あえてインプ数を「35％削減」して、RTB取引を効率化 〜肉を切らせて骨を断った蘭サッカー誌 | DIGIDAY［日本版］
オランダのサッカー雑誌『フットバルインターナショナル（Voetbal International）』のWebサイトは2015年3月、掲載する広告の成果を高めるため、1億4000万も獲得していた広告のインプレッションを、あえて3分の1以上削減した。 この賭けは実際に功を奏する。最初の数カ月こそ広告収益は「厳しい」状態に陥ったが、その後、リアルタイムのオークション（RTB）に基づく広告取引の売上が30％も急増。その直接の要因は、やはり今回の実験にあるという。 「フットバルインターナショナル」の収益およびアドテクマネージャーであるジェレミー・ノヤ氏は、「売上面の回復に時間を要したが、プログラマティック取引の売上向上と持続可能な長期戦略を構築するために、すぐにでも始めることが極めて重要だった。私たちは量よりも質に力を入れていく」と語った。 オランダのサッカー雑誌『フットバルインターナショナル（Vo
ブランド保護観点から論じるDSPとオーディエンスターゲティング【アドべリフィケーション対談】
『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
「RTB」「オーディエンスターゲティング」を構成する仕組み | マーケティング-X Webマーケティング・デジタルマーケティングの解説＆分析
さて、今回は「RTB（Real Time Bidding）」「オーディエンスターゲティング」を構成する仕組みについて、紐解いていきます。「RTB」と「オーディエンスターゲティング」の概念や成り立ちについては「今のアドテクノロジーを過去から振り返ってみる」をご参照ください。 「RTB」は、基本的に「オーディエンスターゲティング」とセットです。ターゲティングせずに「RTB」だけを行う場合でも、全ての人をターゲットにすると考えるのが良いでしょう。一方、「オーディエンスターゲティング」は、「RTB」だけではなく、特定の媒体やアドネットワーク内であらかじめ価格が決められたメニューとして販売される場合もあります。ここでは、「RTB」による「オーディエンスターゲティング」に絞って説明していきます。 DSP 「DSP（Demand Side Platform）」は、広告主が「RTB」による「オーディエンス
作りながら学ぶ広告サーバ - DSP その２ - NO AD NO LIFE
はじめに DSPを作りながら詳細について解説しております． 前回は，RTBとDSPの概要，インフラ設計，データ設計の説明をしました． 今回は，入札機能の詳細と実装の説明をします．記事内で紹介しているコードは，Githubに公開しております． 前回のエントリーを読んでいない方は，下記からお進みください． inchom.hatenadiary.jp （注意）共通標準であるOpenRTBの仕様をベースに開発を進めるので，現状動いているシステムのRTBの仕様とは異なっていたり，一部私の認識が間違っている箇所もあるかもしれません，そういった場合はコメント等いただけたらと思います． 入札機能の概要 入札機能の概要について説明していきます．下図の赤枠で囲んだ部分が入札機能です． DSP視点での入札機能の処理の流れになります． SSPから送信されるRTBリクエストを取得する 広告枠情報から入札するかを決め
「デジタル広告の大部分が詐欺だ」：古参アドテクディベロッパーの告白 | DIGIDAY［日本版］
――広告の現状についてどう感じている？ 広告の多くが詐欺だ。私はこの業界にもうずっといる。約20年くらいだ。だから、何が起きているか知っている。そして、この馬鹿みたいな嘘を、ちゃんと嘘だと指摘する人は誰もいないことも分かっている。 ――（業界の）人々が大きい問題に取り組まないという意味か？ そうだ。例を挙げると、私がミーティングで「すべてがクッキーをもとにしているが、クッキーが削除されたらどうなるんだ？」と、発言したことがある。そのときの皆のリアクションは、エレベーターで誰かがオナラをしたときよりもひどいものだった。 ――特に腹立たしいと思うことは何か？ 広告ネットワークからトラフィックを買って、全画面表示のプロンプトを行ったりする。こういった全画面プロンプトではユーザーが見ているウィンドウの下では、もうひとつのウィンドウがポップアップしていて、それは見えることもあるし、見えない仕様になっ
デジタル広告を取り巻く悪循環と、パブリッシャーがチャレンジしたい新たな取り組み – fluct magazine
インターネット広告費が順調に増加していることは、明白な事実です。電通の発表によると、2016年の日本のインターネット広告費は初めて1兆円に達しました。そのうちのプログラマティック広告やリスティング広告、SNS広告といった運用型広告が7割を占めており、インターネット広告費を牽引しています。今後は動画広告のニーズの拡大などにより、2020年には1.6兆円に到達する見込みです。e Marketer / Digital Ad Spending in Asia-Pacific, by Country, 2015-2021（March 16, 2017） この運用型広告、特にプログラマティック広告の進化は、取引の自動効率化、配信プロセスにおけるデータの活用などによって、広告主に好影響をもたらしました。一方、プログラマティック取引が主流になるにつれ、プレミアムな媒体以外の純広告は売れなくなり、そうしたパ
テクノロジーが、パブリッシャーの武器になる −プラットフォーム・ワン 田辺雄樹氏 #State-of-AdOps Vol.10
テクノロジーが、パブリッシャーの武器になる −プラットフォーム・ワン 田辺雄樹氏 #State-of-AdOps Vol.10 「State of AdOps」は、現在急速に伸びている運用型広告の成長を支え、実際の現場で価値をつくりだしている広告運用（AdOps）のスペシャリストたちに焦点を当てるインタビューシリーズです。広告運用の最前線にいる方々が感じていることを語って頂くことで、運用型広告の輪郭を少しでも捉えることができればと考えています。 ※過去の記事はこちらから。 第10回目は、DSP（MarketOne®）、DMP（AudienceOne®）、SSP（YIELD ONE®）など、プログラマティックに関わるプラットフォームを一元的に導入、推進しているプラットフォーム・ワンで執行役員を務められている田辺雄樹（たべ ゆうき）さんに、パブリッシャーサイドでの広告運用やマネタイズの現状につ
プログラマティック広告取引総整理 ～電通プライベート・マーケットプレイス（PMP）～ | ウェブ電通報
第3回となる本稿は、プログラマティック領域の整理を行いたいと思う。RTB、プライベート・オークション、プログラマティック・ダイレクト。ウェブ広告は何かにつけて略語とカタカナのオンパレードであり、あいにくプログラマティック領域はその最たるものと言ってよい。電通PMPやプログラマティックについてお話させていただく機会も増えてきたが、この特殊な単語群に対して嫌悪に似た感情を抱かれるケースも決して少なくないだろう。 私ももう少し分かりやすい単語はないものだろうかとよく思うが、ただ用語の覚えづらさと概念の複雑さは必ずしも比例しない。プログラマティック領域においても、重要なのは専門用語の暗記ではなく、概念の理解であり、その概念自体は極めて容易に理解され得るものである。本稿においては、プログラマティックな広告取引の説明とその分類、また他商材と比較した場合のそれぞれのポジショニングなどについて具体的にまと
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電通×Googleで拓くプログラマティック新市場 ～電通プライベート・マーケットプレイス(PMP)～2015/05/20 駅の改札では切符がSuicaに変わり、いずれ車の運転は人ではなく機械によって行われ、揚げ句、南京錠までがスマートフォン操作で自動的に施錠できるようになるという。いまだ体験できていないこともあるが、このような“機械化・自動化”された世界は、いかにも利便性が高そうである。 電通×Googleが取り組んでいる “プログラマティック”な広告取引とは、そもそもは広告取引の“機械化・自動化”に端を発する。しかし、私たちがプロジェクトとして取り組んでいるのは、単なる広告取引の自動化でもなければ作業コスト抑制施策でもない。新たな市場開拓である。 電通は、Google社と今までにない協業体制を敷き、市場開拓を本格化している。その市場がプログラマティック広告市場であり、その中でも特にプライ
プログラマティック配信――コンテンツマーケティングの未来？（前編） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
コンテンツプロモーションは難しい。オーディエンスが多様化し、彼らにリーチするためのチャネルも増え続けているため、コンテンツマーケターの仕事は途方もなく大変なものになっている。 しかし、ありとあらゆるチャネルにわたり、リアルタイムで、まさに適切な人々に適切なタイミングでリーチする単一のソリューションがあるとしたらどうだろう。 そんなものなどありそうにないと思えるかもしれないが、実は、この選択肢はもう目前にある。それどころか、ある人々にとってはすでに存在している。 その選択肢こそ、「プログラマティック」だ。 このプログラマティック配信は、「コンテンツ」という観点からはまだ初期段階だ。しかし、プログラマティックを支える技術や方法論は、コンテンツマーケティングの世界、さらにはSEOにとって大きな可能性を秘めている。 プログラマティックとは（まず広告で理解）複雑で利用しづらいように見えることの多いプ
「アドテクの理想と現実」にパブリッシャーはどう向き合うべきか？ -大手パブリッシャー担当者が語る課題と未来- [インタビュー] - Exchangewire Japan
「アドテクの理想と現実」にパブリッシャーはどう向き合うべきか？ -大手パブリッシャー担当者が語る課題と未来- [インタビュー] プログラマティックが普及して以降、パブリッシャーを取り巻く広告ビジネスの環境は大きく変わったといわれている。だが、日本における実態や実務を担う関係者による現場の声は、実はあまり取り上げられているわけではない。 パブリッシャー・トレーディングデスクとして日頃パブリッシャーを近くで支援しているbrainyが、パブリッシャーのプログラマティック広告実務担当者へのインタビューを通じて、日本のパブリッシャーが置かれているビジネス環境や、昨今のアドテクノロジー界隈のトレンドについて率直に感じていることなどをお伝えするシリーズ。 第一弾は、niconicoのプログラマティック広告実務者へのインタビューをお届けする。 ★インタビュー対象 株式会社ドワンゴ 営業本部広告営業部第四セ
![「アドテクの理想と現実」にパブリッシャーはどう向き合うべきか？ -大手パブリッシャー担当者が語る課題と未来- [インタビュー] - Exchangewire Japan](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f02dff03df32d9f451011800c2f0e30603defef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.exchangewire.com%2Fwp-content%2Fblogs.dir%2F3%2Ffiles%2F2017%2F06%2Finterview_brainy_June2017-.jpg)
高速化のためのPython Tips - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか？私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
【Python】もうprintデバッグはいらない？ / PySnooperで楽々デバッキング - フリーランチ食べたい
Hacker NewsとRedditでバズっていたPythonのデバッグツールが便利だったので紹介です！ PySnooperというライブラリです。 Hacker News - PySnooper: Never use print for debugging again Reddit - PySnooper: Never use print for debugging again ※追記 想像以上にたくさんの方に読んでいただき、printデバッグなど他のデバッグ方法との比較について追記として文末に補足しました。釣りタイトルですみませんでした…🙇 何ができるライブラリか 一言で言うと「デバッグがめちゃくちゃ簡単にできるライブラリ」です。 github.com 例を見たほうがわかりやすいと思うので見てみましょう。 インストールは pip で行えます。 pip install pysnooper
キングジムさんによる推し製品、自社愛あふれる6商品レビュー「デジタル耳栓マジ便利」「欠点もちゃんと書いてくれて好き」お役立ちアイテムがずらり
キングジム @kingjim 「テプラ」や「ファイル」の文房具メーカー 株式会社キングジムの公式アカウントです。キングジムグループの最新情報、ささやかな日々のできごとなどをお届けします。お問い合わせは、お客様相談室までお願いします。東証プライム上場（7962）・キングジム公式オンラインストア（kingjim.com） kingjim.co.jp/contact/ キングジム @kingjim 10連休に推しの製品を集めたのはいいけど極端なほどキングジム製品に詳しいキングジムの社員、つまりただのキングジムヲタクだったことが判明したので良くも悪くもとにかく伝わってほしい、そんな気持ちで死ぬほど適当にレビューしました。毛ほども参考にならないけどどうぞ。 pic.twitter.com/I4n0hK4Zk6 2019-04-26 17:17:18
機械学習にも便利なPythonライブラリ「Pandas」の初心者向けチュートリアル - paiza開発日誌
秋山です。 機械学習やディープラーニングが流行っていますが、基本的には何をするにも大量のデータを取り扱いますよね。 データの集計・分析は、機械学習をするのに大前提として必要な作業です。 そんなときに便利なライブラリがPandasです。Pandasは、Pythonを使ったデータ解析に便利な機能を提供しているライブラリです。数値や時系列のデータの操作や、データ構造をいじったりすることができます。 というわけで、今回はそんなPandasを使えるようになりたい初心者の人に向けて、ちょっとしたチュートリアルを書いてみます。 ■Pandasって何ぞ Pandasとは超ざっくり簡単に言うと、Pythonを使って、ExcelやSQL、R言語みたいな感じでデータを取り扱えるようにしてくれる便利なライブラリです。 例えば、データの整列、グループ化、データ同士の結合、スライス、欠損データがあった場合の除外、時系
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
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