Index Exchangeの視点

アダプティブ・タイムアウト ― ヘッダー入札に適応型機械学習を導入

Index Exchange では、パブリッシャーの皆様に新しい機能「アダプティブ・タイムアウト」をご紹介でき大変光栄です。現在のところ、パブリッシャーが利用できるラッパーはすべて固定値のタイムアウトを使用しており、ほとんどのパブリッシャーは、機器の種類やユーザーのネットワークの状態などの要素に関わらず、すべてのヘッダー入札サプライで単一のタイムアウトを使用しています。これは、最適化にはまだ重要なことが残っていることを意味します。アダプティブ・タイムアウトを使用すれば皆様は、当社のパブリッシャーに、これら変動要素に対応する適応型機械学習機能を手に入れることができるのです。この機能は、パブリッシャーが評価できるすべての入札アダプターに対する入札応答の件数を増加させるとともに、パブリッシャーの収益向上を支援し、ユーザー体験の改善にも貢献します。静的タイムアウトでは、パブリッシャーはユーザー体験を犠牲にして長時間ヘッダー入札を待つか、積極的なタイムアウトを設定して収益を犠牲にするか、トレードオフを迫られることとなりました。

適応型機械学習付きヘッダー入札 ― なぜ大切か

Index Exchange のラッパーを使用するパブリッシャー全体において、全入札アダプターの平均タイムアウトは約15%となっており、遅延に制約のある環境で入札応答を待っている間に、パブリッシャーが機会を失う結果となっていました。タイムアウトにより、すべての潜在的な入札を評価することができないため、デマンドパートナーからの最高入札を含め、パブリッシャーは多くの入札を逸失してしまうこととなります。当社では、デバイスタイプ、ジオロケーション、ネットワークの状態等に対応する適応型機械学習アルゴリズムを作成することで、パブリッシャーのラッパーのタイムアウトを最適化できることが分かりました。

その仕組み

Index Exchange のアダプティブ・タイムアウトは、各ユーザーそれぞれのページビューに対し、パブリッシャーのラッパーのタイムアウトを最適化する適応型機械学習アルゴリズムに基づく機能です。このアプローチでは、パブリッシャー側で開発の必要なく、ユーザー体験を向上させるとともに、収益を最大化することができます。アダプティブ・タイムアウトなら、パブリッシャーは適応型機械学習アルゴリズムにアクセスし、ネットの接続速度により、ラッパーのタイムアウト値を調整できます。さらにデバイスタイプやジオロケーションなど、その他の要素も考慮の対象となります。これらの情報により、アダプティブ・タイムアウトは、ヘッダー入札に最適な時間を適用し、エンドユーザーのブラウザ体験の最適化を図ります。

Watson Advertising 社のレベニュー・リーダー Jeremy Hlavacek 氏は次のようにコメントしています。「当社の Index Exchange との長年のパートナーシップは、当社が最新技術とパブリッシャー収益の最大化に継続的に取り組んでいることの証となっています。この最新機能により、より多くの入札応答が当社の広告サーバーに入力されるとともに、ユーザー体験も向上することでしょう。これは、収益成長の大きなチャンスです。」

アダプティブ・タイムアウトについて詳しくは、当社のナレッジベースをご覧ください。

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