ALBERTは、広告における各メディアの因果関係と貢献度をベイジアンネットワークによる因果推論モデルで把握するアトリビューション分析サービスをスタートした。

　ベイジアンネットワークとは、コンバージョンに至った原因がどのキャンペーンのどのメディアにあるのかという因果関係と、それぞれがどれだけコンバージョンに影響を与えたかという影響度を、グラフ構造および確率分布から高精度に推論するモデル。

　アトリビューション分析は主にインターネット広告においてメディアごとのコンバージョンに対する貢献度を把握するために行なうもの。しかしながら、従来の算出ロジックは恣意的かつ固定的で、実際の貢献度を正しく把握できるものではなかった。

　同社はこの問題を解決するため、仮説ありきのモデルではなく、観測されたデータから因果関係を推測できるベイジアンネットワークを採用することで、合理的な貢献度の重み付けをすることに成功した。

　ベイジアンネットワークにより算出された各メディア別のアトリビューションスコアから、より高い効果の望める広告予算配分の把握が可能に。純広告、各種DSP経由広告、リスティング広告などの各キャンペーンに対して、一定の広告予算をどのように配分すれば最もROIが高くなるかを把握し、効率的な広告配信ができるようになる。

　また同社は、インターネット広告などデジタルマーケティング領域だけではなく、4大マス広告、リアル店舗での販売促進にも適用できるモデルを開発。TV広告を打った翌日の店舗来店者の変化、Webでの検索数の変化からTV広告がプロモーション全体に及ぼす影響度を算出することもできる。

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