最適化の詳細

このセクションでは、会場やノードなど、最適化に関連する詳細な概念とコンポーネントについて説明し、示し、最適化エンジンに影響を与える方法について説明します。

• 最適化購入戦略 - 購入には、マネージドと RTB の 2 つの主要な種類があります。 マネージド購入 (直接購入とも呼ばれます) は、ネットワークが財務関係を持つ発行元からインベントリを購入している状況を指します。 RTB 購入 (サード パーティによる購入とも呼ばれます) は、ネットワークが直接財務関係を持たない発行元からインベントリを購入している状況を指します。
• 会場とは - 予測の精度を最大化するために、Microsoft Advertising プラットフォーム上のすべてのインベントリは、会場と呼ばれるインベントリ バケットなどのグループに入力されます。
• Targeted Learn - Microsoft Advertising 最適化エンジンは、キャンペーンの過去のパフォーマンス データ (コンバージョン率とクリックスルー率) を使用して、キャンペーンのコンバージョン単価 (CPA) またはクリック単価 (CPC) の目標に対して、すべてのインプレッションに適切な入札を決定します。 ただし、Microsoft Advertising 収益化に新しいキャンペーンを追加すると、パフォーマンス データはまだ利用できません。 この場合、Microsoft Advertising 最適化エンジンは、まずキャンペーンの入札内容を "学習" する必要があります。
• 最適化ノードとは - ノードは、キャンペーン、特定のクリエイティブ、会場、コンバージョン ピクセルの組み合わせである広告主 (または広告主を表すネットワーク) からのインプレッションのグループです。 最適化は 1 つのノードに対して実行されます。
• Learn Budget - Learn Budget は、在庫の正確な入札を決定するためにノードに適用されます。 学習に使用される全体的な予算の量を決定できます。
• 評価とは - 評価は、システムが入札金額を決定するプロセスです。 成功イベントを 1 つ取得するには (つまり、成功イベントは、購入など、広告主が意図したアクションをユーザーに実行させる印象)、ユーザーに一定の数のインプレッションを表示する必要があります。 利益を得るには、成功イベントで獲得した金額よりも、成功イベントを取得するために表示されるインプレッションに対する支払いが少ない必要があります。
• 最適化レバー - 特定のユーザーは、最適化レバーを使用して、キャンペーンの最適化のしくみ (たとえば、Learn フェーズでの入札額、Learn フェーズから最適化フェーズへの移行に必要な成功イベント (クリック数またはコンバージョン数)、広告申込情報の予約収益に最適化する前にキャンペーン入札戦略に最適化するかどうかなど)に影響を与える機能を備えています。
• ケイデンス修飾子とカオス係数 - ケイデンス修飾子は、ユーザーの頻度 (ユーザーがクリエイティブを見た回数) と再表示 (ユーザーが最後にクリエイティブを見てから経過した時間) に基づいて入札金額を調整します。 頻度とレジェンシーは、変換の可能性に影響を与える多くの要因の 2 つです。
• 販売側の最適化 - オンライン広告マーケットプレースは、多くの点で高い不確実性によって定義されます。 売り手の収益は、多くの場合、売り手の在庫での広告の成功にリンクされるため(クリック数またはコンバージョン数で測定)、最適化により、リスクを最小限に抑え、収益を最大化するために利用できるいくつかのコントロールが販売者に提供されます。
• 動的学習率 - 動的学習は、学習のパフォーマンスと最適化された印象に基づいて、前の学習率の調整を通じて最適な会場学習率を決定することで、学習プロセスを加速し、パブリッシャー収益 eCPM を改善するように設計された販売側最適化アルゴリズムです。
• [価格の引き上げ ] - [価格の引き上げ] は、入札がオークションで考慮される注文を決定する入札価格のしきい値です。

関連項目

• 最適化ガイド
• 最適化について
• 前提条件の知識