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본 연구는 지상파TV 방송광고캠페인의 노출효과를 예측하고, 누적빈도분포의 추정을 통해 방송광고캠페인의 비히클별 노출효과를 예측하였다. 그리고 실제 집행결과누적빈도분포와 연구에서 예측된 누적빈도분포를 비교하여 오차를 확인하였다. 광고시청률을 예측하는 과정에서는 회귀모형과 시계열모형(ARIMA/지수평활), 데이터마이닝(신경망) 모형을 사용하여 어떠한 모형의 예측정확도가 높은가를 평가하였다. 연구결과, 광고시청률 예측에서 회귀모형과 데이터마이닝(신경망) 모형의 예측정확도가 높은 것으로 나타났고, 4가지 모형의 시청률 예측결과와 BBD 모델을 활용하여캠페인들의 누적빈도분포를 추정한 결과도 지상파TV 방송광고캠페인의 기획에서 광고시청률 예측과 미디어 모델의 활용을 통해 캠페인의 누적빈도분포 추정이 가능하다는 것을 보여 준다.
The main purpose of this study is to investigate the exposure effect of network TV advertising campaigns. Advertising campaign exposure effects such as cumulative frequency distributions using the forecasted TV advertising ratings and media model are estimated and statistically examined. Four different forecasting methods are used to predict advertising ratings in Korea. The four different methods applied are regression model, time series model(ARIMA/exponetial smoothing), and neural network model. The estimated exposure distributions using media model based on BBD are also compared with actual cumulative frequency distributions provided by the AGB Nielsen Co. The results shows that there is only a marginal gap between actual cumulative frequency distribution and predicted cumulative frequency distribution. The possibility of estimating cumulative frequency distribution using the predicted advertising ratings and media models are verified in this study.
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advertising effects, media planning, rating forecast, media model, exposure effects
