ニュースメディアにおける広告技術

スマートニュース株式会社の西尾と申します。広告開発チームのエンジニアリングマネージャーを務めています。すでに1ヶ月前になってしまいましたが、2018年6月20日にLINE株式会社で開催された「Meetup in Tokyo #37 ニュースメディアにおける広告技術」に登壇しました。 私は大学時代に物理学を専攻していましたが、物理学がソフトウェアエンジニアリングと直接結びつくわけではありません。しかし、物理学がスマートニュースの問題解決に役立った事例があり、とても面白かったので、今回ぜひ紹介したいと思います。スライドには数式が多いため、自分には関係ないと思われる方もいらっしゃるかもしれません。そのような方には、ぜひ最後の「発表に込めた思い」を読んでいただければと思います。 現在私は、特に広告配信アルゴリズムの開発・実装という側面でチームをリードしています。 広告配信のアルゴリズムは大抵、秘密にしておきたいものですが、「AI・機械学習によって最適値を計算しています」というぼかした説明では全く面白くありません。そこで今回は、運用型広告配信における「自動入札機能」に関する数学的な理論について、踏み込んで発表してみることにしました。 運用型広告においては、メディア（SmartNews）が収益性の高い広告を選んで配信するオークションを開催しています。 具体的には、各広告主が自身で入札価格（≒クリック単価）を設定します。そこに、その広告がどれだけクリックされやすいかの予測値（≒CTR）を掛け合わせ、そのスコアに基づいて配信する広告を決定する仕組みです。 広告主側から見ると、入札価格を上げることでオークションでの勝率が上がり、広告配信量を増やすことができます。しかし、クリック単価が上がってコストも増加してしまうというジレンマの中、入札価格を調整していかなければなりません。 この入札価格の調整を自動で行う機能が、自動入札機能です。 自動入札機能では、通常なら広告主が設定する入札価格を、広告主の目標値を最大化するようにメディア（SmartNews）側で最適化します。人間による調整よりもはるかに細かく最適化できるため、ほとんどの場合、自動入札機能を使用することで広告の成果指標は向上します。 SmartNewsにおいて、この機能は2017年にリリースされています。 * 入札価格の自動調整機能が追加されました * コンバージョン数・クリック数最大化機能をリリースしました 上記がいわゆる「ぼかした説明」です。この発表では、もっと数学的に踏み込むことを目標としました。 * 自動入札機能において、最適な入札価格を決定するという問題の数学的定式化 * シンプルな場合における具体的な解析解の導出 発表ではこの2点を解説しました。数学の比重が大きいのですが、興味を持っていただいた方は、詳細を発表スライドでご覧いただければと思います。この定式化は理論的に美しく、様々な問題設定へ応用可能だと思いますので、結論としての解析解だけでなく、ぜひ定式化の論理を追っていただきたいと思います。 （注）発表内容は、SmartNewsにおける自動入札機能の開発・改善にあたって大いに参考にしたものですが、実際のロジックそのものを説明しているわけではありません。実際のロジックには他にも様々な工夫があり、その内容は秘密です。 また、この発表を通じて暗に伝えたかったことは、広告技術の領域では数学・物理学の知識が実際に生かせて面白い、ということです。 発表スライドでは、ラグランジアンや変分法といった数学的技法を用いて、最適な入札価格を決定しています。エンジニアにとってはあまり馴染みがない要素かもしれませんが、実はこれらは物理学の基礎となる道具立てです。私は自動入札機能の開発を経て、優秀なエンジニアと数学・物理学の出身者が一緒に仕事をする相乗効果によって、優れたサービスが生み出されることをより強く信じるようになりました。そしてスマートニュースをそのような会社にしていきたいと考えています。 エンジニアの方も、数学・物理学をご出身の方も、社食での無料ランチもございますので、ぜひオフィスへ遊びに来ていただければ幸いです。応募前にカジュアル面談や社食ランチに興味を持たれた方は、ぜひ以下からご連絡ください。お待ちしております。 Software Engineer (オープンポジション / ポジションサーチ) 今回の発表に関連するポジションは以下です。 * Software Engineer, Ads Service Backend * Software Engineer, Ads Algorithm 他にもさまざまなポジションで採用を行っておりますので、採用ページもご覧ください。 発表の機会をいただき、ありがとうございました。登壇後、様々な方とお話しする機会にも恵まれ、とても貴重な経験となりました。またよろしくお願いいたします！

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