機械学習によるインターネット広告最適化―現代の配信アルゴリズムから広告制作の未来まで

内容説明

年間３．３兆円の市場を動かす、０．１秒の配信プロセス。ＧｏｏｇｌｅやＭｅｔａが莫大な収益を得ているインターネット広告事業。高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、サイバーエージェントの著者陣が詳解。

目次

第１章　インターネット広告業界と機械学習
第２章　広告配信のためのアルゴリズム
第３章　広告配信の効果測定
第４章　広告配信とプライバシー
第５章　広告運用のための自然言語処理
第６章　グラフィックデザインのための機械学習

著者等紹介

木村衆平［キムラシュウヘイ］
修士（経営工学）。株式会社サイバーエージェント広告部門執行役員。２０１１年慶應義塾大学大学院理工学研究科修士課程修了後、株式会社サイバーエージェントに入社。広告効果計測のサービス開発を経て、広告取引システムの開発に従事。現在は主にリテールメディア領域の事業開発を中心に広告部門全体の技術担当執行役員を担う

暮石航大［クレイシコウダイ］
修士（情報学）。株式会社サイバーエージェント勤務。２０２０年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了。２０２０年株式会社サイバーエージェント入社。入社後、広告配信システムの開発や効果検証の業務に従事

河野剛大［コウノタケヒロ］
修士（工学）。株式会社サイバーエージェント勤務。２０２０年慶應義塾大学大学院理工学研究科修士課程修了後、株式会社サイバーエージェントに入社。広告配信システムの設計・開発に従事

張培楠［チョウペイナン］
修士（工学）。株式会社サイバーエージェントＡＩ　Ｌａｂ上級研究員。２０１６年東京都立大学大学院情報科学科修士課程修了後、ヤフー・ジャパン株式会社（現・ＬＩＮＥヤフー株式会社）入社。機械学習エンジニアを経て現職。広告文生成プロダクト「極予測ＴＤ」の立ち上げやＡＣＬなど主要国際会議での論文発表に貢献。専門は自然言語処理（ＮＬＰ）

山口光太［ヤマグチコウタ］
博士（コンピュータ科学）。株式会社サイバーエージェントＡＩ　Ｌａｂ主席研究員。２０１４年Ｓｔｏｎｙ　Ｂｒｏｏｋ大学コンピュータ科学研究科博士課程修了。東北大学大学院情報科学研究科助教を経て現職。２０２２年より主席研究員。専門はコンピュータビジョン（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

出版社内容情報

年間3.3兆円規模の市場を生むインターネット広告。
高速で最適な広告配信を実現する技術を、サイバーエージェントの著者陣が解説！
　配信アルゴリズム、広告効果測定、プライバシー保護のメカニズム、コンテンツ生成手法まで網羅。

【目次】
第1章　インターネット広告業界と機械学習
　1.1　インターネット広告業界における機械学習の環境適性
　1.2　機械学習の適用領域
　1.3　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制
　コラム：金融業界の技術者の広告業界への流入
　コラム：広告掲載可否の審査の重要性

第2章　広告配信のためのアルゴリズム
　2.1　CTR/CVR予測
　2.2　予測のサービスでの活用
　2.3　クリエイティブ選択

第3章　広告配信の効果測定
　3.1　はじめに
　3.2　施策の効果の定義
　3.3　ランダム化比較実験
　3.4　観察研究に基づくアプローチ
　3.5　広告配信の効果測定のまとめ
　コラム：サードパーティクッキー廃止の影響調査を実験によって行うことの難しさ

第4章　広告配信とプライバシー
　4.1　インターネット広告における計測の重要性
　4.2　プライバシー規制と取り巻く環境の変化
　4.3　プライバシー保護とアトリビューション
　コラム：プライバシー対策とユーザーからの不透明なトラッキング手法

第5章　広告運用のための自然言語処理
　5.1　はじめに
　5.2　広告テキスト生成のための自然言語処理
　5.3　広告テキスト生成における評価
　5.4　おわりに
　コラム：広告の疲弊
　コラム：レスポンシブ広告の普及

第6章　グラフィックデザインのための機械学習
　6.1　はじめに
　6.2　広告効果の事前予測
　6.3　レイアウトの生成
　6.4　タイポグラフィの認識と生成
　6.5　ラスタ画像生成とグラフィックデザイン

おわりに