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[日販商品データベースより]
年間3.3兆円規模の市場を生むインターネット広告。
高速で最適な広告配信を実現する技術を、サイバーエージェントの著者陣が解説!
配信アルゴリズム、広告効果測定、プライバシー保護のメカニズム、コンテンツ生成手法まで網羅。
【目次】
第1章 インターネット広告業界と機械学習
1.1 インターネット広告業界における機械学習の環境適性
1.2 機械学習の適用領域
1.3 インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制
コラム:金融業界の技術者の広告業界への流入
コラム:広告掲載可否の審査の重要性
第2章 広告配信のためのアルゴリズム
2.1 CTR/CVR予測
2.2 予測のサービスでの活用
2.3 クリエイティブ選択
第3章 広告配信の効果測定
3.1 はじめに
3.2 施策の効果の定義
3.3 ランダム化比較実験
3.4 観察研究に基づくアプローチ
3.5 広告配信の効果測定のまとめ
コラム:サードパーティクッキー廃止の影響調査を実験によって行うことの難しさ
第4章 広告配信とプライバシー
4.1 インターネット広告における計測の重要性
4.2 プライバシー規制と取り巻く環境の変化
4.3 プライバシー保護とアトリビューション
コラム:プライバシー対策とユーザーからの不透明なトラッキング手法
第5章 広告運用のための自然言語処理
5.1 はじめに
5.2 広告テキスト生成のための自然言語処理
5.3 広告テキスト生成における評価
5.4 おわりに
コラム:広告の疲弊
コラム:レスポンシブ広告の普及
第6章 グラフィックデザインのための機械学習
6.1 はじめに
6.2 広告効果の事前予測
6.3 レイアウトの生成
6.4 タイポグラフィの認識と生成
6.5 ラスタ画像生成とグラフィックデザイン
おわりに