대중들에게 제품이나 서비스 등을 알리고, 해당 제품 또는 서비스에 대한 대중들의 태도를 변화시키기 위하여 다양한 종류의 광고가 이루어진다. 인스턴트 메시지는 우리가 사용하는 프로그램 내에서 특정 화면에서 노출되거나 팝업으로 생성, 또는 플러스 친구를 통해 전송되는 광고로서, 누구에게 전송되는지에 따라 그 광고 효과가 달라질 수 있다. 따라서, 인스턴트 메시지의 전송 대상이 되는 사용자들을 결정하는 문제는 광고 효과에 영향을 끼치는 주요한 문제일 수 있다.
도 1 PC 카카오톡의 인스턴트 광고 메시지가 표시되는 화면
카카오는 본 발명을 통해 사용자의 인스턴트 메시지에 대한 응답 및 사용자 정보를 수집을 통해 메시지 전송 대상을 결정하고 응답률을 높이는 기술을 제시한다. 해당 기술은 사용자 그 룹으로부터 결정된 이전 회차 별 전송 대상에 전송된 인스턴트 메시지에 반응하는 이전 회차까지의 응답들을 수집하는 단계, 이전 회차까지의 응답들 및 이전 회차까지 응답한 사용자들의 특징들에 기초하여, 사용자 응답을 예측하는 머신러닝 모델을 학습시키는 단계, 학습된 머신러닝 모델에 기초하여, 사용자 그룹으로부터 현재 회차 별 전송 대상을 결정하는 단계, 인스턴트 메시지를 현재 회차 별 전송 대상에 전송하는 단계로 구성된다.
도 2 인스턴트 메시지를 전송하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면
도 2는 실시예에 따른 인스턴트 메시지를 전송하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 인스턴트 메시지를 전송하는 장치(100)는 수집부(110), 머신러닝 모델(Machine-learning model) 관리부(120), 전송 대상 결정부(130) 및 전송부(140)의 동작들을 수행한다. 수집부(110)는 이전 회차까지 결정된 이전 회차 별 전송 대상에 전송된 인스턴트 메시지에 반응하는 이전 회차까지의 응답들을 수집한다. 응답들은 이전 회차 별 전송 대상에 포함되는 개별의 사용자가 인스턴트 메시지를 수신 확인하였으나 반응하지 않은 묵시적 부정 상태 및 개별의 사용자가 인스턴트 메시지를 수신 확인하고 반응한 명시적 긍정 상태로 나뉘어 메시지 반응률이 계산된다. 머신러닝 모델 관리부(120)에서, 머신러닝 모델은 이전 회차까지의 응답들 및 이전 회차까지 응답한 사용자들의 특징에 기초하여, 임의의 특징을 가지는 사용자가 해당 인스턴트 메시지에 응답할지 여부를 예측(predict)하도록 학습된다. 학습된 머신러닝 모델에 기초하여, 전송 대상 결정부(130)는 사용자 그룹의 현재 회차 별 전송 대상을 결정하고 전송부(140)는 결정된 현재 회차 별 전송 대상에 인스턴트 메시지를 전송한다.
도 3 인스턴트 메시지의 전송 대상을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면
도 3은 실시예에 따른 인스턴트 메시지의 전송 대상을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 먼저 첫 번째 회차에서는 사용자 이용정보(사용자 정보, 플러스 친구 가입 현황)에 따라 분류된 그룹에 맞추어 전송 대상이 결정(230) 및 메시지가 전송된다(240). 이후 메시지의 응답은 기계학습에 사용되어(220) 다음 회차의 전송 여부 결정에 이용된다. 이때 머신 러닝 모델은 XAI(explainable artificial intelligence) 모델을 이용하여 응답률이 높을 것으로 예측되는 사용자들의 속성들이 분석되어 이를 통해 전송 대상 결정부(230)는 해당 속성을 가진 사용자 그룹에 맞추어 전송 대상을 결정한다.
도 4 인스턴트 메시지를 전송하는 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도
도 4는 실시예에 따른 인스턴트 메시지를 전송하는 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 사용자 그룹의 적어도 일부에 해당하는 이전 회차 별 전송 대상에 전송된 인스턴트 메시지에 반응하는 이전 회차까지의 응답들을 수집한다(610). 이전 회차까지의 응답들을 수집하는 동작은 인스턴트 메시지를 전송하는 장치가 포함하는 도 2의 수집부(110)에 의하여 수행된다. 이전 회차까지의 응답들 및 이전 회차까지 응답한 사용자들의 특징들에 기초하여, 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 사용자 응답을 예측하는 머신러닝 모델을 학습시킨다(620). 학습된 머신러닝 모델에 기초하여, 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 사용자 그룹의 적어도 일부에 해당하는 현재 회차 별 전송 대상을 결정한다(630). 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 결정된 현재 회차 별 전송 대상에 인스턴트 메시지를 전송한다(640). 해당 발명에 따라 인스턴트 메시지의 반응률은 랜덤하게 전송되는 경우의 3.53%에 비해 두배로 높은 7.17%에 도달할 수 있다.
사용자의 이용 데이터와 이용 그룹을 나누어 광고를 추천하는 기술은 사용자의 개인정보 보호 관련 이슈가 있는 반면, 동시에 추천하는 광고의 응답률을 획기적으로 높일 수 있는 방식이기도 하다. 사용자 개인정보 보호와 보안 관련 기술 등 사용자 친화적인 기술과 합쳐져 사용자의 이용도를 높인다면 관련 광고 기술 또한 더욱 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
특허법인ECM
변리사 김시우
swkim@ecmpatent.com
02-568-2670
대중들에게 제품이나 서비스 등을 알리고, 해당 제품 또는 서비스에 대한 대중들의 태도를 변화시키기 위하여 다양한 종류의 광고가 이루어진다. 인스턴트 메시지는 우리가 사용하는 프로그램 내에서 특정 화면에서 노출되거나 팝업으로 생성, 또는 플러스 친구를 통해 전송되는 광고로서, 누구에게 전송되는지에 따라 그 광고 효과가 달라질 수 있다. 따라서, 인스턴트 메시지의 전송 대상이 되는 사용자들을 결정하는 문제는 광고 효과에 영향을 끼치는 주요한 문제일 수 있다.
도 1 PC 카카오톡의 인스턴트 광고 메시지가 표시되는 화면
카카오는 본 발명을 통해 사용자의 인스턴트 메시지에 대한 응답 및 사용자 정보를 수집을 통해 메시지 전송 대상을 결정하고 응답률을 높이는 기술을 제시한다. 해당 기술은 사용자 그 룹으로부터 결정된 이전 회차 별 전송 대상에 전송된 인스턴트 메시지에 반응하는 이전 회차까지의 응답들을 수집하는 단계, 이전 회차까지의 응답들 및 이전 회차까지 응답한 사용자들의 특징들에 기초하여, 사용자 응답을 예측하는 머신러닝 모델을 학습시키는 단계, 학습된 머신러닝 모델에 기초하여, 사용자 그룹으로부터 현재 회차 별 전송 대상을 결정하는 단계, 인스턴트 메시지를 현재 회차 별 전송 대상에 전송하는 단계로 구성된다.
도 2 인스턴트 메시지를 전송하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면
도 2는 실시예에 따른 인스턴트 메시지를 전송하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 인스턴트 메시지를 전송하는 장치(100)는 수집부(110), 머신러닝 모델(Machine-learning model) 관리부(120), 전송 대상 결정부(130) 및 전송부(140)의 동작들을 수행한다. 수집부(110)는 이전 회차까지 결정된 이전 회차 별 전송 대상에 전송된 인스턴트 메시지에 반응하는 이전 회차까지의 응답들을 수집한다. 응답들은 이전 회차 별 전송 대상에 포함되는 개별의 사용자가 인스턴트 메시지를 수신 확인하였으나 반응하지 않은 묵시적 부정 상태 및 개별의 사용자가 인스턴트 메시지를 수신 확인하고 반응한 명시적 긍정 상태로 나뉘어 메시지 반응률이 계산된다. 머신러닝 모델 관리부(120)에서, 머신러닝 모델은 이전 회차까지의 응답들 및 이전 회차까지 응답한 사용자들의 특징에 기초하여, 임의의 특징을 가지는 사용자가 해당 인스턴트 메시지에 응답할지 여부를 예측(predict)하도록 학습된다. 학습된 머신러닝 모델에 기초하여, 전송 대상 결정부(130)는 사용자 그룹의 현재 회차 별 전송 대상을 결정하고 전송부(140)는 결정된 현재 회차 별 전송 대상에 인스턴트 메시지를 전송한다.
도 3 인스턴트 메시지의 전송 대상을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면
도 3은 실시예에 따른 인스턴트 메시지의 전송 대상을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 먼저 첫 번째 회차에서는 사용자 이용정보(사용자 정보, 플러스 친구 가입 현황)에 따라 분류된 그룹에 맞추어 전송 대상이 결정(230) 및 메시지가 전송된다(240). 이후 메시지의 응답은 기계학습에 사용되어(220) 다음 회차의 전송 여부 결정에 이용된다. 이때 머신 러닝 모델은 XAI(explainable artificial intelligence) 모델을 이용하여 응답률이 높을 것으로 예측되는 사용자들의 속성들이 분석되어 이를 통해 전송 대상 결정부(230)는 해당 속성을 가진 사용자 그룹에 맞추어 전송 대상을 결정한다.
도 4 인스턴트 메시지를 전송하는 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도
도 4는 실시예에 따른 인스턴트 메시지를 전송하는 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 사용자 그룹의 적어도 일부에 해당하는 이전 회차 별 전송 대상에 전송된 인스턴트 메시지에 반응하는 이전 회차까지의 응답들을 수집한다(610). 이전 회차까지의 응답들을 수집하는 동작은 인스턴트 메시지를 전송하는 장치가 포함하는 도 2의 수집부(110)에 의하여 수행된다. 이전 회차까지의 응답들 및 이전 회차까지 응답한 사용자들의 특징들에 기초하여, 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 사용자 응답을 예측하는 머신러닝 모델을 학습시킨다(620). 학습된 머신러닝 모델에 기초하여, 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 사용자 그룹의 적어도 일부에 해당하는 현재 회차 별 전송 대상을 결정한다(630). 인스턴트 메시지를 전송하는 장치는 결정된 현재 회차 별 전송 대상에 인스턴트 메시지를 전송한다(640). 해당 발명에 따라 인스턴트 메시지의 반응률은 랜덤하게 전송되는 경우의 3.53%에 비해 두배로 높은 7.17%에 도달할 수 있다.
사용자의 이용 데이터와 이용 그룹을 나누어 광고를 추천하는 기술은 사용자의 개인정보 보호 관련 이슈가 있는 반면, 동시에 추천하는 광고의 응답률을 획기적으로 높일 수 있는 방식이기도 하다. 사용자 개인정보 보호와 보안 관련 기술 등 사용자 친화적인 기술과 합쳐져 사용자의 이용도를 높인다면 관련 광고 기술 또한 더욱 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
특허법인ECM
변리사 김시우
swkim@ecmpatent.com
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