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adtechに関するy_uukiのブックマーク (25)

  • 第1回 マイクロアドに聞く、職人集団が支える広告プラットフォームの世界 | gihyo.jp

    ユーザがWebサイトにアクセスした瞬間にリアルタイムにオークションを行い、配信する広告を決定するしくみが「RTB」です。このRTBによる広告配信サービスを提供するマイクロアドに、システムのインフラやアプリケーションの部分などについてお話を伺いました。 わずか5ミリ秒で広告を選定し入札 インターネットにおける広告配信システムのいとつとして、大きな注目を集めているのが「RTB」(⁠Real Time Bidding)というしくみです。これは、広告枠を持つWebサイトにユーザがアクセスした際、そこに表示する広告をリアルタイムにオークション形式で選定するというもの。媒体社が広告収益の最大化を目的に利用する「SSP」(⁠Supply Side Platform⁠)⁠、広告主が広告効果の最大化を目的に利用する「DSP」(⁠Demand Side Platform)という2つのプラットフォームの間で、1

    第1回 マイクロアドに聞く、職人集団が支える広告プラットフォームの世界 | gihyo.jp
  • Webエンジニアのためのアドテク解体新書~広告業界のプロに聞く「意外と身近」な技術解説 - エンジニアtype | 転職type

    加速するスマートフォンの普及に伴って、圧倒的なスピードで市場規模を拡大している分野がある。「アドテク」と呼ばれるインターネット広告関連システムだ。 今年に入ってリクルートのような大手企業もこの分野への新規参入を発表するなど、業界の動きはさらに活性化している。その背景には、マーケット自体の盛り上がりと技術の進歩があるのは間違いない。 SSP(Supply Side Platform)、DSP(Demand Side Platform)、DMP(Data Management Platform)など複数のプラットフォームに、RTB(Real Time Bidding)といったシステムも導入され、業界全体の規模は急拡大中。かつ、PC Webからスマホへのシフトが進む近年は、ネイティブアプリ向けのアドテクも進化してきた。 こうした流れを受け、日のネット広告業界をけん引してきたサイバーエージェント

    Webエンジニアのためのアドテク解体新書~広告業界のプロに聞く「意外と身近」な技術解説 - エンジニアtype | 転職type
  • 広告配信に機械学習を活かす / TD tech talk - 20160425

    最適な広告配信に向けて、機械学習を活用する、日々の苦しみを再現した

    広告配信に機械学習を活かす / TD tech talk - 20160425
  • 『運用型広告【A.J.A.】の紹介と高速化の工夫』

    技術部メディア広告開発室のこまはらです。 A.J.A.という運用型広告システムの開発・運用を担当しています。 A.J.A.では、現在、アメーバブログ、Spotlight、by.Sといった自社メディアに、インフィード広告を中心とした広告を配信しており、配信先を順次拡大しています。 様々な種類の広告を配信していますが、すべてひっくるめると1日に10億impression前後の配信規模になっています。 今回は、A.J.A.の概要編ということで、前半で基的なシステムの構成についてご紹介し、後半に高速なレスポンスを実現するための工夫について書かせていただきます。 基構成A.J.A.の広告システムは、 ユーザの広告リクエストを受け、広告を返す配信サーバ数ある広告の候補から最適なものを選択するレコメンデーションAPIサーバ配信設定や実績のレポーティングを行うための運用管理画面配信実績のリアルタイム

    『運用型広告【A.J.A.】の紹介と高速化の工夫』
  • Twitterスケールでの弾力的な広告配信

    今回はTwitter技術面のお話です。Twitterの広告サービスの裏にあるシステムをご紹介します。 人気のイベントやニュース速報、そのほか世界のどこかで事件が起こると、何億もの人々が Twitter を訪れ、大量のトラッフィクが発生します。ほとんどの場合これは予測不可能です。広告主の方々は、それぞれがターゲットとする利用者の方々にリーチするために、このような機会に迅速に反応します。その結果として、Twitter の広告の需要が急増します。このように変動する環境の中で収益を生む Twitter の広告配信システムは、広告のマッチング、スコア付け、そして配信を、巨大な規模で実現しています。私たちの広告配信システムの目標は、負荷が急上昇した時にも Twitter スケールのクエリをスムーズに処理し、すべてのクエリに対して最適な広告を見つけ出し、コンピューティングリソース使用量を常に最適なレベ

    Twitterスケールでの弾力的な広告配信