博報堂DYメディアパートナーズ、AIを活用しTVCM枠の広告効果を予想する「TV CV Simulator」機能をTV AaaSに搭載

同機能は、個々の広告主の保有する、過去のTVCM出稿データ・オウンドサイトデータを用い、これをAI技術で処理することで、未来の効果予測を実現している。「TV CV Simulator」機能により、各放送枠の投資対効果を予測し、最も効果を生み出すスポット案（スポットバイイング枠）を検証することが可能となる。

近年WEBサービスを展開する広告主を中心に、TVCMの効果として「ウェブサイトへの来訪数」を設定するケースが増えているという。こういったケースに対して、効果を可視化することは可能だったが、この検証結果を次回キャンペーンに活かす際、2つの課題が存在する。1つ目は、検証粒度の問題で、検証データが不足する場合（過去の数件程度の検証データなど）は、放送枠単位の評価は適さず、番組ジャンルや平日か土日かなど大枠でくくった条件同士での評価に留まらざるを得なくなる。2つ目は、視聴率の問題だ。視聴率の高低によってTVCM効果は大きく上下するため、正しく視聴率を加味しなければ正しく未来の放送枠効果を評価できなくなる。

このような課題に対応するため、同社は、AI技術を活用し、放送枠単位のWEB CV Liftを予測する「TV CV Simulator」機能をTV AaaSに搭載した。この機能によって個々の広告主が保有する過去のTVCM出稿データ・オウンドサイトデータを学習データとし機械学習をかけることで、未来の放送枠に対し、「1GRP当たりのWEB CV Lift」を予測するモデルを構築することができる。また、枠単位の予測視聴率データを掛け合わせることで、放送枠単位でWEB CV Liftを予測することが可能だ。すでにビジネスパーソン向け通信教育クライアントにおいて行った予測精度検証では、高い精度の結果となっているという。さらに、TV AaaS for SPOT Business（スポット枠組み換えシステム）と併用することにより、検証した最適スポット線引きを実際のバイイングに反映させることもでき、高精度なスポットバイイングが可能となるとのことだ。