Pinyou Interactive の Han Jingbo: インターネット広告クラウド アルゴリズムのアーキテクチャとアプリケーション

[51CTO.comより] 2016年11月25日〜26日、北京JWマリオットホテルでWOT2016ビッグデータサミットが開催されました。会場にはビッグデータ分野の第一線の専門家やデータテクノロジーの先駆者50名以上が集まり、データインテリジェンス、ビッグデータビジネス、ブロックチェーン、リアルタイムコンピューティング、システムアーキテクチャ、NoSQLなどの最先端テクノロジーのトピックについて深い意見交換や議論を行い、ビッグデータ分野のベストプラクティスや最も人気のある業界アプリケーションを共有しました。 WOT2016ビッグデータテクノロジーサミットの業界応用実践テーマセッションで、iPinYou Interactiveのデータマイニングチーム責任者であるHan Jingbo氏が「インターネット広告クラウドアルゴリズムのアーキテクチャとアプリケーション」について基調講演を行いました。会議後、記者は韓静波氏にインタビューした。

ハン・ジンボ氏は次のように紹介した。

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Han Jingbo 氏は、データ マイニングで 6 年、インターネット広告で 4 年の経験を持ち、現在は iPinYou Interactive のデータ マイニング チームの責任者を務めています。韓静波氏は、JD.com、Suning、Vipshopなどの大規模プロジェクトを主導し、同社のユーザープロファイルおよびDMPシステムを構築しました。ハン・ジンボ氏の仕事経験は、群衆のポートレートと、群衆が広告やマーケティングにおいてどのように効果的な役割を果たすことができるかを中心に展開しており、これらはすべて精密マーケティングの範疇に入ります。

51CTO記者：今回のイベントでは、「インターネット広告クラウドアルゴリズムのアーキテクチャとアプリケーション」というテーマで講演されましたが、なぜこの共有トピックを選んだのですか？

ハン・ジンボ：伝統的な広告であれ、コンピューター広告であれ、マーケティングのアイデアを最適化し、人口を最適化する方法は、すべてのマーケティング担当者が真剣に考えなければならないことです。もちろん、クラウドは技術分野で最適化する上で最も重要なポイントでもあります。主な理由は次の 2 つです。

***、群衆は直接経験レベルに反映されます。製品の最適化を開始すると、群衆を見て、製品側で群衆の製品を感じることができ、製品の最適化に役立ちます。

第二に、群衆は人々を特徴付ける非常に強力な能力を持っており、計算広告の他のすべてのモジュールに強力な機械サポートを提供します。

51CTO 記者: オーディエンス ターゲティングは、コンピュテーショナル広告の中核技術の 1 つであるとおっしゃっていましたが、なぜこの技術を中核技術として選んだのですか?

韓静波：クラウドによって生成されたデータと、CTR推定、コンバージョン率推定、広告ランキングなどのアルゴリズムの他のモジュールの機能が、データサポートの役割を果たします。群衆と群衆関連の作業がなければ、他のモジュールの有効性は大幅に低下します。したがって、この観点から、群衆は計算広告プロセスモジュールの中心的なサポート役割を果たします。

51CTO記者：インタラクティブクラウドターゲティングテクノロジーに関して、Pinyou Interactiveにはどのような優れた実践がありますか？

ハン・ジンボ：クラウドターゲティングの点では、Pinyou Interactive の製品機能とデザインは大手インターネット企業と同じです。人口統計的属性、個人の興味、購買傾向、その他のデバイスカテゴリ、たとえば APP 向けのターゲット選択など、さまざまな次元でクラウド選択を提供できます。データの根本から見ると、Pinyou は実際には広告会社です。ユーザーが選択したグループに悩まされることなく、想像したグループをより簡単に選択できるようになることを願っています。さらに、選択する必要のある人々のグループについて、より適切な推奨を提供します。当社にはインテリジェントなグループ配信機能があります。ユーザーは、この人々のグループの選択方法について考えるのに多くの時間を費やす必要はありません。ボタンを押すだけで、システムは複雑な人々のグループの対応する組み合わせを内部で作成し、さまざまなシナリオに応じてグループの組み合わせを変更します。

データの観点から、Pinyou はオーディエンス ターゲティングをコンバージョン率予測アルゴリズムと完全に統合できることを期待しています。母集団を選択し、同時にコンバージョン率とアルゴリズムを選択すると、以下の多くの母集団の予測は母集団の根本的な特性間の関係に基づくものとなり、非常に強力な最適化効果が得られます。

51CTO記者：スピーチの中で、クラウドラベルはユーザーのニーズと矛盾しているとおっしゃっていましたが、Pinyouにはどのような解決策がありますか？

Han Jingbo: ユーザーのニーズは常に変化しているため、ユーザー ラベルと需要と供給の対立は、すべての人口をターゲットにした製品では非常に固定されています。ユーザーは、実際の配信シナリオやニーズの変化に基づいてさまざまな調整を行います。基盤となるラベルの母集団の変動性はユーザーの変動性ほど速くないため、ユーザーの考えが突然変化しても基盤となる層はすぐには追いつかず、母集団のラベルの供給とユーザーの実際のニーズの間に矛盾が生じます。

Pinyou Interactive のソリューションは、ルールに基づいて人々にラベルを付けるのではなく、モデルに基づいて予測を行うことです。この組み合わせは対象者が少なすぎるため、使用しても良い結果が得られないため、ユーザーはこのタイプの組み合わせを選択する必要があります。顧客の組み合わせと顧客転換予測モデルをもとにマッチングを行い、顧客の希望タイプにどのような人が関連しそうかを判断し、転換率予測の考え方をもとにターゲット配信を実施します。

51CTO 記者: スピーチの中でセキュリティについて触れられました。セキュリティはユーザーや顧客にとって大きな懸念事項です。iPinYou Interactive はセキュリティをどのように扱っていますか?

Han Jingbo: 多くのユーザー、特に大規模ユーザーは貴重なデータを持っているため、コードを公開してデータを取得することを望んでいません。 DSP として、私たちは彼のデータを直接要求することはありません。このデータを使用して、ターゲット ユーザー層を適切に把握し、ターゲット ユーザー層を描写することでモデルを最適化するだけです。それが目的です。

セキュリティの面では、いくつかのことを予測できます。将来的には、クライアントの Web サイトにコードを展開することは望ましくありません。代わりに、お互いに方法をカスタマイズし、クライアントに描写したい方法を伝達することができます。クライアントは、描写方法を通じて、内部の人口を、人口ポートレートの完全に機密性のない空間記述にマッピングできます。これをフィードバックとして DSP に返します。DSP は、このようなデータに基づいて非常に優れたモデルを作成できます。

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