55. ケーススタディ:オンライン広告のクリエイティブを最適化したい
2014/5/13 55
bgcolor fontcolor fontsize campaign imp click
black yellow large price 5372 338
black yellow large quality 4763 197
black yellow small quantity 13315 126
blue white large quantity 823 498
blue yellow small quality 10688 109
blue white large price 1966 217
black white small quantity 904 73
black white small price 7392 494
blue white small quality 18765 195
blue yellow large quantity 1293 211
blue yellow small price 12714 368
black white large quality 13620 410
あるキャンペーンのバナー広告を想定する:背景は「黒or青」、フォント
カラーは「黄or白」、フォントサイズは「大or小」、キャンペーン内容は
「品質重視or数量(お買い得)重視」
Click-through rate (CTR: click/imp)への寄与度をロジスティック回帰で検証
56. ケーススタディ:オンライン広告のクリエイティブを最適化したい
2014/5/13 56
> ads.glm<-glm(cbind(click,imp-click)~.,ads,family=binomial)
> summary(ads.glm)
Call:
glm(formula = cbind(click, imp - click) ~ ., family = binomial,
data = ads)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-14.0809 -4.8288 0.7445 7.1025 15.2489
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.69218 0.04345 -38.95 <2e-16 ***
bgcolorblue 0.49417 0.03773 13.10 <2e-16 ***
fontcoloryellow -0.99586 0.04193 -23.75 <2e-16 ***
fontsizesmall -1.46809 0.03789 -38.74 <2e-16 ***
campaignquality -1.54981 0.04679 -33.12 <2e-16 ***
campaignquantity 0.55265 0.04645 11.90 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 4250.65 on 11 degrees of freedom
Residual deviance: 990.02 on 6 degrees of freedom
AIC: 1087.8
Number of Fisher Scoring iterations: 5
背景は「青」
フォントカラーは「白」
フォントサイズは「大」
キャンペーンは「数量重視」
が、CTR向上に効果的という結果