Facebookがパーソナライズ広告のために機械学習を使う方法

• 人々にどの広告が表示されるかは、2つの主要な要素によって決まる

1. 広告主が選択したターゲット顧客

→ Facebookが提供するツールを通じて、年齢・性別・アクションなどによって選ばれた顧客、またはLookalike顧客

2. 広告入札の結果

→ ターゲット顧客群にそのユーザーが含まれる広告を集めて、オークション段階に入る

→ 3つの値を組み合わせて、最も高い価値を持つ広告が選択される

a. 入札額 : 広告主がその広告に設定した入札額

b. 推定行動率 : 特定の人が特定の広告に反応したり、特定の広告からコンバージョンしたりする行動の推定値

c. 広告品質 : 広告を見たり非表示にしたりする人々のフィードバックや、品質を下げる属性などの要素を評価

• 広告配信に機械学習がどのように利用されるか

1. 推定行動率 : 広告主が望む動作をする可能性を予測するために、ユーザー行動、広告内容、時間、相互作用を考慮

→ Facebookアプリで広告クリックまたは投稿クリックなどの動作をするか

→ Facebook外部でWebサイト訪問、商品購入、アプリインストールなどを行うかを、ピクセル、ログイン、ソーシャルプラグインなどを通じて確認

2 広告品質（Ad Quality）

→ 広告を見たり非表示にしたりする人々の意見を反映

→ 画像内のテキストが多すぎないか、扇情的な言葉や、ユーザーの参加を促す釣りのようなものがあるかどうかなども考慮