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財務領域でビジネス上の価値を生み出す Microsoft AI 戦略を定義する - Training
FSI 向けの AI のユース ケースとシナリオについて説明します。 財務向けの Microsoft AI ツールとサービスについて理解します。 実際の成功事例から学ぶことができます。
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評価とは、システムが入札金額を決定するプロセスです。 評価アルゴリズムは、広告主が値を設定するイベント (クリック、ビュー、ビデオの完了、コンバージョン) が発生する可能性に基づいて、オークションの適切な価格を決定します。 Microsoft Advertising Data Science チームは、調査とテストを通じて、イベントの可能性を正確に計算するために最も大きな影響を与える機能とシグナルを決定しました。 ロジスティック回帰など、さまざまな数学的手法を使用して、プラットフォームの広範なデータセットを活用して、広告主の目標の種類ごとに評価ソリューションを作成します。 当社のシステムは、広告申込情報ごとに一意のデータ モデルを構築し、インプレッションの最適な入札を決定します。
オークションで提出された最終的な入札は、次のような複数の追加要因に基づいてさらに変更されます。
クリック数に合わせてクリック数とクリック率の目標が最適化されます。 クリックの可能性を予測するために使用される特徴とシグナルは次のとおりです。
コンバージョン単価の目標は、クリック後のコンバージョンのみに最適化するように設定できます。 その場合、クリック後のコンバージョンの可能性を予測するために使用される特徴と信号は次のとおりです。
コンバージョン単価の目標を設定すると、リターゲティング広告申込情報 (広告主に関心を示している顧客をターゲットとする広告申込情報) と見込み広告申込情報 (ブランドに関心を持つ可能性のある潜在的な顧客の広い範囲をターゲットとする広告申込情報) の両方に対して、クリック後コンバージョンとポストビュー コンバージョンの両方に最適化できます。 さまざまな種類の広告申込情報では、さまざまな特徴とシグナルを使用して、変換イベントの可能性を予測します。
広告申込情報を再ターゲットする場合、これらのイベントを予測するために使用される特徴とシグナルは次のとおりです。
見込み客の品目の場合、これらのイベントを予測するために使用される特徴とシグナルは次のとおりです。
vCPM の目標はビューに最適化されます。 ビューの可能性を予測するために使用される機能は次のとおりです。
CPCV と VCR の目標はビデオの完了に最適化されます。これは、ビデオが再生された期間全体で発生します。 ビデオが完了する可能性を予測するために使用される特徴と信号は次のとおりです。
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