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広告効果測定シミュレーション

背景

ウェブサイト上には多くの広告が記載されています。現在のインターネット広告では、これらの広告をどのようなターゲットに対して、どのタイミングで、どこのサイトに入稿するかをコントロールすることができるようになっており、効率的に広告を配信し、少ないコストで多くの方に見てもらえる(クリックされる)ように工夫されています。様々な広告施策の効果を事前に評価することが出来れば、広告予算の分配案など各種パラメータを決定することが出来ます。広告施策の検討方法の1つとして、エージェントベースのシミュレーションがあります。広告の効果の指標としては、クリックされた回数や資料請求に至った回数など場合に応じた評価指標を用います。

広告施策イメージ

マルチエージェントシミュレーション

エージェントシミュレーションでは、ウェブサイトを閲覧しているユーザをエージェントとして扱います。例えば、ECサイトのようなショッピングモールや、住宅情報サイトのような情報検索サイトなどのウェブサイトを閲覧しているユーザの行動をシミュレーションし、良い結果が得られるように(たとえば、多くの商品購入や資料請求の発生)、広告予算の配分などのパラメータをチューニングします。エージェントの行動としては、閲覧開始、ページ遷移、閲覧終了、商品購入、資料請求などが挙げられます。ユーザの状態としては、閲覧履歴、商品購入や資料請求の履歴などが挙げられます。

マルチエージェントシミュレーションイメージ

エージェントベースのシミュレーションでは、ユーザの状態や行動に対して、ある程度複雑な制約を課すことができ、より現実世界に近いモデル化を行うことが可能となります。具体的には、ユーザの特徴や、サイトの特徴などを考慮し、サイト種別別ユーザタイプ別累積閲覧ページ数別の資料請求の発生確率などを設定します。1度シミュレーターを作成すれば、状況に応じた各種評価指標(ページビュー数、資料請求数、商品販売数、ダウンロード数など)を見積もることが可能になり、広告施策の決定に役立てることができます。

広告効果測定のシミュレーション

S4 を用いた解決

S4 Simulation System でこのようなウェブ閲覧モデルを実現すると次のようになります。
(以下、図をクリックすると拡大します)

サンプルプロジェクトイメージ

広告施策ごとの効果を算出することで広告施策の決定に役立てることができます。

広告効果測定イメージ