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Jubatusをベースにしたオーディエンスの分析エンジンの紹介
- 1. Jubatus Casual Talk #3 「Meteor: Jubatusをベースにした オーディエンスの分析エンジンの紹介」 2014年6月29日 株式会社Intimate Merger 渡部創史
- 2. Intimate Merger 会社概要 2 商号 出資元の情報 株式会社Intimate Merger インティメート・マージャー 設⽴立立 2013年年6⽉月 オフィス 六六本⽊木cross point 代表 簗島 亮亮次 ⾼高度度な広告配信技術を持つフリークアウトと検 索索・データマイニング技術に強みを持つPFIとの ジョイントベンチャー グリーでデータマイニング、ポータル、編成、 API、SDKなど複数部⾨門のマネジメントしてい た⼈人間を中⼼心としたデータマネジメント企業 “ビックデータをお⾦金金に換える“をテーマにビッ クデータの活⽤用や利利⽤用環境の構築を⽬目標とした 企業 日本最大規模 月間1200億リクエスト の配信データを持つ フリークアウト ビックデータを ビジネスに結びつける ノウハウをもった メンバー 数億のデータを 0.1秒台で分析する 技術力を持つPFI メンバー 創業 ミッション
- 3. 2013 FreakOut Inc., All Rights Reserved. 3 AD 対象メディアを閲覧していると想定されるユーザー情 報をもとに、URL単位での広告枠を購入 予め決められたimpを決められた価格で購入 ∼これまでのディスプレイ広告∼ 純広告 買付け対象：メディアの枠 発生したimpが広告主様にとってどれくらい有益かを リアルタイムに判断し、接触しているオーディエンスに よって適切な価格で入札 より親和性が 高いと判断 親和性が 高いと判断 親和性が 低いと判断 ∼これからのディスプレイ広告∼ DSP 買付け対象：オーディエンス（人） 買わない 50円 で入札 100円 で入札 どういう行動特性、生活習 慣をもったオーディエンス かDSPが判断 【 サ イ ト 閲 覧 者 】 特定の媒体 予め決められた 金額 媒体単位での 最適化 入札による適切な 価格での買付 複数の媒体を横断 場所は関係なく「人」 オーディエンスに 合わせて配信 DSPについて 場所 価格 クリエイティブ場所 価格 クリエイティブ
- 4. RTB(realtime bidding)の仕組み 4 0.05秒間で媒体に来訪してきた ユーザーのCookie情報を分析、 広告枠のオークション取引を実施 インプレッション 発⽣生 発⽣生したインプレッションの オーディエンス情報をDSPに送付 リアルタイム ⼊入札機能 ⽣生活者広告主 ユーザーのCookie情報（サイト閲覧行動・閲覧日時、リファラー情報、キーワードなど）と 広告主のターゲットを分析し、「このユーザーはターゲットか？」というマッチングをする リアルタイム オークション機能 SSP 3 2 1 同じ広告枠でも無駄なインプレッションには⼊入札せず、広告主様にとって 価値のあるオーディエンスのインプレッションのみを買い付ける ◇ 0.05 秒 でのやり取り ① メディアの枠にてインプレッション発生 ② 発生したインプレッションのオーディエンス情報を DSP に送付 ③ ユーザーの cookie 情報を分析し、オークション取引を開始 ④ オークションで落札された広告主が、オーディエンスと親和性の高いクリエイティブを配信
- 5. DMPの全体像とポジショニング DMP プライベート DMP パブリックDMP 広告系DMP CRM系DMP データセラー DMP 1st partyデータを ⽤用いたターゲティン グを⾏行行うためのDMP 1st/3rd partyデータ を⽤用いたターゲティ ングを⾏行行うための DMP アクセスデータを⽤用い た広告ターゲティング ⽤用 会員データを⽤用いたメー ルやコールセンター⽤用
- 6. マーケティング課題解決のための データ・アクティベーション・プラットフォーム Intimate Mergerのプラットフォームはデータをデータのままで流通させるプラット フォームではなく、データの利活用チャネル上で流通させるデータ・アクティベー ション・プラットフォーム 6 データ利用者（マーケッター/商品企画/事業マネジメント etc）／消費者 データプロバイダー(メディア（自社・他社）／リサーチ／CRM／他DMP etc) CRMコンテンツ最適化広告配信 Data Management System Nebula Data Activation System Meteor 分析 拡張 Analytics DMP
- 7. 7FreakOut Inc., All Rights Reserved. Intimate Merger が 提供する 『 Audience Search 』 に 1st.party データ を連携する事で 保有セグメント毎の オーディエンスを可視化し 活用を支援 年年齢 性別 職業 収入 結婚・⼦子供 有無 興味関⼼心 Audience Search 1st. Party データ の セグメントを Intimate Merger が保有する オーディエンスデータと “ セグメント単位 “で連携する事で 詳細なディスカバリー情報を取得可能 1st.Party Data 提携メディアのアクセスログ ネットリサーチデータ SSP のリクエストデータ 提携決済事業者データ
- 8. 性別 年齢 収入 結婚 有無 ⼦子供 有無 [サンプル] Audience Search
- 9. 興味関心 職業 ブラウザリーチ [サンプル] Audience Search
- 10. データ活用例
- 11. Look-a-like によるオーディエンス拡張 ロイヤリティ - 低 1st.party データ 類似したオーディエンスを抽出しリストに オーディンエンス数を指定しセグメント化・バナー配信 貴社サイト来訪者と Intimate Merger保有データの マッチング Cookie IDに紐紐づいた Web閲覧履履歴 や検索索ワードをもとに 拡張セグメントを⽣生成 ロイヤリティ - ⾼高 ロイヤリティ - ⾼高 類推精度度 ⾼高 低 拡張対象 オーディエンス １億ユーザから、クラスタ リング、近傍探索索のスコア が上位のIDを数万〜～数⼗十万 程度度抽出する。 拡張対象オーディエンスは 数千〜～数⼗十万。
- 13. ペルソナ分析 13 対象セグメント ※ Freak Out で設定している URL ベース単位の セグメント単位で分析可能 対象セグメントから分析された 相性の [ 良良い / 悪い] セグメントを可視化 分析されたペルソナをセグメント化し 実配信などに活⽤用する事も可能 Web上でのペルソナ診断企業と提携し、ペルソナの分類モデルを作成。 ユーザ群に対し、その分類モデルからどのペルソナユーザが多いのかを オンラインで分析し、結果を表⽰示。
- 14. 利用している Jubatus の機能 l nearest neighbor (近傍探索) ⁃ オーディエンス拡張 ⁃ look-a-like 分析 l classifier (分類) ⁃ 属性、ペルソナ分析 ⁃ オーディエンス拡張 l clustering (クラスタリング) ⁃ core-set（代表点）を利用 14
- 15. 15 分析デモ