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久しぶりに自分たちの研究成果の宣伝。我々のグループでは独自アーキテクチャを使った深層学習を使って約10万本の動画広告を分析し、クリック率の数字を相関0.7で予測できるシステムを実現しています。それを使うと、もっと踏み込んだ解析が可能です。

例えば、オンライン動画CMは冒頭だけでなく終わり方も重要であることなどがわかっています。

Jun Ikeda, Hiroyuki Seshime, Xueting Wang, Toshihiko Yamasaki, Predicting Online Video Advertising Effects with Multimodal Deep Learning, ICPR, 2021

セプテーニ、東京大学 大学院情報理工学系研究科・山崎研究室との 動画広告効果の事前予測に関する共著論文が、パターン認識分野の国際会議「International Conference on Pattern Recognition(ICPR)」にて採択
~動画・言語特徴等を用いた深層学習によるオンライン動画広告の効果予測の手法を提案~
https://www.septeni-holdings.co.jp/news/release/2020/11012837.html?fbclid=IwAR1bmUOXdsUT_nAX8adJIWYcVi_irBGNxXfTcEw4uRPeYYM0Ay7H7DgvKVg
YouTubeを見ていて思うのは、5秒で飛ばせないCMならあきらめもつくけど、5秒後から飛ばせるのは、飛ばす作業が面倒で、CMに対する腹立たしさの方が強く印象に残ってしまいます。
100回打って1つ、1000回打って1つのクリックでもないよりはいいとお考えの広告主もいるでしょうが、残りの99人、999人は逆に反感を感じているのではないでしょうか。
つまりYouTubeの広告は、ファンではなくアンチを拡大する効果の方が大きいのではないでしょうか。これがテレビ放送のように、最初から広告は飛ばせないと決まっているなら、仕方ないなぁと諦めもつくんですけどね。
デジタルを意識したストーリーテリング
伝えたいことを明確に、画でも音でも伝える
クリックするメリットを、視聴者に明確に伝える
商品そのものやサービスのロゴをしっかりと、かつ自然に表示
モバイル閲覧を意識した広告サイズ