インターネット広告において,広告主がDMPを利用する目的の一つは,コンバージョンに至る可能性の高い潜在顧客などをセグメントに分けて適切な広告施策を行うことである.しかし,DMP内の膨大な顧客データから,人手で的確なセグメントを抽出することは困難であり,目的に応じて自動的にセグメントを抽出することが望まれている.本稿では,Webページの訪問履歴を用いてセグメントを抽出するモデルの検討を試みた.
インターネット広告において,広告主がDMPを利用する目的の一つは,コンバージョンに至る可能性の高い潜在顧客などをセグメントに分けて適切な広告施策を行うことである.しかし,DMP内の膨大な顧客データから,人手で的確なセグメントを抽出することは困難であり,目的に応じて自動的にセグメントを抽出することが望まれている.本稿では,Webページの訪問履歴を用いてセグメントを抽出するモデルの検討を試みた.
いま、インターネット広告に大きな変革期が訪れている。 電通が2月20日に発表した「2013年 日本の広告費」によると、 2013年(1~12月)における日本の総広告費は前年比101.4%となる5兆9762億円。特に「インターネット広告費」(媒体費+広告制作費)は9381億円(同108.1%)と堅調な伸びを示している。 インターネット広告費の中でも、注目すべきは新興領域の「運用型広告」だ。この運用型広告とは、膨大なデータを処理するプラットフォームにより、リアルタイムで入札が行われるインターネット広告のこと。従来の「枠売り広告」が横ばいで推移している一方、運用型広告費は4122億円(同121.6%)という高い伸びを記録したのである。 これにより、インターネット広告のターゲティング方法も変わってきている。電通 デジタル・ビジネス局 パフォーマンス・メディア部の岡田祐輔氏は「従来のインターネット広
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