DBi presentó el impacto del recuerdo en intención de compra en AEDEMO.

El informe de Ads Creative Meta Analysis (ACMA)” se lanzó en la última edición de AEDEMO TV.Los principales resultados se presentaron en la 36ª edición de AEDEMO TV. Andriy Tkachenko, Data Scientist en DBi Data Business Intelligence, y Paz Vega, responsable de New Business & Cloud Services analizaron el contenido publicitario en televisión a través del uso de tecnología de Inteligencia Artificial (IA

 

DBi Data Business Intelligence, unidad especializada de Havas Media Group España, presentó su estudio que analiza por primera vez el contenido publicitario en televisión a través del uso de tecnología de Inteligencia Artificial (IA). El informe de “Ads Creative Meta Analysis (ACMA) ofreció las claves para comprender cómo se genera relevancia en los anuncios e identificó los  factores que pueden ayudar a detectar y aprovechar nuevas oportunidades en las estrategias de medios.

Este estudio inédito es el resultado de un proceso de análisis desarrollado en distintas fases. El equipo se basó en tecnología de Google para examinar una selección de anuncios de la base de datos de InfoAdex emitidos durante los últimos 6 años. Estas capacidades de Inteligencia Artificial facilitaron la detección de objetos y texto, así como la clasificación de los diferentes vídeos con miles de etiquetas. Toda esta información se complementó con datos de audiencia de Kantar (cuándo se emitió, a quién llegó…) y con los resultados de AdScore, el estudio de Havas Media Group que mide el impacto de los anuncios.

“La utilización de técnicas de IA supone un cambio de paradigma, multiplica la información disponible sobre el contenido, con una fracción del coste, y esto permite responder cuestiones desde el dato que antes eran inabordables. En segundos podemos analizar de forma masiva vídeos y parametrizarlos según criterios objetivos y homogéneos. ¿Cuánto tiempo permanece cierto contenido en el anuncio? ¿Qué logos tienen más presencia? ¿Qué expresiones? ¿Qué textos? ¿Aparecen vehículos? Se trata de información que aporta otra dimensión al análisis de contenido” explicó Andriy Tkachenko, Data Scientist en esta unidad especializada.

El informe de DBi Data Business Intelligence señala distintas conclusiones sobre la composición de los anuncios y su audiencia, y capacidad de generar recuerdo e intención de compra. Por ejemplo:

  • El 81% de los vídeos analizados son identificados por la tecnología de IA como anuncios de televisión, pero el porcentaje restante comparte más características propias de los videoclips, tráileres de cine o presentaciones de producto. En algunos sectores como Energía, por ejemplo, aquellas creatividades que no parecen de televisión generan un 57% más de recuerdo por GRP que otros anuncios (según métricas de ACMA).
  • El análisis puede conseguir datos aún más específicos sobre la optimización del contenido, si se sigue con el ejemplo anterior, dentro del sector Energía, aquellos anuncios similares a tráileres o con elementos deportivos casi doblan el índice de recuerdo por GRP.
  • Con el contenido identificado, el equipo puede desarrollar estudios más detallados a través de la agrupación por ámbitos (Belleza, Droguería y Farmacia, Naturaleza…) para profundizar en su composición según sectores. Así se observa que el contenido de Tecnología o de Entretenimiento es el más utilizado o que, en otros sectores como Alimentación, se incluyen más elementos relacionados con Animales.
  • Finalmente, el análisis ACMA incide en la capacidad de generar recuerdo de una creatividad proporcionando conclusiones como, por ejemplo, que el contenido de Droguería y Farmacia no resulta especialmente atractivo pero sí se posiciona bien en términos de intención de compra. Los anuncios con contenido de Animales, en cambio, serían el caso contrario.

Este estudio supone un paso más por parte de Havas Media Group hacia la conexión “significativa” entre marcas y consumidores, ayudando a localizar contenido de marca relevante para el consumidor y que genere un impacto positivo en el contexto adecuado, en este caso la TV.

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