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title: YJTC18 A-7 Yahoo! JAPANを支える広告技術
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author: [Yahoo!デベロッパーネットワーク](https://convert.docswell.com/user/ydnjp)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: Yahoo! JAPAN Tech Conference 2018 A-7 セッションのスライドです。
published: January 29, 18
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Yahoo! JAPANを支える広
告技術
メディアグループ マーケティングソリューションズカンパニー 開発本部
佐々木 陽一
Copyright 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.


# Page. 2

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自己紹介
佐々木 陽一
• メディアグループ マーケティングソリューションズカンパニー
開発本部 パブリッシャーPF開発１部
• ２０１２年中途入社
• ガラケー向けブラウザ開発（〜 ２０１２年）
• 広告配信システムのエンジニア（２０１２年〜）


# Page. 3

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ヤフーの広告について
検索連動型広告
ディスプレイ広告


# Page. 4

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プレミアム広告
スマートフォン版Yahoo! JAPAN
ブランドパネル
Yahoo! JAPAN プレミアムビジョン


# Page. 5

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Yahoo!ディスプレイアドネットワーク
（YDN）


# Page. 6

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広告システム全体の構成
管理システム
配信システム
広告DB
広告
広告
レポート
ユーザー
ログ
集計システム
広告主
（代理店）


# Page. 7

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広告管理システム
管理システム
配信システム
広告DB
広告
広告
レポート
ユーザー
広告主
（代理店）
ログ
広告の入稿
• タイトル、説明文、画像、動画、表示URL
集計システム
• ターゲティング（性別、年齢、興味関心）


# Page. 8

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広告配信システム
管理システム
配信システム
広告DB
広告
広告
レポート
ユーザー
ログ
ユーザー、コンテンツの情報を元に最適な広告を表示
集計システム
広告主
（代理店）


# Page. 9

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広告集計システム
管理システム
配信システム
広告DB
広告
広告
レポート
ユーザー
ログ
配信実績ログを集計
広告主
（代理店）
実績レポートを表示
集計システム


# Page. 10

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広告システムの利用技術
• 言語
• C、C++、Java、Python、Goなど
• アプリケーションフレームワーク
• Spring Bootなど


# Page. 11

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広告配信システムについて
ヤフーのサービス・その他提携サービス全リクエストを処理
• 総アクセス数 月間757億PV（2017Q2時点）
• 瞬間最大アクセス数 数十万QPS以上


# Page. 12

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広告配信システムの構成
フロントエンド
検索エンジン
広告
データ処理
広告DB


# Page. 13

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広告配信システムの規模
フロントエンド
検索エンジン
広告
データ処理
サーバー数 10000台以上 (仮想機含み)
広告DB


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1VQ9NZEG.jpg)

広告配信システムの主な機能
• 検索機能
• 最適化機能
• 課金・ランキング機能（広告オークション）


# Page. 15

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広告配信システムの主な機能
• 検索機能
• 最適化機能
• 課金・ランキング機能（広告オークション）


# Page. 16

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• 検索機能
• 最適化機能
• 課金・ランキング機能（広告オークション）


# Page. 17

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検索機能
フロントエンド
検索エンジン
広告
ユーザー情報
• 性別、年齢、地域、興味関心など
データ処理
コンテンツ情報
• 内容、掲載位置、URLなど
広告DB


# Page. 18

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ブーリアン検索
• ユーザー情報とターゲティング条件を論理和・積で検索
性別
年齢
地域
ここが選択


# Page. 19

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ブーリアン検索の例
• 広告 A : 男性 ∧ 20代
• 広告 B : 女性 ∧ 20代
• 広告 C : 男性 ∧ 30代 ∧ 東京
クエリ１ = 「男性、２０代、東京」、検索結果は A
クエリ２ = 「女性、２０代、大阪」、検索結果は B


# Page. 20

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ベクトル空間モデル
ベクトル空間モデルによるスコア付け
• tf-idf、類似度（内積）
広告A
ユーザー
θ
よりユーザーにマッチした広告を検索
広告B


# Page. 21

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検索機能と性能の両立
• 膨大な広告在庫から最適な広告を検索
※２００ミリ秒以内で
• 性能にこだわると、OSSの検索エンジンでは性能不足
• ２つのアルゴリズムを同時処理できる検索エンジンが存在せず
• ビジネス要件を迅速に追加したい
広告専用の検索エンジンを開発


# Page. 22

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• 検索機能
• 最適化機能
• 課金・ランキング機能（広告オークション）


# Page. 23

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最適化機能
クリック率、コンバージョン率を予測、最適な広告を配信
予測に必要なデータ
• ユーザーの興味関心、行動履歴
• 広告のインプレッション、クリック、コンバージョン実績ログ
etc.
機械学習などデータサイエンスを駆使し
広告効果向上


# Page. 24

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ビッグデータ処理基盤
大規模Hadoopクラスタを利用
検索エンジン
フロントエンド
広告
データ処理
広告DB


# Page. 25

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オンラインでA/Bテスト
バケットテストで、広告効果を比較
広告KPI（クリック率、単価など）をリアルタイムで可視化
広告効果向上のPDCAサイクルを実現


# Page. 26

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広告効果向上にによる好循環
広告効果向上
媒体収益向上
ユーザー数
増加
コンテンツ
制作費増
ユーザー体験
向上
媒体の質向上
媒体の質向上でユーザーに還元


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技術がビジネスに与えるインパクト
• 2017年第２四半期
広告関連売上高 743億円（前年同四半期比 +7.0％）
ディスプレイ広告 378億円（前年同四半期比 +9.5％）
技術優位性がビジネス優位性に直結
広告技術でヤフーを支える


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まとめ
ヤフーの広告システムは
• 大規模
• トラフィックも膨大。サーバーも大規模
• 高い技術力
• 厳しい性能要件。高いエンジニアリングとサイエンスの知識
• 速いPDCAサイクル
• バケットテストで、様々な広告KPIををリアルタイムで可視化
• ビジネスインパクトも大きい
• 広告収益でヤフーを支える


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