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2.
自己紹介 ■名前 岸本 忠士 (きしもと
ただし) ■所属 データ&サイエンスソリューション統括本部 サイエンス本部 サイエンス1部 マーケティングサイエンス2 ■勤務地 大阪!!! ■業務 YDNの開発、改善(いろいろ分類したり推定したり) 2 Copyright (C) 2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
3.
YDN 3 ■YDNとは? 弊社のディスプレイ広告の商品名。 正式な名称は「Yahoo!ディスプレイアドネットワーク」。 Yahoo! JAPANや提携サイトに表示されるクリック課金型広告。 Copyright (C)
2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
4.
CTR予測と期待収益の関係 4 ■表示する広告はどのように選ばれるのか ユーザと広告主の利便性と利益を考慮した上で 期待収益が最大になるように選ぶ ■期待収益の計算方法 ざっくり言うと 期待収益 = クリック単価(≒入札金額)
× 予測CTR(クリック率) ■つまり 期待収益を最大化するためには CTRを正確に予測することがとても重要! Copyright (C) 2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
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オンライン学習について 5 ■オンライン学習とは データを受け取るたびに予測モデルのパラメータを 推定&更新する機械学習の手法 ■オンライン学習のメリット(バッチ学習比) ・1回の計算で使用するデータ量が少ないので省メモリ、高速 ・モデルデータの更新間隔を短くできる(例:1週間に1度 → 1時間に1度) 【具体例1】新しく入稿された広告に対するタイムラグが小さい 【具体例2】曜日や時間帯によるクリック傾向の変化に追随できる ■オンライン学習のデメリット(バッチ学習比) ・予測精度が低くなりがち ・外れ値などのノイズに弱い ・パラメータの収束速度が遅い Copyright
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A/Bテスト概要 6 ということで実際にA/Bテストをやってみました ■コントロールバケット ・バッチ学習 ・モデルデータの更新頻度は1週間に1回 ■テストバケット ・オンライン学習 ・モデルデータの更新頻度は1時間に1回 ■ 共通 ・特徴量(素性)は同じ ・A/Bテストの期間は3週間 Copyright (C)
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オンライン学習のモデル 7 ■CTR予測モデル 0-1の2値分類ではなく、確率値で予測したい ロジスティック回帰でCTR予測をモデル化する ■パラメータの学習 SGD(確率的勾配降下法)でデータごとに パラメータを推定&更新し続ける ■モデルの詳細 末尾に添付したポスター発表の資料(抜粋)をご覧ください。 「オンライン広告の実システムへのオンライン学習の適用」 高木 潤、他 IBIS2015(第18回情報論的学習理論ワークショップ)
ポスター, 2015/11 Copyright (C) 2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
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オンライン学習のシステム構成 8 ■Kafka + Stormでストリーム処理 Kafkaクラスタ 広告配信ログTopic
広告クリックログTopic Stormクラスタ 広告配信ログSpout 広告クリックログSpout ログ結合Bolt ログ結合Bolt ログ結合Bolt 学習Bolt 広告配信サーバ 広告リダイレクトサーバ ログ ログ モデルデータ(1時間に1回) Copyright (C) 2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
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A/BテストのKPIとまとめ 9 ■CTR(クリック率) +4.1% → ユーザー視点:より興味・関心がある広告が表示された ■CPC(クリック単価) -2.5%
→ 広告主視点:広告のコスパが良くなった ■RPR(リクエストあたりの売上) +1.5% → 弊社視点:トータルで売上が上がった ■まとめ 狙いどおりCTRが上がり、みんなハッピーになれそうな予感 Copyright (C) 2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
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おしまい 10 ご清聴ありがとうございました! Copyright (C) 2016
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参考資料 IBIS2015 ポスター
(抜粋) 11 Copyright (C) 2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
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参考資料 IBIS2015 ポスター
(抜粋) 12 Copyright (C) 2016 Yahoo! JAPAN Corporation. All Rights Reserved.
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