パーソナライズド広告配信における純広告の在庫管理

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

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

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

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!

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

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

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Shunta Furukawa

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