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あってるとも言えるし間違ってるとも言える。
で、同じ広告において、見る時間が長いほうが短い人より買う確率が高い、って話なら元増田のいう懸念は当たってると思う。
因果関係の取り違いっていうか。
でも、見る時間が長い、ってそれだけじゃないでしょ。
仮に利用者数が同じ電車があったとして、車載広告を載せるなら、利用時間の長い鉄道に出すのと短い鉄道に出すなら効果はどうなるか？
ムービーやストーリー等でひきつけて、注視させる時間を引き延ばした場合、ぱっと見て面白みのない広告に比べて効果はどうなるか？
そんなことが考えられるよね。
例えばさ。
注視する時間を引き延ばすことに成功した場合、ああこういう商品があるんだなあって認知させることに成功する確率は単純に高くなると思う。
そしたら、見る時間が長い広告と、見る時間が短い広告なら、長い広告のほうが商品認知度が高い、って統計になって、興味あるから見る時間が長い、ってのとは違うよね。
こうやって主体を人じゃなくて広告に変えると、ちょっと印象が変わるよね。
そして次に、認知度が高い商品は低い商品より売れる、って統計があったとする。
で、さっきの統計と組み合わせて因果関係を説明すると、無理やりでも見る時間の長い広告を作ったほうが売れる、って話でもちろん成り立つ。
つまりですね。
元増田のいうアプローチで正しいかどうか？ って話に対しては、広告の種類も見る人も商品もほんとに様々なものを全部ひっくるめてなのか、
同じ広告で単純に見る時間の差なのか、そういうデータ収集法の注釈がないとなんとも言えないです。
検証するためには、同じ商品で違う広告を用いて注視時間を変えることに成功した場合どうなるか、を調べるとか。
２０種くらいの広告をスライドショーさせて全部注視させ、１５番目の広告の表示時間を変えてみて、欲しいと思った順番を被験者に書かせてみた場合、１５番目の商品に順位変動があるか、とか。
そういうのがいるかもね。
まあしかしですね。
こういうのって様々な広告からデータあつめて、検定して有意差あるか見るわけだから、一定のエラーがでます。
確率的に、見る時間が違っても売れ行きがまったく変わらない商品ってでてくるはずなのね。
それどころか逆に、見るほど売れない、とかもあり得たり。
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そりゃまあおっしゃる通りで。 確率の高くなるモデルを用いてるからって言ったらそれまでだね。 今回は広告見る時間について、って話が前提だから、その一点についての話でそう言っ...
確率の高くなるモデルを用いてるからって言ったらそれまでだね。 だから「それまで」のもんなんだと思うぞ。特にマーケとか社会学系の統計は。 「物理的に妥当である」とかそうい...
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