Advertising Portfolio Theory

AdNavi

Portfolio optimization for cross-media planning

広告予算を「ポートフォリオ」として最適化する。
金融工学（Markowitz・Black-Litterman、効率的フロンティア）を、クロスメディアの予算配分へ。

AIによる最適資産運用の発想を、広告予算配分に。LLM仮想調査パネルから0次分析、APT最適化・自動入札・リバランスまでを一気通貫で。

SCROLL

Architecture

仮想パネルから最適配分まで、
3層で貫く。

データ取得・分析・最適化を役割で分離。各層は独立して機能し、上流の出力が下流の入力になります。

大規模言語モデルを用い、統計的なバイアスを補正した仮想調査パネルでメディア接触を再現。特定メディアやパネル事業者に依存しない共通基盤として、後段の分析・最適化の土台をつくります。

ターゲット・プロファイリング、メディア・ヒートマップ、Google Trends連携で初期フィルタリング。どこに張るべきかの当たりを高速に出します。

効率的フロンティア上で予算を最適配分。自動入札とリバランスにより、設定したリターン目標に対してリスクを抑えた配分を継続的に維持します。

Cross-media optimizationTV・CTV・動画・モバイル・ソーシャルを横断

Why AdNavi

01 / THEORY

Markowitz の平均分散最適化と Black-Litterman を広告配分へ。リターンとリスクの関係を効率的フロンティアとして可視化します。

02 / DATA

外部のアテンション指標を取り込み、配分を補正できるキャリブレーション機能を備えます。頻度最適化と動画広告の多変量回帰を統合し、チャネル横断で効果を同じ物差しで比較します。

Calibrates allocations with third-party attention metrics.

03 / AUTOMATION

最適解は一度きりではありません。市況とパフォーマンスの変化に合わせ、配分を自動で調整し続けます。

各ツールは認証付きの専用エリアで稼働しています。ご利用には付与されたID・パスワードが必要です。