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tvのcmの分析研究について

概要

• 各種、研究のサーベイ
• tvの分析は独特の事前知識等が必要

参考発表・論文

• 発表・論文名
  • テレビCMの出稿配分最適化
• 要約
  • 分析1
    • k-meansを用いてクラスタを分割
      • 機械学習を使用
        • 視聴する時間をベクトル化してk-meansを用いている
    • クラスタの特徴をロジスティクス回帰を用いて把握
      • 機械学習を使用
        • 各クラスタに所属するかどうかをロジスティック回帰することで重要な特徴量を把握
    • 商品ごとのリーチ層の確認
      • 記述統計
        • 各クラスタに所属するユーザがどんな商品が好きかを分析
  • 分析2
    • 現状の広告出稿状況を曜日✕時間帯の粒度で標準化
      • どの時間帯になんの商品が出稿しているかが確認できる
    • 広告効果の推定
      • DR推定量で因果効果の推定
        • DR推定量はどれかのパラメータがあっていると一致推定量となる推定量
        • 反実仮想としてCMを視聴しているが行動を起こさなかったユーザ、CMを視聴しておらず行動を起こしたユーザの推定を行う
          • 資料には書かれていないが、レコードバイユーザのデータがあるのだと考えられる
  • 分析3
    • 最適化の問題を設定
      • 視聴率で説明できる広告効果の関数を設計して目的関数とする
      • 視聴率をコントロールするパラメータをコストを用いて設計して制約関数とする
      • 具体的には、各時間ごとの出稿回数を動かすパラメータとして、出稿回数を含むパラメータをコストに変換して制約条件としている