第1章 イントロダクション
1.1 アルゴリズムマーケティングとは
1.2 アルゴリズムマーケティングの定義
1.3 歴史的背景：利益構造を改善するマーケティング最適化
1.4 プログラムマーケティングサービス
1.5 本書の対象読者
第2章 予測的モデリングの各手法を確認する
2.1 記述的アナリティクス、予測的アナリティクス、処方的アナリティクス
2.2 経済的最適化
2.3 機械学習
2.4 教師あり学習
2.5 表現学習
2.6 より特化したモデル
第3章 プロモーションと広告
3.1 セールスプロモーション環境
3.2 ビジネス目標
3.3 ターゲティングパイプライン
3.4 レスポンスモデリングと測定
3.5 構成要素：ターゲティングモデルと顧客生涯価値モデル
3.6 キャンペーンの設計と実行
3.7 リソース配分
3.8 オンライン広告
3.9 マーケティングキャンペーンの有効性の測定
3.10 ターゲティングシステムのアーキテクチャ
第4章 検索
4.1 検索環境
4.2 ビジネス目標
4.3 構成要素：マッチングとランキング
4.4 レリバンス信号のミキシング
4.5 セマンティック解析
4.6 マーチャンダイジングの検索手法
4.7 レリバンスチューニング
4.8 マーチャンダイジング検索サービスのアーキテクチャ
第5章 レコメンデーション
5.1 レコメンデーションサービスの環境
5.2 ビジネス目標
5.3 品質の評価
5.4 レコメンデーション手法の概要
5.5 内容ベースフィルタリング
5.6 協調フィルタリング
5.7 近傍ベースの協調フィルタリング
5.8 モデルベースの協調フィルタリング
5.9 ハイブリッド手法
5.10 コンテキスト化されたレコメンデーション
5.11 パーソナライズされていないレコメンデーション
5.12 多目的最適化
5.13 レコメンダシステムのアーキテクチャ
第6章 価格設定と品揃え
6.1 収益管理環境
6.2 価格の影響力
6.3 価格と価値
6.4 価格と需要
6.5 基本的な価格構造
6.6 需要予測
6.7 価格の最適化
6.8 リソース配分
6.9 品揃えの最適化
6.10 価格管理システムのアーキテクチャ