광고학연구: 제 34권 2호
The Korean Journal Advertising, Vol.34, No.2. (2023)
pp.7~33

DOI : 10.14377/KJA.2023.4.30.7

GRPs만을 이용한 노출빈도분포 예측 : 지상파와 케이블 TV 중심으로

  • 박현수·단국대학교, 교수
  • 이인성·DMC 미디어, 박사
  • 권영빈·단국대학교, 박사과정
  • 한석영·단국대학교, 석사
본 연구는 GRPs만을 이용하여 Reach 1~5+를 추정하는 연구이다. 연구에 사용된 로지스틱 회귀분석은 이전 GRPs-Reach 추정 연구들에 사용되지 않은 방법으로, 0~100% 사이의 범위를 가지는 Reach를 추정하기에 적합한 분석 방법이다. 로지스틱 회귀분석 적용을 위해 GRPs와 Reach를 각각 Ln(자연로그), Logit(Ln(승산)) 형태로 변환해주었으며 결과값을 다시 GRPs, Reach 형태로 치환해주는 것으로 예측값을 산출하였다. 분석 결과, Reach 1+ 예측 오차 (MAE)는 지상파 채널 3.50, 케이블 채널 3.66이었으며 지상파 채널의 경우 선행연구와 비교하여 개선된 것으로 나타났다. 다음으로 GRPs와 Reach 1+, Reach 2+, … Reach (N-1)+를 활용하 여 Reach N+를 추정하는 방법론을 통해 Reach 2~5+를 분석하였다. 연구결과, 모든 모델의 설명력이 .90 이상으로 우수하였으며 예측 오차 또한 2.0 미만으로 나타났다. 본 연구는 GRPs 만으로 Reach 1~5+의 단계적 추정이 가능하다는 점에서 높은 실무활용도를 보인다. 본 연구결 과를 통해 광고 예산에 따른 GRPs는 물론 그에 따른 Reach 1~5+를 사전에 추정할 수 있어, 광고비의 효율적인 예산 운용이 가능할 것으로 기대된다.
도달률,빈도분포,로지스틱 회귀분석,미디어 모델,광고노출

Predicting Exposure Distribution Using GRPs : Focusing on Network & Cable TV in Korea

  • Park Hyun-soo
  • Lee In-sung
  • Kwon Yeong-bin
  • Han Seok-young
The purpose of this study is to estimate Reach 1-5+ using media models with only GRPs. The methodology, Logistic regression analysis used in this study, has never been used in the prior GRPs-Reach estimation studies. Study results show that logistic regression is a suitable method for estimating Reach for network & cable TV in Korea. For the application of logistic regression analysis, GRPs and Reach are converted into Ln(natural logarithm), Logit{Ln(odds)} forms respectively. The predicted Reach & Reach n+ are calculated by the algorithm with GRPs and Reach forms. Result also shows that the prediction error mean (MAE) for Reach 1+ is 3.5% for network TV and 3.66% for CATV. The method used in this study could help to reduce Network TV MAE compared to previous studies. Reach 2-5+ are also predicted with GRPs, Reach 1+, Reach 2+, …(Reach N-1)+ in this study. The MAEs for Reach 2-5+ are good enough compared to the estimation with BBD Model which is the most frequently used for predicting Reach n+. The R2 of all models were excellent over .90, and the prediction error(MAE) is less than 2.0%. In conclusion, this study shows a good sign for practical use to estimate Reach n+ without much efforts because it is possible to estimate Reach 1-5+ step by step with only GRPs in advance. It is expected to be possible to manage the budget of advertising costs efficiently with the models presented in this study.
GRPs,GRPs,Reach,Exposure Frequency Distribution,Logistic Regression,Media Model,Advertising Exposure
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