インターネット広告の商品プロモーションロジック！

広告ビジネスが売っているのは、画面の前にいるあなた方一人一人であり、ここでは「トラフィック」という高尚な名前が与えられています。広告の購入者はクライアントの父親であり、父親はナイキ、H&M などのさまざまな広告主です。

ここで本当に驚くべきことは、インターネット広告の一連のプロセスが完全に自動化されていることです。専門用語では「プログラマティック取引」と呼ばれ、広告はビッグデータアプリケーションの商業化と規模が最も高い業界です。

「プログラマティック取引」に基づくインターネット広告商品は、完全にデータ駆動型かつ計算指向です。

今日はインターネット広告の商品戦略について学びます。

01. 広告効果の原則

インターネット広告と従来のオフライン広告の根本的な違いは、次の 2 つの点にあります。

1. 広告の効果は測定可能です。
2. コンピューティング技術を通じて継続的に利益を最適化する能力。

そのため、インターネット広告は計算広告とも呼ばれます。

広告を計算するための最も重要な定量的指標の 1 つは、eCPM (expected Cost per Mille) と呼ばれます。広告の情報伝達プロセスに応じて、eCPM はクリックスルー率とクリック値の積に分解できます。これらは、計算最適化の 2 つの重要なポイントでもあります。

コンピューティング技術がどのように広告効果を最適化できるかを理解するには、まず広告の仕組みを理解する必要があります。

広告がユーザーに接触してから最終的に効果が出るまでのプロセスを、広告情報伝達の効果モデルと呼びます。

このモデルは、視聴者が広告情報を受け入れるプロセスを、選択、解釈、態度という 3 つの主要段階に分割し、さらに露出、注意、理解、受け入れ、保持、決定という 6 つのサブ段階に分解できます。

段階が早いほど、クリックスルー率に対するパフォーマンス向上の貢献度が大きくなります。

段階が進むほど、改善効果がコンバージョン率に与える寄与が大きくなります。

画像提供: Taide Production

1. 露出段階

この段階は、広告の物理的な表示を指します。オフラインの場合は地下鉄の駅、オンラインの場合はアプリ内になります。

露出段階での広告効果は、位置やサイズなど広告スペースの物理的特性に大きく左右され、技術的な最適化の余地はあまりありません。

露出の有効性は、他の技術的要素よりも最終結果に大きな影響を与えることが多く、ニューヨークのタイムズスクエアの看板や一級都市の中心部の高層ビルの看板など、従来の広告では「位置が重要」という格言があるのはそのためです。

インターネット広告では、位置の影響がより大きくなる場合があり、その結果生じるクリックスルー率推定のバイアスをアルゴリズムの観点からどのように排除するかが、非常に重要な実用的な問題となります。

2. 注意段階

視聴者が広告に物理的に触れてから意識的に認識するまでのプロセスを指します。

広告に関しては、露出は必ずしも注目を意味するわけではありません。

広告が注目されるかどうかは、いくつかの重要な原則によって決まります。

まず、ユーザーのタスクをできるだけ中断しないようにしてください。

これはコンテキスト関連広告配信の原則の基礎であり、ネイティブ広告製品を議論するための出発点の 1 つでもあります。

ユーザーが固定広告スロットを明確に識別し、それが現在の閲覧タスクに関連しないと判断した場合、無意識のうちにそのコンテンツをブロックします。

次に、顧客が広告自体とのつながりを築けるように、広告をプッシュする理由をユーザーに明確に伝えます。

これは「オーディエンスターゲティング広告」のコンテンツクリエイティビティにとって重要な方向性です。

3つ目は、コンテンツがユーザーの興味やニーズに合致している必要があることです。プッシュされるコンテンツが、顧客が必要としない、または興味のない広告であれば、ユーザーに不快感を与えるだけです。これが「行動ターゲティング」の原則的な基礎です。

3. 理解

ユーザーが広告の内容に注目したからといって、必ずしも広告が伝えるメッセージを理解するとは限りません。

理解段階ではどのような原則に従うべきでしょうか?

まず第一に、広告コンテンツはユーザーの興味に関連し、ユーザーが理解できるものでなければなりません。そのためには、正確なオーディエンスターゲティングが必要です。

次に、懸念のレベルに一致する理解の閾値を設定します。広告を見るときのユーザーの注目度は、映画を見るときほど集中していないことは間違いないので、広告の内容はわかりやすくなければなりません。 1 つのポイントに焦点を当てて、ユーザーの注意を引き付けることができます。

下の写真は、De Rucci MattressがWeChat Momentsで公開したネイティブ広告です。WeChatユーザーのほとんどがWeChat Momentsを閲覧するだけであまり注意を払わないことを考慮して、広告の内容は「よりよい睡眠」という1つの需要ポイントにのみ焦点を当てており、シンプルでわかりやすいものになっています。

画像提供: Taide Production

4. 承認

ユーザーが広告によって伝えられる情報を理解したからといって、その情報に同意しているということにはなりません。

広告の文脈は、その広告が受け入れられるかどうかに大きな影響を与えます。

スパムフォーラムとCCTVのホームページに同じブランドの広告が表示された場合、ユーザーはCCTVの方が説得力があると考える傾向があります。これが高品質メディアのブランド価値です。

ターゲット広告がますます一般的になるにつれて、適切な広告を適切なメディアに表示させる方法、つまり広告の安全性の問題も、広告業界における重要な研究方向となっています。

5. 保持フェーズ

短期的なコンバージョンを追求するだけでなく、ブランドのロングテール効果に注目している広告主は、広告で伝えられる情報がユーザーの記憶に長く残り、長期的な選択に影響を与えることを期待しています。

したがって、ブランド広告主はこの段階の有効性を高めるために広告の創造性に多大な労力を費やします。

例えば、
ナイキの「JUST DO IT」。
アディダスの「不可能はない。」
Shi Yuzhu の「今年はプレゼントをあげません。あげるならメラトニンをあげます。」

これらのブランドのスローガンを聞くと、そのスローガンをブランド自体と関連付けるのは簡単です。同様に、ブランドを聞くと、そのスローガンが私たちの潜在意識に書き込まれているかのように頭に浮かびます。

このように、特定の消費シナリオでは、私たちは自動的にこのブランドを思い浮かべるようになり、このようなブランド広告は間違いなく非常に成功します。

6. 決定段階

成功する広告の最終的な目的は、ユーザーのコンバージョンアクションを引き起こすことです。コンバージョンは広告のビジネス範囲から外れていますが、優れた広告はコンバージョン率を向上させるための基盤を築くことができます。

特に、Pinduoduo が主導する電子商取引広告が急速に広まり、コンバージョンに繋がったのは、その広告クリエイティブが、安さへの期待と損失を嫌う人間の本性を十分に利用しているからだ。

02. インターネット広告の技術的特徴

従来の広告業界と比較して、オンライン広告には次の 5 つの特徴があります。

1. テクノロジーとコンピューティングを重視します。

オンライン広告のデジタル特性により、次のような利点があります。

• 正確なオーディエンスターゲティング
• リアルタイム入札取引
• 自動意思決定
• 配送の限界費用が非常に低い

2. 広告効果は測定可能です。

オンライン広告では、広告の表示、顧客のクリック、顧客のコンバージョン行動など、さまざまなデータをシステムに直接記録し、データ分析を通じて配信戦略を継続的に最適化することができます。

3. クリエイティブと配信方法を標準化します。

広告需要者が気にするのは、広告スペースそのものではなく、広告を受け取るユーザー グループです。

インターネット上には膨大な数のメディアがあります。メディア間の広告スペース基準が統一されていないと、広告主の同じ広告アイデアでも異なるサイズや形式で制作しなければならず、コストが高くなります。

同様に、メディアや広告主もそれぞれ独自のシステムを持っています。システム間のインターフェースが統一されていない場合、2 つのシステム間の通信には追加の開発が必要となり、システムの複雑さが増すだけでなく、開発および運用コストも大幅に増加します。

デジタル化によってもたらされたオーディエンスターゲティング技術やプログラマティック取引手法により、広告クリエイティブサイズの統一や主要インターフェースの標準化が特に重要になっています。

その結果、IAB はビデオ広告用の VAST 標準とリアルタイム入札用の OpenRTB 標準を立ち上げ、メディア、広告主、需要者、サプライヤーのシステムの複雑さが大幅に軽減され、広告市場の流動性が加速しました。

4. 多様なメディアコンセプト。

Web2.0やモバイルインターネットの発展に伴い、さまざまなインターネットメディアがメディアの概念を継続的に拡大してきました。

SinaやSohuなどの初期のポータルサイトから、今日の検索エンジン、電子商取引サイト、ソーシャルメディア、ショートビデオ、ライブ放送、そして5G時代のARやVRに至るまで、メディア形式の継続的な発展は、広告形式の変化も推進し続けるでしょう。

5. データ駆動型の配信戦略。

インターネット時代の最も基本的な原動力は、データの徹底的な処理と活用です。

インターネットオンライン広告の発展に欠かせないコンピューティング技術は、本質的にはビッグデータ技術の大規模な応用に依存しています。

オンライン広告システムは、ビッグデータ処理プラットフォームとみなすことができます。

オンライン広告の基本的なロジックは次のとおりです。

1. メディアはユーザーの行動データと広告のフィードバックデータを広範囲に収集します。
2. DMP プラットフォームと DSP プラットフォームは、クラウド コンピューティング インフラストラクチャを使用して、一致するタグをユーザーにタグ付けします。
3. DSPは、各広告のターゲット層のニーズや相場をADXやSSPに報告し、複数の広告がリアルタイムで媒体の広告枠に入札し、ユーザーが広告ページを閲覧した際にどの広告を表示するかを決定します。
4. 最後に、DSP は広告配信結果の統計データを広告運営者にフィードバックし、配信戦略を調整します。

03. 計算広告の核心的問題

計算広告を初めて提唱した、米国工学アカデミーの会員でヤフーの元副社長であるアンドレイ・ブローダー氏は、計算広告の核心的な課題は「特定のコンテキストにおける特定のユーザーと適切な広告との最適な組み合わせを見つけること」であると考えている。

『Computational Advertising』の著者である Liu Peng 氏は、計算広告の核心的な問題は「一連のユーザー (User) とコンテキスト (Context) の組み合わせに対して最も適切な広告戦略 (Ad) を見つけて、広告キャンペーン全体の利益を最適化すること」であると考えています。

劉鵬教授の調整は、広告の問題は特定の単語の表示効果ではなく、一連の表示効果を最適化することであると主に強調しました。また、「与えられた」が削除されたのは、一部の広告製品ではシステムが特定のユーザーまたはコンテキストの表現を取得できないためですが、これはこの場合に計算最適化を実行できないことを意味するものではありません。

広告の最適化を計算する目的は、これらの T インプレッションからの総利益、つまり総収益と総コストの差です。

しかし、特定の広告主にとって、広告の配置には予算の制限や広告量の確保の必要性などの制約が伴うことがよくあります。この制約を需要側制約と呼びます。

この制約の存在と ROI の考慮に基づいて、広告のコストまたは収益は広告、ユーザー、コンテキストだけでなく、特定の広告主にも関連していることがわかります。

同時に、DSP以外のほとんどの広告商品のコストも定数に対応するか、収益に比例するため、下図の最適化式からコスト部分を削除できます。積極的に最適化できるのは収益部分であることが多いため、計算広告の主な焦点は収益最適化です。

広告インプレッションが発生した後、その後の行動に応じて広告収益 r の構成をさらに分解します。

1. ユーザーはメディアで広告を見た後、興味を持ち、広告をクリックします。これにより、最初のコンバージョン データであるクリックスルー率 (CTR) が生成されます。これは、広告のクリック数と広告の表示回数の比率です。

2. クリック後、広告主のランディング ページが開きます。ランディング ページの成功した開封数をクリック数で割ると、2 番目のコンバージョン指標であるリーチ率が得られます。

3. シナリオが電子商取引の場合、ユーザーはランディング ページから開始し、さらに注文などの操作を完了してコンバージョンになります。コンバージョン数と成功した開封数の比率をコンバージョン率 (CVR) と呼びます。

収益 r はクリックスルー率とクリック値の積に分解できます。これら 2 つの部分の積は、特定のディスプレイの eCPM (期待される 1,000 インプレッションあたりのコスト) を定量的に表します。これは、計算広告における収益を定量的に評価するための最も頻繁に言及され、最も重要な指標でもあります。

上記の広告表示後の行動分解によれば、クリック値関数 v() はさらに、リーチ率 * コンバージョン率 * 平均注文値に分解できます。

画像制作：Taide

ほとんどの広告では、決定を下すために (a、u、c) トリプレットの eCPM を計算する必要があります。

eCPM の分解によると、どの部分を誰が見積もるかを決めることが、広告市場にさまざまな課金モデルが出現する根本的な理由であり、広告市場におけるビジネス ロジックと製品アーキテクチャ間の重要なリンクでもあります。

「KuaishouとDouyinが広告を通じてどのように収益を得ているか知っていますか？」で述べた課金モデル。 》については記事の中ですでに議論されているので、ここでは繰り返さないことにします。

課金モデルには主に 2 つのカテゴリがあることを理解する必要があります。

1. ブランド広告は一般的にCPTまたはCPMに基づいて決済されますが、CPMが主流です。
2. 成果報酬型広告は、一般的にCPC、CPS、CPAに基づいて計算されますが、その中でCPCが独占的な地位を占めています。

04.インターネット広告の商品戦略

データ活用と収益化の需要に牽引され、オンライン広告の発展は4つの段階を経てきました。

1. 契約広告商品は、主に時間帯で販売されるCPT広告と、合意された表示量で販売されるCPM広告に分かれており、主にブランド広告に使用されます。

2. 入札広告商品の最も重要な形態は検索広告であり、その商品形態は検索キーワードへの入札です。

このタイプの広告がオフサイトディスプレイ広告トラフィックに拡大すると、ページキーワードとユーザータグに入札する商品形式、つまりADNに進化します。

入札広告は主に成果報酬型の広告です。

3. プログラマティック広告。プログラマティック取引の中核は、リアルタイム入札と機械による意思決定です。その中核的な発展の原動力は、市場における広告主データとサードパーティデータの活用と収益化の需要であり、それがデータ取引業界の発展も生み出しました。

4. ネイティブ広告製品。モバイルインターネットの発展に伴い、広告と非広告コンテンツの関係をどう扱い、ユーザーにとって広告が煩わしくないようにするかが話題になっています。その結果、ページコンテンツに似た見た目の「ネイティブ広告」が登場しました。ネイティブ広告では、新たな技術要件も提示されています。「ネイティブ」には、より正確なコンテキスト データのラベル付け情報が必要です。

オンライン広告の開発段階から見ると、その製品戦略の最適化には主に次の 3 つの側面が含まれていることがわかります。

1. ビジネスそのものに焦点を当てる。広告製品は商用製品（B面製品）の一種であるため、入札の仕組みの設計方法、コールドスタート時のデータ検索、オーディエンスターゲティングタグシステムの定義方法など、ビジネスモデルを深く理解し、実際のビジネスに基づいて継続的に実践し、最適化することが製品マネージャーに求められます。

2. データに特に注意を払います。データはインターネットの血液です。製品機能と戦略の最適化と反復は、「データ分析から始まり、データフィードバックで終わる製品設計、研究開発、運用のクローズドループ」に厳密に従う必要があります。

3. 派手でクールなデザインを追求せず、効率的で便利な UI をユーザーに提供するよう努めます。

05. 計算広告システムの主な技術

計算広告では、この市場は本質的に計算によって駆動されるため、製品と戦略の両方がテクノロジーと密接に関連しています。

コンピューティング広告は、典型的なビッグデータ駆動型パーソナライゼーションシステム、つまり、個々のユーザーとコンテキスト情報に基づいてパーソナライズされたコンテンツを動的に配信するシステムです。その本質は、オフライン分散コンピューティングプラットフォームとオンラインストリームコンピューティングプラットフォームの組み合わせです。

計算広告システムには、主に 4 つの部分があります。

1. リクエストにリアルタイムで応答し、決定を完了するオンライン サービング エンジン。主な機能には、検索、並べ替え、全体的な収益のグローバル最適化などがあります。

主なモジュールは次のとおりです。

広告サーバーの主なタスクは、さまざまな機能モジュールを接続し、オンライン広告の決定を完了することです。

最も重要な指標は、1 秒あたりのクエリ数 (QPS) と広告決定の遅延です。

広告検索は主に、オンライン時にユーザー属性とページ属性に基づいて広告インデックスから適切な広告候補を見つけるために使用されます。主な技術は転置インデックスです。

広告ランキングは、オンライン広告の eCPM を効率的に計算し、ランク付けするために使用されます。 eCPM の計算は主にクリックスルー率の推定に依存しており、オフライン計算による CTR モデルと機能の取得が必要であり、場合によってはストリーム計算によるリアルタイムのクリックスルー率機能の取得も必要になります。クリック価値を見積もる必要がある広告商品（パフォーマンスに基づいて決済する DSP など）では、クリック価値見積りモデルも必要です。

イールドマネジメント（Yield mgmt）は、主にGDシステムでのオンライン配分やDSPでの入札戦略など、グローバルイールドの最適化を前提として、ローカル広告のランキング結果を調整します。この部分では通常、オンラインでの意思決定を完了するために、オフラインで計算された何らかの割り当て計画を使用する必要があります。

広告リクエスト インターフェースは基本的に HTTP リクエストであり、異なるシステム間のデータ通信に使用されます。

カスタマイズされたオーディエンスセグメンテーション: 広告は広告主に代わりユーザーとの接触を実現するメディアであるため、広告主のロジックに従ってユーザーグループを分割する必要がある場合があります。このモジュールの機能は、広告主からユーザー情報を収集するための製品インターフェースとして機能することです。収集されたデータにさらに複雑な処理が必要な場合は、データ ハイウェイ経由でオーディエンス ターゲティング モジュールにインポートされ、処理が完了します。

2. オフライン分散コンピューティングデータ処理プラットフォーム。

計算広告における最も困難なアルゴリズムの問​​題は、オンライン データ処理部分に集中しています。

離散データ処理には 2 つの出力目標があります。

1 つは、統計ログからレポートやダッシュボードなどを取得し、人々が意思決定を行う際の参考にすることです。

2つ目は、データマイニングや機械学習技術を活用して、オーディエンスターゲティング、クリック率の推定、配信戦略の立案などを行い、オンラインマシンによる意思決定をサポートすることです。

大規模データに対して分散処理を実行するには、一般的に、Hadoop などの分散ストレージと MapReduce コンピューティング フレームワークが選択されます。

オフライン データ処理の主なモジュールは次のとおりです。

ユーザーセッションログ（セッションログ）の生成。さまざまなチャネルから収集されたログは、ユーザー ID をキーとして統一されたストレージ形式に整理する必要があります。このようなログは、ユーザー セッション ログと呼ばれます。組織化の目的は、その後のオーディエンスターゲティングプロセスをよりシンプルかつ効率的にすることです。

行動指向。この機能は、ユーザー ログをマイニングし、ログ内の動作に応じて構造化ラベル ベースで特定のタグを使用してユーザーにラベルを付け、その結果を広告配信マシンで使用するためにユーザー タグのオンライン キャッシュに保存します。

この部分はコンピューティング広告の原材料処理工場であるため、システム全体の中で非常に重要な位置を占めています。

コンテキスト指向。これには、オンライン ページのクロールとページ タグのキャッシュが含まれます。この部分は、行動ターゲティングと連携し、オンライン広告のコンテキスト ページにラベルを付ける役割を担います。

クリックスルー率モデリング。この機能は、分散コンピューティング プラットフォーム上でモデル パラメータとクリック率の対応する機能をトレーニングし、それらをキャッシュにロードして、オンライン配信システムの意思決定に使用します。

割り当て計画。オンライン収益管理モジュールを提供します。オフライン ログ データを使用して、広告システムのグローバル最適化の特定のニーズに応じて計画を立て、オンラインでの実行に適した割り当て計画を取得します。

ビジネス インテリジェンス (BI) システム。 ETL (抽出、変換、ロード) プロセス、ダッシュボード、キューブが含まれます。これらは、人間と端末のインターフェースを使用したすべてのデータ処理および分析プロセスの概要です。

外部情報交換のタスクを担当し、オペレーターはデータのフィードバックに基づいて一部のシステム設定をタイムリーに調整する必要があります。

広告管理システム。この部分はユーザー指向の製品です。ここでのユーザーとは、広告オペレータ、つまりクライアント実行 (AE) と広告システム間のインターフェースを指します。

AE は広告管理システムを通じて広告をカスタマイズおよび調整し、データ ウェアハウスと対話して広告統計を取得し、意思決定をサポートします。

3. オンラインでリアルタイムのフィードバックを実現するストリーム コンピューティング プラットフォーム。

オンライン データ処理は、基本的にオフライン データ処理のミラー機能と見なすことができます。広告システムのリアルタイム データ フィードバックの要件を満たし、オフライン分散コンピューティング プラットフォームが迅速に対応できないコンピューティングの問題を解決するように設計されています。ストリーミング管理プラットフォームは、インフラストラクチャとしてよく使用されます。

オンライン データ処理の主なモジュールは次のとおりです。

オンラインでの不正行為防止。トラフィック ソースに不正なトラフィックがあるかどうかをリアルタイムで判断し、その後の価格設定と統計から削除します。

請求する。課金機能では、広告料金のリアルタイム決済に加え、控除管理も行う必要があります。不正トラフィックを控除した後、控除予算を使い果たした広告については、広告インデックスシステムに通知してオフラインにする必要があります。

オンライン行動フィードバック。リアルタイムのオーディエンスターゲティングとリアルタイムのクリックフィードバックが含まれます。短期間に発生するユーザー行動や広告ログは、リアルタイムユーザータグやリアルタイムクリックスルー率モデル機能に即座に処理されます。この部分は効果を高める上で非常に重要です。

リアルタイムのインデックス作成。広告データをリアルタイムで受信し、転置インデックスを構築します。

4. 上記3つのデータフローを接続して実行するデータハイウェイ。

上記の 4 つの部分が相互に連携して、システムのデータマイニングとオンライン意思決定を完了します。

まず、オンライン配信システムのログはデータハイウェイ（DH）に接続され、それを介してログはオフラインデータ処理プラットフォーム（DC）とオンラインストリームコンピューティングプラットフォーム（SC）に送信されます。

その後、オフライン データ処理プラットフォーム (DC) は、過去の期間のデータを定期的にバッチ モードで処理してクラスタリング ラベルやその他のモデル パラメータを取得し、それらをキャッシュに格納して、オンライン配信システムの意思決定に使用します。

同時に、オンライン ストリーム コンピューティング プラットフォーム (SC) は、最近の短期間のデータを処理し、準リアルタイムのユーザー ラベルやその他のモデル パラメータを取得します。これらもキャッシュされ、オンライン システムが意思決定に使用します。これらは、オフライン処理の結果をタイムリーに補足および調整します。

その結果、システム全体が閉ループの意思決定プロセスを形成します。この閉ループが構築されると、基本的には機械の計算に依存して動作し、人間の役割は戦略的な調整と制御を行うことだけになります。

このような閉ループシステムは、ビッグデータを効果的かつ十分に活用するための鍵となります。

パーソナライゼーションにはユーザーを最も正確に理解する必要があるため、パーソナライゼーション システム自体のログに加えて、他のビジネス ライン データや購入データが一般的に使用されることを強調する必要があります。これらのデータは、データ ハイウェイ (DH) とその後の処理フローに入ります。

したがって、同じ企業内で、オフラインとオンラインの両方のコンピューティング プラットフォーム、およびすべてのユーザー行動データを、さまざまなビジネス間で可能な限り共有する必要があります。

次に、アルゴリズムの最適化とシステムアーキテクチャの観点から、計算広告システムの主な技術を見ていきます。

アルゴリズムの最適化の観点から、主な技術は次のとおりです。

1. オーディエンスターゲティング問題におけるユーザー、広告、コンテキストの特徴の抽出。
2. インプレッションごとにローカル最適化を実装するクリック率予測モデル。
3. 配送量の制約と配送中のタイムリーな意思決定の両方を考慮したオンライン割り当てテクノロジー。
4. 多者間ゲーム市場において動的均衡を達成する際に利益を最大化するための「市場メカニズム設計と価格戦略技術」
5. 強化学習の Explore & Exploit メソッドを使用して、ユーザー、広告、コンテキスト機能データをより包括的にサンプリングします。
6. パーソナライズされた推奨テクノロジー。

システムアーキテクチャの観点から見た主な技術は次のとおりです。

1. 広告主の予算、ターゲット条件などの情報が設定されたら、すぐにオンラインで有効にする必要があります。広告候補を検索するには、リアルタイムのインデックス技術が必要です。
2. NOSQL データベースを使用して、ユーザー、コンテキスト タグ、その他の配信機能を提供します。
3. Hadoop などの MapReduce 分散コンピューティング プラットフォームは、大規模なデータ マイニングやモデリングに広く使用されており、ストリーム コンピューティング プラットフォームは、短期的なユーザーの動作やクリック フィードバックの実装にも使用されています。
4. 広告取引市場に、高同時性と高速応答を備えたリアルタイム入札インターフェースが実装されています。

画像出典: Douban Reading (著作権を侵害している場合は削除)

06. まとめ

最後に、少しまとめさせてください。今日、Taide は 5 つの主要な部分を皆さんと共有します。

広告効果の原則。

その中で、最初の段階である「露出」の有効性は、他の技術的要素よりも最終結果に大きな影響を与えます。

計算広告の核となる価値は、オーディエンス ターゲティング、行動ターゲティング、コンテキスト ターゲティングを使用して、第 2 段階の「注目」の効果を継続的に最適化することにあります。

「理解」「受容」「維持」「意思決定」などの他の段階の有効性は、主に広告クリエイティブ自体の内容に依存します。

インターネット広告の中心的な問題は、一連のユーザーとコンテキストの組み合わせに対して最も適切な広告配信戦略を見つけて、広告キャンペーン全体の利益を最適化する方法、つまり (a、u、c) 三元関数の最適な eCPM を計算することです。

インターネット広告の製品戦略には、次の 3 つの中核ポイントがあります。

ビジネスモデルに関する深い理解

データ駆動型、データ運用型、データ主導型の意思決定。

ユーザーエクスペリエンスの核となるのは、クールさではなくスピードです。

計算広告のコアシステムには、主に、リアルタイムで応答して決定を下すオンライン配信エンジン、分散コンピューティング データ処理プラットフォーム、およびオンラインでリアルタイムのフィードバックを提供するストリーム コンピューティング プラットフォームが含まれます。

計算広告の主要技術の中で、最も中核となるのは、オーディエンスターゲティングのためのユーザー、広告、コンテキストの特徴抽出技術と、配信量の制約と配信中のタイムリーな意思決定の両方を考慮したオンライン割り当て技術であると個人的に考えています。

上記は、インターネット広告業界に関する Taide の表面的な理解です。皆様のお役に立てれば幸いです。訂正や議論のために、ぜひ私にプライベートメッセージを送ってください。

著者: B-end製品の日常

出典: Daily B-end Products