Data Science ツールキット - Bonsai 言語機能

[アーティクル]
02/26/2024

このページでは、カスタムモデルロジックの一部としてインプレッションを評価するために使用できる Bonsai 言語機能の一覧を示します。各機能について、構文について説明し、使用方法を示す例を示します。

注:

負またはゼロ (0) の入札は、機能の説明で明示的に指定しない限りサポートされません。これらの式を使用しないか、予期しない結果が発生する可能性があります。 Smart Leaves を使用して明示的に指定no_bidすることをお勧めします。
モデルによって計算される入札は、キャンペーンに別の通貨を指定した場合でも、常に広告主に設定された通貨で表されます。

シンプルな機能

国

ユーザーの国に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: country

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: またはなどの233"US"国 ID またはコード。 Country Service を使用して、これらの ID またはコードを取得します。

例:

if country = "US":
5
elif country = 70:
3
else:
0.1

ビデオコンテンツのターゲット設定

ユーザーのビデオコンテンツインベントリに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: video_duration, video_delivery_type, video_genre, video_program_type, video_rating, video_network

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値:

例:

if any video_duration in (1,2), video_delivery_type in (1,2):
value: 0.050000
elif every video_genre in (1,2,3), video_rating =1:
value: 0.060000
elif every video_network in (1,3), video_genre in (1,2):
value: 0.0700000
elif not video_network =2:
value: 0.01

Region

ユーザーの地理的リージョンに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: region

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: リージョン ID または国/地域コードの組み合わせ (など "US:NY")。リージョンサービスを使用して、これらの ID とコードを取得します。

例:

if region = 123:
5
elif region = "US:NJ":
3
else:
0.1

市区町村

ユーザーの都市に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: city

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 市区町村 ID または国/地域/市区町村コードの組み合わせ (など "US:NY:New York")。 City Service を使用して、これらの ID とコードを取得します。

例:

if city = 162:
5
elif city = "US:MA:Boston":
3
else:
0.1

Dma

ユーザーの DMA (指定された市場領域) に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: dma

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: (シカゴの地下鉄エリアの場合) などの 602 DMA ID。シティサービスを使用して DMA ID を取得します。

例:

if dma = 602:
5
elif dma = 603:
3
else:
0.1

郵便番号

ユーザーの郵便番号に基づいてインプレッションを評価します。郵便番号は、外部供給パートナーからの一部のモバイルインプレッションとインプレッションにのみ使用できます。

キーワード: postal_code

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 郵便番号 ID (整数) または国/郵便番号の組み合わせ (または "US:10010"などの"CA:J0K 1B0"文字列)。米国の郵便番号が含まれます。郵便番号サービス ( プロファイルサービスに記載されている) を使用して、郵便番号 ID を取得します。

例:

if postal_code in ("CA:J0k 1B0", "US:10010"):
5
elif postal_code = 1367515:
3
else:
0.1

郵便番号一覧

ユーザーの郵便番号一覧に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: postal_code_list[ID]

演算子: プレゼンスの場合は None、不在の場合はなし。

値: なし

例:

elif postal_code_list[120]:
value: 1

取引一覧

ユーザーの取引リストに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: deal_list[ID]

演算子: プレゼンスの場合は None、不在の場合はなし。

値: なし

例:

elif deal_list[4107]:
value: 2

Size

配置サイズに基づいてインプレッションを評価します。広告呼び出しで渡された場合 promo_sizes 、評価はプライマリサイズのみを使用して実行されることに注意してください。

キーワード: size

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 配置ディメンションを表す文字列。形式はです "WIDTHxHEIGHT"。

例:

if size = "300x250":
5
elif size = "250x250":
3
else:
0.1

曜日

特定の曜日に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: user_day

演算子: Any

値: 曜日。使用可能な値: 0 - 6、は 0 日曜日、 6 土曜日です。

例:

if user_day in (1,2,3,4,5):
5
else:
0.1

1 日の時間

1 日の特定の時間に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: user_hour

演算子: Any

値: ユーザーのタイムゾーン内の 1 日の時間。使用可能な値: 0 - 23。は 0 午前 0 時で 23 、午後 11 時です。

例:

if user_hour in (18,19,20,21,22,23):
5
elif user_hour in (14,15,16,17):
4
else:
2

オペレーティングシステムファミリ

ユーザーのオペレーティングシステムに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: os_family

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: オペレーティングシステムファミリ ID または名前 (またはなど2"Android")。オペレーティングシステムファミリサービスを使用して、これらの ID と名前を取得します。

例:

if os_family = 2:
5
elif os_family = "Apple iOS":
4
else:
0.2

オペレーティングシステムのバージョン

ユーザーのオペレーティングシステムの特定のバージョンに基づいてインプレッションを評価します。

注:

この機能の os_extended 場合、0 の検索テーブルの結果は見つからないと見なされます。

キーワード: os_extended

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: オペレーティングシステム拡張 ID (たとえば、の "10.8 Mountain Lion"場合は 81)。オペレーティングシステム拡張サービスを使用して、これらの ID を取得します。

注:

オペレーティングシステム ID は、ログレベルのデータのように operating_system 一覧表示されます。

例:

if os_extended = 81:
5
elif os_extended = 82:
4
else:
0.2

ブラウザー

ユーザーのブラウザーに基づいてインプレッションを評価します。

注:

この機能の browser 場合、0 の検索テーブルの結果は見つからないと見なされます。

キーワード: browser

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: ブラウザー ID または名前 (またはなど8"Chrome (all versions)")。ブラウザーサービスを使用して、これらの ID と名前を取得します。

例:

if browser = 8:
3
elif browser = "Safari (all versions)":
2.5
else:
0.2

ブラウザー言語

ブラウザーの言語に基づいてインプレッションを評価します。

注:

この機能の language 場合、0 の検索テーブルの結果は見つからないと見なされます。

キーワード: language

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 言語 ID。 Language Service を使用して、これらの ID を取得します。

例:

if language = 1:
3
elif language = 0:
1
else:
0

Gender

ユーザーの性別に基づいてインプレッションを評価します。性別は、パブリッシャーが広告通話で性別を渡す場合にのみ使用できます。広告呼び出しの詳細については、ドキュメントの「配置タグパラメーター」を参照してください。

キーワード: user_gender

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: ユーザーの性別。使用可能な値:

"female"
"male"
"unknown"

例:

if user_gender in (male, female):
5
else:
2

ドメイン

ドメインに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: domain

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: または "books"など"food.com"、最上位のドメイン名を表す文字列。

例:

if domain = "food.com":
3
elif domain = "books.com":
2.5
else:
0.2

IP アドレス

IP アドレスに基づいてインプレッションを評価します。

注:

GDPR 規制に準拠している国の顧客は、広告申込情報、Bonsai ツリー、ロジスティック回帰モデルのいずれかで IP アドレスまたは IP 範囲をターゲットにしている場合、アドレスが切り捨てられる可能性があることに注意する必要があります。このプロセスの詳細については、サービスポリシーに関するページを参照してください。

キーワード: ip_address

演算子: in

値: サブネット表記を含む有効な IP アドレスを表す文字列。たとえば、範囲 (192.168.0.1, 10.0.0.0/24) は IP アドレス 192.168.0.1 と 10.0.0.0-10.0.0.255 を示します。

例:

if ip_address in (192.168.0.1, 10.0.0.0/24):
5
else:
1

フォールド位置

ページのフォールドに対する特定の配置位置に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: position

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: フォールド位置。使用可能な値:

0 or "unknown" - これらの値を使用して、フォールド位置が不明な配置をターゲットにします。
1 or "above" - これらの値を使用して、フォールドの上の配置をターゲットにします。
2 or "below" - これらの値を使用して、フォールドの下の配置をターゲットにします。

例:

if position = "above":
3
elif position = 2:
1
else:
0

Placement

特定の配置に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: placement

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 配置 ID。

注:

配置 ID は、ログレベルのデータのように tag_id 一覧表示されます。

例:

if placement = 300:
5
elif placement = 301:
4.5
else:
0.2

配置グループ

特定の配置グループに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: placement_group

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 配置グループ ID。

注:

配置グループ ID は、ログレベルのデータのように site_id 一覧表示されます。

例:

if placement_group = 155:
5
elif placement_group = 156:
4.50
else:
0.2

Publisher

特定のパブリッシャーに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: publisher

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: パブリッシャー ID。

注:

パブリッシャー ID は、ログレベルのデータのように publisher_id 一覧表示されます。

例:

if publisher = 1300:
5
elif publisher = 1301:
4.50
else:
0.2

販売者メンバー

特定の販売者メンバーに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: seller_member_id

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 販売者のメンバー ID。

例:

if any seller_member_id = 100, seller_member_id = 175:
4
elif any seller_member_id = 500, seller_member_id = 501:
3.50
else:
0.2

供給の種類

特定の種類の供給に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: supply_type

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 型 ID または名前を指定します。使用可能な値:

0 or "web" - これらの値のいずれかを使用して、標準 Web サイトをターゲットにします。
1 or "mobile_web" - これらの値のいずれかを使用して、モバイルタブレットや携帯電話のブラウザー用に最適化された Web サイトをターゲットにします。
2 or "mobile_app" - これらの値のいずれかを使用して、モバイルタブレットと携帯電話にインストールされているアプリをターゲットにします。

例:

if supply_type = "web":
4
elif supply_type = "mobile_web":
3
elif supply_type = 2:
2
else:
0.2

デバイスのタイプ

特定の種類の物理デバイスに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: device_type

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: デバイスの種類名。使用可能な値:

"pc & other devices" - デスクトップとノート PC をターゲットにするには、この値を使用します。
"phone" - 携帯電話をターゲットにするには、この値を使用します。
"tablet" - モバイルタブレットをターゲットにするには、この値を使用します。

例:

if device_type = "pc & other devices":
5
elif device_type = "tablet":
4
elif device_type = "phone":
3.50
else:
0

デバイスモデル

物理デバイスの特定のモデルに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: device_model

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: デバイスモデル ID。デバイスモデルサービスを使用して、これらの ID を取得します。

注:

デバイスモデル ID は、ログレベルのデータのように device_id 一覧表示されます。

例:

if device_model = 46:
5
elif device_model = 47:
4.75
elif device_model = 48:
3.50
else:
0

キャリア

特定の携帯電話会社に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: carrier

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: 携帯電話会社の ID または名前 (または "Verizon"など14)。 Carrier Service を使用して、これらの ID と名前を取得します。

例:

if carrier = 14:
4
elif carrier = "Sprint":
3.50
else:
0.2

モバイルアプリ

特定のモバイルアプリに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: mobile_app

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: モバイルアプリ ID または名前。 Mobile App Serviceを使用して、これらの ID または名前を取得します。

例:

if mobile_app = 1:
5
elif mobile_app = 2:
3.5
elif mobile_app = "Candy Crush Saga":
2
else:
0.2

モバイルアプリインスタンス

特定のモバイルアプリのインストールに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: mobile_app_instance

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: モバイルアプリインスタンス ID。 Mobile App Instance Service を使用して、これらの ID を取得します。

例:

if mobile_app_instance = 1:
5
elif mobile_app_instance = 2:
3.5
elif mobile_app_instance = 3:
2
else:
0.2

モバイルアプリバンドル

特定のモバイルアプリバンドルに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: mobile_app_bundle

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: モバイルアプリバンドル ID。 Mobile App Instance Service を使用して、これらの ID を取得します。

例:

if mobile_app_bundle in ("553834731", "com.king.candycrushsaga"):
5
else:
0.2

ユーザーが Xandr Cookie を持っていた時間 (分単位) に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: cookie_age

演算子: Any

値: ユーザーが Xandr Cookie を持っていた分数を表す正の整数。この値は存在しない可能性があります。これは、ユーザーが Xandr Cookie を持っていないことを示します。

例:

if cookie_age > 30:
2
else:
0.2

予測 IAB の視認性率

(以前は "推定 IAB 視認性率" と呼ばられていました)。Xandr 最適化によって決定された IAB 標準で表示可能として測定される可能性によって、Web ディスプレイのインプレッションを評価します。

キーワード: predicted_iab_view_rate

エイリアス (非推奨): estimated_iab_viewthrough_rate

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_iab_view_rate = 1:
5
elif predicted_iab_view_rate >= 0.75:
3.5
elif predicted_iab_view_rate >= 0.50:
2
else:
0

合計に対する予測 IAB 視認性率

Xandr の最適化によって決定される IAB 標準によって、表示可能として測定される可能性の高さ、インプレッションの合計数 (表示回数/合計インプレッション数) を基準にして、Web ディスプレイのインプレッションを評価します。

キーワード: predicted_iab_view_rate_over_total

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_iab_view_rate_over_total = 1:
5
elif predicted_iab_view_rate_over_total >= 0.75:
3.5
elif predicted_iab_view_rate_over_total >= 0.50:
2
else:
0

予測 IAB ビデオの表示率

Xandr 最適化によって決定された IAB 標準で表示可能として測定される可能性によって、Web ビデオのインプレッションを評価します。

キーワード: predicted_iab_video_view_rate

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_iab_video_view_rate = 1:
5
elif predicted_iab_video_view_rate >= 0.75:
3.5
elif predicted_iab_video_view_rate >= 0.50:
2
else:
0

合計に対する予測 IAB ビデオの視聴率

Xandr 最適化によって決定された、少なくとも 1 秒間表示可能な 100% ピクセルのカスタム定義によって、合計インプレッション数 (表示/測定インプレッション数) に対して表示可能として測定される可能性によって、Web ビデオのインプレッションを評価します。

キーワード: predicted_iab_video_view_rate_over_total

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_100pv1s_display_view_rate = 1:
5
elif predicted_100pv1s_display_view_rate >= 0.75:
3.5
elif predicted_100pv1s_display_view_rate >= 0.50:
2
else:
0

予測表示の表示率 (100% ビュー、1 秒の期間)

Xandr 最適化によって決定された 1 秒以上表示可能な 100% ピクセルのカスタム定義によって、表示可能 (表示/測定されたインプレッション) として測定される可能性によって、表示ビデオのインプレッションを評価します。

キーワード: predicted_100pv1s_display_view_rate

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_100pv50pd_video_view_rate = 1:
5
elif predicted_100pv50pd_video_view_rate >= 0.75:
3.5
elif predicted_100pv50pd_video_view_rate >= 0.50:
2
else:
0

合計 (100% ビュー、1 秒の期間) に対する予測表示の視認性率

Xandr 最適化によって決定された、少なくとも 1 秒間表示可能な 100% ピクセルのカスタム定義によって、表示可能 (表示/合計インプレッション数) として測定される可能性によって Web ディスプレイのインプレッションを評価します。

キーワード: predicted_100pv1s_display_view_rate_over_total

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_100pv1s_display_view_rate_over_total = 1:
5
elif predicted_100pv1s_display_view_rate_over_total >= 0.75:
3.5
elif predicted_100pv1s_display_view_rate_over_total >= 0.50:
2
else:
0

予測ビデオの視聴率 (100% ビュー、50% 継続時間、サウンドオン)

"ビュー" が 100% 表示され、再生時間の少なくとも 50% の広告として定義され、サウンドがオンになっている場合に、表示可能 (表示/測定されたインプレッション) として測定される可能性によって、Web ビデオのインプレッションを評価します。尤度は Xandr 最適化によって決定されます。

キーワード: predicted_100pv50pd_video_view_rate

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_100pv50pd_video_view_rate = 1:
5
elif predicted_100pv50pd_video_view_rate >= 0.75:
3.5
elif predicted_100pv50pd_video_view_rate >= 0.50:
2
else:
0

合計 (100% ビュー、50% 継続時間、サウンドオン) に対する予測ビデオの視聴率

Web ビデオのインプレッションを、表示可能として測定する可能性を評価します。合計インプレッション数 (表示回数/合計インプレッション数) で、"ビュー" は 100% 表示され、再生時間の少なくとも 50% の広告として定義され、サウンドがオンになっている状態で再生されます。尤度は Xandr 最適化によって決定されます。

キーワード: predicted_100pv50pd_video_view_rate_over_total

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。

例:

if predicted_100pv50pd_video_view_rate_over_total = 1:
5
elif predicted_100pv50pd_video_view_rate_over_total >= 0.75:
3.5
elif predicted_100pv50pd_video_view_rate_over_total >= 0.50:
2
else:
0

予測されるビデオ完了率

Xandr 最適化によって決まる、完了する可能性によって Web ビデオのインプレッションを評価します。

キーワード: predicted_video_completion_rate

エイリアス (非推奨): estimated_video_completion_rate

演算子: Any

値: との間 0 の 110 進数値。パーセンテージを表します。 0 は、非ビデオインベントリを表します。

例:

if predicted_video_completion_rate = 1:
5
elif predicted_video_completion_rate >= 0.75:
3.5
elif predicted_video_completion_rate >= 0.50:
2
else:
0

Xandr の対象ユーザー

Xandr プラットフォーム監査によって決定された対象ユーザーに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: appnexus_intended_audience

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: "general"、、 "children"、 "young_adult"または "mature"。

例:

if appnexus_intended_audience = "mature":
1
else:
0

販売者の対象ユーザー

自己監査によって決定された対象ユーザーに基づいて、インプレッションを評価します。詳細については、ドキュメントおよび Profile Service の「インベントリの自己分類」を参照してください。

キーワード: seller_intended_audience

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: "general"、、 "children"、 "young_adult"または "mature"。

例:

if appnexus_intended_audience = "general":
1
else:
0

Xandr 監査済み状態

インベントリが Xandr によって監査されているかどうかを評価します。

キーワード: appnexus_audited

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。

値: true または false

例:

if appnexus_audited = true:
1.0
else:
0.0

自己監査状態

発行元によってインベントリが監査されているかどうかを評価します。

キーワード: self_audited

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。

値: true または false

例:

if self_audited = true:
1.0
else:
0.0

ユーザーグループ

ユーザーがランダムに割り当てられたグループに属しているかどうかを評価します。各 Xandr ユーザーには、0 から 999 までの永続的なユーザーグループがあります。ユーザーグループを使用して、さまざまな戦略を並列でテストし、そのパフォーマンスを比較することができます。テストごとに、千のユーザーグループを異なる方法でパーティション分割する必要があります。そうしないと、同時実行テストが相互に対話し、結果を解釈することが困難になります。詳細については、ドキュメントの「テストと制御のターゲット設定」を参照してください。

キーワード: user_group

演算子: Any

値: との間 0 の 999整数。

例:

if user_group <= 249:
1.0
elif user_group <= 499:
2.0
elif user_group <= 749:
3.0
elif user_group <= 999:
4.0
else:
0.0

キャンペーン月の頻度 (システム管理者のみ)

現在の月の現在のキャンペーンでユーザーが見たインプレッション数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: campaign_month_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: 現在のカレンダーの現在のキャンペーンに対してユーザーが見たインプレッション数を表す正の整数。 0 は、利用できる頻度情報がないことを示します (ユーザーは現在の予定表でこのオブジェクトを見ていません)。

例:

if campaign_month_frequency < 2 :
5
else :
0.1

行項目の月の頻度

現在の月の現在の広告申込情報に対してユーザーが見たインプレッション数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: line_item_month_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: 現在の月の現在の広告申込情報に対してユーザーが見たインプレッション数を表す正の整数。 0 は、利用できる頻度情報がないことを示します (ユーザーは、このオブジェクトに関連するクリエイティブを現在の月に見ていません)。

例:

if line_item_month_frequency < 2:
5
else:
0.1

広告主の月の頻度

現在の月にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: advertiser_month_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: 現在の月にユーザーが見た広告の数を表す正の整数。 0 は、利用できる頻度情報がないことを示します (ユーザーはこのオブジェクトを現在の月に表示していません)。

例:

if advertiser_month_frequency < 2:
5
else:
0.1

キャンペーン時間の頻度

現在の時間にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: campaign_hour_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: 現在の時間にユーザーが見た広告の数を表す正の整数。 0 は、使用可能な頻度情報がないことを示します (ユーザーはこのオブジェクトを現在の時間に表示していません)。

例:

if campaign_hour_frequency < 2:
5
else:
0.1

行項目の時間の頻度

現在の時間にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: line_item_hour_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if line_item_hour_frequency < 2:
5
else:
0.1

広告主の時間頻度

現在の時間にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: advertiser_hour_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if advertiser_hour_frequency < 2:
2
else:
0.1

キャンペーン週の頻度 (システム管理者のみ)

日曜日から現在の週にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: campaign_week_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: 現在の週にユーザーが見た広告の数を表す正の整数。 0 は、使用可能な頻度情報がないことを示します (ユーザーはこのオブジェクトを現在の週に表示していません)。

例:

if campaign_week_frequency < 2 :
5
else :
0.1

行項目の週の頻度

日曜日から現在の週にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: line_item_week_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if line_item_week_frequency < 2:
5
else:
0.1

広告主の週の頻度

日曜日から現在の週にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: advertiser_week_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if advertiser_week_frequency < 2:
5
else:
0.1

キャンペーンの日の頻度 (システム管理者のみ)

現在の日にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: campaign_day_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: 現在の日にユーザーが見た広告の数を表す正の整数。 0 は、使用可能な頻度情報がないことを示します (ユーザーはこのオブジェクトを現在の日に表示していません)。

例:

if campaign_day_frequency < 2 :
5
else :
0.1

キャンペーンの再使用 (システム管理者のみ)

ユーザーがレジェンシーデータを使用できるかどうかを評価し、使用可能な場合は、ユーザーが広告を表示してから数分を評価します。

キーワード: campaign_recency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: ユーザーがインプレッションを見た後の分数を示す正の整数を切り捨てます。 59 秒がに 0評価され、61 秒が 1 に評価されます。 0 は、最近印象が見られたということです。 Null は、利用できるレジェンシーデータがないことを意味します (ユーザーはこの印象を以前に見たことがありません)。

例:

if campaign_recency < 2 :
2
else :
0.1

行項目の再表示

ユーザーがレジェンシーデータを使用できるかどうかを評価し、使用可能な場合は、ユーザーが広告を表示してから数分を評価します。

キーワード: line_item_recency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if line_item_recency < 2:
5
else:
0.1

広告主のリジェンシー

ユーザーがレジェンシーデータを使用できるかどうかを評価し、使用可能な場合は、ユーザーが広告を表示してから数分を評価します。

キーワード: advertiser_recency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if advertiser_recency < 2:
5
else:
0.1

クリエイティブ

クリエイティブに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: creative

演算子: Any

値: クリエイティブ ID を表す文字列 (整数にする必要があります)。

例:

if creative=12345:
5
else:
0.1

クリエイティブサイズ

クリエイティブサイズに基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: creative_size

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: クリエイティブディメンションを表す文字列。形式はです "WIDTHxHEIGHT"。

例:

if creative_size = "300x250":
5
elif creative_size = "250x250":
3
else:
0.1

取引 ID

取引 ID に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: deal_id

演算子: を除く range。

値: 取引 ID を整数として表す文字列。

例:

if deal_id in (12345,98765):
1.0
else:
0.1

Random1、Random2、Random 3

との間 0 のランダム化変数に基づいてインプレッションを評価します 1。このパラメーターを使用すると、Bonsai アルゴリズムにランダム性が追加されます。

キーワード: random1、、 random2。 random3

演算子: Any。複数の値をテストするには、を使用します in。

値: との1間0の値で、小数点以下 6 桁までの小数部として書式設定されます。

例:

if random1 > 0.8:
1.0
elif random1 range (0.4, 0.8):
2.0
else:
0.1

インベントリ URL ID

インベントリ URL にマップされるインベントリ URL ID* に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: inventory_url_id

演算子: 、、>=><=および rangeを除く<任意。

値: インベントリ URL ID (整数)。

例:

if inventory_url_id=12345:
5
else:
0.1

* 拡張されたアイテムでのみ使用できます

複合特徴

上記の単純な機能を使用すると、印象の 1 つの側面 (国、Cookie の年齢、モバイルアプリなど) を評価できます。複合セグメントと周波数/レジェンシーの特徴は、より微妙です。これにより、セグメントの年齢やセグメント値など、これらの特徴の複数の属性を評価できます。

セグメントの有無

ファーストパーティまたはサードパーティのセグメント内のユーザーの存在に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: segment[ID] は ID セグメント ID です。セグメント ID を取得するには、セグメントサービスを使用します。

属性: なし

演算子: プレゼンスの場合は None、 not 不在の場合はなし。

値: なし

例:

if any segment[12345], segment[23456], segment[34567]:
5
elif any segment[76543], segment[65432], segment[54321]:
3
elif not segment[9999]:
1
else:
0.2

セグメントの年齢

ユーザーがファーストパーティまたはサードパーティのセグメントに追加されてからの分数に基づいてインプレッションを評価します。

注:

ユーザーがセグメントにいない場合、この機能はに False評価されます。

キーワード: segment[ID] は ID セグメント ID です。セグメント ID を取得するには、セグメントサービスを使用します。

属性: .age

演算子: < 、、 > または =

値: ユーザーがセグメントに追加されてからの分数を表す正の整数。

例:

if segment[12345].age < 5:
2
else:
0.2

セグメント値

ユーザー定義の値に基づいてインプレッションを評価します。値は、バッチセグメントサービス、ファーストパーティまたはサードパーティのセグメントクエリ文字列など、さまざまな方法で渡すことができます。セグメントクエリ文字列を介して値を渡す方法の詳細については、ドキュメントの「セグメントピクセルの詳細設定」を参照してください。

注:

ユーザーがセグメントにいない場合、この機能はに False評価されます。

キーワード: segment[ID] は ID セグメント ID です。セグメント ID を取得するには、セグメントサービスを使用します。

属性: .value

演算子: <、、 >または =

値: 0 以外の、ユーザー定義値を表す正の整数。

例:

if segment[12345].value = 5:
2
else:
0.2

Frequency/Recency

頻度の有無
有効期間の頻度
毎日の頻度
Recency の有無とデータ

頻度の有無

ユーザーが頻度データを使用できるかどうかを評価します。これは、広告主、広告申込情報、またはキャンペーンのすべての広告に対して決定できます。

キーワード: frequency

属性: OBJECT[ID]. は OBJECT 、 advertiser、 line_item、、 campaign、であり、 ID オブジェクト ID です。広告主サービス、広告申込情報サービス、またはキャンペーンサービスを使用して ID を取得します。

演算子: < 、、 > または =

値: 0 ユーザーがこのオブジェクトの印象を見たことがないことを示します。正の整数は、頻度情報が使用可能であることを示します。

注:

レジェンシーとは異なり、頻度データは null ではありません。ユーザーがこのオブジェクトの印象を見たことがない場合、頻度はです 0。

例:

if line_item[15].frequency > 0:
2
elif campaign[20].frequency > 0:
1.5
elif campaign[23].frequency > 0:
1
else:
0.1

有効期間の頻度

広告主、広告申込情報、またはキャンペーンの有効期間中にユーザーが見た広告の数に基づいてインプレッションを評価します。

キーワード: lifetime_frequency

属性: OBJECT[ID]. はOBJECTadvertiser、、line_itemまたは campaigncreativeであり、IDオブジェクト ID です。広告主サービス、広告申込情報サービス、またはキャンペーンサービスを使用して ID を取得します。

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

値: オブジェクトの有効期間中にユーザーが見た広告の数を表す正の整数。 0 は、使用可能な頻度情報がないことを示します (ユーザーはこのオブジェクトを見たことがありません)。

例:

if campaign[20].lifetime_frequency < 2:
5
elif advertiser[12].lifetime_frequency < 10:
4
elif advertiser[12].lifetime_frequency < 20:
2
else:
0.1

毎日の頻度

現在の日にユーザーが見たインプレッション数に基づいてインプレッションを評価します。これは、広告主、広告申込情報、またはキャンペーンに対して決定できます。

キーワード: day_frequency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if campaign[20].day_frequency < 2:
5
elif advertiser[12].day_frequency < 10:
4
elif advertiser[12].day_frequency < 20:
2
else:
0.1

レジェンシーの有無とデータ

ユーザーがレジェンシーデータを使用できるかどうかを評価し、使用可能な場合は、ユーザーが広告を表示してから数分を評価します。これは、広告主、広告申込情報、またはキャンペーンのすべての広告のユーザーに対して決定できます。

キーワード: recency

演算子: =<、、<=、presence/absence、in、notcomparison、および range。

例:

if not advertiser.recency:
0.1
elif advertiser[3].recency > 60:
1
else:
0.2

複数の属性を使用した複合特徴構文の例

複数のセグメント属性の例

# This tree determines a bid price as follows:
# 1. If the user is in segment 3 and has a value greater than 1 or has been in the segment for 5 minutes, bid $1.
# 2. Otherwise, bid $2.
if any segment[3].value > 1, segment[3].age = 5:
    1.0
else:
    2.0

複数の属性を持つ recency/frequency 構文の例

# This tree determines a bid price as follows:
# 1. If there's no recency data for this user related to ads in line item 3, bid $1.
# 2. If the user has seen an ad in line item 3 more than 5 minutes ago and the user has seen an ad in campaign 2 less than four times today, bid $3.
#3. If the user has seen an ad in line item 1 more than 5 times ever or more than 4 times today, or if the user has seen an ad in advertiser 2 more than 4 times today, bid $0.50.
#4. Otherwise, bid nothing.
if not line_item[3].recency: 
        1
elif every line_item[3].recency > 5, campaign[2].day_frequency < 4: 
        3 
elif any line_item[1].lifetime_frequency > 5, line_item[1].day_frequency > 4, advertiser[2].day_frequency > 4: 
        0.50 
else: 
        0

複数の複合属性の例

# This tree determines a bid price as follows:
# 1. If this user is in segment 3 and has a value greater than 1 or has been in the segment for 5 minutes, bid $1.
# 2. If the user has seen an ad in line item 3 more than 5 minutes ago and an ad in campaign 2 less than four times today, bid $3.
# 3. If the user has seen an ad in line item 1 more than 5 times ever or more than 4 times today, or if the user has seen an ad in advertiser 2 more than 4 times today, bid $0.50.
# 4. Otherwise, bid nothing.
if any segment[3].value > 1, segment[3].age = 5:
    1
elif every line_item[3].recency > 5, campaign[2].day_frequency < 4: 
        3 
elif any line_item[1].lifetime_frequency > 5, line_item[1].day_frequency > 4, advertiser[2].day_frequency > 4: 
        0.50 
else: 
        0

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予測 IAB ビデオの表示率

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合計 (100% ビュー、1 秒の期間) に対する予測表示の視認性率

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合計 (100% ビュー、50% 継続時間、サウンドオン) に対する予測ビデオの視聴率

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Xandr の対象ユーザー

販売者の対象ユーザー

Xandr 監査済み状態

自己監査状態

ユーザー グループ

キャンペーン月の頻度 (システム管理者のみ)

行項目の月の頻度

広告主の月の頻度

キャンペーン時間の頻度

行項目の時間の頻度

広告主の時間頻度

キャンペーン週の頻度 (システム管理者のみ)

行項目の週の頻度

広告主の週の頻度

キャンペーンの日の頻度 (システム管理者のみ)

キャンペーンの再使用 (システム管理者のみ)

行項目の再表示

広告主のリジェンシー

クリエイティブ

クリエイティブ サイズ

取引 ID

Random1、Random2、Random 3

インベントリ URL ID

複合特徴

セグメント

セグメントの有無

セグメントの年齢

セグメント値

Frequency/Recency

頻度の有無

有効期間の頻度

毎日の頻度

レジェンシーの有無とデータ

複数の属性を使用した複合特徴構文の例

複数のセグメント属性の例

複数の属性を持つ recency/frequency 構文の例

複数の複合属性の例

ビデオコンテンツのターゲット設定

オペレーティングシステムファミリ

オペレーティングシステムのバージョン

デバイスモデル

モバイルアプリ

モバイルアプリインスタンス

モバイルアプリバンドル

ユーザーグループ

クリエイティブサイズ