베타이항회귀모형을 이용한 다양한 요인에 따른 광고 노출분포 추정

Estimation of Advertising Exposure Distribution by Beta-binomial Regression Model

본 연구는 매체계획에서 광고 효과를 측정하기 위해 가장 기본적인 역할을 하는 노출분포의 추정 문제를 다루고 있다. 노출분포는 광고 효과를 수량적으로 측정하기 위한 각종 지표들을 산출하는데 사용되기 때문에 정확한 추정이 매우 중요하다. 현실에서는 다양한 특징의 다수의 청중들을 대상으로 특정 광고 스케줄에 따른 노출여부를 표본조사를 통해 수집하기 때문에 해당 광고에 대한 노출여부를 측정하더라도 차이를 규명하기 위해서는 일련의 통계적 추론과정을 필요로 한다. 본 연구에서는 특정 광고에 대한 노출분포를 추정하기 위한 다양한 요인과 노출확률간의 관계를 베타이항회귀모형을 이용한 방법을 제안하였다. 베타이항분포는 현재까지 가장 널리 사용하는 광고 노출분포모형이지만, 이제까지는 특정 표적집단에 대한 노출분포를 각각 추정하거나, 각각의 게재시점에 따른 노출확률을 개별 회귀모형을 이용해 추정함으로써 반응값들 간의 상관성을 무시하였다. 본 연구에서는 이와 같은 단점을 보완하기 위한 방법으로 베타이항회귀모형을 이용한 노출분포 추정방법을 제안하였다. 이 방법을 통해 하나의 모형을 통해 다양한 표적집단에 대한 노출분포를 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 집단들 간의 노출확률의 차이와 외부 요인들의 영향력의 정도를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 실제 사례를 통해 제안한 모형이 광고 매체계획에서 효과적으로 활용할 수 있음을 보여주었다.

This study discusses a problem for the estimation of advertising exposure distribution which plays an important role in measuring advertising effect in the media planning. Exposure distributions are important since they have been used to make various indicators for the quantitative advertising measure. It needs the statistical inference that we identify the differences of advertising effects in the media planning process due to the sample survey for collecting the audience data during a advertising campaign. We propose the beta-binomial regression model for the estimation of exposure distribution in order to reflect the relationship between exposure probabilities and various factors. Beta-binomial models have been widely used in estimating exposure distribution, but they are independently estimated following each groups, or some researchers ignore dependency of responses by independently using regression model for each issues although same audiences meet advertising repeatedly. Beta-binomial regression model provides an analysis frame to make researchers estimate the exposure distribution for various audiences, identify the differences between their exposure probabilities and estimate the significant effects of related factors. This study shows that the proposed method can be applied in the media planning through empirical study.