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Aws summits2014 サイバーエージェント_ユーザーの趣味嗜好に適した広告配信システムdynalystができるまでad_techstudioでのaws活用戦略

B
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『ユーザーの趣味嗜好に適した 
広告配信システム Dynalyst ができるまで』 
! 
~ AdTechSTUDIOでのAWS活用戦略 ~ 
株式会社サイバーエージェント 
アドテクスタジオ Dynalyst 
木村 衆平
Profile 
名前 : 
木村 衆平 Shuhei Kimura 
https://www.facebook.com/shuhei.kimura.10 
! 
所属 : 
株式会社サイバーエージェント 
アドテク本部 AdTechStudio 
Dynalyst アプリケーションエンジニア 
! 
経歴 : 
- 2011/04 ~ 広告効果計測システムの開発 
! 
- 2011/11 ~ PCのRTB広告配信における最適化エンジンの設計/開発 
! 
- 2012/09 ~ SP向け海外DSPシステムの設計/開発 
! 
- 2013/11 ~ SP向けダイナミックリターゲティング広告配信システムの設計/開発
Agenda of this session 
オンライン広告のいま 
!! 
- 昨今の広告配信に求められることは何か? 
- Dynalystとは何か? 
! 
Dynalyst ができるまで 
!! 
- 各種機能を支えるAWS基盤の事例紹介 
! 
Ad Tech Studio でのAWS活用戦略 
!! 
- スピーディにプロダクトを世に送り出すための工夫 
- コスト管理と開発体制
Significant changes of the environment 
for online display advertising 
~ オンラインディスプレイ広告を取り巻く環境 ~
What’s happening ? 
より細かなターゲティングが可能な時代 
! 
- 5W1HにおけるWhoが特に重要視される 
! 
- ユーザの行動に基づく広告配信 
Are you an user whom 
we should deliver our ad ? 
! 
- 広告予算の適切な配分とROI効率の向上 
! 
広告出稿の意思決定はリアルタイム化 ~ 50msec or die ~ 
! 
- いつ, どこで, だれに, どんな広告をいくらで 出す or 出さない 
- Real Time Bidding 取引は当たり前の世界 
広告配信技術は年々、高度に複雑に . . .
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  • 1. 『ユーザーの趣味嗜好に適した 広告配信システム Dynalyst ができるまで』 ! ~ AdTechSTUDIOでのAWS活用戦略 ~ 株式会社サイバーエージェント アドテクスタジオ Dynalyst 木村 衆平
  • 2. Profile 名前 : 木村 衆平 Shuhei Kimura https://www.facebook.com/shuhei.kimura.10 ! 所属 : 株式会社サイバーエージェント アドテク本部 AdTechStudio Dynalyst アプリケーションエンジニア ! 経歴 : - 2011/04 ~ 広告効果計測システムの開発 ! - 2011/11 ~ PCのRTB広告配信における最適化エンジンの設計/開発 ! - 2012/09 ~ SP向け海外DSPシステムの設計/開発 ! - 2013/11 ~ SP向けダイナミックリターゲティング広告配信システムの設計/開発
  • 3. Agenda of this session オンライン広告のいま !! - 昨今の広告配信に求められることは何か? - Dynalystとは何か? ! Dynalyst ができるまで !! - 各種機能を支えるAWS基盤の事例紹介 ! Ad Tech Studio でのAWS活用戦略 !! - スピーディにプロダクトを世に送り出すための工夫 - コスト管理と開発体制
  • 4. Significant changes of the environment for online display advertising ~ オンラインディスプレイ広告を取り巻く環境 ~
  • 5. What’s happening ? より細かなターゲティングが可能な時代 ! - 5W1HにおけるWhoが特に重要視される ! - ユーザの行動に基づく広告配信 Are you an user whom we should deliver our ad ? ! - 広告予算の適切な配分とROI効率の向上 ! 広告出稿の意思決定はリアルタイム化 ~ 50msec or die ~ ! - いつ, どこで, だれに, どんな広告をいくらで 出す or 出さない - Real Time Bidding 取引は当たり前の世界 広告配信技術は年々、高度に複雑に . . .
  • 7. RealTime User Personalized Dynamic Ad service Provider is fully powered by
  • 8. Keywords RealTime ~ 何がリアルタイムなのか ? ~ ! - サイト内ユーザ行動がリアルタイムに広告に反映される - RTB時代だからこそできる ! User Personalized Ad ~ レコメンド技術 ~ ! - ユーザの趣味嗜好に合わせて広告がダイナミックに変化
  • 9. How do we build ..
  • 10. Requirements for Dynalyst system development 少人数 X 短期間 ~ 市場の状況/変化速度から許容される開発期間は 2, 3ヶ月 ~ ! RealTime ! RealTime ! RealTime ! ~ 計測から配信への反映の期間を短くすることが広告効果に絶大な影響を及ぼす ~ ! 数億impをdailyで捌く ~ ユーザ嗜好情報をどんな状態で持つべきか ~ ~ 一日24hでみたときのキャパシティ計画 ~ ~ 想定されるレポート集計データ量 ~
  • 11. Concept of system development Use managed services as much as possible !! サービス系運用システム系運用 広告主様アカウントの管理 ! 広告主様向けアカウントコンサルティング業務 ! 広告主様毎の広告クリエイティブの作成/提案 ! 広告主様サイトの商材データフィードの管理 ! etc . . . データベースの管理/チューニング ! アプリケーションの管理/チューニング ! 他社システムのとの連携後の管理 ! etc . . . ! 広告主様に対して『付加価値』を提供することが最も重要 ! 構築されたシステムそのものは価値を提供するための手段 ! フォーカスすべきは広告主様のビジネス目標・目的
  • 12. How do we build then . .
  • 13. How do we achieve “RealTime” ? 広告主様サイトに訪れたユーザがいつ どんな商品を見た, カートに入れた, 買ったかを計測する あるメディアサイトに訪れたユーザに対し、行動に基づく 趣味嗜好に合いそうな広告を配信する 広告配信を行った結果を出来るだけタイムリーに レポーティングする、次の広告配信に活かす
  • 14. How do we achieve “RealTime” ? 広告主様サイトに訪れた どんな商品 あるメディアサイトに訪れた 計測して、 趣味嗜好に合いそうな広告を配信 広告配信を行った結果を 配信して、 レポーティングする、次の広告配信に活かす 集計する!
  • 15. How do we achieve “RealTime” ? az-a1 az-c1 … for each server access logs … Tracking tracking logs user foot prints user foot print summary 広告主様サイトに訪れたユーザがいつ どんな商品を見た, カートに入れた, 買ったかを計測する Keypoints ! for big data analysis on Redshift Cluster 広告配信時に利用することを踏まえてDynamoDB, ElastiCacheにデータを投入 ! ElastiCacheはユーザがターゲティング対象ユーザであるか否かなどの判断のためのキャッシュ
  • 16. How do we achieve “RealTime” ? 広告主様サイトに訪れたユーザがいつ どんな商品を見た, カートに入れた, 買ったかを計測する HashKey RangeKey attribute . . . user A 2014/07/17 12:00:00 広告主X 靴a 見た 2014/07/17 12:01:00 広告主X 靴b 見た 2014/07/17 12:02:00 広告主X 靴b カートに入れた 2014/07/17 12:03:00 広告主X 靴b 購入した user B 2014/07/15 20:00:00 広告主Y ホテルf 見た 2014/07/15 20:01:00 広告主Y ホテルg 見た 2014/07/15 20:02:00 広告主Z ホテルj 予約した宿泊日: 2014/08/01 Why DynamoDB ? ! データ構造としては典型的パターン ! 広告主様毎のカスタマイズ (スキーマレス) ! 高スループット, 低レイテンシー, DBそのものの運用はほぼない ! 広告主様サイトのタグ導入状況に合わせてWriteキャパシティを変更 user foot prints attribute attribute Tracking
  • 17. How do we achieve “RealTime” ? 2014/07/17 12:01:00 2014/07/17 12:02:00 カートに入れた Why ElastiCache ( Redis ) ? ! Tracking 配信機能でまず判定したいのはユーザがターゲティング対象か否か ? ! ターゲティング対象ユーザである確率は一般的には20%以下 ! 残り80%はDynamoDB参照より手前の段階で振り落としたい ! DynamoDBのフロントエンドキャッシュ機構として十分なパフォーマンス user foot print summary Key hash table for Value user A 広告主X 見た 2014/07/15 12:01:00 購入した user B 広告主Y 広告主Y 見た 広告主Z 2014/07/15 12:02:00 userAがある広告主様サイトXで最 後にとった行動は何か? 広告主様サイトに訪れたユーザがいつ どんな商品を見た, カートに入れた, 買ったかを計測する
  • 18. How do we achieve “RealTime” ? az-a1 az-c1 … for each server access logs … Advertising userAにどんな広告を出しますか? tracking logs user foot prints user foot print summary Keypoints ! ① 配信時は, ElastiCacheへのターゲィング対象ユーザ判定問い合わせ ! ② どんな広告を配信するかDynamoDBから得られる情報を利用して決定 ! ※ これでピーク時秒間10000を超えるrequestをさばいています !! for big data analysis on Redshift Cluster あるメディアサイトに訪れたユーザに対し、行動に基づく 趣味嗜好に合いそうな広告を配信する userAは広告配信対象ユーザですか?
  • 19. ここまでは、 ! 『見た、カートに入れた、買った』 ! モノをリアルタイムに広告に反映させる
  • 20. How do we “Personalize Ad” ? Recommendation az-a1 az-c1 … for each server access logs … copy worker tracking logs Keypoints ! Redshiftへ各種計測ログデータを集約 ~ 広告の計測ログ + ユーザの行動ログ ~ ! SQSを介して1分おきにCOPY処理 ~ manifestを利用した一括COPY ~ ! ※ ユーザの広告反応 x オーディエンスレベルで おすすめすべき商品を予測 send message log is uploaded !! for big data analysis on Redshift Cluster あるメディアサイトに訪れたユーザに対し、行動に基づく 趣味嗜好に合いそうな広告を配信する
  • 21. How do we “Personalize Ad” ? Recommendation az-a1 az-c1 … for each server access logs … copy worker tracking logs Why Redshift ? ! 広告配信のロジックの変化をなるべく早く察知したい ! アドホックな分析クエリーを低コストで発行したい ! レポーティング基盤 x 分析基盤 send message log is uploaded !! for big data analysis on Redshift Cluster あるメディアサイトに訪れたユーザに対し、行動に基づく 趣味嗜好に合いそうな広告を配信する
  • 22. How do we “Personalize Ad” ? Recommendation az-a1 az-c1 … for each server access logs … copy worker tracking logs Why COPY frequently ? ! データが集約される場所ではじめて大きくなるべき ! アプリケーション側では基本的に細かい単位で各種DataStoreまで運ぶ ! fluentdはログ集約基盤としては利用していない send message log is uploaded !! for big data analysis on Redshift Cluster あるメディアサイトに訪れたユーザに対し、行動に基づく 趣味嗜好に合いそうな広告を配信する
  • 23. How do we “Personalize Ad” ? 広告配信を行った結果を出来るだけタイムリーに Reporting レポーティングする、次の広告配信に活かす az-a1 az-c1 … for each server access logs … Keypoints ! レポートworkerによる広告主様向けフィードバックレポート作成 ! レポートworkerによる配信機能向けフィードバックレポート作成 report worker for big data analysis on Redshift Cluster tracking logs feed back report
  • 24. How do we build “Dynalyst” ? 広告主様サイトに訪れた どんな商品 あるメディアサイトに訪れた 計測して、 趣味嗜好に合いそうな広告を配信 広告配信を行った結果を 配信して、 レポーティングする、次の広告配信に活かす 集計する!
  • 25. How do we build “Dynalyst” ? ~ Overview ~ Site Tracking Advertising Ad Tracking write write read read upload upload upload copy worker enqueue enqueue enqueue dequeue dequeue report worker feed back feed back campaign management x reporting for Advertiser
  • 26. Strategy for using in CyberAgent
  • 27. CyberAgent = 新規事業 x スピーディな立ち上げ
  • 28. Ad Tech STUDIO and more . . .
  • 29. Problems about cost management 各事業部, 各子会社 etc .. で個別にアカウント発行 リザーブドインスタンスの購入計画 安いのは百も承知!! ※ 変化の激しい組織, 業界のジレンマ
  • 30. Consolidated Billing 全社システム 親アカウント 子アカウント群 ※ 会社単位 , 事業部 の単位で個別アカウントをヒモ付け
  • 31. Consolidated Billing リザーブドインスタンス(RI)の一括購入 組織の変化に応える RIの割引の恩恵を受ける 子アカウント群 各子会社,事業部はRI購入の初期費用を 気にすることなく利用開始 ! RI適用率が60~70%になるように 1年のRI購入計画 ※ 会社単位 , 事業部 の単位で個別アカウントをヒモ付け
  • 32. Summary of this session オンライン広告のいま !! - 昨今の広告配信に求められることは何か? - Dynalystとは何か? ! Dynalyst ができるまで !! - 各種機能を支えるAWS基盤の事例紹介 ! Ad Tech Studio でのAWS活用戦略 !! - スピーディにプロダクトを世に送り出すための工夫 - コスト管理と開発体制