気になる疑問にお答えします: Facebookは広告の配信で機械学習をどのように利用しているのですか。

Facebookで利用者に表示される広告は、広告主が選択した広告のターゲット設定と、広告の入札の結果という2つの主な要素に基づいて決定されます。

まず、広告主はFacebookのセルフサービスツールを使ってターゲット設定します。オーディエンスは、年齢や性別などのカテゴリーのほか、Facebookページでの「いいね！」や広告のクリックなど、利用者がアプリでとるアクションに基づいて作成されます。広告主は、メールリストやウェブサイトにアクセスしたことがある利用者など、所有しているオーディエンスについての情報を使い、カスタムオーディエンスまたは類似オーディエンスを構築することもできます。

次に、Facebookのシステムは、利用者に表示する広告を決定するために、広告主が選択したオーディエンスにその利用者が含まれる広告を収集します。これらの広告は入札ステージに進みます。

入札に進む広告に対し、Facebookは全体的な価値のスコア、つまり広告主の価値と広告品質の組み合わせが最も高い広告を、利用者に表示する広告として選択します。Facebookは、広告の入札価格に推定アクション率を掛けて、広告主の価値を算出します。これは、その特定の利用者が、広告主が希望するアクション(広告主のウェブサイトへのアクセスや、アプリのインストールなど)をとる可能性を示す推定値です。これに、広告の全体的な品質を判断する広告品質スコアを加算します。Facebookでは、このプロセスに情報を提供するために、以下で説明するように機械学習を利用しています。

機械学習は、明示的にプログラミングされていなくても、新しいデータを受け取ると学習し、複雑なタスクを迅速かつ効果的に実行するシステムです。Facebookは機械学習を使用して、合計価値の計算式に使用される推定アクション率と広告品質スコアを生成します。

機械学習モデルは推定アクション率を見つけるために、広告主が広告に選択するビジネスの目的(ウェブサイトへのアクセスを増やす、購入を増やすなど)に基づき、広告主の期待するアクションを特定の利用者がとる可能性を予測します。Facebookのモデルではそのために、その利用者のFacebook内外での行動、および広告のコンテンツ、時間帯、利用者と広告のやり取りなどのその他の要素も考慮します。

• 機械学習モデルが考慮するFacebook内での行動には、広告のクリックや投稿への「いいね！」のように、Facebookアプリを使用している間に利用者がとる行動が含まれます。
• Facebook外での行動には、ウェブサイトへのアクセス、商品の購入、アプリのインストールなど、ビジネスツールを通じてビジネスがFacebookとシェアする利用者のFacebook外での行動が含まれます。

広告の品質スコアを生成するため、Facebookの機械学習モデルは広告を見た人や非表示にした人からのフィードバックのほか、低品質なコンテンツ(広告画像内のテキストが多すぎる、扇情的表現、エンゲージメントベイトなど)の評価を考慮します。

広告主の入札、推定アクション率、広告品質スコアを組み合わせることで、広告の入札における広告の全体的な価値のスコアが算出されます。