マーベリック、「Sphere」に新たなアルゴリズムを追加 ユーザーの行動履歴から属性推定が可能に

ターゲティングの精度を確保する手段

昨今インターネットブラウザへのサイトトラッキングの防止機能「ITP（Intelligent Tracking Prevention）」搭載が浸透しており、Cookie情報をもとにした広告配信でのターゲティングが困難となっている。

そこで同社は、広告配信におけるターゲティングの精度を確保する手段として、ユーザーの行動履歴からユーザー属性を推定するアルゴリズムを開発。これまで同社が蓄積してきたユーザーの行動履歴に対して、独自にカスタマイズされた特徴量（機械学習を行う際そのデータが持つ特徴を数値化または数式化したもの）を用いることで推定を行う。

なお、リサーチ会社から提供されたユーザー属性のデータと同アルゴリズムで推定したユーザー属性を照合する検証実験では、性別が91％の確率で一致した。

考察

マーケティングいおいてターゲティング広告はかなり重要性の高い広告であるので、こういった抜け道的な手法ができるは、とてもありがたいことだと思われる。

しかし、実際問題このアルゴリズムの追加によってどれだけのユーザー属性を推測できるかが、かなり重要なところだろう。

性別と言う大まかでフィフティーフィフティーであたる属性の一致率が高くても、他の細かいところの一致率が落ちてしまうようでは、たいした効果ＵＰには繋がらないだろう。

もし細かい属性なども正しく一致させることができるならば、とても素晴らしいものと言えるだろ。