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を前提とした純広告の管理方法について
説明をした資料です

Transcript

1. 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
2. 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
3. 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
4. ABEMAとは
5. ABEMA Ads メディアガイド より抜粋
6. ABEMA Ads メディアガイド より抜粋
7. 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
8. ABEMA の 広告ビジネス について
9. 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
10. 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
11. 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!
12. 広告の在庫/在庫管理 について
13. 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!
14. 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
15. 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
16. imp数 案件 案件 案件 総在庫 案件 2020/09/01 受入 可能 ライン
17. パーソナライズド広告と 在庫管理の課題
18. 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
19. 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
20. 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!!
21. 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...
22. 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
23. 現状の解決方法
24. 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
25. 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
26. 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
27. 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
28. 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
29. 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
30. まとめ
31. 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。
32. ありがとうございました