はじめに 今回はCVR (Conversion Rate) 予測の問題をマルチタスク学習で解く研究の論文をいくつか調べたのでまとめていきたいと思います。 CVR予測はユーザーが広告をクリックした後、商品の購入やフォームの入力などのコンバージョンが生じる確率 (Conversion Rate) を予測するというタスクです。 コンバージョンは商品の購入などが例であることから想像できるとおり、データが少なくなりやすい、クリックされていない広告はコンバージョンしないという系列的な依存関係がある、などのCVR予測特有の難しさがあります。 CVR予測に似たCTR (Click Through Rate) 予測 (クリックされる確率の予測) の手法をそのまま適用するだけでは上記の難しい点に対処しきれないため、さまざまな観点から予測精度の改善を試みた研究がなされています。 今回の記事では、コンバージョン以
先日、米大手の掲示板型ソーシャルニュースサイトのRedditがIPOを発表しました。 IPOの詳細はSECのS-1の資料で公表されていますが、Redditは上場に伴い生成AIの活用の戦略を公開しています。 この記事では、掲示板型のソーシャルニュースサイトのRedditがどのように生成AIを活用して利益を上げていくのか、IPO関連の情報から分析していきます。 redditinc.com ✍️ 要点 RedditはIPOを発表し、SECのS-1資料でAI企業とのデータライセンス契約を含む生成AI活用戦略を公開。Googleとの6000万ドル年間契約など、総額2億ドル以上の契約が示され、AIモデルトレーニング用のRedditデータの活用を可能にしています。 Redditは広範囲なユーザー生成コンテンツを持ち、10億件超の投稿と160億件超のコメントを有し、米国でトップ10のアクセス数を誇る。この
広告というのは、その文字が示す通り、 「広く告げる」ことである。 出来るだけ多くの人に、ブランドや商品・ サービスの名前なり中身なりを知って もらうためのものだ。 何はなくとも、まずは「認知」して もらわなければ、商品・サービスを 消費者が買ってくれることはない。 いわゆる「パーチェスファネル」と 呼ばれる、消費者が購入に至るまでに どのようなプロセスを踏むかを簡潔に 図で説明してくれる考え方がある。 note1年目で、「スキ」をいただける 数がまだまだ少なかった頃の投稿だ。 今も決して多いとまでは言えないが、 毎日投稿の「同志」が増えたのと、 これまで1,300日以上積み上げて来た 成果が多少は出て来ている。 それはさておき、とにかくまずは 「認知」を獲得するところからが スタートだ。 そして、「興味」を持ってもらい、 検索などの「行動」に移してもらう。 更に「比較」の関門を突破して、
コンテクストは同じでも、twitterというコミュニケーションの場がつくるモードの中では、表現は生っぽくなる というわけで実証。 状況としては、土曜の深夜、はてなブックマークの新着エントリーで知ったYouTubeのビデオクリップを見て、あっ、これいいなと思ってツイートしたのがきっかけ。KNOTSさんは、なかなか人気のある作家さんみたいですが、私ははじめて聞きました。タイトルが「年越しセックス」というものなのですが、なんか2011年という年を考えると、ああ、確かになあ、そういう気分かもなあと思ったりしました。 で、歌詞や音作りが私の世代になじみがある感じで(Yukiさんの曲なんかに通じるものがありますね。90年代のクロスオーバーな音というか)、こんなツイートをしました。 なかなかよい歌&よい映像。タイトルはあれですが、おすすめ。ちょっと懐かしい音ですね。 / “年越しセックス/KNOTS”
www.adexchanger.com 昨今のデジタル広告に関するID周りのトレンドは明らかに下火だ。 アップル、Googleはモバイル及びブラウザ周りの追跡性のあるIDをすべて第三者提供しない方向性で進めている。これはターゲティングだけでなく、デジタル広告のアドバンテージだった、計測性にも大きな影響を与えている。 Tapad Is Shutting Down Its Business In Europe | AdExchanger クロスデバイスのIDネットワークを持っていたTapadはヨーロッパでの営業活動を中止した。これは、GDPRの影響が大きいと思うが、GAFAの動きも鑑みると、こういうSmall Tierのプレイヤーがアドテク周りで出来ることは今後ますます縮小していくのではないかと思われる。 これは自らも扇動した当人なので懺悔しなければならないと思っているが、2010年ごろのデジ
ども、@kimihom です。 最近は色々な Web サービスが Twitter や Facebook、Google などに広告を出している。そんな中で感じた点と、今回読んだ本について記す。 What を伝えるのは誰でもできるし、誰にも響かない 今回読んだのが以下の本だ。私はもちろん英語バージョンでね。 英語 Start with Why: How Great Leaders Inspire Everyone to Take Action (English Edition) 作者: Simon Sinek出版社/メーカー: Portfolio発売日: 2009/10/29メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 日本語 WHYから始めよ! インスパイア型リーダーはここが違う 作者: サイモン・シネック,栗木さつき出版社/メーカー: 日本経済新聞出版社発売日: 2012/01/2
はじめに アドプラットフォーム事業部でアナリティクスエンジニアをしているucchi-です。 ピクシブは、2022年11月24日に「pixiv Ads」という広告ネットワークをリリースしました。広告主は、pixivに広告を少額予算から簡単に出稿できます。 ads.pixiv.net pixiv Adsのデータ基盤では、大きく分けて以下の課題と向き合っています。 鮮度:広告の配信状況をリアルタイムに見たい クライアントは、ユーザーに広告を届けるため、常にお金を払い続けます。広告配信条件を誤ると、それだけお金を無駄にしてしまうため、少なくとも数十分以内に配信状況を確認できる必要があります 精度:広告の支払い金額は1円の誤差も許さない クライアントは、広告の配信ログから集計した配信実績に基づきお金を支払います。請求金額が絡むため、非常に高い精度のデータ品質が求められます これらの課題に対し、データ
※この記事はLIFULL Advent Calenderの20日目です こんにちは! LIFULLでデータアナリストをしている竹澤(@Akira Takezawa)です. 今回は, LIFULLのデータアナリストチームの取り組みを紹介します. 本記事はデータ分析に興味がある方を対象に, 「マーケティングの実務で生かせる時系列分析」をテーマに執筆しました. まず, なぜこの記事を書いたかを簡単に説明します. 近年, 機械学習やディープラーニングの台頭を筆頭に近年データ分析の手法は爆発的に増え続けています. 一方で実際のビジネスの現場で見えてくるのは, 「派手さや新しさのみに捉われず, 古今東西変わらず価値を提供し続けてきた分析手法こそ重要ではないか」というもう一つの側面です. 具体的には相関・回帰分析や検定などがそうですが, 同時に「時系列分析」もビジネスの世界で活用機会が多く, パワフルな
初めまして、Rayです。昨日は弊フィードフォースグループ人事のネコヤナギさんが24万円のキャットタワーを購入されたお話でした。猫のために行動できる方に、悪い人はいません。猫好きな方、ぜひフィードフォースへの応募をお待ちしております。 まずは自己紹介から。アナグラム株式会社でコンサルティング・広告運用をしている、Rayと申します。生まれてから15年ほどはアメリカに滞在していたため、今年で日本が10年目になります。そこそこ日本に溶け込めているのではないか?と密かに思っている一方で、日本語って高コンテクストで本当に難しくて、Ex-patは大変です(これはまた別の機会に話します)。 本日はウガンダでの事例をフックに、僕がアメリカと日本で育つ中で見てきた「広告」の違いについて話していきます。 Q: ウガンダで最適な広告媒体を述べよ急で申し訳ないですが、あなたはウガンダでビジネススクールを始めることに
この記事を書いたきっかけ 一番最初はAmazon Lambdaのことを書こうと思ったけど、もうすでにそういう記事はたくさんあるので、書かなくていいと思った。次に、Amazon Auroraの話を書こうかと思ったけど、流石に1つのAdvent Calendarに3つのAurora記事を自分で書くのは気が引けてやめた。そして、これからやってくるであろう受難の時代のために私達が何をできるのか、というのを考えたけど、それは1ヶ月や2ヶ月で終わるテーマじゃなかった。 なので、ここでは、私が昔嫌で嫌で仕方がなかったはずなのに、今、それについて何をおいても1番に取り組まないといけないと思っているインターネット広告について、私の考えがどう変わってきたのかを書きたいと思う。エンジニア的には共感してくれる人も多いといいなと思っている。 ちなみに、この記事は主観的なもので、私が属する会社の意見を代表するようなも
京都研究所・TechLabの今村です、本記事ではGoogleが提案するCookieレス広告技術FLEDGEについて簡単な実装コードを交えて説明します。 FLEDGEとは FLEDGEでの広告表示フロー WebAssemblyについて FLEDGEの広告入札を実装する まとめ FLEDGEとは GoogleはChromeでの3rd party cookieの廃止を2023年後半に予定しています。1 3rd party cookieの廃止はプライバシーの保護に役立つ一方、広告への依存度が高い無料サイト・サービスはビジネス的に大きな影響を受けます。 そこでGoogleはユーザのプライバシーを保護しつつ、広告ビジネスを維持するための代替技術をプライバシーサンドボックスとして提案しており、 FLEDGE2はその1つになります。 FLEDGEはWeb広告の中で「リターゲティング広告3」を3rd par
皆さんは自分の研究成果をどうやって広めていますか? ひとつの研究は実働時間だけでも最低数ヶ月、全出版プロセスを考えると一年単位で取り組むこととなります。そうして手塩にかけて育てた研究が誰にも認知されない、というのはなんとも悲しいことです。 僕が所属している機械学習分野は人工知能ブームにより、日々洪水のように論文が発表され、その中で存在感を発揮するのは難しくなっています。 一昔前であれば、名のある国際会議やジャーナルに採択されればそれなりに存在感を発揮できたようですが、今では一つの会議に数千本の論文が採択されるため、採択された後にも競争に勝たなければ目立てないという事態になっています。 論文のクオリティを上げて名のある国際会議に採択されるだけでは不十分、となれば一体どうすれば良いでしょう。 有望な策は無く、天に祈って運に任せる、というのが最も一般的なパターンではないでしょうか。広く読まれる論
愚問愚答(ぐもんぐとう) → くだらない内容の質問とその答えで、程度の低い問答。 自分自身を賢いとか力があると思っているわけではないが、それでもレベルが低いなと感じる場面も多くあるのもまた事実だ。 それは、こちらが話をしているときに相手の態度を見たり、質問されたときに感じることだ。 とりわけ、クリエイティブな仕事が多いことから、そこの違和感については敏感な方だと思う。 ストーリーは特に大切な時代だ。 CMという言葉でイメージするもの企業のCMは他の人よりも多く見ることを意識している。 通常、CMになると煩わしいと感じて飛ばしたいと思う人が多いと思うが、私の場合はいつの頃からか、割としっかり見るようにしている。 その意図は、どういうCMが最近の流行りなのか、どういった企業がCMを流す余裕があるのかといった指標を自分なりの感覚の軸を意識するためだ。 CMというと、まだまだテレビCMを主軸に考え
忘れないうちに書いておく. どうも僕の脳みそは,揮発性が高くて長い文章を書くのに向いていない・・・. #ヘッダを間違って書いてしまい,変なトラックバックが行ってしまいました申し訳ありません. はじめに この文章では,まず現状の広告事業がどのようなもので,近い将来それがどのように変わるのかということをデータから考える.それを踏まえてWeb上でサービスをはじめる場合,広告を中心にすえた収益モデルを採ることが適当なのかどうか,将来はどのような方向に向かうのかについて考えてみたい. 広告事業の現状 はじめに,現状の広告事業がどのように行われているのかということについて見ていきたい. まず,広告業界全体の市場規模だが,電通の2007年度日本の広告費(PDF)によれば7兆191億円である. このうち4大メディアといわれる,新聞・雑誌・ラジオ・テレビの規模はそれぞれ,9462億円・4585億円・1671
サービスをグロースするためにはどうしたらいいんだろう? ユーザビリティを検証して使いやすいように修正したりABテストをしてユーザビリティの向上をはかるとかSNSを利用して拡散させるとか、広告費をぶっこむとか、BtoBなら営業に物言わすとか、やり方はいろいろある。 そしてそれらを組み合わせるのが一般的だと思う。 広告をどう利用するか、というところに興味があったので本屋に並んでいた本書をたまたま手にとって読んでみたところいい感じだったので即購入。 けれども買ってからまとまった時間が取れなかったりして読了まで半年以上かかってしまった… とてもよい本だった。 アドテクノロジーの歴史から説明しており、それぞれの年代(2000年代後半くらいから)でアドテクノロジーがどのような課題を抱えていてどのような手段で解決してきたかが記載されていて単純に読み物として面白かった。 普段あまり広告を意識しなかったけれ
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