Appier ad app solution_202105 2

1
© Appier Inc. All rights reserved.
Appierソリューションご紹介

© Appier Inc. All rights
reserved.
2
企業がデータ主導意思決定で
ビジネスを成長・成功させることを
人工知能（AI）によって支援します
Appier ミッション

reserved.
3
• ハーバード大学 PhD candidate
• 様々な国際プログラミングコンテストで優
勝
• ネットワークとシステムデザインについて
複数論文を発表
ジョー・スー
最高技術責任者（ CTO）
チハン・ユー博士
最高経営責任者（ CEO）
• ハーバード大学卒、PhD。AI研究に携わ
ること15年
• マルチエージェントAIで最優秀論文賞
にノミネートされ、様々なAI会議で最優
秀論文賞を受賞
• スタンフォード大学在籍中DARPAチャレ
ンジ自動運転など象徴的なAIプロジェ
クト開発研究に貢献
受賞・評価実績
共同創業者
• エンタプライズビジネス経歴25年
IBM在籍中 ASEANコマーシャ
ルリーダーとして活躍
ミシェル・ウォン
エンタープライズ事業部門 SVP
ビジネスリーダー
ウィニー・リー博士
• ワシントン大学卒、免疫学PhD
• Nature誌に4本論文を発表、
引用数千回
最高執行責任者（ COO）
2012 2021
• デジタル業界経歴15年以上
• CRITEO南アジア、オーストラリア、香
港、台湾担当MD
アルバン・ビラーニ
ヨーロッパ地域セールス SVP
• HTC社　ソフトウェアプロダクトマネジメ
ント　ダイレクター
APAC地域セールス SVP
マジック・ツー
• マッキンゼー＆カンパニー
• ペンシルべニア大学ウォートン校でMBA取得
グロース・マーケティング VP
ジェニファ・ホワン
共同創業者が率いたAIマネジメントとビジネスリーダー
• 投資業務、IPO（新規株式公開）、M&Aに携
わること20年以上
• DeNA社　コーポレートファイナンス執行役員
ファイナンス SVP
橘浩二
(1) Championships on which Appier employees were part of the winning team
AI100
CB Insights
(2017, 2018)
Top 50
グローバル AI企業
(2017)
クールベンダー
ガートナー
(2017)
7回優勝
国際データマイニングコンテ
スト(1)
(2008 - 2020)

reserved.
4
70% *1
PhDやMS取得者
AIやビックデータ分野に
おけるPhDやMS取得者
300以上
刊行物
一流ジャーナルをじめとする
刊行物、会議&ワークショップ*2
7
チャンピオン
世界的なデータマイニン
グコンテストを受賞
• ミシガン大学電子工学博士号（システム）；　　　
スタンフォード大学 AI 修士号
• 米国特許を2つ保持；　　　　 22
トップAIカンファレンス論文を発表
• ImageNet 初期設立メンバー: Robot
Operating System（ROS）およびMicrosoft
Kinect 人間姿勢推定システムへ貢献
ミン・スン
チーフAIサイエンティスト
リーフォン・チェン
独立取締役会
• 国立台湾大学コンピューターエンジニアリング PhD
取得
• データ処理に関する国際的に有名な専門家
• 中国語構文解析システム、言語モデル、ディクテー
ションマシン、検索エンジニアリングテクノロジー開発
をリード
• Google台湾元マネージングディレクター
強力なテクノロジーチームによる支援
シュアンテン・リン
チーフデータサイエンティ
スト
• カリフォルニア工科大学で修士号と博士号
• ML教科書「データから学ぶ」著者
• MLおよびAI 分野で約100 論文を執筆
• Courseraで最も人気あるマンダリンMLコース
1つをリード
*1 PhDやMS取得したAppierエンジニア/ すべて Appierエンジニ
ア
*2 アルバータ大学に認定された
• 国立台湾大学教授
• KDDチャンピオンシップで 7回優勝
• Netflix推奨コンペティション 2位
• 数々最高論文と論文賞
• 有名なジャーナルで 100以上出版物、会議
ソウドウ・リン
チーフMLサイエン
ティスト

reserved.
5
経営地域
17(1)
グローバル拠点
~500(1)
グローバル従業員
800以上(2)
クライアントヨーロッパ
中華圏
北東アジア
パリ
台北/香港/北京
東京/ソウル/大阪
シンガポール / ホーチミン
ジャカルタ / クアラルンプール
マニラ / ムンバイ
ニューデリー / バンコク
シドニー
東南アジア
北米
サンフランシスコ
(1) 2021年1月時点
(2) 「クライアント」と、トライアルやデモを除いた弊社と有効なソリューション契約を締結している法人グ
ループです。各法人個別「クライアント」としてカウントされ、2020年12月30日時点で各ソリューショ
ンを使用しています。

reserved.
7
Appier Group株式会社、2021年3月30日に東証マザーズ上場

9
Appier AI 
Cross データベース  ✕ 
・クロスデバイスデータ  
・顧客サイト外で興味・関心データ  
 
顧客データ  ✕ 
・購買データ 
・Cookie/IDFA/GAIDデータ  
・C データ 
 
・画像分析 
・テキストマイニング  
・ディープラーニング  
Cross データベースと顧客データを活用し 
AIで予測/セグメントを行い様々なプロダクトに展開 
Appier 強み：自社で抱えるユーザーデータベース

13
アプリ成長カーブ
FB/UAC/
ASA
RTB
CPI
ネットワー
ク
クロスプラットフォーム
キャンペーン最適化
高品質ユーザー獲得
短時間でボリューム促進
✔ AI予算割り当て
✔ AIによるペルソナ発見
✔ AI主導ユーザー価
値予測
✔ ユニークな在庫
✔ ボリュームブースター
✔ フラウド防止
CPIトラフィック
サプライ Appierソリューションメリット
通常期間
特別期間
インストール件数
時間
現時点
イベント期間
導入期
成長期
成熟期
衰退期
更新期
各広告プロダクト特徴

14
ご紹介 
③配信面/実績が確認できる管理画面提供 
①AIによる高精度セグメント-Appier D 活用- 
②既存ユーザー含有率高い在庫買い付け強化 
 
④実施条件/そ他

15
①AIによる高精度セグメント- Appier D 活用- 
1.  
全新規ユーザーアクション情報を
Appierへ ostback 
2.
D ユーザー情報とマッピング
→ユーザー特定 
D
（8,400万人） 
E )
Install
pen
urchase
utorial  
3.
D 内 ”デモグラ情報””在庫情報” 
”興味関心情報”をユーザー情報へ付与 
性別：男性 
言語設定：英語 
sver：12.5 
在庫カテゴリ：A
興味：コアゲーム/課金頻度高い/深夜ログイン多 
性別：女性 
言語設定：日本語 
sver：14.4 
在庫カテゴリ：B
興味：ファッション/課金しないが率高い/昼間活動多 
性別：男性 
言語設定：中国語 
Andver:8.0.0 
在庫カテゴリ：C
興味：ニュース/漫画好き/課金頻度低 
4.
ユーザー毎にスコアリング 
10
9.6
8.9
7.6
優先順位 
6.
ターゲットユーザーランキング生成 
7.
Bidリクエスト情報/在庫相性係数を元に効率的に入札を実行 
9.9
9.3
8.9
7.5
 
AD
In app event
I address
Device model
version
ocation  
Bid request 
ユーザ価値、在庫と相性を正確に判断し効率的な入札を実現  
性別：男性 
言語設定：英語 
sver：12.5 
在庫カテゴリ：A
興味：コアゲーム/課金頻度高い/深夜ログイン多 
性別：女性 
言語設定：日本語 
sver：14.4 
在庫カテゴリ：B
興味：ファッション/課金しないが率高い/昼間活動多 
性別：男性 
言語設定：中国語 
Andver:8.0.0 
在庫カテゴリ：C
興味：ニュース/漫画好き/課金頻度低 
Score:10.0
Score:9.2
Score:8.3
5.
I目標に合わせたターゲット選定 
10.0
9.6
8.9
翌日継続率 
9.8
9.0
8.5
A  
優先順位

20
特徴 
 

21
A 
B 
C 
配信在庫
90%
60%
10%
既存含有率
SSP
Bidrequest 
Bidrequest 
Bidrequest 
SSP
SSP
入
札
強
化
D  
D  
D  
含有率高い配信面＝相性良い在庫
と判断し入札を強化

22
特徴 
 

23
配信面開示可能なを使用

24
③配信面/実績が確認できる管理画面提供

25
 

26
実施条件 
Full ostback 
全ユーザーデータ 
（インストール、起動必須）  
計測期間 
C C :計測期間7日 
C :計測期間24時間  
実施条件
C C 
ただしC I 条件次第で提供可能  
クリエイティブ必須クリエイティブ入稿
※静止画バナー、もしくテキストクリック、また動画クリエイティブ 50%以上視聴完了が計測対象
※※動画クリエイティブ 50%未満視聴完了が計測対象
 
■注意事項：配信開始から約3週間後にパフォーマンス確認を行い、最適なC A単価提案及び課金形態変更をお願いする場合がございます。

27
実施事例

28
　　　　実績
　　　　
様々なジャンルアプリにおいて実績がございます
A B C
配信金額：500万円/月
CPI単価：530円　　
7DRR：20％以上
CPI単価：800円
翌日継続率：60％
CPI単価：2,000円
翌日継続率：30％～35％
ニュース系アプリ漫画アプリ LIVE配信アプリ

29
　　　　実績
　　　　
A ニュース系アプリ実績を詳しくご紹介します。
CPI単価：150円
翌日継続率：30％～35％
CPI単価：450円
翌日継続率：43％～50％
今回 A ニュースアプリに関して深堀りしつつ実績ご共有させて
いただきます。
配信開始から各指標（ボリューム、パフォーマンス）推移と、配信
先（一部）をご共有させていただきます。
A
CPI単価：530円　　
7DRR：25％以上
ニュース系アプリ

30
　　　　実績
　　　　
インストール数伸しつつ、1DRR、7DRRを維持することに成功
7DRR目標20%に対して達成することに成功している

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