ネット広告講義資料 at 東京大学 2017/07/11

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ネット広告講義資料 at 東京大学 2017/07/11

  1. 1. ※本資料料は発表時と異異なる点が あります。
  2. 2. 広告事業におけるビッグデータ分析と 数理理モデルの構築 吉⽥田  岳彦
  3. 3. なぜネット広告なのか? 相違点:   p  リーチ規模 旧:  ⼤大 ネット:  ⼩小 p  効率率率 旧:  ⼩小 ネット:  ⼤大(定量量的) 指標が定量量的であ るため最適化が可 能になった
  4. 4. ⽬目次 p 広告配信について ü  広告の定義・役割 ü  広告配信 ü  広告プロダクト ü  広告指標 ü  アーキテクチャ p 広告プロダクトの種類 ü  アドネットワーク ü  RTB ü  BTA ü  DMP p 配信の最適化と効率率率化 ü  最適化のために理理解しておくこと ü  広告の選定 ü  bidding  price ü  予算 p まとめ p 将来に向けて
  5. 5. ⽬目次 p 広告配信について ü  広告の定義・役割 ü  広告配信 ü  広告プロダクト ü  広告指標 ü  アーキテクチャ p 広告プロダクトの種類 ü  アドネットワーク ü  RTB ü  BTA ü  DMP p 配信の最適化と効率率率化 ü  最適化のために理理解しておくこと ü  広告の選定 ü  bidding  price ü  予算 p まとめ p 将来に向けて
  6. 6. ⼀一般的な広告の定義 Any  announcement  or  persuasive message  placed  in  the  mass  me -‐‑‒dia  in  paid  or  donated  time  or   space  by  an  identified  individual,   company,  or  organization. 広告主が ⾃自社サービスを(対価を⽀支払って) メディアを使ってお勧めする⼿手段 American  Marketing  Associasion
  7. 7. ネット広告による便便益 多くのネットサービスが無料料 Any  announcement  or  persuasive message  placed  in  the  mass  me -‐‑‒dia  in  paid  or  donated  time  or   space  by  an  identified  individual,   company,  or  organization. 広告主が ⾃自社サービスを(対価を⽀支払って) メディアを使ってお勧めする⼿手段
  8. 8. 配信に関わる主役たち 広告主:  予算を提供 代理理店:  バナー作成,  プロダクト選定 配信会社:  配信プロダクトを開発,  配信を実⾏行行 メディア:  配信されたバナーを表⽰示する 広告枠:  メディア上の広告配信位置 広告の流流れ
  9. 9. 広告配信の基本⽤用語 Adcallリクエスト Impression Click Conversion DOWNLOAD ランディングページ Webサーバー(配信) ユーザー バナー広告 広告主サイト   (資料請求) 広告 LP
  10. 10. 広告配信の基本指標 Impression Click Conversion CTR = CLICK IMPLESSION CVR = CONVERSION CLICK CPA = CPC CVR CPM = CPC CTR ⇥ 1000 Click  through  rate Cost  per  mill Conversion  rate Cost  per  conversion 配信単価
  11. 11. 広告の役割 広告の役割とは何でしょう? ※ネット広告にfocusします
  12. 12. ネット広告の役割 Branding 広告主   サイト 呼び戻し サイト内回遊 広告主   サイト
  13. 13. 広告主 サイト 類似サイト 無関係サイト Branding 呼び戻し サイト内回遊 ネット広告の役割
  14. 14. 広告主 サイト 類似サイト 無関係サイト Branding 呼び戻し サイト内回遊 ポイント:  ユーザーを広告主サイトへ誘導する ネット広告の役割
  15. 15. ⼈人メディア ターゲット軸 カテゴリターゲ ブランディング ターゲティング ポイント:  ユーザーを広告主サイトへ誘導する ネット広告の役割
  16. 16. 広告の役割(まとめ) Branding 呼び戻し サイト内回遊 広告主サイトへ 集客を促し 課⾦金金を最⼤大化する
  17. 17. 広告配信プロダクトについて 広告の役割はどのように実現されるのか? ※ネット広告にfocusします
  18. 18. 広告配信プロダクト⼀一覧 http://www.cyberagent.co.jp/ir/personal/adtech/adtech_̲05/
  19. 19. 広告配信プロダクト⼀一覧(CA) http://www.cyberagent.co.jp/ir/personal/adtech/adtech_̲05/
  20. 20. 広告配信における指標 広告主 メディア CPA  ↓   支払額に対 するCV効率 CPM↑   広告表示   収益効率
  21. 21. 広告配信指標 CPA   CPC↓ CPM   CPC↑ CPM = CPC ⇥ CLICK IMPRESSION ⇥ 1000CPA = CPC ⇥ CLICK CV CPCを⽀支点に シーソーの関係 =配信を難しくする メディア広告主
  22. 22. 広告配信指標 CPM = CPC ⇥ CLICK IMPRESSION ⇥ 1000CPA = CPC ⇥ CLICK CV 価格(CPC)の決定は⾮非常に重要
  23. 23. 実現すべき広告配信 p  1⽇日あたり億単位のリクエスト処理理 p   0.05s単位での広告バナーの選定・表⽰示 p  リクエスト間の結合 p  配信の最適化
  24. 24. 広告配信アーキテクチャ Webサーバー(配信) KVS(付け合せ、リスト) データベース(マスタ) BI(レポート) リクエスト バッチ HDFS データベース(実績) バッチ 安定 頑健 修正
  25. 25. ⽬目次 p 広告配信について ü  広告の定義・役割 ü  広告配信 ü  広告プロダクト ü  広告指標 ü  アーキテクチャ p 広告プロダクトの種類 ü  アドネットワーク ü  RTB ü  BTA ü  DMP p 配信の最適化と効率率率化 ü  最適化のために理理解しておくこと ü  広告の選定 ü  bidding  price ü  予算 p まとめ p 将来に向けて
  26. 26. アドネットワーク CPA   CPC↓ CPM   CPC↑ 代理理店から受け持った広告を 契約メディアに対して配信を⾏行行う CPM,  CPAの両⽅方に責任を追う メディア広告主
  27. 27. Real  Time  Bidding CPM↓ +CTR↑ CPM↑ ⼈人(ユーザー)に対して1IMP毎にオークションを⽤用 いて価格の決定を⾏行行う⼊入札⽅方法 SSPDSP メディア広告主
  28. 28. Real  Time  Bidding 1番⾼高い指値が30円,  2番が20円の場合、 落落札者はDSP1になり落落札額は21円になる ※ゲーム理理論論によりより⾼高い指値のゲームになる SSP DSP1 DSP2 30円 20円 Second  price  auction win
  29. 29. Behavioral  Targe;ng  Adver;sing   (セグメント配信) CPC↑ +CVR↑ ⼈人(属性)単位で⼊入札を⾏行行う (説明の便便宜上リターゲティング、 スポンサードサーチ、デモグラフィックを含む) メディア広告主
  30. 30. Behavioral  Targe;ng  Adver;sing   (リマーケティング) CPC↑ +CVR↑ ⼀一度度広告主サイトを訪れた⼈人にマーキングを施し、 再度度訪れるようにする施策 メディア広告主
  31. 31. DMP 1,  企業側で配信結果、配信対象のデータを格納する仕組み 2,  広告配信結果によるオーディエンスデータを売買する仕組み 広告主 データ 価格決定に 必要な情報 を提供 DMPの情報から 想定される   CPM=CPM* メディア広告主
  32. 32. プロダクト比較 タイプ 広告主 メディア 特徴 アドネットワーク ○� ○�  広告枠に対して固定単価で買付け RTB� DSP� SSP�  bitタイミング毎に価格を決定する BTA ○� ☓  ラベル情報を活用して, 価格決定 近年年,  DMPが最適化のために 関わることが多くなってきた
  33. 33. ⽬目次 p 広告配信について ü  広告の定義・役割 ü  広告配信 ü  広告プロダクト ü  広告指標 ü  アーキテクチャ p 広告プロダクトの種類 ü  アドネットワーク ü  RTB ü  BTA ü  DMP p 配信の最適化と効率率率化 ü  最適化のために理理解しておくこと ü  広告の選定 ü  bidding  price ü  予算 p まとめ p 将来に向けて
  34. 34. Jun  Yan  et  al.,    How  much  can  Behavioral  Targe:ng  Help  Online  Adver:sing? (1)同じ広告をクリックするユーザーは似た行動(ページ遷移)をする   (2)同じセグメントユーザーに同じの広告をうった結果,  670%のCTR改善   (3)直前の行動に則したターゲティング広告は効果的である   ユーザーの⾏行行動をクラス分け =>  効率率率的な広告配信が可能 web上の行動遷移をどのように広告を通して   行っているかを数理モデルを用いて評価した  
  35. 35. Question:   ⾏行行動ターゲティング広告は効果があるのか? Answer:   ユーザー⾏行行動を基にしたターゲティング広告 は倍以上の効果をもたらす (注)  精密なターゲティングにはコストが掛かる
  36. 36. 最適化に必要な技術 [解析技術] ü   学習理理論論 ü   情報理理論論 ü   制御理理論論 ü   時系列列解析 ü   ⾃自然⾔言語処理理 ü   統計検定 ü   最適化数理理 ü   認知・⾏行行動科学 多くの技術が必要 であることを念念頭 においてください
  37. 37. ターゲティング広告が有効に働く理理屈 とはどのようなものでしょう?
  38. 38. 広告配信最適化のための 情報理理論論による理理解 H(X) = X i Pilog(Pi) 不不確実性が⾼高いほど⾼高い値を⽰示す エントロピー 例例:  X=1(確率率率P),  X=0(1-‐‑‒P)
  39. 39. 1 n log p(X1, X2, ..., Xn) = 1 n X i log p(Xi) ! E log p(X) = H(X) 広告配信最適化のための 情報理理論論による理理解 漸近等分割性:  情報理理論論における⼤大数の法則 情報の多さによりエントロピーは⼀一意に決まる
  40. 40. W⇤ (p) + H(p) = log m 広告配信最適化のための 情報理理論論による理理解 保存定理理 倍増レート エントロピー 情報源数 不不確実性を下げるようにプロダクトを 組むことが儲けにつながる
  41. 41. Case  study1 どの広告を(広告枠に対して)優先に出すべきか?
  42. 42. 広告の選定⼿手法 どの広告を(広告枠に対して)優先に出すべきか? 広告枠 バナー広告1 バナー広告2 バナー広告3 … メディア(アメブロ) バナー メディア
  43. 43. 広告の選定⼿手法 どの広告を(広告枠に対して)優先に出すべきか? 広告枠 バナー広告1 バナー広告2 バナー広告3 … メディア(アメブロ) バナー メディア 主な⼿手法:  強化学習(多腕バンディット課題) エージェントが取った⾏行行動に対して 環境が返すリターン(報酬量量・確率率率) を学習する⽅方法
  44. 44. 広告の選定⼿手法 どの広告を(広告枠に対して)優先に出すべきか? 広告枠 バナー広告1 バナー広告2 バナー広告3 … メディア(アメブロ) バナー メディア 主な⼿手法:  強化学習(多腕バンディット課題) 試⾏行行結果により 探索索・搾取を 調節する Doya,  2007
  45. 45. 広告の選定⼿手法 どの広告を(広告枠に対して)優先に出すべきか? 広告枠 バナー広告1 バナー広告2 バナー広告3 … メディア(アメブロ) バナー メディア 主な⼿手法:  強化学習(多腕バンディット課題) ⾏行行動=広告選択 バナー1 バナー2 …
  46. 46. 広告の選定⼿手法 主な⼿手法:  multi-‐‑‒arm  bandit  problem            ※最近はcontexctualなケース(特徴量量から報酬量量を予測)を扱う LinUCB法 搾取項 (選択肢の 期待報酬) 探索索項 (期待報酬量量 に対する分散) X:  素性,  θ:  パラメータ,  A:分散共分散⾏行行列列
  47. 47. Case  study2 広告枠への買い付け価格をどのように 設定すべきか?
  48. 48. 買付け価格の決定 広告枠への買い付け価格をどのように 設定すべきか? 広告枠 Question:   バナーの買い付け価格はいくら? 同じ? バナー1 バナー1 バナー1 メディアA メディアB
  49. 49. 買付け価格の決定 広告枠への買い付け価格をどのように 設定すべきか? バナー1 バナー1 メディアA メディアB Question:   バナーの買い付け価格はいくら? Answer: メディアに対してトピックや⾊色合 など相性があるため価格は異異なる =  メディアごとにオーディエンス が異異なることが要因の⼀一つ
  50. 50. 買付け価格の決定 特徴量量を考慮して実績(CTR,  CVR)を 推定することでCPCを決定する 素性情報(ベクトル) =>  ⾊色,  キーワード等 (1,  0,  0,  0,  1,  1,  …) (学習) CV確率率率を求める or  CVしそうな⼈人を判定 バナー メディア
  51. 51. 買付け価格の決定 素性を挙げるなどしてCTR,  CVRを 推定することでCPCを決定する CVRを求めたら ⽬目標CPA☓CVR CPCが決まる
  52. 52. 買付け価格の決定 素性を挙げるなどしてCTR,  CVRを 推定することでCPCを決定する 田頭  et  al.,  オンライン広告における CVR  予測モデルの素性評価 学習
  53. 53. 買付け価格の決定 素性を挙げるなどしてCTR,  CVRを 推定することでCPCを決定する CVRを求めることが難しい (およその)CPCが決まる (⼯工夫)
  54. 54. Case  study3 キャンペーンの予算をどのように 割り振れば効率率率的になるか?
  55. 55. 予算の割り振り キャンペーンの予算をどのように 割り振れば効率率率的になるか? 広告主 オーダー1 オーダー2 キャンペーン1 バナー1 バナー2 キャンペーン2 広告主構造
  56. 56. 予算の割り振り 広告主のCV数に関する⽬目的関数を 最⼤大化するため予算式を数理理計画法で 上限予算内に収めるように調整する minimize -CTR, -CVR, eCPC, eCPA s.t.|sumT t s(t) B|  ✏ Real  Time  Bid  Op;miza;on  with  Smooth  Budget  Delivery  in  Online  Adver;sing
  57. 57. 分析のまとめ  –  必要な技術  -‐‑‒ [解析技術] ü   学習理理論論 ü   情報理理論論 ü   制御理理論論 ü   時系列列解析 ü   ⾃自然⾔言語処理理 ü   統計検定 ü   最適化数理理 ü   認知・⾏行行動科学 [課題] ü   価格の決定 ü   モデルの選定 ü   CTR推定 ü   IMP推定 ü   特徴抽出 ü   モデルの検証 ü   広域解 ü   web上の⾏行行動 多くの課題解決 のため多くの⼿手段 を必要とする
  58. 58. 分析のまとめ  –  最重要⽬目的  -‐‑‒ [重要なポイント] CVRを推定したい =>データが疎なため難しい =>様々な技術を⽤用いて解決
  59. 59. 適⽤用例例 ⽬目的:   アドネットワークにおけるCPAの抑制 0   0.2   0.4   0.6   0.8   1   1.2   1.4   201309   201310   201311   201312   201401   201402   施策 修正
  60. 60. ⽬目次 p 広告配信について ü  広告の定義・役割 ü  広告配信 ü  広告プロダクト ü  広告指標 ü  アーキテクチャ p 広告プロダクトの種類 ü  アドネットワーク ü  RTB ü  BTA ü  DMP p 配信の最適化と効率率率化 ü  最適化のために理理解しておくこと ü  広告の選定 ü  bidding  price ü  予算 p まとめ p 将来に向けて
  61. 61. まとめ p  CAグループではデータ・ドリブン のサービス提供を⾏行行っている p  CAグループは広告分野で多くの サービスを展開している p  広告配信には多くのテクノロジー (開発,  理理論論)が詰まっている p  “認知”,  “実績”こそ全て
  62. 62. ⽬目次 p 広告配信について ü  広告の定義・役割 ü  広告配信 ü  広告プロダクト ü  広告指標 ü  アーキテクチャ p 広告プロダクトの種類 ü  アドネットワーク ü  RTB ü  BTA ü  DMP p 配信の最適化と効率率率化 ü  最適化のために理理解しておくこと ü  広告の選定 ü  bidding  price ü  予算 p まとめ p 将来に向けて
  63. 63. 将来に向けて 修正

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