Silicon Soul -広告技術と広告のblog-

Facebookの無効クリック対策について、TechCrunchが報じています。

ちょっと多いですが、引用します。

(略)
　何人かのFacebook上の広告主たちが説明してくれたところによると、広告主たちは競合他社の広告をクリックして彼らの費用を高騰させ、ROIを低下させる。それをやられた広告主たちが嫌気がさして降りたら、料金が下がって残った者が得をする。
(中略）
そこで悪者は、いろんなプロフィールを持った何千ものニセのFacebookアカウントを作る。たいへんな作業のようだが、実は高度に自動化されている。ある広告主は、インドから2000のFacebookアカウントを作ってもらうために200ドル払ったと言っている。もう一人は、ユニークなメールアカウントを提供できればニセFacebookアカウントの作成費用は100につき10ドルだと言った。そうやって作ったアカウントに、ソフトウェアを使ってさまざまなプロフィール情報を入れ込む。アカウントの管理も、そのソフトウェアが行う。

次に、詐欺師はこれらのアカウントからFacebookにログインして広告を表示させる。競合他社の広告があったら大当たり！、ソフトがそれをばんばんクリックする。ただしFaceookのルールでは、一人のユーザが一つの広告をクリックできるのは一日6回までだ。それらのクリックが、広告料金として課金される。やることは、アカウントを取って、広告を見て、上限までクリックすることだけだ。Facebookには、広告を見つけやすくするための仕組みすらある。”Ad Board”をクリックすると、そのユーザのページに載っている広告の一覧を見れるのだ（ぼくのは広告が15ある）。

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Facebookのクリック詐欺入門

AdSenseのように、クリックされることによってPublisherにインセンティブが発生するような広告でなくても、無効クリック対策が必要であることを示す事例ですね。これはFacebookに限らず発生しうることで、クリック課金型の広告を扱う上で考慮しなければならないケースでしょう。１つの広告を６クリック/dayまで課金対象としているという具体的な数字が出てきたことにおどろきです。こういう数字は秘匿されるべきだと思いますが。

Facebookが記事にしてもいいと言ったのは、同社が広告の上のクリックを集中的に監視していることと、クリックの仕方がふつうの人間の能力を超えているようなものは不良アカウントとして摘出していることだ。しかし、それらのアカウントを閉鎖する、とは言わなかった。ずっと監視を続けて、それらのクリック数は課金対象として計数しないようにする、それが利口なやり方だし、データを今後さらに集めるためにも得策だと言う。まあ、そうだね。

　不正を働くmotivationは常に存在しており、不正・無効なクリックをゼロにすることは不可能でしょう。上記のように、不正なactivityを監視しつつ、課金対象から外して、酷いアカウントを停止していくという地味な方法しか取り得る方策がないというのが現状ですね。
　
　インターネット広告が良くないとか、不正を働く輩が悪いとかではなく、仕組みとして無効クリックが発生してしまう構造になっているので、対策をしっかりとった上で、許容可能な範囲はどこなのか、という落としどころを見つけるのがポイントではないでしょうか。発生量の想定があれば、広告主の方も無効クリックを織り込んだpricingにするでしょうし。

[あわせて読みたい]
- IAB Click Measurement Guidelines

マイコミジャーナルより

米Yahoo!は6月22日(現地時間)、『Yahoo! My Display Ads』の試験サービスを開始したと発表した。これは中小企業がYahoo!の広告ネットワークを使ってローカル広告の出稿を可能にするもので、より広範囲のユーザーをカバーできる点でメリットがある。また米AdReadyのディスプレイ広告システムを利用することで、デザイン発注などの特別な予算を使わずに広告主自身が基本テンプレートを使ってビジュアルな広告キャンペーンを展開できるようになっている。

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中小企業向け広告市場をターゲット、米Yahoo!が『My Display Ads』

Searchでは負けっぱなしの印象のある米Yahoo!ですが、comScoreの報告によると、抱えているAdNetworkのトラフィックはPlatform-Aに次いで2番目の規模との事です。[comScore Releases April 2009 U.S. Ranking of Top 25 Ad Networks]

このProductのポイントは、Creativeの作成支援ツールを提供している点、課金方法がCPMとCPCから選べる点の２つではないかと思います。Display AdのSelf-Servingが行えるプラットフォームは、いままでバナーの出稿を行ってこなかった中小のAdvertiserをターゲットとしたもので、米Yahoo! AdNetwork Trafficの在庫を有効活用することができるProductでしょう。CPM/CPCの課金が選択できるということですが、広告配信の最適化が難しそうです。広告主にとっては広告のパフォーマンスを最大化する配信であるべきですし、媒体側にとっては収益を最大化させるための配信であってほしいでしょう。 AdSystemに求められることが段々高度になっていきますね。

GoogleさんがGoogle Baseにある商品系のListingを利用した、成果報酬型の検索連動広告のテストを開始したそうです。

　以前にもGoogle Chromeのリーク情報を公開したBlogoscopedのProduct Ads紹介記事によれば、新サービスではGoogle Baseに登録されたフィードの情報を基にユーザーの検索クエリーとマッチングを行い、より商品に密着した検索広告を実現できるという。広告主が検索表示のカスタマイズを行うことはできないものの、情報はそのままGoogle Baseのフィードから抽出され自動表示される。
　またProduct Adsの特徴は、その価格体系にある。AdWordsではクリック保証型の価格体系になっており、広告のクリック数に応じて価格が決まるようになっている。Product Adsではさらに踏み込んで、ユーザーが実際に「商品を購入する」もしくは「購入に準じた行動」を起こした場合のみに支払いが発生する仕組みとなっている。

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米Google、新型広告システム「Product Ads」のテスト運用を開始

　Google Baseがこのような用途に使われるようになるとは、目からうろこです。

　ところで、日本ではClassified系のwebサービスがあまり流行っていないのですが、これはもともと新聞に3行広告を出すという習慣が無いためと考えればよいのでしょうか？コミュニティペーパーの「売ります・買います」欄はそれなりに認知されていると思いますが、多くの人に使われているような印象もうけませんし。

サイバーエージェントさんが、新しいリターゲティング系広告商品を開発したというプレスリリースがでていました。

「ポテンシャルリーチ」は、「Ameba」のサービス内（バズマーケティング広告商品など）で一度接触したユーザーに対してリターゲティングを行い、バナー広告を表示させることにより企業サイトへの訪問を促進するリターゲティング広告商品です。「Ameba」内で複数回にわたって親和性が高いユーザーに広告を表示することで、広告効果の向上を図ります。

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「Ameba」がリターゲティング新広告商品「ポテンシャルリーチ」を開発

プレスリリースからは詳細がよくわかりませんが、アメブロのバズ系広告商品を閲覧したブラウザに対して、リターゲティングをかけるというスキームではないでしょうか。 同一のクリエイティブに対するFrequencyが高すぎるとCTRは下がりますし、低すぎると認知されずCTRは下がるでしょうし、そのあたりの匙加減が難しそうです。 ちょっと気になったのが、プレスリリースタイトル

「Ameba」がリターゲティング新広告商品「ポテンシャルリーチ」を開発

“サイバーエージェントが”ではなく、” 「Ameba」が “となっていますね。「Ameba」ブランド(?)の広告商品という位置づけなんでしょうか？

WSJより。

Microsoft adCenterのネットワークで、競合他社の広告をクリックしまくって追い落としていた人達が訴えられたそうです。

■Microsoft Lawsuit Claims Ad Service Was Violated(WSJ)

Microsoft Corp. filed a lawsuit against three people that it alleges committed a form of “click fraud” by improperly manipulating Microsoft’s online advertising service for profit.

マイクロソフト社は、同社のオンライン広告サービスを利益のために不正に操作し、クリック詐欺を働いた３人に対して訴状を提出した。

USのニュースソースではたまに無効クリックの話題が報道されるのを目にします。だいたいが、どこどこのAdNetworkは無効クリックの割合が何％で、というような話題なのですが、クリック詐欺をはたらいていた人が実際に訴えられたケースは初めて見ました。

ワンダーマンの「売る広告」　読了。

　ずいぶんボリュームのある本なので、買ってからしばらく未読本の山中にありましたが、やっと読み終えました。ダイレクトマーケティングという言葉を生んだ、レスター・ワンダーマン氏の自伝です。

　雑誌の中に定期購読の申し込みはがきがついている形態の広告を、海外の雑誌でよく目にしますが、これをはじめたのがワンダーマン氏だそうです。このように現在も使用されているような方法が、その”発明”のエピソードとともに随所に書かれています。

　インターネット広告の強みの１つが”広告効果が検証可能である”ということですが、その源流がワンダーマン氏が概念を作ったダイレクトマーケティングにあるということをこの本を読み初めて知りました。DM等を使ったキャンペーンで、ABテストを行い、反応率を比較し、良いCreativeを選択する。といったscientificなアプローチを取っており、効果に基づいたキャンペーンを大切にしていたという感じをうけます。

　私自身、工学出身なのでこのあたりの流れは当たり前と感じてしまいますが、当時の広告業界で「実験計画」を立て、「検証」を行うという方法は一般的だったのでしょうか。

　特に印象深かったのは、アメリカンエクスプレスのパポン氏が、ホテルのコンシェルジュ向けの講演の中で、「サービスビジネスは顧客を満足させることであり、満足した顧客は『君にまさかそんなことができるなんて思わなかった』という反応を返すだろう。」と語ったという話に対してワンダーマン氏は、「それでは不十分で、サービスは何を達成するのかだけでなく、何を提供するつもりなのかによっても評価されるべきだ。その顧客が満足したときには『君がまさかそんなことをやろうとするつもりだなんて思わなかった』と言うだろう。」という氏の”サービス”に対する考え方が現れているフレーズです。

　このような本に出会う度に、まだまだ知らないことが沢山あり勉強が足りないと感じます。。。

こんな時間に（自宅の）机の脇に積みあがっている資料とか文献の整理をしている。

読んでない文献や、読み返してみると何かに使えそうな資料がぼろぼろ出てきてついつい読み込んでしまってちっとも進まない。
これが典型的な「片付けられない人」の行動パターンだ。

まだ読み込んでなかったり、読み返してみたいものをいくつかピックアップしてみる。

米FTCが今年２月に出した行動ターゲティング広告のガイドラインのようなもの。まったくの未読。

■ クリック課金関連

先月ver 1.0が出たばかりの、クリックのカウント法に関するガイドライン。
ざっくり読んだが、クリックカウントに関する用語、フロー、有効クリックの測定要件、無効クリックの測定要件（クリック詐欺の定義）、無効クリック排除方法の要件等が書いてある。
クリック課金型(PPC)広告を担当している人は目を通しておいたほうがよいと思われるが、テクニカルタームが多いので要注意。

Google社の無効クリック対策について書いてある。

３年くらい前の文献でこんなことやってんの？と、当時話題になった。ずいぶん前なんで詳細は覚えていないが参考になったと思う。

abstructは読んだ。マルチコアCPU向けにMap Reduceの実装を行い評価をしたという内容。

Map-Reduceの分散モデルは、Google MapReduce, Hadoopのような分散システムだけでなく、探してみるといろいろな形での実装例が見られる。
この論文のようにマルチコアCPUで動かしたり、Erlangで実装してみたり、nVIDIAのCUDAを使って実装してみたりという文献もある。
※searchしてみたらGoogle Tech Talkの動画がYoutubeにあがっていた。 [Evaluating MapReduce for Multi-core and Multiprocessor...]

第２３回人工知能学会全国大会が今月17日より高松で開催される。それに先だち、プログラムともにProceedingsも公開されている。前もって予稿が公開されている大会のHPは初めてみたのだが、とても良い試みだと思う。発表を聴講する前に概要を知ることができ、疑問点をあらかじめつぶしておくことができる。Q&Aの時間が有意義になることだろう。

ま、行けないのだけれど。

興味深い発表がいくつもあるが、その中で目を引いたものの１つが、”次元削減の再構成誤差を用いた異常検知手法の比較“というタイトルのもの。

要点をまとめると、高次元データの特徴をPCA等で低次元空間の写像を作りデータの特徴を把握することは一般的だ。得られた低次元空間から復元写像をもとめ、再現された（はずの）高次元データを元のデータと比較する。正常データで得られた低次元の写像を学習データとして、異常値を含むデータを射影→逆射影を行うとずれが大きくなるので判別できる。これをPCAだけでなくKernel PCAやらMPPCAやら色々な方法で試み、評価している。

面白い考え方だ。

日本語を和英翻訳して、さらに英和翻訳して、もとの日本語と比較しましょう。
もとの日本語がきれいであれば元通りになるし、変な日本語なら元通りにならないよ。

みたいな感じ。

例：正常ケース（入力と出力が近い）

この雨のために、私の車のエンジンは壊れてしまいました
↓
For this rain, the engine of my car has been broken
↓
この雨のために、私の車のエンジンは、壊れていました

　
　
例：異常ケース（入力と出力が遠い）

この雨にやられてエンジンいかれちまった
↓
I was ruined by this rain, and an engine has been gone
↓
私はこの雨によって破滅しました、そして、エンジンはなくなりました

powered by Yahoo!翻訳

6月3日、Digg が新しい広告掲載のスキーム(Digg Ads)を導入すると発表した。

Digg Ads will give you more control over which advertisements are displayed on Digg. The more an ad is Dugg, the less the advertiser will have to pay. Conversely the more an ad is buried, the more the advertiser is charged, pricing it out of the system.

-Digg Adsは、ユーザがDiggに表示される広告をコントロールでき、さらに広告がDiggされることによって広告主の支払い額は少なくなる。一方、広告がburiedされた広告主は支払い額が多くなる。-

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Ads You Can Digg…or Bury(blog.digg.com)

Digg ad example

面白い試みでユーザコミュニティにうまくはまる内容であれば回る仕組に見えるが、掲載価格の決定権（の一部？）がユーザ側にあるとなると「品質保持・不正対策」にコストがかかることになる。Diggが汚れてるとか、Webの世界がキレイとかキタナイとかそういう問題ではなく、人間使うものなので不正は起こる。特にお金にかかわるところでは最初から不正が起こりにくいようなスキームを組んで置く必要がある。

現在検索連動広告の価格決定は、2番目の入札者の価格をベースに決定されるという一般化第二価格オークションモデル（Generalized Second Price Auction: GSP）が採用されている。これは自分のbid priceで広告の掲載価格が決定されるわけではないところがポイントで、無用な価格競争が起きにくく、マーケットに安定性をもたらす仕組みになっている。

詳細が明らかになっていないため、数ヵ月後とされているプロダクトローンチを待つしかないが、Digg Adsでどのようなschemeがとられるのか注目していきたい。

参考：
Digg、「クリック数で値下げ」する新広告プラットフォーム発表[IT Media]

Pay-Per-Click（ペイ・パー・クリック）広告とGSPオークション：Googleの集金マシーンについて[Essay, dated.]

Internet Advertising and the Generalized Second Price Auction: Selling Billions of Dollars Worth of Keywords[PDF]

Google TechTalks February 9, 2006
Internet Advertising and the Generalized Second Price…[youtube]

BussinessWeek 6月1日号のカバータイトルの”What’s a friend worth?”という記事（→Learning, and Profiting, from Online Friendships“）の中に興味深い１節があった。

What’s a friend worth

Statistically, friends tend to behave alike. A couple of years ago researchers at Yahoo found that if someone clicked on an online ad, the people on his or her instant chat buddy list, when served the same ad, were three to four times more likely than average to click on it. It makes sense. Friends share interests.

抄訳）統計的に言って、友人は同じような振る舞いをする。ある人がオンライン広告をクリックし、その人のYahoo!メッセンジャーの友達リストに入っている人に対して同じ広告を配信すると、平均の３～４倍のクリックが得られることを、数年前ヤフーの研究者が発見した。

この記事の元になっているレポートを見つけることができなかったので、その広告がバナーなのか検索連動広告なのかはわからないけれど、いずれにせよメッセンジャーのBuddy Listに入っているような友人なら、同じような興味を持っていて、広告の反応傾向も一緒だよね。という話。
考えてみれば至極真っ当な結果ではあるけれど、データとして裏付けがとれたことは興味深い。この考え方、ユーザが求めている（広告）情報を適切なタイミングで提供することができそうな予感はする。

ソーシャルなネットワークの情報持っているところなら出来ることなんだろうけど、”友達のつながり情報を別の目的に使いますよー”という同意がユーザとの間に取れてないとまずNGだよね。感情的な話、この手の情報を流用されるのは気持ちの良いものでは無いし。