에 의해 실행 정보를 광고 효과 분석 장치(130)로 전송할 수 있다. 이외에도, 광고 효과 분석 장치(130)가 광고 효과 분석 정보의 생성을 위해 광고 서버(120)와 유저 단말(110)로부터 필요한 정보를 제공받는 방법은 다양할 수 있다.
이력정보 관리부(230)는 유저 단말(110) 및 광고 사이트에 상응하는 광고서버(120)로부터 각각 수신된 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 결과 정보 및 실행 정보를 이용하여 미리 지정된 분석 요소별 이력 정보를 생성하고 관리한다.
이력정보 관리부에 의해 관리되는 분석 요소에는 예를 들어 광고 서버(120)로부터 수신된 광고 사이트별 광고 결과 정보에 의해 해석되는 광고 분석 의뢰된 어플리케이션 프로그램의 노출 횟수, 해당 어플리케이션 프로그램에 대한 클릭 횟수 및 해당 어플리케이션 프로그램의 설치(다운로드) 횟수 등 중 하나 이상과, 유저 단말(110)로부터 수신된 실행 정보에 의해 해석되는 광고 분석 의뢰된 어플리케이션 프로그램의 실행 횟수 및 해당 어플리케이션 프로그램의 실행 시간 등 중 하나 이상이 포함될 수 있다.
이력정보 관리부(230)에 의해 생성되고 관리되는 이력 정보는 광고 효과 분석 정보 내의 이력 정보 표시 영역(도 3b의 310 참조)을 통해 광고주에게 제공될 수 있다. 이력 정보는 각각의 분석 요소별로 독립된 탭(320)으로 구분 제시함으로써 보다 명확한 이해가 가능하도록 구성할 수 있다.
도 3b에는 이력 정보 표시 방법으로 각 분석 요소별로 소정의 기간별 평균값에 대한 정보를 표시하는 방법이 예시되었으나, 일자별 변동 그래프 형태, 각각의 단위 기간별 변동 그래프 형태 등으로 그 표시 방법이 보다 다양할 수 있음은 당연하다.
이력 정보 표시 영역(310)에는 예를 들어 광고주 정보 관리부(260)에 의해 관리되는 광고주 정보를 참조하여, 광고주가 광고 의뢰한 광고 서버(120)들에 대한 이력 정보만이 제한적으로 표시되도록 할 수 있다. 물론, 광고주가 광고 의뢰한 광고 서버(120)가 아닌 경우에도 광고 결과 정보가 수집된 광고 사이트 또는/및 소정의 기준 이상의 달성도(예를 들어, 일간 100회 이상의 노출 횟수 등)를 나타내는 광고 결과 정보가 수집된 광고 사이트가 존재하는 경우, 광고 전략 수립시 참조할 수 있도록 해당 정보도 추가적으로 표시할 수 있을 것이다.
서비스 분석부(240)는 이력정보 관리부(230)에 의해 관리되는 이력 정보를 이용하여 소정의 기간 동안의 광고 서비스 분석 정보를 생성한다. 광고 서비스 분석 정보는 예를 들어 과거의 특정 시점으로부터 현재 시점까지 각 광고 사이트에 대한 광고 결과 정보 및 유저 단말(110)에서의 실행 정보를 토대로 각 광고 사이트에 의한 광고 효과를 설명하기 위한 정보일 수 있다.
생성된 광고 서비스 분석 정보는 광고 효과 분석 정보 내의 서비스 분석 정보 표시 영역(도 3b의 340 참조)을 통해 광고주에게 제공될 수 있다.
서비스 분석부(240)는 광고 서비스 분석 정보를 생성함에 있어 광고주 정보에 분석 요소별 가중치가 설정되어 있는 경우라면 분석 요소별 가중치를 고려하여 광고 서비스 분석 정보를 생성할 수도 있다.
예를 들어, 각 분석 요소에 대해 동일한 가중치가 설정된 광고주인 경우라면 서비스 분석부(240)는 각 분석 요소에 대한 이력 정보를 통합적으로 고려하여 분석 정보를 생성할 수 있을 것이고, 다양한 분석 요소들 중 노출이나 실행 횟수에 대해서만 높은 가중치가 설정된 광고주인 경우라면 노출 분야나 실행 횟수 분야에 집중적인 분석 정보를 생성할 수도 있을 것이다.
또한 서비스 분석부(240)는 광고주 정보에 다양한 분석 요소들 중 광고주가 선택한 분석 요소들에 대한 선택 정보가 포함된 경우라면, 해당 선택 정보에 상응하는 광고 서비스 분석 정보를 생성할 수도 있다.
추천정보 생성부(250)는 이력정보 관리부(230)에 의해 관리되는 이력 정보를 참조하여 광고주의 광고 목적(예를 들어, 다양한 분석 요소들 중 선택된 분석 요소)에 부합하는 광고 서비스 추천 정보를 생성한다. 생성된 광고 서비스 추천 정보는 광고 효과 분석 정보 내의 서비스 추천 정보 표시 영역(도 3b의 350 참조)을 통해 광고주에게 제공될 수 있다. 광고 서비스 추천 정보는 예를 들어 광고주와 계약 체결되어 광고비를 지급하는 광고 사이트인지에 관계없이 이력 정보를 토대로 판단할 때 추후 어플리케이션 프로그램에 대한 광고를 진행할 때 광고주의 광고 목적에 부합하는 가장 적절한 광고 사이트를 제안하는 정보일 수 있다.
추천정보 생성부(250)는 광고 서비스 추천 정보를 생성함에 있어 광고주 정보에 분석 요소별 가중치가 설정되어 있는 경우라면 분석 요소별 가중치를 고려하여 광고 서비스 추천 정보를 생성할 수도 있다.
도 3c에는 이력정보 관리부(230)에 의해 관리되는 이력 정보가 예시되어 있다.
예시된 이력 정보를 참조하면, 다양한 분석 요소들 중 노출 요소에 관해서는 제1, 제3 및 제5 광고 사이트에서 높은 달성도를 나타내고 있고, 클릭 요소에 관해서는 제1, 제3 및 제7 광고 사이트에서 높은 달성도를 나타내고 있으며, 설치 요소에 관해서는 제1, 제3 및 제7 광고 사이트에서 높은 달성도를 나타내고 있고, 실행 횟수 요소에 관해서는 제2, 제3 및 제4 광고 사이트에서 높은 달성도를 나타내고 있다.
광고주는 각 광고 사이트 및/또는 유저 단말(110)로부터 수신되는 광고 결과 정보 및/또는 실행 정보에 따른 이력 정보 또는/및 광고 효과 분석 정보를 고려하여 어느 광고 사이트를 통해 광고를 수행할지를 결정할 수 있다.
예를 들어, 광고주가 광고하고자 하는 어플리케이션 프로그램이 신규 개발된 어플리케이션 프로그램으로서 보다 많은 사용자들에게 노출될 필요가 있다면 제1, 제3 및 제5 광고 사이트를 선택할 수 있을 것이다. 이에 비해, 광고주가 광고하고자 하는 어플리케이션 프로그램이 널리 알려진 것으로서 충성도가 높은 사용자를 많이 유치할 필요가 있다면 해당 어플리케이션 프로그램을 보다 많이 실행하는 사용자들이 주로 접속하는 제2, 제3 및 제4 광고 사이트를 선택할 수도 있을 것이다.
광고주는 스스로 중시하는 광고 목적에 부합하도록 다양한 분석 요소들 중 하나 이상의 분석 요소를 선택하여 광고주 정보로 설정할 수 있고, 추천정보 생성부(250)는 광고주에 의한 분석 요소 선택 정보에 상응하는 추천 정보를 생성할 수 있다.
만일 광고주의 광고 목적이 충성도가 높은 사용자를 많이 유치하는 것임에 비해 광고주가 광고비를 지불하는 광고 사이트가 도 3c의 제1 및 제2 광고 사이트로 지정되어 있는 경우, 추천정보 생성부(250)는 제1 광고 사이트 대신 제4 광고 사이트를 지정하도록 추천할 수도 있을 것이다.
또한 만일 노출 횟수, 클릭 횟수 및 설치 횟수에 상응하여 광고비를 지불하는 광고 계약을 체결한 광고주가 최소한의 비용으로 충성도가 높은 사용자를 많이 유치하고자 하는 경우라면, 추천 정보 생성부는 노출 횟수, 클릭 횟수 및 설치 횟수는 상대적으로 적을지라도 보다 많은 실행 횟수를 제시하는 제4 광고 사이트에 대해 광고비를 지불하는 광고 사이트로 지정하도록 제시할 수도 있을 것이다.
이는 제4 광고 사이트가 최소한의 광고 비용만으로도 상대적으로 많은 수의 충성도 높은 사용자를 유인해 준 사이트(즉, 해당 어플리케이션 프로그램의 사용 빈도가 상대적으로 높은 또는 높을 가능성이 있는 사용자들이 주로 접속하는 사이트)이기 때문이다.
그리고 만일 광고주가 지정할 광고 사이트 수량을 설정하고 분석 요소별로 가중치를 부여한 경우라면 각 분석 요소별 가중치가 적용되어 순서화된 광고 사이트들 중 설정된 수량에 해당하는 순위의 광고 사이트만이 포함된 광고 서비스 추천 정보가 생성될 수도 있다.
예를 들어, 광고주가 만일 다양한 분석 요소들 중 클릭 요소에 가중치 0.1을 부여하고, 설치 요소에 가중치 0.3을 부여하며, 실행 횟수 요소에 가중치 0.9을 부여하고, 광고 사이트 수량을 2개로 설정하였다고 가정한다.
이 경우, 도 3c에 예시된 이력 정보에 각각의 가중치를 적용하여 환산값을 산출하면 제2 광고 사이트(즉, 47*0.1+25*0.3+83*0.9=86.9), 제3 광고 사이트(즉, 121*0.1+70*0.3+53*0.9=80.8), 제4 광고 사이트(즉, 38*0.1+30*0.3+62*0.9=68.6)의 순서로 나열된다. 따라서, 추천 정보 생성부(250)는 제2 광고 사이트와 제3 광고 사이트를 광고 사이트로서 추천하는 광고 서비스 추천 정보를 생성할 수 있다.
광고주 정보 관리부(260)는 광고주의 이름, 어플리케이션 프로그램에 대한 광고를 수행할 광고 사이트 리스트, 다양한 분석 요소들 중 광고주가 선택한 분석 요소들에 대한 정보인 분석 요소 선택 정보, 각각의 분석 요소에 대한 가중치, 예치금 형태로 예치된 후 광고 사이트에 대해 광고비가 집행되는 경우의 예치금 잔액 등 중 하나 이상을 포함하는 광고주 정보를 관리한다.
광고비 산출부(270)는 광고주 또는/및 광고 대행사와의 계약 체결된 광고비 지급 기준에 따라 각 광고 사이트의 광고 결과 정보를 토대로 지급할 광고비를 산출한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 효과 분석 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면, 광고 효과 분석 장치(130)는 단계 410에서 광고 서버(120)로부터 각 광고 사이트에 상응하는 광고 결과 정보 및 유저 단말(110)로부터 실행 정보를 수집한다.
광고 효과 분석 장치(130)는 단계 420에서 광고 사이트별 광고 결과 정보 및 유저 단말(110)로부터 실행 정보를 이용하여 미리 지정된 분석 요소(예를 들어, 노출 횟수, 클릭 횟수, 설치 횟수, 실행 횟수 등 중 하나 이상)별 이력 정보를 생성/업데이트하고 관리한다.
단계 430에서 광고 효과 분석 장치(130)는 이력 정보를 이용하여 광고 서비스 분석 정보를 생성한다. 광고 서비스 분석 정보는 예를 들어 과거의 특정 시점으로부터 현재 시점까지 각 광고 사이트에 대한 광고 결과 정보 및 유저 단말(110)에서의 실행 정보를 토대로 각 광고 사이트에 의한 광고 효과를 설명하기 위한 정보일 수 있다.
생성되는 서비스 분석 정보는 예를 들어 광고주 정보가 분석 요소별 가중치를 포함하는 경우 분석 요소별 가중치를 고려하여 생성될 수도 있고, 광고주 정보가 분석 요소 선택 정보를 포함하는 경우 광고주에 의해 선택된 분석 요소를 중심으로 하여 생성될 수도 있다.
단계 440에서 광고 효과 분석 장치(130)는 이력 정보를 이용하여 광고 서비스 추천 정보를 생성한다. 광고 서비스 추천 정보는 예를 들어 광고주와 계약 체결되어 광고비를 지급하는 광고 사이트인지에 관계없이 이력 정보를 토대로 판단할 때 추후 어플리케이션 프로그램에 대한 광고를 진행할 때 광고주의 광고 목적에 부합하는 가장 적절한 광고 사이트를 제안하는 정보일 수 있다.
단계 450에서 광고 효과 분석 장치(130)는 전술한 이력 정보, 광고 서비스 분석 정보 및 광고 서비스 추천 정보 중 하나 이상을 포함하는 광고 효과 분석 정보에 대해 광고주로부터 제공 요청이 수신되는지 여부를 판단한다. 만일 광고 효과 분석 정보가 미리 지정된 시점마다 광고주에게 제공되는 경우라면 해당 시점이 도래하였는지에 대한 판단일 수도 있다.
만일 광고 효과 분석 정보에 대한 제공 요청이 수신되지 않았거나 제공 시점이 도래하지 않았다면 단계 410으로 다시 진행한다.
그러나 만일 광고 효과 분석 정보에 대한 제공 요청이 수신되었거나 제공 시점이 도래하였다면, 단계 460에서 광고 효과 분석 장치(130)는 광고주가 지정한 수신처(예를 들어, 이메일 주소, 지정된 전화번호를 가지는 통신 단말 등)로 생성한 광고 효과 분석 정보를 전송한다.
상술한 광고 효과 분석 방법은 디지털 처리 장치에 내장되거나 설치된 프로그램 등에 의해 시계열적 순서에 따른 자동화된 절차로 수행될 수도 있음은 당연하다. 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 디지털 처리 장치가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 디지털 처리 장치에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110 : 유저 단말 120 : 광고 서버
130 : 광고 효과 분석 장치 210 : 통신부
220 : 수집부 230 : 이력정보 관리부
240 : 서비스 분석부 250 : 추천정보 생성부
260 : 광고주 정보 관리부 270 :광고비 산출부

Claims (15)

  1. 광고 효과 분석 장치에 의해 수행되는 광고 효과 분석 방법에 있어서,
    통신망을 통해 하나 이상의 광고 서버로부터 각각의 광고 사이트에 의한 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 수행 결과 정보와 상기 광고 사이트로부터 어플리케이션 프로그램을 설치한 유저 단말로부터 실행 정보를 각각 수집하는 단계;
    미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 하나 이상의 분석 요소에 대한 이력 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 이력 정보를 이용하여 상기 분석 요소에 대한 달성도를 참조하여 선택된 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 분석 요소에 대해 가장 높은 달성도를 가지는 하나 이상의 광고 사이트 정보 및 상기 분석 요소 각각에 설정된 가중치가 적용되어 산출된 환산값이 가장 높은 하나 이상의 광고 사이트 정보 중 하나 이상이 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 광고 수행 결과 정보는 광고 의뢰된 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보의 노출 횟수, 상기 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보에 대한 클릭 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 설치 동작 실행 횟수 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 실행 정보는 상기 유저 단말에 설치된 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 개시 정보, 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 유지 시간 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계는,
    분석 요소 각각에 대해 가중치가 설정된 경우, 각 분석 요소별 달성도에 미리 설정된 가중치를 적용하여 환산값을 산출하는 단계; 및
    산출된 환산값이 높은 순서로 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이력 정보는 미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 기간을 기준하여 생성되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 광고 수행 결과 정보는 상기 광고 서버로부터 미리 지정된 시점마다 수신되거나 API(Application Programming Interface) 연동 방식으로 수집되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 실행 정보는 상기 어플리케이션 프로그램에 구비된 SDK(Software Development KIT) 연동 방식으로 수집되거나, 상기 어플리케이션 프로그램에 포함된 실행 코드의 동작에 의해 통신망을 통해 수신되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 방법.
  8. 제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 광고 효과 분석 방법을 수행하기 위해 디지털 처리 장치에서 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 기록되어 있으며, 상기 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램이 기록된 기록매체.
  9. 광고 효과 분석 장치에 있어서,
    통신망을 통해 하나 이상의 광고 서버로부터 각각의 광고 사이트에 의한 어플리케이션 프로그램에 대한 광고 수행 결과 정보와 상기 광고 사이트로부터 어플리케이션 프로그램을 설치한 유저 단말로부터 실행 정보를 각각 수집하는 수집부;
    미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 하나 이상의 분석 요소에 대한 이력 정보를 생성하는 이력 정보 관리부; 및
    상기 이력 정보를 이용하여 상기 분석 요소에 대한 달성도를 참조하여 선택된 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 추천 정보 생성부를 포함하되,
    상기 추천 정보 생성부는,
    상기 분석 요소에 대해 가장 높은 달성도를 가지는 하나 이상의 광고 사이트 정보 및 상기 분석 요소 각각에 설정된 가중치가 적용되어 산출된 환산값이 가장 높은 하나 이상의 광고 사이트 정보 중 하나 이상이 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 광고 수행 결과 정보는 광고 의뢰된 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보의 노출 횟수, 상기 어플리케이션 프로그램에 상응하는 정보에 대한 클릭 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 설치 동작 실행 횟수 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 실행 정보는 상기 유저 단말에 설치된 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 개시 정보, 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 횟수 및 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 유지 시간 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 장치.
  11. 삭제
  12. 제9항에 있어서,
    분석 요소 각각에 대해 가중치가 설정된 경우, 상기 추천 정보 생성부는 각 분석 요소별 달성도에 미리 설정된 가중치를 적용하여 환산값을 산출하고, 산출된 환산값이 높은 순서로 하나 이상의 광고 사이트 정보가 포함되는 광고 서비스 추천 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 이력 정보는 미리 지정되거나 광고주에 의해 선택된 기간을 기준하여 생성되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 광고 수행 결과 정보는 상기 광고 서버로부터 미리 지정된 시점마다 수신되거나 API(Application Programming Interface) 연동 방식으로 수집되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 실행 정보는 상기 어플리케이션 프로그램에 구비된 SDK(Software Development KIT) 연동 방식으로 수집되거나, 상기 어플리케이션 프로그램에 포함된 실행 코드의 동작에 의해 통신망을 통해 수신되는 것을 특징으로 하는 광고 효과 분석 장치.
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