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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00378v3
• Date: Fri, 16 Feb 2024 14:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 20:30:35.415206
• 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,すべての著名な文献の記憶可能性データセットにまたがって,最先端のパフォーマンスを実現するコンテンツの記憶可能性を予測する新しいモデルHenryを提案する。
• 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 purchase time, 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. All previous memorability studies have been conducted on short-term recall 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. Therefore, we release the first 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, e.g., fast-moving ads are more memorable than those with slower scenes; people who use ad-blockers remember a lower number of ads than those who don't. Next, we present a novel model, Henry, to predict the memorability of a content which achieves state-of-the-art performance across all prominent literature memorability datasets. Henry shows strong generalization performance with better results in 0-shot on unseen datasets. Finally, with the intent of memorable ad generation, we present a scalable method to build a high-quality memorable ad generation model by leveraging automatically annotated data. Our approach, SEED (Self rEwarding mEmorability Modeling), starts with a language model trained on LAMBDA as seed data and progressively trains the LLM to generate more memorable ads. We show that the generated advertisements have 44\% higher memorability scores than the original ads. Further, we release a large-scale ad dataset, UltraLAMBDA, consisting of 5 million ads with their automatically-assigned memorability scores.
• Abstract（参考訳）: マーケターは広告に何十億ドルも費やすが、どうなってしまうのか? 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。 過去の記憶可能性に関するすべての研究は、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の短期的なリコールについて行われた。 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非常にマルチモーダルである。 そこで,第1回記憶可能性データセットLAMDBAを公開し,参加者1749名と276ブランドを対象とする2205件の広告を作成した。 さまざまな参加者のサブグループと広告タイプで統計的テストを行うと、広告を記憶しやすいものにする多くの興味深い知見が得られます。例えば、広告を素早く移動する広告は、遅いシーンを持つ広告よりも記憶に残る。 次に,Henryという新しいモデルを提案し,すべての顕著な文献記憶可能性データセットに対して,最先端のパフォーマンスを実現するコンテンツの記憶可能性を予測する。 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が得られるような強力な一般化性能を示している。 最後に、記憶可能な広告生成を意図して、自動注釈付きデータを利用して高品質な記憶可能な広告生成モデルを構築するスケーラブルな方法を提案する。 当社のアプローチであるSEED(Self rEwarding mEmorability Modeling)は,LAMBDAをシードデータとしてトレーニングした言語モデルから始まり,LLMを段階的にトレーニングして,より記憶に残る広告を生成する。 生成した広告は、オリジナルの広告よりも記憶力スコアが44\%高いことを示す。 さらに,500万件の広告と自動アサインされた記憶可能性スコアからなる大規模広告データセットであるUltraLAMBDAをリリースする。

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