電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryでUplift Modeling分析を行うための方法について紹介します。 広告効果を上げるためには？ 広告効果とは、広告に接触した場合と接触していない場合とのその後のコンバージョン（CV）の差である、と言えます。 介入が無作為に割り当てられるランダム化比較試験（randomized controlled trial, RCT）において、広告効果は平均処置効果（average treatment effect, ATE）として推定できます。 詳しくは過去記事[1]にまとめています。 Uplift Modelingは「広告施策において、その効果を上げるためには誰を広告配信対象とするべきか」を推定するための方法です。 ユーザーの特徴量を 𝐱𝑖 とすると、Uplift Scoreは下記のように算出されます。 Up