Айтрекинг от ИИ: Как оценить рекламу, не имея глаз?
Представьте, вы едете на пассажирском сидении и наблюдаете за городской жизнью через окна авто. Перед глазами бесконечное множество наружной рекламы: баннеры, растяжки, диджитал экраны… Но какие бренды или продукты вы запомнили? Много ли предложений удалось прочитать?
Неудачные цветовые решения, обилие мелких элементов и нечитаемые шрифты - всё это мы часто встречаем в мире наружной рекламы. Некоторые плакаты даже невооруженным взглядом можно оценить негативно. Но такая оценка субъективна, как и оценка создателей креатива, считающих его удачным.
В статье расскажем об инструменте, который позволяет объективно оценить креатив ещё до запуска рекламы всего за несколько секунд. Этот инструмент называется AICAP Predict и воссоздает айтрекинг исследование без участия респондентов.
AICAP Predict работает на основе модели, которая “симулирует” поведение людей и прогнозирует, каким образом и в какой последовательности будет распределяться внимание аудитории. В качестве результата вы получаете оценку креатива от 1 до 5 баллов.
Проведем исследование баннеров наружной рекламы из сферы недвижимости и на данном примере разберем, как инструмент может отличить хороший баннер от плохого.
Для исследования были выбраны 6 баннеров с рекламой жилых комплексов в разных городах России. На баннерах скрыты логотипы и названия брендов, а также контактная информация, но для наглядности нанесены соответствующие обозначения.
Проверьте свою экспертность или маркетинговую интуицию: какие из этих баннеров получат лучшую оценку от ИИ? Пишите в комментариях, насколько вы были близки к оценкам от нейросети.
Из чего складывается средняя оценка? Модель создаёт тепловую карту уровня внимания и рассчитывает вероятность того, что на выделенный элемент будет обращено внимание в первые 3-5 секунд просмотра.
Важно, чтобы внимание привлекали ключевые элементы - логотип бренда или суть предложения, от этого зависит их считываемость и запоминаемость. Если сильнее всего привлекает только рисунок/фотография, то баннер люди “увидят”, но информацию не усвоят.
Например, на исследуемых баннерах ниже вы видите рейтинг элементов, рассчитанный нейросетью. Хотя на каждом баннере есть элементы с очень высокой вероятностью обращения внимания в 98%, более удачным является нижний баннер. На нижнем баннере наиболее высокое внимание спрогнозировано к логотипу бренда и УТП с ценой м² квартиры, а на верхнем - к изображению девушки и рекламному слогану, не содержащему конкретного предложения.
Также модель показывает наиболее вероятные точки на изображении, на которых зрители остановят взгляд, и очередность такого взгляда. В идеальном варианте очередность взгляда совпадает с рекламным месседжем. Например, первая точка - на УТП, вторая - на названии бренда, третья - на условиях акции. Если точки вообще не совпадают с ключевыми элементами, то такой креатив требует правок.
Какие внести правки может также порекомендовать ИИ. Проанализировав тепловые карты, модель предложит меры по улучшению баннера: изменение расположения элементов, их размеров, цветов, шрифтов и регулировке контрастности.
На картинке ниже вы видите “цепляющие” точки двух баннеров из исследования и очередность взгляда на них. На баннере сверху привлекают внимание две точки из УТП, затем логотип бренда и снова УТП. На баннере снизу привлекает внимание контрастного цвета маленький значок, затем картинка и в конце слоган без конкретных предложений. На нижнем баннере логотип бренда и многочисленные УТП остаются без внимания, что плохо для считываемости и понимания данной рекламы.
По результатам исследования можно понять, какие креативы готовы к размещению, какие требуют изменений, а какие вообще лучше полностью переработать. Так, тест с помощью ИИ может быстро и объективно проанализировать рекламный креатив, а у вас останутся деньги и время для коррекции и более эффективного размещения.
Хотите попробовать AICAP Predict и протестировать свои рекламные материалы? Загружайте первые изображения бесплатно и получайте быстрый результат!