Neuronale Netzwerke untersuchen Spots und Content auf typische auditive, visuelle und semantische Signale, um für jede Kreation das perfekte Umfeld zu finden.
In Zeiten der Informationsüberlastung haben Verbraucher Schwierigkeiten, sich auf Märkten zu orientieren oder Produkte und Services zu differenzieren. In Konsumentscheidungen greifen sie daher auf ihr vorhandenes Wissen über Marken zur Entscheidungsfindung zurück.
Welche Wissensstrukturen Verbraucher gegenüber der Marke ausbilden, hängt damit zusammen, welche visuellen und auditiven Signale sie in Werbekreationen von der Marke empfangen und wie diese Sinneswahrnehmungen kognitiv im Gedächtnis zu einem subjektiven Markenbild zusammengesetzt werden.
Um die Zusammenhänge zwischen den in Werbebotschaften ausgesendeten Signalen und der Werbewirkung beim Verbraucher nicht nur besser zu verstehen, sondern auch zu optimieren, entwickelt die Mediengruppe RTL Deutschland daher den Signature Code. Mittels Signature Code können zum einen visuelle, auditive und semantische Signale in Werbespots und dem (Programm-)Umfeld sichtbar gemacht und zu einer Content-DNA als Signatur verdichtet werden. Zum anderen erlaubt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Herstellung von Bezügen zwischen den Signaturen und der gemessenen Werbewirkung. Im Ergebnis können damit nicht nur Einflussfaktoren der Werbewirkung erklärt, sondern auch das Programmumfeld und die Werbekreation wirkungsoptimal aufeinander abgestimmt werden.
Um hierbei ein optimales Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und klassischer Werbewirkungsforschung zu ermöglichen, erfolgt das Vorgehen bei Signature Code in drei Stufen:
- Zunächst werden automatisiert Eigenschaften aus den Videoströmen der Werbekreation und des Programmumfelds mittels Verfahren der künstlichen Intelligenz extrahiert. Dies umfasst nicht nur Video- und Bildanalysen, bei denen beispielsweise sichtbare Personen, Objekte, Markeneinblendungen, visuelle Ästhetik, dominante Farben, Luminanzverläufe und Schnittwechsel extrahiert werden. Ebenso werden mittels Speech-to-Text und Optical Character Recognition (OCR) aus gesprochener Sprache und schriftlichen Einblendungen Texte gewonnen, um aus diesen semantische Signale, wie beispielsweise die Emotionalität oder Tonalität, zu gewinnen.
- Im zweiten Schritt werden die Signale dann zu einer Content-DNA, der sogenannten Signatur, verdichtet. Im Ergebnis führen dabei visuell-, auditiv und semantisch ähnliche Kreationen und Umfelder zu ähnlichen Signaturen. Dies bildet die Grundlage, um im dritten Schritt Signaturen mittels KI-Verfahren in den Bezug zur Werbewirkung zu setzen. Hierzu ist jedoch eine umfassende Datenbasis zur empirisch gemessenen Werbewirkung notwendig, die dem KI-Verfahren als Grundlage zur Mustererkennung und Vorhersage dienen.
- In einer einzigartigen Langzeitstudie wurden dazu in über 10 Jahren von über 1.100 Probanden dynamische und statische Werbewirkungsmaße wie die Realtime-Response, Likeability oder Konsuminteresse abgefragt und für die Nutzung der KI zusammengeführt. Anhand der Signaturen sowie der aus der Werbewirkungsstudie gewonnenen Informationen wurde dann ein maschinelles Lernverfahren trainiert, um Erfolgsmuster von Kreationen zu erkennen, sowie zukünftig Marken/Umfeld Optimierungen zu ermöglichen. Erste Ergebnisse auf Kreationsebene zeigen positive Zusammenhänge zur Likeability einer Kreation, wenn die Lautstärke eines Werbespots variabel und nicht lauter als 60 Prozent der Durchschnittslautstärke ist. Die Musikdominanz wirkt vorteilhaft, während zu viel Sprechtext sowie Texttafeln negativ auf die Likeability der Kreation wirken.
Im Rahmen von Signature Code konnte damit gezeigt werden, dass sich mittels KI-Verfahren Zusammenhänge zwischen der Signatur und der Werbewirkung für Kreationen gewinnen lassen. In nachfolgenden Untersuchungen werden Signaturen von Kreation und Programmumfeld gemeinsam analysiert, um letztlich ein Tool zu schaffen, welches bei der wirkungsoptimalen Einbettung von Kreationen in das Programmumfeld unterstützt.
Weiterhin stellt sich die Frage, inwiefern die Abstimmung von (Programm-)Umfeld und Marke die Empfänglichkeit der Verbraucher für die Werbebotschaft erhöht und sich somit Wissensstrukturen vorteilhaft verankern können. Denn dann führt Werbung zu den gewünschten Effekten.
