ALBERT、広告での各メディアの因果関係と貢献度を把握するアトリビューション分析を開始

ベイジアンネットワークと呼ばれるモデルを活用、グラフ構造と確率分布から高精度で推論
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レコメンドエンジンのALBERT(アルベルト)は、広告での各メディアの因果関係と貢献度(アトリビューション)を把握する分析サービスを始めた、と6月25日発表した。因果関係を確率で記述するベイジアンネットワークと呼ばれる因果推論モデルを活用する。従来のアトリビューション分析は、算出方法が固定的で論理性に欠け、実際の貢献度が正しく把握できないといい、観測されたデータから因果関係が推測できるベイジアンネットワークを採用した。

ベイジアンネットワークは、コンバージョン(成果)に至った原因がどのキャンペーンのどのメディアにあるかという因果関係と、それぞれがコンバージョンに与えた影響をグラフ構造と確率分布から高い精度で推論する。データから数理的に算出することが特徴となる。これによって各キャンペーンで最も費用対効果が高くなるように広告予算が配分でき、効率的な配信が可能になる。インターネット広告に加え、テレビCMや新聞広告なども分析する。

ALBERT
http://www.albert2005.co.jp/

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