論文の概要: Long-Term Ad Memorability: Understanding and Generating Memorable Ads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00378v2
• Date: Sat, 6 Jan 2024 06:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 22:57:55.057210
• Title: Long-Term Ad Memorability: Understanding and Generating Memorable Ads
• Title（参考訳）: 長期広告記憶可能性:記憶可能な広告の理解と生成
• Authors: Harini S I, Somesh Singh, Yaman K Singla, Aanisha Bhattacharyya, Veeky Baths, Changyou Chen, Rajiv Ratn Shah, Balaji Krishnamurthy
• Abstract要約: マーケティングの重要性にもかかわらず、これまでML文学における広告の記憶可能性に関する研究は行われていない。 276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる,最初の大規模記憶可能性データセットであるLAMDBAをリリースする。 本稿では,Henry-Assigned Memorabilityスコアを用いた400万広告からなる大規模広告データセットであるUltraLAMBDAを,記憶可能な広告生成タスクとして提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.574610730939646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Marketers spend billions of dollars on advertisements but to what end? At the time of purchase, if customers cannot recognize the 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, and ads are almost always highly multimodal, depicting a story through its different modalities. With this motivation, we release the first large-scale memorability dataset, LAMDBA, consisting of 1749 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. For e.g., we find that brands that 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 fewer ads than those who don't (p=5e-3). Next, to simulate the memorability of marketing materials for a particular audience, we present a novel model, Henry, trained to leverage real-world knowledge of LLMs and visual knowledge to predict the memorability. We test Henry on all the prominent memorability datasets in literature (both images and videos) and achieve state-of-the-art performance across all of them. Henry shows strong generalization showing better results in 0-shot on unseen datasets. Next, we propose the task of memorable ad generation and release a large-scale ad dataset, UltraLAMBDA, consisting of 4 million ads with their Henry-assigned memorability scores. We show that aligning Henry to generate memorable content improves memorability scores by more than 25%.
• Abstract（参考訳）: マーケターは広告に何十億ドルも費やすが、どう終わるのか? 購入時に、顧客が広告を見たブランドを認識できなければ、広告に費やされたお金は本質的に無駄になる。 マーケティングの重要性にもかかわらず、これまでML文学における広告の記憶可能性に関する研究は行われていない。 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リコール(5分)で行われている。 一方、広告業界は長期的な記憶力だけを気にしており、広告はほとんど常に多目的であり、異なるモダリティを通して物語を描いている。 このモチベーションにより、276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる、最初の大規模記憶可能性データセットLAMDBAをリリースする。 さまざまな参加者のサブポピュレーションや広告タイプに対する統計的テストを実行すると、広告を記憶可能なものにするための興味深い洞察がたくさん見つかる。 例えば、速く動くシーンを持つコマーシャルを使うブランドは、遅いシーン(p=8e-10)よりも記憶に残るものが多く、広告ブロッカーを使うブランドは広告を覚えないブランド(p=5e-3)よりも少ない。 次に、特定のオーディエンスに対するマーケティング資料の記憶可能性をシミュレートするために、LLMの現実的知識と視覚的知識を活用して記憶可能性を予測する新しいモデルHenryを提案する。 我々はHenryを文学における顕著な記憶可能性データセット(画像とビデオの両方)すべてでテストし、それらすべてで最先端のパフォーマンスを実現しています。 Henry氏は、目に見えないデータセットで0ショットでより良い結果を示す強力な一般化を示している。 次に,Henry-Assigned Memorabilityスコアを用いた400万広告からなる大規模広告データセットであるUltraLAMBDAを,記憶可能な広告生成タスクとして提案する。 記憶力のあるコンテンツを生成するためのヘンリーの調整は、記憶力スコアを25%以上向上させる。

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