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大図解
SmartNews Director of SmartNews Ads
渡部 拓也
自己紹介 : 渡部 拓也 (わたべ たくや)
広告開発責任者
SmartNews プレスリリースより抜粋
Agenda
✦SmartNews Adsのご紹介
✦広告開発の考え方
✦SmartNews Adsのシステムのご紹介
✦開発フィロソフィー
Agenda
✦SmartNews Adsのご紹介
✦広告開発の考え方
✦SmartNews Adsのシステムのご紹介
✦開発フィロソフィー
SmartNews Ads
Premium Video Ads Premium Display Ads Standard Ads
リリースから約1年
SmartNews Adsで出来るようになった
チャンネル 地域
Look
alike
性別キャリア OS時間 キーワード
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実は裏側ではこれ以外にも
色々なことをやっています
Agenda
✦SmartNews Adsのご紹介
✦広告開発の考え方
✦SmartNews Adsのシステムのご紹介
✦開発フィロソフィー
広告開発で追いかける指標
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CTR
単価 (CVR)
✕
✕
広告開発で追いかける指標
インプレッション
CTR
単価 (CVR)
✕
✕
100万
10%
50円
広告開発で追いかける指標
インプレッション
CTR
単価 (CVR)
✕
✕
100万
10%
50円
= 500万円
広告開発で追いかける指標
インプレッション
CTR
単価 (CVR)
✕
✕
100万
10%
50円
× 2 = 1,000万円
広告 = 技術で事業に貢献できる領域
広告 = 技術で事業に貢献できる領域
✦技術的な問題を解くことで直接事業に貢献できる
✓ エンジニアとして非常にやりがいのある領域
✦解くべき技術的な問題自体は難しい
✓ ハイスピード & スケーラブルなシステム
✓ 多目的最適化
✓ 行動予測
広告 = 技術で事業に貢献できる領域
✦技術的な問題を解くことで直接事業に貢献できる
✓ エンジニアとして非常にやりがいのある領域
✦解くべき技術的な問題自体は難しい
✓ ハイスピード & スケーラブルなシステム
✓ 多目的最適化
✓ 行動予測
今日のお話
Agenda
✦SmartNews Adsのご紹介
✦広告開発の考え方
✦SmartNews Adsのシステムのご紹介
✦開発フィロソフィー
配信の仕組み
UserLogs
AdLogs
ターゲティングデータ
特徴量抽出
ロギング
SmartNews Ads

Inventory
アロケーション
配信
オークション
フィルタリング
配信の仕組み
DMP
UserLogs
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ターゲティングデータ
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ロギング
SmartNews Ads

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AdFrontend
配信サーバ
アロケーション
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配信の仕組み
DMP
UserLogs
AdLogs
ターゲティングデータ
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SmartNews Ads

Inventory
AdFrontend
配信サーバ
アロケーション
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オークション
フィルタリング
最適化
Targeting Dataの生成
CTR/CVR

予測データの生成
入稿 & Reporting
ビジネスロジックの集約
オークション
配信最適化配信基盤
レイアウト制御



ロギング
システム構成
No システム 概要
1 運用型広告配信サーバ 配信基盤、フィルタリング
2 運用型広告最適化 オークション、広告アロケーション
3 純広告配信サーバ スムージング配信
4 ログ&集計システム ログの集計 & 配信レポート作成
5 Ad Frontend 広告の入稿 & 配信レポート
6 DMP ターゲティングデータの作成 & 各種データ予測
7 トラッキングシステム 広告の効果測定
8 画像変換サーバ リアルタイムの画像変換処理
9 アプリ情報サーバ アプリのレビュースコア等の情報提供
10 アプリ & SDK 広告のレイアウト & 成果送信
システム構成 - 詳細 -
Standard
Ad Server
Filtering
Auction
Allocation
Optimizer
Logging
Logging
Ad Request
Ad Response
imp,vimp, click, metrics
Response
S
D
K
Layout
Premium
Ad Server
Filtering
Smoothing
Logging
Loggingimp,vimp, click, metrics
Response
Ad Request
Ad Response
Amazon S3
Gender Estimation
Location
Slot Pref
Channel Pref
CVR Prediction
CTR Prediction
Keyword Search
Lookalike
DynamoDB
Fetch
Fetch
Amazon EMR
Kinesis
DMP
Amazon
Redshift
AB Test
Log System
SAT
External Vendors
Dynamic
Creative Server
image
App-Info
Server
Amazon
ElastiCache
Fetch, Update,
Pub/Sub Campaigns
Report
background fetch
Ad Frontend
Pub/Sub
Metrics
A
P
I
se-search
app info
システム構成 - 詳細 -
Standard
Ad Server
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S
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DMP
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Redshift
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background fetch
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Pub/Sub
Metrics
A
P
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app info
1) 運用型広告配信サーバ
2) 運用型広告最適化
3) 純広告配信サーバ
4)ログ&集計システム
5)Ad Frontend
6)DMP
7)トラッキングシステム
8) 純広告配信サーバ
9)アプリ情報サーバ
10)アプリ & SDK
どういう基準で分割?
Agenda
✦SmartNews Adsのご紹介
✦広告開発の考え方
✦SmartNews Adsのシステムのご紹介
✦開発フィロソフィー
どういう基準で分割?
✓ 自然言語で
✓ 非エンジニアに
説明できる最小の単位
自然言語?
システム分割のポリシー
✦普通の言葉で非エンジニアに説明できる最小の単位
✓ 大きすぎず小さすぎない範囲
✓ 論理的な説明がしづらい -> 小さすぎる
✓ 複数機能を説明してしまう -> 大きすぎる
Not Micro Service
✦Micro Service?
✓ システム間通信
✓ APIによる連携
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✓ 分散システムによる開発オーバーヘッド
✓ キャパシティプランニングの難易度向上
✦APIって
✓ 結局はシステムの内部をさらけだすことになる事が多い
✓ それに縛られると結局はDynamicなシステム変更が行えなく
なることがある
なぜこうしたのか?
最高速度で
最高到達点へ
最初に決めたこと
最高速度で
最高到達点へ
http://www.flickr.com/photos/mattt_org/2831690932
"Electrocardiogram" by mattt.org is licensed under CC BY 2.0 / Added some texts to original
最高速度で最高到達点へ
✦我々はStartUP
✦成長速度が何よりも大事
• 成長し続けることが至上命題
• 市場の成長を超える成長速度が必要
• 市場において一定期間までに有力なプレイヤーにならなければ市場
に置いて行かれる
そのための打ち手
そのための打ち手
システムの分割
✕
属人性の許容
アンチパターン?
✦全員がエース
✦一人でも欠けたらどうせ上手く行かない、という
割り切り
属人性の許容 & 一人一殺
システムA システムB システムC システムD システムE
✦1人が1∼2個のシステムを担当
✦各システムは完全に独立 & 独自進化
システムA システムB システムC システムD システムE
システムA システムB システムC システムD システムE
?
システムA システムB システムC システムD システムE
各システムの独自進
化を支える考え方
調和よりもイノベーション
✦権限の委譲と信頼
✓ そこからしかイノベーションは生まれない
✓ 信頼に足るエンジニアを採用しています
計画よりイテレーション
✦Done is better than Perfect
✓ テストは簡単に実施可能(ABテスト基盤)
✓ 高速イテレーションによるパフォーマンスチューニング
✓ テストのための協調不要(各システムが独自に進化)
http://www.flickr.com/photos/mattt_org/2831690932
"Electrocardiogram" by mattt.org is licensed under CC BY 2.0 / Added some texts to original
現時点での最高到達点
以降のセッションもご期待ください
指標 システムの責務 セッション
配信サーバ
インプレッション
拡大
スケーラブル
& ハイスピード
2
配信最適化システム CTR & CVR向上 多目的最適化 3
DMP CTR & CVR向上 予測精度向上 4
SmartNews TechNight vol5 SmartNews Ads大図解

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