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検索技術の活用による広告配信Relevance向上
- 1. 1 検索技術の活⽤による広告配信Relevance向上 FB Ads API Meetup #3 2016年10⽉ 篠原英治
- 2. 2 Name： Eiji Shinohara / 篠原 英治 Role： • AWS Solutions Architect - Ad Tech - Subject Matter Expert - Search services Twitter : @shinodogg Blog : http://shinodogg.com Slideshare: http://www.slideshare.net/shinodogg Who am I? #AWSAdTechJP
- 3. 3 楽天ぴたっとアド(Ad Network) 楽天サーチワード広告 / CPC広告 Who am I? http://ascii.jp/elem/000/000/419/419977/ http://search.rakuten.co.jp/search/mall/胡蝶蘭/ #AWSAdTechJP
- 4. 4 AWS Solutions Architect
- 5. 5 AWS Solutions Architect AWSに関するご相談 よろず承ります！
- 6. 6 AWS Solutions Architect にしても、、、 圧倒的○○○○感！
- 7. 7 Facebook広告API
- 8. 8 Facebook広告API
- 9. 9 Facebook広告API
- 10. 10 Facebook広告API
- 11. 11 Marketing API Introduction https://developers.facebook.com/docs/marketing-apis
- 12. 12 Marketing API Introduction https://developers.facebook.com/docs/marketing-apis
- 13. 13 Marketing API update • 気が利いてる感: フィードバックを重要視していると予想 – Sandbox mode • こういうのないの？って⾔われてた… • AWSにもサンドボックス的なアカウントあると嬉しい かも – Ads Copy API • 単純にコピーするだけならありそうだけど • Deep Copy / Shallow Copyは嬉しい
- 14. 14 Lucene/Solr Revolution 2016 • 検索技術に関するカンファレンスに参加しました@Boston
- 15. 15 Lucene/Solr Revolution 2016 • Target(スーパーマーケット)の事例 – 『アーモンド』で検索されたら、、 • アーモンドチョコレート • アーモンドミルク • アーモンドキャンディ – 多岐にわたる商材からドンピシャのものを表⽰するの は難しい
- 16. 16 Lucene/Solr Revolution 2016 • Target(スーパーマーケット)の事例 - チューニング前 – 7 ring check binder (⽳が7つのバインダー)
- 17. 17 Lucene/Solr Revolution 2016 • Target(スーパーマーケット)の事例 - チューニング後 – 7 ring check binder (⽳が7つのバインダー)
- 18. 18 Lucene/Solr Revolution 2016 • Flipkart(インドのEC)の事例 - チューニング前 – 検索⽤のインデックスが更新された頃には在庫切れ…
- 19. 19 Lucene/Solr Revolution 2016 • Flipkart(インドのEC)の事例 - アーキテクチャ変更後 – Near Real Timeに更新が必要な部分は別出しに
- 20. 20 Lucene/Solr Revolution 2016 • Salesforce – レイヤ分けをして精度を向上
- 21. 21 Lucene/Solr Revolution 2016 • Salesforce – レイヤ分けをして精度を向上 • 検索エンジンでSimilarity(TF-IDF) • 独⾃コンポーネントでソート • 機械学習アプローチで作成したモデルを使って精度向上
- 22. 22 Lucene/Solr Revolution 2016 • 検索技術のこれまでとこれから: Lucidworks Treyさん – 基本: 転置インデックス, TF-IDF, Query Formulation,,, – 拡張: シノニム展開, Entity Recognition – クエリ: クエリのパース, ブースト,, – Relevancy：機会学習, AB Testing – Self-Learning
- 23. 23 Apache Solr 6 – SQL&JDBCのサポート
- 24. 24 Lucene/Solr Revolution 2016 • Lucidworks Fusion – Hiveクエリ on Zeppelin – SQLを使って Solrのデータ と HDFSのデータ を Join
- 25. 25 Lucene/Solr Revolution 2016 • Lucidworks Fusion
- 26. 26 Lucene/Solr Revolution 2016 • Lucidworks Fusion
- 27. 27 Lucene/Solr Revolution 2016 • Lucidworks Fusion k-means, random forests, support vector machine,,, アドテクの世界でもBigData活⽤の⽂脈で⽤いられている技術
- 28. 28 Amazon EMR – 5.0 – Spark 2.0.0 http://www.slideshare.net/shinodogg/amazon-emr500spark-20zeppelinsql
- 29. 29 • Zeppelin: Management Consoleのリンクをクリック Amazon EMR – 5.0 – Spark 2.0.0 http://www.slideshare.net/shinodogg/amazon-emr500spark-20zeppelinsql
- 30. 30 • 開発チームには Apache Solr の Commiter もいます :) Amazon CloudSearch / Amazon Elasticsearch Service https://twitter.com/shinodogg/status/533290209430216705 https://www.instagram.com/p/BLiYQI7gfZB/
- 31. 31 精度の⾼い広告配信 • 検索技術 と BigData技術 組み合わせて Relevance向上！ http://www.slideshare.net/shinodogg/accerelating-adtech-on-aws-awsadtechjp https://twitter.com/hisashinakayama/status/786508986140983296
- 32. 32 アドテクノロジーもアマゾンで #AWSAdTechJP
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