決済だけが残ります
対象物前の通行と視線は、POSのどこにも残りません。売れた後の数字では、なぜ売れたのか、どこで逃したのかを分けられません。
saai ads insight · リテールメディア · 購買時点広告
この枠は、
どれだけ見られたでしょうか。
対象物の前を通り過ぎた人、足を向けて近づいた人、視線が止まった場所を分けて数えます。枠の価値を結果ではなく現場の反応で測ります。
- 通行 · 通り過ぎた
- 接近 · 近づいた
- 注目 · 視線が止まった
通路をそのまま通り過ぎれば通行、足を向けて近づけば接近、その前で視線が止まれば注目です。
- 通行
- 1,240人 · 日間
- 接近 · 通行の25.6%
- 318人
- 注目 · 接近の44.7%
- 142人 · 平均3.1秒
- 行動 · 選択項目
- 46件 · 手に取る
個人を識別せず、視線と反応だけが残ります。分析後に映像は削除されます。 * 数値は例示です。
01 限界
広告枠を結果だけで評価する限界
場所の価値に根拠がありません
購買直前の枠は、現場の実際の反応で評価すべきです。
今は店舗の立地と来店者数で単価を決めています。同じ店舗の中でどの枠がより見られたかは、交渉のテーブルに乗りません。
同じ店舗、同じ期間
例示二つの枠の注目単価が
3.4倍差がつきます
来店者数が同じなので、今は同じ値段で売られています。注目まで測ると、二つの枠が別の商品だとわかります。
saai ads insight は枠ごとの通行・接近・注目を残します。単価の根拠が店の外ではなく枠の中に生まれます。
- A枠通行1,240 · 注目142注目率11.5%
- B枠通行1,190 · 注目40注目率3.4%
- 単価月60万ウォン同額 · 注目1件あたり4,225ウォン vs 15,000ウォン
A枠 · 注目1件あたり
4,225ウォン
B枠 · 注目1件あたり
15,000ウォン
前提 · 30日間測定 · 枠単価は月60万ウォンで同額 · 注目は1.5秒以上の視線停止を基準
すべての数値は例示です。実際の値は測定後、枠ごとのデータに置き換えます。
saai ads insight の測定
通った数から、
留まった視線まで。
対象物ごとの通行・接近・注目・行動を測定します。次の配置の根拠が残ります。
02-1 四つの段階
反応は一つの数字ではなく四つの段階です
どの段階で人が離れるかが、そのまま処方です。
通行が少なければ場所を移し、接近が少なければ目線の高さと向きを見て、注目が少なければクリエイティブを見ます。同じ「成果不振」が三つに分かれます。
通行
対象物の前を通った人数。時間帯ごとに積み上がります。
接近
通った人のうち、足を向けて近づいた割合。
注目
視線が止まった区域。どこに長くとどまるかを見ます。
行動
手に取ったか、通り過ぎたか。選択項目です。
38%
1 / 4
* 数値は例示です。
02-2 シミュレーション
同じ通行で、場所だけを変えたとき
測定した通行をそのまま二つの配置に流すと、クリエイティブを変えるべき問題か場所を移すべき問題かが分かれます。
同じ通行 · 同じクリエイティブ例示
接近12%
- 接近率
- 12%
- 平均注目
- 1.4秒
- 行動転換
- 5%
接近26%
- 接近率
- 26%
- 平均注目
- 3.1秒
- 行動転換
- 11%
A · 通路端の壁面の読み方
通行は多いのに足が止まりません
通行数だけ見ればよい場所です。接近が12%にとどまり注目が1.4秒で切れるので、クリエイティブを変えても長く見られません。人がすでに通り過ぎる方向に立っている場所です。
シミュレーションは測定値を入力として使います。 実測なしで回した配置案は根拠になりません。枠ごとの通行・接近・注目を先に測り、その値で次の配置を比較します。確定は人が行います。
03 根拠
正確に数える根拠と、判断が変わる根拠
正確に数える
92〜95%
人が直接判定した接近・注目と比較した精度です。
- 通行・接近 2025 Q2
- 94.6%
- 注目区域 2025 Q2
- 92.3%
- 手に取る 2025 Q3
- 90.8%
* 数値は例示です。実際の精度は画角・照明・売場の形によって変わります。
判断が変わる
判断が覆った場所
例示最も高く売っていた枠が、最も見られていない場所でした
通行は店内で最多でしたが、足は止まりませんでした。レジ横の小さな売場が注目を3倍集めていました。単価体系を通行から注目へ移しました。
測定した枠
例示枠260件 · 6か月
業種と規模で記載します。ブランド名は表記しません。
累計測定
例示注目840万件
通行・接近・注目を分けて数えた累計件数です。
04 プライバシー
計測には匿名化した空間データだけを使います。
Privacy by Design
匿名化から始めます。SEAL エンジン
- 映像保存なし
- 分析後に削除、統計値のみ
- 原本保管なし
- 原本は残しません
- 個人特定不可
- 身元を消し、流れだけ
CVで現場を読み、SEALで身元を消します。
05 設置と測定
現場で3ステップ、アプリで3ステップ
設置 · 現場既存のCCTVで
01
画角を確認
対象物とその前の通路が1画面に収まるかだけ見ます
02
AIボックスを接続
既存レコーダー横のコンセント1口。新しい機器は増えません
03
スマホを接続
キーボード・マウス不要、スマホのブラウザで設定
1 / 3
測定 · アプリ対象物を指定すれば始まります
04
対象物指定
サイネージ・売場・陳列を画面上で区域指定
05
基準設定
接近距離と注目時間の基準を枠ごとに決めます
06
枠レポート
掲出単位の成果、時間帯・客層別レポートとCSV
1 / 3
入れ替え周期が短い枠ほど、掲出単位で残すことが重要です。次の掲出を決めるとき、前回の反応が根拠になります。
発展の道筋
測定が積み上がると、枠は市場になります
01
ターゲティング
時間帯・客層に合わせて露出を検討します。客層は個人を特定しない推定です。
02
客観的成果
露出・注目・転換を数字で見ます。枠の単価交渉の根拠になります。
03
ビッディング
オンライン広告のように、棚前の枠を売買する市場へつなげます。
検知・分析・実行連携で
同じ測定を三つの方法で読みます
同じ対象物を care は検知で insight は分析で読み、agent は実行へつなぎます。
- saai care検知
見逃せない出来事はないか
陳列・POP・サイネージ前の視線反応をリアルタイム確認
- saai insight分析
なぜそうなったのか
対象物ごとの注目度（gaze→pick・接近転換）を分析
- saai agent判断
何をすればよいか
ゴールデンゾーン・掲出位置・露出優先度を提案
1 / 3
店舗全体の動線まで読みたいなら
滞在・経路・区域転換は saai insight が読みます。ads insight は対象物の前で止まる地点からです。
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