ヘッダービディング | Prebid.js 解剖
昨今ヘッダービディング・S2Sと、キタコレ感が書かれた記事は乱立していますが、実際どういう仕組みで動いているかに触れているものが無いので、少しずつまとめていこうかと。
ヘッダービディングとは
ページのヘッダーでSSPを競わせて、最高値をアドサーバーに渡す仕組みです。
なぜ生まれたか
Googleがダイナミックアロケーションという、自社アドサーバー内で自社Adxが無双状態になる仕組みを作ったからです。（詳細次回）
他社の実績がCPM100~300円だったときに、Googleが201円でビッドすると必ず勝つ仕組みです。
他社「300円出せるよォーーーッ！！」という文句が出たわけです。
Prebid.jsとは
使っているSSPのIDとか入れると、勝手に競争させて一番良い結果で配信してくれるサービスです。
導入方法
利用するSSPを選択してダウンロードをすると、jsファイルが送られてきます。
Download Prebid.js for Header Bidding
Prebid.jsサンプルの分析
理解するための第一ステップとして、公式ページのgetting startedに書かれたサンプルが何をしてるか見てみます。
元の広告枠はアドサーバーで作っておくのですが、その枠に対しどのSSPを使うかはhtml内で定義します。
各SSPによって必要なparamsが異なるので、公式サイトで確認します。
Bidders' Params for Header Bidding
サンプルの動作確認
実行してみると、空ですがレスポンスが返ってきました。
サンプルはここまでですが、実際はアドサーバーにこの結果を渡す作業が必要となります。
また、アドサーバーで事前にフロアプライスを設定したラインを作成しておく必要があります。
次回につづく…
PyTorchとは？ | TensorFlowはもう古い？！ PyTorchで始めるディープラーニング
年末年始引きこもって習得したTensorFlowですが
どうやらTensorflowは2016年で終わっていたようです…
Matlab is so 2012. Caffe is so 2013. Theano is so 2014. Torch is so 2015. TensorFlow is so 2016. :D
— Andrej Karpathy (@karpathy) February 8, 2017
2017年はPyTorch…
Tweetを読み込むと、2017に来るのはPyTorchとのこと。
TensorFlowよりもChainerに近いというPyTorch、違いはグラフにある模様…
TensorFlow doesn’t handle dynamic graphs very well though there are some not so flexible and frankly quite limiting primitive dynamic constructs.
TensorFlowは動的なグラフをうまく扱えない…（PyTorchは扱いやすい）
How is PyTorch different from Tensorflow? – Hacker Noon
実際にためしてみた
早速使ってみましょう。
公式サイトのGet Startedが親切過ぎて、一瞬でインストールできます。
サンプルも落として実行するだけで瞬殺です。
例によってMNISTを試してみます。
TensorFlowのときと比べると圧倒的に素早く起動確認できました。
