バナー広告における画像と広告コピーの評価ベンチマーク構築

近年拡大しているインターネット広告市場[1]では，画像と広告コピー（以下コピー）を組み合わせ，視覚的に情報を伝えるバナー広告（図1）が注目されている．バナー広告は配信対象者の性別や興味関心などを考慮し，条件に応じて自動的に個別配信されている．これに伴い，広告制作会社は各条件で高い効果を発揮するバナー広告を大量に制作する必要がある．この高い需要に応えるため，画像生成モデル[2,3]と大規模言語モデル[4,5,6]から生成した画像とコピー[7]を組み合わせたり，同じ商材を対象にした異なるバナー広告から，画像とコピーを組み合わせるなどして，バナー広告の自動作成が検討されている．しかし，バナー画像とコピーを単純に組み合わせる手法では，画像とコピーの内容が一貫せず，広告効果の低いバナー広告が生成される可能性がある．例えば，図1のバナー画像に対して「40代から始める自分磨きって？」というコピーは年齢に齟齬があり，組み合わせたときの広告効果が低くなるだけでなく，閲覧者の印象を著しく損なう可能性がある．広告分野では広告効果を高めるために数多くの研究が進められてきたが，バナー画像とコピーの組み合わせの相応しさに関する研究は行われていない．例えば，張ら[8]は広告文容認タスクを提案し，文章がコピーであるかどうか，言語モデルが理解できるかを検証した．しかし，画像とコピーの組み合わせがバナー広告として容認できるかには取り組んでいない．Hussainら[9]はバナー広告理解タスクを提案し，視覚言語モデルがバナー広告の訴求内容を理解できるかを調べたが，画像とコピーの組み合わせの相応しさは研究していない．さらに，バナー画像とコピーの組み合わせの相応しさの評価は画像キャプション生成タスク[10]におけるキャプションの評価とは異なる．画像キャプション生成の目的は画像を忠実に言葉で再現することであり，その評価は画像をどれだけ正確かつ詳細に伝えているかに基づく．一方で，コピーの目的は閲覧者に購買行動やブランド認知などの行動変容を促すことである．そのため，コピーは画像に忠実である必要はなく，画像が持つ訴求内容をより幅広い形で再現し，閲覧者の興味を喚起することが求められる．そこで本研究では，バナー画像とコピーの組み合わせの相応しさを定量的に評価するため，バナー広告における表現再現性評価タスクを提案し，そのた.めのベンチマークを構築した．表現再現性とは，コピーがバナー画像の重要箇所を再現しているか，およびバナー画像がコピーの重要箇所を再現しているかを示す．調査を通じて，表現を再現し合うバナー画像とコピーの組み合わせに対して，人間はバナー広告として相応しいと判断する傾向があることが判明した．また，提案ベンチマークに対して既存手法で実験したところ，既存手法は表現再現性評価タスクで高い精度を達成できないことが示された．そして，zero-shotもしくはfew-shotの汎用的な大規模視覚言語モデル[11]よりも，このタスクにファインチューニングした比較的小規模なマルチモーダル基盤モデル（CLIP[12]）の方が性能が良いことが分かった．このことから，バナー画像とコピーの相応しい組み合わせを理解するには，広告ドメインに特化したデータが必要であることが明らかになった．