マーベリックは9月6日、DSP「Sphere（スフィア）」において、ユーザーの行動履歴から属性を推定するアルゴリズムを新たに実装した。

　同社はこれまで、広告配信におけるターゲティング精度向上を目的に、Cookie情報に紐づくサードパーティデータを活用したユーザー属性の推定を行ってきた。しかし、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。

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