Head First Ad Technology and DMP
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第一回渋谷アドテク勉強会での発表資料です。RTBに至るまでのディスプレイ広告の歩み、及び、DMPの基礎についてcosmiを例に説明しています。
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Head First Ad Technology and DMP
- 1. Head First Ad Technology and DMP 第1回渋谷アドテク勉強会 #ShibuyaAdtech @suzu_v
- 2. 自己紹介 • 2012年4月~ 株式会社adingo – DMPの設計・開発、及び、データの解析業務に携 わっています。 – http://cosmi.io • その前は大学院でセマンティックWebと人工知 能の研究をしていました。 twitter: @suzu_v http://blog.kentasuzuki.net #ajiting #sicp #wakateweb #hive #R #php #dmp #aws #voyagegroup #trippiece
- 4. アジェンダ • アドテク近況(10分) – RTBに至るまでの背景について • DMP入門(25分) – DMPの役割 – cosmiの設計思想と仕組み – プライベートDMPについて 参考資料も載せてありますので あわせてご覧ください。
- 5. デジタルマーケティング領域 インターネット広告領域 アドテクノロジー領域 ディスプレイ 広告領域 参照: https://www.wab.ne.jp/wab_sites/contents/1701
- 12. Behind the banner • Behind the banner – http://cmsummit.com/behindthebanner/ – バナー広告の裏側で起こっていることを表し ているムービーです。インプレッション発生 からユーザに広告が配信されるまでの流れを 見ることができます。流しながら解説します。
- 13. ここまでのまとめ • いつでも変わらない要求 – 広告主 • 広告をできるだけ効率的かつ効果的に出稿したい – 媒体社: • 自社のサイト閲覧の価値を高めて、収益を最大化した い • RTBによる1インプレッション単位での最適 化 – DSP • 広告主側の広告効果の最大化を支援する仕組み。 – SSP • メディアの広告収益最大化の支援を行なう仕組み。 続いてDMP入門です。
- 15. DMP入門アジェンダ • DMPとは何か – DMPの役割 – ユーザをセグメントする • cosmiを支える技術 – アーキテクチャ
- 16. DMPとは何か • 複数チャネルからのデータをまとめ、集計し、 活用するためのツール – 横断的に効果を検証する – ユーザの行動を分析し、広告配信に利用する • 単にディスプレイ広告の領域だけではないと ころでも利用されるようになってきています。 – The Data Management Platform: Foundation for Right-Time Customer Engagement • http://www.iab.net/DataManagementPlatforms
- 21. ECサイトA 商品B購入ページ サイトid=サイトA 商品id=商品B 行動=購入 Cookie dmpid=hoge リファラ Ipアドレス Etc. ルール） サイトAで商品Bを購入したユーザは セグメントSとする。 Cookie Dmp_id=hoge Dmp_id: hogeさんはセグメントSに属する。 行動ログ セグメントDB サイトB DSP DSP: 商品Bを買ったユーザなら「この 商品Bを買ったユーザはこんな商品も 買っています」バナーなら効果高そう DMP: ユーザhogeはセグメントSです DMP 2回目の訪問
- 23. cosmiを支える技術について
- 24. cosmiの仕事 • データ収集 – （なければ）Cookie付与 – ログに落とす • データ解析 – Hadoopによるバッチ処理 • データ利用 – 当該ブラウザが特定のセグメントに属してい るかを返す
- 25. 行動ログ Amazon Simple Storage Service (S3) オーディエンスデータDB (MongoDB) … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 行動ログコレクタ(Web) … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 オーディエンスデータ Web API Amazon Elastic MapReduce ログ解析バッチ Amazon Elastic Load Balancing http://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/adingo/ Web Sites アドネットワーク メディア SSP DSP
- 26. Team … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 production EC2 development Servers belonged to certain data domain. :release :master ビ ル ド パ イ プ ラ イ ン push mirroring Amazon Elastic MapReduce S3 ジョブの実行 ビルド済み.jarファイル hive query Jenkinsを利用して各プロダクション サーバへのデプロイやビルド済みファ イルの設置、バッチのディスパッチを 制御しています。 行動ログコレクタ(Web)
- 27. Team … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 production EC2 development Servers belonged to certain data domain. :release :master ビ ル ド パ イ プ ラ イ ン push mirroring Amazon Elastic MapReduce S3 ジョブの実行 ビルド済み.jarファイル hive query 行動ログコレクタ(Web) オーディエンスデータDB (MongoDB) オーディエンスデータ Web API … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 :release 利用ログ 各サーバからのログデータを全てS3に 集め、集計しています。集計したオー ディエンスデータはmongodbに集めら れ、api経由で利用されます。
- 28. Team … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 production EC2 development Servers belonged to certain data domain. :release :master ビ ル ド パ イ プ ラ イ ン push mirroring Amazon Elastic MapReduce S3 ジョブの実行 ビルド済み.jarファイル hive query 行動ログコレクタ(Web) オーディエンスデータDB (MongoDB) オーディエンスデータ Web API … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 :release 利用ログ GrowthForecast 定常的な観測の目的でGrowthForecast に各サーバの現状データをいれるよう にしています。これにより時系列での 各サーバの状態把握が容易になります。 http://kazeburo.github.io/GrowthForecast/
- 29. Team … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 production EC2 development Servers belonged to certain data domain. :release :master ビ ル ド パ イ プ ラ イ ン push mirroring Amazon Elastic MapReduce S3 ジョブの実行 ビルド済み.jarファイル hive query 行動ログコレクタ(Web) オーディエンスデータDB (MongoDB) オーディエンスデータ Web API … Auto scaling Group EC2 EC2 EC2 :release 利用ログ GrowthForecast アドホックな集計にはHiveを適宜利用 します。そこで中間データを生成し、R やCytoscapeなどのツールで加工します。 最終的に仮説を立てるための考察を行 います。
- 31. 大事なこと: とにかく観察 • 観察からしか仮説は生まれない • 大きいデータだろうと、小さいデータだろうと、 大事なことは意味あるデータを見つけ、洗い出し、 価値につなげること • なので、手を替え、手段を変える – Hiveでメトリクスを意識した中間データを作成 – Rで回帰分析, Cytoscapeでネットワーク分析 – GrowthForecastで常に変化を観察する • 今あるデータからわかることを明確にすること • どんな手間をかければもう少し良いデータが取れ るのかを伝えられるようにすること
- 32. まとめ
- 33. 何のためのアドテク？ • 広告主の投資対効果を最大限高めるため？ • メディアの広告収益を最大化させるため？ • ユーザにとって最も嬉しい広告を届けるため？ • ユーザが最も価値を感じるものに効率よくたど り着けるようにするため？
- 34. 結論から言うと全部だと思います • ステークホルダーがたくさんいます • 競合関係も協力関係もたくさんあります – カオスだとよく言われます • 良い広告が出て嬉しいユーザもいますが、広 告嫌いなユーザもたくさんいます • 広告効果を高め、メディアの収益を高めるた め、よりよい広告をユーザに届ける必要があ ります • 全てを尊重して、良いバランスでエコシステ ムを作らなければなりません
- 35. 発表まとめ • アドテクノロジーは一見複雑に見えます が、それぞれの背景には存在している理 由があり、役割を担っています。 • DMPを作るのは楽しいです。 – データと向き合い、ビジネスと向き合わなけ ればなりません。 会場を提供してくださったmixiの皆様、 どうもありがとうございました。
- 36. 参考資料
- 37. アドテク全般について • アドテクノロジーの仕組み再入門 – http://www.slideshare.net/jazzyslide/tokyoweb mining0227adtechnology – @jazzyslide さんのスライドです。アドテク 全般、及び、DSP/RTBについてわかりやすく 説明されています。
- 38. DMPに関するwhite paper • Data Management Platforms Poised to Become Scalable Solution to ‘Big Data’ Challenges, According to IAB & Winterberry Group – http://www.iab.net/about_the_iab/recent_press_releas es/press_release_archive/press_release/pr-111212 • 上記の白書を日本語で解説した記事です。わかり やすくまとめられています。 – DMP（データマネジメントプラットフォーム）を徹 底解説した、IABの白書をまとめてみる ~ admarketech. – http://www.admarketech.com/2012/11/dmp-iab.html
- 39. DSP/RTBについて • DSP/RTBオーディエンスターゲティング 入門 ビッグデータ時代に実現する「枠」 から「人」への広告革命 (Next Publishing) – http://www.amazon.co.jp/gp/product/4864780 013
- 40. SSP側RTBについて • ErlangによるSSP側RTB – http://www.slideshare.net/ajiyoshi/ad-tech- 20121030-14943813 • fluctのRTBサーバ実装について説明されて いるスライドです。
- 41. cosmiにおける解析環境について • JenkinsとHadoopを利用した継続的データ 解析環境の構築 – http://www.slideshare.net/suzuken/jenkinshad oop – 昨年のad:tech Tokyoにてcosmiの解析環境に ついて発表した資料です。Jenkinsを利用して MapReduceジョブを継続的に回し、解析を重 ねるための環境及び利用しているツール群に ついて紹介させていただきました。