CONTENTS

1. 広告クリエイティブの客観的評価が必要
2. 広告クリエイティブの評価手法における課題
3. 広告解析AIによる課題の解決
4. 広告解析AIによる効果測定の全体像
5. 広告効果を最大化するための使い方

要約

1. 企業の宣伝部門は、広告のアカウンタビリティやROI向上を強く求められている。広告クリエイティブ（制作物）評価の最適化も大きなテーマとして存在しており、近年、画像解析などにおけるAIの活用などによって目覚ましい発展を遂げている。本稿は、広告クリエイティブの新たな評価手法について論じたものである。
2. 既存の広告クリエイティブの評価手法では、日常生活と異なる環境下での調査、KPIに直結する調査結果の不足、タイムリーに調査できない、の3点が課題である。野村総合研究所（NRI）が提唱する「広告解析AI」では、①画像解析、音声解析による広告特徴の数値化と、②シングルソースデータによる過去の広告効果測定を掛け合わせ、③予測モデルの構築を行う。このモデルにより、自社のKPIに与える効果をタイムリーに予測することが可能になる。
3. 広告解析AIでは、人間が広告に接触するプロセスを模倣し、広告の視聴、感情の発露、購買行動の変化と、3段階に分けて予測モデルを構築する。これにより、広告の定量的な情報や感情的な要素を総合的に判断することができる。
4. 広告解析AIは、客観的なデータによる評価と勘や経験による判断の組み合わせによって、効果の高い広告クリエイティブを検討できる。出稿前に広告クリエイティブを改善することで、マーケティングROIを最大化できる。

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執筆者情報

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  佐藤 好浩

  インサイトシグナル事業部

  副主任コンサルタント

※組織名、職名は現在と異なる場合があります。