Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

O2O広告のためのデータサイエンス

 O2O広告のためのデータサイエンス

サイバーエージェントの技術カンファレンス CA BASE NEXTの登壇内容です。
サイバーエージェントの小売領域のデジタル化事業において発生しうるタスクの紹介とその一例としてO2O広告での広告効果の評価の話をしました。

y.hayakawa

May 27, 2021
Tweet

More Decks by y.hayakawa

Other Decks in Technology

Transcript

  1. ✅ ✅ - A/Bテスト的比較 ✅ ✅ ✅ ✅ ややこしい比較 →無作為抽出ではなくなる

    →広告表示されやすさに バイアスがある →薄まっている - 表示された人vsされなかった人で比較す ればいいじゃん
  2. [1] Garrett et al., "Ghost ads: Improving the economics of

    measuring online ad effectiveness." Journal of Marketing Research 54.6 (2017): Ghost Ad [1] 広告表示 グループ 別広告表示 グループ ✅ ✅ ✅ ✅ - A/Bテストを工夫する - 関係のない別の広告を表示する - 広告にあたった人だけで比較
  3. プライバシー問題は依然残る [2] Riederer et al. Linking Users Across Domains with

    Location Data: Theory and Validation, WWW2016. [3] Feng et al. DPLink: User Identity Linkage via Deep Neural Network From Heterogeneous Mobility Data, WWW2019. IDがオフラインにしか存在しない User Identity Linkage 問題として解く 複数ソースのIDを同定する問題 オフラインの計測を利用した多くの研究が存在 [2, 3]
  4. - バイアスを認知した上で議論・分析 - 観測できている範囲で対応する 補正した推定量を考える (広告ログ×MLの例 [4] ) 制御する(同じようなバイアスを持った人同士を比較) [4]

    Zhang, Wenhao, et al. "Large-scale Causal Approaches to Debiasing Post-click Conversion Rate Estimation with Multi-task Learning." In Proc. of The Web Conference 2020. . 計測のバイアスと補正