The purpose of this research is to propose and evaluate the possibility of `A New Online Ad Model for UGC Based on Qualitative Social Tagging`. Qualitative social tagging is a collaborative tagging related to users` participations in internet contents. In addition, the word tag describes items, such as URLs, videos, photos and other various forms of internet contents.
This research identifies problems with the existing UGC ad model, especially contents based model, moreover, proposes `Social Tagging` and `Qtag methodology` as alternatives to resolve the existing problems. The current UGC ad models have two problems when exposing ads related to customer`s interests or context of UGCs.
First problem is that there are no standards to classify and expose proper ad related to contexts of each UGC. Thus, in an imperfect way, many service providers try to offer customized ads which are initially classified and exposed by site`s categories, such as `news` or `entertainment`. Although, `Tag` can be more useful tool than categorized classification for internet describing contents, UGC service providers are not capable of using subjective tags as standards for advertising, due to directly related issue of advertising models and financial concerns. Another critical problem of `UGC Ads` is about discrimination between the contents of `positive and negative implications.
Based on the questions on the existing UGC ads and methodologies to improve them, `A New Online Ad Model for UGC, based on Qualitative Social Tagging` will be established.
정보가 넘치는 웹 환경 속에서 Target user에게 필요한 정보성 광고를 제공하는 것은 아주 중요한 부분이다. 수많은 인터넷 콘텐츠 중 급속도로 성장하고 있는 user Generated Contents에 노출되고 있는 광고들은 정작 소비자들을 위한 것이 아니라 단순하게 랜덤으로 노출이 되고 있다. 이는 이미지나 영상을 자동으로 분석해서 영상물의 내용과 관련성이 있는 광고를 노출하는 것이 어렵기 때문이다. 또한 급격한 성장에도 불구하고 대부분의 UGC 업체들은 동영상 트래픽에 대한 비용부담으로 적자를 면치 못하고 있다. 이런 현상을 타파하기 위한 가장 좋은 수익 모델이 바로 광고이기에 효율적이고 UGC에 적합한 UGC만의 광고모델을 만들기 위한 각계각층의 연구가 진행되고 있다.
현재 연구되고 있는 방법론은 크게 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째는 기법적인 측면에서의 연구이다. 가장 많은 연구가 이루어지고 있는 분야로 영상에 어떤 식으로 광고를 입힐 것인가를 연구하는 분야이다. 둘째는 타겟 소비자에게 관련 있는 광고를 노출 시킬 수 있는 방법 즉, 커스터마이즈된 광고를 내보내기 위한 매칭 알고리즘 측면에서의 연구가 이루어지고 있다. 새로운 광고기법이 나오면 흥미와 관심도가 증가하여 광고의 효율성이 증가하지만 광고기법이라는 인식 후 효율이 급격하게 감소한다. 하지만 타겟 유저가 관심을 가질 수 있는 informative ad를 제공 했을 때에는 그 감소비율이 현저하게 적음을 기존 communication 연구들을 토대로 알 수 있다. 또한 Interactive media에서 이루어지는 광고는 기법적 논의를 하기 전에 타겟 유저와 관련 있는 광고를 제시하는 매칭 알고리즘에 대한 연구가 선행되어야 된다고 생각했기에 본 논문에서는 커스트마이즈된 광고를 내보내기 위한 매칭 알고리즘 측면에서 연구를 진행하고자 한다.
기존 Contents Based(Customized AD의 한 형식으로 영상물의 내용과 연관성이 있는 광고를 내보내는 방법)광고는 포탈 내 카테고리를 기준으로 광고를 내보내는데 이는 완전한 Contents Based 광고 모델이라 할 수가 없다. 이를 보완하기 위한 대안으로 떠오른 Tag는 카테고리 기준보다 콘텐트의 내용을 좀 더 자세하게 설명할 수 있는 기준이 될 수 있지만 광고의 기준점으로 사용되기에는 해결되지 않은 문제점이 있기에 실제사용이 어려웠으나 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결 할 수 있는 방법론들을 제안하고자 한다.
첫째, 태그들은 인터넷 콘텐츠의 내용을 설명하기에 유용한 tool이지만 주관적이고 임의적인 부분 때문에 돈과 바로 직결되는 광고 모델에 이용할 수 없다. Michigan대학의 Scott E. Page 교수님의 집단 문제 해결에 대한 실험에 착안을 개인이 올린 태그가 주관적일지라도 여러 개가 모이다 보면 어느 정도의 객관성을 띌 수 있기에 Social tagging System을 해결방안으로 내세우고자 한다. Social tagging은 집단 지성과 Collaborating Tagging에 대한 연구가 많이 진행되어져 왔으며 이의 연장선이라고 볼 수 있다. 하지만 이 논문에서는 여러 사람이 하나의 콘텐츠를 보고 그에 대한 생각과 느낌을 Tagging하는 행동을 ‘Social Activity` 라 여기기에 이를 Social Tagging이라고 칭하고자 한다.
둘째, 부정과 긍정의 콘텐트를 구별하지 못한다는 점입니다. 이것은 비단 태그뿐만이 아니라 콘텐트 매치 광고자체가 해결하지 못한 문제점으로 부정적인 콘텐츠의 내용에도 tag나 category의 구분법에 의해 광고가 노출되어 부정적인 효과를 가지고 온 실제 사례도 존재한다. KAIST 이성업군의 Qtag methodology를 이용하면 위에서 제기한 문제점들을 일정부분 해결할 수 있다.
본 논문에서는 콘텐츠 내용과 관련된 광고를 노출 시키는 기존의 UGC 광고의 문제점을 파악하기 위해 Social Tagging이라는 방법론을 적용한 새로운 광고 모델을 제안하고 기존 광고 대비 효율이 더 나아졌음을 3번의 실험을 통해 증명하고자 한다.
