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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00378v4
• Date: Sat, 20 Jul 2024 04:23:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 05:36:51.481712
• Title: Long-Term Ad Memorability: Understanding & Generating Memorable Ads
• Title（参考訳）: 長期の広告記憶可能性:記憶に残る広告の理解と生成
• Authors: Harini S I, Somesh Singh, Yaman K Singla, Aanisha Bhattacharyya, Veeky Baths, Changyou Chen, Rajiv Ratn Shah, Balaji Krishnamurthy,
• Abstract要約: 広告の記憶可能性に関する大規模な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LAMBDAをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.23854539909078
• 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 large-scale study on the memorability of ads. All previous memorability studies have been conducted on short-term recall on specific content types like 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, LAMBDA, 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 model, Henry, to predict the memorability of a content. Henry achieves state-of-the-art performance across all prominent literature memorability datasets. It 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 an LLM to generate more memorable ads. We show that the generated advertisements have 44% higher memorability scores than the original ads. We release this large-scale ad dataset, UltraLAMBDA, consisting of 5 million ads. Our code and datasets are available at https://behavior-in-the-wild.github.io/memorability.
• Abstract（参考訳）: マーケターは広告に何十億ドルも費やしている。 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、これまで広告の記憶可能性に関する大規模な研究は行われていない。 過去の記憶力に関する研究はすべて、アクションビデオのような特定のコンテンツタイプに関する短期的なリコールで行われている。 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LAMBDAを公開し,参加者1749名,広告2205名が276ブランドをカバーした。 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得られます。 次に,コンテンツの記憶可能性を予測するモデルHenryを提案する。 Henry氏は、すべての顕著な文献記憶可能性データセットで最先端のパフォーマンスを達成する。 これは、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得ることができ、強力な一般化性能を示す。 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、元の広告よりも44%高い記憶率を示す。 この大規模広告データセットであるUltraLAMBDAは500万の広告で構成されています。 私たちのコードとデータセットはhttps://behavior-in-the-wild.github.io/memorability.orgで公開されています。

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