QPS最適化が重要な理由
プログラマティック業界は、過去10年間で目覚ましい成長と規模の拡大を実現しました。オープンインターネットは巨大であり、消費者は手元からデスクから、自宅の壁に設置されたスクリーンからインターネットに接続できます。
メディア企業に代わり、SSPはオープンインターネット全体を取り込み毎日何千億ものリクエストを処理します。この規模は拡大し続けており、効率性を維持しつつ、価値を提供することの重要性が高まっています。
この成長に適切に対処するため、DSPは、1秒毎のリクエスト数またはQPSに制限を設定し、効率性、サステナビリティ、クラウドコンピューティングのコスト管理に役立てています。しかし、現在のプログラマティック市場における変化に合わせてQPSが効果的に最適化されない場合、DSPやマーケターは機会損失を被ることになります。
QPS最適化について理解を深め、プログラマティック・エコシステムにおいて価値の最大化にどのように役立つかご説明します。
QPS制限とは
まずは、基本から始めましょう。QPSとは何でしょうか？QPSは 「1秒毎のクエリ」を指します。プログラマティックでは、1秒間にSSPがDSPに送信する入札リクエストの数を意味します。
1日24時間、インターネット上で発生するすべてのアクティビティについて想像してみてください。概算で約1,000万QPSがあると想定しましょう。これは、DSPがすべてを処理するにはあまりにも膨大な数であり、特に複数のSSPと連携していることを考慮すると、なおさらです。
そのため、DSPはQPSに上限を設定し、1秒間にオープンインターネットからDSPが確認できるインベントリの総量を制限しています。インターネット上の1,000万QPSのうち、各DSPはビジネスニーズに合わせて、例えば100万～300万QPSのような、より低い制限を設定します。そして、制限以上のインベントリ数は確認できません。
最終的には、DSPは最も関連性の高い機会を最も効率よく受け取り、バイヤーに最大の価値を可能な限り効率的に提供したいと考えています。
DSPは、どのようにQPS制限を設定するか
DSPが、QPSの制限をどのように設定するかは、各社のビジネスにより、少々複雑で、細かい違いがあります。それでは、考慮すべきいくつかの要因を見てみましょう。
まず、インフラの制限があります。機能や規模はDSPによって異なり、DSPが処理可能なQPS数を超えないように制限が設けられています。
次に、DSPは多数のSSPと連携しており、各SSPはそれぞれ異なるサプライの価値、効率レベル、パフォーマンスを提供しています。DSPはこれらの要因に基づいて、各SSPに異なるQPS制限を設けます。最もパフォーマンスが高く、効率的なSSPには通常、より高い上限が設定されます。
プログラマティックにおけるダイナミックQPS最適化の重要性
ストリーミングTVのような新しいチャネルの台頭により、異なるトラフィックパターンが出現する中、QPS制限の設定と決断の要因、およびその制限がどのように利用されるかは、変化する必要があります。ダイナミックなQPS最適化の重要性は、かつてないほど高まっています。
これを証明する例として、注目度の高いスポーツのライブ配信を考えてみましょう。
ハーフタイム中に広告が流れると、放送局の広告ポッドをすべて埋め尽くす入札リクエストが急激に増加し、広告で中断されずに試合が再開するとリクエストが急激に減少していることが分かります。ここで、DSPのQPS制限を表す10パーセンタイルの低い位置に一定のラインがあることを想像してください。この上限があるため、ハーフタイム中、DSPは入札リクエストの90%以上を見ることはありません。
インプレッション機会は、原則的に制限され、ピーク時にバイヤーがリーチできる世帯数や視聴者数が減少することになります。ハーフタイムが終了すると、DSPはQPS制限内で十分な余裕をもってすべての入札リクエストを処理できることが分かりますが、すでに手遅れです。DSPは、この配信時の入札リクエストすべてを評価する機会を逃してしまいます。
ここで、QPSの最適化の重要性が浮き彫りになります。
QPSを効果的に最適化し、最も価値の高いリクエストをフィルタリングすることで、DSPは、より多くの関連性の高い入札リクエストを処理し、評価できるため最終的に、より適切な判断を下し設定済みのQPS制限を有効活用できます。
マーケターにより優れた効率性とROIをもたらす方法
エコシステムがサプライパス最適化に重点を置くようになっている中、マーケターの効率性を向上させ、ROIを高める機会はどこにあるのでしょうか？
全体で業界がシグナルの視認性と精度を向上させると同時に、ジャンルや言語のようなコンテンツオブジェクトのメタデータを幅広く利用可能かつ透明性の高いものにする必要があります。これにより、大量のトラフィックを管理する機械学習モデル、より優れたインプットを提供でき、QPSの最適化能力が向上します。
配信機会に関する透明性が高まれば高まるほど、バイヤー、DSP、SSPは、その価値をより良く理解でき、効果的に最適化できます。つまり、DSPはSSPに対して、どのようなメタデータが重要であるかを明確にする必要があります。また、メディア企業は、入札リクエストにおいてシグナルを明確にし、視認性を向上することで、SSPとDSPがそれらを適切に評価し、価値判断できるようサポートすべきです。
また、QPS制限の管理方法も再考する必要があります。現在の固定された設定では、ストリーミングTVのライブ配信中に発生する大規模なプログラマティックの急増には、理想的とは言えません。
将来的に、QPS制限はよりダイナミックになるでしょう。
ここで重要な役割を果たすのがSSPです。メディア企業との関係性から通常、オープンインターネットで利用可能な在庫をすべて確認することが求められています。また、DSPのQPS制限はSSP内で設定されるため、SSPはDSPが全てのコストを負担することなくオープンインターネットにアクセス可能にしつつ、バイヤーにとって最適なオーディエンスにリーチする際に不利にならないようにする立場にあります。
QPSを効果的に最適化することで、より効率的で持続可能なプログラマティック・エコシステムが構築され、最終的には関係者全員にさらなる価値をもたらします。
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