検索技術の活用による広告配信relevance向上
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Name:Eiji Shinohara / 篠原 英治Role:• AWS Solutions Architect
- Ad Tech- Subject Matter Expert
- Search servicesTwitter : @shinodoggBlog : http://shinodogg.comSlideshare: http://www.slideshare.net/shinodogg
Who am I?
#AWSAdTechJP
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楽天ぴたっとアド(Ad Network)
楽天サーチワード広告 / CPC広告
Who am I?
http://ascii.jp/elem/000/000/419/419977/
http://search.rakuten.co.jp/search/mall/胡蝶蘭/#AWSAdTechJP
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Marketing API update• 気が利いてる感: フィードバックを重要視していると予想– Sandbox mode
• こういうのないの?って⾔われてた…• AWSにもサンドボックス的なアカウントあると嬉しい
かも– Ads Copy API
• 単純にコピーするだけならありそうだけど• Deep Copy / Shallow Copyは嬉しい
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Lucene/Solr Revolution 2016• Target(スーパーマーケット)の事例– 『アーモンド』で検索されたら、、
• アーモンドチョコレート• アーモンドミルク• アーモンドキャンディ
– 多岐にわたる商材からドンピシャのものを表⽰するのは難しい
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Lucene/Solr Revolution 2016• Salesforce– レイヤ分けをして精度を向上
• 検索エンジンでSimilarity(TF-IDF)• 独⾃コンポーネントでソート• 機械学習アプローチで作成したモデルを使って精度向上
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Lucene/Solr Revolution 2016• 検索技術のこれまでとこれから: Lucidworks Treyさん– 基本: 転置インデックス, TF-IDF, Query Formulation,,,– 拡張: シノニム展開, Entity Recognition– クエリ: クエリのパース, ブースト,,– Relevancy:機会学習, AB Testing– Self-Learning
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Lucene/Solr Revolution 2016• Lucidworks Fusion– Hiveクエリ on Zeppelin– SQLを使って Solrのデータ と HDFSのデータ を Join
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Lucene/Solr Revolution 2016• Lucidworks Fusion
k-means, random forests, support vector machine,,,アドテクの世界でもBigData活⽤の⽂脈で⽤いられている技術
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Amazon EMR – 5.0 – Spark 2.0.0
http://www.slideshare.net/shinodogg/amazon-emr500spark-20zeppelinsql
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• Zeppelin: Management Consoleのリンクをクリック
Amazon EMR – 5.0 – Spark 2.0.0
http://www.slideshare.net/shinodogg/amazon-emr500spark-20zeppelinsql
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• 開発チームには Apache Solr の Commiter もいます :)Amazon CloudSearch / Amazon Elasticsearch Service
https://twitter.com/shinodogg/status/533290209430216705
https://www.instagram.com/p/BLiYQI7gfZB/
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精度の⾼い広告配信• 検索技術 と BigData技術 組み合わせて Relevance向上!
http://www.slideshare.net/shinodogg/accerelating-adtech-on-aws-awsadtechjp https://twitter.com/hisashinakayama/status/786508986140983296