Inteligencia Artificial para analizar el impacto de la publicidad

DBi Data Business Intelligence, la unidad especializada de Havas Media Group España, ha presentado un innovador estudio que analiza por primera vez el contenido publicitario en televisión a través del uso de tecnología de Inteligencia Artificial. Este estudio inédito es el resultado de un proceso de análisis desarrollado en distintas fases. El equipo se basó en tecnología de Google para examinar una selección de anuncios de la base de datos de InfoAdex emitidos durante los últimos 6 años. Estas capacidades de Inteligencia Artificial facilitaron la detección de objetos y texto, así como la clasificación de los diferentes vídeos con miles de etiquetas. Toda esta información se complementó con datos de audiencia de Kantar (cuándo se emitió, a quién llegó…) y con los resultados de AdScore, el estudio de Havas Media Group que mide el impacto de los anuncios.

“La utilización de técnicas de Inteligencia Artificial supone un cambio de paradigma, multiplica la información disponible sobre el contenido, con una fracción del coste, y esto permite responder cuestiones desde el dato que antes eran inabordables. En segundos podemos analizar de forma masiva vídeos y parametrizarlos según criterios objetivos y homogéneos. ¿Cuánto tiempo permanece cierto contenido en el anuncio? ¿Qué logos tienen más presencia? ¿Qué expresiones? ¿Qué textos? ¿Aparecen vehículos? Se trata de información que aporta otra dimensión al análisis de contenido” explica Andriy Tkachenko, Data Scientist en DBi Data Business Intelligence.

Conclusiones sorprendentes del estudio

• El 81% de los vídeos analizados son identificados por la tecnología de IA como anuncios de televisión, pero el porcentaje restante comparte más características propias de los videoclips, tráileres de cine o presentaciones de producto. En algunos sectores como Energía, por ejemplo, aquellas creatividades que no parecen de televisión generan un 57% más de recuerdo por GRP que otros anuncios (según métricas de ACMA).
• El análisis puede conseguir datos aún más específicos que faciliten la optimización del contenido, si se sigue con el ejemplo anterior, dentro del sector Energía, aquellos anuncios similares a tráileres o con elementos deportivos casi doblan el índice de recuerdo por GRP.
• Con el contenido identificado, el equipo puede desarrollar estudios más detallados a través de la agrupación por ámbitos (Belleza, Droguería y Farmacia, Naturaleza…) para profundizar en su composición según sectores. Así se observa que el contenido de Tecnología o de Entretenimiento es el más utilizado o que, en otros sectores como Alimentación, se incluyen más elementos relacionados con Animales.
• Finalmente, el análisis ACMA incide en la capacidad de generar recuerdo de una creatividad proporcionando conclusiones como, por ejemplo, que el contenido de Droguería y Farmacia no resulta especialmente atractivo pero sí se posiciona bien en términos de intención de compra. Los anuncios con contenido de Animales, en cambio, serían el caso contrario.

Los principales resultados se presentaron en primicia en la 36ª edición de AEDEMO TV, el seminario celebrado en Valencia que aborda el presente y futuro de la televisión. Andriy Tkachenko, Data Scientist en DBi Data Business Intelligence, y Paz Vega, responsable de New Business & Cloud Services en esta misma unidad, fueron los encargados de compartirlos con todos los asistentes.