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ワークショップ (国内) 機械学習を用いたターゲティング広告の表示回数予測
堀田 徹, 瀬賀 信一郎, 下羅 弘樹, 高木 潤, 田島 玲
第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014)
2014.3.1
本稿ではクリック課金型のターゲティング広告において,表示回数を予測する問題を扱う.クリック課金 型広告は,ユーザーが広告をクリックしたときにのみ課金が発生するため,広告主にとって効率の良い集客が可能で ある.一方で,広告主は事前に表示回数やクリック回数を知ることができないため,予算計画を立てにくいという課 題が存在する.本稿では,広告主の入稿したターゲティング広告が未来の一定期間にどの程度表示されるかを,機械 学習を用いて予測する手法を提案する.本手法では実際の配信プロセスを考慮して適切に予測モデルを分割すること で,ベースラインの予測精度を大きく上回ることができた.
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