Umjetna inteligencija i neuroznanost sve više mijenjaju način na koji marketinški stručnjaci planiraju oglašivačke kampanje. Kako piše Marketing Tech, novi alati omogućuju procjenu pažnje, emocionalnih reakcija i prepoznatljivosti brenda prije ulaganja u medije, a cilj je unaprijediti oglase i učinkovitije koristiti marketinške budžete.
Testiranje oglasa prije početka kampanje
U digitalnom oglašavanju privlačenje pažnje publike jedan je od najvećih izazova. Ako oglas ne zaustavi korisnika tijekom pregledavanja sadržaja, njegova poruka može proći nezapaženo. To znači da i kvalitetno osmišljena kampanja može ostvariti slabije rezultate od očekivanih.
Zato se sve više razvijaju alati koji kombiniraju neuroznanstvene spoznaje i umjetnu inteligenciju kako bi procijenili potencijal oglasa prije njegova objavljivanja. Jedan od primjera je BrainSuite AI, platforma koja analizira oglašivačke materijale prema pokazateljima kao što su privlačenje pažnje, prepoznatljivost brenda i emocionalna angažiranost.
Platforma povezuje rezultate testiranja s podacima prikupljenima nakon kampanje. Na taj način marketinški timovi mogu usporediti početne procjene sa stvarnim pokazateljima, poput stope klikova i kupnji, te bolje razumjeti koji su elementi oglasa pridonijeli rezultatima.
Pažnja je prvi korak do učinkovitog oglasa
Na konferenciji DMWF North America Karel Ellis-Gray, voditelj korisničkog uspjeha u BrainSuiteu, istaknuo je nekoliko ključnih pitanja za procjenu oglašivačkih materijala. Privlači li oglas pažnju? Je li brend dovoljno prepoznatljiv? Je li poruka uvjerljiva i emocionalno zanimljiva? Sadrži li jasan poziv na akciju?
Prema njegovim riječima, privlačenje pažnje prvi je korak, osobito na društvenim mrežama gdje korisnici brzo prelaze s jednog sadržaja na drugi.
Prediktivna umjetna inteligencija može pomoći marketinškim timovima da unaprijed procijene potencijal pojedinih oglasa i prepoznaju dijelove koje je potrebno poboljšati prije objave. Takvo testiranje omogućuje usporedbu različitih kreativnih rješenja bez oslanjanja isključivo na subjektivnu procjenu.
Međutim, privlačenje pažnje nije dovoljno. Važno je i da publika zapamti brend te da oglas potakne željenu reakciju. Zato se procjena učinkovitosti nastavlja analizom uvjerljivosti poruke i njezina utjecaja na ponašanje korisnika.
Što neuroznanost može otkriti o reakcijama publike?
Neuroznanstvene metode omogućuju istraživanje načina na koji ljudi obrađuju informacije i reagiraju na marketinške poruke. U kombinaciji s umjetnom inteligencijom, takvi podaci mogu pomoći u prepoznavanju obrazaca koji su povezani s interesom publike i preferencijama potrošača.
Jedno nedavno istraživanje ispitivalo je može li kombinacija neuroznanstvenih podataka i strojnog učenja pomoći u predviđanju toga koje će se reklame više svidjeti potrošačima.
Sudionici istraživanja gledali su niz videozapisa, dok su njihove reakcije bilježene analizom izraza lica (FEA) i mjerenjem elektrodermalne aktivnosti (EDA), odnosno promjena električne vodljivosti kože povezanih s fiziološkim reakcijama.
Istraživači su potom koristili model strojnog učenja Random Forest kako bi procijenili preferencije sudionika. Model je postigao 81 posto točnosti u predviđanju preferencija unutar promatranog uzorka. Rezultati su također pokazali povezanost osjećaja radosti i angažiranosti u analiziranim oglasima.
Ipak, rezultate treba tumačiti oprezno. Istraživanje je bilo usmjereno na jedan sektor i provedeno na relativno malom uzorku sudionika. Stoga rezultati upućuju na potencijal ove metode, ali ne znače da će jednaka točnost vrijediti za sve publike, industrije i vrste oglasa.
Prepoznatljivost brenda važna je i u sadržaju kreatora
Jedan od izazova suvremenog marketinga jest pronaći ravnotežu između autentičnosti sadržaja i vidljivosti brenda. To je posebno važno u suradnjama s kreatorima sadržaja, gdje previše naglašena promocija može djelovati neprirodno, ali prekasno pojavljivanje brenda može smanjiti njegovu prepoznatljivost.
Ellis-Gray ističe da samo prikazivanje logotipa na zaslonu ne jamči da će ga gledatelji doista primijetiti. Ako se brend u videu pojavi tek nakon nekoliko minuta, dio publike možda neće ni doći do tog dijela sadržaja.
Analizom pažnje gledatelja i trenutaka u kojima napuštaju video, marketinški timovi mogu prepoznati prilike za ranije predstavljanje brenda. Pritom je važno zadržati prirodan ton i autentičnost zbog kojih publika uopće prati određenog kreatora.
Takvi uvidi mogu pomoći u osmišljavanju sadržaja koji istodobno odgovara stilu kreatora i ostvaruje ciljeve oglašivačke kampanje.
Povezivanje predviđanja sa stvarnim rezultatima
Nakon završetka kampanje marketinški stručnjaci mogu usporediti rezultate početnog testiranja s pokazateljima poput broja klikova, pregleda i ostvarenih kupnji. Povezivanje tih podataka s rezultatima prethodnih kampanja omogućuje prepoznavanje obrazaca koji se češće pojavljuju kod uspješnijih oglasa.
Pritom je važno odabrati pokazatelje koji odgovaraju cilju kampanje. Ako je cilj privući posjetitelje na internetsku stranicu, važna može biti stopa klikova. Ako je cilj povećati vidljivost, relevantniji mogu biti pregledi i zadržavanje pažnje. Za prodajne kampanje ključan pokazatelj mogu biti ostvarene kupnje.
Umjetna inteligencija tako može pomoći u prepoznavanju elemenata povezanih s boljim rezultatima, ali ne može jamčiti da će oglas postati viralan ili ostvariti očekivanu prodaju. Na rezultate utječu i drugi čimbenici, uključujući publiku, ponudu, konkurenciju, odabir kanala i vrijeme objave.
Podaci kao podrška pametnijim marketinškim ulaganjima
Kombinacija neuroznanosti i umjetne inteligencije upućuje na pomak prema podatkovno utemeljenom odlučivanju u marketingu. Umjesto da se učinkovitost oglasa procjenjuje samo prema iskustvu ili osobnom dojmu, marketinški timovi mogu koristiti dodatne pokazatelje za testiranje kreativnih ideja prije nego što ulože veće budžete.
Takav pristup ne uklanja neizvjesnost niti zamjenjuje kreativnost. Njegova je vrijednost u tome što pruža dodatne informacije za donošenje odluka, otkrivanje slabijih elemenata kampanje i bolje razumijevanje ponašanja publike.
O primjeni umjetne inteligencije, podatkovno utemeljenom marketingu i učinkovitosti kampanja raspravljat će se i na nadolazećem događanju DMWF Amsterdam, koje okuplja teme i trendove iz područja marketinške tehnologije.
