自然言語処理技術を活用してインターネット広告のサービスを充実ーデジタル・アドバタイジング・コンソーシアム

インターネット黎明期の1996年に創業し、インターネット広告市場の形成に携わり、業界をリードしてきたデジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社。同社は、データ・マネジメント・プラットフォーム（DMP）「AudienceOne®」の一部機能に、インターシステムズが提供する自然言語処理技術「InterSystemsNLP」を採用し、サービスを拡充しました。

顧客インサイトを鮮明にする AudienceOne® のサービス価値向上への取り組み

インターネット広告に特化したメディアサービス事業を中心に、広告主の投資対効果を最大化するさまざまなサービスを提供しているデジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社（以下：DAC）は、国内最大級のデータ・マネジメント・プラットフォーム（DMP）AudienceOne® を運用しています。
AudienceOne® は、1億超のモバイル広告 ID や膨大なウェブアクセスログなどの国内最大級のデータを保有し、興味関心等のオンラインデータに限らず購買データや郵便番号データなどのオフラインデータとも連携し、また特許技術によるアプリとブラウザのクロス推計が可能な点を特徴とするデータマネジメントプラットフォーム（DMP）です。質の高い豊富なデータを柔軟にカスタマイズすることで分析や配信を実現するための多種多様なセグメントを実現し、新たな広告商品の開発などに活用されています。その AudienceOne® が提供する各種サービスの1つに、顧客が購買に至るまでにアクセスしたサイトの傾向をパターン化して分析する「インテントの可視化分析」があります。

DAC が特許を取得しているこの分析技術は、CV（コンバージョン）と呼ばれる最終決済（購買）に至るまでに、そのユーザーがどこのサイトにアクセスしてきたのかをトレースし、4つのステージに分けて購買に至る興味関心の遷移を分析するものです。これにより、効果的な広告出稿や広告効果の測定を可能にしますが、いくつかの課題がありました。

AudienceOne® に蓄積されているデータは、すべてウェブサイトのアドレス情報（URL）で記録されていました。そのため、データをそのままレポートに記載しても、単に URL の羅列となり、どのようなサイトのどのようなキーワードに注目して、サイトの来訪者が購買に至ったのかを、クライアントに説明するのは困難でした。また、閲覧された URL 情報は、センシティブなものであり、開示できないケースもありました。そこで、以前から、URL に掲載されているコンテンツを分析し、キーワードを自動的に抽出してくれる自然言語処理技術を探していました。

サイトの内容を理解できるキーワード抽出技術を求めて

DAC のデータ解析部門では、何年も前から膨大な URL に掲載されているコンテンツの内容を把握するため、日本語のキーワードを抽出する自然言語処理技術を探していました。
しかし、多くの自然言語処理技術では、単語や文節など文章の意味を持つ最小単位に分解する形態素解析を用いているため、DAC が求めるような意味のあるキーワードを抽出できませんでした。

例えば、「DAC デジタルマーケティング支援サービス」という単語を形態素解析で抽出すると「DAC」「デジタル」「マーケティング」「支援」「サービス」という5つの単語に分割されます。固有名詞が分割された場合、その単語のもつ意味が抽出結果から理解できなくなります。DAC のデータ解析部門は、コンテンツの内容から意味のあるキーワードを抽出してくれる自然言語処理技術を探していました。その時に、日経産業新聞に掲載された InterSystems NLP の記事を読み、InterSystems に連絡したのがきっかけです。
InterSystems NLP は、文章そのものから、意味のある最大のユニット（エンティティ）を抽出するユニークな技術で、辞書やオントロジーを必要としません。InterSystems NLP によるキーワード抽出を活用すれば、顧客訪問サイトの内容を理解できると考えたのです。

10万件の URL データから的確にキーワードを抽出する技術を高く評価

プロダクト開発本部では、InterSystems にコンタクトを取り InterSystems NLP のトライアルを申し込みました。期待するキーワードの抽出が可能かどうかを確かめるために、ランダムにサンプリングした10万件の URL データを InterSystems NLP で処理してもらい、DAC の期待する意味のあるキーワードを検出できるか試しました。10万件もの URL データを用意した理由について、これだけ膨大な量であれば、人手による微調整は不可能なので、InterSystems NLP の本来の性能を確かめられると考えたのです。

結果として、InterSystems NLP は期待を超える成果を出しました。
InterSystems NLP は、標準的な設定のままで、私たちの期待するキーワードを抽出してくれたのです。

InterSystems NLP によりサイト流入のキーワードを可視化するサービスを実現

トライアル期間を経て、InterSystems NLP の性能を十分に検証した DAC は、これまで URL で整理していたファネル分析のレポートで、サイトの内容と流入時のクリックキーワードを分類できるようになりました。その結果、新たなサービスとして実際の来訪者と購入者からターゲット像を設計する分析が可能になり、「パーチェスファネル分析」と呼ばれるサービスでは、サイトへの流入キーワードをデモグラフィック視点で分析し、キーワードとコンバージョンの距離を把握できるようになりました。

InterSystems NLP による意味のある自然言語解析技術は、DAC のビジネスにとって、とても重要な価値を提供しています。現在課題になっている適切な広告枠かどうかを検証するアドベリフィケーションやリスティングサービスのキーワード入札の提案にも有用です。また、一般の企業であっても、情報を収集しているサイトの内容を分析するための入力データとして、RPA などと組み合わせた活用や、膨大な文書のカテゴライズには、大変有用だと考えます。

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