Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
CTRオンライン予測システムのアーキテクチャ
Search
Yoshitomo Hayashi
September 27, 2017
Technology
2
4.5k
CTRオンライン予測システムのアーキテクチャ
「Ameba広告システムの裏側見せます - オレシカナイトvol3」発表資料です。
https://cyberagent.connpass.com/event/64176/
Yoshitomo Hayashi
September 27, 2017
Tweet
Share
More Decks by Yoshitomo Hayashi
See All by Yoshitomo Hayashi
Ameba DSPのOpen-Auctionにおける入札戦略
yyhayashi303
2
3k
進化する配信ロジックとDSP戦略
yyhayashi303
1
170
モブプロ導入で見えてきた効果@オレシカナイト
yyhayashi303
1
1.2k
CircuitBreakerの適用
yyhayashi303
0
1.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
事例に見るスマートファクトリーへの道筋〜工場データをAI Readyにする実践ステップ〜
hamadakoji
1
290
Oracle Database@AWS:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
3
1.7k
Security Diaries of an Open Source IAM
ahus1
0
210
20260311 ビジネスSWG活動報告(デジタルアイデンティティ人材育成推進WG Ph2 活動報告会)
oidfj
0
260
聲の形にみるアクセシビリティ
tomokusaba
0
170
JAWS DAYS 2026 ExaWizards_20260307
exawizards
0
410
Scrumは歪む — 組織設計の原理原則
dashi
0
120
JAWS FESTA 2025でリリースしたほぼリアルタイム文字起こし/翻訳機能の構成について
naoki8408
1
320
楽しく学ぼう!ネットワーク入門
shotashiratori
3
2.9k
JAWSDAYS2026_A-6_現場SEが語る 回せるセキュリティ運用~設計で可視化、AIで加速する「楽に回る」運用設計のコツ~
shoki_hata
0
3k
AIエージェント時代に備える AWS Organizations とアカウント設計
kossykinto
3
760
マネージャー版 "提案のレベル" を上げる
konifar
22
15k
Featured
See All Featured
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
210
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
260
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
380
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.6k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
2.4k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.6k
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
230
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
210
Transcript
CTRΦϯϥΠϯ༧ଌ γεςϜͷΞʔΩςΫνϟ ΦϨγΧφΠτvol.3 גࣜձࣾαΠόʔΤʔδΣϯτ ྛ ۍ๎
ࣗݾհ ྛɹۍ๎ʢ͠Α͠ͱʣ αʔόʔαΠυΤϯδχΞ 2011 αΠόʔΤʔδΣϯτೖࣾ ೖࣾޙ͍͔ͭ͘ͷwebαʔϏε୲ 2015͔ΒMDHͰ৴ϩδοΫͷվળ
ࣗݾհ झຯ ίʔώʔ ՈͰυϦοϓͨ͠Γ ίʔϧυϒϦϡʔ࡞ͬͨΓ Netflix Ξχϝ ΥʔΩϯάɾσου
CTRΦϯϥΠϯ༧ଌ γεςϜͷΞʔΩςΫνϟ
CTRͱʁ
CTRͱ? CTRʢΫϦοΫʣ CTR = Click / Impression
ͳͥ༧ଌ͕ඞཁͳͷ͔ʁ
ࠂͷऩӹ ΫϦοΫ՝ۚ ࠂ1ΫϦοΫ͋ͨΓʓʓԁʢCPCʣ
ࠂͷऩӹ ΫϦοΫ՝ۚ ࠂ1ΫϦοΫ͋ͨΓʓʓԁʢCPCʣ ΑΓΫϦοΫ͞ΕΔ CPC͕ߴ͍ࠂΛ৴͍ͨ͠
ࠂΛϥϯΩϯά CTR × CPCʹΑΔϥϯΩϯά CTRόϯσΟοτΞϧΰϦζϜͰࢉग़ ࣮ͷimp, clickΛ༻ ࣮ͷूܭ [ࠂ ×
Ϣʔβʔଐੑ × ࠂ] ຖʹimp, clickΛܭଌ
͜Ε·ͰͷϥϯΩϯάͷ՝ ࣮͕গͳ͍߹ʹ͏·͘࠷దԽ͞Εͳ͍ Ϣʔβʔຖʹ࠷దͳࠂΛ৴ग़དྷ͍ͯͳ͍
ػցֶशʹΑΔCTR༧ଌ ଟ͘ͷૉੑΛՃՄೳ ࣮͕গͳͯ͋͘Δఔ༧ଌՄೳ ύʔιφϥΠζ͞ΕͨϥϯΩϯά
։ൃମ੍ ॳظ γεςϜΤϯδχΞ2ਓ σʔλαΠΤϯςΟετ1ਓʢळ༿ݪϥϘʣ ݱࡏ γεςϜΤϯδχΞ2ʙ3ਓ σʔλαΠΤϯςΟετ2ਓʢळ༿ݪϥϘ1ਓʣ
ΞʔΩςΫνϟ
ΞʔΩςΫνϟ ֶशσʔλ JoinࡁΈͷ ϩά ϩά ϩά ػցֶश ϝτϦΫε Ϟσϧ ϑΝΠϧ
Ϟσϧ ϑΝΠϧ Stream Aggregator Data Joiner Learner Predictor ModelStore
Data-Joiner
Data-Joinerͷׂ ࠂ͕click͞Ε͔ͨͲ͏͔Λఆ͢Δ imp౸ୡޙɺҰఆظؒclickͷ౸ୡΛͭ impͱclickͷσʔλͷࠩҟΛແ͘͢ refererͷʹࠩҟ͕͋ͬͨ
Apache IgniteΛ༻࣮ͨ͠ Event Notifications imp click Stream Data Joiner Aggregator
Apache IgniteΛ༻࣮ͨ͠ Event Notifications put-event impͷ߹ TTLΛ5ʹઃఆ͠อଘ imp click Stream
Data Joiner Aggregator
Apache IgniteΛ༻࣮ͨ͠ Event Notifications put-event impͷ߹ TTLΛ5ʹઃఆ͠อଘ put-event clickͷ߹ରԠ͢Δ impΛݕࡧ͠click͞Εͨ
impͱͯ͠Aggregatorʹૹ৴ imp click Stream Data Joiner Aggregator
Apache IgniteΛ༻࣮ͨ͠ Event Notifications put-event impͷ߹ TTLΛ5ʹઃఆ͠อଘ put-event clickͷ߹ରԠ͢Δ impΛݕࡧ͠click͞Εͨ
impͱͯ͠Aggregatorʹૹ৴ expired-event 5ܦͬͯclick͕དྷͳ͍ ߹click͞Εͳ͔ͬͨimpͱ ͯ͠Aggregatorʹૹ৴ imp click Stream Data Joiner Aggregator
Aggregator
Aggregatorͷׂ ֶशʹඞཁͳσʔλΛऩू ϩά͔Βऔಘग़དྷΔͷ ϩά͔ΒऔಘͰ͖ͳ͍ͷ ऩूͨ͠σʔλΛLearnerʹૹΔ σʔλαϯϓϦϯά͠100݅ͣͭ
ϩά͔ΒऔಘՄೳͳσʔλ Ϣʔβʔͷใ UA, IPΞυϨε, referer, ϦλήϢʔβʔ͔ etc. ࠂͷใ ۀछID, ࠂओID,
ΫϦΤΠςΟϒID etc. ໘ͷใ ࠂID, ϝσΟΞID etc.
ϩά͔ΒऔಘෆՄೳͳσʔλ Ϣʔβʔͷใ σϞάϥʢੑผɾྸʣ ಠࣗʹ࡞ͨ͠ૉੑ ߦಈཤྺΛϕʔεʹͨ͠ϢʔβʔΫϥελ ࠂςΩετΫϥελ
Learner
Learnerͷׂ Aggregator͔Βड͚औͬͨσʔλΛ༻͠ϞσϧΛߏங͢Δ ϞσϧΛߏங͢ΔίΞ෦C++ʢσʔλαΠΤϯςΟ ετ୲ʣ 15ִؒͰϞσϧΛߋ৽ ϞσϧϑΝΠϧͰϞσϧετΞʢS3ʣʹอଘ ػցֶशϝτϦΫεʢauroc, logloss etc.ʣΛDBʹอଘ
Learner͕ੜ͢Δ ϞσϧϑΝΠϧ ֶश༻ϚελϑΝΠϧʢ12ִ࣌ؒؒͰߋ৽ʣ Learner͜ͷϑΝΠϧΛ༻ֶͯ͠श͢Δ ༧ଌ༻ϚελϑΝΠϧʢ12ִ࣌ؒؒͰߋ৽ʣ Predictor͕CTRΛ༧ଌ͢Δࡍʹ༻͢Δ ༧ଌ༻ύονϑΝΠϧ ༧ଌ༻ϚελϑΝΠϧ͔ΒͷࠩϑΝΠϧ ͜ͷϑΝΠϧ͕LearnerʹΑͬͯ15ִؒͰߋ৽͞ΕΔ
Predictor
Predictor ༧ଌʹඞཁͳσʔλΛड͚औΓ༧ଌCTRΛฦ͢API 15ִؒͰϞσϧετΞ͔Β࠷৽ͷϞσϧϑΝΠ ϧΛऔಘ͠ߋ৽͢Δ
༧ଌ͕։࢝ग़དྷΔ·Ͱ ىಈ࣌ʹϚελϑΝΠϧΛಡΈࠐΉ ϚελϑΝΠϧಡΈࠐΈޙ͔Β༧ଌՄೳ ϚελϑΝΠϧͷ࠷ऴߋ৽͔࣌Βͷࠩύον ϑΝΠϧΛద༻͍ͯ͘͠ʢ࠷େͰ47ϑΝΠϧʣ 1ύονϑΝΠϧ5ʙ6ඵͰద༻ՄೳͳͷͰɺ5 ҎͰྃ
CTR༧ଌγεςϜಋೖޙ
CPMൺֱ ϥϯμϜ ࣮CTR ༧ଌCTR ࣮CTRରൺ7ˋվળ ϥϯμϜରൺ50ˋվળ
CTRൺֱ ࣮CTRରൺ6ˋվળ ϥϯμϜରൺ8ˋվળ ϥϯμϜ ࣮CTR ༧ଌCTR
͓·͚
Real-Time Optimizer ʢROʣ
Real- Time OptimizerʢROʣ 20176݄ϦϦʔε ඪCPAʹ߹ΘͤͯCPCΛࣗಈௐ͢Δ
CPCͷࢉग़ํ๏ CPC = ඪCPA × CVR ඪCPA 1CVಘΔͷʹࢧͬͯྑ͍අ༻ ࠂओ͕ܾఆ CVRʢίϯόʔδϣϯʣ
CV / Click
͜Ε·ͰͷCVRࢉग़ํ๏ աڈ࣮ΛݩʹώϡʔϦεςΟοΫͳCVRࢉग़ ࠂ × ΞΧϯτຖʹCVRΛࢉग़ ϦλήϢʔβʔͷ߹ิਖ਼Ϩʔτ
ݱঢ়ͷ՝ CV͕ग़ʹ͍͘Ҋ݅ͷ߹ʹCVRͷਫ਼͕ѱ͍ ৽نΞΧϯτͷ߹࣮͕ແ͍ ۀछશମͷ࣮Λࢀর ৽نࠂͷ߹ʹ࣮͕ͳ͍ ࠂάϧʔϓͷ࣮Λࢀর
CTR༧ଌγεςϜͷࢿ࢈Λ ׆༻ͨ͠CVR༧ଌγεςϜ
CVR༧ଌγεςϜ Ϟσϧͷߏங࣍όονʢBatch-Learnerʣ Clickൃੜ͔ΒCVൃੜ·Ͱͷ͕͍࣌ؒͷͰϦΞ ϧλΠϜͰֶश͠ͳ͍ LearnerͷίΞ෦ɺੜ͞ΕΔϞσϧϑΝΠ ϧɺPredictorͦͷ··༻
ΞʔΩςΫνϟ Predictor ModelStore Batch-Learner ϞσϧϑΝΠϧ ϞσϧϑΝΠϧ ػցֶश ϝτϦΫε ֶशσʔλ
CVR༧ଌͷঢ়گ ༧ଌCVR ࣮CVR ࣮CVRରൺ3ˋվળ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠