Анализ эффективности рекламной кампании на основе учёта эмоционального отклика аудитории с применением аффективных вычислений

Р. Р. Мавлютова, Д. Р. Богданова

Аннотация


В статье анализируется проблема определения коммуникативной эффективности рекламной кампании, которая показывает насколько реклама привлекла аудиторию. Основными методами определения коммуникативной эффективности являются вербально-коммуникативные методы, которые достаточно трудозатратные и не всегда дают достоверный результат, поэтому предлагается поход на основе учёта эмоционального отклика аудитории для анализа коммуникативной эффективности рекламной кампании. В статье рассматриваются основные методы анализа тональности текста, разрабатываются модели на основе аффективных вычислений. Разработанные модели включают в себя методы предварительно подготовки текста, а также различные подходы машинного обучения – на основе классификаторов и нейронных сетей. Для выбора оптимальной модели также рассматриваются комбинации методов предварительной обработки текста и машинного обучения. Для каждой модели вычисляются метрики качества, с помощью которых выбирается модель, показавшая наилучший результат. Также в статье показывается применение предложенного подхода. Для анализа эмоционального отклика аудитории используются комментарии под выпущенным рекламным видеороликом, которые предварительно подготавливаются и обрабатываются. Благодаря проведенному анализу делается вывод о коммуникативной эффективности рекламной кампании.

Ключевые слова


рекламная кампания; коммуникативная эффективность рекламной кампании; аффективные вычисления; анализ тональности текста; глубокое обучение; методы классификации в машинном обучении

Полный текст:

PDF

Литература


Величко, А. Н. Аналитический обзор систем автоматического определения депрессии по речи // Информатика и автоматизация. 2021. Т. 20, № 3. С. 497-529 [[Velichko A. N. “Analytical review of the system for automatic detection of depression by speech” (in Russian) in Informatika i avtomatizatsiya, 2021. T. 20, no. 3. pp. 497-529]]

Богданова, Д. Р. Оценка степени удовлетворенности клиентов сферы услуг на основе учета их эмоционально окрашенной информации // Системная инженерия и информационные технологии. 2021. Т. 3, № 3(7). С. 72-81. [[ Bogdanova D. R. “Assessing the degree of customer satisfaction in the service sector based on accounting for their emotionally charged information” (in Russian). System Engineering and Information Technologies, 2021, v. 3, no. 3(7), pp. 72-81. ]]

Криштопова Е. А., Соколов В. Б. Аффективные вычисления в обучении // Актуальные вопросы профессионального образования: тезисы докладов II международной научно-практической конференции. Минск: БГУИР, 2019. С. 129–130. [[ Krishtopova E. A., Sokolov V. B. Affective computing in education (in Russian). In: Topical Issues of Vocational Education: Abstracts of the II International Scientific and Practical Conference. Minsk: BGUIR, 2019, pp. 129-130. ]]

Тихомирова Д. В., Шемшединов Х. Л., Чубаров А. А., Самсонович А. В. Закономерности динамики аффективных состояний в социальной видеоигре // Когнитивная наука в Москве: новые исследования: Материалы конференции. 2019. С. 507 512. [[Tikhomirova D. V., Shemshedinov Kh. L., Chubarov A. A., Samsonovich A. V. Patterns of the dynamics of affective states in a social video game (in Russian). Cognitive Science in Moscow: new research: Materials of the conference, 2019, pp. 507-512. ]]

Бернадская Ю. С., Марочкина С. С., Смотрова Л. Ф. Основы рекламы. М.: Наука, 2005. [[ Bernadskaya Yu. S., Marochkina S. S., Smotrova L .F. Osnovy Reklamy = Basics of Advertising (in Russian). Moscow: Nauka, 2005. ]]

Методы оценки эффективности рекламной кампании [Электронный ресурс]. URL: https://assistentus.ru/vedenie-biznesa/ocenka-effektivnosti-reklamnoj-kampanii/ (дата обращения: 02.03.2023). [[ (2023, Mar. 02). Metody otsenki effektivnosti reklamnoi kampanii = Methods for evaluating the effectiveness of an advertising campaign [Online] (in Russian). URL: https://assistentus.ru/vedenie-biznesa/ocenka-effektivnosti-reklamnoj-kampanii/ ]]

Авласенко А. С. Методы оценки эффективности рекламной деятельности предприятия // Молодёжь Сибири — науке России: Международная научно-практическая конференция (Красноярск, 27 апреля 2022 г.). Т. I. Красноярск: Сибирский институт бизнеса, управления и психологии, 2022. С. 19–22. [[ Avlasenko A. S. Methods for assessing the effectiveness of the advertising activities of an enterprise (in Russian). Youth of Siberia – the Science of Russia: Int. Sci. and Pract. Conf. (Krasnoyarsk, April 27, 2022), vol. I, Krasnoyarsk: Siberian Institute of Business, Management and Psychology, 2022, pp. 19-22. ]]

Куренова, Д. Г., Коптикова Я. С. К выбору инструментов повышения коммуникативной эффективности рекламы (на примере рекламной кампании вуза) // Научный альманах Центрального Черноземья. 2022. № 2-9. C. 62–70. [[ Kurenova D. G., Koptikova Ya. S. To the choice of tools to improve the communicative effectiveness of advertising (on the example of an advertising campaign of a university) (in Russian). In: Scientific Almanac of the Central Chernozem Region, 2022, no. 2-9, pp. 62-70. ]]

Лочан С. А. Оценка эффективности коммуникативного воздействия рекламных кампаний на конечного потребителя в торговле // Гуманитарные технологии и интеллектуальное лидерство: сб. тез. докл. междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 2 июня 2016 г.). Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова. Москва: Favourites – электронные научные публикации, 2017. С. 81–83. [[ Lochan S. A. Evaluation of the effectiveness of the communication impact of advertising campaigns on the end consumer in trade (in Russian). In: Humanitarian Technologies and Intellectual Leadership: a collection of abstracts of the international scientific and practical conference (Moscow, June 02, 2016), Russian University of Economics named after G. V. Plekhanov. Moscow: Favorites – electronic scientific publications, 2017, pp. 81-83. ]]

Круглая Т. С. Подходы к оценке эффективности рекламной кампании // Трибуна ученого. 2022. № 5. С. 519–523. [[ Kruglaya T. S. “Approaches to evaluating the effectiveness of an advertising campaign” (in Russian). Tribune of the Scientist, 2022, no. 5, pp. 519-523. ]]

Хобсон Лейн, Ханнес Хапке, Коул Ховард. Обработка естественного языка в действии. СПб.: Питер, 2020. [[ Hobson Lane, Hannes Hapke, Cole Howard Natural Language Processing in Action (in Russian). St. Petersburg: Peter, 2020. ]]

Большакова Е. И., Воронцов К. В., Ефремова Н. Э., Клышинский Э. С., Лукашевич Н. В., Сапин А. С. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных. М.: Изд-во НИУ ВШЭ, 2017. [[ Bol'shakova E. I., Vorontsov K. V., Efremova N. E., Klyshinskiĭ E. S., Lukashevich N. V., Sapin A. S. = Automatic Processing of Natural Language Texts and Data Analysis (in Russian). Moscow: National Research University Higher School of Economics, 2017. ]]

Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т. Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка. СПб.: Питер, 2019. [[ Bengfort Bendzhamin, Bilbro Rebekka, Okheda Toni. Applied Text Data Analysis with Python. Machine Learning and Building Natural Language Processing Applications (in Russian). Saint Petersburg: Peter, 2019. ]]

Шолле Ф. Глубокое обучение на Python. СПб.: Питер, 2018. [[ Francois Chollet. Deep Learning with Python (in Russian). Saint Petersburg: Peter, 2018. ]]

Основы Natural Language Processing для текста [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/Voximplant/articles/446738/ (дата обращения: 15.04.2023). [[ (2023, Apr. 15). Osnovy Natural Language Processing dlya Teksta = Fundamentals of Natural Language Processing for Text [Online] (in Russian). URL: https://habr.com/ru/companies/Voximplant/articles/446738/ ]]

Tweet Sentiment and Emotion Analysis [Online]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/subhajournal/tweet-sentiment-and-emotion-analysis (2023, Apr. 20).

Full Pepsi Commercial Starring Kendal Jenner [Online]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=uwvAgDCOdU4 (2023, May 11).


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2023 Р. Р. Мавлютова, Д. Р. Богданова