論文の概要: Persuasion Strategies in Advertisements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09626v2
- Date: Sat, 6 May 2023 07:28:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 00:35:39.710324
- Title: Persuasion Strategies in Advertisements
- Title（参考訳）: 広告における説得戦略
- Authors: Yaman Kumar Singla, Rajat Jha, Arunim Gupta, Milan Aggarwal, Aditya
Garg, Tushar Malyan, Ayush Bhardwaj, Rajiv Ratn Shah, Balaji Krishnamurthy,
and Changyou Chen
- Abstract要約: 我々は,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付加した最初の広告画像コーパスを構築した。
次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化する。
我々は、Fortune-500社の1600件の広告キャンペーンについて、現実世界でケーススタディを実施している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.70313043201882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling what makes an advertisement persuasive, i.e., eliciting the desired
response from consumer, is critical to the study of propaganda, social
psychology, and marketing. Despite its importance, computational modeling of
persuasion in computer vision is still in its infancy, primarily due to the
lack of benchmark datasets that can provide persuasion-strategy labels
associated with ads. Motivated by persuasion literature in social psychology
and marketing, we introduce an extensive vocabulary of persuasion strategies
and build the first ad image corpus annotated with persuasion strategies. We
then formulate the task of persuasion strategy prediction with multi-modal
learning, where we design a multi-task attention fusion model that can leverage
other ad-understanding tasks to predict persuasion strategies. Further, we
conduct a real-world case study on 1600 advertising campaigns of 30 Fortune-500
companies where we use our model's predictions to analyze which strategies work
with different demographics (age and gender). The dataset also provides image
segmentation masks, which labels persuasion strategies in the corresponding ad
images on the test split. We publicly release our code and dataset
https://midas-research.github.io/persuasion-advertisements/.
- Abstract（参考訳）: 広告を説得力のあるもの、すなわち消費者から望ましい反応を引き出すことをモデル化することは、プロパガンダ、社会心理学、マーケティングの研究に不可欠である。
その重要性にもかかわらず、コンピュータビジョンにおける説得の計算モデルはまだ初期段階にあり、主に広告に関連する説得ストラテジーラベルを提供するベンチマークデータセットが欠如している。
社会心理学とマーケティングにおける説得文学に動機づけられ,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付した最初の広告画像コーパスを構築する。
次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化し,他のad-understandingタスクを活用して説得戦略を予測するマルチタスクアテンション融合モデルを設計する。
さらに,30のFortune-500企業の1600件の広告キャンペーンについて実世界のケーススタディを行い,モデルの予測を用いて,異なる人口層(年齢と性別)でどの戦略が機能するかを分析する。
データセットはまた、テストスプリット上の対応する広告画像に説得戦略をラベル付けするイメージセグメンテーションマスクも提供する。
コードとデータセット https://midas-research.github.io/persuasion-advertisements/ を公開しています。
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