Defining the Future

ひとつのURLにたくさんの意味を付けるということ

今後RTBの世界になると特になのですが、広告のターゲティングや最適化のためには、URLにたくさんの意味を付けることが必要になります。たとえば、
http://noglog.com/archives/51014835.html
というURLがあった場合に、

ドメイン：noglog.com
ドメインテーマ：ネット広告、統計
URLテーマ：ネット広告、ビジネス
URLキーワード：データエクスチェンジ、アドエクスチェンジ、マイクロアド

といったコンテンツを基にしたテキストマイニング（日本語解析）からのデータをくっつけることができます。同時に、ログデータからは

訪問者傾向
訪問者の他サイトでの行動
流入元傾向
被検索キーワード

などの情報がわかります。（あくまでも一例です。）

「データマイニング（統計解析）のアルゴリズムで最適化し・・・」などと言うと、なにやらよくわからないがポンと答えが勝手に出るようなイメージを持たれていると思いますが、ぜんぜん違ったりします。キモは上記のようなデータの作り方、つまり変数の作り方にあります。いや、あると私は思っています。料理で言うところの下ごしらえが重要です。アルゴリズムの違いは相対的に小さな要素になることが多いです。

テキストマイニングもログ解析も、もちろん言語が理解できなければうまく区分できません。日本語サイトであれば、ネイティブな日本人が整備をしなければなりません。

仮にその整備をしなかった場合、意味付けをしない媒体社単位やドメイン単位などで扱うことになります。しかし、たとえば"アメブロ"や"ライブドアブログ"という区分は広告にとって意味があるでしょうか？"アメブロの主婦の弁当日記"と"ライブドアブログの主婦の弁当日記"は近いですが、同じアメブロ内でも弁当日記とビジネスオピニオンブログとではまるで違うコンテンツのはずです。媒体区分を縦に取った時、横のコンテンツ軸の方が広告にとっては重要だったりするわけで。

そして、一ヶ月間でそのブログが300PVだった場合、ある1広告が配信されるのは通常その内30PV以下です。30インプレッション、0クリック、0コンバージョン。このデータは何の意味も持ちません。少なすぎるのでこの単位で最適化はできません。だから往々にして"アメブロ"のような単位にまとめられちゃうんですが、上記のような理由でダメなわけで。仮に1媒体1広告キャンペーンあたり10,000インプレッションに達してから最適化が始まるなんてロジックであればツールなど不要であり、Excelで影響の大きい部分だけ盆栽をすれば良くなってしまいます。

オーディエンスデータの加工においても、最適化においても、コンテンツを正しく理解できていなければうまく機能させることは難しいのです。アルゴリズムも重要ですが、それ以上に変数の整備が重要だったり。海外のツール導入の際にはそのあたりをよくヒアリングしておく必要があるんじゃないかなと思っています。

これまでで最もマニアックなエントリーだな。。

マイクロアドのデータエクスチェンジ事業への参入に関して

自分の勤務先のことをブログに書くのはこれまで避けてきたわけですけれども、本件ばっかりは一般向けプレスリリースだけでは業界の方にとってモヤモヤすぎると思いますので、こちらで少しばかりディープな内容を。

マイクロアド、データエクスチェンジ事業へ参入。オーディエンスデータと広告配信技術をメディア各社に開放。

ということで、アドネットワークを中心とした事業を展開してきたマイクロアドですが、この度オーディエンスデータの流通を媒介するデータエクスチェンジ事業へ参入します。データエクスチェンジについて詳しくは以前の記事をご参考に。

これまでマイクロアドではデータプロバイダ（メディア企業・媒体）からオーディエンスデータを購入して自社のアドネットワークでのターゲティングに活用するというのをずっとやってきたのですが、そのインフラ・プラットフォーム部分やマイクロアドのデータを他社にも解放するという感じです。

でも、そこで大儲けしようなんて魂胆はまったく無いです。なぜそんなことをするのかと言えば、オーディエンスターゲティングの浸透のため、さらにはディスプレイ広告の発展のためです。「マジ何いっちゃってんスか。」と言われそうですが、結構本気です。以前からくどいくらい書いていますけれども、ディスプレイ広告ビジネスはこれからエコシステム（生態系）がすべてになっていきます。どれだけすごいテクノロジーが産まれようとも、お金を含めたあらゆるものが適切な流動性を持ち、食物連鎖が起こらなければ話になりません。こうした話は常に"ニワトリが先か卵が先か論"になりますが、我々はすぐ卵産み落とせるんだから、産んじゃおうよっていう話なのです。

どういうことかと言うと、まずデータエクスチェンジャーには大きく三つのコアが必要です。
pixel（Webビーコン）処理システムや解析・cookie管理のためのDWHなどのシステムインフラ
データマイニングによってオーディエンスを分析・分類するための人材
アドネットワーク, Ad Exchange, SSP (Yield Optimizer), DSPなどとのAPI接続
というあたりが主要機能で、とは何年もやってきて、そろそろ日本でもの外部環境が揃ってくるので、これに対応してその利用を他社さまにも解放しちゃいます、ということです。

これらを独自に構築しようとした場合、莫大なシステムコストと人材獲得コストがかかって費用対効果が見合う企業は無いと思うので、データエクスチェンジに関してはアウトソースしてもらえればと（流行りのクラウド的な）。また、「データを活用したいんだけどどうしたらいいかがわからない。」という声をこのところものすごい勢いで頂くので、そこらへんも全部まるっと。まるまる環境を提供することで、マネタイズ可能データが燃えるゴミになって空へ消えてしまうのを防ぎたいのです。

で、単にマーケットを作っただけでは幽霊マーケットになってしまうので、MicroAdのオーディエンスデータ（月間3億UB突破！）も販売するし、MicroAdもメディア企業さまのオーディエンスデータを購入するので、しょっぱなから築地みたいにホットなマーケットになることを目論んでおります。

アドエクスチェンジエコシステムがうまく食物連鎖を始めるキーとしては二つあると思っていて、ひとつはメディアがアドサーバを利用してアドエクスチェンジを有効活用しはじめること、もうひとつは強いユーザーインテントを保有するメディアがオーディエンスデータを提供し始めることだろうと。今回はこの後者を円滑にするための土台を提供しようというものです。前者に関しても、メディアがアドサーバ『Vasco』を使って簡単に独自の行動ターゲティング配信を行えるようにするので第一歩。メディアさんにとっての"らくらく行動ターゲティング商品構築パック"です。

残念ながら米国と日本には情報格差があります。そこで起こることは支配と搾取であることは歴史が物語っています。このまま日本のディスプレイ広告のCPMがジリ貧を続けていていいはずもなく、米国のVC資金で作られたシステムを日本にひょいと輸入して失敗(!?)するだけの流れなんてつまらんぜよ。スプートニク・ショックみたいなこと起こしたいじゃん。日本のオーディエンスデータの流通は、日本のオーディエンスを知り尽くしたわしら日本人がやらんといかんぜよ。

スプートニク・ショック（Sputnik crisis、スプートニク危機）とは1957年10月4日のソビエト連邦による人類初の人工衛星「スプートニク1号」の打ち上げ成功の報によりアメリカ合衆国をはじめとする西側諸国の政府や社会に走った衝撃や危機感を指す。
スプートニク計画以前、アメリカは自国を「宇宙開発のリーダーであり、それゆえミサイル開発のリーダーでもある」と信じていた。しかしスプートニク1号成功の突然のニュースとそれに対抗したアメリカの人工衛星計画「ヴァンガード計画」の失敗は、アメリカの自信を覆し全米をパニックに陥れた。
(Wikipedia)

ブログ復活。

ドメイン更新期限切れという凡ミスにより当ブログ[noglog.com]がしばらく閲覧できない状態になっておりましたが、先日ようやく復活しました。

ライブドアドメインへのドメイン登録時のメールアドレスが失効し、さらにサポートへの問い合わせに対する返信メールがGmailのスパム判定されるという多重災難。ライブドアさん、ブラックジョークをツイートしたりしてごめんなさい。ボクがわるいです。（でも、ブログもドメインもライブドアなのだから、ブログ管理画面上にアラート出すくらいの連携はお願いしたい。。）

この意図せぬ事態により、Googleではコンテンツ消滅後3日くらいでインデックスから消えるが、Yahoo!は10日以上残り続け、Googleでは2日半経った今もインデックスに復活していないという実験サンプルが得られました。（クローラーの運についてはもちろん認識してますが。）

noglog.comドメインは幸いなことにSEO的に非常に強くなっていたのでなんとしてでも取り戻す必要があったわけですが、その代償は12,000円の復旧費用。このブログのアドネットワーク＋アフィリエイト報酬は毎月1,000円程度×12ヶ月＝12,000円。Yes, Priceless. 収支はトントンでも、金額換算不可能なものごとがたっぷりあるのでぜんぜんよいのですが。

ということで、7月は1エントリもしてないわけですが、別にネタ切れでもTwitterにハマっているわけでもなく、単に仕事人間からの脱却を謀って（失敗して）いることが原因なだけです。書きたいこといろいろあるのでボチボチ書いてきます。今後ともお付き合いのほどよろしくお願いします。

おさらい。
Twitter(@noogle)
Facebook
LinkedIn
Foursquare

『トリプルメディアマーケティング』を読んで考えた未来のメトリックス

トリプルメディアマーケティング
ソーシャルメディア、自社メディア、広告の連携戦略
著者：横山隆治
販売元：インプレスジャパン
発売日：2010-06-25

ADKインタラクティブの横山さんの新著を読みました。既存の広告枠などの買うメディアを"Paid Media"、自社サイトなどの所有するメディアを"Owned Media"、CGMなどのクチコミやパブなどの信頼や評判を得るメディアを"Earned Media"と定義し、その戦略について書かれており、大変勉強になります。特に日頃CPAに血眼になっている方のほうが読まれた方が良いかもしれません。CPAというワードは一ヶ所も出てこない気がします。トリプルメディア×自己関与度＆情緒・理性的購買×パーチェスファネルのマトリックスが好きです(p.36)。そして広告会社はメディアハンドリングの暗黙知がキーになっていくのだろうなぁと思いました。アルゴリズムやオペレーションではなく、暗黙知。

さて。私はこれまで「ソーシャル」という言葉には正直あまり興味を持っていなかったのですが、俄然興味が湧いてきました。きっと、Eaned MediaとOwned Mediaは測定してもらいたがっているんじゃないかと。これまで、広告枠であるPaid Mediaの効果測定は行われてきましたが、EanedとOwnedはCPAのような明快な基準が設けられず、測定が難しい。それゆえにOwned Mediaの企画は売りにくく、価値も上がりづらい。ブログ・SNS・クチコミサイトなどのEaned Mediaの広告枠はCPAが良くないことが多く、CPMは極限まで落ちる。広告枠としての価値が低くとも、コンテンツの価値があったかもしれないのに。本当はオーディエンスの態度変容を導いたダイヤモンドが埋まっていたかもしれないのに！

そこで、アトリビューションモデリングをさらに拡張すれば良いのではないかと。アトリビューションモデリングとは、アシストやポストインプレッション（ビュースルー）効果を拡張したようなものですが、それにトリプルメディアの概念を入れるべきなんじゃないかと。これまで私はオーディエンス行動データと広告主サイトのデータを統合した分析はしてきたんだけれども、広告主サイト内でオーディエンスの意識がどう変わったかについては考えていなかった。ただ、ここは非常に重要であり、測定すべきポイントなのだろうなぁと。

前提として、オーディエンス行動データ（NOTオーディエンスカテゴリ）と広告主サイト訪問データ（NOTサマライズドデータ）が統合されている必要がある。ただ、たとえば私の勤務する会社では広告枠データと広告主サイト訪問データを合わせると月間2.5億UB（ユニークブラウザ）以上あるのだけれど、これでも行動データの方はまだまだ足りない。行動は欠けてばっかりさ。これを仮にどこかの一社で囲い込もうとしても絶対に無理で、お互いの価値向上のために手を携える必要がある。

そして、広告主サイト内でのオーディエンスの態度変容みたいなものはデータの取得可能性の面でもコストの面でもテーマの面でもアカデミック世界ががんばったらいいのではないかなと。企業は儲かりづらくて霧のかかった領域には進みづらい。たとえば正確なテキストマイニングだけができたとしてもお金儲けは難しいのだけれど、オーディエンスの態度変容を導いたコンテンツを浮かび上がらせる技術ができれば売れる、とか。とても資金の乏しいベンチャーの人材の時間を使っては研究できない。学会ではクロールデータとかWikipediaとかSBMとか過去の新聞やメールデータとかの解析を目にすることが多いんだけれど、特定広告主サイトのログデータだったら協力するところがあると思うのだけれど。（商学部がんばれ！出身学部として）

広告は「生活者に買ってもらうにはどうしたらいいの？」という問いへの回答だったんだけれど、今後は「なぜそのお客様は買おうかなと思うようになったの？」という問いへの回答を導き出し（メトリックス）、その回答から広告やメディア最適化するような流れになれば、面白いなぁ。

インターネット白書2010の行動ターゲティングの項に寄稿しました

インプレスさん発行の『インターネット白書2010』の『行動ターゲティング広告の概要と最新動向』の項に寄稿させていただきました。

びた一文、私の手元には原稿料が入ってこないことを哀れむ方は、以下のアフィリエイトリンクから購入すべきです。

インターネット白書2010
著者：インプレスR&D インターネットメディア総合研究所
販売元：インプレスジャパン
発売日：2010-06-17

GoogleによるInvite Media（DSP）買収は火薬庫に？

米Google、広告リアルタイム入札サービスのInvite Mediaを買収
 Investing in exchange bidding - DoubleClick Advertiser Blog

以前からの噂通り、GoogleがDSP(Demand-Side Platform)企業を買収しました（DSPの解説）。見事Exit競争に勝利したのは弱冠25歳のCEOが運営するInvite Media。金額は非公開ですが、$70Mと言われているので、これがDSPの基準価格となるとすると、ちょっと安いような気もしています。（十分高いという声もある）

このニュース自体は業界内では予想通りなのでよいとして、やはり気になるのが今後の計画です。

まず製品ロードマップについてですが、現在のところGoogleの広告主向けアドサーバー製品であるDoubleClick for Advertiser (DFA)と統合を進め、Invite Media自身も独立した製品として残すため、代理店や広告主は必ずしもDFAを使わなくとも良い、としています。日本では広告主向けアドサーバーは非常になじみが薄いと思いますが、広告主が広告配信を一元管理できるコクピットであり、第三者配信と呼ばれる手法です。DSP自体が広告主向けアドサーバーでもありますので、アドサーバーとDSPが統合されるのは自然な流れです。AdWordsとの統合については未定としています。AdWordsはテキストに最適化されているし。

さて。問題は、立場のところです。DSPは複数のアドエクスチェンジ＆Yield Optimizer(SSP)と接続されている統合管理ツールです。つまり、特定のアドエクスチェンジ運営企業の傘下に入ることで、第三者的な立場が失われますので、非常に微妙な空気が流れることになります。たとえばGoogle Ad Exchangeでの振る舞いにGoogleのDSPであるInvite Mediaが有利になるといったことも可能となります。Googleしか持ち得ない必涎データをInvite Mediaが活用するかもしれません。可能となるだけで、もちろんGoogleはこれを否定していますが。また、たとえばGoogle傘下であるInvite Mediaを通じてYahoo!(RightMedia)の枠を購入することになります。Yahoo!が広告を配信するたびにマージンがGoogleに落ちます。DSPは電子レップですので、Yahoo!のレップがGoogle？ん？ん？

そしてその先に。Y!, MSFT, AOLなどが残ったちょうど良い数のDSPを買収し、火薬庫を抱えた冷戦に突入する可能性があります。（AppNexusはインフラ寄りのポジションで独歩すると思いますが。）そうこうしているうちに、市場原理主義よりも保護貿易主義の方がメリットが大きくなるプレーヤーが現れます。誰かが保護主義（鎖国）をはじめると、世界に保護主義が蔓延し、アドエクスチェンジ生態系が崩壊します。めぐりめぐって、ネット財閥に売却しなかったDSPが、数年後にぽわっと浮かび上がるなんてこともなきにしもあらずなのかなぁなんて。

ということで、米国が生み出した奇跡の広告エコシステムを崩壊させるリスクを重々承知の上でDSP買収に踏み切ったわけなんだろうなぁ。まぁGoogleにとってのエコシステム崩壊はリスクでは無いだろうけれど。火薬庫を作るのを承知の上でというか。ネット広告に携わる人間として、Googleのインフラ技術＆データとInvite MediaのRTBシステム＆知恵＆他アドエクスチェンジデータが統合されることは、とてつもないことができるという意味でわくわくしますが。

Invite Mediaがネット広告のバルカン半島にならないことを祈るばかりです。

アクサ生命のCMが完璧すぎる

今日は本当に感動したので、ブログに書かずにはいられないです。

アクサの「収入保障」のがん保険特設ページ｜アクサ生命が保険をくるりと変える。日本初！まったく新しいがん保険登場。｜アクサ生命保険株式会社

こんなブログを書いていると、テクノロジー右翼と思われがちですが、広告クリエイティブは大好きです。高校生の頃から広告業界に行きたくて、毎号広告批評を買って舐めるように読んでた若者だったのです。ただ、その頃は佐藤雅彦さん、佐藤可士和さん、大貫卓也さん、TUGBOATさん、山内健司さんに憧れる、クリエイティブが大好きなミーハーな青年でしたが、今はちょっと違っていて、もうちょっと理屈っぽいのが好きだったりします。で、このアクサ生命のCMの、理詰めっぷりに感銘を受けました。マーケティングの教科書を地で行くような。

総合系の方々からも見られているので素人丸出しのコメントは控えますけれども、商品コンセプト、セグメンテーション、キャスティング、カメラワーク、コーポレートスローガン、スクリプト、『/』、…凄い。凄すぎる。クリエイティブの素敵なプロモーションって、商品コンセプトとの溝が大きかったりするのだけれど、ここがズバーっとまっすぐに貫通してる感じがして、9回裏逆転満塁場外ホームランを打たれたピッチャー並に天晴れな感じです。この制作現場のドキュメント、見たい。

『金融工学は何をしてきたのか』を読んで考えたネット広告の遠い未来

「金融工学」は何をしてきたのか(日経プレミアシリーズ)
著者：今野浩
販売元：日本経済新聞出版社
発売日：2009-10-09
クチコミを見る

ブックオフで買取査定（エヴァリュエーション!!）の待ち時間になんとなく手に取って700円くらいで買った、正直期待していなかった本なのですが、非常に興味深い内容でした。統計学のお化けである金融工学は、以前より興味がありそれなりにロジックの勉強はしてきたのですが、この本は米国での金融危機に至る環境・社会に関する話題が中心。そして、ずっと持っていた疑問、「十分なデータも無いまま組成された金融商品はどうやってリスクや価値を算定するんだろう？」というのは、どうやら勘の要素が大きいらしい、というのを知れたことだけで晴れ渡る心持ち。

なかでも興味深いのが、MBA出身の経営者に実権を握られた金融機関のエンジニアは無理難題を押し付けられてもNOと言えないという環境。データマイナーや数学者は、できることできないことはだいたい勘で分かるもんですが、NOと言えばクビになる。だから適当にやる。適当に組成した金融商品を、格付け会社が適当に格付けし、機関投資家が適当にポートフォリオを組む。

もうひとつが、デリバティブを原子力技術に例え、発電にも爆弾にも使えるという表現は秀逸。本来的に金融工学は悪ではないと思うのです。環境や社会があらぬ方向へ導いた、と。

話をアドエクスチェンジに置き換えてみます。アドエクスチェンジは広告の取引市場であり、金融と本質的に同じです。ちなみに天然ガス取引を手始めに、電力、インターネット回線などのエクスチェンジも行っていたのがエンロンです。末路はご存知の通り。

金融市場とアドエクスチェンジの決定的な違いは、広告には時間軸の要素があまりなく、（広告効果−買付金額）の最大化が目的なのに対し、金融は（売却金額−買付金額）の時間差での最大化や（収益確率×金額−損失確率×金額）の最大化が基本だということです（細かいツッコミはご勘弁！）。もうひとつの大きな違いが、同じインプレッションや同じオーディエンスでも広告効果は広告主によって千差万別であるということ。金融商品は持ち主によって価値は不変です。その他にも、市場の流動性の不足や、枠提供がイレギュラー、突発的要素が多々あり、データの量は多いが1年以上前のデータはほぼ使えないことなども特徴です。

これらの点が、金融市場で活発化し、金融危機の根本であるデリバティブと同様の活動をできなくするので、広告のデリバティブ的なものは産まれないと思うのです、きっと。市場リスク技術（価格変動）を応用した先物的なオプション取引といったものは成立し得ないと思う。

ただ、広告予算の期限付き消化要望を頂くことは多いのでこういったソリューションも何らかできるのかもしれないし、入札額に対するポートフォリオ理論の応用はできるはず。期間保証で予想外のPVだった時のオプション取引とかもあり得る？信用リスク技術を応用したオーディエンスのエヴァリュエーションは当然できるでしょう。ただし、時間軸での裁定取引（アービトラージ）だったり（リアルタイム裁定取引はOKだと思う）が登場してくると一気に怪しげな世界になりますね。おそらくGoogleやMicrosoftの研究所やシリコンバレーのどこかの一室では既に研究しているとは思いますが。私は、未来の予想なんてできないから、未来にも広告のデリバティブは成立しないと予想します。

ちなみに、ボクは天才的頭脳を持ち合わせていないので何度挑んでもブラック=ショールズ式を理解することができません。てへ。

Data Exchanger（データエクスチェンジャー）とは

《連載》ネット広告エコシステム
第一回：Ad Exchange（アドエクスチェンジ）とは
第二回：DSP(Demand-Side Platform)とは
第三回：Yield Optimizationとは
第四回：RTB(Real-Time Bidding)とは
第五回：Data Exchanger（データエクスチェンジャー）とは

前回の投稿からだいぶ間が空きましたが、ネット広告エコシステム連載の第五回はData Exchanger（データエクスチェンジャー）についてです。単にData Exchange（データエクスチェンジ）とも。正直、日本の実体が整わないままワードを煽ってもバブルを呼ぶだけなので、あえてアドエクスチェンジネタは抑えていたのですが、方針転換です。

データエクスチェンジャーとは。まず、彼らは複数のメディアから提供されたオーディエンスの行動履歴やその他データ保有企業のデータを取りまとめ、カテゴライズします。次に、彼らと接続されたDSPを経由してデータが代理店に販売されたり、接続されたアドネットワークに販売されます。もちろんこのモデルに限りませんが。つまり、集積(Aggregate)＋分類(Categorize)+卸(Exchange)＋流通(API)。必然的に、データ提供者の匿名化と生活者側のプライバシーへの対策も一元的にできる。

たとえば、ある代理店がDSPを利用し、あるデータエクスチェンジャーのコンパクトカーカテゴリをチェックして配信すると、過去に自動車専門サイトのコンパクトカーのページを閲覧したり検索したオーディエンスに対して配信されます。その自動車専門サイトは複数であるという点がポイントです。

さて、これらのデータの提供者はデータプロバイダ(Data Provider)と呼ばれますが、これが多様です。日本でも馴染み深いウェブ上での行動履歴を提供するものが基本ですが、デモグラフィックデータ、オフラインデータ、企業データ、検索ワードなどを提供するプレーヤーが存在します。それぞれ歴史的な経緯がありますが、ここでは深く触れません。

ターゲティングのカテゴリは細かくすればするほど基本的に広告効果は良くなりますが、一方で対象オーディエンス数は減少し販売困難になります。その問題へのソリューションがまさにデータエクスチェンジャーのモデルです。集積によりデータのボリュームを生み出し、分類により細かいカテゴリを扱いやすく、アドエクスチェンジの膨大な広告枠を利用して配信できるわけです。

非常に重要なことは、カテゴライズされたデータと一言で言っても、中身は全く異なるということです。あるポータルのサッカー面のページを見た人は、一ヶ月以内にサッカー用品を買うでしょうか？興味・関心と購買意向は、まったく違うものです。（相関はもちろんあるでしょう。）データエクスチェンジャーは、購買意欲のある(in-Market)興味関心カテゴリを整備していることを売り物にしています。サッカー好きの中で、まさにサッカー用品を買おうとしている人の比率は数%でしょう。言ってしまえば、サッカー好きのデータなどありふれていて売れませんが、サッカー用品を買おうとしている人のデータは高値で売れます。

現在のネット広告の価格は適正化されていません。何らかの強い購買＆申込インテントを持ったオーディエンスが訪問する専門サイト・ECサイトが得られる収益はあまりにも小さい。勝間さん風に言えば、メディアサイトとファンクションサイトとは全く別であって、広告収益はメディアサイトに偏っています。ちゃんこダイニング若のニュースを閲覧する「ビジネス面」のeCPMを、専門サイトのeCPMが下回っていて良いはずが無いし、データの価値も専門サイトが断然上回らなければならない。こうしたミスマッチを是正するのがデータエクスチェンジャーの役割でもあると考えています。

あなたは世の中で一番似ている人と同じ広告をクリックするだろうか？

この信じられないほどの晴天の中、PCに向かっている俺はどうかと思いますが、ブログ更新が滞り気味なので気合いです。

前々から思っていることなのだけれど、↓のリリースを見てあらためて考えたこと。

株式会社ブレインパッド　レコメンドエンジン「RtoasterTM」の新たなオプション機能として、データマイニングでユーザーのセグメント分けを自動化する機能を提供開始

まず、ちょっと平易に。データマイニングとはWebログなどの大量のデータから何らかの傾向を見いだす統計学の派生型のこと。そしてここで言っている「ユーザーのセグメント分け」とは、たとえば「GWなのに家でグダグダしちゃってそうな人」「GWはリゾート地でパーッとやっちまってそうな人」「GWはお金は無いけど友達とわいわいやってそうな人」みたいに後からくくり名を付けることができるようなカテゴリのことで、データマイニングの世界ではクラスタリングと呼ばれる手法です。データを分析にかけると、勝手に浮かび上がってくるのが特徴。そのクラスター（カテゴリ）は通常は多くて数十個。このリリースで言えば、ヴィレヴァンのサイト内の行動やヴィレヴァンの会員情報を基に、いくつかのクラスターに会員を自動で振り分ける。

※これ以降はブレインパッドさんとは何ら関係のない話です。

さて。こうしたオーディエンスのクラスタリングという方式は広告領域において本当に機能するのだろうかというのが長年頭を悩ませている問いです。たとえば、自分自身に世界で一番行動パターンや属性（性別・年齢・地域など）が似ている人がいたとして、その人がクリックする広告を、私もクリックする確率は高いのだろうか？禅寺に来たつもりで一旦心を落ち着けて、リアルに誰か自分に近い人の顔を思い浮かべて考えていただきたいのです。

私は、自分に似ている人と同じ広告をクリックしないと思います。むしろ、数千もの触れる広告の中から同じ広告をクリックする確率は天文学的な数字になるでしょう。

逆に、私はCFD（FXみたいなやつね）の広告をクリックするとして、金融関係のページを閲覧していた可能性は高いだろうし、他のCFDの広告をクリックする人も金融関係のページを見ていた確率は高いでしょう。世界中の誰よりきっと私に似ている人は金融関係のページを見ていただろうか？あの人は見ていないだろうし、CFDの広告をクリックしないだろうなぁ。

云わんとしていることは、広告は似ているオーディエンスをクラスタリングする方向では無いんじゃないかと。仮にオーディエンスクラスタリングの精度を極限にまで高めても、どうなのだろうかと。Facebook並にソーシャルグラフ情報があり、似ている人間がわかったとして、それは広告のターゲティングに利用できるのかな。グラフ理論の広告領域での応用についても同様。

やはりターゲティングは行動を最重要のベースにしなければ機能しないと思ってまして。人をベースではなく。人をベースにすると、無理矢理大きなクラスターに押し込むことになる。クラスタリングとは十人十色の対義語である俺。クラスターを予測系ロジックの変数として使うのは全然ありだと思うんだけど（つまりクラスタリングとの掛け合わせ）。あとはフィルタリング的な使い方とかも。

オーディエンスクラスタリングが何らかの施策のために効く業種はもちろんあるでしょう。伝統的なデータマイニングの世界であればクラスタリングは十分機能するはずです。たとえば、年収が400万円以下・既婚・子供2人・千葉県持ち家という人の含まれる、あるクラスタのローン返済確率のような。ただ、ネット広告はどうでしょう？大量の行動データ（入力）と大量に用意可能な素材（広告＆クリエイティブ）（出力）があるのだから、わざわざオーディエンスをカテゴライズする必要って無いと思うのです。イメージとして、近い人々を定義できた方が、なんか凄そうってのは確かにあるんだけど。

オーディエンスのクラスタリングの精度向上に四苦八苦していたりするのを見たりすると、いつもこんなことを考えたりしております。そして、これ以外のことでも「その研究がありえねぇくらいうまくいったとして、それって機能するのかなぁ？」というものに出会ったりします。