DATUM STUDIO、radiko広告の反応予測AIを支援

DATUM STUDIOは、radikoの音声広告サービスにおける新セグメントの開発を技術支援しました。
新セグメント「Impact Audience」は、広告接触後に態度変容が見込まれるリスナーを配信前に予測します。
radikoサーベイの実測データと聴取・広告配信データをAIモデルの学習に活用しています。

記事の概要

「Impact Audience」は、認知・興味・購入意向の向上が起きたリスナーの傾向を学習します。
DATUM STUDIOは、態度変容を機械学習の正解データとして扱う分析設計を支援しました。
radikoが保有する聴取や広告接触のデータから、予測に使う特徴量を設計・生成しました。
予測モデルの検証では、上位20％のユーザーで全体平均の1.4倍の態度変容率を確認しました。
アルコール、自動車、金融、FMCG、不動産、人材など、業種ごとの特性を踏まえてモデルを設計しました。
個別の広告主やキャンペーンを特定できないよう、データは統計処理したうえで活用しています。
新たな実測データを定期的にモデル学習へ反映し、継続的に更新する運用も設計しました。
DATUM STUDIOは2023年から、radikoのデータ分析基盤刷新やデータ処理の最適化も支援しています。

記事のポイント

1. 態度変容を予測： 広告接触後の意識変化を正解データとして定義し、反応しやすいリスナーを配信前に予測します。
2. 上位20％で1.4倍： 検証段階では、予測モデルが選んだ上位20％のユーザーで、全体平均の1.4倍の態度変容率を確認しました。
3. 業種別にモデル設計： アルコールや自動車、金融、不動産など、購買までの期間や行動特性に応じてモデルを展開します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 属性や興味関心だけで配信対象を決めるのではなく、広告接触後の認知・興味・購入意向を成果指標に据えた運用へ移行できる可能性があります。
• 広告サービス提供者： リーチ数や属性推定に加え、接触後の態度変容を測定・予測する仕組みが競争軸になりそうです。実測データを継続的に学習へ戻す運用も求められます。
• 広告主： 業種ごとに購買までの期間や反応の現れ方が異なるため、共通のターゲティングを使い回すのではなく、商材特性に応じて評価指標や配信設計を見直す必要が生じそうです。

このニュースの背景

デジタル広告では「誰に届けるか」の精度が高まる一方、ターゲティングがブランドへの態度変容や好意形成につながったかを検証することが課題になっています。
今回の仕組みでは、radikoサーベイの実測データと聴取・広告配信データを組み合わせ、広告接触後の意識変化を機械学習の正解データとして扱っています。
アルコール、自動車、金融、FMCG、不動産、人材などで反応の表れ方が異なるため、業種ごとの特性を踏まえたモデル設計が必要になっています。
生活者の関心や商材のトレンドによる変化に対応するため、新たな実測データを定期的に学習へ反映する運用も設計されています。

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