소프트웨어를 실행하는 하드웨어로 구현되는 크리에이터 분석 장치의 동작 방법에 있어서,상기 크리에이터 분석 장치가, 사용자의 요청에 따라 상기 사용자의 SNS 서버에 대한 로그인을 진행하고, 상기 SNS 서버로부터 사용자가 제작한 콘텐츠들의 이용 내역에 관련된 크리에이팅 데이터를 획득하는 단계;상기 크리에이터 분석 장치가, 상기 크리에이팅 데이터의 획득에 기반하여, 사용자 정보, 상기 사용자에 대한 다른 사람들의 반응을 지시하는 반응 정보, 및 상기 사용자의 팔로워들의 특징에 관련된 팔로워 내역 정보를 획득하는 단계;상기 크리에이터 분석 장치가, 상기 크리에이팅 데이터, 상기 사용자 정보, 상기 반응 정보, 상기 팔로워 내역 정보를 이용하여 상기 사용자의 계정에서 광고가 포함된 콘텐츠의 타인에 대한 영향 정도를 지시하는 영향 지수를 결정하는 단계;상기 크리에이터 분석 장치가, 상기 사용자 정보를 이용하여 메모리에 저장된 비교 사용자 정보로부터 매칭 사용자들을 결정하는 단계;상기 크리에이터 분석 장치가, 광고 협찬 비용 차이에 대응하는 보정 지수를 지시하는 보정 테이블로부터, 상기 사용자의 광고 협찬 비용과 상기 매칭 사용자들의 광고 협찬 비용 평균 값의 차이에 대응하는 수치를 추출하여 보정 지수를 연산하고, 상기 영향 지수에 상기 보정 지수를 합산하여 광고 매출 영향 지수를 생성하는 단계; 및상기 크리에이터 분석 장치가, 미리 저장된 테이블로부터 상기 광고 매출 영향 지수에 대응하는 광고 비용과 광고 매출액을 추출하고, 상기 크리에이팅 데이터로부터 사용자가 업로드한 콘텐츠 별 노출 횟수, 도달 횟수, 및 공감 횟수를 표시하는 크리에이터 분석 UI(user interface)를 생성하고, 상기 광고 비용, 상기 광고 매출액, 및 상기 크리에이터 분석 UI를 이용하여 상기 사용자에 대응하는 매출 영향 정보를 생성하는 단계를 포함하고,상기 크리에이터 분석 장치가, 브랜드 잠재 소비자 단말로부터, 브랜드 잠재 소비자가 선호하는 광고 스타일에 관련된 세그먼트 광고 정보를 수신하는 단계;상기 크리에이터 분석 장치가, 상기 비교 사용자 정보 내 비교 사용자들 각각에 대하여 광고 상품의 종류가 동일하고, 인지도 지수의 차이, 긍정 이미지 지수의 차이, 및 전달력 지수 차이의 합이 최소인 사용자를 상기 브랜드 잠재 소비자에 대응하는 추천 사용자로 추출하는 단계; 및상기 크리에이터 분석 장치가, 상기 추천 사용자에 대한 정보를 상기 브랜드 잠재 소비자 단말로 송신하는 단계를 더 포함하고,상기 영향 지수를 결정하는 단계는,상기 크리에이팅 데이터와 상기 팔로워 내역 정보를 이용하여, 상기 사용자의 유명 정도를 지시하는 인지도 지수를 산출하는 단계;상기 반응 정보에서 검출되는 긍정 키워드와 부정 키워드의 수에 기반하여, 상기 사용자의 부정 대비 긍정의 비율을 지시하는 긍정 이미지 지수를 산출하는 단계;미리 학습된 뉴럴 네트워크에 기반하여, 상기 사용자 정보에 포함된 음성 정보로부터, 연속되는 제1 음성과 제2 음성 사이의 평균 시간 간격, 목소리의 기본 주파수, 평균 세기, 및 강세 변화에 따른 상기 사용자의 상품에 대한 정보 전달 능력 정도를 지시하는 전달력 지수를 산출하는 단계; 및상기 인지도 지수, 상기 긍정 이미지 지수, 및 상기 전달력 지수를 합산하여 영향 지수를 결정하는 단계를 포함하고,상기 매칭 사용자들을 결정하는 단계는,상기 사용자 정보에 포함된 파라미터를 나열하여 특징 벡터를 생성하고, 상기 비교 사용자들 각각에서 상기 특징 벡터와 동일한 파라미터로 구성된 비교 특징 벡터들을 생성하는 단계;상기 특징 벡터와 상기 비교 특징 벡터들 모두에서, 중요도와 수치형 여부에 따라 요소들을 제1 기본 요소, 제1 부가 요소, 제2 기본 요소, 및 제2 부가 요소 중 어느 하나로 분류하는 단계;상기 제1 기본 요소, 상기 제2 기본 요소, 상기 제1 부가 요소, 상기 제2 부가 요소를 이용하여 상기 사용자와 상기 비교 사용자들 사이의 매칭 레벨들을 결정하는 단계; 및상기 매칭 레벨들 중에서 미리 설정된 임계 매칭 레벨 이상인 비교 사용자들을 매칭 사용자들로 결정하는 단계를 포함하고,상기 매칭 레벨들은 (수학식 1)에 기반하여 결정되고,(수학식 1)상기 Similarityx는 사용자와 x번 비교 사용자 사이의 매칭 레벨, 상기 dx는 제1 기본 요소의 수, 상기 dn은 제1 기본 요소 중에서 사용자와 x번 비교 사용자의 요소 값이 동일한 요소의 수, 상기 dy는 제1 부가 요소의 수, 상기 dm은 제1 부가 요소 중에서 사용자와 x번 비교 사용자의 요소 값이 동일한 요소의 수, 상기 wk는 미리 설정된 수치, 상기 dz는 제2 기본 요소의 수, 상기 dz,i는 제2 기본 요소에서 사용자의 i번 요소의 값, 상기 fz,i는 제2 기본 요소에서 x번 사용자의 i번 요소의 값, 상기 leni는 i번 요소에 대응하여 미리 설정된 범위 상수, 상기 dw는 제2 부가 요소의 수, 상기 dz,j는 제2 부가 요소에서 사용자의 j번 요소의 값, 상기 fz,j는 제2 부가 요소에서 x번 사용자의 j번 요소의 값, 상기 lenj는 j번 요소에 대응하여 미리 설정된 범위 상수를 지시하고,상기 세그먼트 광고 정보는 상기 브랜드 잠재 소비자의 광고 상품의 종류, 희망 인지도 지수, 희망 긍정 이미지 지수, 및 희망 전달력 지수를 포함하고,상기 인지도 지수, 상기 긍정 이미지 지수, 및 상기 전달력 지수는 0 초과 90 미만의 수치로 표현되는 방법.