[2M1-GS-10] AI応用：購買・広告

[2M1-GS-10-05] 広告クリエイティブ情報を用いた大規模行動モデルでの広告配信効果予測

〇川崎 愛実¹、中原 英里²、倉沢 央²、沖 宣宏²、谷口 裕紀²、韓 琳²、加藤 剛志¹、越智 大介¹ (1. 株式会社NTTドコモ、2. 日本電信電話株式会社)

キーワード：Transformer、顧客行動予測、広告

近年，企業は広告の配信効果を高めるためにキャッチコピーやバナー画像といった広告クリエイティブの最適化に取り組み，配信前に配信効果が高いと期待されるクリエイティブを選択して配信する等を行っている．しかし，広告配信に新しい広告クリエイティブを用いる場合，過去にその広告クリエイティブの配信実績がないため，直接的に配信効果を予測することが難しいという課題がある．
本稿では，この課題に対し，過去の他施策で使用された広告クリエイティブとその配信結果を用いることで，新しい広告クリエイティブの配信効果を間接的に予測する方法を提案する．具体的には，筆者らが開発した大規模行動モデルに対して，顧客の行動履歴だけではなく，広告クリエイティブ情報も入力として加えた．そして，過去の他施策の広告配信結果を学習し，間接的に新しい広告クリエイティブに対する配信効果を予測できないか検証を行った．検証の結果，提案手法を用いて新しい広告クリエイティブに対する配信効果を予測でき，予測スコアの重みや用いる広告クリエイティブ情報が予測精度に寄与していることがわかった．今後は，これらを最適化して予測精度のさらなる向上を試みたい．