Исследователи из Университета Мэриленда и Тилбургского университета в Нидерландах разработали инновационное решение на основе искусственного интеллекта, которое изменит подход маркетологов к размещению цифровой рекламы. AdGazer, инструмент прогнозирования, оценивает как саму рекламу, так и окружающую её медиа-среду, чтобы предсказать, насколько пристальное внимание к ней уделят зрители. В результате, по их словам, размещение рекламы становится более продуманным и эффективным.
Мишель Ведель, заведующий кафедрой потребительских наук в Школе бизнеса им. Роберта Х. Смита при Мэрилендском университете, совместно с Цзяньпином Е, аспирантом Мэрилендского университета в области прикладной математики и статистики, а также научных вычислений, и Риком Питерсом из Тилбургского университета, разработал этот инструмент. Результаты их исследований опубликованы в журнале Journal of Marketing .
Команда протестировала AdGazer на более чем 3500 цифровых рекламных объявлениях, используя отслеживание взгляда для определения того, куда и как долго смотрели зрители. Инструмент значительно превзошел существующие модели, продемонстрировав, что стратегическое размещение может существенно повысить внимание как к рекламе, так и к брендам, которые она представляет.
Ведель, чьи исследования охватывают визуальный маркетинг и отслеживание движений глаз, говорит: «AdGazer представляет собой шаг вперед в использовании искусственного интеллекта и машинного обучения, основанных на поведенческой теории, для повышения эффективности цифровой рекламы».
AdGazer улучшает контекстную рекламу, более интеллектуально согласовывая объявления с окружающим контентом. Это достигается за счет:
- Организация простых и сложных элементов как рекламы, так и медиа-среды, в которой она размещается.
- Использование обширной языковой модели для интерпретации медиатем и сопоставления их с наиболее релевантной рекламой.
- Использование прогностических моделей для оценки того, как долго зрители будут смотреть на рекламу и её бренд.
- Применение алгоритмов, использующих эти прогнозы, для размещения рекламы в контекстах, от которых она получает наибольшую выгоду.
По сравнению с ведущими моделями компьютерного зрения, такими как VGG16 и ResNet50, AdGazer продемонстрировал более высокую точность прогнозирования — 0,83 для внимания к рекламе и 0,80 для внимания к бренду. Он также показал себя надежным при оценке новых, ранее не виденных рекламных объявлений, которые сильно отличаются от тех, на которых обучались модели. Контекст сыграл существенную роль, объясняя примерно одну треть внимания к рекламе и одну пятую внимания к бренду.
Ведель подчеркивает практическую значимость этого инструмента для менеджеров и рекламодателей: «AdGazer помогает размещать рекламу в наиболее выгодных местах, привлекая больше внимания, чем существующие методы, такие как простое сопоставление текста или нативная реклама».
