[論文レビュー] Social Influence in Social Advertising: Evidence from Field Experiments

Eytan Bakshy, Dean Eckles+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2012

Digital Marketing and Social Media参考文献 46被引用数 190

ひとこと要約

本稿では、Facebookにおける大規模な現地実験を通じて、広告に掲載された同僚との関連性（広告ブランドに関連する知人への言及）が、オンライン広告へのユーザー反応を顕著に増加させることを示している。特に、強い絆で結ばれたユーザーに対して、その効果が顕著に見られた。本研究は、同調性（ホモフィリー）とは異なる因果的影響を同定し、たとえ軽微な社会的キュー（例：薄灰色の文字で表示された1人の知人名の記載）であっても、クリック数や接続形成を増加させることを示している。

ABSTRACT

Social advertising uses information about consumers' peers, including peer affiliations with a brand, product, organization, etc., to target ads and contextualize their display. This approach can increase ad efficacy for two main reasons: peers' affiliations reflect unobserved consumer characteristics, which are correlated along the social network; and the inclusion of social cues (i.e., peers' association with a brand) alongside ads affect responses via social influence processes. For these reasons, responses may be increased when multiple social signals are presented with ads, and when ads are affiliated with peers who are strong, rather than weak, ties. We conduct two very large field experiments that identify the effect of social cues on consumer responses to ads, measured in terms of ad clicks and the formation of connections with the advertised entity. In the first experiment, we randomize the number of social cues present in word-of-mouth advertising, and measure how responses increase as a function of the number of cues. The second experiment examines the effect of augmenting traditional ad units with a minimal social cue (i.e., displaying a peer's affiliation below an ad in light grey text). On average, this cue causes significant increases in ad performance. Using a measurement of tie strength based on the total amount of communication between subjects and their peers, we show that these influence effects are greatest for strong ties. Our work has implications for ad optimization, user interface design, and central questions in social science research.

研究の動機と目的

• オンライン広告におけるユーザー反応に及ぼす社会的キューの因果的効果を隔離・測定し、同調性とは異なる社会的影響を区別すること。
• 社会的シグナル（知人の関連性）の数が広告効果に与える影響を調査し、キュー–反応関数を確立すること。
• ユーザーと知人の間の関係の強さ（通信頻度で測定）が、社会的キューの影響に及ぼす調節効果を検討すること。
• たとえば薄灰色の文字で1人の知人名が記載されたような、最小限の社会的キューが広告効果に与える影響を評価すること。
• どのソーシャルネットワーク機能がユーザー参加を最も効果的に促進するかを特定することで、広告最適化およびユーザーインターフェース設計に知見を提供すること。

提案手法

• Facebook上で2つの大規模な現地実験を実施し、口コミ風広告ユニットに含まれる社会的キューの数をランダムに変動させた。
• ランダム割り当てを用いて、社会的キューが存在する場合と存在しない場合の広告効果（クリック数、接続形成）を比較した。
• ユーザーと知人の間の過去の通信量（メッセージ、いいねなど）を用いて、絆の強さを測定した。
• リスク比およびリスク差分析を用いて、絆の強さの異なる水準における治療効果を比較した。
• 観察可能な知人特徴を制御し、統計モデルを用いて社会的キューの効果を他の混同要因から隔離した。
• キュー–反応関数を分析するため、参照される知人の数（1〜3人）を変化させ、反応率の限界的増加を測定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 広告に含まれる社会的キュー（知人の関連性）の数を増やすことで、ユーザーの反応率が上昇するか？
• RQ2 薄灰色の文字で1人の知人名が記載されたような最小限の社会的キューが、クリック数および接続形成に与える因果的効果は何か？
• RQ3 ユーザーと知人の関係の強さ（通信頻度で測定）は、社会的キューが広告反応に与える影響をどのように調節するか？
• RQ4 知人の行動とユーザー反応の間の観察された相関関係は、社会的影響とホモフィリーのどちらに起因するか？
• RQ5 社会的キューの効果は、弱い関係性よりも強い関係性において顕著に強いのか？

主な発見

• 薄灰色の文字で表示された1人の知人関連性という、最小限の社会的キューが、広告クリック数および広告対象エンティティへのユーザー接続数の両方で統計的に有意な増加をもたらした。
• 通信量が90百分位に達する強い関係（強い絆）と通信量がゼロの弱い関係（弱い絆）を比較した場合、クリックのリスク比は0.083（95%信頼区間[0.014, 0.160]）上昇し、いいねのリスク比は0.151（95%信頼区間[0.036, 0.280]）上昇した。これは、強い関係において影響力が強いことを示している。
• キュー–反応関数の形状と勾配（社会的キューの数を関数変数として反応率を示す関数）は、単純な観察的推定とは顕著に異なり、ペア効果を測定するにあたり実験的設計の重要性が浮き彫りになった。
• 社会的キューが存在しない場合でも、関連する知人との絆が強いユーザーは、より高いベースライン反応率を示しており、これは絆の強さが行動に独立して影響を及ぼす可能性を示唆している。
• 社会的キューによる反応の相対的増加は、弱い関係性よりも強い関係性においてより大きかった。これは、社会的影響効果が近い関係においてより顕著であることを確認している。
• 本研究は、広告における社会的キューが相関関係をはるかに超えてユーザー行動を駆り起こす因果的証明を提供しており、広告ターゲティングおよびインターフェース設計に影響を与えるものである。