パーソナライズド広告配信 における純広告の在庫管理 株式会社 AbemaTV フルスタックエンジニア 古川 俊太

自己紹介 古川 俊太 Abema TV / 広告本部 / フルスタックエンジニア 略歴 ・(株) パンカク : デザイナー / PM ・大学院 : システム工学 と デザイン思考 ・(株) NTTドコモ : PM ・AbemaTV : PM -> FE/BEエンジニア 　何でもやります

アジェンダ ● ABEMA について ● ABEMA の 広告ビジネス について ● 広告の在庫/在庫管理 について ● パーソナライズド広告と 在庫管理の課題 ● 現状の解決方法 ● まとめ

ABEMAとは

ABEMA Ads メディアガイド より抜粋

ABEMA Ads メディアガイド より抜粋

基本 無料 登録 必要なし 有料 プレミアム ✔ 広告 無し ✔ プレミアム限定コンテンツ の 視聴 ✔ 動画ダウンロード機能 ✔ 追っかけ再生機能 ✔ 見逃しコメント機能

ABEMA の 広告ビジネス について

ABEMA プレミアム 月額料金 ABEMA プレミアム 視聴 ABEMA 無料視聴 ABEMA 広告視聴 有料会員 一般視聴者 広告代理店 広告実費 手数料など 商材の訴求 課金 広告配信 広告出稿費 広告主 周辺ビジネス 広告

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番組 番組 ABEMA 無料視聴 ABEMA 広告視聴 広告代理店 商材の訴求 広告配信 広告出稿費 広告主 広告 一般視聴者 新作!! 広告出しましょう! 広告 新しいビール 出たんだ！ 売上 ビール ビールの広告 流します!

広告の在庫/在庫管理 について

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9月1日 から 9月10日 の 10日間で 素材を 500万回 視聴させたい 9月1日 から 9月10日 で 500万 imp 出したい 広告代理店 広告配信 広告出稿費 大丈夫です！ 400万 imp 予測 した imp数 = 在庫 案件の 受注判断ができるように 在庫 を管理すること = 在庫管理

imp数 日付 総在庫 現在 [ ク リ ッ ク ] 10日で 500万 imp 消費 在庫 50万 imp

imp数 案件 案件 案件 総在庫 案件 2020/09/01 受入 可能 ライン

パーソナライズド広告と 在庫管理の課題

番組 番組 ABEMA 無料視聴 ABEMA 広告視聴 広告代理店 商材の訴求 広告配信 広告出稿費 広告主 広告 一般視聴者 広告 売上 ビール 少 多 パーソナライズド配信

この記事 是非読んでみてね 「ABEMA」エンジニアに聞く、リニア放送における新広告配信システム

ABEMA Ads メディアガイド より抜粋 多種多様なパーソナライズド広告のターゲティングメニュー NEW!!

10代女性 20代女性 30代女性 10代男性 20代男性 30代男性 × アニメ スペシャル 韓流・華流 ドラマ 格闘 釣り ・・・ ターゲティング項目の 組み合わせ分の在庫数を管理しようとすると...

大項目 中項目 項目数 デモグラフィック マーケ区分 8 デバイス SP / PC / TV 3 OS iOS / Android / PC 3 キャリア 3 エリア 都道府県 47 サイコグラフィック 興味関心 2^10 サイコグラフィック 購買意欲 2^27 チャンネル 27 曜日 7 配信先 2 ロール 4 8*3*3*3*47*(2^10)*(2^27)*27*7*2*4 = 2.109663747E18 200京以上通りの組み合わせになり、現実的ではない

現状の解決方法

imp数 2020/09/01 総在庫 1000万 imp ① 男性/20-30代/関東 で の 総在庫 ？ 案件A 400万 imp 案件B 200万 imp iOS ② 既存案件の 男性/20-30代/関東 の 消費在庫 は？ 案件C 男性 20 - 30代 関東 150万 imp 80% 受入 可能 ライン 800万 imp

組み合わせ数が多くなってしまう問題への対応 男性 10代 iOS Docomo 兵庫 NEWS 2020-06-01 00:00:01 性別 年齢 OS キャリア エリア チャンネル 女性 50代 iOS -- 東京 HIPHOP 2020-06-01 00:00:02 男性 10代 Android Softbank 神奈川 スペシャル 2020-06-01 00:00:03 女性 40代 iOS au 青森 アニメ 2020-06-01 00:00:04 女性 20代 iOS au 島根 麻雀 2020-06-01 00:00:05 男性 20代 Web -- 鳥取 格闘 2020-06-01 00:00:06 男性 10代 Android ドコモ 宮城 アニメ 2020-06-01 00:00:06 女性 30代 Web -- 熊本 スペシャル 2020-06-29 23:59:51 男性 10代 Android ドコモ 徳島 アニメ 2020-06-29 23:59:53 女性 30代 iOS Softbank 東京 アニメ 2020-06-29 23:59:53 男性 50代 Web -- 神奈川 NEWS 2020-06-29 23:59:54 男性 50代 iOS ドコモ 千葉 将棋 2020-06-29 23:59:56 女性 40代 Android au 埼玉 将棋 2020-06-29 23:59:58 男性 10代 iOS ドコモ 新潟 釣り 2020-06-29 23:59:59 ︙ 性別 年齢 OS キャリア エリア チャンネル ︙ 女性 30代 Web -- 熊本 スペシャル 男性 10代 Android ドコモ 徳島 アニメ 女性 30代 iOS Softbank 東京 アニメ 男性 50代 Web -- 神奈川 NEWS 男性 50代 iOS ドコモ 千葉 将棋 1000万行 ログをサンプリングして、特徴を映した疑似実績ログの集合を作る

疑似実績ログを使って 総在庫を計算 例) 男性 / 20-30歳 / 関東 性別 年齢 OS キャリア エリア チャンネル ︙ 女性 30代 Web -- 熊本 スペシャル 男性 10代 Android ドコモ 徳島 アニメ 女性 30代 iOS Softbank 東京 アニメ 男性 50代 Web -- 神奈川 NEWS 男性 50代 iOS ドコモ 千葉 将棋 1000万件 絞り込み SELECT COUNT(*) FROM ログプール WHERE 性別 = “男性” AND 年齢 IN (“20代”,”30代”) AND エリア IN ( “東京”, “神奈川”, “千葉”, “埼玉”, “群馬”, “栃木”, “茨木” ) 性別 年齢 OS キャリア エリア チャンネル ︙ 男性 30代 茨木 麻雀 男性 20代 Android ドコモ 栃木 アニメ 男性 30代 iOS Softbank 東京 NEWS 男性 20代 Web -- 神奈川 NEWS 男性 20代 ドコモ 千葉 将棋 400万件 Web Android -- = 400万imp

議事録を使って 消費在庫を計算 案件A の 場合 案件A 400万 imp 400万 imp 疑似実績ログ上の総在庫数 受入判断する案件のターゲティング条件 (男性/20代-30代/関東) に合う 在庫数 400万imp 1000万imp 160万 imp

iOS 400万 imp 男性 20-30代 関東 議事録を使って 消費在庫を計算 案件B 200万 imp iOS 250万 imp 100万 imp 1000万 imp 案件B の 場合 100万 imp 250万 imp 80万 imp 200万 imp 案件B かつ 案件C の条件にあう 疑似実績ログ上のimp数 案件B の条件にあう 疑似実績ログ上のimp数

imp数 2020/09/01 総在庫 1000万 imp ① 男性/20-30代/関東 で の 総在庫 ？ 案件A 400万 imp 案件B 200万 imp iOS ② 既存案件の 男性/20-30代/関東 の 消費在庫 は？ 案件C 男性 20 - 30代 関東 150万 imp 80% 受入 可能 ライン 800万 imp => 400万imp 受入可能ライン 80% => 320万imp => 80万imp => 160万imp 320万 - 160万 - 80万 = 残り 80万 imp

まとめ

決まった imp数が配信できないと事故になるため、 配信できるimp数 を 見立てる必要がある。 = 総在庫 ABEMAでは広告案件が発注される時は、予め 出す imp数 と期間が決まって発注される。 既に受注済みの案件が imp数をどのくらい 出す想定なのかを 考慮する必要がある = 消費在庫 ターゲティング項目が多くなると 組み合わせでは追いきれない ので、疑似実績ログを使って 計算をしている。 この方法だと、ターゲティング項目がいくら増えても対応可能。

ありがとうございました