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J-GLOBAL ID：201902282875840775   整理番号：19A2638141

フェイスブックルックによる顧客類似性のコンピュータ推定:ハイパーターゲティングの利点と欠点【JST・京大機械翻訳】

Computer Estimation of Customer Similarity With Facebook Lookalikes: Advantages and Disadvantages of Hyper-Targeting

著者 (2件)： Semeradova Tereza (Department of Informatics, Faculty of Economics, Technical University of Liberec, Liberec, Czech Republic) ,  Weinlich Petr (Department of Informatics, Faculty of Economics, Technical University of Liberec, Liberec, Czech Republic)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 153365-153377  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広告システムとそれらの使用するアルゴリズムは,潜在的顧客に到達する可能性を常に進化させ,拡大している。ハイパーターゲティング(マイクロターゲットとも呼ばれる)は,詳細な顧客データとマーケティング自動化の使用であり,多数のチャネルを横切る高度に標的化され,個人化されたメッセージを提供する。これらのキャンペーンは,顧客の特定の人々または小さなグループにアピールするように設計されている。予測分析のような技術革新を通して大量のデータを処理する能力を用いることにより,特定の説明に焦点を合わせ,全体のセグメントに焦点を合わせることにより,それらの視聴者のより深い理解を得ることができる。これにより,B2Bブランドが顧客を直接的にターゲットにすることを可能にし,独自の個人的で高度に関連した経験を提供することができるしかし,この主張を支持する科学的証拠は欠けている。いくつかの以前の研究は,ユーザの活動性と購入行動に対する高度に個人化された広告コンテンツの負の影響を示唆している。本論文において,著者らは,Faceブック lookalikeaudiと呼ばれる先進的キャンペーン目標ツールを用いて,個人化広告の異なるレベルの影響をテストした。Faceブック lookalike視聴者は,カスタマによって定義されるように,カスタム視聴者の特性に基づく顧客類似性の推定に基づいて研究される。異なる個人化レベルを持つ840のFaceブック adsからのデータを用いて,様々な目標設定の性能を調べた。これらの広告を,到達,反応の数,印象の頻度,クリックの数,ウェブサイトに費やされる平均時間,ビューページの数,変換の数,および収益性に関して比較した。本論文で示された知見は,実際のFaceブック adセットからの証拠を用いて,個人化オンライン広告に対するユーザの活動性に影響する因子を明らかにするのに役立つと信じる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  購買 ,  ブランド ,  コンテンツ ,  *コンピュータ ,  アルゴリズム ,  視聴者 ,  *類似性 ,  *ターゲティング ,  広告 ,  予測 ,  チャネル ,  目標設定 ,  マーケティング
準シソーラス用語： 個性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 顧客 ,  類似性 ,  コンピュータ ,  推定 ,  利点 ,  欠点