広告配信について自分なりに考えてみた

僕は何かを考えるときに，まず何も見ずに色々と考えるのが好きだ．広告配信を勉強したいと思ったので，まずは自分なりに考えてみることにした．

さて，まず，登場人物は以下の3人としよう．

• メディア
• 広告主
• 広告配信サービス

メディアがやること

ここでいうメディアとは，広告配信枠を持つ媒体のことをさす．この人は極力何もしたくないので，以下の二つをするだけにしよう．

• 各ページのURLを広告配信サービスに登録する
• 広告配信サービスが提供するJavascriptを配信枠に貼る

広告主がやること

広告主は，広告を提供する人のこと．この人も極力何もしたくないので，各広告に対して，以下の二つを広告配信サービスに提示するだけにしよう．

• 1クリックあたり払っても良い金額の上限
• 予算

広告配信サービスがやること

この人は色々なことをやらないといけない．

メディアが送ってきたURLに対して特徴ベクトルを計算し，(URL, 特徴ベクトル)という形で保存する．
メディアが送ってきたURLに対して，全ての広告とのクリック率を計算．各広告の上限×クリック率が最も高い広告を返す．このとき，計算しておいたURLに対する特徴ベクトルを使う

クリック率を予測するモデルの構築

データが必要．配信側では，配信した (URL, 広告, 時間)を保存しておく．メディア側では，クリックされた (URL, 広告, 時間)を広告配信サービスに送る．なお，これは広告配信サービスが提供するJavascriptが行う．

さて，モデルを構築するためには，(URL, 広告, クリックされたかどうか)が必要．「配信した広告がクリックされたかどうか」というのはどうやって見極めれば良いだろう．ここでは単純な方法を使ってみる．
「クリックされた」というのはメディアが送ってきたクリックデータを見れば良い．「クリックされなかった」というのは，推測が必要．例えば，URLと広告に対して，配信した時間に最も近いクリックとの差が$\epsilon$以上であればそれはクリックされなかったとみなす．こうして，(URL, 広告, クリックされたかどうか)というデータができる．あとはロジスティック回帰とかで，p(クリックされたかどうか|URL, 広告)を推定すれば良い．

今回は，自分なりに広告配信の仕組みを考えてみた．ここから実際に使われている仕組みを勉強していきたいと思う．

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