Long-Term Memorability On Advertisements

要約

マーケティング担当者は広告に何十億ドルも費やすが、その目的は何だろうか？購買時に、顧客が広告を見たブランドを認識できなければ、広告に費やしたお金は本質的に無駄になってしまう。マーケティングにおいて重要であるにもかかわらず、これまでMLの文献には広告の記憶性に関する研究はなかった。ほとんどの研究は、オブジェクトやアクションビデオのような特定のコンテンツタイプの短期想起（5分未満）について行われてきた。一方、広告業界は長期的な記憶性（数時間またはそれ以上）にしか関心がなく、広告はほとんどの場合、異なるモダリティ（テキスト、画像、動画）を通してストーリーを描く、高度にマルチモーダルなものである。このような動機から、我々は、1203人の参加者と276ブランドをカバーする2205の広告からなる、初の大規模な記憶可能性研究を実施した。さまざまな参加者の母集団と広告のタイプについて統計的なテストを実施した結果、広告を記憶に残るものにする要因（コンテンツと人的要因の両方）について、多くの興味深い洞察が得られた。例えば、動きの速いシーンのCMを使用するブランドは、ゆっくりとしたシーンのCMよりも記憶に残りやすく（p=8e-10）、アドブロッカーを使用する人は使用しない人よりも広告の数を覚えていないことがわかった（p=5e-3）。さらに、特定の視聴者のためのマーケティング資料の記憶可能性をシミュレートし、最終的にその作成を支援することを動機として、我々は、コンテンツの記憶可能性を予測するために、LLMの実世界の知識と視覚エンコーダーの視覚的知識を活用するように訓練された新しいモデル、Sharinganを提示する。我々は、文献にある全ての著名な記憶可能性データセット（画像と動画の両方）で我々のモデルをテストし、全てのデータセットで最先端技術を達成した。また、記憶の種類、モダリティ、ブランド、アーキテクチャの選択肢にまたがる広範なアブレーション研究を実施し、何が記憶を駆動するのかについての洞察を得る。

要約(オリジナル)

Marketers spend billions of dollars on advertisements but to what end? At the purchase time, if customers cannot recognize a brand for which they saw an ad, the money spent on the ad is essentially wasted. Despite its importance in marketing, until now, there has been no study on the memorability of ads in the ML literature. Most studies have been conducted on short-term recall (<5 mins) on specific content types like object and action videos. On the other hand, the advertising industry only cares about long-term memorability (a few hours or longer), and advertisements are almost always highly multimodal, depicting a story through its different modalities (text, images, and videos). With this motivation, we conduct the first large scale memorability study consisting of 1203 participants and 2205 ads covering 276 brands. Running statistical tests over different participant subpopulations and ad-types, we find many interesting insights into what makes an ad memorable - both content and human factors. For example, we find that brands which use commercials with fast moving scenes are more memorable than those with slower scenes (p=8e-10) and that people who use ad-blockers remember lower number of ads than those who don't (p=5e-3). Further, with the motivation of simulating the memorability of marketing materials for a particular audience, ultimately helping create one, we present a novel model, Sharingan, trained to leverage real-world knowledge of LLMs and visual knowledge of visual encoders to predict the memorability of a content. We test our model on all the prominent memorability datasets in literature (both images and videos) and achieve state of the art across all of them. We conduct extensive ablation studies across memory types, modality, brand, and architectural choices to find insights into what drives memory.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL