Сердцем и глазами: как AI узнает, что на самом деле цепляет аудиторию

Как AI учит бренды измерять внимание и эмоциональную реакцию

Клики и конверсии — это не предел ожиданий и мечтаний для бизнеса. Уже сегодня бренды начинают задаваться вопросом, кто заметил рекламу, какие эмоции она вызвала, как выделиться среди конкурентов и создать эмоциональную привязанность у пользователей. 

Эти вопросы стали куда важнее, чем количество показов и охват аудитории, поскольку пользователи сталкиваются с digital-выгоранием на постоянной основе — ленты соцсетей и новостных порталов превратились в бесконечную подборку, среди которой так и норовит вылезти рекламный пост или видео. 

Для этой цели среди ИИ-инструментов бизнесу стоит обратить внимание на attention tracking, то есть отслеживание внимания, и нейроаналитику. 

 Что такое attention tracking

Отслеживание внимания — это технология, которая призвана анализировать, сколько и какое количество и качество внимания пользователь уделяет рекламным креативам.

Как это отслеживается: с помощью датчиков, отслеживающих глаза пользователя, веб-камер или машинного зрения камер с внедренным ИИ отслеживают и анализируют, куда смотрит пользователь, что привлекает его внимание, и когда он теряет интерес к креативу.

Такой подход существенно меняет подход к замеру вовлеченности пользователей, а напрямую фиксирует, как воспринимается контент. 

По данным исследования, между ростом метрики Attention на 10% замечена корреляция с ростом метрики Brand Recall, то есть узнаваемостью бренда, на 15–20%.

Что такое нейроаналитика

Нейроаналитика — это понятие, которое образовалось на стыке различных областей — нейротехнологий, психологии и анализа данных. Направление изучает, как человек воспринимает стимулы, например, рекламу, креативы, контент или интерфейс, и фиксирует, как мозг и тело человека на них реагируют. 

В арсенале нейроаналитики сегодня ИИ-алгоритмы, которые находят в реакции пользователей следующие закономерности:

• Какие цвета и композиции притягивают и удерживают взгляд пользователя;
• Как эмоции в кадре влияют на запоминаемость бренда или товара;
• Как выражения лиц зрителей соотносятся с Brand Recall;
•   Какие сцены вызывают у пользователя эмоциональный отклик. 

Сервисы для замера доли внимания и нейроаналитики поведения пользователей

  Давайте подробнее посмотрим, какие инструменты и решения сегодня есть на рынке и применяются в маркетинге.

Realeyes

Realeyes — сервис для аналитики внимания на основе ИИ. В основе технологии — анализ видео через веб-камеры. Анализу подвергаются участники фокус-групп и других мероприятий. 

Под капотом сервиса продукт Emotion AI, который фиксирует изменение выражения лица при показе digital-продуктов. Emotion AI умеет:

• Отслеживать микровыражения лица, направление взгляда и длительность визуального контакта;
• Оценивать уровень внимания и эмоциональную вовлеченность;
• Прогнозировать, как креатив повлияет на такие метрики, как Brand Lift и намерение совершить покупку. 

Источник: https://www.realeyesit.com/technology/emotion/

Nielsen Consumer Neuroscience

Nielsen использует отслеживание глаз уже много лет. Технология фиксирует движение и направление взгляда, скорость переключения внимания между объектами и зоны фокусировки при просмотре рекламных креативов. 

Среди возможностей решения:

• Построение тепловой карты внимания для баннеров, креативов и POS-материалов;
• Выявление элементов дизайна, которые притягивают и теряют внимание пользователей;
• Помощь в оптимизации расположения логотипов и CTA.

 Nielsen верит, что нейронаука необходима для прогнозирования результатов и тестирования рекламы до запуска:

Источник: https://www.nielsen.com/insights/2017/when-emotions-give-a-lift-to-advertising/

Attention Time

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13201 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

Attention Time от Playground xyz — это технология для измерения реального внимания пользователя к конкретному креативу или другой рекламной активности в секундах.

Сервис предоставляет следующие возможности:

• Создание прогнозной модели, основанной на данных об отслеживании взгляда, для расчета оптимального времени, на которое требуется обратить внимание пользователю на конкретный креатив, чтобы он успешно прошел по воронке.
• Точный замер внимания до секунды;
• Замер эффекта от роста внимания на Brand Lift.

Источник: https://insights.gumgum.com/hubfs/Optimal%20Attention%20White%20Paper/PXYZ_Optimal_Attention_Whitepaper_final.pdf

Lumen Research

Eye-tracking от Lumen Research — это модели внимания, построенные на данных об отслеживании взгляда реальных пользователей.

Компания собрала данные о внимании, обучив на них ML-модель, которая может предсказывать, как долго пользователь будет смотреть на тот или иной креатив. 

Умеет:

• Моделировать внимание пользователя без реального отслеживания взгляда на основании макета и расположения баннеров;
• Предсказывать, сколько по времени внимания пользователя будет уделяться креативу.

Источник: https://lumen-research.com/media-buying/

Инструмент Affectiva и iMotions 

Affectiva — инструмент для понимания, как пользователи взаимодействуют и реагируют на контент, продукты и сервисы на основе эмоций.  

Что умеет:

• Анализировать выражение лица из любых видеоисточников;
• SDK (Software Development Kit) — позволяет создавать собственное приложение;
• Определяет и анализирует сразу множество лиц одновременно;
• Определение спикера на видеоконференциях;
• Процесс анализа возможен в записи и в режиме реального времени.

Как перевести внимание и эмоции на бизнес-язык

Как в маркетинге превратить данные о внимании, взгляде и эмоциональной реакции в бизнес-показатели? Для этого необходимо связать полученные данные с KPI бренда:

• Оценка внимания влияет на Brand Lift и Brand Recall: чем дольше пользователь смотрит на креативы, тем выше его осведомленность о продукте или услуге бренда.
• Продолжительность просмотра влияет на намерение совершить покупку: более длительное взаимодействие с контентом и креативами повышает вероятность совершения покупки.
• Эмоции коррелируют с лояльностью: позитивные эмоции сказываются на вероятности совершения повторных покупок. 

Чтобы системно работать с этими показателями, необходимо применять аналитический подход:

• Запускайте A/B-тесты для оценки внимания: тестирование нескольких версий ролика или баннера, анализ внимания и отслеживание взгляда;
• Составляйте тепловую карту внимания: замеряйте, как пользователь реагирует на ваши креативы, какие элементы оставляет без внимания;
• Прогнозируйте, какие эмоции вызывают те или иные креативы.

Выводы

В ближайшие годы ИИ, несомненно, сделает несколько шагов вперед в анализе внимания и оценке эмоций пользователя. Развитие этих технологий сильно меняет подход к пониманию вовлеченности, эмоциональной привязанности и реакции на рекламу пользователями.

Если интегрировать такие инструменты в маркетинговую практику, то еще на этапе рекламного продакшена станет возможным прогнозировать реакцию аудитории, эмоции и внимание, которое пользователи обратят на маркетинговые креативы. 

Такой подход качественно меняет анализ взаимодействия аудитории с транслируемыми брендом сообщениями: теперь оцениваются не обезличенные клики, а настоящие эмоции и взгляд пользователей на продукт или сервис.