【18卒】ジーニーのエンジニアの1次面接詳細 体験記No.3651（三重大学大学院/男性）（2017/12/13公開）

技術的な考え方などをかなり深掘りされて、回答として荒削りなものもあったと思いますが、何かしらの解決策を自分自身で示すことができたのが良かったのではないかと思います。

カジュアルな雰囲気ではありましたが、アドテクノロジーやデータ分析についてかなり深掘りされました。
途中、データ分析するためにどのような情報が必要であるか、どのような分析を行うことが想定されるかなどを一緒に考えるような内容もあり、非常に勉強になりました。

データ分析とはどのようなものをイメージしていますか。

御社が取り組まれているアドテクノロジー業界で言えば、データをもとに各ユーザーに提示すべき適切な広告を特定することや広告を提示するべき場所を改善するなど、UIやUXを改善・工夫することを想定しています。
具体的には、各ユーザーに提示する広告を特定するためには、ユーザーがどのようなWebページを閲覧していたかといった情報などを中心に収集して分析を行う。
UIに関しては、Webページの閲覧数に対する広告のクリック数、CTRなどを分析する、そのWebページでどのようにマウスポインターを動かしたか、またはクリックしたかなどのユーザーの行動を分析するなどして、どのようなUIであればクリックされやすいかをトライアンドエラーで改善していくことを想定しています。

ユーザーを分析して提示する広告を特定する方法に関して、より具体的に説明できますか。

先ほどはユーザーがどのようなWebページを閲覧しているかを例にしてデータ分析に対する私のイメージを説明しましたが、単にコンテンツ内容だけでなく、閲覧している時間帯、ネットワークに繋いでいる場所など、ユーザーに関する情報をできるだけ多く収集し、ユーザー理解をまず深めるべきです。
例えば閲覧している時間がわかれば、会社勤めの人かわかる可能性が高いですし、閲覧しているWebページの内容から職業まで割り出せるかもしれません。また、ネットに接続した場所から、だいたいどの地方に住んでいる人かも特定できます。
このようにして、各個人を把握して複数のユーザーグループに分類し、似たユーザー同士をまとめることが大切だと思います。
また一方で、これら各ユーザーグループに対してどのような広告を示すのが良いかという観点で、広告も分類することができると思います。
このようにして、ユーザーと広告ともにある程度の分類をすることができれば、あとはどのユーザーグループにどの広告グループの広告を提示するのが良いかを求めればいいのではないかと思います。