platformJP2_B

u-Predict

アルゴリズムベースのディシジョンとプログラムベースのメディアバイイングには、ユーザーレスポンスの確率予測モデルが不可欠です。u-Platformで、イールドオプティマイズ、広告主マトリクスの最適化、インプレッション価値評価、ユーザーレスポンス予測モデルといった重要な決定要素の算出に使用されるu-Predictは、自動取引の最適化を成功させる上では欠かせません。

u-Predictの最新バージョン(5.0-)では、非常に少ないボリュームの学習データからも、驚くほど正確な予測結果を算出することが出来るようになっています。少ないボリュームの学習データを超効率的に活用することで、従来のマシンラーニングやイールドオプティマイズ手法で採用されるような多額のテスト予算や期間の必要性を排除しています。

また、u-Predictではユーザーや媒体、広告主のデータ変数の数に関係なく処理と学習を実行し、正確な価値評価とパフォーマンス予測を算出します。ディスプレイ広告およびEメールメディア全般にわたり、CPM/CPC/CPAの予測において極めて優れた結果を一貫して立証しています。常に変化し続けるタイムセンシティブなパフォーマンスデータに対応し、継続的な予測モデルのアップデートと調整を実施しています。

データが多くなればなるほど確率予測モデルの精度も向上し、u-Predictをプロセス全般で作動できるようになります。最も有効かつ重要な変数を自動的に優先考慮する複雑なディシジョンプロセスを通じて確率を判断するu-Predictでは、従来のターゲティング(=フィルタリング)中心のキャンペーン最適化モデルからの劇的な転換を意味しています。

また、u-Predictではオーディエンスのセグメント属性を理解するための強力な予測モデルのビジュアライズ/分析ツールを備えています。微妙で精緻なディシジョニングをより深め、アルゴリズムとその最適化パフォーマンスを進化させるためには不可欠なツールです。

u-Predictのテクノロジーは自動取引の分野における「聖杯」です。つまり「達成困難な目標」で、再現には長期に渡るスペシャリストによる開発を要します。(しかも、恐らくそれ以上に重要な点は、その開発/改良には膨大な量の実際のインベントリーを利用した検証テストが必要となる点でしょう。)IPONWEBはu-Predictが驚異的に複雑な学習プロセスを排除しているという点だけでなく、u-Predictが現在市場で提供されている他の確率モデルや予測テクノロジーをはるかに上回っているということを、誇りと自信をもって宣言できます。