[4D1-OS-33a] AIを活用したマーケティング実践

[4D1-OS-33a-01] 広告代理店視点に基づくスポンサードサーチ広告最適化へのMPPIアプローチ

限られた情報を活用した動的入札戦略

〇川上 孝介¹ (1. 株式会社博報堂テクノロジーズ)

キーワード：入札額最適化、モデル予測制御、広告

本研究では、広告代理店の視点から、スポンサードサーチ広告における入札額最適化を動的に実現するため、モデル予測制御手法の一つであるMPPI（Model Predictive Path Integral）ベースのアルゴリズムを提案する。広告代理店では、日々のインプレッション数、クリック数、コンバージョン数、費用といった限られた情報を基に意思決定を行う必要がある一方、従来手法（例：PID制御）は単純で実装が容易であるものの、動的環境やノイズへの対応に課題がある。本研究では、広告ごとの成果予測結果を基に最適入札戦略を導出し、その戦略の未知のパラメータに対してMPPIを適用した。MPPIの実行には、意思決定に対する複数のシナリオ評価が必要となるが、過去の実績データから構築した予測モデルを用いることでこのプロセスを実現した。MPPIを適用することで、確率的サンプリングによる未来シナリオ評価を行い、将来動的な変化に対しても柔軟に対応可能な入札額戦略を実現できた。また、シミュレーションを通じて、提案手法が目標KPIの達成と費用対効果の最適化を、限られた情報下でも柔軟かつ効果的に実現可能であることを確認した。