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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-04 15:54 限界効用逓減の法則を考慮したインターネット広告のコンバージョン予測 ○海野圭矢（早大）・岩田大地・田中宏明（オプト）・内田真人（早大）  PRMU2023-80 |
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| 抄録 | （和） | マーケティングにおけるインターネット広告の重要性は年々増加している．ある広告代理店では，配信媒体への予算配分を最適化するため，機械学習を用いて将来の広告効果を予測している．しかし広告代理店という立場上使用可能な情報が少ないため，簡易な回帰しか行えず，精度が不十分であるという課題がある．先行研究では，より細かな広告階層に注目し，さらに予測を分解することで精度改善できることを示した．しかし，広告コストと広告効果の間に成り立つ限界効用逓減の法則を正確に考慮したモデルとはなっていなかった．そこで本研究では先行研究をベースに，累積値をとるという新たな前処理を導入する．累積値をとることにより限界効用逓減の法則をうまく取り入れ，予測精度が大幅に向上することを示す．また，先行研究の評価実験では，単一の広告階層で評価を行っているが，目的に合わせて別の階層で評価を行うことも重要である．そのため，本研究では複数の階層で評価を行う．本手法の有効性は，実際の広告ログデータを用いた実験により検証された． |
| （英） | The importance of Internet advertising in marketing is increasing every year. An advertising agency is using machine learning to predict future advertising effectiveness in order to optimize budget allocation to media for distribution. However, due to the limited information available to the agency, only simple regression can be performed, and the accuracy is inadequate. In a previous study, it was shown that accuracy can be improved by focusing on a more detailed advertising hierarchy and decomposing the forecasts. However, the model did not accurately take into account the law of diminishing marginal utility that exists between advertising cost and advertising effectiveness. Therefore, we take cumulative values as a new preprocessing. We show that this preprocessing successfully incorporates the law of diminishing marginal utility and significantly improves the prediction accuracy. In the evaluation experiments of the previous study, evaluation was conducted on a single advertising hierarchy, but it is also important to conduct evaluation on different hierarchies depending on the purpose. Therefore, in this study, we evaluate model performance at multiple hierarchies. The effectiveness of our method was verified through experiments using actual ad log data. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / インターネット広告 / / / / / / |
| （英） | Machine Learning / Advertisements on the Internet / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 409, PRMU2023-80, pp. 168-173, 2024年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2023-80 | |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2023-80 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2024-03-03 - 2024-03-04 |
| 開催地（和） | 広島大学 東広島キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus |
| テーマ（和） | 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2024-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 限界効用逓減の法則を考慮したインターネット広告のコンバージョン予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Conversion Prediction in Internet Advertising Using the Law of Diminishing Marginal Utility |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | インターネット広告 / Advertisements on the Internet |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 海野 圭矢 / Keiya Unno / ウンノ ケイヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩田 大地 / Daichi Iwata / イワタ ダイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社オプト (略称： オプト) OPT, Inc. (略称： OPT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 宏明 / Hiroaki Tanaka / タナカ ヒロアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社オプト (略称： オプト) OPT, Inc. (略称： OPT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 真人 / Masato Uchida / ウチダ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-04 15:54:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2023-80 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.168-173 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) |
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