×
Copy
Open
Link
Embed
Share
Beginning
This slide
Copy link URL
Copy link URL
Copy iframe embed code
Copy iframe embed code
Copy javascript embed code
Copy javascript embed code
Share
Tweet
Share
Tweet
Slide 1
Slide 1 text
1 株式会社 スケールアウト 山崎大輔 リアルタイム広告システム最前線
Slide 2
Slide 2 text
はじめに 1. 現在のオンライン広告システムのエコシステムの概要と とりまく要素技術の解説を行います 2. するどい突っ込みは大歓迎ですが、言えないことも あったりなかったりです 2
Slide 3
Slide 3 text
アジェンダ n 自己紹介 n インターネット広告とは n インターネット広告のエコシステム 広告主/代理店/メディア n SSPとDSPとRTB n RTBの要素技術 n その他の話題 3
Slide 4
Slide 4 text
自己紹介 山崎大輔 Twitter: @yamaz Blog : 最速配信研究会 http://d.hatena.ne.jp/yamaz/ 現在:株式会社スケールアウト 代表 1日数億~を超えるような配信をカジュアルに行うための 広告配信システム「ScaleAds」の開発と販売およびコンサル かれこれオンライン広告業界で15年やってます 4
Slide 5
Slide 5 text
インターネット広告って? 5 これ (バナー広告)
Slide 6
Slide 6 text
インターネット広告って? 6 これ(テキストバナー) リロードすると広告が変わったりします
Slide 7
Slide 7 text
インターネット広告のエコシステム 7 • 広告主: 広告を出稿する主体。広告費を払い、 メディアに広告を掲載し、リターンを得る。 • メディア: 広告主に広告の掲載場所を提供し、 対価(広告費)を得る • 代理店: 広告主とメディアの仲介を行い、手数料を 得る
Slide 8
Slide 8 text
インターネット広告のエコシステム 8 広告主 (広告費) 代理店 (手数料) メディア (掲載料)
Slide 9
Slide 9 text
旧来の広告サーバの立ち位置 9 広告主 代理店 メディア A D S E R V E R 旧来の広告サーバはメディア寄りの立場でした。
Slide 10
Slide 10 text
各プレイヤーのモチベーションと ジレンマ 10 • 広告主側: 良質の広告在庫をより安く買いたいが、在庫を バルクで購入するため、本来必要でないアクセスも 購入している。 • メディア側 より高く広告在庫を売りさばきたいが、単価が高すぎて 売れ残りが出るのは困る。余り在庫を活用できてない。 双方に対立するモチベーションとジレンマがある
Slide 11
Slide 11 text
そもそもの問題点 11 広告主 代理店 メディア A D S E R V E R ここの部分をメディアが握っているのが問題 →解放しましょう。
Slide 12
Slide 12 text
SSPとDSP 12 • SSP(Supply Side Platform) 売手側(SupplySide)のニーズに即したシステムの総称 • DSP(Demand Side Platform) 買手側(DemandSide)のニーズに即したシステムの総称
Slide 13
Slide 13 text
買い手側と売り手側に分離 13 広告主 代理店 メディア A D S E R V E R A D S E R V E R 買い手側 売り手側 売り買いの調停はお互いのADSVRに させようという発想
Slide 14
Slide 14 text
RTB(Real Time Bidding) 14 SSPの持つ広告在庫を1impごとにオークションを行い、 価格を決定するための機構 ※リーマンショックで金融工学の人が広告に流れてきたの が発端と言われている
Slide 15
Slide 15 text
RTBの仕組み 15 RTB メディア側広告サーバ (SSP) RTB RTB ③ビッディング ①広告Request ②オークション 開催 ブラウザ ④広告Result 広告1配信(1imp)ごとにオークションを行う
Slide 16
Slide 16 text
16 RTB1 SSP1 RTB2 RTB3 SSP全体のRTBに流される総在庫数: 月間500億imp~ SSP2 SSP3 複数SSP業者と複数RTB業者の接続
Slide 17
Slide 17 text
RTBのメリット 17 • SSP(売り手側)メリット 自社が持つ余り広告在庫を市場に開放し、オークション開 催することで、本来捨て在庫がマネタイズできる。 • DSP(買い手側)メリット 在庫が1impごとの買い付けになるため、 本当に必要な在庫のみを購入することができる。
Slide 18
Slide 18 text
RTBの要素技術 18 • 配信機能 • 大量配信 • ビッディング戦略 • ターゲティング • 配信コントロール • 集計機能 • 大量集計 • リアルタイム集計
Slide 19
Slide 19 text
大量配信 19 RTB1 SSP1 RTB2 RTB3 SSP全体の総在庫数:月間500億imp~ SSP2 SSP3 全オークションに参加するなら最初から全SSPと 同じimpを処理する必要がある →スモールスタートができない
Slide 20
Slide 20 text
RTB業者が増えると? 20 広告サーバ(SSP) RTB RTB RTB RTB RTB RTB RTB 広告サーバ(SSP) RTB RTB オークションに勝つ確率が1/3から1/6に →売上が1/2に
Slide 21
Slide 21 text
SSP側も結構大変 21 RTB1 RTB2 RTB3 SSP全体の総在庫数:月間100億imp~の場合、 問い合わせは月間300億回~に(あれれ?) SSP 全オークションを全RTBに参加させようと 思うと1回の問い合わせですべてのRTB 業者に問い合わせる必要がある。
Slide 22
Slide 22 text
RTB業者が増えると? 22 広告サーバ(SSP) RTB RTB RTB RTB RTB RTB RTB 広告サーバ(SSP) RTB RTB RTB業者への問い合わせの数が倍に → 通信コストの増大
Slide 23
Slide 23 text
ビッディング 23 セカンドプライスオークション: 勝利者: 最高値をbidしたプレイヤー 落札価格: 2位のプレイヤーより1円だけ高い金額 RTB1 RTB2 RTB3 SSP 40円 30円 25円 この業者が31円で落札
Slide 24
Slide 24 text
ビッディング戦略 24 適切な価格の算定がなによりも重要。 価格算定に関わる要素 1. 案件予算 2. ユーザ属性(IP、ブラウザ) 3. ユーザ履歴(コンバージョンしたなど) 4. メディア属性 5. 時間帯 6. その他
Slide 25
Slide 25 text
各種ターゲティング 25 地域/キャリア/デモグラフィック/ 行動ターゲティング/時間帯配信/ リターゲティング/逆リターゲティング/ カスタムターゲティング/ フリークエンシー/リーセンシーコントロール オーディエンス拡張
Slide 26
Slide 26 text
リターゲティング 逆リターゲティング 26 • リターゲティング: あるアクションを行ったユーザに対して、ターゲティング アクション例 1. 広告をクリックしたユーザにターゲティング 2. サイトに訪れたユーザにターゲティング • 逆リターゲティング: アクションを行ってないユーザに対してターゲティング 例: 非会員にだけ入会を促す広告を出す
Slide 27
Slide 27 text
オーディエンス拡張 27 あるアクションを行ったユーザ群に似たユーザを推定し、 そのユーザに対して配信する機構 リターゲティング対象のユーザは少ないので、 このような拡張を行うことによって在庫を増やす。 要素技術: クラスタ分析など
Slide 28
Slide 28 text
フリークエンシー リーセンシーコントロール 28 • フリークエンシー(Frequency)コントロール 広告を見せる回数をコントロール (1日単位、キャンペーン期間単位) • リーセンシー(Recency)コントロール 広告を見せる間隔をコントロール (2時間たたないと見せないなど) → ユーザのリーチが広がる効果
Slide 29
Slide 29 text
配信コントロール 29 配信期間内の予算配分戦略のこと • クリックレート重視型 • 予算消化重視型 • 均等配信 • スムーズデリバリング
Slide 30
Slide 30 text
集計について 30 アクセスログ: すべての源泉 • オークションは月間数100億回開催 競り勝った情報も競り負けた情報も分析に重要 • ユーザ分析 ユーザ単位で最適な広告を出すための基礎データ作成
Slide 31
Slide 31 text
その他の話題 31 • A/Bテスティング • 3rdParty Ad Serving(第三者配信) • 競合排除 • データマネジメント • フロントDSP • クリエイティブ最適化 • アトリビューション分析 • アドベリフィケーション • inview分析 • ブランドプロテクション • リアルタイムCRM
Slide 32
Slide 32 text
まとめ 最近の広告システム周りの話題を駆け足で説明しました。 オンラインメディアはマーケターさんがずっと追い求めてきた 「1to1ターゲティング」を「リアルタイムレスポンス」で 可能とする唯一のメディアです。 ビジネスとアカデミックが共存している領域なので、楽しいです。 今回なにかしら興味を持ってもらえたのなら幸いです メンバー大募集中です!大量配信・大規模集計・分析をやりたい方は ぜひ。バイト・インターンも可です(
[email protected]
まで) 32