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
4.3k
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
2.8k
進化する配信ロジックとDSP戦略
yyhayashi303
1
160
モブプロ導入で見えてきた効果@オレシカナイト
yyhayashi303
1
1k
CircuitBreakerの適用
yyhayashi303
0
1.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
(機械学習システムでも) SLO から始める信頼性構築 - ゆる SRE#9 2025/02/21
daigo0927
0
140
7日間でハッキングをはじめる本をはじめてみませんか?_ITエンジニア本大賞2025
nomizone
2
1.8k
デスクトップだけじゃないUbuntu
mtyshibata
0
120
AndroidデバイスにFTPサーバを建立する
e10dokup
0
250
リーダブルテストコード 〜メンテナンスしやすい テストコードを作成する方法を考える〜 #DevSumi #DevSumiB / Readable test code
nihonbuson
11
7.3k
明日からできる!技術的負債の返済を加速するための実践ガイド~『ホットペッパービューティー』の事例をもとに~
recruitengineers
PRO
3
410
人はなぜISUCONに夢中になるのか
kakehashi
PRO
6
1.7k
あれは良かった、あれは苦労したB2B2C型SaaSの新規開発におけるCloud Spanner
hirohito1108
2
620
CZII - CryoET Object Identification 参加振り返り・解法共有
tattaka
0
380
TAMとre:Capセキュリティ編 〜拡張脅威検出デモを添えて〜
fujiihda
2
250
技術的負債解消の取り組みと専門チームのお話 #技術的負債_Findy
bengo4com
1
1.3k
プロダクトエンジニア構想を立ち上げ、プロダクト志向な組織への成長を続けている話 / grow into a product-oriented organization
hiro_torii
1
220
Featured
See All Featured
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
30
2.2k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
7
630
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
28
8.4k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
9
450
Designing for Performance
lara
604
68k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
29
1k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
205
24k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.6k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
521
39k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
29k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
21
2.5k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
42
7.2k
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·ͨ͠