マルチモーダル深層学習によるオンライン動画広告のCTR予測

摘要

本研究ではネット上の動画広告がユーザに与える効果を予測する足がかりとして，動画広告のクリック率を予測し，クリック率を決定する要因を解析する手法を提案する．我々はこれまで静止画バナーやTVCMを対象にした研究を行ってきたが，オンライン動画広告を対象として高い予測精度を得るためには，モデルをデータに最適化する必要性がある．スケールの異なるデータの扱いの工夫や過学習の抑制を行い，オンライン動画広告に対してネットワークを最適化することで相関0.695の予測精度が得られた．また，動画の冒頭数秒や最終フレーム，メタデータがCTRの大きな決定要因となることを明らかにした．