論文の概要: Decoding the Hook: A Multimodal LLM Framework for Analyzing the Hooking Period of Video Ads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22299v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 18:24:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.366252
• Title: Decoding the Hook: A Multimodal LLM Framework for Analyzing the Hooking Period of Video Ads
• Title（参考訳）: Hookをデコードする: ビデオ広告のHook期間を分析するマルチモーダルLLMフレームワーク
• Authors: Kunpeng Zhang, Poppy Zhang, Shawndra Hill, Amel Awadelkarim,
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームはユーザーデータを活用して広告配信を最適化し、エンゲージメントを高める。 重要なが未調査の側面は、視聴者の注意を捉え、エンゲージメントのメトリクスに影響を与える最初の3秒である'フック期間'である。 本研究では,トランスフォーマーをベースとしたマルチモーダル言語モデル(MLLM)を用いて,ビデオ広告のホッキング期間を解析するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.34170961508317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Video-based ads are a vital medium for brands to engage consumers, with social media platforms leveraging user data to optimize ad delivery and boost engagement. A crucial but under-explored aspect is the 'hooking period', the first three seconds that capture viewer attention and influence engagement metrics. Analyzing this brief window is challenging due to the multimodal nature of video content, which blends visual, auditory, and textual elements. Traditional methods often miss the nuanced interplay of these components, requiring advanced frameworks for thorough evaluation. This study presents a framework using transformer-based multimodal large language models (MLLMs) to analyze the hooking period of video ads. It tests two frame sampling strategies, uniform random sampling and key frame selection, to ensure balanced and representative acoustic feature extraction, capturing the full range of design elements. The hooking video is processed by state-of-the-art MLLMs to generate descriptive analyses of the ad's initial impact, which are distilled into coherent topics using BERTopic for high-level abstraction. The framework also integrates features such as audio attributes and aggregated ad targeting information, enriching the feature set for further analysis. Empirical validation on large-scale real-world data from social media platforms demonstrates the efficacy of our framework, revealing correlations between hooking period features and key performance metrics like conversion per investment. The results highlight the practical applicability and predictive power of the approach, offering valuable insights for optimizing video ad strategies. This study advances video ad analysis by providing a scalable methodology for understanding and enhancing the initial moments of video advertisements.
• Abstract（参考訳）: ビデオベースの広告は、ブランドにとって消費者のエンゲージメントに欠かせないメディアであり、ソーシャルメディアプラットフォームはユーザーデータを活用して広告配信を最適化し、エンゲージメントを高める。 重要なが未調査の側面は、視聴者の注意を捉え、エンゲージメントのメトリクスに影響を与える最初の3秒である'フック期間'である。 このショートウィンドウの分析は、視覚的、聴覚的、テキスト的要素をブレンドするビデオコンテンツのマルチモーダルな性質のため、難しい。 伝統的な手法はしばしばこれらのコンポーネントの微妙な相互作用を見逃し、徹底的な評価のために高度なフレームワークを必要とした。 本研究では,トランスフォーマーをベースとしたマルチモーダル言語モデル(MLLM)を用いて,ビデオ広告のホッキング期間を解析するフレームワークを提案する。 均一なランダムサンプリングとキーフレーム選択という2つのフレームサンプリング戦略をテストし、バランスの取れた音響的特徴抽出を確実にし、設計要素の完全な範囲を捉える。 ホッキングビデオは最先端のMLLMによって処理され、高レベルの抽象化のためにBERTopicを使用してコヒーレントなトピックに蒸留される広告の初期影響の記述的分析を生成する。 このフレームワークはまた、オーディオ属性や集約された広告ターゲティング情報などの機能を統合し、さらなる分析のために機能セットを充実させる。 ソーシャルメディアプラットフォームからの大規模実世界のデータに対する実証的検証は、我々のフレームワークの有効性を示し、ホッキング期間の特徴と投資ごとのコンバージョンのような主要なパフォーマンス指標との相関関係を明らかにする。 結果は、このアプローチの実践的適用性と予測力を強調し、ビデオ広告戦略を最適化するための貴重な洞察を提供する。 本研究では,ビデオ広告の初期モーメントを理解し,拡張するためのスケーラブルな方法論を提供することにより,映像広告分析の進歩を図る。

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