딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버로서,적어도 하나의 프로세서; 및상기 적어도 하나의 프로세서가 복수의 동작을 수행하도록 지시하는 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 복수의 동작은,게재위치 보고서를 입력으로 하여, 콘텐츠의 식별 정보 및 광고 캠페인에 의한 성과 지표를 추출하는 동작;광고 플랫폼의 콘텐츠에 대한 멀티모달 콘텐츠 정보 및 부가 정보를 수집하는 동작;수집된 상기 멀티모달 콘텐츠 정보 및 상기 부가 정보의 정형 데이터와 비정형 데이터를 기초로 제로샷(Zero-Shot) 방식을 적용하여, 콘텐츠 및 광고 캠페인의 유사도를 산출하는 동작;산출된 상기 유사도를 기초로 타겟 적합성 점수를 산출하는 동작;상기 타겟 적합성 점수에 대한 정량적 및 정성적 근거가 포함된 설명 문장으로 비적합 사유를 생성하는 동작; 및상기 타겟 적합성 점수, 상기 비적합 사유 및 상기 콘텐츠의 조회수를 사용자 인터페이스에 출력하는 동작;을 포함하는,딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버.

청구항 1에서,상기 콘텐츠의 식별 정보 및 광고 캠페인에 의한 성과 지표를 추출하는 동작은,광고주의 광고 계정으로부터 다운로드된 CSV 또는 JSON 형식의 광고 게재위치 보고서를 입력받고, 상기 게재위치 보고서 내 상기 식별 정보를 필드별로 파싱하는 동작; 및 각 필드는 콘텐츠 식별자(ID)와 매핑되어 정형화된 데이터 구조 형태로 전처리하는 동작;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버.

청구항 1에서,상기 콘텐츠의 성과지표를 기초로, 각 콘텐츠의 우선 순위를 산출하여 우선 순위가 미리 정해진 범위 내에 포함되는 콘텐츠를 우선 분석 대상으로 분류하는 동작;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버.

제1항에서,상기 콘텐츠 및 광고 캠페인의 유사도를 산출하는 동작은,텍스트 임베딩 생성을 통해 상기 콘텐츠의 부가 정보를 포함하는 비정형 데이터의 텍스트 기반 정보를 임베딩 벡터로 변환하는 동작;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버.

제1항에서,산출된 상기 타겟 적합성 점수를 미리 정해진 타겟 적합성 점수 임계값과 비교하여, 상기 타겟 적합성 점수가 상기 미리 정해진 타겟 적합성 점수 임계값 미만인 경우, 상기 콘텐츠에 상기 광고 캠페인의 게재를 차단하는 동작;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버.

제5항에서,광고 캠페인 단위로 누적되는 광고 캠페인 차단 결과 데이터 및 성과 지표를 기초로, 광고주의 타겟층 설정 및 타겟 적합성 점수 임계값을 자동으로 조정하는 동작;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버.

제1항에서,콘텐츠 플랫폼에 업로드되는 각 콘텐츠가 속한 채널 단위로 수신된 콘텐츠 단위의 메타데이터 및 시청자 통계 데이터를 분석하는 동작;상기 메타데이터 및 상기 시청자 통계 데이터를 분석한 결과를 기초로 상기 채널의 성향이 일정 방향으로 이동하고 있는지를 판단하여, 채널 특성 변화를 예측하는 동작; 및상기 채널 특성 변화의 예측 결과를 기초로 상기 채널의 광고 적합성 여부를 판단하여, 상기 채널의 광고 등급을 변경하는 동작;을 포함하는 것을 특징으로 하는,딥러닝 기반 실시간 광고 타겟팅 최적화 서버.