AI画像解析と運用型クリエイティブによる効果改善

2018/9/7

【AI画像解析×クリエイティブについて】

GMO NIKKOのクリエイティブコンサルタントはMARS Design Cloudという支援ツールを活用してコンサルティングを提供しています。今日はその中の1つの機能であるDC Reportを使った事例を紹介します。DC ReportはAI画像解析によるデータ分析を活用した次世代のレポートです。 

【AI画像解析を使ったクリエイティブ分析手法 DC Report】

①バナークリエイティブをAI画像解析(Google Cloud Vision API)し画像内の要素をラベルとして抽出します。(下図参照)
②抽出したラベルと広告配信実績を紐付けクリエイティブレポートを生成します。(下図参照)

配信実績に紐付いたラベルの出現頻度や傾向を分析することで、広告効果の高いクリエイティブの傾向を分析していきます。AI画像解析によって、属人化しがちなクリエイティブ評価に、体系的な評価を加えることで精度の高いクリエイティブコンサルティングを実現しています。

 

 

【改善事例】

以下、実際のアカウントにおいての改善事例です。※企業名、バナー等はすべてダミーです。

■DC Reportの説明(上図)
・縦軸 :CTR×CVR
・横軸 :IMP
・バブル:ラベルとラベル付与数

 

■データ抽出条件
・期間:4/1~4/30
・媒体:YDN

 

■ラベルの評価基準値

全ラベルのCTR×CVR平均値 0.03%

※上記平均数値(0.03%)よりも高い数値のラベルを好調要素として判断します。

 

よって、バブルが右上象限にあれば、そのラベル(クリエイティブ要素)の成果への貢献度が高く、バブルが大きければ大きいほど多くのバナーに、そのラベルが含まれていることになります。

 

【要素ラベルの傾向①】

■特徴的な要素ラベル(CTR×CVR)
・Smoothie(0.09%)⇒ 平均値より高いため好調要素として判断
・Citrus(0.08%)⇒ 平均値より高いため好調要素として判断
・Fruit(0.08%)⇒ 平均値より高いため好調要素として判断

 

■考察・仮説
Smoothie・Citrus・Fruitのラベルが好調傾向。
果物や、柑橘類を使ったしずる感のあるクリエイティブを追加作成することを検討。
また、上記3つのラベル要素を増やしていくことで全ラベルのCTRxCVR(0.03%)が上がることが期待できる。

【要素ラベルの傾向②】

■特徴的な要素ラベル(CTR×CVR)
・Grass(0.04%)⇒ 平均値より高いため好調要素として判断
・Grass family(0.04%)⇒ 平均値より高いため好調要素として判断

■考察・仮説
草木、緑を想起させるGrass・Grass familyラベルが好調傾向。
商品パッケージが緑ということもありますが、背景色を変更(オレンジ、ベージュ、青など)し、他のカラーと比較しながら緑の優位性を探る。

 

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ライター:毛涯 拓実


デジタルマーケティング本部 クリエイティブコンサルティング部所属。
2015年入社。WEBディレクター

教育業界、旅行業界を中心に、クリエイティブの制作、立案、改善を担う。
現在はテクノロジーを活用した、属人化しないクリエイティブ解析に奮闘中。

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