JP7000200B2 - 広告効果予測システム、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
例えば特許文献1には、デジタルサイネージを閲覧している人物の顔をビデオカメラで撮影し、その映像に含まれる個々の顔の数、性別、年齢カテゴリー、スクリーンに向けていた時間等のデータを分析することにより、デジタルサイネージによる広告の効果を高速測定するという手法が開示されている。
を備えることを特徴とする。
また、同様の方法、プログラムとしても成立する。
ここで、広告の素材データは、典型的には、テレビCMやWeb広告のように音声(会話やメロティ等)及び文字を含んだ動画データである。
また、反応データは、典型的には、図2に示すように、アンケート会社主催で消費者から収集した既知の広告に関するアンケート回答データである。同図のアンケート回答データは、IDで識別される広告毎に、
・広告認知度(その広告を知っていると回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
・ブランド認知度(その広告で表現されているブランドを知っていると回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
・好感度(その広告で表現されている商品に好感を持ったと回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
・興味度(その広告で表現されている商品に興味を持ったと回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
・購買・利用意向度(その広告で表現されている商品を購買したり役務を利用する意向があると回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
・購買・利用実績度(その広告で表現されている商品を購買したり役務を利用した経験があると回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
が記述されたものである。
特徴抽出部12aは、入力部11から受け付けた未知の広告や既知の広告の素材データから特徴量を抽出し、特徴量DB21に格納する。特徴量は、ある指標に従って広告の特徴を数値化したものである。
例えば図3に示した特徴量は、ある商品に関するテレビCMの特徴量の一例であり、IDで識別される広告毎に、
・タレント占有度(テレビCM画面全体に占めるタレント部分の面積の割合の平均値)
・商品占有度(テレビCM画面全体に占める商品部分の面積の割合の平均値)
・セリフ音量(テレビCM中のタレントのセリフの音量の平均)
・画素数(テレビCM画像の画素数)
・歌・音楽の有無(有は1、無は0)
・字幕の文字数(平仮名換算)
・字幕内の商品名表示回数
・ロゴ有無(有は1、無は0)
が記述されたものである。
例えば、広告は動画形式に限定されるわけではなく、画像のみ、音声のみ、文字のみ、あるいはこれらの任意の組合せ等、いかなる形式であってもよい。
そもそも反応データ自体、アンケート回答データに限定されるわけではなく、既知の広告に接した消費者から何らかの手法で収集したものであれば、いかなる反応データ(例えば、既知の広告を見た消費者の瞳孔の変化や心拍数変化の測定データ等)であってもよい。
・人物登場時間比率(動画広告の再生時間に占める人物登場時間の割合)
・人物認知度(広告中に登場する人物を知っていると回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
・人物の好感度(広告中に登場する人物に好感を持ったと回答した人のアンケート回答対象者数に対する割合)
・発話時間比率(広告中の登場する人物による会話時間の広告再生時間に対する割合)
・発話文字数(広告中の登場する人物による会話の文字数)
・メロティ有無(有は1、無は0)
・メロティ再生時間(広告中のメロディの再生時間ないしその広告再生時間に対する割合)
11…入力部
12…算出部
12a…特徴抽出部
12b…効果予測部
13…出力部
21…特徴量DB
22…反応データDB
23…予測モデルDB
30…モデル学習部
Claims (5)
- 広告に接した消費者の反応を予測する広告効果予測システムであって、
未知の広告を受け付ける入力部と、
既知の広告とこれに対応する消費者反応情報とを関連付けた教師データで学習させた予測モデルに、前記入力部で受け付けた未知の広告を入力することにより、前記未知の広告に対応する消費者反応情報を算出する算出部と、を備え、
前記算出部は、広告画像中の人物面積占有度、人物登場時間比率、人物の認知度、人物の好感度、広告が音声を含む場合の発話時間比率、発話文字数、メロディ有無、メロディ再生時間のいずれかを前記未知広告又は前記既知広告から抽出する
ことを特徴とする広告効果予測システム。 - 広告に接した消費者の反応を予測する広告効果予測方法であって、
コンピュータを用いて、
未知の広告を受け付け、
既知の広告とこれに対応する消費者反応情報とを関連付けた教師データで学習させた予測モデルに、前記入力部で受け付けた未知の広告を入力することにより、前記未知の広告に対応する消費者反応情報を算出するとともに、
広告画像中の人物面積占有度、人物登場時間比率、人物の認知度、人物の好感度、広告が音声を含む場合の発話時間比率、発話文字数、メロディ有無、メロディ再生時間のいずれかを前記未知広告又は前記既知広告から抽出する
ことを特徴とする広告効果予測方法。 - 広告に接した消費者の反応を予測する広告効果予測プログラムであって、
コンピュータを、
未知の広告を受け付ける入力部と、
既知の広告とこれに対応する消費者反応情報とを関連付けた教師データで学習させた予測モデルに、前記入力部で受け付けた未知の広告を入力することにより、前記未知の広告に対応する消費者反応情報を算出する算出部として機能させ、
前記算出部に、広告画像中の人物面積占有度、人物登場時間比率、人物の認知度、人物の好感度、広告が音声を含む場合の発話時間比率、発話文字数、メロディ有無、メロディ再生時間のいずれかを前記未知広告又は前記既知広告から抽出させる
ことを特徴とする広告効果予測プログラム。 - 前記教師データに含まれる消費者反応情報は、前記既知の広告に接した消費者によるアンケート回答結果を含むことを特徴とする請求項3に記載の広告効果予測プログラム。
- 前記アンケート回答結果は、広告認知度、ブランド認知度、好感度、興味度、購買・利用意向度、購買・利用実績度のいずれかに関するデータを含むことを特徴とする請求項4に記載の広告効果予測プログラム。
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