広告効果予測ツール「Open CTR Predictor」提供開始から約1ヶ月で500アカウントを突破

Re Data Science株式会社（本社：千葉県柏市、代表取締役社長：高田 悠矢、以下、Re Data Science）と「デジタルで、この国の新しい基本をつくる。」をミッションに掲げ、顧客の事業成長に伴走する株式会社オプト（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 CEO：栗本 聖也、以下、オプト）が共同開発した、どなたでも無料で活用できる広告効果予測ツール「Open CTR Predictor」において、登録アカウント数が、提供開始から約1ヶ月が経過した本年12月6日（水）に、500アカウントを突破したことをお知らせいたします。

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生成AI時代を迎え、広告のクリエイティブ制作においては、低コストで多くのバリエーションを制作することが可能になったことから「多くの広告バリエーションのなかから、より広告効果が高いと予測されるクリエイティブを選抜するためのツール」が求められています。

そこで、広告代理店や広告主自身、フリーランスの方々を対象とした、どなたでも無料でCTRを事前に予測することができる広告効果予測ツール「Open CTR Predictor」の提供を、本年10月31日（火）より開始いたしました。そして、この度、提供開始から約1ヶ月が経過した本年12月6日（水）に、開設されたアカウント数が500アカウントを突破いたしました。

■「Open CTR Predictor」によって実現する新たな広告制作のフロー
「Open CTR Predictor」は、広告クリエイティブの制作時に、広告代理店や広告主自身が「CTRを事前に予測することで、複数のクリエイティブのバリエーションのなかから、効果の良いクリエイティブを選択することを可能とする」ツールです。選抜されたクリエイティブのみを入稿・配信することで、広告効果の安定的な向上が期待できます。試算では、事前選抜によるクリック数向上の余地は1.4倍程度と見なすことができます。
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■「Open CTR Predictor」の仕組み
「Open CTR Predictor」は、マルチモーダル深層学習という技術を用いて開発されています。「マルチ」は「複数」を、「モーダル」は「データ種別」を意味しています。つまり、複数のデータ種別を統合的に学習する深層学習手法ということになります。例えば「過去の株価（数値情報）のみを用いて、将来の株価を予測するモデル」や「レントゲン画像を認識して、疾患を発見するモデル」などは、単一のモダリティ（データ種別）を用いるシングルモーダル手法と言えます。「Open CTR Predictor」では、広告画像情報、広告に含まれるテキスト情報、広告そのものの属性情報といった、質の異なる複数種類のデータを入力し、それらを統合的に学習したうえで、広告効果の予測結果を出力いたします。
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プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)