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tokyo webmining36_インターネット広告代理店の現場におけるデータ分析探訪(岡川)

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tokyo webmining36_インターネット広告代理店の現場におけるデータ分析探訪(岡川)

  1. 1. インターネット広告代理店の 現場におけるデータ分析探訪 岡川宏之 2014/5/24 第36回TokyoWebmining 1
  2. 2. 自己紹介 • 岡川宏之 , Hiroyuki Okagawa • Twitter: hokagawa • 経歴: 大学院博士号を取得後に総合電機メーカに就職して、 半導体フラッシュメモリのエンジニアや研究開発など約3年間勤務。 その後、株式会社サイバーエージェントに転職して、 インターネット広告事業本部のデータアナリストとして現在に至る。 大学院では理論物理(素粒子物理学/超ひも理論)を研究していました。 会社の様子が分かる参考リンク ・恋するフォーチュンクッキー http://www.youtube.com/watch?v=lXs96toe-B8 ・【サンテPC】IT系女子「Check! コメントリレー(クリック)」篇 http://www.youtube.com/watch?v=OMlIqiARmTQ 2
  3. 3. 目次 • 広告代理店でのデータ分析対象 • オンライ広告の運用の仕組み • インターネット広告の現場におけるデータ分析 – 実験計画法 – 回帰分析 – 数理計画法 – 時系列分析 – アソシエーション分析 – マルコフ連鎖 3
  4. 4. オンライン広告(一例) オフライン広告(一例) 検索連動型広告 ディスプレイ広告 動画広告・リッチ広告 レコメンドバナー ソーシャルネットワーク 純広告 広告代理店でのデータ分析対象 4
  5. 5. オンライン広告の運用の仕組み 4位 1位 2位 3位 5位 7位 6位 100 200 80 120 Googleで“賃貸”で検索した場合 様々な広告代理店が広告主から予算を預かり、 目標売上達成のために日々入札調整や広告コピーの改善などを行っています。 代理店A 代理店B 代理店C 代理店D 入札 (クリック単価) 5
  6. 6. 実験計画法: 広告のデザイン検証への応用 因子No 因子名 水準名1 水準名2 1 メインコピー 恋愛 結婚 2 サブコピー 第一歩 サブコピー無 3 アイコンの色味 緑 ピンク 4 上部の企業ロゴ 有 無 クリエイティブ 名 メインコピー サブコピー アイコンの色味 上部の企業ロゴ 申込率 1 恋愛 第一歩 緑 有 0.25% 2 恋愛 第一歩 ピンク 無 0.30% 3 恋愛 サブコピー無 緑 無 0.20% 4 恋愛 サブコピー無 ピンク 有 0.32% 5 結婚 第一歩 緑 無 0.34% 6 結婚 第一歩 ピンク 有 0.30% 7 結婚 サブコピー無 緑 有 0.35% 8 結婚 サブコピー無 ピンク 無 0.20% バナー広告をそれを構成する要素(因子)に分けて、因子の水準を変化させて、 各因子の寄与度を定量化して、バナー広告の改善のヒントにします。 因子に分解 直交表実験計画による検証 ※1)各列をベクトルとすると、すべてのベクトルは互いに相関がゼロ └各因子を説明変数とすると、重回帰は目的変数(申込率)に対して単回帰に帰着して、各因子の効果が独 立に評価できる。 ※2)分析データとして全パターン組合せは必要ないため、効率的に検証ができる。 ※3)上記バナー広告は、スピーカがリタゲされて出現しただけで、実データ・実施策ではありません。 6
  7. 7. 0.20% 0.22% 0.24% 0.26% 0.28% 0.30% 0.32% 0.34% 恋愛 結婚 第一歩 サブコピー無 恋愛×第一歩(or)結婚×サブコ ピー無 恋愛×サブコピー無(or)結婚×第 一歩 緑 ピンク 恋愛×緑(or)結婚×ピンク 恋愛×ピンク(or)結婚×緑 第一歩×緑(or)サブコピー無×ピ ンク 第一歩×ピンク(or)サブコピー無 ×緑 有 無 メインコピー サブコピー メインコピー×サブ コピー アイコンの色味 メインコピー×アイ コンの色味 サブコピー×アイコ ンの色味 上部の企業ロゴ 申込率実験計画法:検証結果と考察の例 結果: メインコピーとアイコンの色味の組合せが重要 └恋愛コピーのときはピンク、結婚コピーのときは緑 定性的意味付け 恋愛は派手な色味が好まれ、結婚は落ち着いた色味が好まれる。 └次回広告コピー改善のヒントにする。 要因効果図(回帰係数を傾きにした表) 7
  8. 8. 実験計画法:キラキラ女子編(実データ) 結果: 年収が最も重要、次は身長と性格が続く、顔はあまり気にしない。 定性的意味付け 年収が高ければキラキラ女子との結婚も夢じゃない。身長による減点は、性格でカ バーできる。 要因効果図(回帰係数を傾きにした表) 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 福山 岡川 180cm 160cm 福山×180cm(or)岡川×16 0cm 福山×160cm(or)岡川×18 0cm ベストマッチ 普通 福山×ベストマッチ(or)岡川× 普通 福山×普通(or)岡川×ベスト マッチ 180cm×ベストマッチ(or)160 cm×普通 180cm×普通(or)160cm× ベストマッチ 2000万円 300万円 顔 身長 顔×身長 性格 顔×性格 身長×性格 年収 アイス ブレーク 8
  9. 9. 回帰分析: 予算シミュレーションへの応用 入札単価 (クリック単価) 順位 クリック率 表示回数 クリック数 購入数 メモ:変数間の関係式 ①コスト=クリック数×クリック単価 ②購入数=クリック数×購入率 ③クリック数=表示回数×クリック率 コスト 購 入 数 回帰分析に使う最小限の変数を決定 予測に適した 回帰式を選択 コスト 表示回数 クリック数 購入数  xfy   コスト購入数 f 運用型広告の変数は複数あって、それらの間には因果関係があります。因果関係を ヒントにして、目的変数と説明変数、その間の関係(線形or非線形)を決定して、回帰 分析を行います。 9
  10. 10. 数理計画法: 予算ポートフォリオへの応用 検索連動型広告 コスト 購 入 数  111 コスト購入数 f コスト 購 入 数 コスト 購 入 数  222 コスト購入数 f  333 コスト購入数 f 最大化購入数 予算コスト 全メニュー 全メニュー       i i i i 数理最適化法で解くの条件 ディスプレイ広告 ソーシャルネットワーク 各オンライン広告で予算シミュレーションを行って、広告主の予算内で、 購入数が最大化するように数理計画法を活用して予算ポートフォリオを行います。 10
  11. 11. ベクトル自己回帰分析:オフライン広告の定量評価 検索連動型広告 ソーシャルネットワーク テレビ 時間 GRP 時間 クリック数 時間 クリック数  tx1  tx2  tx3         txtxtxtX 321 ,,         ttXMtXMtX    21 21      t Ntx IRF i j Nji          ,, 10 jijiji IRFIRFIRF   時間 IRF オフライン広告(テレビなど)とオンライン広告はデータが連携していないため、各時系 列データを活用して、影響度を定量化するために、時系列分析の方法、例えばベクト ル自己回帰分析などを活用します。 例) ベクトル自己回帰(VAR(2)) インパルス応答関数 11
  12. 12. アソシエーション分析:動画広告の評価 他広告 他広告 他広告 他広告 他広告 他広告 他広告 他広告 他広告 他広告      %13333.1 63 32|     P P リフト値 動画広告や純広告などは直接購入を即すためだけではなく、企業のブランディングの ために行うこともあり、購入一歩手前の指標で分析する事が必要になります。この場 合、特定の行動、例えば検索行動、の増幅率(リフト値)を評価します。 ユーザー行動データ 12
  13. 13. マルコフ連鎖モデル:予算ポートフォリオへの応用 ユーザーは複数の広告に接触して購入する事が多いため、広告間の”相関を考慮して、 予算配分を行いたいと考えます。ユーザー行動に対して、マルコフ性を仮定して、数学 的にモデル化する。 ユーザー行動データ マルコフ性を仮定した可視化 マルコフ性 ・ユーザーは直前に接触した広告の種類だけに依存して 次の広告へある確率で移動する。 13
  14. 14. マルコフ連鎖モデル: 次回の予告 モデリングに必要な量 マルコフ連鎖モデルの母関数表現 ユーザー行動データからモデリングに必要な物理量を構成することにより、 マルコフ連鎖モデルの母関数表現を構成できます。 クリック単価 購入率 初期流入数 推移確率 ※来月のTokyoWebminingでは、このモデルが必要になった背景 このモデルの導出の考え方、そして現在弊社でこのモデルを活用していな い理由まで説明します。 14

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    May. 24, 2014
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    May. 24, 2014
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