[논문 리뷰] An Empirical Study on Display Ad Impression Viewability Measurements

Weinan Zhang, Ye Pan외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 21.

Consumer Market Behavior and Pricing참고 문헌 8인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 광고 노출 시각화도와 노출 지속 시간을 측정하여 디지털 광고의 노출 가능성에 대해 조사한다. 광고의 75% 픽셀이 최소 2초 이상 연속으로 보이면 사용자 인지와 가장 정확하게 부합하는 인상으로 간주되며, 이는 사용자 기억력에 대한 신뢰도에 노출 시간이 픽셀 비율보다 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 사용자가 실제로 광고를 봤는지 정확하게 측정할 수 있는 방법을 규명하여, 지불 인상 기반 광고에서 발생하는 사기성 인상 문제를 해결하는 것.
• 픽셀 비율과 노출 시간이 사용자 광고 기억력 및 인식에 미치는 영향을 종합적으로 평가하는 것.
• 사용자 인지에 가장 잘 부합하는 시각화 측정 최적 기준을 도출하는 것.

제안 방법

• 20명의 참가자가 광고가 포함된 웹페이지를 자유롭게 브라우징하는 사용자 연구를 수행하였으며, jQuery를 활용해 실시간으로 픽셀 가시성과 노출 지속 시간을 기록하였다.
• 픽셀 비율(25%, 50%, 75%, 100%)과 노출 시간 간격(0–2초, 2–4초, 4–6초, 6–8초, 8–10초, >10초)을 다양하게 설정한 총 11개의 인상 측정 규칙을 개발하였다.
• 참가자들이 자가 보고한 광고 선택 결과와 비교하여 F1 점수, 정밀도, 재현율을 측정하여 사용자 기억 성능을 평가하였다.
• 노출 시간 간격 간 사용자 기억력에 대한 자신감 수준을 분석하기 위해 일원분산분석(one-way ANOVA)과 푸아르-헤드먼-시즈 테스트(Tukey HSD post-hoc tests)를 수행하였다.
• 광고, 콘텐츠, 주제에 대한 주의 수준과 광고 선택 정밀도 간 상관관계를 분석하여 관련성을 평가하였다.
• 박스플롯과 F1 점수 분포를 활용해 다양한 측정 설정 간 성능을 비교하고 최적의 기준 조합을 도출하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 인지에 가장 잘 부합하는 광고 시각화 기준으로서의 최적 픽셀 비율 기준은 무엇인가?
• RQ2 사용자가 광고를 신뢰성 있게 기억할 수 있도록 필요한 최소 노출 시간은 얼마인가?
• RQ3 픽셀 비율과 노출 시간이 사용자 기억력에 대해 개별적으로나 함께 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 짧은 시간보다 긴 노출 시간이 사용자 광고 기억 정밀도에 유의미하게 향상시키는가?
• RQ5 사용자가 웹페이지 콘텐츠에 집중할수록 부가적 광고 인식 가능성은 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 광고 픽셀의 최소 75%가 2초 이상 연속으로 보이는 조건을 요구하는 측정 규칙이 모든 테스트 설정 중 평균 F1 점수와 중앙값 F1 점수에서 가장 높았다.
• 노출 시간은 픽셀 비율보다 사용자 광고 기억력에 더 큰 영향을 미쳤으며, [4, +∞) 초 간격에서 [2, 4) 초 간격보다 유의미하게 더 높은 자신감을 보였다(p = .023).
• F1 점수 분포가 75% 픽셀 비율과 노출 시간 ≥2초에서 최고로 높아, 이 조합이 정밀도와 재현율을 가장 잘 균형 잡는 것으로 나타났다.
• 사용자가 선택한 광고의 97.3%는 완전히 보였음(100% 픽셀 가시성)이지만, 이 중 많은 수가 2초 이하의 노출 시간을 기록하여, 100% 픽셀 기준이 성능이 떨어지는 이유를 설명한다.
• 사용자가 웹페이지 콘텐츠에 더 많은 주의를 기울일수록 광고 선택 정밀도가 높아졌으며, 이는 집중적인 광고 주의 없이도 부가적 광고 인식이 가능하다는 것을 시사한다.
• [2, 4) 초 간격은 0–2초 또는 노출 없음 조건과 자신감 수준에서 유의미한 차이가 없었으며, 이는 약 2초에서의 임계값 효과가 있음을 시사한다.