研究者らは、Robloxが広告クリエイティブをユーザーごとの広告ランキングに進める前に絞り込むため、現在利用しているシステムについて説明している。このシステムは、オーディエンスのセグメント、アイテム、キャンペーン、クリエイティブ間で共有されるデータを使って成果を推定するため、新しいクリエイティブも親グループの情報を活用できる。テストが少ないクリエイティブにも選ばれて学習される機会を与えるため、ランダム化した単一のスコアを用いる。
RobloxのSponsored Adsのトラフィックを再生したテストでは、この絞り込みによって予測再生率が8.14%向上した。同じ件数をランダムに選んだ場合の向上率は2.80%だった。研究者らによると、全候補に比べて後段に送るクリエイティブを40%以上減らし、配信時間の増加は0.2%にとどまった。また、論文によれば、Robloxは実環境でのA/Bテスト後にこのシステムを導入した。
なぜ重要か
Robloxの広告主にとって、このシステムは新しい広告のテスト機会を確保しながら、後段のランキングに送るクリエイティブの数を減らせる可能性がある。ただし、論文では実環境のA/Bテスト結果は報告されていない。
