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Adweek: Index Exchangeがヘッダー入札(Header Bidding)機能にマシンラーニングの導入を開始

Index Exchangeによる新製品・アダプティブ・タイムアウト(Adaptive Timeout ()。ウェブページの表示速度を落とすことなく、マシンラーニングを活用し、広告主のマネタイズ機会とカスタマーエクスペリエンスの最適化を図ることが可能になります。

この新製品は、特にモバイル端末からアクセスするユーザーに対し、Wifiやデバイスのネットワークに左右されることなく、、広告の表示速度をより高速に最適化します。

Index Exchangeによれば、アダプティブ・タイムアウトは、ユーザーエクスペリエンスにおいてでネガティブなインパクトを及ぼす可能性 (たとえば、ウェブページの表示時間) を最小限に抑えつつ、広告主がヘッダー入札と呼ばれる決定論理を使用し、広告オークションにおいてインプレッション数を最適化するのに役立ちます。

大半のオンライン広告アークションで広く受け入れられているGoogle側の施策の影響を受ける可能性を排除する手段として、入札リクエスト件数を最大化するためにヘッダー入札が用いらます。これはユーザーエクスペリエンスにネガティブな影響を及ぼすとして、しばしば批評されます。

というのも、メディアバイヤーからの入札リクエストが増えるとページの表示時間が長くなる傾向があるためです。モバイルデバイスでは、プロセスパワーが小さく、ネットワーク信号がより変動するので、これはさらに重大な問題です。

Index Exchangeによれば、入札リクエスト時のタイミング最適化を図ることで、ユーザーエクスペリエンスにネガティブな影響を及ぼすことなく、広告主に入札数の最大化が保証され、収益増加を見込むことができます。

Index Exchangeのプロダクト統括者であるGabriel DeWitt氏によれば、広告主は入札リクエスト時のタイミング次第で、広告配信の機会を損なうケースが多々ありました。

「ヘッダー入札にマシンラーニングを統合することは、製品ラインの自然な進化であり、アダプティブ・タイムアウトは、他の製品同様、弊社のイノベーション実績となるであろうす」と、同氏は言います。

個々のアドエクスチェンジは、広告主の収益機会を最大化するためにヘッダー入札を使用していましたが昨年、入札キャッチングと呼ばれる新機能を巻き込む論争に発展し、その後、停止されるに至りました。

入札キャッチングは、個々の広告インプレッションに対する需要側のプラットホームの成功しない入札リクエストの詳細を保持することに関わり、その後、同一ユーザーが閲覧するコンテンツのその後の部分のDSPのための広告を提供するよう、その同じリクエストの詳細を使用しました。

DeWitt氏は、アダプティブ・タイムアウトは、キャッチングや修正、入札保留にはネガティブな影響を及ぼすことがないと断言しています。「その代わり、アダプティブ・タイムアウトは、デバイス種類やネットワーク状態、ユーザーの閲覧行動に基づいて、IXラッパー・タイムアウトの値を最適化します」としています。

アダプティブ・タイムアウトのマシンラーニング導入はアドテク業界においても先進的であり、2019年後半には、多くの競合他社が追随すると予測されます。

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