論文の概要: AdSEE: Investigating the Impact of Image Style Editing on Advertisement Attractiveness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08159v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 04:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 15:52:18.082824
• Title: AdSEE: Investigating the Impact of Image Style Editing on Advertisement Attractiveness
• Title（参考訳）: adsee: 画像のスタイル編集が広告の魅力に及ぼす影響を調査
• Authors: Liyao Jiang, Chenglin Li, Haolan Chen, Xiaodong Gao, Xinwang Zhong, Yang Qiu, Shani Ye, Di Niu
• Abstract要約: 本稿では,広告画像のセマンティック編集がオンライン広告の人気に影響を与えるか,あるいは変化させるかを検討する。 そこで我々は,StyleGANに基づく顔のセマンティック編集と広告画像へのインバージョンを導入し,GANベースの顔の潜在表現をクリックレートに寄与させるクリックレート予測器を訓練した。 5日間にわたって行われたオンラインA/Bテストでは、AdSEE編集サンプルのクリックスルー率の増加が、オリジナルの広告のコントロールグループと比較された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.531489722164178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online advertisements are important elements in e-commerce sites, social media platforms, and search engines. With the increasing popularity of mobile browsing, many online ads are displayed with visual information in the form of a cover image in addition to text descriptions to grab the attention of users. Various recent studies have focused on predicting the click rates of online advertisements aware of visual features or composing optimal advertisement elements to enhance visibility. In this paper, we propose Advertisement Style Editing and Attractiveness Enhancement (AdSEE), which explores whether semantic editing to ads images can affect or alter the popularity of online advertisements. We introduce StyleGAN-based facial semantic editing and inversion to ads images and train a click rate predictor attributing GAN-based face latent representations in addition to traditional visual and textual features to click rates. Through a large collected dataset named QQ-AD, containing 20,527 online ads, we perform extensive offline tests to study how different semantic directions and their edit coefficients may impact click rates. We further design a Genetic Advertisement Editor to efficiently search for the optimal edit directions and intensity given an input ad cover image to enhance its projected click rates. Online A/B tests performed over a period of 5 days have verified the increased click-through rates of AdSEE-edited samples as compared to a control group of original ads, verifying the relation between image styles and ad popularity. We open source the code for AdSEE research at https://github.com/LiyaoJiang1998/adsee.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告は、eコマースサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、検索エンジンにおいて重要な要素である。 モバイルブラウジングの普及に伴い、多くのオンライン広告は、ユーザの注意を引くためのテキスト記述に加えて、カバーイメージの形で視覚情報とともに表示される。 近年,視覚的特徴を認識したオンライン広告のクリック率の予測や,可視性を高めるための最適な広告要素の構築に焦点が当てられている。 本稿では,広告画像に対する意味的編集がオンライン広告の人気に影響を与えるかどうかを検討する広告スタイル編集・魅力向上(adsee)を提案する。 本稿では,従来の視覚的特徴やテキスト的特徴に加えて,GANに基づく顔のセマンティック編集と広告画像への逆変換を導入し,GANに基づく顔の潜伏表現に起因するクリック率予測を訓練する。 20,527のオンライン広告を含む大規模なデータセットQQ-ADを通じて、私たちは広範囲なオフラインテストを行い、セマンティックな方向と編集係数がクリック率に与える影響について調査する。 さらに、入力された広告カバー画像に対して最適な編集方向と強度を効率的に検索し、その投影クリック率を高めるために、遺伝的広告エディタをデザインする。 5日間にわたって行われたオンラインA/Bテストでは、AdSEE編集サンプルのクリックスルー率の増加が、オリジナル広告のコントロールグループと比較して検証され、画像スタイルと広告人気との関係が検証された。 我々はAdSEE研究のコードをhttps://github.com/LiyaoJiang1998/adseeでオープンソースにしています。

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