プロモーション中のコンバージョン率予測を改善する

今日の世界では、タオバオみたいなオンラインショッピングプラットフォームは、ユーザーが購入する可能性、いわゆるコンバージョン率（CVR）を予測する必要がある。CVRを正確に予測することは、Eコマースの成功にとってめっちゃ重要で、リコメンデーションや広告を最適化するのに役立つ。しかし、セールのプロモーション中って、従来の予測方法がうまくいかないっていう共通の問題がある。プロモーションがユーザーの行動を大きく変えるから、ビジネスはモデルを調整するためのより良い方法を見つけなきゃいけない。

#現在のモデルの問題

多くの既存のCVR予測モデルは、セールイベント中に苦労してる。プロモーションが行われると、ユーザーの行動が急速に変わることがある。これが、モデルをトレーニングするために使うデータと、リアルタイムで見られる実際のデータとの間にミスマッチを生じさせる。たとえば、セール中は購入数が大きく変動することがあって、モデルのパフォーマンスが低下しちゃう。現在のモデルは、安定した行動パターンを前提にしてるけど、プロモーション期間中にはそれが崩れちゃうんだ。

#歴史的データの再利用

この問題を解決する一つの効果的な方法は、過去のプロモーションからの歴史的データを再利用することだ。同じようなセールイベントを振り返ることで、ユーザーの行動パターンを認識し、それを予測モデルに活かすことができる。このアプローチを使うと、プロモーションのコンテキストを正確に反映した過去のデータを活用して、より良い予測が可能になる。

#歴史的データ再利用（HDR）アプローチの導入

プロモーション中のCVR予測を改善するために、歴史的データ再利用（HDR）と呼ばれる新しいアプローチを紹介する。この方法には3つの重要な要素がある。

1. 自動データ取得：最初のステップは、現在のプロモーションに似た過去のプロモーションを探すことだ。システムがこれらの類似プロモーションからデータを取得する。
2. 分布シフト修正：歴史的データを取得した後は、古いデータと現在のプロモーションデータの違いを修正して、より良い整合性を確保する。
3. TransBlockモジュール：最後の要素は、取得した歴史的データを基に予測モデルを微調整する特別なモジュールだ。これによって、モデルはプロモーションのコンテキストに素早く対応できる。

#自動データ取得

自動データ取得プロセスは、過去のプロモーションの各日を一連の特徴として表現することから始まる。これらの特徴には、さまざまなコンバージョン指標や特定の製品カテゴリーのインプレッション率が含まれる。この表現によって、システムは現在のプロモーションに似た過去のプロモーションを素早く探し出せる。これらの過去の例を見つけることで、システムは予想される行動についてモデルに効果的に情報提供できる。

#分布シフト修正

たとえ歴史的データが似ていても、まだ違いがあることがある。たとえば、実際のコンバージョン率は、過去のプロモーションと現在のものとで異なるかもしれない。ここで分布シフト修正が必要になる。このステップの目的は、歴史的データを現在のプロモーションの条件によりよく合うように調整することだ。歴史的データの重みを調整することで、モデルはこれらの不一致に対応できるようにトレーニングされる。

#TransBlockモジュール

修正されたデータを手に入れたら、TransBlockモジュールが重要な役割を果たす。このモジュールは、歴史的データを使ってメインの予測モデルを迅速に微調整することを可能にする。これにより、モデルは調整しやすくなり、同じデータで頻繁にトレーニングされることで起こるオーバーフィッティングを防ぐことができる。

#HDRの利点

HDRアプローチを使うと、セールプロモーション中のCVR予測が大幅に改善される。歴史的データを再利用し、違いを修正し、ターゲットを絞った微調整プロセスを適用することで、ビジネスは予測の精度と信頼性を向上させることができる。このポジティブな効果は、広告の収益化やユーザー全体の体験を向上させるかもしれない。

#実際のアプリケーション

HDRアプローチは、特に2022年のダブル11セールなどの大きなプロモーションイベント中に、アリババの表示広告システムに成功裏に統合されている。この時、システムはRPM（Revenue Per Mille）やCVRといった主要なビジネスメトリックの顕著な増加を経験した。HDRを導入することで、システムはユーザーに共鳴するより良いターゲット広告を提供し、最終的に売上を増やすことができた。

#以前のソリューションと制限

以前の方法は、歴史的データでモデルを直接再トレーニングすることが多かった。しかし、このアプローチには落とし穴があった。たとえば、トレーニングデータではうまくいくけど、新しくて見えないデータには苦労するオーバーフィッティングが頻繁に起こった。また、いくつかのモデルはプロモーションと非プロモーションデータの違いを試みたが、異なるプロモーションのユニークな特性を考慮せず、予測が不正確になる結果を招いていた。

対照的に、HDRは、データの再利用と微調整のためのより洗練されたプロセスを実装することで、これらの問題に効果的に対処して、プロモーション期間中に変化する条件にモデルが適応するようにしている。

#実装プロセス

HDRアプローチを利用するには、ビジネスが従うべき体系的なプロセスが必要だ。これは、過去のプロモーションからユーザーデータを収集し、それを分析してパターンを特定し、HDRコンポーネントを既存のCVR予測モデルに統合することを含む。モデルの定期的な更新と評価は、パフォーマンスを維持し、新しいプロモーション戦略に適応するために重要だ。

#結論

要するに、セールプロモーション中のコンバージョン率を予測するのは、多くのオンライン小売業者が直面する複雑な課題だ。HDRアプローチは、歴史的データを再利用し、分布のシフトを修正し、予測モデルを効果的に微調整することで解決策を提供する。アリババの広告システムの実装のように、この方法はビジネスメトリックや顧客エンゲージメントの大幅な改善につながる。

Eコマースの景色が進化し続ける中で、データ再利用技術の継続的な洗練と探求が重要だ。セールプロモーション以外のさまざまなシナリオにHDRが適応する可能性は、将来的なさらなる進歩の扉を開く。

#将来の方向性

今後を見据えると、データ再利用の分野にはまだまだ探求の機会がたくさんあることは明らかだ。曜日や月ごとにコンバージョン率の変動は、HDRが潜在的に活用できる貴重な情報を提供する。さらに、歴史的記録以外の他のデータソースを探求することで、CVR予測モデルの全体的な効果を高める追加の洞察が得られるかもしれない。

包括的なデータ中心のアプローチを開発すれば、予測精度が大幅に向上し、長期的にはビジネスや消費者の両方に利益をもたらすだろう。微調整方法やより良いデータ取得戦略の実施に取り組むことで、HDRや同様のアプローチは、オンラインショッピング環境の変化する需要に応じて進化していける。