限られた広告枠の中で広告効果を最大化することはマーケティング分野で重要である。これまでも個人の広告接触に対して生じる「飽き」や「単純接触効果」を考慮した有効フリークエンシーという概念が広告研究では重視されてきたが、従来型広告では無作為割り当てによる広告は難しく、実験室研究以外で有効フリークエンシーについて実証研究はほとんど行われて来なかった。そこで本研究ではランダムに割り当てられた広告接触データを用いた摩耗効果や有効フリークエンシーについて最適な広告接触回数の決定要因を分析すると同時に、機械学習的手法を用いて広告接触による因果効果の異質性を明らかにする。 具体的には株式会社AbemaTV提供の動画配信サービスAbemaから取得できるユーザーの広告接触、番組視聴データ及び放送時間のような番組に関する情報、年齢性別のようなユーザー属性に関する情報を解析に用いる。
