広告における機械学習の適用例とシステムについて

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2017年9月15日
濱田健宏
広告における機械学習の適用例と
システムについて

もくじ
• 自己紹介
• プロダクト概要
• 機械学習の適用例
• システム概要
• まとめ
2

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自己紹介

自己紹介
濱田健宏(はまだたけひろ)
 経歴
• 2008-2014（ソニー株式会社）
画像処理・認識アルゴリズムの研究開発
• 2014-（ヤフー株式会社）
モデリングシステムの開発・運用・ロジックチューニングなど
 所属
• マーケティングソリューションズカンパニーデータ事業推進本部
 担当プロダクト
• セグメンテーションツール、プラニングツール
4

プロダクト概要

セグメンテーションツール
• 社内外のデータからユーザーセグメントを抽出
• 広告配信やプランニングに活用
Ex) 新築マンションの訴求 => 「新築マンション東京」と検索したユーザーセグメント
6
ヤフーサービスログ
クライアントサービスログ
ユーザーセグメント
YDD/YAD PF

機械学習の適用例

ユーザーセグメント抽出の課題
• 最適な抽出条件を人が考えるのは限界がある
Ex) 新築マンションの訴求 => 「新築マンション東京」 and 年収 and 地域 and …
• 定量的な指標から抽出条件を最適化 => 機械学習
8

問題設定を考える
 目的をデータで表現できるように近似
• 新築マンションの訴求 => 新築マンションの資料請求をするユーザーを
増やす
 問題設定
• 新築マンションの資料請求をするか否かの2値分類
 学習データ
• 正例：新築マンションの資料請求をしたユーザー
• 負例：正例以外のヤフーユーザー
=> 精度が悪いケースが多い
9

問題を分解する
 正例：（n日前に）新築マンションの資料請求をしたユーザー
• nが小さいユーザー => ダイレクトレスポンス
効きそうな特徴量：「新築マンション東京」と検索 and 年収 and 地域 and …
• nが大きいユーザー => ブランディング
効きそうな特徴量：年収 and 地域 and …
=> 性質が異なるユーザーが混ざっている
 目的をダイレクトレスポンスに絞って考える
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問題設定再考
 目的をデータで表現できるように近似
• 2日後に新築マンションの資料請求をするユーザーを増やす
 問題設定
• 2日後に新築マンションの資料請求をするか否かの2値分類
 学習データ
• 正例：2日前に新築マンションの資料請求をしたユーザー
• 負例：正例以外のヤフーユーザー
=> 精度が悪いケースが少ない
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システム概要

要件
• 前述の問題設定の範囲で正例条件を任意に設定
• システムの利用者は、一般ユーザー（≠モデラー）
• 正例条件は利用者が設定
• 10-30 モデル / 日程度を作成
• 当日に登録したモデルを翌日朝までに作成
13

システム
 正例負例抽出
• 正例の条件は利用者が設定
• 負例はYJユーザーから一様サンプリング
• Hive処理
 特徴量抽出
• 特徴量は検索、流出、PV、属性データなど利用
• Hive処理
 モデル学習
• 学習器は木構造、boosting
• Mapreduce処理
 オフライン評価
• クロスバリデーション
• ランダムと比較した場合のLift値を精度として利用者に提示
• Mapreduce処理
14

利用者からの問い合わせ
配信結果が良くない
 目的と問題設定があっていないケース
• Ex) クレジットカードの申込でモデル作成したが、
審査に落ちる人に多い
=> 正しい問題設定は、クレジットカードの審査通過したユーザー
 正例数が少ないケース
• 正例条件を見直して数を増やす
• ロジックの改良。半教師あり学習やランク学習を検討
• とはいえ、数が少ないと難しいので、
配信初期は機械学習に頼らないで人が考えることも重要
15

まとめ

まとめ
17
 広告における機械学習の適用例
• 問題設定が重要
 汎用的なモデリングシステムの難しさ
• ある程度は個別に調査が必要
• 正例数が少ないと難しいので、
配信初期は機械学習に頼らないで人が考えることも重要

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