YJTC18 A-7 Yahoo! JAPANを支える広告技術

310 Views

January 29, 18

スライド概要

Yahoo! JAPAN Tech Conference 2018 A-7 セッションのスライドです。

profile-image

2023年10月からSpeaker Deckに移行しました。最新情報はこちらをご覧ください。 https://speakerdeck.com/lycorptech_jp

シェア

またはPlayer版

埋め込む »CMSなどでJSが使えない場合

関連スライド

各ページのテキスト
1.

Yahoo! JAPANを支える広 告技術 メディアグループ マーケティングソリューションズカンパニー 開発本部 佐々木 陽一 Copyright 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.

2.

自己紹介 佐々木 陽一 • メディアグループ マーケティングソリューションズカンパニー 開発本部 パブリッシャーPF開発1部 • 2012年中途入社 • ガラケー向けブラウザ開発(〜 2012年) • 広告配信システムのエンジニア(2012年〜)

3.

ヤフーの広告について 検索連動型広告 ディスプレイ広告

4.

プレミアム広告 スマートフォン版Yahoo! JAPAN ブランドパネル Yahoo! JAPAN プレミアムビジョン

5.

Yahoo!ディスプレイアドネットワーク (YDN)

6.

広告システム全体の構成 管理システム 配信システム 広告DB 広告 広告 レポート ユーザー ログ 集計システム 広告主 (代理店)

7.

広告管理システム 管理システム 配信システム 広告DB 広告 広告 レポート ユーザー 広告主 (代理店) ログ 広告の入稿 • タイトル、説明文、画像、動画、表示URL 集計システム • ターゲティング(性別、年齢、興味関心)

8.

広告配信システム 管理システム 配信システム 広告DB 広告 広告 レポート ユーザー ログ ユーザー、コンテンツの情報を元に最適な広告を表示 集計システム 広告主 (代理店)

9.

広告集計システム 管理システム 配信システム 広告DB 広告 広告 レポート ユーザー ログ 配信実績ログを集計 広告主 (代理店) 実績レポートを表示 集計システム

10.

広告システムの利用技術 • 言語 • C、C++、Java、Python、Goなど • アプリケーションフレームワーク • Spring Bootなど

11.

広告配信システムについて ヤフーのサービス・その他提携サービス全リクエストを処理 • 総アクセス数 月間757億PV(2017Q2時点) • 瞬間最大アクセス数 数十万QPS以上

12.

広告配信システムの構成 フロントエンド 検索エンジン 広告 データ処理 広告DB

13.

広告配信システムの規模 フロントエンド 検索エンジン 広告 データ処理 サーバー数 10000台以上 (仮想機含み) 広告DB

14.

広告配信システムの主な機能 • 検索機能 • 最適化機能 • 課金・ランキング機能(広告オークション)

15.

広告配信システムの主な機能 • 検索機能 • 最適化機能 • 課金・ランキング機能(広告オークション)

16.

• 検索機能 • 最適化機能 • 課金・ランキング機能(広告オークション)

17.

検索機能 フロントエンド 検索エンジン 広告 ユーザー情報 • 性別、年齢、地域、興味関心など データ処理 コンテンツ情報 • 内容、掲載位置、URLなど 広告DB

18.

ブーリアン検索 • ユーザー情報とターゲティング条件を論理和・積で検索 性別 年齢 地域 ここが選択

19.

ブーリアン検索の例 • 広告 A : 男性 ∧ 20代 • 広告 B : 女性 ∧ 20代 • 広告 C : 男性 ∧ 30代 ∧ 東京 クエリ1 = 「男性、20代、東京」、検索結果は A クエリ2 = 「女性、20代、大阪」、検索結果は B

20.

ベクトル空間モデル ベクトル空間モデルによるスコア付け • tf-idf、類似度(内積) 広告A ユーザー θ よりユーザーにマッチした広告を検索 広告B

21.

検索機能と性能の両立 • 膨大な広告在庫から最適な広告を検索 ※200ミリ秒以内で • 性能にこだわると、OSSの検索エンジンでは性能不足 • 2つのアルゴリズムを同時処理できる検索エンジンが存在せず • ビジネス要件を迅速に追加したい 広告専用の検索エンジンを開発

22.

• 検索機能 • 最適化機能 • 課金・ランキング機能(広告オークション)

23.

最適化機能 クリック率、コンバージョン率を予測、最適な広告を配信 予測に必要なデータ • ユーザーの興味関心、行動履歴 • 広告のインプレッション、クリック、コンバージョン実績ログ etc. 機械学習などデータサイエンスを駆使し 広告効果向上

24.

ビッグデータ処理基盤 大規模Hadoopクラスタを利用 検索エンジン フロントエンド 広告 データ処理 広告DB

25.

オンラインでA/Bテスト バケットテストで、広告効果を比較 広告KPI(クリック率、単価など)をリアルタイムで可視化 広告効果向上のPDCAサイクルを実現

26.

広告効果向上にによる好循環 広告効果向上 媒体収益向上 ユーザー数 増加 コンテンツ 制作費増 ユーザー体験 向上 媒体の質向上 媒体の質向上でユーザーに還元

27.

技術がビジネスに与えるインパクト • 2017年第2四半期 広告関連売上高 743億円(前年同四半期比 +7.0%) ディスプレイ広告 378億円(前年同四半期比 +9.5%) 技術優位性がビジネス優位性に直結 広告技術でヤフーを支える

28.

まとめ ヤフーの広告システムは • 大規模 • トラフィックも膨大。サーバーも大規模 • 高い技術力 • 厳しい性能要件。高いエンジニアリングとサイエンスの知識 • 速いPDCAサイクル • バケットテストで、様々な広告KPIををリアルタイムで可視化 • ビジネスインパクトも大きい • 広告収益でヤフーを支える

29.

Copyright 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.