Data Science ツールキット - カスタム モデル
このページでは、カスタム モデル、入札価格と期待値の派生方法に関する情報を提供し、さまざまな種類のカスタム モデルを一覧表示します。
概要
カスタム モデルを使用すると、Xandr API ユーザーは Bonsai デシジョン ツリー や ロジスティック回帰モデル を使用して、入札評価、クリエイティブ配信、非評価の目的の意思決定ロジックを拡張広告申込情報 (ALI) またはキャンペーンに追加できます。 このページでは、さまざまなユース ケースでカスタム モデルの使用を開始する方法の概要について説明します。
- 入札評価: Xandr 最適化アルゴリズム、またはアルゴリズムの個々のコンポーネントをオーバーライドします。
- クリエイティブ選択: 動的クリエイティブ最適化戦略をサポートします。
- 評価以外の目的: カスタム クリエイティブ マクロをインプレッション トラッキングの呼び出しに挿入して、レポートを強化したり、学習状態に影響を与えたりします。
ユース ケース
入札評価のカスタム モデル
カスタム モデルは、Xandr API を通じてデータ サイエンティストが、複数の Bonsai デシジョン ツリーやロジスティック回帰モデルを 拡張広告申込情報 またはキャンペーンに関連付けてカスタム購入戦略を作成することで、入札評価モデルの特定の部分を分割できるように設計されています。 特定の種類のモデルをインプレッションの期待値やケイデンス修飾子、または入札修飾子の計算に関連付けることにより、Xandr 最適化の一部をオーバーライドし、システムが独自のモデルがカバーしていない評価の側面のみを処理できるようにすることができます。
このユース ケースの詳細については、 カスタム モデルでの入札評価 に関するドキュメントを参照してください。
クリエイティブ選択のカスタム モデル
既定では、Xandr は広告申込情報に関連付けられているクリエイティブをランダムに配布します。 カスタム モデルを使用すると、ユーザーはこの既定の機能をオーバーライドし、広告申込情報にクリエイティブを割り当てることができます。 ユーザーは、Bonsai 言語の 機能 またはロジックを使用してデシジョン ツリーを作成して、配信するクリエイティブを決定できます。 例:
$cat creative-tree
if user_hour = 1:
leaf_name: "cs_1"
creatives: {12345: 30, 67890: 20}
else:
leaf_name: "cs_2"
creatives: {12347: 1}
このユース ケースの詳細については、 Creative Selection Custom Models のドキュメントを参照してください。
非評価カスタム モデル
非評価カスタム モデルは、入札評価には影響しません。 カスタム クリエイティブ マクロをインプレッション トラッキングの呼び出しに挿入するために使用されます。最終的には、Learn の状態に影響を与えるなどの他の機能に使用できます。
このユース ケースの詳細については、 評価以外のカスタム モデル に関するドキュメントを参照してください。
はじめに
手順 1: ユース ケースを決定する
続行するユース ケースを決定し、カスタム モデル製品が目標の達成にどのように役立つかの詳細を確認します。
手順 2: Bonsai デシジョン ツリーとロジスティック回帰モデルについて学習する
サポートされている 2 つの言語の種類の詳細を確認し、目標を達成するためのニーズに一致するものを選択します。 入札評価のカスタム モデルでは、Bonsai デシジョン ツリーまたはロジスティック回帰モデルを使用します。 クリエイティブ選択または非評価のカスタム モデルでは、Bonsai デシジョン ツリーを使用します。
手順 3: API を使用してカスタム モデルをアップロードする方法について説明します
Bonsai デシジョン ツリーまたはロジスティック回帰モデルを構築したら、それらを ALI にアタッチする方法と、使用する API サービスについて説明します。
手順 4: Log-Level カスタム モデル フィードを使用する方法について説明します
カスタム モデルが添付された ALI またはキャンペーンが公開されている場合は、それらを分析して報告すると便利です。 ログ レベルのカスタム モデル フィードを使用すると、ユーザーは ALI またはキャンペーンに関連付けられているモデルの特定のデータと、各モデルによって計算された値を確認できます。