1.
マイクロアドの
アドテクを支える技術
2019/10/05 【マイクロアド】〜ネット広告を支える技術を知る〜
#microad_CAMPHOR
MicroAd, Inc.
システム開発本部
中野翔太

2.
#microad_CAMPHOR
アジェンダ
● 基本の説明
● RTB
○ 概要
○ オーディエンス
○ 広告配信制御
○ 広告配信計測
● マイクロアドにおけるRTBの実現
○ データパイプライン
○ DSPの広告選択
2

3.
基本の説明
3
インターネット広告における

4.
#microad_CAMPHOR
基本用語
広告主: 広告を出すことで製品の認知度を上げたりブランドの形成を行いたい
媒体主: 運営しているメディアに広告を掲載して利益を得たい
インプレッション: 広告の表示のこと
クリック: 広告のクリックのこと
コンバージョン: 広告により成果を達成すること
LP: Landing Pageのこと
4
サイトを表示すると広告のインプレッションが発生
→ユーザはその広告をクリック
→LPに遷移
→LPから会員登録を行いコンバージョン

5.
#microad_CAMPHOR
インターネット広告の種類
○○広告という言葉も様々
● リスティング広告
● 純広告
● ネイティブ広告
● 動画広告
etc...
5

6.
RTB
6

7.
概要
7

8.
#microad_CAMPHOR
RTBとは
● Real Time Biddingの略
● 広告枠が表示されるたびにオークションが行われ
最も高い値段をつけられた広告が表示される
8
リーマンショックで金融系のエンジニアが広告業界に
流れ込み、株取引の仕組みをインターネット広告に取
り入れたと言われている

9.
#microad_CAMPHOR
SSPとDSP
RTBで誰がオークションを行うのか?
SSP(Supply Side Platform): メディアの収益を最大化するプラットフォーム
DSP(Demand Side Platform): 広告配信を最適化するプラットフォーム
9
SSP DSP
出来るだけ収益を
高くしたい
出来るだけ安く効
果的に配信したい
メディア
広
告

10.
10
SSP
DSP1
DSP2
DSP3
サイトA
広告枠
STEP1
サイトが表示されSSPにリクエストが送られる
SSPは接続しているDSPにリクエストを送る
RTBの処理フローのイメージ

11.
11
SSP
DSP1
DSP2
DSP3
サイトA
転職広告
10円
50円
30円
車広告
家広告
広告枠
STEP2
DSPはそれぞれ入札する広告とその金額を決定する
RTBの処理フローのイメージ

12.
12
SSP
DSP1
DSP2
DSP3
サイトA
転職広告
10円
50円
30円
車広告
家広告
車広告
STEP3
DSPはSSPにレスポンスを返す
SSPはその中から最も高い値段の付いた広告を選択し、
表示する
RTBの処理フローのイメージ

13.
#microad_CAMPHOR
OpenRTB
13
SSP
DSP1
DSP2
DSP3
- RTBにおける標準的な仕様
- SSP⇄DSPのプロトコル
- オブジェクトの定義

14.
オーディエンス
14

15.
#microad_CAMPHOR
オーディエンス
● 個人の識別性の無いデータ
● 位置情報、購買履歴などの個人の行動や状態
● 代表的なものとしてCookie
15

16.
#microad_CAMPHOR
1st/3rd party cookie
1st party: ユーザが訪問しているサイトのドメインから直接発行
3rd party: ユーザが訪問しているサイトのドメイン以外から発行
16
abcdefg.com
広告枠

17.
#microad_CAMPHOR
Cookie Sync
17
SSP
Sync Table
SSPとDSPという異なるシステム間でユーザを識別するために行わ
れる
RTBとは別のタイミングでクッキーシンクが行われている
シンクされたIDをRTB時に使ってターゲティングなどに利用
DSP
SSP DSP
AAA XXX
BBB YYY
CCC ZZZ
広告主のサイト
SSPでID=CCCのユーザ
パラメータにIDを乗せ
DSPにリダイレクト
DSPでID=ZZZのユーザ

18.
#microad_CAMPHOR
Cookieの扱い
ITP(Intelligent Tracking Prevention)
Safariでクロスサイトトラッキングを制限。3rd party cookieは1日で削除。
SameSite
ChromeにおけるCookieの扱いを改善し、サイトがどのようにCookieを使用して
いるかの透明性を高める。
GDPR(General Data Protection Regulation)
IPアドレスやCookieなどのオンライン上での識別子も個人情報として扱う。
18

19.
広告配信制御
19

20.
#microad_CAMPHOR
広告配信制御
広告に設定された条件に従い配信を行う
● ターゲティング
● フリークエンシー
● リーセンシー
● アドベリフィケーション
20

21.
#microad_CAMPHOR
ターゲティング
位置情報ターゲティング
デモグラフィックターゲティング
リターゲティング
etc...
21
広告主のサイト
DSPの
サーバ
ユーザのアクセス履歴を蓄積
配信時に参照
リターゲティングの例
広告主のサイトを訪れたユーザを対象に広告配信

22.
#microad_CAMPHOR
フリークエンシー
広告とユーザの接触回数や接触頻度
フリークエンシーブースト: 表示回数が増えるにつれ入札額を徐々に低くする
22
同じユーザに同じ広告は
10回までにしたい
KVS
KEY VALUE
AAA_1 5
AAA_2 0
BBB_1 10

23.
#microad_CAMPHOR
リーセンシー
広告とユーザの接触間隔や接触時間
リーセンシーブースト: 最終接触から一定時間内の場合を入札額を上げる
23
最終接触から1分以内の
ユーザには多少高くても広
告を出したい
KVS
KEY VALUE
AAA_1 1569832969
AAA_2 1569832969
BBB_1 1569832969

24.
#microad_CAMPHOR
アドベリフィケーション
広告主のブランドイメージを損なうようなメディアに広告を配信していないか
アドベリフィケーションツールを使用
24

25.
広告配信計測
25

26.
#microad_CAMPHOR
Impression計測
1×1pxの透過画像(impビーコン)を広告に埋め込み広告表示時にリクエストを計測
サーバに送る
26
メディア
広告
Impression計測サーバ

27.
27
SSP
DSP1
DSP2
DSP3
サイトA
転職広告
10円
50円
30円
車広告
家広告
車広告
DSP2の
Impression
計測サーバimpビーコンからのリクエスト
DSPが落札額を知るために
SSPでマクロの置換を行う

28.
#microad_CAMPHOR
Viewable Impression計測
● 広告が視認可能な範囲に入った場合のみ計測対象とする
● マイクロアドではIntersection Observer APIを利用した実装
● 広告全体の何%以上表示された時だけ計測する、というような制御も可能
28

29.
29
メディア
メディア
広告
Viewable Impression
計測サーバ
初期表示時
広告は全体の20%
だけ表示
スクロールされ
全体の50%以上が1
秒以上表示された時
計測サーバにリクエ
スト
下にスクロール
閾値が50%の場合

30.
#microad_CAMPHOR
Product Impression計測
ダイナミック広告においては商品ごとの計測も可能
30
AD1 AD2 AD3 AD4 AD5 AD6
右のボタン
をクリック
最初に表示される広告 ボタンクリック後に表示される広告

31.
#microad_CAMPHOR
Click計測
DSPやSSPのクリック計測サーバをリダイレクトし最終的にLPに到達する
(クリック計測ツールを間に挟む場合もある)
※マイクロアドではImpressionから一定時間を超えたクリックは不正クリックと判定
※その他BOTなどによる不正なクリックの動作を検出するために別途機械学習を利用しています
31
広告 SSP
DSP
LP
リダイレクト
リダイレクト

32.
#microad_CAMPHOR
Conversion計測
● 広告主のサイトのコンバージョンポイントにコンバージョン計測用のタグを
設置
● 直接/ビュースルー/クリックスルーなど
○ コンバージョンとみなされる期間は異なる
○ 後でAudienceIdでクリックとコンバージョンポイントへアクセスしたログを付き合わせてコ
ンバージョンを判断
32

33.
マイクロアドにおけるRTBの実現
33
データパイプラインとDSPにおける広告選択

34.
データパイプライン
34

35.
#microad_CAMPHOR
データパイプライン
6TB/dayのデータを処理
Bidリクエスト 150億件/day、Impression 30億件/day
35

36.
36
log
log
log
App
App
App
データパイプライン全体像

37.
37
log
log
log
App
App
App
データパイプライン全体像
ストリーム
バッチ
信頼性と性能のトレードオフ
at least once
ユニークIDによる重複排除

38.
38
log
log
log
App
App
App
データパイプライン全体像
アプリケーションが
ファイルに出力したログをリア
ルタイムで処理する

39.
39
log
log
log
App
App
App
データパイプライン全体像
全てのログは1度kafkaに集約される
リアルタイムで複雑な加工処理が必要な場
合はSparkStreamingを用いて加工し、
kafkaに入れ直す

40.
40
log
log
log
App
App
App
データパイプライン全体像
kafkaからhadoopもリアルタイムで
データを処理
hadoopに蓄積されたログに対して
digdagを用いてETL処理を行う
raw orc
リアルタイムに転送され
たデータはrawテーブル
バッチでrawからorcに変
換する際に重複排除

41.
#microad_CAMPHOR
ワークフロー管理
ワークフロー管理に求められる機能
● スケジュール実行
● タスク同士の依存を制御
● 実行履歴の保持
マイクロアドではDigdagを使用
- ワークフローをコードで管理
- UIから再実行が可能
https://speakerdeck.com/tosametal/digdagdeetlchu-li-wosuru
41
digdagのワークフロー定義ファイル例

42.
#microad_CAMPHOR
ストリーム処理
● 断片的なアクセスデータでなく連続的な行動を追跡したい
● その瞬間にCVする確率の高いユーザに配信したい
● アクセスデータをマイクロアドの持つデータと組み合わせて価値の高い情報
にした状態で配信に使用したい
● 2~5万QPS 42
トップ
ページ
購入
ページ
商品
ページ
12:00:00 12:00:05 12:00:10
全体図のこの部分

43.
DSPの広告選択
43

44.
#microad_CAMPHOR
DSPの広告選択
44
SSP DSP
サイト
50円
車広告車広告
ここで何をしているの ?
(1)リクエストが有効か判定...不正なフォーマット、不正なサイト、不正なユーザ
(2)配信可能な広告を選択...広告の設定やSSPのリクエスト内容に応じた広告を入札候補にする
(3)広告の値付け...候補となった広告全てに金額をつける
(4)入札広告の選択...値段のついた広告のなかから最も高いものを選択

45.
45
デシリアライズ
RTB
リクエスト
RTB
レスポンス
不正リクエスト除
外
●Bot
●不正Site/App
など
シリアライズ 最高値の広告を
選択
RequestAdapter GateKeeper Targeting
ResponseAdapter Selector Filter
1回のRTBリクエストごとに以下の処理を行う
条件に一致しない
広告を除外
配信条件に合致
する広告を選択

46.
#microad_CAMPHOR
リアルタイムな広告の値付け
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Hadoop
配信アプリ機械学習基盤
モデルRedis
特徴量Redis
配信アプリ(DSP)で定期的にモデルRedisを参照してモデルを更新
RTBリクエストごとに特徴量Redisから分散表現を取得しモデルに適用することで
確率を計算
確率をベースに諸々計算して入札額を算出する