行動ターゲティングの躍進のための課題は、個人情報より先にある。

広告配信の最適化を行う際には、どのレベルの情報をどれくらいの精度で取って来れるのかというのは、最適化アルゴリズム選択以前の問題です。得られる情報の内容や精度が異なれば、当然評価手法も反復可能回数も大きく変わります。

最適化の情報収集ステップとして考えれば、ユーザの Web サイト閲覧履歴を取るという意味では、自社のアドネットワーク内のみを Cookie で追跡しようが、ブラウザの履歴の部分集合を確率的に取得しようが、どちらでも良い訳です。

一定規模のアドネットワークを持っていれば、Cookie を使った手法の方が単純かつ確実に情報を取得可能であり、既存の最適化技術をそのまま応用しやすいでしょう。

いまのところ、ブラウザに高々数千程度の URL のリストを送信し、サイト離脱前(つまり高々2〜3クリック以内)に確実にそのユーザの嗜好を解析できる方法を、僕は知りません。もちろん 0.050% を 0.055% にする方法なら、いろいろあるでしょうが。

現時点でも、ad4U は既存広告より高い CTR を叩き出すので、スーツたちや投資家たちは大注目です。同様に個人情報のグレーゾーンに関わってくる分野なので、セキュリティ専門家たち -- ここ数日でにわかに急増中 -- も大注目です。

が、最適化の問題としてみれば、誰もまだまともに手をつけられさえしていない未開の地かも知れません。だからこそ、こういう問題は貴重であり、チャレンジングでもあります。

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