マーベリックが自社DSP「Sphere」においてユーザーの行動履歴を活用しユーザー属性を推定する新しいアルゴリズムを開発

ユーザー属性を推定する精度を検証する実験を行なった結果、91%以上一致

DSP開発のマーベリックは、同社のDSP「Sphere(スフィア)」において、これまでに蓄積したユーザーの行動履歴から、ユーザー属性を推定するアルゴリズムを追加で実装した、と9月6日発表した。開発したアルゴリズムを活用し、ユーザー属性を推定する精度を検証する実験を行なった結果、91%以上一致したという。

Sphereは、今まで広告配信におけるターゲティング精度向上のために、cookieに紐づくサードパーティデータを活用したユーザー属性推定のアルゴリズムの開発を行ってきた。一方、世界的にインターネットブラウザへのITP(トラッキング防止機能)搭載が浸透してきていることで、cookie情報をもとにした広告配信は、ターゲティング精度の改善が必要とされている。

マーベリックでは、市場のニーズである広告配信におけるターゲティングの精度を確保する手段として、既存のアルゴリズムに加え、ユーザーの行動履歴を活用したユーザー属性を推定する新しいアルゴリズムを開発した。アルゴリズムは、マーベリックが蓄積してきたユーザーの行動履歴に対し、独自にカスタマイズした特徴量(データの持つ特徴を数値化したもの)を用いてユーザー属性を推定している。

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