ks582/ai-video-ad-simulation-core
A synthetic pretest platform that simulates video ad delivery to AI agents (synthetic viewers) using Chain of Thought (CoT) reasoning to model how target audiences process and respond to ad exposure — enabling advertisers to estimate brand lift metrics before real-world deployment.
SUMMARY AI要約 by gpt-5-mini
このリポジトリは、動画広告を実際に配信する前に「合成プリテスト」で効果を推定するプラットフォームです。ターゲット層を模した構造化されたペルソナ（人口統計や行動傾向を公的統計からサンプリング）を持つAIエージェントがマルチモーダルLLMで広告を「視聴」し、露出前後の状態変化を計測することで、実際の予算を使う前にブランドリフトを因果的に推定します（ライセンスはBSL 1.1、5年後にApache 2.0へ移行）。 主な利用者は広告主、クリエイティブ/プランニングチーム、計測・分析担当者です。特徴は次の通りです。 - 双子検証（Treatment vs. Control）のペア設計で因果推定：共通のセグメント・個人ベースライン（Call 0-A/0-B）を共有し、処理群は広告視聴、対照群は非視聴を経て差分を算出。 - パイプライン（動画→正規化スキーマ、ペルソナ生成、セッションシミュレーション、統計解析、診断、出力スキーマ）により再現可能な測定を実行。 - 測定指標はファネル7指標（認知〜検索意図まで）とHeadroom Lift、信頼区間付きのペア差推定。広告構造に基づく根本原因分析と改善仮説も出力。 既知の制約として、READMEでは実世界データによる較正がない点が指摘されています。
使用言語(バイト数比)
オーナー情報
日付
| GitHub作成日 | 2026-05-09 |
| 最終Push | 2026-05-09 |
| 当サイト初検出 | 2026-05-09 |
| 最終取得 | 2026-05-09 16:11 |
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