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世界を目指すIT少年の学習記録

世界を股にかけITを武器に暮らしていく!ことを目指す少年の備忘録。本のレビュー、勉強したこと、学んだことなどを記録していきます。

アドテクはじめました(4月の振り返り)

アドテク マーケティング 本レビュー データ解析

アドテクはじめました

 

 4月は初めてのフルタイムでの社会人生活の始まりでした。やはり社会人になって初めてのことがたくさんあって戸惑うことがたくさんありました。

そして最近はもっぱらアドテクノロジーと言うものをやっております。
当初マーケティングをやると言うことは聞かされてましたけれども、実際何をやるかは聞かされてませんでした。
で、初日に君はアドテクノロジーねと言われ、そこからリスティング、ディスプレイなどの基礎を学んでことになりました。実際今までSEOは少しやったことありましたが広告は全くやったことがなかったので、完全に初めからのスタートでした。
 
そしてこのアドテクノロジーの業界ではものすごい多くの3文字でのアルファベット省略文字が使われています。例えばCPC CTR CVRというような、一般的に知られている用語からeCPC, DSA, ROAS等わけわかんないものがたくさんあって、それが非常に戸惑いました。
 
そもそもアドテクノロジーとは、例えばGoogleで検索したときに1番上に出てくる広告のであったり、サイト上で出てくる写真のように見える広告を扱う事が主です。あの一見単純そうに見える広告たちは、実はものすごい複雑なテクノロジーが裏にあるというのをやっと勉強して知りました。
例えば1つの広告を出すのに対して超高速0.01秒と言うような世界で計算が行われ、どの広告を出すかということが裏で行われています。しかも僕は今までGoogleがそれを全部担っていると思ったんですけれども、実は多くの会社がそれに名を連ねていてそこではアドサーバーやったりDMPと呼ばれるような複雑なシステムが使われているのを知りました。
そこではいかに広告を配信していくかというターゲティングやセグメントの話であったり、予算をどのように使ってかと言う予算管理であったり、その他様々な日々の分析をする必要があります。個人的にはその業務が性にあっているので非常に楽しいなと思いながらやっています。彼は最近読んだアドテクノロジーや広告に関する本に関してのレビューを行ってこうと思います。
 

今月読んだ本

 

20歳のときに知っておきたかったこと スタンフォード大学集中講義

20歳のときに知っておきたかったこと スタンフォード大学集中講義

  • 作者: ティナ・シーリグ,Tina Seelig,高遠裕子
  • 出版社/メーカー: CCCメディアハウス
  • 発売日: 2010/03/10
  • メディア: ハードカバー
  • 購入: 475人 クリック: 17,353回
  • この商品を含むブログ (401件) を見る
 

おススメ度:3

これはどちらかと言うと自己啓発書で、スタンフォード大学で実際に行われている授業を元にした本です。アントレプレナーになるにあたってどのようなマインドセットを持つべきかであったり、よりクリエイティブなことを成し遂げるためにはどのように物事を捉えるべきか、というようなものが事例とともに述べられています。非常に実用的というわけではないですけれども読み物のとして面白かったです。

 

 

トラクション ―スタートアップが顧客をつかむ19のチャネル

トラクション ―スタートアップが顧客をつかむ19のチャネル

 

おススメ度:5

この本は個人的には、感動し、ものすごい評価が高いといえます。なんでかと言うと、基本的にマーケティングと言うと、特にIT業界にいる人にとってはリスティング広告Facebook広告が当たり前だよねと言う局所的で簡単な決定に終わってしまっことを多いです。しかしこの本で語られれている事はもっとPRであったりオフライン広告、それ以外にも違った方法が17個もあるんですよってことを述べています。
それぞれの方法のうちどれがいいかって言うのは完全にサービスによって違い、どのようにして見極めればよいかといったことも書かれています。特に予算の少ないスタートアップは1番初めに狭い範囲でしか考えずにマーケティングチャネルを間違えてしまうと大きな失敗を起こしがちですので、まず読んでみるべきだと感じました。

 

究極の鍛錬

究極の鍛錬

 

 おススメ度:3

以前も少し説明しましたが、これはいかにトッププロになるかまたは非常にレベルの高いレベルの超上級者になるかと言う事が書かれている本です。そのためには途中の過程でものすごい辛い思いをする必要があると言うことがわかってきているのと、その領域に至るまでにもいくつかの過程を踏む必要があるっていう事は書かれています。
 
 

 

おしゃべりな腸

おしゃべりな腸

 

 おススメ度:4

この本はある生物学者の教授の人に勧められた本で、腸ではどのようなことを起ってるかという腸に関する入門書です。僕自身が驚いたのは腸の調子であったり、体の調子を整えるものに大きな影響与えているのは、微生物の存在であると言うことです。
例えば有名なビフィズス菌であったりヨーグルト中に含まれている机などは善玉菌と呼ばれていましたそれ以外にも多くの菌が複雑に絡み合って腸を形作っています。これを読むとどのように食事をしていけば良いのかであったり、今日はなぜ調子が悪いんだろうといったことがわかるかもしれません。

 

ザ・アドテクノロジー データマーケティングの基礎からアトリビューションの概念まで

ザ・アドテクノロジー データマーケティングの基礎からアトリビューションの概念まで

 

 おススメ度:3

こちらはアドテクノロジーを俯瞰的に見るような本です、アドテクノロジーの教科書と比べると少し内容が薄い気がしますがRTB、DSPなど基本的なアドテクノロジーに関する説明が俯瞰的に語られています。
 

 

アドテクノロジーの教科書 デジタルマーケティング実践指南

アドテクノロジーの教科書 デジタルマーケティング実践指南

 

 おススメ度:5

アドテクノロジーの本を読むのでしたら、まずこの本が最初に読むべき本だと思います。初心者でもわかりやすい割に、もう少し知っている人に関してでもより深く知るTipsが含まれている内容になってると思います。全体を俯瞰して読むことができますし、さらに知りたかった場合に対するヒントも与えてくれています。またスペシャリストの対談などがあり、スペシャリストたちが、どのように考えてるかってことも垣間見ることができます。
 

 

 おススメ度:3~5

言わずと知れたあゆダンテの本です。今までSEOの本は読んだことありましたがリスティングの方読んだことありませんでした。僕自身は実際に運用するわけではありませんが、どのようにリスティングが覚えてるかって言うことを気軽に早く俯瞰することができます。しかしより深く知りたい場合はGoogleアドワーズのようなヘルプを読む必要があるかと思いました。
おススメ度に幅を持たせたのは、実際に運用しようと思う初心者にとっては非常に良いだろうなと思ったからです。
 

 

You Can Draw in 30 Days: The Fun, Easy Way to Learn to Draw in One Month or Less

You Can Draw in 30 Days: The Fun, Easy Way to Learn to Draw in One Month or Less

 

 おススメ度:5

めっちゃ良かった。そこそこちゃんと絵が描けるようになりました!笑

これに関してはまた、何かしらBeforeAfterを書きたいなw

 

やっていること、読んでいる途中の本など

 

この本はいわゆる検定や、その他の統計的手法を初心者からでもわかるように書かれています。ミドリ本という風にも知られている名著で、数学は特に得意でなくても理解することができます。非常に良い本だと思います。実際Rのコード例なども書かれていて、動かしながら学んでこともできるのもいいです。

今まで、謎に機械学習系ばっか(しかも超局所的な部分だけ)やっていて、しっかり統計の検定などを勉強していなかったので、良かったです。

 

【世界で2万人が受講】実践 Python データサイエンス | Udemy

またPythonのコースもとっていて、ここではnumpy, scipyなどを使って、どのようにデータ解析をするかであったり、タイタニックのデータを使ったデータ解析などの勉強しています。この講座はすごいおススメです!特にPythonでいろいろやってみたい!って人は良いのではないでしょうか。

 
ほかにもマーケ系の本を読んでいます。
 
 

振り返り

Keep
  • 週二冊ペース、年間100冊ペースを順調でできていて良い!
  • しっかりと現実的だけど、ちょっときつめで、詳細な計画を立てたこと

Problem

  • どんどん学ばなきゃいけないことも増えているので、どの分野をいつやるかを、計画表をもとにしっかりやっていかねば大変になりそう
  • ちょいかじり本がまだ存在すること(ずいぶん減ったが)

 

Try

  • アド&データ解析 の二軸はしっかり守って力を付けていくこと
  • 実務にもデータ解析を少しずつ取り込んでいくこと
 
P.S.
どうでもよいですが、この文章はほぼ音声入力で打ちました。めっちゃ楽でいいですね! 音声入力、そしてDeep Learningありがとう!