KR102667591B1 - Big data-based personalized advertising content creation system - Google Patents
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Abstract
본 발명은 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 맞춤형 광고를 자동으로 생성 및 제공할 수 있는 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 사용자 단말 및 사용자 단말로부터 사용자의 영상 시청 기록, 사용자의 관심 분야 및 사용자의 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집하고 인공지능 기반으로 빅데이터를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하는 맞춤 광고 생성 서버를 포함할 수 있다.The present invention relates to a big data-based personalized advertising content creation system that can automatically generate and provide customized advertising to users using big data and artificial intelligence technology. The present invention collects structured or unstructured big data of the user's video viewing history, user's interests, and user's behavior patterns from the user terminal and analyzes the big data based on artificial intelligence to generate customized advertising content. May include a custom ad generation server.
Description
본 발명은 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 맞춤형 광고를 자동으로 생성 및 제공할 수 있는 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a big data-based personalized advertising content creation system, and more specifically, to a big data-based personalized advertising system that can automatically generate and provide customized advertising to users using big data and artificial intelligence technology. It's about a content creation system.
일반적으로, 빅데이터 활용을 위해 필요한 기술로는 빅데이터 수집 기술, 빅데이터 저장 관리 기술, 빅데이터 처리 기술, 빅데이터 분석 기술 및 지식 시각화 기술 등이 있다.In general, technologies required to utilize big data include big data collection technology, big data storage management technology, big data processing technology, big data analysis technology, and knowledge visualization technology.
빅데이터 분석 기술을 살펴보면, 대표적인 빅데이터 분석 기술들과 분석 기법으로는 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysisi), 분류(Classification), 군집화(Clustering), 기계학습(Machine Learning), 회귀분석(Regression), 감석분석(Sentiment Analysis) 등이 있다.Looking at big data analysis technologies, representative big data analysis technologies and analysis techniques include Text Mining, Opinion Mining, Social Network Analysis, Classification, and Clustering. , Machine Learning, Regression, Sentiment Analysis, etc.
이 중에서, 지식 시각화 기술을 살펴보면, 데이터들이 만들어 내는 수많은 패턴들을 시각화하면, 어떤 일들이 일어나고 있는지 그리고 어떻게 그 일이 전개될 수 있을지를 직관적이고 명확하게 이해할 수 있다. Among these, if we look at knowledge visualization technology, by visualizing the numerous patterns created by data, we can intuitively and clearly understand what is happening and how it can unfold.
즉, 지식 시각화 기술은 데이터 분석 결과를 누구나 직관적으로 이해할 수 있도록 일목요연하게 시각적 수단을 활용하여 나타내는 것으로, 도표, 이미지, 통계 그래프 등을 통해 빅데이터 안에 있는 정보를 전달할 수 있다.In other words, knowledge visualization technology uses visual means to clearly display data analysis results so that anyone can intuitively understand them, and can convey information contained in big data through charts, images, statistical graphs, etc.
한편, 우리가 가장 쉽게 접할 수 있는 전통적인 형태의 광고는 TV에서 프로그램 사이에 표시되는 CF 영상이다. TV는 드라마, 뉴스, 예능 등 다양한 콘텐츠들을 제공하고, 보급률과 신뢰도가 높기 때문에 광고를 표시하는 대표적인 연결 매체로 활용되고 있다.Meanwhile, the traditional form of advertising that we can most easily encounter is the commercial video that is displayed between programs on TV. TV provides a variety of content such as dramas, news, and entertainment, and is used as a representative connecting medium to display advertisements due to its high penetration rate and reliability.
이러한 광고 관련 빅데이터를 분석 및 활용하기 위해서는 빅데이터 분석 기술에 대한 전문성 및 해당 데이터가 생성된 분야에 대한 폭넓은 이해가 필요하고 빅데이터를 잘 아는 전문가 인력이 필요하다.In order to analyze and utilize such advertising-related big data, expertise in big data analysis technology, a broad understanding of the field in which the data was generated, and experts who are familiar with big data are needed.
따라서 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 본 발명은 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 맞춤형 광고를 자동으로 생성 및 제공할 수 있는 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention was derived to solve the above-mentioned problems, and the present invention is a big data-based personalized advertising content creation system that can automatically generate and provide customized advertising to users by utilizing big data and artificial intelligence technology. The purpose is to provide.
또한, 본 발명은 사용자가 광고 콘텐츠를 시청하고 광고 콘텐츠와 연관된 광고 상품을 구매하면 구매에 대한 보상을 제공하여 광고 콘텐츠의 시청률과 광고 상품의 구매율을 향상시킬 수 있어 마케팅 효과를 증대시킬 수 있는 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템을 제공하는데 다른 목적이 있다.In addition, the present invention provides compensation for purchases when a user watches advertising content and purchases an advertising product related to the advertising content, thereby improving the viewership rate of the advertising content and the purchase rate of the advertising product, thereby increasing the marketing effect. Another purpose is to provide a data-based, personalized advertising content creation system.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 실시예를 통하여 더욱 명확해질 것이다.Other objects of the present invention will become clearer through the examples described below.
본 발명의 일 측면에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템은 사용자 단말 및 사용자 단말로부터 사용자의 영상 시청 기록, 사용자의 관심 분야 및 사용자의 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집하고 인공지능 기반으로 빅데이터를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하는 맞춤 광고 생성 서버를 포함할 수 있다.The big data-based personalized advertising content creation system according to one aspect of the present invention collects structured or unstructured big data of the user's video viewing history, user's interests, and user's behavior patterns from the user terminal and the user terminal, It may include a custom advertisement creation server that analyzes big data based on artificial intelligence and creates customized advertisement content.
또한, 맞춤 광고 생성 서버는, 사용자 단말로부터 사용자 정보, 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집하는 정보 수집부, 수집된 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 포함하는 빅데이터 중 기 결정된 사용자 설정에 따라 유효 데이터를 분석하는 데이터 분석부 및 분석된 유효 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하여 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 시각적 정보로 가공하여는 제공하는 광고 콘텐츠 생성부를 포함할 수 있다.In addition, the customized advertisement creation server has an information collection unit that collects user information, video viewing records, stereotypical or atypical big data of interests and behavior patterns from the user terminal, and collects collected video viewing records, interests and behavior patterns. A data analysis unit that analyzes valid data according to predetermined user settings among the big data included, and analyzes the analyzed valid data based on artificial intelligence to create customized advertising content and processes it into visual information that users can visually check. It may include an advertising content creation unit.
또한, 맞춤형 광고 콘텐츠와 연관된 광고 상품을 추출하고 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크를 생성하며 사용자가 구매 링크로 접속하여 광고 상품을 구매하면 상품 구매 점수를 산출하고, 산출된 상품 구매 점수를 누적하여 일정 주기 단위로 사용자의 구매 순위를 결정하고 구매 순위에 따라 상품 구매 포인트를 제공하는 상품 구매 관리부를 더 포함하고, 상품 구매 점수는 아래의 수학식 1을 기반으로 산출하되,In addition, advertising products related to customized advertising content are extracted, a purchase link connected to the purchase of the advertising product is created, and when the user accesses the purchase link and purchases the advertising product, a product purchase score is calculated, and the calculated product purchase score is accumulated. It further includes a product purchase management unit that determines the user's purchase ranking in a certain cycle and provides product purchase points according to the purchase rank, and the product purchase score is calculated based on Equation 1 below,
[수학식 1][Equation 1]
는 상품 구매 점수를 의미하고, 는 맞춤형 광고 콘텐츠의 시청 횟수를 의미하고, 는 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크의 접속 횟수를 의미하고, 는 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크에 접속하여 광고 상품을 구매한 횟수를 의미하고, 는 구매한 광고 상품의 금액을 의미하고, 는 광고 상품에 대한 리뷰 점수를 의미하고 아래의 수학식 2를 기반으로 산출하며, means the product purchase score, refers to the number of views of customized advertising content, means the number of accesses to the purchase link connected to the purchase of the advertised product, means the number of times the advertised product was purchased by accessing the purchase link connected to the purchase of the advertised product, refers to the amount of the advertised product purchased, means the review score for the advertised product and is calculated based on Equation 2 below,
[수학식 2][Equation 2]
는 광고 상품에 대한 리뷰 점수를 의미하고, 는 리뷰 작성시 이미지와 동영상의 포함 여부에 따른 가중치를 의미하고, 는 리뷰 작성시 텍스트의 길이에 따른 가중치를 의미하고, 는 광고 상품의 배송완료 후 리뷰를 작성한 시점에 따른 가중치를 의미하며, 은 해당 사용자가 작성한 리뷰에 대한 추천 수를 의미할 수 있다. refers to the review score for the advertised product, refers to the weight depending on whether images and videos are included when writing a review, refers to the weight according to the length of the text when writing a review, refers to the weight according to the time when the review is written after the advertised product has been delivered, may mean the number of recommendations for reviews written by the user.
본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템은 다음과 같은 효과를 제공한다.The big data-based personalized advertising content creation system according to an embodiment of the present invention provides the following effects.
본 발명은 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 맞춤형 광고를 자동으로 생성 및 제공할 수 있는 효과가 있다.The present invention has the effect of automatically creating and providing customized advertisements to users by utilizing big data and artificial intelligence technology.
본 발명은 사용자가 광고 콘텐츠를 시청하고 광고 콘텐츠와 연관된 광고 상품을 구매하면 구매에 대한 보상을 제공하여 광고 콘텐츠의 시청률과 광고 상품의 구매율을 향상시킬 수 있어 마케팅 효과를 증대시킬 수 있는 효과가 있다.The present invention has the effect of increasing the marketing effect by providing compensation for purchases when a user watches advertising content and purchases an advertising product related to the advertising content, thereby improving the viewership rate of the advertising content and the purchase rate of the advertising product. .
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템을 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템의 맞춤 광고 생성 서버를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템의 맞춤 광고 생성 서버를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템의 맞춤 광고 생성 서버에서 맞춤형 광고를 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a schematic diagram showing a system for generating personalized advertising content based on big data according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram illustrating a customized advertisement creation server of a big data-based personalized advertisement content creation system according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a block diagram illustrating a customized advertisement creation server of a big data-based personalized advertisement content creation system according to another embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flowchart illustrating the process of creating a customized advertisement in the customized advertisement creation server of the big data-based personalized advertisement content creation system according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Since the present invention can be modified in various ways and can have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all transformations, equivalents, and substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of related known technologies may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.
본 출원에서 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 출원에서, "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.The terms used in this application are only used to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are not intended to indicate the presence of one or more other features. It should be understood that this does not exclude in advance the possibility of the existence or addition of elements, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
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. Terms such as first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description with reference to the accompanying drawings, identical or corresponding components will be assigned the same reference numbers regardless of the reference numerals, and duplicates thereof will be provided. Any necessary explanation will be omitted.
이하 본 발명의 실시예들에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템에 대하여 도 1 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a system for generating personalized advertising content based on big data according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 4.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템을 도시한 개략도이다.1 is a schematic diagram showing a system for generating personalized advertising content based on big data according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템은 사용자의 영상 시청 기록, 사용자의 관심 분야 및 사용자의 행동 패턴을 포함하는 빅데이터에 대한 탐색적 자료 분석에 기반하여 간단한 방식으로 빅데이터 시각화를 구현할 수 있다.Referring to Figure 1, the big data-based personalized advertising content creation system is based on exploratory data analysis of big data including the user's video viewing history, user's interests, and user's behavior patterns. Data visualization can be implemented.
빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템은 빅데이터 중에서 유효 데이터를 분석하고, 분석된 유효 데이터를 축약하여 시각화할 수 있다. 또한, 본 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템은 빅데이터에 대한 수집과 함께 원하는 포맷으로의 데이터 변환 기능을 함께 제공할 수 있다. The big data-based personalized advertising content creation system can analyze valid data among big data, condense the analyzed valid data, and visualize it. In addition, the big data-based personalized advertising content creation system according to this embodiment can collect big data and provide a data conversion function into a desired format.
탐색적 자료분석(Exploratory data analysis)은 미국의 저명한 통계학자 John Tukey가 창안한 자료 분석 방법으로, 데이터의 특징과 내재하는 구조적인 관계를 알아내기 위한 분석기법이다.Exploratory data analysis is a data analysis method created by John Tukey, a renowned American statistician, and is an analysis technique to discover the characteristics of data and inherent structural relationships.
이를 위해 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템은 사용자 단말(100) 및 맞춤 광고 생성 서버(200)를 포함할 수 있다.To this end, the big data-based personalized advertisement content creation system may include a user terminal 100 and a customized advertisement creation server 200.
사용자 단말(100)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등을 포함할 수 있다.The user terminal 100 is a communication capable desktop computer, laptop computer, laptop, smart phone, tablet PC, mobile phone, or smart watch. (smart watch), smart glass, e-book reader, PMP (portable multimedia player), portable game console, navigation device, digital camera, DMB (digital multimedia broadcasting) player, digital voice It may include a digital audio recorder, digital audio player, digital video recorder, digital video player, personal digital assistant (PDA), etc.
사용자 단말(100)은 본 발명의 일 실시예에 따른 기능을 수행하기 위하여 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장 기능, 참조 기능, 입출력 기능, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.The user terminal 100 may include one or more of the calculation function, storage function, reference function, input/output function, and control function of a computer in order to perform the function according to an embodiment of the present invention.
사용자 단말(100)은 광고를 시청하는 사용자가 소유할 수 있다. 사용자 단말(100)에는 어플리케이션 또는 웹사이트가 설치될 수 있다. 사용자 단말(100)은 어플리케이션 또는 웹사이트를 통해 맞춤 광고 생성 서버(200)에 접속하여 각종 데이터를 송수신할 수 있다.The user terminal 100 may be owned by a user watching an advertisement. An application or website may be installed on the user terminal 100. The user terminal 100 can connect to the customized advertisement creation server 200 through an application or website to transmit and receive various data.
맞춤 광고 생성 서버(200)는 네트워크를 통해 사용자 단말(100)과 연결될 수 있다. 네트워크는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.The customized advertisement creation server 200 may be connected to the user terminal 100 through a network. Networks include the Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi, etc. Included but not limited to this.
맞춤 광고 생성 서버(200)는 자체 서버이거나 클라우드 서버일 수도 있고 분산된 노드들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수 있다. 맞춤 광고 생성 서버(200)는 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 프로세서는 프로그램을 실행하거나 맞춤 광고 생성 서버(200)를 제어할 수 있다. 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 코드는 메모리에 저장될 수 있다. 메모리는 본 발명과 관련된 정보들을 저장하거나 방법을 구현하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리는 휘발성 메모리거나 비휘발성 메모리일 수 있다.The custom advertisement creation server 200 may be its own server, a cloud server, or a p2p (peer-to-peer) set of distributed nodes. The custom advertisement creation server 200 may include a processor and memory. The processor may execute a program or control the custom advertisement creation server 200. Program code executed by the processor may be stored in memory. The memory may store information related to the present invention or a program for implementing a method. The memory may be volatile memory or non-volatile memory.
맞춤 광고 생성 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 사용자의 영상 시청 기록, 사용자의 관심 분야 및 사용자의 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집하고 인공지능 기반으로 빅데이터를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성할 수 있다.The customized advertisement creation server 200 collects structured or unstructured big data of the user's video viewing history, user's field of interest, and user's behavior pattern from the user terminal 100, and analyzes the big data based on artificial intelligence to create customized advertisements. Advertising content can be created.
이하, 도 2를 참조하여 맞춤 광고 생성 서버(200)에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the customized advertisement creation server 200 will be described in detail with reference to FIG. 2.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템의 맞춤 광고 생성 서버를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 2 is a block diagram illustrating a customized advertisement creation server of a big data-based personalized advertisement content creation system according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 맞춤 광고 생성 서버(200)는 정보 수집부(210), 데이터 분석부(220) 및 광고 콘텐츠 생성부(230)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the customized advertisement creation server 200 may include an information collection unit 210, a data analysis unit 220, and an advertisement content creation unit 230.
정보 수집부(210)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보, 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집할 수 있다. 여기서, 정형적인 데이터는 관계형 데이터베이스, 스프레드 시트 데이터 등일 수 있고, 비정형 데이터는 소셜 데이터, 문서(워드, 한글), 이미지, 오디오, 비디오 파일 등일 수 있다. 비정형 데이터는 어느 정도 구조적인 형태로 변형하여 정형된 형태로 저장하는 것이 바람직하다. 이러한 빅데이터의 변환은 데이터를 수집하는 과정에서 컴퓨터가 바로 처리할 수 없는 비정형 데이터를 구조적 형태로 전환하여 저장하는 것을 말한다.The information collection unit 210 may collect structured or unstructured big data such as user information, video viewing records, areas of interest, and behavior patterns from the user terminal 100. Here, structured data may be relational databases, spreadsheet data, etc., and unstructured data may be social data, documents (word, Korean), images, audio, video files, etc. It is desirable to transform unstructured data into a somewhat structured form and store it in a structured form. This conversion of big data refers to converting unstructured data that cannot be processed directly by a computer into a structured form and storing it during the data collection process.
사용자 정보는 사용자 이름, 사용자 성별, 사용자 주소, 사용자 연락처, 사용자 생년월일, 사용자 이메일 등을 포함할 수 있다. 영상 시청 기록은 사용자가 사용자 단말(100)에서 시청한 영상 시청 로그 데이터로서 소셜 네트워크, OTT(Over The Top), 실시간 방송, 저장된 영상 등의 시청에 따라 생성될 수 있다. 관심 분야는 사용자가 관심 있어 하는 종목으로서 수영, 독서, 운동, 스포츠, 건강, 패션, 육아, 다이어트, 액세서리, 전자제품, 가구, 집 등을 포함할 수 있다. 행동 패턴은 사용자가 영상을 시청하면서 취하는 행동에 대한 로그 데이터로서 오프닝 건너뛰기, 영상 속도 빠르게 하기, 돌려보기, 공유하기, 영상 관련 검색하기, 영상 저장하기 등을 포함할 수 있다.User information may include user name, user gender, user address, user contact information, user date of birth, user email, etc. Video viewing records are video viewing log data that a user watches on the user terminal 100 and may be generated according to viewing of social networks, OTT (Over The Top), real-time broadcasting, stored videos, etc. Areas of interest are items that the user is interested in and may include swimming, reading, exercise, sports, health, fashion, parenting, diet, accessories, electronics, furniture, and home. Behavior patterns are log data about the user's actions while watching a video, and may include skipping the opening, speeding up the video, watching, sharing, searching for video, and saving the video.
정보 수집부(210)는 수집된 사용자 정보, 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 사용자 데이터베이스에 저장할 수 있다. 사용자 데이터베이스는 빅데이터를 저장하는 데이터베이스로서, 데이터 수집 과정을 통해 확보된 빅데이터로부터 유용한 정보를 추출할 수 있도록 빅데이터를 효과적으로 저장 및 관리할 수 있다. 빅데이터 저장은 검색 수집한 데이터를 분석에 사용하기에 적합한 방식으로 안전하게 영구적인 방법으로 보관하는 것으로서 대용량의 다양한 형식의 데이터를 고성능으로 저장하고 필요한 경우 데이터를 검색하여 수정, 삭제 또는 원하는 내용을 읽어오는 방법을 제공하는 것을 포함할 수 있다.The information collection unit 210 may store collected user information, video viewing records, areas of interest, and behavior patterns in a user database. A user database is a database that stores big data, and can effectively store and manage big data so that useful information can be extracted from big data obtained through the data collection process. Big data storage is the safe and permanent storage of search-collected data in a manner suitable for use in analysis. It stores large amounts of data in various formats with high performance and, when necessary, retrieves the data to modify, delete, or read the desired content. This may include providing directions on how to get there.
일 실시예에서, 사용자 데이터베이스는 분산 컬럼형 데이터베이스로 구축될 수 있다. 분산 컬럼형 데이터베이스는 데이터의 행이 아니라 데이터의 컬럼을 읽고 쓰는 데 최적화되어 있다. 컬럼 중심 스토리지는 전반적인 디스크 I/O 요구 사항과 디스크에서 로드해야 하는 데이터 양을 획기적으로 줄여주므로, 데이터베이스 테이블의 분석 쿼리 성능에 중요한 요소이다.In one embodiment, the user database may be built as a distributed columnar database. Distributed columnar databases are optimized for reading and writing columns of data, not rows of data. Column-oriented storage is an important factor in the performance of analytical queries on database tables because it dramatically reduces overall disk I/O requirements and the amount of data that must be loaded from disk.
데이터 분석부(220)는 수집된 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 포함하는 빅데이터 중 기 결정된 사용자 설정에 따라 유효 데이터를 분석할 수 있다. 유효 데이터는 영상 시청 기록 중 일정 시간 이상을 시청한 영상 로그 데이터, 관심 분야 중 사용자가 검색하거나 사용자가 구매한 이력이 있는 상품에 대한 데이터, 행동 패턴 중 오류나 잘못 누른 행동에 대한 필터링을 거친 데이터 등을 포함할 수 있다.The data analysis unit 220 may analyze valid data among the collected big data including video viewing records, areas of interest, and behavior patterns according to predetermined user settings. Valid data includes video log data that has been watched for a certain amount of time or more among video viewing records, data on products that the user has searched for or purchased in the area of interest, and data that has been filtered for errors or wrong clicks in behavior patterns, etc. may include.
데이터 분석부(220)는 퍼지 추론 기반 모델을 이용하여 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 클러스터링(clustering)할 수 있다. 클러스터링은 동일한 그룹의 개체가 다른 그룹의 개체보다 더 유사한 개체 집합을 그룹화하는 과정으로, 본 실시예에서는 이러한 클러스터링을 통해 추후 분류 및 분석에 사용할 수 있도록 정보 수집부(210)에서 사용자 데이터베이스에 분류하여 저장할 수 있다.The data analysis unit 220 may cluster video viewing records, areas of interest, and behavior patterns using a fuzzy inference-based model. Clustering is a process of grouping a set of objects in which objects in the same group are more similar than objects in other groups. In this embodiment, through such clustering, the information collection unit 210 classifies the objects in the user database so that they can be used for later classification and analysis. You can save it.
예를 들어, 데이터 분석부(220)는 영상 시청 기록 중 동일 연예인이 나오는 그룹을 클러스터링하거나, 영상 시청 기록 중 드라마, 영화, 애니메이션, 숏폼 등으로 그룹을 클러스터링하거나, 영상 시청 기록 중 액션, 코믹, 드라마, 멜로, 가족 등으로 그룹을 클러스터링할 수 있다.For example, the data analysis unit 220 clusters groups in which the same celebrity appears among video viewing records, clusters groups into dramas, movies, animations, short forms, etc. among video viewing records, or action, comic, etc. among video viewing records. Groups can be clustered by drama, romance, family, etc.
데이터 분석부(220)는 분석된 유효 데이터를 시각화하기 위한 도형, 도표, 이미지, 통계 그래프, 분포도 중에서 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.The data analysis unit 220 may include, but is not limited to, one or more of shapes, charts, images, statistical graphs, and distribution charts for visualizing the analyzed valid data.
광고 콘텐츠 생성부(230)는 분석된 유효 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하고 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 시각적 정보로 가공하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 제공할 수 있다.The advertising content creation unit 230 may generate customized advertising content by analyzing the analyzed valid data based on artificial intelligence and process it into visual information that can be visually confirmed by the user to provide customized advertising content.
광고 콘텐츠 생성부(230)는 사용자가 많이 시청한 영상, 사용자가 관심 있는 분야가 포함된 영상, 사용자의 행동 패턴에 따라 긍정적으로 평가된 영상 등을 분석하여 사용자 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성할 수 있다. 사용자 맞춤형 광고 콘텐츠는 사용자가 관심 있어 하는 상품, 영상, 내용 등을 제공할 수 있다.The advertising content creation unit 230 may generate user-customized advertising content by analyzing videos that the user has watched a lot, videos that contain areas of interest to the user, and videos that have been positively evaluated according to the user's behavior patterns. User-tailored advertising content can provide products, videos, content, etc. that the user is interested in.
광고 콘텐츠 생성부(230)는 분석된 유효 데이터를 웹기반 시각화 또는 인터렉티브 시각화 중에서 하나로 시각화할 수 있다. 여기서 웹기반 시각화는 웹에 기반하여 높은 접근성을 특징으로 하며 시각화 에디팅 기능 등을 통해 데이터를 사용자가 원하는 조건에 따라 확인하고 탐색할 수 있는 기법이다. 인터렉티브 시각화는 사용자가 데이터를 변경하거나 보이는 내용을 조절할 수 있는 기법이다.The advertising content creation unit 230 may visualize the analyzed valid data in one of web-based visualization or interactive visualization. Here, web-based visualization is web-based and features high accessibility, and is a technique that allows users to check and explore data according to their desired conditions through visualization editing functions. Interactive visualization is a technique that allows users to change data or control what is visible.
일 실시예에서, 광고 콘텐츠 생성부(230)는 맞춤형 광고 콘텐츠의 시청 이력을 기반으로 광고 콘텐츠 맞춤 점수를 산출할 수 있다. 광고 콘텐츠 맞춤 점수는 맞춤형 광고 콘텐츠가 사용자에게 얼마나 맞춤형으로 생성되어 제공되었는지에 따라 결정될 수 있다.In one embodiment, the advertising content generator 230 may calculate a customized advertising content score based on the viewing history of customized advertising content. The advertising content customization score may be determined based on how customized the customized advertising content is created and provided to the user.
광고 콘텐츠 맞춤 점수는 아래의 수학식을 기반으로 산출될 수 있다.The advertising content custom score can be calculated based on the equation below.
[수학식][Equation]
는 광고 콘텐츠 맞춤 점수를 의미하고, 은 맞춤형 광고 콘텐츠의 전체 시청 길이를 의미하고, 은 사용자가 시청한 맞춤형 광고 콘텐츠의 시청 길이를 의미하고, 은 동일한 맞춤형 광고 콘텐츠의 반복 재생 횟수를 의미하고, 은 맞춤형 광고 콘텐츠와 연관된 상품의 구매 여부에 따라, 구매를 한 경우 10, 구매를 하지 않은 경우 0으로 대입될 수 있다. refers to the advertising content custom score, refers to the total viewing length of customized advertising content, refers to the viewing length of customized advertising content viewed by the user, refers to the number of repeated plays of the same customized advertising content, Depending on whether the product related to the customized advertising content was purchased, can be assigned 10 if a purchase was made and 0 if a purchase was not made.
예를 들어, 맞춤형 광고 콘텐츠의 전체 시청 길이가 20초이고, 사용자가 시청한 맞춤형 광고 콘텐츠의 시청 길이가 20초이고, 동일한 맞춤형 광고 콘텐츠의 반복 재생 횟수가 3이고, 맞춤형 광고 콘텐츠와 연관된 상품을 구매하여 10인 경우, 광고 콘텐츠 맞춤 점수는 48.6일 수 있다.For example, the total viewing length of the customized advertising content is 20 seconds, the viewing length of the customized advertising content viewed by the user is 20 seconds, the number of repeat playbacks of the same personalized advertising content is 3, and the product associated with the customized advertising content is 3. If the purchase is 10, the advertising content custom score may be 48.6.
광고 콘텐츠 생성부(230)는 광고 콘텐츠 맞춤 점수가 높을수록 맞춤형 광고 콘텐츠가 사용자에게 맞춤형으로 제공된 것으로 판단할 수 있다. 광고 콘텐츠 생성부(230)는 광고 콘텐츠 맞춤 점수가 기 설정된 기준 광고 콘텐츠 맞춤 점수보다 낮은 경우 데이터 분석부(220)에서 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 재분석하도록 하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 재생산할 수 있다. The advertising content creation unit 230 may determine that the higher the advertising content customization score, the more customized the customized advertising content is provided to the user. If the advertising content customization score is lower than the preset standard advertising content customization score, the advertising content creation unit 230 can reproduce customized advertising content by having the data analysis unit 220 reanalyze the video viewing history, areas of interest, and behavior patterns. there is.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템의 맞춤 광고 생성 서버를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 3 is a block diagram illustrating a customized advertisement creation server of a big data-based personalized advertisement content creation system according to another embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 맞춤 광고 생성 서버(200a)는 정보 수집부(210a), 데이터 분석부(220a), 광고 콘텐츠 생성부(230a) 및 상품 구매 관리부(240a)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the customized advertisement creation server 200a may include an information collection unit 210a, a data analysis unit 220a, an advertisement content creation unit 230a, and a product purchase management unit 240a.
본 실시예에 따른 정보 수집부(210a), 데이터 분석부(220a) 및 광고 콘텐츠 생성부(230a)는 도 2에서 설명한 정보 수집부(210), 데이터 분석부(220) 및 광고 콘텐츠 생성부(230)의 구성 및 기능과 동일하므로 상세한 설명을 생략한다.The information collection unit 210a, data analysis unit 220a, and advertising content creation unit 230a according to this embodiment are the information collection unit 210, data analysis unit 220, and advertising content creation unit ( 230), so detailed description is omitted.
상품 구매 관리부(240a)는 맞춤형 광고 콘텐츠와 연관된 광고 상품을 추출하고 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크를 생성할 수 있다. 구매 링크는 최저가 구매 사이트, 사용자가 가입한 구매 사이트, 사용자가 선호하는 구매 사이트, 구매평이 좋은 구매 사이트, 구매평이 많은 구매 사이트 등을 포함할 수 있다.The product purchase management unit 240a may extract advertising products related to customized advertising content and create a purchase link connected to the purchase of the advertising product. Purchase links may include the lowest price purchase site, the purchase site the user has signed up for, the user's preferred purchase site, a purchase site with good purchase reviews, a purchase site with many purchase reviews, etc.
상품 구매 관리부(240a)는 사용자가 구매 링크로 접속하여 광고 상품을 구매하면 상품 구매 점수를 산출할 수 있다. 상품 구매 관리부(240a)는 산출된 상품 구매 점수를 누적하여 일정 주기 단위로 사용자의 구매 순위를 결정하고 구매 순위에 따라 상품 구매 포인트를 제공할 수 있다.The product purchase management unit 240a can calculate a product purchase score when a user accesses the purchase link and purchases the advertised product. The product purchase management unit 240a may accumulate the calculated product purchase points to determine the user's purchase ranking at regular intervals and provide product purchase points according to the purchase ranking.
상품 구매 점수는 아래의 수학식 1을 기반으로 산출할 수 있다.The product purchase score can be calculated based on Equation 1 below.
[수학식 1][Equation 1]
는 상품 구매 점수를 의미하고, 는 맞춤형 광고 콘텐츠의 시청 횟수를 의미하고, 는 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크의 접속 횟수를 의미하고, 는 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크에 접속하여 광고 상품을 구매한 횟수를 의미하고, 는 구매한 광고 상품의 금액을 의미하고, 는 광고 상품에 대한 리뷰 점수를 의미하고 아래의 수학식 2를 기반으로 산출할 수 있다. means the product purchase score, refers to the number of views of customized advertising content, means the number of accesses to the purchase link connected to the purchase of the advertised product, means the number of times the advertised product was purchased by accessing the purchase link connected to the purchase of the advertised product, refers to the amount of the advertised product purchased, means the review score for the advertised product and can be calculated based on Equation 2 below.
[수학식 2][Equation 2]
는 광고 상품에 대한 리뷰 점수를 의미하고, 는 리뷰 작성시 이미지와 동영상의 포함 여부에 따른 가중치를 의미하고, 는 리뷰 작성시 텍스트의 길이에 따른 가중치를 의미하고, 는 광고 상품의 배송완료 후 리뷰를 작성한 시점에 따른 가중치를 의미하며, 은 해당 사용자가 작성한 리뷰에 대한 추천 수를 의미할 수 있다. refers to the review score for the advertised product, refers to the weight depending on whether images and videos are included when writing a review, refers to the weight according to the length of the text when writing a review, refers to the weight according to the time when the review is written after the advertised product has been delivered, may mean the number of recommendations for reviews written by the user.
예를 들어, 맞춤형 광고 콘텐츠의 시청 횟수가 10이고, 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크의 접속 횟수가 5이고, 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크에 접속하여 광고 상품을 구매한 횟수가 2이고, 구매한 광고 상품의 금액이 50000이고, 광고 상품에 대한 리뷰 점수가 26.08인 경우, 상품 구매 점수는 70.25일 수 있다.For example, the number of views of customized advertising content is 10, the number of accesses to the purchase link linked to the purchase of the advertising product is 5, and the number of times the advertising product is purchased by accessing the purchase link linked to the purchase of the advertising product is 2. If the amount of the advertised product purchased is 50000 and the review score for the advertised product is 26.08, the product purchase score may be 70.25.
여기서 광고 상품에 대한 리뷰 점수는 리뷰 작성시 이미지와 동영상의 포함 여부에 따른 가중치가 5, 리뷰 작성시 텍스트의 길이에 따른 가중치가 10, 광고 상품의 배송 완료 후 리뷰를 작성한 시점에 따른 가중치가 10, 해당 사용자가 작성한 리뷰에 대한 추천 수가 4에 따라 26.08로 산출될 수 있다. Here, the review score for the advertised product has a weight of 5 depending on whether or not images and videos are included when writing the review, a weight of 10 depending on the length of the text when writing the review, and a weight of 10 depending on when the review was written after delivery of the advertised product. , the number of recommendations for the review written by the user can be calculated as 26.08 according to 4.
예를 들어, 리뷰 작성시 이미지와 동영상의 포함 여부에 따른 가중치는 작성된 리뷰에 동영상과 이미지를 모두 포함하는 경우 10, 동영상과 이미지 중 하나를 포함하는 경우 5, 동영상과 이미지를 모두 포함하지 않으면 0으로 대입되고, 리뷰 작성시 텍스트의 길이에 따른 가중치는 작성된 리뷰에 포함된 텍스트가 100자 이상인 경우 10, 100자 미만인 경우 5, 텍스트가 기재되지 않는 경우 5로 대입되며, 광고 상품의 배송완료 후 리뷰를 작성한 시점이 광고 상품의 배송 완료 후 3일 이내면 10, 5일 이내면 8, 10일 이내면 5, 10일이 지나면 3으로 대입될 수 있다.For example, the weight for whether images and videos are included when writing a review is 10 if the review includes both a video and an image, 5 if it includes either a video or an image, and 0 if it does not include both a video and an image. When writing a review, the weight according to the length of the text is 10 if the text included in the written review is more than 100 characters, 5 if it is less than 100 characters, and 5 if no text is written, and after the delivery of the advertised product is completed. If the review was written within 3 days after delivery of the advertised product, it can be substituted as 10, if within 5 days it can be substituted as 8, if within 10 days it can be substituted as 5, and if 10 days have passed, it can be substituted as 3.
상품 구매 관리부(240a)는 상품 구매 점수를 산출한 후 사용자별로 상품 구매 점수를 누적하고, 일주일, 한달, 일년 등 일정 주기 단위로 상품 구매 점수가 높은 순으로 복수의 사용자들의 구매 순위를 결정하고 구매 순위에 따라 상품 구매 포인트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상품 구매 관리부(240a)는 구매 순위 1위의 사용자에게 10000원의 상품 구매 포인트를 제공하고, 구매 순위 2위의 사용자에게 5000원의 상품 구매 포인트를 제공하고, 구매 순위 3위의 사용자에게 3000원의 상품 구매 포인트를 제공하고, 구매 순위 4위 및 5위의 사용자에게 1000원의 상품 구매 포인트를 제공할 수 있다.The product purchase management unit 240a calculates the product purchase score, accumulates the product purchase score for each user, and determines the purchase ranking of a plurality of users in order of the product purchase score at regular intervals such as a week, a month, or a year. Depending on the ranking, points for product purchase can be provided. For example, the product purchase management unit 240a provides 10,000 won of product purchase points to the user ranked 1st in the purchase ranking, 5,000 won of product purchase points to the user ranked 2nd in the purchase rank, and the user ranked 3rd in the purchase rank. 3,000 won worth of product purchase points can be provided to users, and 1,000 won product purchase points can be provided to users ranked 4th and 5th in purchase ranking.
본 실시예에 따르면, 상품 구매 점수를 산출하고 사용자별로 누적하여 구매 순위에 따라 상품 구매 포인트를 제공함에 따라 사용자들이 맞춤형 광고 콘텐츠를 시청한 후 광고 상품을 구매하기까지 이어지도록 유도할 수 있고, 광고 상품의 마케팅 효과를 향상시킬 수 있다.According to this embodiment, product purchase points are calculated, accumulated for each user, and product purchase points are provided according to purchase ranking, thereby encouraging users to purchase the advertised product after watching customized advertising content. The marketing effect of the product can be improved.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템의 맞춤 광고 생성 서버에서 맞춤형 광고를 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.Figure 4 is a flowchart illustrating the process of creating a customized advertisement in the customized advertisement creation server of the big data-based personalized advertisement content creation system according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 정보 수집부(210)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보, 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집할 수 있다(단계 S410). 정보 수집부(210)는 수집된 사용자 정보, 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 사용자 데이터베이스에 저장할 수 있다.Referring to FIG. 4, the information collection unit 210 may collect structured or unstructured big data of user information, video viewing records, areas of interest, and behavior patterns from the user terminal 100 (step S410). The information collection unit 210 may store collected user information, video viewing records, areas of interest, and behavior patterns in a user database.
데이터 분석부(220)는 수집된 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 포함하는 빅데이터 중 기 결정된 사용자 설정에 따라 유효 데이터를 분석할 수 있다(단계 S420). 데이터 분석부(220)는 퍼지 추론 기반 모델을 이용하여 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 클러스터링(clustering)할 수 있다.The data analysis unit 220 may analyze valid data according to predetermined user settings among the collected big data including video viewing records, areas of interest, and behavior patterns (step S420). The data analysis unit 220 may cluster video viewing records, areas of interest, and behavior patterns using a fuzzy inference-based model.
광고 콘텐츠 생성부(230)는 분석된 유효 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하고 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 시각적 정보로 가공하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 제공할 수 있다(단계 S430).The advertising content creation unit 230 may analyze the analyzed valid data based on artificial intelligence to generate customized advertising content and process it into visual information that can be visually confirmed by the user to provide customized advertising content (step S430).
광고 콘텐츠 생성부(230)는 분석된 유효 데이터를 웹기반 시각화 또는 인터렉티브 시각화 중에서 하나로 시각화할 수 있다.The advertising content creation unit 230 may visualize the analyzed valid data in one of web-based visualization or interactive visualization.
상기에서는 본 발명의 일 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.Although the present invention has been described above with reference to an embodiment of the present invention, those skilled in the art will understand the present invention in various ways without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. You will understand that it can be modified and changed.
100: 사용자 단말
200: 맞춤 광고 생성 서버
210, 210a: 정보 수집부
220, 220a: 데이터 분석부
230, 230a: 광고 콘텐츠 생성부
240a: 상품 구매 관리부100: user terminal
200: Custom ad creation server
210, 210a: Information Collection Department
220, 220a: Data analysis department
230, 230a: Advertising content creation unit
240a: Product purchase management department
Claims (3)
상기 사용자 단말로부터 사용자의 영상 시청 기록, 사용자의 관심 분야 및 사용자의 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집하고 인공지능 기반으로 상기 빅데이터를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하는 맞춤 광고 생성 서버를 포함하고,
상기 맞춤 광고 생성 서버는,
상기 사용자 단말로부터 사용자 정보, 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴의 정형적 또는 비정형적인 빅데이터를 수집하는 정보 수집부;
상기 수집된 영상 시청 기록, 관심 분야 및 행동 패턴을 포함하는 빅데이터 중 기 결정된 사용자 설정에 따라 유효 데이터를 분석하는 데이터 분석부; 및
상기 분석된 유효 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하고 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 시각적 정보로 가공하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 제공하는 광고 콘텐츠 생성부를 포함하고,
상기 맞춤형 광고 콘텐츠와 연관된 광고 상품을 추출하고 상기 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크를 생성하며 사용자가 상기 구매 링크로 접속하여 상기 광고 상품을 구매하면 상품 구매 점수를 산출하고, 상기 산출된 상품 구매 점수를 누적하여 일정 주기 단위로 사용자의 구매 순위를 결정하고 상기 구매 순위에 따라 상품 구매 포인트를 제공하는 상품 구매 관리부를 더 포함하고,
상기 상품 구매 점수는 아래의 수학식 1을 기반으로 산출하되,
[수학식 1]
는 상품 구매 점수를 의미하고, 는 맞춤형 광고 콘텐츠의 시청 횟수를 의미하고, 는 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크의 접속 횟수를 의미하고, 는 광고 상품의 구매와 연결되는 구매 링크에 접속하여 광고 상품을 구매한 횟수를 의미하고, 는 구매한 광고 상품의 금액을 의미하고, 는 광고 상품에 대한 리뷰 점수를 의미하고 아래의 수학식 2를 기반으로 산출하며,
[수학식 2]
는 광고 상품에 대한 리뷰 점수를 의미하고, 는 리뷰 작성시 이미지와 동영상의 포함 여부에 따른 가중치를 의미하고, 는 리뷰 작성시 텍스트의 길이에 따른 가중치를 의미하고, 는 광고 상품의 배송완료 후 리뷰를 작성한 시점에 따른 가중치를 의미하며, 은 해당 사용자가 작성한 리뷰에 대한 추천 수를 의미하는, 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템.
user terminal; and
A customized advertisement creation server that collects structured or unstructured big data of the user's video viewing history, user's interests, and user's behavior patterns from the user terminal, and analyzes the big data based on artificial intelligence to generate customized advertising content. Including,
The customized advertisement creation server,
An information collection unit that collects structured or unstructured big data of user information, video viewing records, areas of interest, and behavior patterns from the user terminal;
a data analysis unit that analyzes valid data according to predetermined user settings among the collected big data including video viewing records, areas of interest, and behavior patterns; and
An advertising content generator that analyzes the analyzed valid data based on artificial intelligence to generate customized advertising content and processes it into visual information that can be visually confirmed by the user to provide customized advertising content,
Extracts advertising products related to the customized advertising content, creates a purchase link connected to the purchase of the advertising product, calculates a product purchase score when the user accesses the purchase link and purchases the advertising product, and purchases the calculated product. It further includes a product purchase management unit that accumulates scores to determine the user's purchase ranking in a certain cycle and provides product purchase points according to the purchase ranking,
The product purchase score is calculated based on Equation 1 below,
[Equation 1]
means the product purchase score, refers to the number of views of customized advertising content, means the number of accesses to the purchase link connected to the purchase of the advertised product, means the number of times the advertised product was purchased by accessing the purchase link connected to the purchase of the advertised product, refers to the amount of the advertised product purchased, means the review score for the advertised product and is calculated based on Equation 2 below,
[Equation 2]
refers to the review score for the advertised product, refers to the weight depending on whether images and videos are included when writing a review, refers to the weight according to the length of the text when writing a review, refers to the weight according to the time when the review is written after the advertised product has been delivered, is a big data-based personalized advertising content creation system that refers to the number of recommendations for reviews written by the user.
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