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。

通称 「広告版WealthNavi」。中立仮想パネルから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
3
仮想パネル → ZOA → APT
47
都道府県 放送エリアマスタ
5+
TV / CTV / YouTube / TVer / SNS
1
効率的フロンティア上の最適解
Architecture

中立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。

A

Layer A ・ Virtual Panel中立仮想パネル

第三者中立の仮想視聴者パネルでメディア接触を再現。特定メディア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。

B

Layer B ・ ZOA(0次分析)Zero-Order Analysis

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。

C

Layer C ・ APT最適化Optimization & Auto-bidding

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。

クロスメディアに広がるAPTの最適化曲線
Cross-media optimizationTV・CTV・動画・モバイル・ソーシャルを横断
Why AdNavi

勘と前例ではなく、理論で配る。

01 / THEORY

金融工学の枠組み

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

横断データで判断

REVISIO のアテンション指標、頻度最適化、動画広告の多変量回帰を統合。チャネル横断で効果を同じ物差しで比較します。

03 / AUTOMATION

自動入札とリバランス

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。

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