| 출원번호 | 10-2015-7005828 |
| 출원일자 | 2013.08.16 |
| 출원인 | 페이스북, 인크. |
| 공개/등록번호(일자) | 10-2095238 (2020.03.25) |
| 발명의 명칭 | 다수의 개인을 타겟팅하는 전자식 광고 |
광고는 사용자에게 지출로 연결되는 중요한 요인이다. 사용자가 구매하고자 하는 제품이 광고로 나올 경우, 적어도 한번은 사이트에 들어가보게 된다. 사용자가 기존에 자신이 검색해보았던 가격보다 저렴한 가격이라고 판단 시. 구매를 하게 된다. 이는 회사 내 광고 의뢰자, 광고를 사용자에게 추천한 회사에 이익을 가져다 준다. 즉, 광고를 소비자에게 제공하는 회사는 가장 가치 있는 제품을 노출시켜 구매로 이어지게 하는 추천기술이 필요하다.
페이스북은 열람 내 개인의 신원 정보를 이용하여 광고를 추천해준다. 소셜 네트워크 내 사용자의 접근 정보, 저장된 정보, 함축된 정보 등을 통해 각각의 사용자에게 광고를 추천해준다 (그림 1). 또한, 페이스북은 개인의 연령, 성별, 기호, 반감, 관심사, 연결관계, 고용 상태, 수입, 구매력, 멤버쉽, 교육, 관계 등 다른 적절한 특성을 광고를 추천하기 위한 정보로 사용한다. 이로 인해, 페이스북의 추천 기술은 사용자가 특정 제품에 대해 검색을 시도한 후 스마트 기기나 컴퓨터를 이용해 다른 업무를 하고 있을 때 이전에 검색한 정보를 기반으로 사용자에게 추천을 해준다. 본 특허는 사용자에게 전자식 광고를 디스플레이에 제시하도록 광고를 제공하기 위한 내용이다.
그림 1. 페이스북 광고 추천의 예시
그림 2는 소셜 그래프 (200)를 도시한다. 소셜 네트워크 환경을 구현하는 소셜 네트워크 시스템의 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은 소셜 네트워크 환경을 구현하는데 사용하기 위해 소셜 그래프를 포함하는 하나 이상의 데이터 구조를 포함, 저장 및 접근한다. 각각의 노드 (210)는 소셜 네트워크 환경에 호스팅 되거나 접근 가능한 해당 웹페이지 ("프로필 페이지")를 가지거나 표현된다. 예를 들어, 사용자 프로필 페이지, 컨셉 프로필 페이지 또는 토픽 프로필 페이지와 같은 소셜 네트워크 환경에서 호스팅 되거나 접근 가능한 다양한 웹페이지는 사용자들이 (1) 컨텐츠를 게시하거나, (2) 상태 업데이트를 게시하거나, (3) 메시지를 게시하거나, (4) 사용자나 다른 사용자들에 의해 제시된 다른 게시물에 대한 코멘트를 포함하는 코멘트를 게시하거나, (5) 관심사를 선언하거나, (6) 임의의 상술한 게시물뿐만 아니라 페이지 및 특정 컨텐츠에 대해 (하기에 기술되는) "좋아요"를 선언하거나, 그밖에 그들 자신을 표현하거나 다양한 행위를 수행할 수 있도록 해준다. 소셜 그래프 (200)는 소셜 그래프 (200)에서 해당 노드 (220) 쌍 사이의 연결을 각각 정의하거나 표현하는 복수의 에지를 더 포함한다.
그림 2. 소셜 그래프
그림 3은 친밀도를 계산하기 위한 방법 (300)을 나타낸다. 이 방법 (300)은 단계 (310)에서 시작한다. 소셜 네트워킹 시스템은 소셜 네트워킹 시스템의 사용자와 관련된 일부 정보에 대한 친밀도에 대한 요청을 수신한다. 여기서 친밀도는 사용자와 특정 정보의 관련성을 의미한다. 단계 (320)에서 각각의 하나 이상의 예측 함수에 대한 결과는 소셜 네트워킹 시스템에서 이용 가능한 정보를 기반으로 결정된다. 각각의 예측 함수는 일부 정보가 사용자와 관련될 가능성을 계산한다 (단계 (330)). 친밀도는 예측 함수의 결과의 조합을 사용하여 계산되며, 단계 (340)에서 계산된 친밀도 정보가 제공된다.
그림 3. 친밀도를 계산하기 위한 방법
그림 4는 전자식-광고 네트워크를 보여준다. 전자식 광고 공간 (600)은 전자식 광고 (650)를 광고의 소비자에게 디스플레이 하기 위한 장소를 광고자 (640)에게 제공한다. 광고자 (640)는 광고를 배치하는 광고 공간 (600)을 소유할 수 있다. 또한, 광고 공간 (600)은 광고의 게재자 (620)에 의해 소유될 수도 있다. 게재자 (620)는 하나 이상의 광고 목록 (advertising inventoires) (610)에서 하나 이상의 광고 공간 (600)을 소유할 수 있고, 하나 이상의 광고 공간 (600)을 광고자 (640)에게 직접 팔거나 임대할 수 있다. 예로서, 게재자의 목록 (610) 내 광고 공간 (600)이 이용가능해질 때, 게재자 (620)는 광고자 (640)에게 이용 가능한 광고 공간을 알릴 수 있다. 이로 인해, 게재자 (620)와 광고자 (640)는 제3자 서비스를 사용하여 광고 공간의 구매를 용이하게 할 수 있다. 게재자는 게재자의 광고 목록 (610) 내 광고 공간 (600)이 이용가능해질 때, 하나 이상의 광고 교환 (630)을 통보할 수 있다. 광고 교환 (630)은 광고자 (640)에게 이용 가능한 광고 공간 (600)을 알릴 수 있고, 하나 이상의 광고 공간 (600)에 광고(650)를 배치하도록 광고자로부터 응답 및/또는 결제 (payment)를 수신할 수 있다.
그림 4. 전자식-광고 네트워크의 블록도
사람은 제품을 구매하기로 결정하였다면 자신이 검색해 본 정보 내에서 비교하여 구매한다. 제한된 시간과 정보만으로 원하는 제품을 구매하게 되는 것이다. 페이스북 측은 제품을 구매하고자 하는 사람에게 추가적인 정보를 제공해줌으로써 구매자가 더 합리적인 결정을 할 수 있도록 하는 추천 기술을 가지고 있다. 페이스북의 추천 기술이 광고에만 적용되어 국한되어 있지만, 미래에는 얼마나 다양한 분야로 파생되어 수익을 창출시킬 수 있을지 지켜볼 필요가 있다.
특허법인ECM
변리사 김시우
swkim@ecmpatent.com
02-568-2670
광고는 사용자에게 지출로 연결되는 중요한 요인이다. 사용자가 구매하고자 하는 제품이 광고로 나올 경우, 적어도 한번은 사이트에 들어가보게 된다. 사용자가 기존에 자신이 검색해보았던 가격보다 저렴한 가격이라고 판단 시. 구매를 하게 된다. 이는 회사 내 광고 의뢰자, 광고를 사용자에게 추천한 회사에 이익을 가져다 준다. 즉, 광고를 소비자에게 제공하는 회사는 가장 가치 있는 제품을 노출시켜 구매로 이어지게 하는 추천기술이 필요하다.
페이스북은 열람 내 개인의 신원 정보를 이용하여 광고를 추천해준다. 소셜 네트워크 내 사용자의 접근 정보, 저장된 정보, 함축된 정보 등을 통해 각각의 사용자에게 광고를 추천해준다 (그림 1). 또한, 페이스북은 개인의 연령, 성별, 기호, 반감, 관심사, 연결관계, 고용 상태, 수입, 구매력, 멤버쉽, 교육, 관계 등 다른 적절한 특성을 광고를 추천하기 위한 정보로 사용한다. 이로 인해, 페이스북의 추천 기술은 사용자가 특정 제품에 대해 검색을 시도한 후 스마트 기기나 컴퓨터를 이용해 다른 업무를 하고 있을 때 이전에 검색한 정보를 기반으로 사용자에게 추천을 해준다. 본 특허는 사용자에게 전자식 광고를 디스플레이에 제시하도록 광고를 제공하기 위한 내용이다.
그림 1. 페이스북 광고 추천의 예시
그림 2는 소셜 그래프 (200)를 도시한다. 소셜 네트워크 환경을 구현하는 소셜 네트워크 시스템의 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은 소셜 네트워크 환경을 구현하는데 사용하기 위해 소셜 그래프를 포함하는 하나 이상의 데이터 구조를 포함, 저장 및 접근한다. 각각의 노드 (210)는 소셜 네트워크 환경에 호스팅 되거나 접근 가능한 해당 웹페이지 ("프로필 페이지")를 가지거나 표현된다. 예를 들어, 사용자 프로필 페이지, 컨셉 프로필 페이지 또는 토픽 프로필 페이지와 같은 소셜 네트워크 환경에서 호스팅 되거나 접근 가능한 다양한 웹페이지는 사용자들이 (1) 컨텐츠를 게시하거나, (2) 상태 업데이트를 게시하거나, (3) 메시지를 게시하거나, (4) 사용자나 다른 사용자들에 의해 제시된 다른 게시물에 대한 코멘트를 포함하는 코멘트를 게시하거나, (5) 관심사를 선언하거나, (6) 임의의 상술한 게시물뿐만 아니라 페이지 및 특정 컨텐츠에 대해 (하기에 기술되는) "좋아요"를 선언하거나, 그밖에 그들 자신을 표현하거나 다양한 행위를 수행할 수 있도록 해준다. 소셜 그래프 (200)는 소셜 그래프 (200)에서 해당 노드 (220) 쌍 사이의 연결을 각각 정의하거나 표현하는 복수의 에지를 더 포함한다.
그림 2. 소셜 그래프
그림 3은 친밀도를 계산하기 위한 방법 (300)을 나타낸다. 이 방법 (300)은 단계 (310)에서 시작한다. 소셜 네트워킹 시스템은 소셜 네트워킹 시스템의 사용자와 관련된 일부 정보에 대한 친밀도에 대한 요청을 수신한다. 여기서 친밀도는 사용자와 특정 정보의 관련성을 의미한다. 단계 (320)에서 각각의 하나 이상의 예측 함수에 대한 결과는 소셜 네트워킹 시스템에서 이용 가능한 정보를 기반으로 결정된다. 각각의 예측 함수는 일부 정보가 사용자와 관련될 가능성을 계산한다 (단계 (330)). 친밀도는 예측 함수의 결과의 조합을 사용하여 계산되며, 단계 (340)에서 계산된 친밀도 정보가 제공된다.
그림 3. 친밀도를 계산하기 위한 방법
그림 4는 전자식-광고 네트워크를 보여준다. 전자식 광고 공간 (600)은 전자식 광고 (650)를 광고의 소비자에게 디스플레이 하기 위한 장소를 광고자 (640)에게 제공한다. 광고자 (640)는 광고를 배치하는 광고 공간 (600)을 소유할 수 있다. 또한, 광고 공간 (600)은 광고의 게재자 (620)에 의해 소유될 수도 있다. 게재자 (620)는 하나 이상의 광고 목록 (advertising inventoires) (610)에서 하나 이상의 광고 공간 (600)을 소유할 수 있고, 하나 이상의 광고 공간 (600)을 광고자 (640)에게 직접 팔거나 임대할 수 있다. 예로서, 게재자의 목록 (610) 내 광고 공간 (600)이 이용가능해질 때, 게재자 (620)는 광고자 (640)에게 이용 가능한 광고 공간을 알릴 수 있다. 이로 인해, 게재자 (620)와 광고자 (640)는 제3자 서비스를 사용하여 광고 공간의 구매를 용이하게 할 수 있다. 게재자는 게재자의 광고 목록 (610) 내 광고 공간 (600)이 이용가능해질 때, 하나 이상의 광고 교환 (630)을 통보할 수 있다. 광고 교환 (630)은 광고자 (640)에게 이용 가능한 광고 공간 (600)을 알릴 수 있고, 하나 이상의 광고 공간 (600)에 광고(650)를 배치하도록 광고자로부터 응답 및/또는 결제 (payment)를 수신할 수 있다.
그림 4. 전자식-광고 네트워크의 블록도
사람은 제품을 구매하기로 결정하였다면 자신이 검색해 본 정보 내에서 비교하여 구매한다. 제한된 시간과 정보만으로 원하는 제품을 구매하게 되는 것이다. 페이스북 측은 제품을 구매하고자 하는 사람에게 추가적인 정보를 제공해줌으로써 구매자가 더 합리적인 결정을 할 수 있도록 하는 추천 기술을 가지고 있다. 페이스북의 추천 기술이 광고에만 적용되어 국한되어 있지만, 미래에는 얼마나 다양한 분야로 파생되어 수익을 창출시킬 수 있을지 지켜볼 필요가 있다.
특허법인ECM
변리사 김시우
swkim@ecmpatent.com
02-568-2670