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Tokyo webmining37 マルコフ連鎖モデルによるアトリビューション分析_岡川
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  • 1. マルコフ連鎖モデルによる アトリビューション分析 岡川宏之 2014/6/21 第37回 TokyoWebmining 1
  • 2. 自己紹介 • 岡川 宏之/Hiroyuki Okagawa • 1980年11月生まれ 33才 • Twitter: hokagawa • 経歴 – 素粒子物理学/弦理論@大学院 – 半導体フラッシュメモリエンジニア@総合電機メーカー – データアナリスト@インターネット広告代理店 2
  • 3. 目次 • インターネット広告の特徴 • 広告の評価方法 – 従来の広告評価 – アトリビューションを考慮した広告評価 • 様々なアトリビューション分析モデル • 成果配分モデルの紹介 • マルコフ連鎖モデルの紹介 – データ集計 – アトリビューションマップによる可視化 – モデルの作り方 – 予算ポートフォリオの方法 – 母関数表現 • まとめ (全19ページ) 3
  • 4. インターネット広告の特徴 その1 4 検索連動型広告 ディスプレイ広告 ビデオ 広告 レコメンド バナー SNS 純広告 ※一例 インターネット広告には色々な出稿の形態とプラットホームがある。
  • 5. インターネット広告の特徴 その2 ユーザーは購入に至る前に、色々な広告に接触する。 ※Google検索連動型広告とYoutubeビデオ広告を出稿している場合の例 5
  • 6. 従来の広告評価 ユーザーが購入直前に接触した広告にのみ成果ポイントを付与 Googleに合計3ポイント付与 └直接評価と呼ばれる方式 6
  • 7. アトリビューションを考慮した広告評価 ユーザーが購入直前に接触した広告以前の広告にも “何らかの方法”で評価を与える方法 Youtubeビデオ広告にも何らか の評価を行う。 7
  • 8. 色々なアトリビューション分析 成果配分モデル ベイジアンネットワークモデル マルコフ連鎖モデル ※本日の内容 次項以降で実際に作ります。 ボルツマンウェイトモデル ※その他にも、色々な文脈でアトリビューションという言葉が使われています。 8
  • 9. 成果配分モデルとは ユーザーが購買に至るまでに接触した広告に対して、 成果ポイントを割り振る評価モデル ※集計方法と説明がシンプルで分かり易く、現場では施策につなげやすいことがメリット ※配分されたスコアは”アトリビューションスコア”と呼ばれています。 1/3 + 1/3 + 1/3 = 1 9
  • 10. 参考: 成果配分モデルの詳細                    に対応固定均等配分 初回重視 ラスト重視 リビューションスコアで接触した広告のアト からの距離 広告接触回数 初回重みラスト重み 初回重みラスト重み 初回重みラスト重み                                  ,, 1 : 1,0,: 0,1,: exp 1 exp 2 L L xAS x x xAS x xLx x CVx L L x        123 5.1 13 exp 5.1 23 exp 5.1 13 exp 5.1 1 exp 1.5,3 ASASAS x xAS DL                                  ラスト重視 アトリビューションスコアの集計ルール 集計例(上記パスの場合) X=1X=2X=3 ※上記はexpを使ったが関数形は特に定型はない。 10
  • 11. マルコフ連鎖モデル データ集計 1 2 0 1 1 3 3 0 0 0 0 0 0.25 0.25 0.50 1.00 0 0 0 0 0 k  M  MP  Ml  初期接触ベクトル 推移行列 推移確率行列 広告間の推移を2点間のペアに分解して集計する。 11
  • 12. アトリビューションマップによる可視化 25% 25% 50% 100% 0% 0% 1 2 初期接触ベクトルと推移確率行列を可視化 ※このデータを元に、マルコフ連鎖の数学的なモデルを作る(次項より) 12
  • 13. モデルの作り方 作戦 0次項 広告に1回接触したユーザーのCV数 1次項 広告に2回接触したユーザーのCV数 2次項 広告に3回接触したユーザーのCV数 3次項 広告に4回接触したユーザーのCV数 . . . N次項 広告にN+1回接触したユーザーのCV数 広告接触回数別でユーザーのCV数を予測して、 最後に全て足し算して、全オーダーでCV数の予測する。 13
  • 14. モデルの作り方 0次項 1k 1l 2l2k lklklkCV T   22110 11lk 22lk +) = = 14
  • 15. モデルの作り方 1次項 1k 1l 2l2k 1k 2l 1l 2k 11P 22P 12P 21P 1111 lPk 2222 lPk 2121 lPk 1212 lPk+) = = = = lPklPklPklPklPkCV T   22221212212111111 15
  • 16. モデルの作り方 全次数 (モデル完成) lPkCV NT N     l PI I k lPPIk lPklPklkCV T T NTTT TOTAL             2 ¥100 ¥50 ¥0 C  C PI I kCOST T TOTAL    0次と1次の結果から、N次の結果を推測して、 全次数を足し算すると答えが出る。 N次のCV数 全オーダー合算のCV数 全オーダー合算のコスト クリック単価ベクトル ※全オーダーでのコストも同様のロジックで導出可能 16
  • 17. 予算ポートフォリオの方法         rl rMPI I rkrCV T TOTAL              rC rMPI I rkrCOST T TOTAL               22 11 kr kr rk               33232131 23212121 13212111 MrMrM MrMrM MrMrM rM    jijijij rMrMM     iiii rkrkk              1 2 1 r r r    予算TOTALrCOST   TOTAL r rCVr  max最適値 数理最適化法で解く条件 変数rを導入して、初期接触ベクトルkと推移行列Mを変化させて、 合計コストとCVに対して条件をつけて組合せ最適化する。 変数ベクトル 初期接触ベクトル 推移行列 ※出稿量を調整する変数 17
  • 18. 母関数表現    jijij iii n i n A iiiiiiiii CPM CkK l M KClPPPkZ n Annn     exp)( exp)( )(1 1 )(exp)( 0 }{ 1 1 1132211                     ?? 1 1 1 1 )1( 1 0      n TOTAL TOTAL X C P kCOSTX l P kCVX   0 )( )(      nn Z X 母関数Zを定義して、それの微分の回数で CVやコストが計算できる。 18
  • 19. まとめ 19 • インターネット広告分野のアトリビューション分析のため のマルコフ連鎖モデルを構成できた。 • 広告間の相互作用を考慮して、予算ポートフォリオシ ミュレーションができる。つまり、本件のマルコフ連鎖モ デルは予測モデルである。 • マルコフ連鎖モデルの母関数表現ができた。高次の 項の意味は? • 他分野への応用は?

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