機械学習によるインターネット広告最適化　現代の配信アルゴリズムから広告制作の未来まで

年間3.3兆円規模の市場を生むインターネット広告。
高速で最適な広告配信を実現する技術を、サイバーエージェントの著者陣が解説！
　配信アルゴリズム、広告効果測定、プライバシー保護のメカニズム、コンテンツ生成手法まで網羅。

【目次】
第1章　インターネット広告業界と機械学習
　1.1　インターネット広告業界における機械学習の環境適性
　1.2　機械学習の適用領域
　1.3　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制
　コラム：金融業界の技術者の広告業界への流入
　コラム：広告掲載可否の審査の重要性

第2章　広告配信のためのアルゴリズム
　2.1　CTR/CVR予測
　2.2　予測のサービスでの活用
　2.3　クリエイティブ選択

第3章　広告配信の効果測定
　3.1　はじめに
　3.2　施策の効果の定義
　3.3　ランダム化比較実験
　3.4　観察研究に基づくアプローチ
　3.5　広告配信の効果測定のまとめ
　コラム：サードパーティクッキー廃止の影響調査を実験によって行うことの難しさ

第4章　広告配信とプライバシー
　4.1　インターネット広告における計測の重要性
　4.2　プライバシー規制と取り巻く環境の変化
　4.3　プライバシー保護とアトリビューション
　コラム：プライバシー対策とユーザーからの不透明なトラッキング手法

第5章　広告運用のための自然言語処理
　5.1　はじめに
　5.2　広告テキスト生成のための自然言語処理
　5.3　広告テキスト生成における評価
　5.4　おわりに
　コラム：広告の疲弊
　コラム：レスポンシブ広告の普及

第6章　グラフィックデザインのための機械学習
　6.1　はじめに
　6.2　広告効果の事前予測
　6.3　レイアウトの生成
　6.4　タイポグラフィの認識と生成
　6.5　ラスタ画像生成とグラフィックデザイン

おわりに