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 , 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
— 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.
aiИсточник:
Nielsen Consumer Neuroscience
Nielsen 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:
aiИсточник:
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.
aiИсточник:
Lumen Research
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.
aiИсточник:
Инструмент Affectiva и iMotions
— 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.
emotion codeКак 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.
