ここ数年、Taboola の広告主では、コンバージョンを最適化するために SmartBid（自動入札）が採用されています。
これまでSmartBid（自動入札）でキャンペーンのパフォーマンスを最適化する際には、パブリッシャーやサイトのレベルで行うことが業界の標準でした。たとえば、あるタイプの広告主に対して高いパフォーマンスを示したパブリッシャーの入札額は上げ、低いパフォーマンスを示した場合には下げていました。この最適化手法では、時間帯や位置情報、プラットフォームをはじめとする、広告主が関心を持つ多くの変数のような、キャンペーンのパフォーマンスのより細かな側面が考慮されません。そのため広告主は、パブリッシャーのパフォーマンスよりも細かな側面を考慮するために、複数のキャンペーンを作成する必要がありました。
本日発表する SmartBidディメンション は、Taboola の自動入札テクノロジーである SmartBidを業界の最前線に押し上げるものです。ディメンション により、SmartBid が 40 を超えるディメンションを広告主に代わって自動的に確認するようになるため、広告主が自分で確認する必要がなくなります。最終的には、キャンペーンのパフォーマンスが向上し、コンバージョンが増加するうえ、広告主が広告ダッシュボードでの手作業による最適化に時間を費やす必要はなくなります。
広告の黎明期を振り返る — その始まりは?
当初は CPC（クリック単価）だけでした。広告主があらかじめクリックごとに固定の入札額を決め、それがインプレッションを争う入札額となっていました。
シンプルではありますが、固定の入札額ではキャンペーンのパフォーマンスは平凡なものになり、広告主が達成しようとするコンバージョン数は得られませんでした。広告主が固定の CPC を設定しなければならない世界を想像すると、かなり滑稽です。
これが、SmartBidのようなテクノロジーが発明される前のかつての広告業界の姿でした。実際に、広告主は退屈な最適化作業を長い時間をかけて手作業で繰り返す必要がありました。キャンペーン・マネージャーは、予算を地域、日時、プラットフォーム、クリエイティブなどの多数のディメンションでより細かなキャンペーンに繰り返し分割し、そのフォローと修正を毎日手作業で行っていました。これは退屈で無駄の多い作業でした。
このような入札方法は改善が必要でした。しかし、どうやって?そこで 2018 年に SmartBidを導入しました。
新たなソリューションを設計するにあたっては、広告主にとって理想的な入札方法を理解する必要がありました。ユーザーごとの違いがあるので、すべてのユーザーで同じように入札するのでは意味がありません。レコメンデーションを見たあとにコンバージョンがあるユーザーもいれば、そうでないユーザーもいます。コンバージョンの確率が高いユーザー・インプレッションは（オークションで負けてインプレッションを逃さないように）高額で入札し、当然のことながら、コンバージョンの確率が低ければ低額で入札するのが理想的です。
Taboola の「SmartBid」アルゴリズムが行うのが、まさにこれです。このアルゴリズムはいくつかのディープラーニングモデルから構成され、リクエストが発生する直前に、その入札額を上げるべきか下げるべきか導き出すことに役立ちます。リクエスト時にユーザーによるコンバージョンがあるかどうかを予測して、入札すべきかどうか、いくらで入札すべきかを判断してくれます。つまり、キャンペーンの予算を価値のある機会にのみ使い、コンバージョン率（CVR）を大幅に向上させ、獲得単価（CPA）を大幅に下げることができるのです。
では、その仕組みはどうなっているでしょう？ユーザーのコンバージョンと購買を予測する方法は?
そこで人工知能（AI）の出番となります。Taboola は、Taboola のパブリッシャーの過去のページビューと、それに続くコンバージョンのデータをすべて集約して、1 億行という膨大なデータセットを作成しています。
このデータセットには、Taboola ネットワーク全体のパブリッシャーのサイトと広告主のキャンペーンに関するエンゲージメントに基づく、ユーザーの行動とコンバージョンのパターンが記録されています。このデータを集約して AI を使用することで、ある人が閲覧しているページでその人によるコンバージョンが発生する確率を、リクエスト時に推測します。モデルは繰り返しトレーニングされるため、データの鮮度は保たれ、最新のコンバージョンのパターンが反映されます。
本日 SmartBidディメンション が発表されたことにより、当社が収集したデータセットはパブリッシャーのレベルを超え、読者層と読者のコンバージョン・パターンを対応付けて、コンテンツとコンバージョンをマッチさせる、多数の詳細なディメンションとシグナルを含むようになります。
当社は、プラットフォームや地域、時間帯、曜日などの従来から使用されているSmartBidディメンションだけでなく、ユーザーによる閲覧やコンバージョン履歴、ランディングページの特徴、コンテンツのタクソノミー（分類）など、人間が処理できないシグナルも多く使用しています。
人間の能力を超え、広告主の作業を減らし、コンバージョンを増やす。
SmartBid（自動入札） ディメンション では、こういった人間が検知できないパターンを AI で発見し、ユーザーがコンテンツのページを開く前に、そのユーザーによるコンバージョンの確率が高いかどうかをリアルタイムに判断できます。
レコメンデーションごとの最適化が可能になったのです。また、こうしたパターンにより、レコメンデーション間での汎化も進みます。アルゴリズムはキャンペーンを越えて学習するため、この機能が新しいキャンペーンでも役立つようになるまでの時間は短くなります。
SmartBid（自動入札） ディメンション を使った場合の入札の例:
- SmartBidディメンション は、ある広告主のキャンペーンでパブリッシャーのパフォーマンスが低くても、ある記事がそのキャンペーンに実際に効果的であれば、サイト全体の入札額を下げつつ、その記事の入札額を上げるということができます。
- 昼間であるのにキャンペーンに「朝食が割引」といった内容がある場合は入札額を下げる。
- ユーザーの履歴に応じて入札額を上げる（おむつを購入していた場合にベビー服をすすめるなど）。
- 郵便番号から店舗などに近いとわかるユーザーで入札額を上げる。
あらゆるリクエストに対して、最適なものをアルゴリズムが見つけ、クリック後のエンゲージメントが最も高くなる可能性のあるレコメンデーションを表示するようになります。これによりパフォーマンスが大きく向上し、手作業による最適化を大幅に減らせます。
Taboolaのチームにとって SmartBidに取り組むことの素晴らしさは、広告主の皆さんの成果を向上させるだけでなく、パブリッシャーの皆さんとオープン・ウェブの利益に貢献できることにもあります。これはユーザーの満足度を高めることにもなります。コミュニティとユーザーにとって、真の win-win の関係になるのです。
当社は、多様な AI 研究者からなる専門チームを持ち、SmartBidマシンを構築しています。データを集約し、日々モデルをトレーニングして最適化し、それを Taboola クラウド全体で数千の Docker に配置しています。
SmartBidの採用率は Taboola の広告主全体で 85% になっています。この広告コミュニティの皆様にSmartBidディメンションを体験していただくことを、本日より楽しみにお待ちしております。