Come scoprire in anticipo l’efficacia di un media-content

Ogni giorno vengono caricati in rete circa 24.000 video, un numero enorme che fa capire immediatamente la dimensione di un mercato che vive una crescita esponenziale continua. Analizzando altri insight possiamo ulteriormente comprendere gli scenari futuri del media-content.

• L’81% delle aziende utilizza i video come strumenti di marketing.
• 6 persone su 10 hanno dichiarato che preferiscono vedere video online rispetto alla televisione.
• Entro il 2022 i video online genereranno l’82% di tutto il traffico Internet.

Senza alcun dubbio i video sono i protagonisti del mercato della comunicazione, i dati osservati in questo senso sono molto chiari. Poiché lo scenario del media-content sarà sempre più sovraffollato, è utile fare qualche importante riflessione, soprattutto considerando che le aziende investono tempo e budget nella produzione.

Conquistare oggi l’interesse degli utenti è davvero difficile. La crescita esponenziale dell’offerta si accompagna con un calo drastico della capacità di concentrazione delle persone, infatti si è passati dai 12 secondi degli anni 2000 ai 6 secondi di oggi. Il rischio di essere ininfluenti, anche di fronte di investimenti molto importanti, è elevato.

A questo scenario va aggiunto un altro tassello: ogni anno sul mercato globale vengono introdotti all’incirca 30.000 prodotti e servizi, corredati da un enorme supporto in comunicazione. Il 95% fallisce (Prof. Clayton, Harvard Business School). Una delle cause principali è la mancanza di connessione emotiva con il cliente, quel filo sottile che si crea tra la marca e la persona capace di generare un comportamento d’acquisto.

La correlazione dei dati è estremamente interessante; tantissimi contenuti, poca attenzione e probabilità di sbagliare elevatissima, il che porta ad una drammatica conclusione: uno spreco di enormi quantità di soldi.

A questo punto una domanda sorge spontanea: come posso sapere in anticipo se un contenuto sarà efficace? La risposta è utilizzando l’emotion recognition applicato all’analisi dei contenuti media, il predictive media analytics. Facciamo un passo alla volta. Che cos’è innanzitutto l’emotion recognition o Emotion AI o Affective computing? È un ramo specifico dell’intelligenza artificiale che studia e sviluppa software o device in grado di analizzare gli stati affettivi degli esseri umani.

Le emozioni guidano il 90% dei nostri comportamenti. Poter misurare la risposta emotiva delle persone in tempo reale è un vantaggio competitivo innegabile se consideriamo il contesto descritto poco fa. Utilizzando una normale webcam, attivata dall’utente, vengono analizzati i micro movimenti dei muscoli facciali che, processati da algoritmi di machine learning, determinano le reazioni dei consumatori di fronte a un media-content prima che questo sia pubblicato.

Un alto impatto emotivo del pubblico comunicherà l’efficacia del contenuto su quel target specifico, aiutando a prendere così decisioni accurate sulla scelta del contenuto da pubblicare e sugli investimenti di pianificazione media.

Andando ancora più in profondità sapremo non soltanto se un video sarà efficace, ma anche se questo verrà cliccato una volta pubblicato sui social. Per farlo utilizzeremo un KPI specifico, il “Predictive Click”, un indicatore sviluppato specificatamente nell’ambito delle Digital performance.

La decisione di cliccare un video all’interno di un social network è presa così velocemente che difficilmente si basa su pensieri razionali. Avviene di impulso ed è guidata dalle emozioni, come accade per la maggioranza dei nostri processi decisionali. La chiave di tutto è definita “complessità emotiva”: ognuno di noi prova emozioni differenti a parità di contesto e contenuto poiché queste sono frutto delle nostre esperienze personali. Per questo una presenza articolata di emozioni nei primi cinque secondi genererà una più alta probabilità di click. Rabbia, gioia, tristezza, paura, disgusto, sorpresa: l’andamento di queste emozioni in relazione allo sviluppo del contenuto si restituisce con un grafico. L’analisi aggregata delle curve emotive ci può dire in anticipo se quei pochi secondi sono in grado di catturare l’attenzione e generare click.

Considerando che, come accennato precedentemente, la soglia di attenzione è di sei secondi, attraverso questo KPI avremo un dato significativo sulla previsione delle performance del contenuto.