Criteoにおける大規模機械学習の仕組み | FAworksブログ
Criteoの事業の核を担うのは、機械学習です。当社は、広告を表示させたいときの選択や、個別の製品レコメンド、バナーの概観・雰囲気の最適化（当社は、製品カタログを利用している各パートナーに合わせ、当社独自のバナーを自動生成しているため）を、機械学習を使って行っています。Criteoのモットーは、「パフォーマンスがすべて」であり、できる限り良いパフォーマンスを発揮するために、Irmaと呼ばれる大規模な分散機械学習フレームワークを築き上げてきました。Irmaは、モデルの改善を模索する際、稼働中やテスト中にも使用できるものです。 図1：当社予測チームのロゴ。（photo credits Baba from Dragon Ball） 当社が解決できる問題 これまでの運用型広告では、クリック予測がすべてでした。少し前のことです。それ以来当社は、クリックされたかどうかの予測から、数少ない販売コンバージ
データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待 - 安宅和人
CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, ! ! CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, 1. 2. 3. 4. CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, ‘85 2000 2010 ‘90 ‘95 2005 CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, FTTH 4G 3.9G ADSL ISDN 3.5G 3G CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, Fax CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, map CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz A
Yahoo! JAPANの検索ログデータで見る「購買プロセスにおける購入検討開始のタイミング」 - Yahoo! JAPANの最新マーケティング情報
検索マーケティング 自社商品のプロモーションをより効果的なタイミングで行う上で、「消費者はいつから購入検討を始めるのか」を知ることは非常に重要です。そのためには、商品の購入者に対して「いつから購入を検討し始めたか」とアンケートで聴取する手法が一般的ですが、回答者が意識していない行動について聴取することは困難です。 そこで、Yahoo! JAPANでは、保有する膨大な検索ログデータを活用した分析を行いました。まず、「購入の検討を始める」という行為を「商品に関する情報収集を始める」と再定義し、「商品の関連キーワードの検索を始めた時期」と明確に位置づけました。こうすることにより、実際に「検索」という行動に表れる商品購入の検討開始時期を知ることができると考えたからです。そして、一般的なアンケートの結果にあるような消費者が意識している購入検討の開始時期は、関連キーワードの検索の開始時期とどの程度一致
「2014年 日本の広告費」は6兆1,522億円、前年比102.9％ - News（ニュース） - 電通ウェブサイト
News Release 2015年02月24日 調査レポート 「2014年 日本の広告費」は6兆1,522億円、前年比102.9％ 「2014年 日本の広告費」は6兆1,522億円、前年比102.9％ ● 総広告費は6年ぶりに6兆円超え ● インターネット広告費が初の1兆円超え ● 21業種中14業種が前年を上回る 株式会社電通（本社：東京都港区、社長：石井 直）は2月24日、わが国の総広告費と、媒体別・業種別広告費を推定した「2014年（平成26年）日本の広告費」を発表した。 2014年（1～12月）の日本の総広告費は6兆1,522億円、前年比102.9％と、消費税率引き上げの影響はあったものの、通期では3年連続で前年実績を上回った。 2014年（平成26年）の広告費の特徴 １．2014年の総広告費は、消費税率引き上げ前の駆け込み需要やソチオリンピック2014などで伸長した後、消費税率
「2014年 日本の広告費」解説―国内市場の活性化、紙とウェブの共存、そして地方創生― | ウェブ電通報
名目GDPとの相関が高いといわれ、今後の社会動向の指標ともなり得る「2014年 日本の広告費」が発表されました。どのようなメディアが利用されているのか、どのような業種が活性化しているのか――広告市場から捉えた現在と近未来について、電通総研の北原利行が解説します。 総広告費が6年ぶりに6兆円を超える 2014年(1～12月)の日本の総広告費は6兆1522億円、前年比102.9％でした。総広告費が6兆円超えとなったのはリーマンショックが始まった2008年以来6年ぶりのことです。ここ3年連続プラスで推移していることを考え合わせると、広告市場に関しては緩やかではありますが成長軌道に回復したといえるでしょう(表1)。また、インターネット広告の市場が初めて1兆円を超えたことも大きな注目点です。 広告費の動向は名目GDPとの相関が強いといわれますが、名目GDPについていえば、2014年後半は大方のエコノ
ABテスト・LPOのための統計学【社内向けサディスティックエディション】データアーティスト株式会社
6. １．統計学の基礎 1.1 統計学とは 1.2 統計データと統計手法 1.3 統計データの分析プロセス ２．1次元のデータ 2.1 度数分布とヒストグラム 2.2 代表値 2.3 散らばりの尺度 ３．2次元のデータ 3.1 2次元のデータとは 3.2 散布図と分割表 3.3 相関係数 3.4 直線および平面のあてはめ ４．確率 4.1 ランダムネスと確率 4.2 標本空間と事象 4.3 確率の定義 4.4 加法定理 4.5 条件付確率と独立性 ５．確率変数 5.1 確率変数と確率分布 5.2 確率変数の期待値と分散 5.3 モーメントとモーメント母関数 5.4 チェビシェフの不等式 5.5 確率変数の変換 ６．確率分布 6.1 超幾何分布 6.2 二項分布とベルヌーイ分布 6.3 ポアソン分布 6.4 幾何分布と負の二項分布 6.5 一様分布 6.6 正規分布 6.7 指数分布 6.8
マーケティング担当者必見！ビジネス戦略の的中率を高める強力ツールが登場 | Techable(テッカブル)
企業のマーケティング活動において、ビッグデータの活用は、今や最たる有効手段の一つ。 ターゲットマーケティングや新規ビジネスの洞察、顧客ベースのセグメンテーション、売上市場機会の再認識など、従来課題とされてきたセールス戦略及び市場開拓の分野で大いに役立つものとして、注目を集めている。 ビジネス先進国である欧米では、こうした課題に対して、マーケティングオートメーション（MA）ツールが既に浸透中。 その流れを受けて、日本国内でもOracle社の「Eloqua」やMarketo社等のMAツールを導入する動きが、徐々に広がり始めている。 しかしながら、MAツールには便利な反面、実は弱点も存在する。「スコア（マーケティングの自動化をうまく機能させるために設定するもので、主にマーケティング責任者・推進者が、その経験や勘を元に人力で実行）」を企業サイドで逐一設定する必要があり、担当者の力量に戦略の成否がか
【連載第1回】ほとんどの分析はなぜ不毛に終わるのか、失敗の原因を見つめることから始めよう - 日経BigData
ヤフーのビッグデータ戦略を担当する安宅和人チーフストラテジーオフィサーは20年以上分析に関わってきた。ほとんどの分析が同じような理由のために失敗を繰り返しているという。 私はこれまで20年以上にわたり、様々な分析とともに生きてきた。その経験の中から言えることが1つある。それは、この世の中で日々生み出されている分析の大部分が、意味のある意思決定や変化を何も生み出さないということだ。世の中で生み出される分析のほとんどが、結果の視点から見るとダメ分析なのだ。 私自身が仕事を始めたころに行った分析も今振り返ればそうだったし、これまで接してきた事業分析やビッグデータ分析の多くもそうだった。 そこに費やされている労力、才能、コストを考えれば、あまりにも残念なことだ。この連載は失敗の原因を見つめることから始めたい。 では、ほとんどの分析はなぜダメ分析なのか？ 原因は大きく5つある。 （原因１）「何のため
「第1回 広告業界人のための統計学＆システム基礎講座」アドテクアカデミー開講 | 株式会社サイバーエージェント
ホーム イベント情報 イベント一覧 「第1回 広告業界人のための統計学＆システム基礎講座」アドテクアカデミー開講 「広告業界人のための統計学＆システム基礎講座」は、サイバーエージェント・アドテクスタジオが主催する無料プログラムです。 統計学とシステムの基礎を1から学んでいただくため、事前準備や予備知識がなくても受講が可能です。 なお、第2回東京開講、第3回大阪開講も8月より開講予定です。 近年、アドテクノロジー領域のマーケティング手法の活用が増えてきている中、広告業界で活躍する人材のスキルアップ支援を目的として、アドテクノロジーを使いこなすための統計学とシステムの基礎知識を身につける無料講座「広告業界人のための統計学＆システム基礎講座」を2014年6月より開講いたします。 今回開講する「広告業界人のためのアドテクアカデミー」は、「統計
【Nanigans調査】2014年第1四半期Facebook広告の各種KPIの推定実績を公開！！ | gamebiz
モバイル向け広告・収益性を重んじたサービス型ソフトウェアを提供する米国Nanigansは、2013年第1四半期〜2014年第1四半期、Nanigansアドエンジンを利用している広告主とパートナー200社を対象に、Facebook広告市場の動向を調査したレポート「Q1 2014 Facebook Advertising Trends Report」を発表した。 「Q1 2014 Facebook Advertising Trends Report」は、2014年第1四半期の①Facebook広告実績、②Facebook広告種別実績、③地域別Facebook広告動向、④男女別Facebook広告動向、⑤年齢別Facebook広告動向の5つに大きくわかれている。以下、各データは、Nanigansによる推定実績値とする。 ■ Facebook広告実績 Facebook広告は、目的、ターゲット、素材
『クリック率ってどれくらいが良いの？』の質問に、真面目に答えを出してみようじゃないか… | グーグル アドワーズ ラボ
3月 5, 2014 | レビューと解析, 品質スコア クリック率が大事だっていうのは、AdWords をある程度やってる方であれば分かっていると思うのですが、セミナーやコンサルをやっていると、下記のような質問をよく受けます。 クリック率って、どれくらいが良いんですか？ 品質スコアを1つ上げるのに、どれくらいクリック率を上げれば良いですか？ これまでは、『順位とか予算とかマーケットなど、いろんな要素が絡んでくるから一概には言えないんだよね〜』と言って逃げてきたわけですが… 今回は、真面目にこの質問の答えを出してみようかと思います。（厳密に言うと、真面目にこの質問の答えを出す努力をしてみようかと思います。） データ検証方法 まずは出来る限り厳密にデータを処理するために、ジャンルの異なる様々なアカウントから完全一致のキーワードだけを取り出し、クリック数が 5 クリック以上のキーワード限定で検証
Yahoo! JAPANのデータを活用したコンサルティングでマーケティングを支援する「Qubitalデータサイエンス」発足
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
レコメンドエンジンの全体像――ビジネスに使えるデータサイエンス
くどう・たくや／マッキンゼー・アンド・カンパニー パートナー、QuantumBlack 共同統括 兼 テレコム・メディア・テクノロジー（TMT）セクターのグローバルリーダシップチームメンバー。 慶應義塾大学を卒業し、コンサルタントとして活躍後、コロンビア大学大学院で経済政策を学ぶため渡米。同大学院で修士号を取得後、ブルームバーグ政権下のニューヨーク市で統計ディレクター職を歴任。在任中、カーネギーメロン工科大学情報技術科学大学院で工学修士号も取得。2011年よりアクセンチュアデジタルの創業メンバーとしてシアトルオフィスにてグローバルのデータサイエンスCOE統括兼北米統括を歴任、KDDIの合弁会社ARISE analyticsではChief Science Officer (CSO)兼取締役を務める。2021年5月よりマッキンゼー・アンド・カンパニーに移籍、シアトルオフィスにてパートナーに着任
ネットと新聞、広告市場規模はどちらが大きいか（不破雷蔵） - エキスパート - Yahoo!ニュース
メディアとして飛躍的に拡大を続けるインターネット、そして勢いを減じ規模を縮小していると評せざるを得ない新聞。この両者は広告媒体としての市場規模の観点で眺めると、この数年の間に立ち位置を逆転する関係にある。次以降のグラフは経済産業省が定期的に公開している「特定サービス産業動態統計調査」の値を基にしたものだが、直近発表分の2013年9月では4大従来メディア(新聞、雑誌、テレビ、ラジオ)とインターネット広告で比較をすると、トップはテレビ、次いでインターネット広告、そして新聞の順位となっており、広告市場規模では新聞はインターネットに及ばないポジションについてしまっている。 ↑ 4大既存メディアとインターネット広告の広告費(2013年9月、億円)メディアの立ち位置の変化を推し量る、この新聞とインターネットの広告費のここ数年の動向について状況を確認していく。 同調査で「インターネット広告」の項目が個別
『アカウントサイエンティスト入門：インターネット広告の予算シュミレーション基礎』
アカウントサイエンティスト入門：インターネット広告の予算シュミレーション基礎 | インターネット広告代理店で働くデータサイエンティストのブログ 今回の記事は、岡川(twitter @hokagawa)が担当します。twitterもご覧くださいorz はじめに 前回の記事（インターネット広告業界におけるビックデータとスモールデータ）ではインターネット広告の現場では、ビッグデータの活用だけではなく、次のことが重要と述べました。 「スモールデータの活用した分析が大切」 今回の記事では、インターネット広告の現場でのスモールデータの活用について一例をお見せします。統計学的には初等的な内容ですが、インターネット広告代理店の現場では、このような分析をコツコツやっています。 はじめに、インターネット広告の主力プロダクトである検索連動型広告（リスティング広告とも呼ばれます。）について簡単に紹介します。 次に
ソシャゲ分析講座 基本編（その３）：「継続率」を理解する - Real Analytics （リアルアナリティクス）
最近は業務で、ソーシャルゲームの分析＆改善施策の提案を行っています。そこで、本ブログではミニ連載という形で、ソーシャルゲームの分析手法について紹介をしていきます。基本編は8回程度を予定しており、好評であれば応用編も書きます。第3回は「継続率」に関してです。 ■過去の連載記事 ソシャゲ分析講座 基本編（その１）：「売上の方程式」を理解する ソシャゲ分析講座 基本編（その２）：「DAU」を理解する ソシャゲ分析講座 基本編（その３）：「継続率」を理解する ソシャゲ分析講座 基本編（その４）：「スペンド率」を理解する ソシャゲ分析講座 基本編（その５）：「ARPPU」を理解する ソシャゲ分析講座 基本編（その６）：「4つのステージとKPI」を理解する ソシャゲ分析講座 基本編（その７）：「イベントの分析」を理解する（前編） ソシャゲ分析講座 基本編（その８）：「イベントの分析」を理解する（後編）
配信終了のお知らせ - 総合ガイド
いつも朝日新聞デジタルをご利用いただきましてありがとうございます。 朝日新聞デジタルでは、以下のページについて配信を終了させていただきます。 配信終了後は、これまでに配信した記事もご覧いただくことができなくなります。 【配信を終了するページ】 ■ロイターニュース 2023年2月26日（日）配信終了 ・経済 https://www.asahi.com/business/reuters/ ・国際 https://www.asahi.com/international/reuters/ ・芸能 https://www.asahi.com/culture/reuters/ ・マーケット・サマリー（東京、ＮＹ、欧州） https://www.asahi.com/business/stock/market-summary/ ■東洋経済兜町特捜班 2023年3月26日（日）配信終了 https://ww
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