3rd Party Cookie 規制後の広告配信技術

2024年度 人工知能学会全国大会（第38回） インダストリアルセッション発表資料
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2024/industrial-session#ind4-5

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4. 3rd Party Cookie ͷ׆༻ 3rd Party Cookie ͸υϝΠϯԣஅͰσʔλͷ؅ཧ͕Մೳ ޿ࠂ഑৴ʹ͓͚Δ 3rd Party Cookie ͷ׆༻ྫ • ޮՌܭଌ ▶ ޿ࠂͷΫϦοΫ͔Β঎඼Λߪೖͨ͠ͱ͍͏Ұ࿈ͷྲྀΕΛܭଌ͢Δ࢓૊Έ • λʔήςΟϯά ▶ ΦʔσΟΤϯεͷझ޲ʹ߹Θͤͨ޿ࠂΛ഑৴͢Δ࢓૊Έ • ϑϦʔΫΤϯγʔ੍ޚ ▶ ಉҰͷ޿ࠂ͕ࣥ፠ʹදࣔ͞ΕͨΓͱ͍ͬͨ͜ͱ͕ى͖ͳ͍Α͏ʹදࣔස౓Λ੍ޚ͢Δ࢓૊Έ Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 3 / 16
5. ػցֶशͷ׆༻ྫ ブラウザ 製品サイト アドテクサーバー ニュースサイト (広告枠あり) ②サイトを開く ① ③Cookieタグ発火 ④ブラウザにCookie発行 ⑤広告枠のあるサイトに訪問 ⑥広告をリクエスト ※ RTB (Real-Time-Bidding)など ※ ⑦広告配信 最適な広告を選択 広告配信後の効果計測もCookieに依存 計測データを使って最適化 コンバージョン予測など様々な機械学習の技術を活用 Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 4 / 16
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7. Contents 1 ΦϯϥΠϯ޿ࠂʹ͓͚Δػցֶशͷ׆༻ͱ 3rd Party Cookie ͷن੍ 2 Privacy Sandbox 3 Attribution Reporting API (ARAPI) ʹΑͬͯੜ͡Δ՝୊ͷݕ౼ Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 6 / 16
8. Privacy Sandbox Privacy Sandbox Google ͷఏএ͢ΔϓϥΠόγʔอޢͱ޿ࠂͷޮ཰ԽΛཱ྆͢ΔͨΊͷ୅ସٕज़ͷ૯শ ۩ମతʹ͸, Chrome Ͱ࣮૷͞ΕΔ͍͔ͭ͘ͷ API ͔Βߏ੒ • Protected Audience API ▶ σόΠε্Ͱ޿ࠂΦʔΫγϣϯΛ࣮ࢪ (Ϣʔβʔ৘ใΛ֎෦΁ૹ৴͠ͳ͍Ϧλή޿ࠂ) • Attribution Reporting API ▶ 3rd party Cookie Λར༻͠ͳ͍ޮՌܭଌΛ࣮ࢪ • Topics API ▶ ௥੻Λެ։͠ͳ͍ڵຯɾؔ৺τϐοΫͷऔಘ etc. ݱࡏ 30 ݸҎ্ͷ API ͕ൃදٴͼఏڙ͞Ε͍ͯΔ Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 7 / 16
9. Attribution Reporting API 2 छྨͷϨϙʔτ͕ར༻Մೳ • Aggregatable Report • Event-level Report : ػցֶशͷֶशʹར༻Մೳͳ૝ఆ Attribution Reporting API ͷϨϙʔτʹ͸Ұఆ֬཰ͰϊΠζ͕ࠞೖ (ϓϥΠόγʔอޢͷͨΊ) ϨϙʔτλΠϛϯά΋Ұఆִؒ͝ͱʹͳΔ ର৅ͷܭଌ஍఺Λ૿΍͢΄ͲʹϊΠζ֬཰্͕ঢ 1ઃఆ஋ʹΑͬͯมԽ Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 8 / 16 Event-level Report ͷ৔߹ ϊΠζͷൃੜ֬཰ p p = k k + exp(ϵ) − 1 • k: ͱΓ͏Δύλʔϯ਺ 1 • ϵ : ϓϥΠόγʔอޢ܎਺
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12. [طଘݚڀ] தؒ KPI ͷϚϧνλεΫֶश ίϯόʔδϣϯʹࢸΔ·Ͱʹ͸ෳ਺ͷεςοϓ͕ଘࡏ • ຊདྷୡ੒͍ͨ͠ίϯόʔδϣϯ͸ϝΠϯܭଌର৅ • ϝΠϯͷܭଌର৅ͷίϯόʔδϣϯ਺͸গ਺ ▶ ਖ਼ྫ͕গͳ͗͢Δ৔߹, ֶश͕ෆ҆ఆ ⇒ தؒܭଌର৅ΛؚΊͨϚϧνλεΫֶश ࠨਤ͸Α͋͘ΔϚϧνλεΫֶशͷߏ੒ 2Advances and Challenges of Multi-task Learning Method in Recommender System: A Survey Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 11 / 16 広告表示 クリック カート 購入 (メイン計測対象) (中間計測対象) Figure: [MINGZHU et al., 2023]2 ͔ΒҾ༻
13. [طଘݚڀ] Delayed Feedback Model (DFM) ஗Είϯόʔδϣϯ໰୊ click click C=1 C=1 C=0 Y=0 click Y=0 Y=1 cv cv 現在時刻 コンバージョン遅れ D クリックからの経過時間 E ҎԼͷ͜ͱ͕੒ཱ • Y = 0 ⇔ C = 0 or E < D • Y = 1 ⇒ C = 1 DFM [Olivier Chapelle, 2014]a Ͱ͸ɼ ஗Ε෼෍ΛผͷύϥϝτϦοΫϞσϧͰఆٛ ίϯόʔδϣϯൃੜ֬཰ Pr(C = 1|X = x) = p(x) = 1 1 + exp(−w⊤ c · x) ஗Ε෼෍ Pr(D = d|X = x, C = 1) = λ(x) exp(λ(x)d) ͜ͷͱ͖ λ(x) = exp(w⊤ d · x) a஗Είϯόʔδϣϯͷ໰୊ઃఆΛ࠷ॳʹࣔͨ͠ݚڀ Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 12 / 16
14. [طଘݚڀ] Delayed Feedback Model (DFM) ίϯόʔδϣϯ͕؍ଌ͞ΕΔ֬཰ Pr(Y = 1, D = d|X = x) = Pr(C = 1, D = d|X = x) = Pr(D = d|X = x, C = 1)Pr(C = 1|X = x) = λ(x) exp(−λ(x)d))p(x) ίϯόʔδϣϯ͕؍ଌ͞Εͳ͍֬཰ (ࣜมܗলུ) Pr(Y = 0|X = x, E = e) = Pr(Y = 0|C = 0, X = x, E = e)Pr(C = 0|X = x) +Pr(Y = 0|C = 1, X = x, E = e)Pr(C = 1|X = x) = . . . = 1 − p(x) + p(x) exp(−λ(x)e) ্ه͔Β໬౓ؔ਺Λఆٛͯ͠ EM ΞϧΰϦζϜͳͲͰ࠷దԽ ˞ ݱࡏͰ͸, NN ͰΑΓॊೈʹ஗Ε෼෍ΛϞσϦϯά͢ΔͳͲͷ೿ੜ΋͋Γ Fukushima Daisuke (MicroAd inc.) ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձʢୈ 38 ճʣΠϯμετϦΞϧηογϣϯ 13 / 16
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