株式会社 LIVE BOARD（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長 櫻井 順、以下LIVE BOARD）は、グループ会社である株式会社電通（本社：東京都港区、取締役社長執行役員：槫谷 典洋　以下、電通）と共に、OOH※1広告において効果があるとされていながら、これまで検証できていなかった「世の中ゴト効果」の検証を実施。LIVE BOARDの効果検証基盤※2や、ドコモの位置情報データ等を活用したアスキング調査データ※3に基づく分析により、その効果を可視化することに成功しました。

※1 Out of Homeの略。交通広告や屋外広告、商業施設での広告など、家庭以外の場所で接触する広告媒体の総称
※2 ドコモの位置情報データ等から、特定（指定）の場所・時間にいたと予測される人を抽出し、広告接触した人のブランドリフト調査が出来る仕組み
※3 調査期間：2019年7月～2021年1月　対象エリア：LIVE BOARD出稿エリア（東京）　対象年齢：15歳～69歳　調査方法：「世の中ゴト効果」の検証として、他者推論によるノルム値を蓄積　（LIVE BOARD調べ）
　
　

◆「世の中ゴト効果」とは？

「世の中ゴト効果」とは、生活者が広告に接触することで、「世の中の人はこの広告が印象に残っているだろう」「これが好きだろう」という世の中での「話題感（他者推論）」による、生活者自身の購入・利用意向を押し上げる効果です。これは、OOH広告に対してこれまでも期待されてきた効果で、今回はその正体を定量的に検証することに成功しました。

　

◆OOH広告が持つ「世の中ゴト効果」、購入・利用意向が1.43倍に

当社で実施した59件の調査結果をもとに検証したところ、生活者の「購入・利用意向」に対しては、生活者自身がどう思っているかだけでなく、「世の中の人がどう思っているか（人気があると思われているか/売れていそうか）」の影響を強く受けており、「世の中ゴト効果」があることが分かりました。具体的には、「世の中ゴト効果」を介した「購入・利用意向」への効果は、個人の興味が「購入・利用意向」へ与える効果と比べて、1.43倍に大きくなる事がわかりました。
加えて、若者層（対象年齢：15歳～29歳男女）に対してはこの効果がさらに大きく、2.44倍に高まるという分析結果が出ています。

◆テレビCM×LIVE BOARDで「世の中ゴト効果」が増幅

また、テレビCMを組み合わせることで「世の中ゴト効果」がさらに増幅することもわかりました。LIVE BOARD媒体単体でも「世の中ゴト効果」を期待できますが、テレビCMと併用することでより少ないインプレッションでも高い「世の中ゴト効果」を生み出すことができます。

またβ版ソリューションとして、態度変容（サービス認知/特徴理解/興味/利用意向/来店）を軸に、テレビCMとLIVE　BOARDの予算配分をシミュレーションする機能を備えたツール※1を開発しました。過去のココリサ調査※2を活用し、予算配分の目安を算出します。今後はターゲット属性や対象商品の業種/カテゴリーなどに応じて最適化できるように、ツールを改善していく予定です。

※1 利用条件として、特定の広告代理店（複数）からのご発注が条件になります。
※2 「ココリサ」は株式会社ドコモ・インサイトマーケティングが主体であるサービスです。事前許諾を得たスマートフォンユーザーの携帯電話基地局の位
置情報をもとにアンケート依頼をするサービスであり、匿名性を確保した形でのみ、位置情報とアンケート結果を紐づけて分析することが可能です。

◆ウェブ電通報より「世の中ゴト効果」コンテンツ配信
第1回：OOHには秘めたる価値「世の中ゴト効果」がある！
https://dentsu-ho.com/articles/8010

第2回：OOHの「世の中ゴト効果」を実証せよ！
https://dentsu-ho.com/articles/8018

第3回：「世の中ゴト効果」で、OOHプランニングは進化していく
https://dentsu-ho.com/articles/8034


◆【関連動画】LIVE BOARDサービス紹介
URL：https://service.liveboard.co.jp

◆株式会社LIVE BOARDとは？

データドリブンにターゲティングや効果検証を実現するデジタルOOHアドネットワークオペレーター
OOH領域において国内で初めてインプレッション（広告視認者数）に基づく配信を実現。コロナ禍のような人流変化が起こりやすい状況下でも、"そのとき、その場所で、その広告を"見ると仮定される人数をもとに、限りなく実態に即した広告配信および課金体系を展開。加えて、屋外・屋内、電車内、駅構内など日本全国の多様なデジタルOOHを束ねた独自ネットワークに国内最大級キャリアのビッグデータを掛け合わせることで、性・年代別によるターゲティングなど、従来のOOHでは難しかった"ヒト"基点による配信を可能にしました。

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