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.

パーソナル広告配信徹底入門

4,461 views

Published on

1/16 第50回TokyoWebMining

Published in: Engineering
  • Be the first to comment

パーソナル広告配信徹底入門

  1. 1. 1/17 パーソナル広告配信徹底入門 @yskn67 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  2. 2. 2/17 自己紹介 • やすけん( @yskn67 ) • ネット広告業界の新卒1年目エンジニア – 6月~9月: ダイナミックリターゲティング – 10月~ : CPA(Cost Per Action)最適化手法 • 大学院ではECサイトのユーザ行動分析 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  3. 3. 3/17 アジェンダ • 話すこと – ネット広告の概要についての入門的な内容 • 話さないこと(話せないこと) – 機械学習等の詳細なアルゴリズム – 具体的な数値とか • 目次 – RTB(Real Time Bidding)について – RTBにおいて必要なアナリティクスタスク – ダイナミックリターゲティングについて 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  4. 4. 4/17 ネット広告とは • インターネットに掲載されている広告の総称 • 様々な種類が存在 – バナー広告 – 検索連動広告 – アフィリエイト広告 – インフィード広告(ネイティブ広告) – 動画広告 • 本発表ではバナー広告についてのみ言及 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  5. 5. 5/17 ネット広告の変遷 • 純広告時代 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining Webサイト 広告枠 広告入稿 料金請求・レポート 広告主 メディア • 課金単位: • 期間(1週間、1ヶ月) • ボリューム(100,000 impression) • デメリット • 効果が悪くても途中で止めることができない • メディアごとに広告を張り替える必要がある
  6. 6. 6/17 インターネット広告の変遷 • アドネットワーク時代 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining 広告入稿 料金請求・レポート 広告主 • 課金単位: • CPC( Cost Per Click ) • メリット • 効果の良いメディアに配信を寄せることができる • 簡単な設定で複数メディアに広告を出稿できる メディア アドネット ワーク 広告出稿 料金請求 広告出稿 料金請求
  7. 7. 7/17 枠から人へのシフト 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining 一つのメディアに 様々な属性の人が 現れる 広告入稿 広告主 枠に対して広告を出すと 興味を持たなそうな人にも Impressionする
  8. 8. 8/17 枠から人へのシフト 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining 広告入稿 広告主 興味を持ちそうな人に対してのみ 広告を提示することで費用削減
  9. 9. 9/17 RTB( Real Time Bidding )の取引 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining 入札 リクエスト 広告主 メディア SSPDSP 広告表示 PV SSP 広告表示 PV DSP 広告入稿 レポート 広告入稿 レポート • DSP( Demand Side Platform ) • 広告主の収益を最大化するように広告を入稿 • SSP( Supply Side Platform ) • メディアの利益を最大化するように広告を表示 1 impression単位で 最適化
  10. 10. 10/17 DSP( Demand Side Platform ) • 広告主の収益を最大化するように広告を入稿 • 最適化すべき3つの事柄 – 広告主の収益 – ユーザの興味 – DSPの利益 • どれか一つだけを最適化しても広告主の 収益は最大化しない 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  11. 11. 11/17 広告主にとってのKPI • CPA( Cost Per Action ) – 広告表示の費用 ÷ Conversion数 – 顧客獲得の際に重要視 • CPM( Cost Per Mille )+予算消化率 – 広告表示の費用 ÷ 設定予算 – ブランド認知の際に重要視 • ROAS( Return On Advertising Spend ) – 売上 ÷ 広告表示の費用 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  12. 12. 12/17 DSPにおける機械学習 • 予測モデル構築 – 需要予測 – ユーザ予測 • 予測値に基づいた入札単価決定 – CTR予測 – CVR予測 • 最適化 – 効果の良いクリエイティブ選択 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  13. 13. 13/17 ロジスティック回帰 • 識別モデル – クリックする or しないを分類 • 広告システムの予測モデルで使用頻度高 – CTR予測 – CVR予測 • メリット – シンプル – クラス分類確率が求められる 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  14. 14. 14/17 CTR予測 • 広告、ユーザ、媒体の情報からCTRを予測 • データの特徴 – 負例>>正例(クリックしない方が圧倒的に多い) • サブサンプリグ – 説明変数がカテゴリ変数(次元数が多くなる) • ハッシュトリック 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining [1] O. Chapelle, E. Manavoglu, R. Rosales, Simple and scalable response prediction for display advertising
  15. 15. 15/17 クリックログデータセット • Criteo Lab – http://labs.criteo.com/downloads/download- terabyte-click-logs/ • Kaggle – Criteo: https://www.kaggle.com/c/criteo-display- ad-challenge – Avazu: https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr- prediction 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  16. 16. 16/17 まとめ • ネット広告はRTBの登場で1 impression単位で 広告枠を購入できるようになった • 1 impression単位での購入は広告費用を 枠単位からユーザ単位で最適化できる • ダイナミックリターゲティングではユーザごと に広告を変化させよりパーソナライズできる 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining
  17. 17. 17/17 参考文献 • RTB – ザ・アドテクノロジー データマーケティングの基礎 からアトリビューションの概念まで – http://amzn.to/1n3blJW • ダイナミックリターゲティング – RecSys 2015: Large-scale real-time product recommendation at Criteo – http://bit.ly/1OuAQV1 2016/1/16 50th Tokyo Web Mining

×