Machine Learning in creatief onderzoek

Stel, je wilt weten van 100.000 uitingen waarom zij wel of juist niet succesvol waren. En je wilt begrijpen welke creatieve kenmerken uit die uitingen de meest positieve impact hadden. Dan had je eerst heel veel tijd besteed aan het coderen van al die uitingen: staat er een logo in? Op welke positie? Welke kleuren  zijn dominant? Staat er veel of weinig tekst? Welke call to action wordt gebruikt? Welke objecten zijn zichtbaar? Staat er een gezicht op? Het zou monnikkenwerk zijn om dit handmatig te bepalen voor duizenden ads. Vandaar dat de analisten van Mediabrands Marketing Sciences hiervoor de machine learning technologie voor beeldherkenning van Google gebruikt.

Het resultaat is het vervolg op het prijswinnende Mediabrands AdVision project uit 2016. De Data Scientists en engineers van Mediabrands Marketing Sciences laten in AdVision 2.0 zien waar machine learning, AI, econometrie, development en onderzoek samenkomen. Hiermee schetsen zij de toekomst van marketingeffectonderzoek en wordt de basis gelegd om de vraag wat creatie bijdraagt aan de effectiviteit van (online) advertenties te beantwoorden. Nieuw is nu dat je zelf een uiting kunt uploaden en de Vision API aan het werk kunt zetten. Vervolgens wordt een inschatting gegeven van de te verwachten CTR van die uiting.

Nieuwe variabelen, modellen en applicatie

Centraal staat bij AdVision dus het idee om machine learning technologie van Google’s afbeeldingen zoekmachine (Cloud Vision API) te gebruiken om reclameuitingen te labelen. Er zijn meer dan 13.000 statische en dynamische display uitingen geanalyseerd uit meer dan 50 product categorieen. Hierdoor ontstaat een rijke dataset van creatieve elementen per uiting, zoals het logo en karakteristieken zoals grootte en positie, dynamisch vs statisch, kleuren, objecten, tekst, gezichten enzovoort. Door te kijken naar klikgedrag op deze uitingen kunnen we een verband leggen tussen creatieve kenmerken en effect.

In het AdVision 2.0 onderzoek zijn nieuwe variabelen getest, alternatieve modelleringtechnieken toegepast en is een applicatie gebouwd waarbij iedereen nu zelf een uiting kan uploaden. Met de elementen die via de Cloud Vision API herkend worden, kan vervolgens de CTR worden voorspeld. Door te switchen tussen de geselecteerde variabelen, kan bekeken worden wat het effect op de voorspelde CTR is en dus wat een aanpassing op zou leveren.

In het AdVision 2.0 rapport staat het gehele project in detail omschreven. In dit artikel behandelen we kort de meest opvallende significante resultaten.

 

De impact van grootte, vorm en animatie

Duidelijk is dat de grootte van een uiting in belangrijke mate bijdraagt aan het effect (CTR). Hoe groter, hoe hoger de CTR dus. Daarnaast heeft de vorm ook een belangrijke impact. Horizontale uitingen hebben een CTR die 37% hoger is dan het gemiddelde. Het verschil tussen verticale kleine uitingen, met een gemiddelde CTR van 0,09%, en horizontale grote uitingen, met gemiddeld een CTR van 0,286%, is het grootst. Hoewel sommige mensen denken dat dynamische, bewegende banners irritant worden gevonden, en daardoor onder aan de streep minder effectief, presteren zij wel beter op CTR.

De impact van kleurgebruik

Er zijn veel studies gedaan naar invloed van kleurgebruik in reclame. Kleur maakt een uiting opvallend, vergroot herkenning, heeft invloed op vertrouwen en stimuleert emotionele associaties. Mediabrands Marketing Sciences ontwikkelde een nieuwe methodiek om het effect van dominante kleuren in de uitingen te definieren en te berekenen (omschreven in het rapport). Hoe kleurrijker de uiting, hoe hoger de CTR. Saturatie (kleurintensiteit) en helderheid (luminance) hebben wij ook getest, maar daarvoor zijn geen significante resultaten gevonden.

De impact van een logo, objecten en gezichten

Uitingen met een logo scoren beter dan uitingen zonder logo. Ook het toevoegen van één of meerdere objecten verhoogt de CTR.

Belangrijkste conclusies op een rij

• Grote uitingen scoren beter dan kleine
• Horizontaal is de beste vorm
• Dynamische ads hebben een grotere impact dan statische
• Een logo in de uiting heeft een CTR verhogend effect
• Een object in de uiting verhoogt de CTR
• Het gebruik van primaire of secundaire kleuren verhoogt de CTR

Menno van der Steen, Chief Data & Tech Officer van Mediabrands: “Met het AdVision project laten we zien waar machine learning, AI, econometrie, development, research en marketing samenkomen. Hiermee schetsen wij de toekomst van marketing effect onderzoek en wordt de basis gelegd om de vraag wat creatie bijdraagt aan de effectiviteit van (online) advertenties te beantwoorden. De waarde van nieuwe technologie wordt nog onvoldoende benut binnen het onderzoeksdomein. Veel onderzoek is ook moeilijk toepasbaar in de praktijk. Door de website te ontwikkelen en daarmee de mogelijkheid te bieden aan digital marketeers om zelf te experimenteren, maken we onze bevindingen toepasbaar. Daarbij willen wij, in tegenstelling tot veel andere onderzoeken, volledig transparant zijn over de gebruikte methodieken.”