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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

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lecture note at the university of tokyo in 2017/07/11
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  • 1. ※本資料料は発表時と異異なる点が あります。
  • 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 広告配信プロダクト⼀一覧 http://www.cyberagent.co.jp/ir/personal/adtech/adtech_̲05/
  • 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Case  study1 どの広告を(広告枠に対して)優先に出すべきか?
  • 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 将来に向けて 修正