2 分で読了
0 views

アトリビューションモデリングがディスプレイ広告の入札効率を高める

(Attribution Modeling Increases Efficiency of Bidding in Display Advertising)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から「アトリビューションを見直すべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何が変わるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、わかりやすく噛み砕いて説明しますよ。端的に言うと、広告に対する“成果の割り当て方”を変えることで、入札(bid)の出し方が賢くなり、同じ予算でより多くの成果を得られる可能性があるんです。

田中専務

同じ成果でも入札の仕方で違いが出ると。投資対効果(ROI)に直結する話なら真剣に聞きたいです。実務では何を替える必要があるのですか。

AIメンター拓海

いい質問です。結論は三点です。第一に、従来は「最後にクリックした広告」にだけ成果を付ける慣習が多く、実際の影響を見誤っている。第二に、この論文はコンバージョンの

論文研究シリーズ
前の記事
電子シナプス素子を用いたハードウェアベース深層ニューラルネットワークの適応学習則
(Adaptive Learning Rule for Hardware-based Deep Neural Networks Using Electronic Synapse Devices)
次の記事
Unsupervised Object Discovery and Co-Localization by Deep Descriptor Transforming
(Deep Descriptor Transformingによる無監督オブジェクト発見と共局在化)
関連記事
水素リッチ超伝導体LaH10におけるプロトンの零点量子拡散
(Zero-Point Quantum Diffusion of Proton in Hydrogen-rich Superconductor LaH10)
SAPHIR: 多文化対応の教材作成ツール
(SAPHIR: A Pluricultural Authoring Tool to Produce Resources in Support of Education for Sustainable Development)
ガウス過程回帰を用いた慎重なモデル予測制御
(Cautious Model Predictive Control using Gaussian Process Regression)
DREAM:マルチモーダル推薦のための二重表現学習モデル
(DREAM: A Dual Representation Learning Model for Multimodal Recommendation)
Meta-PerSER: 少数ショットで聴取者個別化した音声感情認識
(Meta-PerSER: Few-Shot Listener Personalized Speech Emotion Recognition via Meta-learning)
入力空間表現の問題が示す散逸性推定の現実的限界と実務的解法 — Issues with Input-Space Representation in Nonlinear Data-Based Dissipativity Estimation
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む