ABEMAの収益を支える広告プロダクトです。純広告や番宣、外部DSPなどに対応した広告配信システム、DMP、レポーティング、計測、営業受注管理等々、多岐の機能を内包しています。

Member

Data Scientist : 広告関連の施策の効果分析や広告商品のPOCを担当
Software Engineer : 組織内管轄全システムの開発～運用保守及び各広告評価の分析タスクも担当

使用している主な技術

Go, Python, R, LightGBM, Langchain, LLM, Spanner, kubernetes, BigQuery, Dataflow, Tableau

解決したい課題/ ユースケース

50個近いマイクロサービスと広告主、代理店のニーズを網羅するための様々な広告商品、各々の要件・重要指標を考慮した上で最適な配信ロジックを設計しないといけません。目標必達の純広告を配信するか、PMP広告を配信し売上を伸ばすか、番宣を配信し、将来の視聴数を伸ばすか等々、ユーザー視聴毎に難易度の高い多変数の最適化問題の最適化を行っています。

メディア成長と収益のバランスをとった在庫設計

解決したい課題/ ユースケース

純粋な広告配信プラットフォームだけではなく、メディアの広告在庫も担当している部署です。もちろん広告枠を増やすほど売上が上がるけど、どう増やせばユーザー体験に悪影響与えないかを慎重に考えないといけません。
例えば、とあるコンテンツを視聴中に、10回もCMを見せてしまうとABEMAを二度と見てくれない可能性があったり、CMの配信を少なくするとABEMAとしての売上が確保できず無料での公開が難しくなったり、競合他社の広告商品と比較したときに見劣る規模となってしまいます。このように、ユーザー視点、代理店・広告主の視点からも検討する必要があり、世界でも類を見ない課題としてデータエンジニアとしてやりがいを感じられます。

関連リンク

• プログラムマッチ商品の PR：
  https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=25517