[2M4-GS-10] AI応用：嗜好・選好推定

[2M4-GS-10-01] ベイズ推定によるスポンサードサーチ広告のキーワード単位でのオンライン入札額最適化

〇馬嶋 海斗¹、川上 孝介^1,2、石塚 湖太²、中田 和秀¹ (1. 東京工業大学、2. negocia株式会社)

キーワード：インターネット広告、ベイズ推定、入札額最適化

インターネット広告は市場が年々拡大しており，企業のプロモーションのために必要不可欠な存在となっている一方で，その不確実性の高さのため，インターネット広告の運用における最適な意思決定は難しい．本研究では，インターネット広告の一種であるスポンサードサーチ広告を対象として，意思決定の一つであるキーワード単位での入札額の設定を自動で行うアルゴリズムを提案する．アルゴリズムはベイジアンネットワークによって広告の指標間の関係をモデリングしてベイズ推定を行い，バンディットアルゴリズムを用いてオンライン最適化を行う．このアプローチにより，広告主が得られる限られた情報のみを用いて，インターネット広告の不確実性を考慮したオンライン最適化を行うことができる．提案手法はスポンサードサーチ広告の実データを用いたシミュレーションで良好な性能を発揮し，オープンソースデータを用いたシミュレーションでも同様の結果を確認した．