Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

機械学習でデジタル広告を変える! @デブサミ 2015autumn

1,216 views

Published on

Lightening Talkでの発表です。

Published in: Technology

機械学習でデジタル広告を変える! @デブサミ 2015autumn

  1. 1. 機械学習でデジタル広告を変える! Copyright 2015 So-net Media Networks Corp. All rights reserved 2015.10.14 ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 舘野 啓
  2. 2. 2 突然ですが・・・ ディスプレイ(バナー)広告って どうですか? 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation.
  3. 3. 32015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation.
  4. 4. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 4 なんで?
  5. 5. © 2015 So-net Media Networks Corporation. 5 残念なUX スクロールに中途半端に 追従(しかもチカチカ) 誤タッチ上等 無駄な遷移 2015/10/14
  6. 6. © 2015 So-net Media Networks Corporation. 6 残念なUX スクロールに中途半端に 追従(しかもチカチカ) 誤タッチ上等 無駄な遷移 2015/10/14
  7. 7. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 7 ミスマッチな内容 興味が(多分)無い ゾーニング無視 ・・・ ・・・
  8. 8. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 8 ミスマッチな内容 興味が(多分)無い ゾーニング無視 ・・・ ・・・
  9. 9. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 9 その結果・・・
  10. 10. 10 盛り上がってまいりました(悪い意味で) “Ad-block software is approaching 200 million users — here‘s how publishers are reacting” http://goo.gl/wxCQA4 http://www.gizmodo.jp/2015/08/ post_18114.html adblock系ツールの普及 iOS 9のコンテンツブロック機能 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 広告エコシステムの危機
  11. 11. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 11 広告における登場人物 エンドユーザ ▲▲まとめ -------------- -------------- -------------- ------ ad メディア 広告主 偏重? ・・・
  12. 12. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 12 広告における登場人物 エンドユーザ ▲▲まとめ -------------- -------------- -------------- ------ ad メディア 広告主 エンドユーザのことも ちゃんと考えればみんなハッピー
  13. 13. 13 機械学習 @ 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. “良い”広告
  14. 14. DSP demand side platform DSP demand side platform 14 Real Time Bidding(RTB)とは SSP supply side platform DSP demand side platform 広告主 A 広告主 B ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a ▲▲▲ ad b ■■■ auction ad a ▲▲▲ ─── ─── ─── ─── ─── ─── ¥a ¥b 広告を表示する サイト ad a ▲▲▲ ¥a>¥b 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 1300億req/月
  15. 15. DSP demand side platform DSP demand side platform 15 RTBで解くべき問題 SSP supply side platform DSP demand side platform 広告主 A 広告主 B ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a ▲▲▲ ad b ■■■ auction ad a ▲▲▲ ─── ─── ─── ─── ─── ─── ¥a ¥b 広告を表示する サイト ad a ▲▲▲ ¥a>¥b 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. どんな広告を (what) 誰に (who) いつ (when) 幾らで (how much) どこ{で,に} (where) なぜ (why) 誰に (who) “良い”広告配信のために
  16. 16. 2015/10/14 16 ユーザの行動を予測する機械学習 ユーザ行動履歴 ユーザ特徴量 サイト 訪問 機械学習 エンジン 予測モデル user ad context user ad context 予測結果 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a1 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a2 ad b1 ad c3 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a1 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 未知 ユーザ
  17. 17. 2015/10/14 17 ユーザの行動を予測する機械学習 ユーザ特徴量 サイト 訪問 user ad context user ad context 予測結果 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a1 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a2 ad b1 ad c3 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ─── ─── ─── ─── ─── ─── 枠 ad a1 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 103 キャンペーン ユーザ行動履歴 機械学習 エンジン 予測モデル未知 ユーザ ユーザ 特徴量 ログ (サイト訪問) 教師データ: 106人(ブラウザ)×104特徴量 予測対象: 108人
  18. 18. 18 Logicad “潜在顧客ターゲティング” 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 興味層 広告主のサイトに興味を持ちそうなユーザを 高精度に発見し、広告主のビジネスを成長させる! ユーザにとっても無駄な ミスマッチな広告を出さない
  19. 19. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 19 広告エコシステムの正常化 エンドユーザ ▲▲まとめ -------------- -------------- -------------- ------ ad メディア 広告主 多様な情報 attention ¥ 興味ある商品 広告枠 ¥
  20. 20. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 20 そして・・・ 多様な情報 attention ¥ 興味ある商品 広告枠 ¥ エンドユーザ ▲▲まとめ -------------- -------------- -------------- ------ ad メディア 広告主 みんなハッピー!
  21. 21. 21 仲間募集中! ご参考:Wantedlyの求人記事 https://www.wantedly.com/ projects/25348 ソネット・メディア・ネットワークス 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. • ビジネスに直結するビッグデータ 処理・機械学習の応用 • デジタルマーケティングなどの 新規事業開発
  22. 22. 2015/10/14 © 2015 So-net Media Networks Corporation. 22 ご参考 http://www.slideshare.net/ttpooh/tokyo-data-night-tokyodn 5W1Hに ついて

×