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在庫予測

重要

インベントリ予測は、Microsoft Advertising Ad Server のお客様のみが使用できます。

パブリッシャーが広告主の予算に対する配信をコミットするには、広告主が購入できる在庫の量を予測する方法が必要です。 さらに、発行元には、インベントリの競合を検出する方法が必要です。 インベントリ競合は、複数の広告申込情報が同じインベントリで競合している場合に発生します。 競合を理解することは、パブリッシャーが競合が発生したときに優先順位付けの決定を行うことができるように重要です。

このページでは、次について説明します。

  • 利用可能な予測機能
  • 在庫予測のしくみ
  • 使用可能な予測の種類

Microsoft 収益化予測ツール

標準、保証された配送、およびプログラムによる保証された販売明細を予測できます。 いずれかの種類の行項目を作成または編集すると、[作成] または [編集] 画面の下部に [利用可能状況の確認] ボタンが表示されます。

[可用性の確認] ボタンを示すスクリーンショット。

[ 可用性の確認 ] をクリックして、[予測] ウィンドウ 開きます。 このウィンドウには、現在の行項目の配信目標と容量を含むグラフが表示されます。 [ 競合する広告申込情報 ] をクリックして、そのセクションを展開し、同じインベントリに競合している他の広告申込情報を表示します。 競合する行項目は、優先度に基づいてフィルター処理できます。

[予測] ウィンドウのコンポーネントを示すスクリーンショット。

vCPM 収益タイプの広告申込情報の場合、可用性と競合の予測番号は、表示可能なインプレッションに基づいています。 詳細については、「 表示可能性の概要」を参照してください。

在庫予測の種類

在庫予測では、次の情報が提供されます。

  • 容量: 使用可能な在庫の合計量。

  • 可用性: まだ予約されておらず、広告申込情報の提案されたターゲット設定とフライトの日付と一致する利用可能な在庫の量。

    注:

    標準の明細予測の 可用性 は返されますが、保証された明細の観点から計算されます。 したがって、標準の明細タイプの確定的な利用可能見積もりとして、 可用性 を依存させるべきではありません。

  • 競合: 提案されたターゲットとフライトの日付を指定して、この同じインベントリを競合させる広告申込情報の数。

  • 配信: 明細が完全に配信されるかどうか。 保証された配信明細については、「グローバルな品目を探索する」の「配信の可能性が低い」フィルターを参照してください。

在庫予測機能

予測機能の重要な機能は次のとおりです。

  • 季節のトラフィック パターンに対する自動調整。

  • スパイク検出と軽減策。

  • セグメントと地理的なターゲティング、フリークエンシー キャップなど、実際の広告申込情報とキャンペーンのターゲティングに基づく予測。

  • サンプリングではなく、ログ レベルのインプレッションごとのデータに基づく予測。

  • 15 か月先までの予測。

  • 明細の完全なフライトの日単位の機能と可用性データ。

    注:

    予測は毎日行います。個々の開始時刻と終了時刻は考慮されません。

  • ロードブロッキングに必要な複数のインプレッションを考慮した予測。

在庫予測のしくみ

Microsoft の予測ソリューションは、広告サーバーから直接ログ レベル (インプレッションあたりの) データを使用し、分析エンジンにフィードすることで機能します。 分析エンジンはそのデータを使用して、広告サーバーが将来のオークションでどのように動作するかを実際にシミュレートすることで予測を生成します。 このシミュレーションは、次にアクセスできるため、高い精度で実行できます。

  • 以前に販売された在庫に関するインプレッション レベルの履歴データ (ターゲットの方法など) が大量に含まれます。
  • 保証配信オークションの仕組み、ターゲット設定、ペース設定に関する広告サーバーの動作に関する低レベルの知識。

障害の予測

障害を含む広告申込情報の予測は、一度に 1 つのクリエイティブに配信される広告申込情報とは少し異なる方法で計算されます。 障害がある場合、広告申込情報が配信されるには複数のクリエイティブが一度に配信される必要があるため、予測によって考慮されます。 障害の場合は、クリエイティブごとに容量と可用性の数値が計算され、最小の可用性と容量番号を使用して集計されます。 これらの数にロードブロック内のクリエイティブの数が乗算され、最終的な予測の概要が作成されます。

一般的なロードブロッキング情報については、「 ロードブロッキングを使用してインベントリをターゲット 化する」を参照してください。