LIMIAアプリにおける行動履歴を用いたコンテンツ配信の最適化

GREE Tech Conference 2020 で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2020/session/Session-1

Transcript

1. グリーライフスタイル株式会社 サーバーサイドエンジニア 田畠 知弥 iOSエンジニア 矢崎 雄人 LIMIAアプリにおける 行動履歴を用いた コンテンツ配信の最適化
2. 2 自己紹介 田畠 知弥 • 2013年グリー株式会社に入社 • サーバーサイドエンジニア 矢﨑 雄人 • 2017年グリー株式会社に入社 • iOSエンジニア
3. 3 ⓘ Start presenting to display the poll results on this slide. LIMIAを知っていますか？
4. お手軽で、すぐ真似できるのに、ちゃんと暮らしやすい。 LIMIAは家事の工夫が大集合するライフスタイルメディアです。 お手軽工夫で家事上手 LIMIAの紹介
5. • ライフスタイルに関する多種多様なコンテンツを掲載 ◦ 記事 ▪ DIYのやり方 ▪ 100均グッズ紹介 ▪ 効率的な掃除方法 ▪ etc. ◦ 写真投稿 ◦ SNS機能 LIMIAアプリの紹介
6. • アプリ上の行動から、ユーザーの興味を推測し、その人の興 味にあったコンテンツを表示するシステム ユーザーに興味に合ったコンテンツを届けたい アプリ内の イベントを収集 ユーザーごとに最適な コンテンツを配信
7. 7 ⓘ Start presenting to display the poll results on this slide. アプリのイベント計測やっていますか？
8. • アプリ内で起きたイベントをFirebase Analyticsへ送信 • イベント名、画面名、記事IDなど各種パラメータを付与 • データはBigQueryにエクスポート Firebase Analyticsでアプリ内のイベントを計測する Firebase向け Google Analytics BigQuery 記事のタップなど
9. • アプリには記事リストがたくさん並ぶ • リストをスクロールして興味のある記事をタップ • 画面に表示されてもタイトルを読んだとは限らない • 興味がなくてタップしなかったのか • スクロールして読み飛ばしたのか ユーザーがどんなコンテンツに 興味を持っているのか計測したい
10. • vCTRを指標に • 「Viewable Click-Through Rate」の略 • ユーザーが目視した記事リストの中から何を選択したか • ユーザーが目視した記事リスト = Viewable Impression • ユーザーがタップした記事 = Click • Click ÷ Viewable Impression = vCTR ユーザーがどんなコンテンツに 興味を持っているのか計測したい
11. • vCTRを指標に • 「Viewable Click-Through Rate」の略 • ユーザーが目視した記事リストの中から何を選択したか • ユーザーが目視した記事リスト = Viewable Impression • ユーザーがタップした記事 = Click • Click ÷ Viewable Impression = vCTR ユーザーがどんなコンテンツに 興味を持っているのか計測したい
12. • ネット広告業界で使われる指標 • ユーザーが目視可能である状態を定義 • サーバー側のアクセスログでは計測できない 「領域の50%以上が1秒以上連続して画面に表示されること」 Viewable Impressionとは 記事C 記事B 記事A 記事C 記事B 記事A 記事A~Cはどれも領域 50%を満たしていない 記事Cだけ領域が50%を 満たしていない 縦方向スクロール 横方向スクロール
13. デモ動画 Viewable Impressionが発生する様子
14. Viewable Impressionのフローチャート • 記事リスト1つ1つでひたすら このループを実行 • Viewable Impressionを Firebase Analyticsに送信
15. • ライブラリに記事リストのビューを渡して、 Viewable Impressionを通知するシンプルな構成 グリーメディアの他アプリにも導入するため、計測用ライブラリを開発 Viewable Impression計測用ライブラリの開発 アプリ ライブラリ Viewable判定 記事リストの ビュー生成 イベント送信
16. • 大量のイベントループが発生 • 各タブの記事リストを合計すると200以上になることも • ループ処理の一時停止、再開を適切に管理 • 画面単位でトラッカーを作成 • アクティブな画面だけトラッカーを有効に • 「1秒以上連続表示」を測るため領域の計算が高頻度で発生 • 領域計算のオーバーヘッドをなるべく抑える • 計算頻度を調整 • CADisplayLink/TimeAnimatorを使用 • 画面描画の数フレームに1回のように調整 記事リストすべてを計測するには負荷がかかる Viewable Impression計測の難しさ
17. • Firebase Analyticsを利用 • アプリ内で起きたイベントをデータとして貯める • 記事のタップとViewable Impressionを計測 • vCTRが計測できるようになった アプリのイベント計測まとめ
18. 18 LIMIAでコンテンツを配信するまでの流れ アプリ内の イベントを収集 ユーザーごとに最適な コンテンツを配信
19. 19 ユーザーの興味がある記事を届けたい • ユーザー一人一人の興味にあった記事を届ける • ログから、興味を推測して、適したコンテンツを配信
20. 20 コンテンツを配信するまでのデータの流れ 記事情報 記事のImpression 記事のClick 記事の人気度 ユーザーの興味 記事の種別、特徴 ユーザーに見せる 記事を決定
21. 21 システムのアーキテクチャ 記事情報 記事閲覧 記事閲覧履歴 記事特徴 ユーザーの特徴 ユーザーのimpression, click 人気の記事 ユーザーの興味に あったコンテンツを配信
22. 22 人気の記事 • ユーザーに好まれている記事を知りたい ◦ Viewable Impressionを使うことで、ユーザーがアプリの記事リ ストで実際に目に止めて、Clickした記事がわかる • アプリからのログはFirebaseを使ってBigQuery保存 • 定期的にvCTRを計算してDynamoDBに保存 ユーザーのimpression, click 人気の記事
23. 23 • 記事の特徴 ◦ 記事を作成する際に特徴を計算しDynamoDBに記事の特徴を保存 • 閲覧情報 ◦ ユーザーの記事を閲覧情報に履歴としてDynamoDBに保存 • ユーザー特徴 ◦ 記事の特徴とユーザーの記事閲覧情報を使ってユーザー特徴を計 算 記事の特徴とユーザーの特徴 記事情報 記事閲覧 閲覧情報 記事特徴 ユーザーの特 徴
24. 24 • ユーザーの特徴や人気の記事などを元に、ユーザーの興味に あった記事を計算 • 新しいロジックを導入する際はA/Bテストで評価 ユーザーにオススメのコンテンツを配信する 記事閲覧 記事特徴 ユーザーの特徴 人気の記事 ユーザーに コンテンツを配信
25. 25 ユーザーに興味のあるコンテンツをだす難しさ • 検証の難しさ ◦ オフラインの評価が必ずしもオンラインで評価した時と一致しな い • システムの難しさ ◦ 一個一個は小さいが、たくさんの処理がピタゴラスイッチのよう に動く • 自チームだけでは完結しない難しさ ◦ 必要なデータ収集を集めるのに、自チームだけで完結しない
26. 26 どうやってるか • 検証の難しさ ◦ 実際にユーザーに提供して、A/Bテストで効果を測る ◦ 考えて、実装して、検証するサイクルを速く回すのが大事 • システムの難しさ ◦ 検証のサイクルを素早く回すには、データのパイプラインを簡単 に作れるような環境にしておく ▪ 適切なコンポーネントに分割して、コードで管理する • 自チームだけでは完結しない難しさ ◦ しっかりスケジュールを立てて、気軽に相談できる環境を作る
27. • アプリ内のイベントを収集 • 記事のタップイベント、Viewable Impressionを計測 • 計測用ライブラリについて • ユーザーごとに最適なコンテンツを配信 • ユーザーの興味にあった記事の配信システム • 配信システムを運用する上で気をつけていること まとめ アプリ内の イベントを収集 ユーザーごとに最適な コンテンツを配信