다양한 주의 측정항목의 장단점

그렇다면 관심이란 과연 무엇일까요? Karen Nelson-Field, Ph.D.에 따르면 Amplified Intelligence의 창립자이자 CEO인 WARC에서 주의는 "다른 자극을 무시하면서 우리 환경의 감소된 자극에 대해 인식을 집중하는 것(일시적일지라도)"으로 정의됩니다.

상호작용 측정항목: 양날의 검

오늘날 프록시 지표를 통해 주의력을 측정하려는 솔루션이 존재합니다.

클릭, 스크롤 및 마우스 호버와 같은 신호는 주의를 기울이는 불완전한 그림을 나타내지만 가치가 있습니다. 상호작용 데이터는 상호작용 경험에 유효하며 비대화식 경험에는 유효하지 않은 명백한 상호작용에 의존합니다.

또한 상호 작용 및 클릭 기반 메트릭은 고품질 사용자 경험보다 클릭 유인을 생성하는 인센티브를 만듭니다. 클릭과 스크롤을 많이 하면 주의를 끌 수 있습니다.

그러나 실제로는 주의, 혼란 및 불만족을 유발하는 고도의 대화형 경험을 제공했음을 의미할 수 있습니다.

불만을 품은 사용자가 오랜 기간 여러 경로를 거쳐 결과적으로 좋지 않은 결과를 초래하는 고객 서비스 전화 트리의 비유를 생각해 보십시오. 이것은 축하하기위한 품질주의입니까? 당연히 아니지.

그렇기 때문에 디지털 프록시는 상호 작용을 통해 사람의 존재 가능성을 감지하는 데 가장 적합합니다. 상호 작용 메트릭은 과도한 상호 작용을 목표로 하는 디지털 경험과 관련이 있습니다.

위험은 이러한 메트릭이 비디오와 같이 뒤로 기대고 초점을 적용해야 하는 매우 매력적인 경험에 불이익을 준다는 것입니다.

조회가능성 측정항목: 잠재력 증대를 위해 실행 가능

화면 공간, 비디오 완료율 또는 가청성과 같은 측정항목은 어떻습니까? 광고가 화면에서 볼 수 있는 경우와 그렇지 않은 경우 또는 동영상이 끝까지 재생되거나 사운드가 켜져 있는 경우 더 나은 관심 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 보고 들을 수 있는 가능성은 주의가 아닙니다.

광고가 웹사이트 페이지에서 6초 동안 부분적으로 표시되지만 다른 페이지, 다른 탭, 다른 브라우저 내부 또는 다른 기기에 동일한 6초 동안 주의가 집중되어 있다면 어떻게 될까요?

헤드폰을 통해 휴대폰에서 팟캐스트를 스트리밍하는 동안 광고는 들리지만 볼륨이 줄어들면 어떻게 될까요? 동영상 광고가 완료되었지만 2초 안에 화장실에 가기 위해 기기를 내려놓으면 어떻게 될까요?

설문조사 및 포커스 그룹: 조잡하고 실행 가능성이 낮음

널리 퍼져 있기 때문에 설문 조사 및 포커스 그룹에서 비롯된 자체 보고 메트릭을 호출할 가치가 있습니다. 이러한 기술은 자주 오용되고 기껏해야 조잡한 프록시입니다.

개별 미디어 소비 세션에 대해 실행 가능하거나 신뢰할 수 있는 주의력 측정을 거의 생성하지 않습니다. 특히 판매와 같은 실제 결과와 상관 관계가 약하거나 전혀 없는 브랜드 상승도 연구에서 발견된 세션에 대해 그렇습니다.

브랜드 편향과 정확한 측정에 대한 성향으로 인해 이러한 도구는 주의를 측정하거나 관리하는 데 문제가 있습니다.

뇌 스캔: 강력하지만 틈새 시장

마케터는 실제 인간의 관심 측정과 관련하여 증가하는 규율과 증거를 고려해야 합니다.

뇌 스캔(예: EEG) 또는 기타 신체 측정과 같은 기술은 콘텐츠 테스트를 위한 고위험 광고 상황뿐만 아니라 학술 환경에서도 오랫동안 사용되어 왔습니다. 그들은 강력한 학습과 통찰력을 얻을 수 있습니다.

동시에 이러한 실험실 기술은 확장되지 않고 비용이 많이 들고 부자연스러운 브랜드 경험을 생성하기 때문에 문제가 됩니다.

이러한 기술은 사람들에게 직접 접근할 수 없는 대유행 중에 특히 어렵습니다.

Super Bowl 광고 크리에이티브 데뷔를 최적화하는 데는 좋을 수 있지만 나머지 마케팅 업계는 폭발적으로 증가하는 일상적인 디지털 크리에이티브 및 타겟 캠페인에 대한 솔루션이 여전히 필요합니다.

얼굴 코딩 및 감정 AI: 초기 및 유망

얼굴 코딩 및 감정 AI는 비디오 시청 및 앱 사용의 경우 비용 효율적인 방식으로 확장되는 것으로 입증되고 있습니다. 자연스럽고 관찰적이며 주의력 및 기타 실제 결과에 대해 신뢰할 수 있고 예측할 수 있음을 입증합니다.

얼굴 코딩은 컴퓨터 비전 기술을 통해 수행될 수 있으며 기계 학습은 인간의 응답 측정을 그립니다. 장치 카메라가 익명으로 얼굴 신호를 감지하고 프레임별로 응답을 캡처할 수 있도록 옵트인 뷰어에 의존합니다.

감정 AI는 강제 노출 테스트 상황에서 뿐만 아니라 영화 보기, 앱 사용, 게임 및 웹사이트 탐색과 같은 상황에 맞는 실시간 상황에서 크리에이티브의 주의력 획득 잠재력을 측정하는 데 모두 적용할 수 있습니다.

감정 AI의 정밀성과 세분성은 주의력뿐만 아니라 실제 결과(예: 비디오 완료율 및 소셜 공유)를 예측하는 마케팅 모델을 개발하는 데 강력합니다.

주의는 미디어나 브랜드 경험이 사람의 의식에 들어갈 수 있게 하는 반면, 주의를 제어하고 기억을 만드는 것은 감정입니다. 이 인텔리전스를 통해 처방이 크리에이티브, 미디어 및 청중의 관심 결과를 측정하고 최적화할 수 있습니다.

CMO 임무: 관심을 우선시하고 브랜드 전략에 포함

광고에서 주의 관리는 가능성과 가능성에서 멀어지는 대신 실제적이고 결정적인 결과에 더 가까이 다가가는 것입니다.

이는 마케팅 및 광고 리더가 관심을 주요 결과로 우선시하고 주요 관심 측정을 중심으로 브랜드 목표, 전략 및 조직을 조정하는 것으로 시작됩니다.

주의 관리는 광고의 기초가 되고 있습니다. 앞서가는 마케팅 및 광고 리더는 단기적으로는 성과가 향상되고 장기적으로는 상당한 경쟁 우위를 경험할 것입니다.

광고에서 주의를 끄는 것은 책임감 있게 광고하는 것입니다.

Max Kalehoff는 세계 최고의 관심 측정 및 감정 AI 회사인 Realeyes 의 마케팅 및 성장 담당 부사장 입니다. 브랜드 구축, 고객 개발 및 고성장 비즈니스를 위한 수익 창출 분야에서 15년 이상의 경험을 보유한 그는 개방적이고 데이터 중심적이며 민첩한 태도를 통해 고성능 마케팅 팀을 성공으로 이끕니다.