RTB House とは？

RTB House とはディープラーニング（深層学習ーDeep Learning）エンジンで最適化されたダイナミックリターゲティング広告を提供するDSP（広告媒体）です。

創業者で現在CEOのRobertと、CTOのBartłomiejの二人はワルシャワ大学（ポーランド）で数学を学んでいたのですが、お互いインターネットに対するビジョンやパッションを持っていたことがきっかけで意気投合しました。

片方はすごく数学的で、片方はプログラミングができる、その二人がお互いを補いながら一緒になって考えて、アイデアが温められて、RTB Houseの原型ができたのです。

そこから実際にプロダクトをつくろうということになり、現在COOのDaniel Surmaczと三人で2012年に会社を創業しました。

（出展：Unyoo.jp）

学習ロジック（ディープラーニング）が他媒体とは異なることからターゲティングするユーザーのバッティングも起きにくく、Criteoなど他DSPと並走するケースも増えています。

成果保証が唯一可能なダイナミックリターゲティング広告

成果保証型、つまり、目標とするROASやCPAを保ちつつ（保証しながら）運用ができる唯一のDSP（広告媒体）になります。

RTB Houseを取り入れることで安定した広告運用の基盤ができ、また、学習ロジックが他媒体とは異なることからターゲティングするユーザーのバッティングも起きにくいため、Criteoなど他媒体と並走するケースも増えています。

また、運用を全てRTB Houseのアカウントマネジャーが行うマネージドサービスです。※他DSPは基本的に広告主（もしくは広告代理店）が運用のマネージメントを行ないます。

ディープラーニングによるアルゴリズムで最適化

クリエイティブ、データフィード、タグ情報、広告配信先、ユーザーの来訪歴、来訪元や滞在時間、カートに入れる際の行動など、より粒度の細かなあらゆる要素レベルの情報を一元管理して深層学習（Deep Learning）で行動を予測します。

その予測から、各ユーザーのコンバージョンの可能性や成果につながるクリエイティブを自動生成し、ダイナミック広告を配信します。

ディープラーニング・エンジンとそれ以外の機械学習がどう違うのかというと、基本的にディープラーニングは自己学習なので、人間が何かをインプットをしてそれを見て最適化しなさいという基準を人間が与えなくてもいいのが特徴です。

ディープラーニング・エンジン以外の機械学習の場合、例えば非常に優秀なデータサイエンティストがそこを考えて、ここを着目して変えたらすごく良くなる、といったことを決めて、実際のデータをそこに注入して学習を続けるというものなのですが、ディープラーニングの場合はそこが要りません。完全な自動化というのが大きな特徴です。

（出展：Unyoo.jp）

RTB HOUSEに関するお問合せは、下記フォームよりお受けしております。