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dc.contributor.advisor민대기-
dc.contributor.author황진아-
dc.creator황진아-
dc.date.accessioned2019-08-13T16:30:54Z-
dc.date.available2019-08-13T16:30:54Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.otherOAK-000000158410-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/common/orgView/000000158410en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/250565-
dc.description.abstract인터넷 검색을 통해 정보를 얻고자 하는 환경에 맞춰 온라인 광고시장의 규모도 커지고 있으며, 특히 온라인 검색 광고는 마케팅 전략의 핵심 요소가 되었다. 온라인 검색 광고에 있어 광고주의 효과적인 키워드 설정은 광고의 궁극적인 목표인 매출 상승의 핵심이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 광고주의 입장에서 성과에 절대적인 영향을 주는 핵심 키워드를 효과적으로 도출하기 위한 키워드 속성 기반의 클러스터링 방법을 제안하였다. 국내 A기업의 실제 온라인 검색 광고 데이터(2017.07.01~2017.12.31)를 대상으로 적용하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 검증하였다. 이에 본 연구에서는 키워드의 각 속성의 특징을 충분히 고려하여 속성의 성과 별로 핵심적인 영향을 줄 수 있는 키워드를 클러스터링 분석을 통해 군집화 했다는 점에서 기존 연구와 차별성을 지닌다.;The shift from traditional advertising in mass media to individualized online advertising has brought the recent growth of the online advertising market. In particular, online search advertising relying on user data has become a successful marking instrument. Designing a successful search advertising campaign is largely dependent on how to discover high-value keywords, which are less competitive but highly relevant to the business. In this study, we proposed a clustering analysis on keyword attributes to effectively find advertising keywords that are valuable. To validate the proposed method, we analyzed the six-month data compiled from a company in Korea.-
dc.description.tableofcontentsⅠ. 서론 1 A. 연구의 배경 및 목적 1 B. 연구 문제 및 용어 정의 4 1. 연구 문제 4 2. 온라인 키워드 검색 광고 6 3. 온라인 광고 성과 지표 8 Ⅱ. 문헌 연구 10 A. 온라인 광고에서의 키워드 제안 방법 연구 10 1. 검색어 로그 기반(Query log-based) 키워드 제안 10 2. 근접 기반(Proximity-based) 키워드 제안 13 3. 메타 태그 크롤러 기반(Meta tag Crawlers-based) 키워드 제안 15 B. 군집 분석(Clustering Analysis) 정의 18 Ⅲ. 연구 방법 20 A. 속성 기반 키워드 분석 20 B. 연구 방법 23 1. 연구 개요 23 2. 주요 연구 방법 25 가. 데이터 전처리(Data Preprocessing) 25 나. 군집 분석(Clustering) 절차 26 다. 회귀분석(Regression) 29 Ⅳ. 실증 분석 30 A. 데이터 설명 30 B. 기술 통계 32 C. 결과 분석 35 1. 클러스터링 결과 분석 35 2. 회귀 분석 결과 분석 42 D. 연구 결과 요약 47 Ⅴ. 연구 의의 및 한계 48 참 고 문 헌 49 ABSTRACT 52-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1167335 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc005.7-
dc.title속성기반 군집 분석 기법을 이용한 온라인 검색 광고의 키워드 구성 방안-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedSelection of effective keywords for online search advertising using attribute-based clustering analysis-
dc.creator.othernameHwang Jina-
dc.format.pagev, 52 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 빅데이터분석학협동과정-
dc.date.awarded2019. 8-
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일반대학원 > 빅데이터분석학협동과정 > Theses_Master
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