[論文レビュー] An Empirical Study on Display Ad Impression Viewability Measurements

Weinan Zhang, Ye Pan+2 more|arXiv (Cornell University)|May 21, 2015

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 8被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、ピクセル可視性と露出時間の測定を通じて、表示広告インプレッションの視認可能性を調査し、広告のピクセルの75%以上が連続して2秒以上可視である場合に限りインプレッションを数えることで、ユーザーの認知と最も整合する最も正確な反映が得られることを明らかにした。露出時間はピクセル割合よりもユーザーの広告想起の信頼性に顕著に大きな影響を及ぼす要因であることが判明した。

ABSTRACT

Display advertising normally charges advertisers for every single ad impression. Specifically, if an ad in a webpage has been loaded in the browser, an ad impression is counted. However, due to the position and size of the ad slot, lots of ads are actually not viewed but still measured as impressions and charged. These fraud ad impressions indeed undermine the efficacy of display advertising. A perfect ad impression viewability measurement should match what the user has really viewed with a short memory. In this paper, we conduct extensive investigations on display ad impression viewability measurements on dimensions of ad creative displayed pixel percentage and exposure time to find which measurement provides the most accurate ad impression counting. The empirical results show that the most accurate measurement counts one ad impression if more than 75% of the ad creative pixels have been exposed for at least 2 continuous seconds.

研究の動機と目的

• ユーザーが実際に広告を閲覧したかどうかを正確に測定する方法を特定すること。これには、支払いインプレッション制の広告広告における詐欺的インプレッション問題に対処することを目的とする。
• ピクセル割合と露出時間の組み合わせが、ユーザーの広告想起および広告認識の信頼性に与える影響を評価すること。
• 人間の広告露出の認知と最も一致する視認可能性測定の最適閾値を特定すること。

提案手法

• 20名の参加者が、トラッキングされた表示広告を含むウェブページを自由に閲覧するユーザースタディを実施。jQueryを用いて、リアルタイムでのピクセル可視性と露出時間をログ記録した。
• ピクセル割合（25%、50%、75%、100%）と露出時間インターバル（0–2秒、2–4秒、4–6秒、6–8秒、8–10秒、>10秒）を変化させた11種類のインプレッション測定ルールを策定した。
• 参加者が自ら選択した広告と比較して、F1スコア、適合率、再現率を用いてユーザーの想起パフォーマンスを測定した。
• 露出時間インターバルごとにユーザーの広告想起の信頼性を一元分散分析（one-way ANOVA）およびテューキーのHSD後続検定を用いて分析した。
• 広告、コンテンツ、トピックへの注目度と広告選択の適合率の関係を相関分析により評価した。
• ボックスプロットとF1スコアの分布を用いて、複数の測定設定間でのパフォーマンスを比較し、最適な閾値の組み合わせを同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーが広告の視認性をどのように認識しているかと最も整合するピクセル割合の閾値は何か？
• RQ2 ユーザーが広告を確実に想起できるために必要な最小露出時間は何か？
• RQ3 ピクセル割合と露出時間は、それぞれおよび併せて、ユーザーの広告想起の信頼性にどのように影響を与えるか？
• RQ4 露出時間が短い時間帯と比較して、より長い露出時間はユーザーの広告想起適合率を顕著に向上させるか？
• RQ5 ユーザーがウェブページのコンテンツに注目している場合、広告のインシデントラル認識（偶然の認識）はどのように関連するか？

主な発見

• ピクセルの75%以上が可視であり、かつ連続して2秒以上露出しているという条件を満たす測定ルールが、全テスト設定の中で最高の平均F1スコアと中央値F1スコアを達成した。
• 露出時間はピクセル割合よりもユーザーの広告想起の信頼性に顕著に強い影響を及ぼしており、[4, +∞)秒の露出時間インターバルは[2, 4)秒のものと比較して有意に高い信頼性を示した（p = .023）。
• F1スコアの分布は、75%ピクセル可視性と露出時間≥2秒の組み合わせでピークを示しており、この組み合わせが適合率と再現率のバランスを最も良くしていることが示された。
• ユーザーが選択した広告の97.3%は完全に可視（100%ピクセル可視性）であったが、その多くは2秒未塔の露出時間であったため、100%ピクセル可視性の閾値が低く評価された。
• ユーザーがウェブページのコンテンツに注目していた場合、広告選択の適合率が高かったことから、広告に注目しなくても、インシデントラルな広告認識が発生することが示唆された。
• [2, 4)秒の露出時間インターバルは、0–2秒または露出なしの条件と比較して、信頼性において有意差がなかった。これは、2秒前後で閾値効果が現れていることを示している。