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carotene4035
October 31, 2018
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carotene4035
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Transcript
インターネット広告の歴史と DSP かろてん
前提 • 広告主 – 広告効果を最大化したい • 媒体 – 広告枠を高く売りたい
純広告 • 仕組み – 媒体がサイトに直接広告を埋め込み、表示 (媒体と広告が同じところに存在) • 特徴
– 広告を切り替えるときに、サイトを書き換える必要 がある
手間 • 広告主 – 入稿規定の差による広告作成の手間 – 媒体ごとへの営業の手間
• 媒体 – 広告の埋め込みの手間 – 広告切り替えの手間
アドサーバー • 仕組み – ビーコンタグ、スクリプトタグを埋め込み、 アドサーバに広告情報を取りに行く
None
手間 • 広告主 – 入稿規定の差による広告作成の手間 – 媒体ごとへの営業の手間
• 媒体 – 広告の埋め込みの手間 – 広告切り替えの手間 – アドサーバの管理
アドネットワーク • 仕組み – 多くの媒体と契約し、広告枠を得る – それを多くの広告主に提供 – リクエストごとにマッチングする
アドネットワーク
手間 • 広告主 – 入稿規定の差による広告作成の手間 – 媒体ごとへの営業の手間
• 媒体 – 広告の埋め込みの手間 – 広告切り替えの手間 – アドサーバの管理
アドネットワーク例 • Google Display Network – AdWordsで広告を入稿 – AdSenseやAdMobで枠の設定
• YDN • Nend • i-‐mobile
さらなる課題 • 媒体の数が少ないと – 枠が足りないと予算が消化できない → 広告主にとって美味しくない •
広告主の数が少ないと – 質のよい広告枠でも広告が表示できない → 媒体にとって美味しくない
RTB • Real-‐Time-‐Bidding – 広告主と媒体をつなぐプロトコル – SSPとDSP間で、RTBで取引
None
SSP例 • Geniee SSP (Geniee) • MicroAd AdFunnel (マイクロアド)
• Ad GeneraFon (Supership) • AdSFr(ユイテッド) • Fluct (Fluct) • GMO SSP (GMO) • Polymophic (フルスピード) • Rubicon Project (The Rubicon Project, Inc.) 他にも、オプト、Googleなど
DSP例 • BLADE (マイクロアド) • DoubleClick Bid Manager(Google)
• FreakOut (フリークアウト) • Rocket Fuel(Rocket Fuel) • Bypass(ユナイテッド株式会社) • Logicad(ソネット・メディア・ネットワークス株式会社) • 楽天DSP(楽天株式会社) • Sphere(マーベリック株式会社) • transcosmos DSP(トランスコスモス株式会社) 等
BidRequestの中身について ※ openXのDSP
User Objectについて • User Object – buyerid –
data (DataObject) – ext – gender – geo (GeoObject) – id – yob
Data Objectについて • Data Object – id – Name
– segment (array)
Segment Objectについて • Segment Object – Id –
Name(For example: "gender”) – Value • key/valueでなんでも入れられる • ターゲティングのための情報?
Geo Objectについて • city • country • ext
• lat • lon (JPとかINとか) • region • type • zip (郵便番号)
それぞれのObjectについて • Imp Object – 枠に関する情報 – Banner,
Video, NaFveを含み、その中に広告に関する 詳細の情報を持つ • Site Object – 媒体サイトに関する情報を持つ • App Object – アプリに関する情報を持つ(domainなど)
BidResponseの中身について ※ openXのDSP
Bid Objectについて • Bid Object – id – impid
– price – url – lurl
どう利益を最適化するか • 広告効果が高いと思われる枠を入札できれ ばよい • そのためには、きたBidRequestと 持っているデータと入札ロジックを駆使する必 要がある
→ AppNexus Programmable Pla\orm
どう利益を最適化するか • 大量のデータと、入札ロジックの最適化