商品認知と購買意欲向上に寄与する音の特徴量

概要

2
テーマ

今後、TVによるターゲティングが可能になると考えられる。また、スマートフォンに視覚を奪われていることによって、TVCM制作においてより聴覚的なアプローチが要求されると考えられる。
そこで広告効果の向上に寄与する「調節可能な音の要素」について分析し、また音の調整による広告効果の向上の可能性を確認する。

分析結果
・商品認知(PS), 購買意欲(PI)向上に寄与している音の特徴量が分かった
・音の特徴量の調整によって、PS, PIの向上が見られた
・広告における音の重要性も明らかとなった考えられる施策
TVerなどの動画配信サービスにおけるCMにおいて、企業が各個人の情報に対応した音の要素の調整をすることによって消費者の聴覚に対して効果的なアプローチができるようにすること。

目次• 研究背景• 研究方針1. 目的
2. 分析概要
3. 使用データ• 基礎分析
1. CM取得・音の特徴量取得
2. 対応分析• 本分析
1. モデルの作成、パラメータのチューニング
2. 本分析– 2.SHAP 値によるモデル解釈
3. 分析 調整する音の特徴量• 結果の解釈• まとめ、今後の課題・展望• 参考文献

3
4
5
6
7,8,9
10
11
12
13,1415161718

研究背景

4

スマートフォンの使用

コネクテッドTV
https://tver.co.jp/news/20230221-1.html/

https://gallery.intage.co.jp/tv-sns2/••

コロナショックの時期と重なって、テレビを見ながらSNS等スマートフォンを利用する人が増加している
視覚がテレビから離れている

CMの視覚情報のインパクト低減する可能性がある••

コネクテッドTVが普及している
2023年1月にはTVerの視聴媒体の31％がコネクテッドTVとなり、初めて3割を超えた

TVer
https://tver.co.jp/news/20230221-1.html/

ユーザー数は2022年10月に2,317万MUB(※)、同年12月には2,528万、2023年1月は2,708万と増加し続けている※MUB：Monthly Unique Browsers

テレビでもターゲティング可能になるTVerのMUBは増えていくと予想されるTVerの拡大により可能となるテレビでのターゲティングと、CMの聴覚情報の重要性が増す
研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ

研究方針 – 1.目的

5

本分析は、商品認知や購買意欲を向上させたTVCMの「調整可能であると考えられる音の要素」について分析し、音声調整が広告効果の向上に貢献するのか、また取得可能な個人の情報に対応した音声の調節をどのように最適化するべきかを明らかにすることが目的である。

現在最適な音声調整未来

東京都在住、男性、20代…等
コネクテッドTV
ユーザーの増加

スマートフォンに視界を奪われている

TVCMでのターゲティング

聴覚的なアプローチの重要度の高まり

BGM有 ・ BGM無男ナレーション・女ナレーション
db大・db中・db小f0大・f0中・f0小

…

研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ

研究方針 – 2.分析概要

6

説明変数

目的変数

・TVerの利用時間
性別・音の特徴量・年代（詳しくは、基礎分析1参照）
・居住地
・趣味
・TVerの利用頻度
・TVerの利用時間
・アンケートデータのRECスケールと商品の対応分析によって得られる値◼ 商品認知の向上有無(以下PS)◼ 購買意欲の向上有無(以下PI)• ２時点で行われたアンケート項目の各商品における商品認知（PS）と購買意欲（PI）を加工したもの• 具体的には２時点の内、後者のアンケート結果を前者から引き、0以下を0に、それ以外を1に設定

取得可能性の高いと考えられる、個人に関するデータ

1

アンケート回答者ごとに説明変数を入れたモデルでPS、PIを予測
研究背景

研究方針

2

ベースラインと比較して増加した人たちを特定

基礎分析

本分析

3

Shap値を求めて解釈する

結果の解釈

まとめ

研究方針 – 3.使用データ
提供データ１

アンケートデータ

••
•
•
•

7

サンプルサイズ2500のシングルソースデータ
個人属性
Tverの利用実態
商品別の商品認知度
商品別の購買意欲

収集データ1

TVCMデータ
CMの放送時期に基づく動画を公式YouTubeからダウンロード

提供データ2

収集データ2出稿データ

音声ソフトによる加工データ

テレビ番組別の出稿されたTVCM情報

研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

音声ソフト
・Praat（音響分析ソフト）
・Vocal Remover（音声編集サイト）
・librosa（pythonライブラリ）

結果の解釈

まとめ

研究方針 – 3.使用データ
SEX_CD

性別

AGE

年齢

PREF_CD

居住地

8
広告効果を測るための情報PI_○○○○：あなたは今後○○を～たいと思いますか。

PS_○○○○：あなたは○○を知っていますか。

・・・

・・・

HOB_01_MA

趣味（スポーツ、フィットネス）

HOB_02_MA

趣味（ゴルフ）~~

REC_Scale_01_MX

RECスケール（買うときにはよくバーゲンセールを利用する）

HOB_31_MA

趣味（その他）

HOB_32_MA

趣味（特にない）

REC_Scale_02_MX

RECスケール（流行中のものを買う）

RECスケール（どの店で買えば得かを行く前によく調べてみる）
RECスケール（そのもののムードや情緒をとくに重視
REC_Scale_04_MXして買う）
REC_Scale_03_MX

NET_Freq_10_MX

利用頻度（TVer）

NET_Hour_08_MX

1日当たりの利用時間（TVer）

NET_Device_08_01_MX

利用デバイス（TVer：携帯電話・スマートフォン）

NET_Device_08_02_MX

利用デバイス（TVer：パソコン）

NET_Device_08_03_MX

利用デバイス（TVer：タブレット）

NET_Device_08_04_MX

利用デバイス（TVer：その他）

NET_Time_08_01_MX

利用時間帯（TVer：朝起きてすぐ）

NET_Time_08_02_MX

利用時間帯（TVer：通勤・通学時）

NET_Time_08_03_MX

利用時間帯（TVer：昼休み・休み時間）

NET_Time_08_04_MX

利用時間帯（TVer：帰宅時）

NET_Time_08_05_MX

利用時間帯（TVer：食事中）

NET_Time_08_06_MX

利用時間帯（TVer：夜～就寝前）

NET_Time_08_07_MX

利用時間帯（TVer：朝起きてすぐ）

NET_Time_08_08_MX

利用時間帯（TVer：日中）NET_Time_08_09_MX

利用時間帯（TVer：夜～就寝前）

研究背景

研究方針

動画配信サービスの具体例として、TVerで取得可能だと考えられる情報

REC_Scale_05_MX RECスケール（買うのは必要最低限にとどめておく）
REC_Scale_06_MX
REC_Scale_07_MX
REC_Scale_08_MX
REC_Scale_09_MX

対応分析に使用する
RECスケールと商品名

REC_Scale_10_MX
REC_Scale_11_MX

RECスケール（買うときには店員がすすめるものにする）
RECスケール（買うときにはよく広告しているブランドを買う）
RECスケール（実用性や使いやすさをとくに重視して買う）
RECスケール（見た感じや使いやすさをとくに重視して買う）
RECスケール（できるだけ多くのものを比較したうえで買う物を決める）
RECスケール（新しい物が出たときは人よりも早く買う）

REC_Scale_12_MX RECスケール（とにかく安くて経済的なものを買う）

item_name

基礎分析

本分析

アイテム

結果の解釈

まとめ

研究方針 – 3.使用データ

9取得したCMデータアンケート期間中出稿されており、アンケートデータ内の個人が1回以上を見ていて、企業公式アカウントの提供データ１
Youtube上に公開されているCMのデータを用いた。
（15秒CM23本と30秒CM11本、計34本のCM）
アンケートデータ
Google Pixel

アレグラ FX

スーパードライスペーシア

アート引越センター

いい部屋ネット

N BOX

ストナリニ S

タウンワーク

薬用 雪肌精NURO 光こどもちゃれんじ

PayPayビオレ ザ フェイスタント

iPhone 14
iPhone 14 Pro

アレジオン20

じゃらん

ハスラー

マキアージュ ドラマ
ティックスキンセンサー
ベース NEO

三菱冷蔵庫

めちゃコミック

ソフトバンク デビュー割

ヤクルトシリーズ

マイナビバイトインディード進研ゼミ

家庭教師のトライ

コミックシーモア

ドコモ青春割一番搾り

Galaxy Z Flip シリーズ

クラリチンEX

研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ

dカード 提供データ2
GOLDdカード出稿データ

基礎分析 1 – cm取得, 音の特徴量取得候補
音の特徴量一覧*1
bgmbgmの有無

cpmn_f

女性による企業名ナレーションの有無

original

オリジナル楽曲の有無

nar_m

男性によるナレーションの有無

vocal

音楽内のヴォーカルの有無

nar_f

女性によるナレーションの有無

vocal_m

音楽内の男性ヴォーカルの有無

ZCR(1ms)

1msあたりに０を通過する回数

vocal_f

音楽内の女性ヴォーカルの有無

mu_f0_mean

音楽のみのf0値の平均

item_song

商品専用音楽の有無

vo_f0_mean

ナレーション部分のf0値の平均

item_nar

商品名のナレーションの有無

muvo_f0_mean

音楽とナレーションのf0値の平均

item_m

男性による商品名のナレーションの有無

unvoice(%)

CM全体における無声時間の割合

item_f

女性による商品名のナレーションの有無

mu_db_mean

音楽部分のdbの平均

cmpn_song

企業専用音楽の有無

vo_db_mean

ナレーション部分のdbの平均

cpmn_nar

企業名ナレーション有無

muvo_db_mean

音楽とナレーションのdbの平均

cpmn_m

男性による企業名ナレーションの有無10

アンケート期間中にCMを投稿し、YouTube上で入手可能な34種類の商品に関する変数を取得した• CMの音源をVocal Remover用いて音楽とナレーション部分に分けた
https://vocalremover.org/• ZCR(1ms)はPythonのlibrosaを利用
https://librosa.org/*1 分析対象の34商品のうち、収集できた15秒CM23本と30秒CM11本について、これらの変数を作成した
変数の意味が「有無」となっている変数は、1：有、0：無で定義した質的データである。

研究背景

研究方針

基礎分析

• f0, db, unvoiced(%)については
Praatを利用
https://www.fon.hum.uva.nl/praat/

vo：音源のナレーション
mu：音源の音楽
db：騒音の指標
f0：音高の指標
ZCR：ノイジーさ指標※ZCRはまず音声信号をフレームに分割し各フレーム内で、信号がゼロを横切る回数を数え、フレームの時間の長さで割ることで単位時間あたりのゼロクロスを計算し、これにより音声のやかましさを評価できる。今回は1msあたりを求めた。
また、今回はlibrosaのデフォルト値に従いフレーム数は2048とした。

本分析

結果の解釈

まとめ

基礎分析 2 –対応分析••

11

CMの広告効果と商品の種類は関連性が高いと考えられるため、商品カテゴリを考慮すべきである
しかし商品の種類によるカテゴライズでは一種類のカテゴリができてしまったため、(https://corvus-window.com/python_correspondence-analysis/)
対応分析により商品カテゴリに対応するような変数（PS_1・2,PI_1・2)を取得

PS
商品
認知

使用変数

変数名

REC
スケール

REC_Scale_○○_MX

CM出稿
商品ごとのPS / PI

PS_□□ /
PI_□□

PI
購買
意欲

対応分析（コレスポンデンス分析）
質的変数の関係性を視覚化するための多変量解析手法。変数間の関係性を明らかにし、高次元データを低次元に射影→どの変数が互いに関連・独立しているのか把握可能
研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ本分析 – 1.モデルの作成、パラメータのチューニング

12

・以下の方法でモデルを作成
推定方法

LightGBM

説明変数

CMデータ
デモグラフィック情報（n=59419,p=82）

目的変数

広告効果量

パラメータチューニング

optuna(auc最大化)

商品認知：accuracy

0.698

購買以降：accuracy

0.626
optunaLightGBMによる勾配ブースティング• 決定木アルゴリズムに基づいた勾配ブースティングのフレームワーク• 複数のモデルを組み合わせて学習するアンサンブル学習の1つ• 前の学習機の誤差を新しい学習機が学習して誤差を小さくする→特徴量分析をするのに必要な高い精度のモデルを作成することが可能
研究背景

研究方針

基礎分析

• オープンソースのハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク• ハイパーパラメータの値に関する試行錯誤を自動化する→優れた性能を発揮するハイパーパラメータを自動的に発見することが可能(https://www.preferred.jp/ja/projects/optuna/)

本分析

結果の解釈

まとめ

本分析– 2.SHAP 値によるモデル解釈

13

Shap はモデルの予測結果に対する各特徴量の寄与度を求めるための手法で、寄与度として協力ゲーム理論のShapley Valueを用いる (https://fukufuku3542.hatenablog.com/entry/2020/08/07/165853)

PI 変数重要度

PS 変数重要度• 対応分析で取得できたPS_1・2, PI_1・2が上位に表示されている➡これら二つの変数は精度向上に貢献していると言える• 音楽のみのf0値の平均(mu_f0_mean)や音楽内の男性ヴォーカルの有無(vocal_m),
1msあたりに０を通過する回(ZCR(1ms))
といった、調整可能であると考えられる音の特徴量として設定した変数の重要度が上位に来ている➡ 広告効果向上において、音の調整は有効であることが示唆された

研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ

本分析– 3.音の特徴量を調整

14

調整可能な音の特徴量として取り上げた変数のうち、重要度が高い順に並べた際の上位３つを実際に調整し、広告効果が向上するか検証する

調整する音の特徴量

商品認知

購買意欲研究背景

変数名

範囲

ZCR(1ms)（1msあたりに０を通過する回数）

1.4 ~ 5.1, 0.1間隔

vocal_m（音楽内の男性ヴォーカルの有無）

0, 1

unvoice(%)（CM全体における無声時間の割合）

20 ~ 70, 5 間隔

mu_db_mean（音楽部分のdbの平均）

55 ~ 76, 1間隔

mu_f0_mean(Hz)（音楽のみのf0値の平均）

100 ~ 301, 50間隔

ZCR(1ms)（1msあたりに０を通過する回数）

2 ~ 4.1, 0.1間隔

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈まとめ本分析– 3.音の特徴量を調整

15◼ 商品認知• 調整前 : 約 14 % → 調整後 : 約 45 %• 特徴量の調整によって、各商品に対するサンプルの認知度が増加する割合が全体で 約 31 % 向上するという結果が得られた◼ 購買意欲• 調整前 : 約 18 % → 調整後 : 約 27 %• 特徴量の調整によって、各商品に対するサンプルの購買意欲が増加する割合が全体で 約 9 % 向上するという結果が得られた

研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ

結果の解釈– SHAP値の解釈

16◼ Waterfall Plot による解釈
パラメータ調整によって、購買意欲の向上がなかった状態から向上が生じたサンプルと商品の組み合わせの１つを取り出し、Waterfall Plotを描画• 対応分析で作成した変数や、今回調整したパラメータであるZCR(1ms)、各種趣味に関する変数が、f(x)を押し上げている• f(x)の値が閾値(0.5)未満であることから、元々この組み合わせのPSの値は０と判別されていた• 音の調整によって、１と判別されるようになったことから、音の調整がf(x)を0.2以上押し上げたことが示唆される

研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ

まとめ、今後の課題、展望

17

まとめ• 商品認知・購買意向の向上に貢献している音の特徴量が明らかになった• 音の特徴量の調整によって、PS及びPIの向上が確認された• 広告における音の重要性が明らかになった

動画配信サービスへの提言
動画配信サービスは、ユーザーについて取得できるデータを用いて、配信する広告の音の特徴量を最適化し、広告効果が高まる可能性が示唆

今後の展望• より高い精度のモデルを作るために、さらに多くのCM数が必要であると考えられる• 音のみ変更した場合のCMのアンケートデータがあれば、各音の特徴量の効果の強さについて言及できると考えられる
研究背景

研究方針

基礎分析

本分析

結果の解釈

まとめ

・参考文献•SNSで変わるテレビ視聴18
浸透どこまで？「ながら視聴」の実態を読み解く

後編(https://gallery.intage.co.jp/tv-sns2/)•

スマートテレビはどれだけ普及した？ 普及に伴う“テレビの見かた”の変化(https://gallery.intage.co.jp/smarttv/)•[TVer] 各局ドラマが好調で 過去最高の 1 月 2,700 万 MUB 突破 国内普及率 5 割超えるコネクテッド TV TVer のデバイス別
再生割合も 3 年で 15 倍以上、初の 3 割越えに(https://tver.co.jp/news/20230221-1.html)•

テキストアナリティクスの基礎と実践」をpythonで読む3 テキストの特徴分析(https://qiita.com/tanaka_benkyo/items/58f5ace6d7668688117f)•

SHAPを用いたモデルの解釈(https://fukufuku3542.hatenablog.com/entry/2020/08/07/165853)•

zcr - Zero Crossing Rate - Music Information Retrieval(https://musicinformationretrieval.com/zcr.html)•

Praat: doing phonetics by computer(https://www.fon.hum.uva.nl/praat/)•Optuna株式会社Preferred Networks Optuna ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク(https://www.preferred.jp/ja/projects/optuna/)•

対応分析 : 【Pythonで行う】コレスポンデンス分析（MCA）(https://corvus-window.com/python_correspondence-analysis/)•

LightGBM : LightGBM | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI)(https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/lst/alphabet/light_gbm)