伸び続けるネット動画広告市場に潜む「死角」
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静止画バナーやTVCMはある程度効果予測ができることがわかったので、いままさにネット動画のCTRや視聴時間を予測するモデルを研究中です。結構うまくいきそう。うまくいったらまたどこかの記事で報告します。
東大が開発した「ＡＩで広告効果を予測する技術」の中身
https://newspicks.com/news/4220653
- 中村遵介, 河原達也, 山崎俊彦, “CNNを用いたマルチモーダル処理によるテレビ広告動画の影響予測,” メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会 (MVE), 信学技報, vol. 118, no. 211, MVE2018-18, pp. 31-35, 2018.
- Bohui Xia, Xueting Wang, Toshihiko Yamasaki, Kiyoharu Aizawa and Hiroyuki Seshime, “Deep neural network-based click-through rate prediction using multimodal features of online banners,” IEEE BigMM, long, pp. 162 - 170, 2019.
(追記)
2019年12月の記事に最近いいねがたくさんつくのでなぜだろう？と思っていたら、記事が復活していたのですね。
結局オンライン動画広告のクリック率を相関係数0.7で予測できました。結構高いと思っています。
池田純, 勢〆弘幸, 汪雪テイ, 山崎俊彦, 相澤清晴, “オンライン動画広告のCTR予測に向けたマルチモーダル深層学習,” 信学技報, vol. 119, no. 457, MVE2019-62, pp. 133-136, 2020.動画広告を取り扱っていますが、動画広告はとても難しいと感じています。その理由に広告主と視聴者の間の感覚のズレがあります。
Youtubeの場合『5秒後にスキップできます』という通常の広告では、視聴者が動画を30秒以上スキップしなければ動画は見られた事になり視聴率に反映されますが、それは時に50%近くに達する事があり、視聴者の感覚（実際に自分が動画をスキップする確率）とは大きな乖離があるように思えます。
また動画をクリックしてサイトに飛ぶ確率は1%未満であり、1視聴の単価を10円としても、クリック単価にすると2000円前後に換算されます。動画をクリックせず、後で検索してサイトにたどり着いた場合はこれらの数字に反映されないので、1割の人が『直接動画をクリック』、残りの9割は実は『後で検索』していたと仮定してようやくクリック単価が200円前後となります。
では視聴者としてYoutubeの動画を見ていたとき、後で広告の内容を検索してみたという人がどれだけいるのでしょうか。ここにも広告主と視聴者との感覚に大きなズレが生じています。
これはバンパー広告でも同様で、動画のクオリティやボリュームなどにより、見えない数字（動画を見た後に商品などを検索させてサイトに誘導する確率）を上げるような戦略こそが、広告主と視聴者の感覚のズレを埋める唯一の手段であると考えています。いま「簡単に動画広告が作れます！」といったCM（それ自体も動画広告）をよく見ますが、「時流にのって猫も杓子も」状態になっている気がします。動画に限りません。テキストも画像も動画も、「自分たちが伝えるメッセージは何か」「そのメッセージはどの手法を使えば最も的確に伝えたい人に届くか」を真剣に考えて使い分けるべきものと思います。
