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はてなキーワード:CTRとは
ユーザーの行動履歴を変換したベクトル(ユーザーベクトル)は、最終的にユーザーの属性推定やターゲティング入札のための非常に強力な特徴量として利用されます。
まず、ユーザーのウェブサイトでのクリック、検索クエリ、購入履歴、動画視聴などの生の行動データは、そのままでは機械学習モデルで扱えません。これを、意味的な情報を保持した固定長の数値の並び、つまりベクトルに変換します。
得られるベクトルは、ユーザーがどのような興味や関心を持っているかを数値的に表現したものとなります。
例えば、スポーツ用品の購入が多いユーザーのベクトルと、クラシック音楽の視聴が多いユーザーのベクトルは、ベクトル空間上で大きく離れることになります。
この行動履歴ベクトルを、そのまま機械学習モデルの特徴量 (Feature)として使用します。
| 目的 | モデルの入力（特徴量） | モデルの出力（予測） |
| ユーザー属性推定 | 行動履歴ベクトル (およびその他のコンテキスト情報) | 年齢層、性別、職種、推定年収、ライフステージなど |
行動履歴ベクトルは、ユーザーの顕在的および潜在的な興味を捉えているため、これらの属性と高い相関を持つことが多く、精度の高い属性推定が可能になります。
例えば、「特定ブランドの高級車のウェブページ閲覧」という行動は「高年収」という属性と強く関連づけられるといった具合です。
推定された属性情報、またはより直接的に行動履歴ベクトル自体を、広告のターゲティングや入札ロジックに組み込みます。
推定された「若年層のエンジニア」という属性に対して、特定の採用広告の入札額を上げる。
ある商品の購入者と行動履歴ベクトルが類似しているユーザー群（Lookalike Audience）に対して、その関連商品の広告を出す。
広告オークションの際、このベクトルを特徴量として利用し、広告が表示されたときのコンバージョン確率を予測するモデル（Click-ThroughRate (CTR) や ConversionRate (CVR)予測モデル）の精度を向上させ、最適な入札価格を決定します。
このように、行動履歴をベクトル化するプロセスは、デジタルマーケティングにおけるパーソナライゼーションと収益化の基盤となります。
ChatGPTにバッチファイルを作ってもらったのでこれからは署名が捗るぞ。これだけ手軽化できたらレスバに入っても署名つけるのも億劫にならずできそうだ。
なにせ文章を書き折ったらあとはバッチダブルクリックしてCtr+Vするだけだ。
名乗る人が増えることを期待して作らせたものを公開しておく。
@echo offsetlocal::ミリ秒単位のUTC時刻を取得for /f %%A in ('powershell -nologo -command "[int64]::Parse((Get-Date).ToUniversalTime().ToString('yyyyMMddHHmmssfff'))"') doset timestamp=%%A::PGPクリア署名を作成echo %timestamp% | gpg --yes --clearsign> signed.asc::PowerShellで余計な改行なしに |< をつけてクリップボードにコピーpowershell -nologo -command ^ "$header = '>|'; $footer = '|<'; $body =Get-Content 'signed.asc' -Raw;Set-Clipboard -Value ($header + \"`r`n\" + $body + $footer)"echo Done. signed.asc created and clipboard updated (no extra blankline).
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA51220250608045542542 -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaEUXzgAKCRBwMdsubs4+SCvuAQDjRjPVCO1F9DgmAKoqKYG7qB9r4e7y2Ky+/umT/OhnygEA8h2NL8zIczSphcOk/MaDWJJ2Y7WDA3d6gxFakW8TKAw==HE4/-----ENDPGP SIGNATURE-----
その状況、非常によく分かります。マーケティング業務が絡んでくると、どうしても「人間の感性」 vs 「機械による最適化」という構図が出てきますね。
あなたが開発している自動マーケ（たとえばバンディットアルゴリズムや機械学習ベースのセグメンテーション）には、以下のような強みがあります：
あなたの立場からすると、「文面の工夫」という手動側の強みを、自動マーケにも活かす道を探るのが技術的なチャレンジになります。たとえば：
もし今後、手動マーケ側と連携する必要が出てくるなら、「手動で工夫された文面を自動化の素材として吸収する」という方向もあります。
文面の書き手から「この構成が刺さった」といった実例をもらい、それを自動生成のテンプレートにフィードバックしていく感じですね。
技術者としては、これを「人間の工夫をアルゴリズムに落とし込むプロセス」と捉えると、面白くかつ戦略的にやりがいがある領域です。
中国笙とオーケストラのための《Pink Elephant in Prentis》w/score
https://www.youtube.com/watch?v=8iRGrZTa6Jo
"Pink Elephant in Prentis" for alto sheng and orchestra
Commissioned and premieredbyShanghai Philharmonic Orchestra (cond. Zhang Liang)
Prentis Hallis abuilding inNew YorkCity, where I spent a year (2015-2016) living in a sleeping bag and taking showers in the toilet. Prentiswas built in 1909 andwas initially designedas apasteurization facility andmilk bottlingplant, then later usedas aHeat Transfer Research Facility, conducting nuclear research and experiments, during the Manhattan Project.Columbia University acquired thebuilding in 1949, and thebuildinghas housedColumbia’sComputerMusic Center (thenColumbia-Princeton ElectronicMusic Center) from the 1950sonwards. During mytime thereat theComputerMusic Center, I have spent mydays andnights exploring stimulating sounds using bothanalog anddigital synthesizers,tape recorders,CTR monitors, and other equipments unfamiliar to me back then.Aside from theComputerMusic Center, thebuilding also housed studios forvisual artists, and so Iwas able to meet many eccentric artists, where we ended up having long conversations every nighton both significant and insignificantissues surrounding us.
Locatedon 125th Street in Manhattan, the “residents” of Prentis Hall were constantly harassedby the rumblings of theNew YorkCitySubway (which runs aboveground for 125th StreetStation), the traffic from the highway nearby, the bustling ofthe streets ofNew York, and the constructionnoises from the nearbybuilding sites.Atnights, the screechingnoises from the metal shop and the wood shop constantly rang throughout thebuilding.Atonepoint intime, thenoise inspired me to imagine a gigantic pink elephant running through the narrow corridors of Prentis. The head and fronthalf of thebodywas seemingly anormal elephantfound in the wild. However,as I scanned myeyes further back, thebody of theanimal seemed to becomemore andmore pixelated, and small3Dblocks were clearly visibleonits back and hindlegs,as if moldedby an amateurcreator in aMinecraft game.As the elephant advanced, someblocks fellonto the floorlike water dropletsfalling from ananimal soaked in water. I rubbed myeyes and shook my head, certain that I have entered adreamat somepoint during the night. The pink elephant walked past me and wandered intoone of the many rooms thebuilding offered. I timidly peeked into the room where the pink elephant disappeared into. The pink elephant seemed to have collapsedon the floor,itsbody, both the organic front and the pixelated back, expanding and shrinkingasit sluggishly inhaled and exhaled oxygen.
After hours of staringat the pink elephant, I jumped backat a sudden startlingnoise from behind, which woke the pink elephant fromitsdeep slumber. Furious, the pink elephant stoodonitstwo pixelated hindlegs, and stompedout into the corridorsagain, thistime shaking offmore3Dblocks fromits back than whenit first arrived. The organic front seemed to start to bloat uplike a balloon for reasons unknown to me, and the pixelated back grew smaller and smaller due toits parts crumbling downon the floor. In ablink of an eye, the inflated front side split fromits pixelated rear, then with a deafeningpop, exploded into thinairlike aburst balloon. Whatwas left were the pink3Dblocks ofall sizes, scattered aroundon the corridors of Prentis Hall.
Chatori Shimizu:https://www.chatorishimizu.com/
Shanghai Philharmonic Orchestra:http://www.shphilharmonic.com/
特定のインデックスを管理する技術者（Aさん）がいるとしよう。
このインデックスがサイト全体の検索で使われるため、CTRを気にするなら最も重要なパーツだ。
ここで私が検索アルゴリズムを改善するための特徴量をインデックスのフィールドに挿入したいというとする。
しかし特徴量を管理するのが私であるのに対し、インデックスを管理するのがAさんであるので、どうやってこの受け渡しをするのかという問題が生じる。
私がインデックスのマッピングルールを書き換えるわけにはいかないのである。
そこでバッチ計算してそれぞれのアイテムIDに対する特徴量をDBやプレーンテキストに保存しておくようにする。
すると
という流れが生まれる。
Aさんは保存データを参照してインデックスに挿入すれば足りるようになる。
現在ブログにGoogleアドセンスを載せているサイトでの広告制限が世界中で頻発している
理由の殆どが「無効なトラフィックの検出」というもので、これは自分のサイトの広告を故意に自分自身でクリックしたり、或いは第三者が同じ広告を意図的に何度もクリックした際に発せられる警告かつペナルティだ
自分の殆ど全く更新していないPV数がカスみたいな古のサイトにもこれが出てきた
だがGoogleアドセンスのレポートを確認してみても異常なCTRは確認されない
通常この警告が発せられる際の異常なCTRの数値は100%超えの様なひと目で分かる様な極端な数値になる筈だが、今回はそれが無い
勿論自分で自分のサイトの広告をクリックした、なんてことも全くない
これは世界中でも同様の報告が上がっており、見に覚えが全くない警告に首を傾げる人が沢山出現している
Googleアドセンスのご乱心としか言い様がない状況だ
調べてみた所、どうやらこのご乱心は6月25日辺りから発生している様で、今も尚犠牲者が増え続けている
一説ではAIが絡んでいるのでは？という陰謀論の様な物も出始めているが、Googleはこうした警告を発する際にはその内容を極力言わないという独裁国家の様な秘密主義を貫いているので真実は分からない
兎も角もしこれを読んでいる人が自分のサイトにGoogleアドセンスの広告を載せているのなら、警告を食らう前に一旦停止した方が良いかもしれない
画像広告も動画広告もテキスト広告も、クソみたいなのが増えて広告憎しとなっているだろうが、広告が憎いお前らがいくら広告を憎んでも絶対にクソ広告は消えないし増えるだけだ。
意外かもしれないが、俺たちもクソ広告を作りたいわけではない。過去のCMでも称賛されるような映像があったように、作品として見ても価値のある広告を作りたいしそういうものを届けたい。
が、そういうものを見て称賛してくれるような文化人は今広告を見てくれない。
多少リテラシーのある人間は広告ブロッカーを導入するので広告ブロッカーで消されるような広告はそれらが導入出来ないバカ向けに。多少金があればプレミアム会員になって広告スキップを手に入れるので動画広告はそれが出来ない貧乏人向けに作るのが正解になる。まず見てくれない層向けに作るには間違っているし、そういうクリエイター根性を抜きにしても指標やら数字やらが明らかにその方が効果が高いことを教えてくれる。
広告ブロッカーなんてのはGoogleで『広告邪魔』とでも検索すればすぐ見つかるような機能なので、その程度の生活の改善努力すら出来ないバカ向けコンテンツとしてすぐ痩せるダイエットだとかバカ安く(見える)買えるマンションだとか、つけてるだけで筋肉が増える変なおもちゃの広告がはびこる。これは誰が悪いとかではなく、売れるもんを売れる相手向けに売っている。
スクロールについてくるバナーうざい！だとかも、せかせかまとめサイトをうろついている暇な奴にミスタップをさせたいがために機能していて、ゆっくりスクロールしながら文章を読むやつがタップしてくれるなんて思っていない。暇なやつがタップするのでCTRがよくなり、たまに来てゆっくり文章を読むような元から対して来てくれもしないやつがたまに不快に思おうが、そっち向けに最適化する必要もない。
テレビCMは流すとテレビの前にいる人間全員の目に入る。大学教授だろうが弁護士だろうが日雇いだろうが専業主婦だろうが全員見るので、多少教養が要るような高尚なものを作っても、無教養な奴のそばにいる教養ある人がいいCMだねと褒めてくれて、その価値を無教養な奴も理解してくれる、結果広告として効果が出る。
が、今どき教養があるやつはまず広告をブロックするし金払って広告消すしそれをかいくぐって出しても『広告っぽい』と認知の外に追いやられてしまって見てすらもらえない。なのでどれが広告でどれがコンテンツかの区別もついてないような奴向けに、ピカピカしておっぱいがあってハゲが治るみたいな文字をぐるぐる回してビョンビョンさせるような広告の方が効果がある。
Twitterで『広告うざいよねー』と言っている奴らは結局それらをブロックする手段も見つけられない連中なので、一生そのウザイ広告の客でしかない。
じゃあCMなんかでいい広告を作ってた奴は全員失業して死んだのかというと、いまどきは企業が自分の宣伝チャンネルを持って自ら情報発信する時代なので、そっちでちゃんと顧客向けのいい『作品』を作る仕事をしている。俺とは無縁の世界だが。
もはや広告というのは金を払って見てもらう枠を買っているようでは企業として二流で、一流は自分のファン向けに正しいチャネルで『見に来てもらう』ものになった。
それらの情報を得る手段を持たない無教養な奴らはこれにたどり着けないので、そいつらにとって広告は『クソうざいもの以外ない』し、逆の連中にとって『広告ってなんかおしゃれなPVとか流す奴が増えたよね』の世界になる。
ニンテンドーもニンテンドーダイレクトとかいって30分くらいゲームのCM流すだけの動画を出してるが、あれを『広告ウザイ』と言っている奴はいない。あそこまで練られたゲーム紹介ショーは稀有だし、そもそもあれを広告だと認知できてる奴も多くない。だが、やってることはまんまテレビCMをつないで30分にしているだけの作品だ。
『全員』向けに広告を作るなら、クソな広告も洒落た広告もどちらも共存している世界でいられたが、もう広告は全員向けに作る時代ではなくなり、客の属性に応じて最適なものを作るのが正しい時代になった。
デジタルデバイドとか世代間格差とかではなく、客のライフスタイルでクソが届くか作品が届くか決まる。クソを見せられて不快な人間の気持ちは作品を見ている奴には理解できない。作品を見ている奴が作品を褒めていても、クソを見ている奴には届いていないので知らないから理解できない。情報格差ならぬ広告格差だ。
なのでお前がクソ広告がうざったくて日々鬱陶しいなと思っているなら、お前はその広告を見るにふさわしい側の人間だと判断されている自覚をするか、そうでない、作品のような広告を届けるにふさわしい人間になるしかない。
俺は今日もクソ広告を見ながらクソ広告を作っている。はやく作品側へ行きたい。
Permalink |記事への反応(10) | 12:20
令和2年12月14日
「新型コロナウイルス、SARS-CoV-2の分子構造を解析する」と謳い、
グリッドコンピューティングへのボランティア参加を呼びかけていた組織が、実は集めた計算能力をビットコインの採掘に利用していた事実がWall Street Timesの取材で明らかにされました。
この組織はリトアニアの大学生15人から構成され、ウェブサイト上ではブルガリアの分子生物学研究所を騙ってプログラムを配布。表面上は実際に分子構造の解析用プログラムを起動させながらも、裏ではビットコイン採掘用プログラムが稼働し、配布開始から先週迄の2箇月間に推定600BTC（約12億円）の採掘に成功したと見られています。
ボランティア参加者は世界中で1000万人を超えており、日本でも有志により結成されたTeamFivechが世界第4位の貢献を果たした事が話題を呼びました。今回の事件は世界規模の感染症を利用した世界規模の詐欺と言えそうです。
リトアニア警察は現在容疑者全員の身柄を確保していますが、押収されたビットコインは70BTC（約1億4000万円）程度で残りの行方は判っていません。
また報道後にはビットコインの価格は30%近い値下がりを見せましたが、報道の1週間前にも一時ビットコイン価格が大きく値を下げていた点から、容疑者等の背後には大口投資家の存在が疑われています。
令和2年12月31日
勤務するテレビ局の番組企画を装い、架空の企画への協力を大学や企業に依頼したクジテレビAD日枝好男容疑者が、名誉毀損並びに業務妨害の疑いで逮捕されました。
日枝容疑者は今年1月から8月にかけて「タピオカそっくりのこんにゃくをタピオカドリンクに入れ何も知らない客に売り反応を見たい」「6大学の学長にお互い異なる大学の入試問題を解いて貰いたい」等と架空の企画を持ちかけ、その予算や人員を大学や企業に無償提供させようとした疑いが持たれています。
日枝容疑者は調べに対し「仕事に不満が有り、図々しい企画を依頼する事で自社の評判を貶めたかった」と容疑を認めているという事です。
令和3年4月3日
DAU10億人超のSNS、Weisbookの利用者の約10%の個人情報が、半年前の6月頃から何者かにハッキングされ書き換えられていた事件の続報です。
WeisBook社の発表ではこれによる個人情報の漏洩は現在確認されていないとの事で、またハッキングされた箇所にはGender Unknown Movementを意味する「GUM」の文字が羅列されており、昨年発生した「性別不明運動」を推進する為の思想的な犯行と見られています。
GUMとは、性別欄への記入に抵抗を抱く人達を支援する目的から、抵抗を持たない人も敢えて自分の性別を不明と表明するか逆の性別を表明する事により性別情報の無意味さを主張し、将来的に個人情報の記入項目から性別欄を無くそうという趣旨で始まった社会運動です。Weisbookは旅券や免許証等の公的書類に準拠した個人情報のみを記入できる仕様なのでこの運動とは無縁の立場でした。Weisbook社では、性別情報の自由な書き換えは仕様上起こり得ないという思い込みからハッキングに気付くのが遅れたと報告しています。
今回の事件には社会学者、経済学者が大いに注目を寄せました。何故なら、Weisbook上に表示される広告は個人情報を基準として個人最適化された種類が選択される仕組みだからです。
性別という消費性向に強く結び付いていると思われる情報が間違っていた場合、男性に化粧品、女性に髭剃りといった見当違いの広告が表示されCTR（Click ThroughRate）は下がる筈ですが、ハッキングが起きた6月から情報が修正される1月迄の6箇月間で、ハッキングされていないアカウントのCTRが前年比0.8%減少していた所、ハッキングされたアカウントのCTRは前年比0.3%増加していたという事です。
Weisbook社では、性別以外の個人情報を多く揃えている為個人最適化に対する影響は小さかったと分析していますが、性別という情報が広告の個人最適化を行う上で経済的価値を持つのかを疑問視させる結果が浮き彫りに成りました。
ミスカトニック大学データサイエンス学部のフィリップス教授は「普段どのウェブサイトを見ても個人最適化された広告ばかりが表示される中、そうではない広告の物珍しさが功を奏した結果ではないか」と語っています。
