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Jubatus Casual Talk #3
「Meteor: Jubatusをベースにした
オーディエンスの分析エンジンの紹介」
2014年6月29日
株式会社Intimate Merger
渡部創史
 
Intimate Merger 会社概要
2
商号
出資元の情報
株式会社Intimate  Merger
インティメート・マージャー
設⽴立立 2013年年6⽉月
オフィス 六六本⽊木cross  point
代表 簗島  亮亮次
⾼高度度な広告配信技術を持つフリークアウトと検
索索・データマイニング技術に強みを持つPFIとの
ジョイントベンチャー
グリーでデータマイニング、ポータル、編成、
API、SDKなど複数部⾨門のマネジメントしてい
た⼈人間を中⼼心としたデータマネジメント企業
“ビックデータをお⾦金金に換える“をテーマにビッ
クデータの活⽤用や利利⽤用環境の構築を⽬目標とした
企業
日本最大規模
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の配信データを持つ
フリークアウト
ビックデータを
ビジネスに結びつける
ノウハウをもった
メンバー
数億のデータを
0.1秒台で分析する
技術力を持つPFI
メンバー
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ミッション
2013 FreakOut Inc., All Rights Reserved. 3
AD
対象メディアを閲覧していると想定されるユーザー情
報をもとに、URL単位での広告枠を購入
予め決められたimpを決められた価格で購入
∼これまでのディスプレイ広告∼
純広告
買付け対象:メディアの枠
発生したimpが広告主様にとってどれくらい有益かを
リアルタイムに判断し、接触しているオーディエンスに
よって適切な価格で入札
より親和性が
高いと判断
親和性が
高いと判断
親和性が
低いと判断
∼これからのディスプレイ広告∼
DSP
買付け対象:オーディエンス(人)
買わない
50円
で入札
100円
で入札
どういう行動特性、生活習
慣をもったオーディエンス
かDSPが判断
【
サ
イ
ト
閲
覧
者
】
特定の媒体
予め決められた
金額
媒体単位での
最適化
入札による適切な
価格での買付
複数の媒体を横断
場所は関係なく「人」
オーディエンスに
合わせて配信
DSPについて
場所 価格 クリエイティブ場所 価格 クリエイティブ
RTB(realtime bidding)の仕組み
4
0.05秒間で媒体に来訪してきた
ユーザーのCookie情報を分析、
広告枠のオークション取引を実施
インプレッション	

発⽣生
発⽣生したインプレッションの
オーディエンス情報をDSPに送付
	

リアルタイム	

⼊入札機能	

⽣生活者広告主
ユーザーのCookie情報(サイト閲覧行動・閲覧日時、リファラー情報、キーワードなど)と
広告主のターゲットを分析し、「このユーザーはターゲットか?」というマッチングをする
	

リアルタイム	

オークション機能	

SSP	

3 2 1
同じ広告枠でも無駄なインプレッションには⼊入札せず、広告主様にとって	

価値のあるオーディエンスのインプレッションのみを買い付ける
◇ 0.05 秒 でのやり取り
 ① メディアの枠にてインプレッション発生
 ② 発生したインプレッションのオーディエンス情報を DSP に送付
 ③ ユーザーの cookie 情報を分析し、オークション取引を開始
 ④ オークションで落札された広告主が、オーディエンスと親和性の高いクリエイティブを配信
DMPの全体像とポジショニング
DMP
プライベート
DMP
パブリックDMP
広告系DMP
CRM系DMP
データセラー
DMP
1st    partyデータを
⽤用いたターゲティン
グを⾏行行うためのDMP
1st/3rd    partyデータ
を⽤用いたターゲティ
ングを⾏行行うための
DMP
アクセスデータを⽤用い
た広告ターゲティング
⽤用
会員データを⽤用いたメー
ルやコールセンター⽤用
マーケティング課題解決のための
データ・アクティベーション・プラットフォーム
Intimate Mergerのプラットフォームはデータをデータのままで流通させるプラット
フォームではなく、データの利活用チャネル上で流通させるデータ・アクティベー
ション・プラットフォーム
6
データ利用者(マーケッター/商品企画/事業マネジメント etc)/消費者
データプロバイダー(メディア(自社・他社)/リサーチ/CRM/他DMP etc)
CRMコンテンツ最適化広告配信
  Data Management System Nebula
   Data Activation System Meteor
分析 拡張
Analytics
DMP
7FreakOut Inc., All Rights Reserved.
Intimate Merger が 提供する 『 Audience Search 』 に
1st.party データ を連携する事で 保有セグメント毎の オーディエンスを可視化し
活用を支援	
年年齢
性別
職業
収入	
 
結婚・⼦子供
有無
興味関⼼心
Audience Search
1st. Party データ  の  セグメントを
Intimate Merger が保有する  オーディエンスデータと
“ セグメント単位 “で連携する事で
詳細なディスカバリー情報を取得可能
1st.Party
Data
提携メディアのアクセスログ
ネットリサーチデータ
SSP  のリクエストデータ
提携決済事業者データ
性別
年齢
収入
結婚 有無
⼦子供 有無
[サンプル] Audience Search
興味関心 職業
ブラウザリーチ
[サンプル] Audience Search
データ活用例
 
Look-a-like によるオーディエンス拡張
ロイヤリティ - 低
1st.party データ
類似したオーディエンスを抽出しリストに
オーディンエンス数を指定しセグメント化・バナー配信
貴社サイト来訪者と
Intimate Merger保有データの
マッチング
Cookie IDに紐紐づいた
Web閲覧履履歴  や検索索ワードをもとに
拡張セグメントを⽣生成
ロイヤリティ - ⾼高
ロイヤリティ - ⾼高
類推精度度
⾼高
低
拡張対象	
  
オーディエンス
1億ユーザから、クラスタ
リング、近傍探索索のスコア
が上位のIDを数万〜~数⼗十万
程度度抽出する。
拡張対象オーディエンスは
数千〜~数⼗十万。
ネットリサーチ×Intimate Merger
12
In-‐‑‒Bannerリサーチ
分類
年年
齢 性別
結婚・⼦子供
有無
ネットリサーチで拡張したオーディエンスを元にターゲティングを⾏行行い、
In-‐‑‒Bannerリサーチと連携して認知や興味を調査
ペルソナ分析
13
対象セグメント
※ Freak Out で設定している URL ベース単位の
    セグメント単位で分析可能
対象セグメントから分析された
相性の [ 良良い / 悪い] セグメントを可視化
分析されたペルソナをセグメント化し
実配信などに活⽤用する事も可能
Web上でのペルソナ診断企業と提携し、ペルソナの分類モデルを作成。
ユーザ群に対し、その分類モデルからどのペルソナユーザが多いのかを
オンラインで分析し、結果を表⽰示。
利用している Jubatus の機能
l  nearest neighbor (近傍探索)
⁃  オーディエンス拡張
⁃  look-a-like 分析
l  classifier (分類)
⁃  属性、ペルソナ分析
⁃  オーディエンス拡張
l  clustering (クラスタリング)
⁃  core-set(代表点)を利用
14
15
分析デモ
ご清聴ありがとうございました。
16

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