Di Gary Mittman, amministratore delegato e cofondatore di KERV.ai
La prossima generazione di pubblicità contestuale non consiste nel capire cosa sta guardando una persona, bensì nel comprendere cosa sta accadendo sullo schermo nel momento esatto in cui compare un annuncio pubblicitario.
La pubblicità contestuale è diventata una delle strategie in più rapida crescita nel settore della Connected TV, e a ragione. Poiché gli esperti di marketing cercano modi sempre più mirati per raggiungere i consumatori attraverso contenuti in streaming di alta qualità, i segnali contestuali sono diventati fondamentali per il rendimento delle campagne.
Ma c'è un presupposto che sta frenando il settore:
Non tutti i segnali contestuali hanno lo stesso valore.
Sebbene molte piattaforme sostengano di offrire un targeting contestuale, spesso descrivono funzionalità sostanzialmente diverse. Alcune analizzano i metadati. Altre classificano generi, parole chiave o descrizioni dei programmi. Questi approcci forniscono un contesto utile, ma raramente riescono a cogliere i momenti che effettivamente stimolano l’attenzione, il coinvolgimento emotivo e l’intenzione di acquisto.
La differenza tra il contesto generale e le informazioni relative al singolo momento sta rapidamente diventando uno dei maggiori vantaggi competitivi – e punti deboli – della pubblicità moderna.
L'evoluzione del contesto
La prima generazione di pubblicità contestuale rispondeva a una semplice domanda:
«Cosa sta guardando quella persona?»
Una serie drammatica.
Un programma di cucina.
Una partita di calcio.
Un documentario di viaggio.
Questa classificazione è utile, ma racconta solo una parte della storia. Non fornisce ai professionisti del marketing molte informazioni su ciò che sta realmente accadendo sullo schermo proprio in questo momento.
I consumatori non interagiscono con le categorie. Interagiscono con i momenti.
L'attenzione si manifesta in un attimo
L'attenzione degli spettatori non rimane costante per tutta la durata di un programma. Aumenta e diminuisce man mano che la storia si sviluppa.
Una conversazione tranquilla.
Una cena in famiglia.
Un touchdown vincente.
Un prodotto in uso.
Una destinazione di vacanza.
La presentazione di un nuovo veicolo.
Una proposta di matrimonio.
Un barbecue in giardino.
Sono questi i momenti che generano coinvolgimento emotivo e inducono a prendere in considerazione l'acquisto.
I fornitori di informazioni contestuali tradizionali spesso non riescono a distinguere tra queste esperienze perché si basano su una classificazione a livello di programma o di metadati, anziché su una comprensione a livello di scena.
Il risultato è che ogni impressione all’interno di un programma riceve sostanzialmente lo stesso valore contestuale, anche se la rilevanza di un marchio può variare notevolmente nel corso di un singolo contenuto. La sfida successiva è quella di una classificazione contestuale che garantisca scalabilità, accuratezza e velocità.
Comprendere il contesto a livello di scena
È qui che le moderne tecnologie di intelligenza artificiale e di riconoscimento delle immagini cambiano le carte in tavola. Anziché limitarsi a classificare i contenuti, l’intelligenza artificiale si sta evolvendo per interpretare le scene in modo da rispecchiare più fedelmente il modo in cui le persone le vivono, riconoscendo non solo ciò che appare sullo schermo, ma anche il contesto, le emozioni e le intenzioni che si celano dietro ogni singolo momento.
Ciò significa che è in grado di identificare molto più del programma stesso, tra cui:
- Oggetti
- Azioni
- Ambienti
- Emozioni
- Attività
- Prodotti
- Sicurezza del marchio
- Composizione visiva
- Transizioni tra le scene
- Vivi i momenti man mano che accadono
Anziché definire un “programma di cucina”, gli esperti di marketing possono definire:
- Preparazione dei pasti in famiglia
- Grigliate all'aperto
- Dolci natalizi
- Organizzazione della cucina
- Alimentazione sana
- Momenti con il caffè
- Fare la spesa
- Utilizzo del prodotto
Queste distinzioni sono importanti perché le intenzioni dei consumatori possono variare notevolmente da un momento all’altro.
L'approccio di KERV: comprendere i momenti, non solo i contenuti
Alla KERV, l'intelligenza contestuale viene sviluppata in modo diverso.
Anziché basarsi esclusivamente sui metadati o su una classificazione generica dei contenuti, la tecnologia brevettata di intelligenza artificiale e riconoscimento delle immagini di KERV analizza i video fotogramma per fotogramma, individuando in tempo reale scene, oggetti, ambienti, attività, prodotti, atmosfera, sentiment e le relazioni tra di essi.
Questi segnali multidimensionali alimentano il Moment Match Engine™ di KERV, consentendo agli inserzionisti di identificare e sfruttare i momenti più significativi con precisione e su larga scala.
Invece di chiedere:
«È un programma sportivo?»
KERV è in grado di identificare:
- L'azione vincente
- Festeggiamenti nel parcheggio
- Atleti che si idratano
- Esperienze di visione in famiglia
- Momenti culinari allo stadio
- Interazioni tra prodotti
- Scene automobilistiche
- Festeggiamenti dei tifosi
Ciascuno di questi momenti diventa un’occasione per allineare la creatività all’attenzione dei consumatori.
La stessa filosofia si applica a tutte le categorie e a tutti gli ambienti di streaming: intrattenimento, attualità, sport, lifestyle, viaggi e programmi in diretta.
Segnali migliori portano a risultati migliori
La qualità dei segnali contestuali influisce direttamente sul rendimento delle campagne.
Una migliore comprensione del contesto consente agli inserzionisti di:
- Aumentare l'attenzione
- Migliorare la pertinenza creativa
- Ridurre le impressioni inutili
- Aumentare il coinvolgimento
- Migliorare la riconoscibilità del marchio
- Ottenere risultati commerciali più significativi
L'obiettivo non è semplicemente quello di apparire all'interno di contenuti premium, ma di apparire proprio nei momenti in cui i consumatori sono naturalmente più ricettivi.
Perché questo è importante per gli inserzionisti
L'efficacia del marketing dipende dalla pertinenza.
Più un annuncio pubblicitario è in sintonia con ciò che i consumatori stanno vivendo emotivamente in un determinato momento, maggiore è la probabilità che lo notino, lo ricordino e agiscano di conseguenza.
L'intelligenza contestuale a livello di scena consente ai marchi di andare oltre le ipotesi demografiche e le categorie di contenuti generiche, per realizzare una pubblicità che risulti naturalmente integrata nell'esperienza di visione.
Il risultato non è solo una maggiore efficienza delle campagne, ma anche una migliore esperienza per i consumatori, grazie alla riduzione della pubblicità irrilevante e fuori luogo.
Il futuro del contesto è l'intelligenza a livello di momento
La prossima generazione di pubblicità contestuale non sarà determinata da chi dispone dei segnali contestuali.
Dipenderà da chi ne ha le migliori.
I marchi di successo non si limiteranno a sapere cosa guardano i consumatori.
Capiranno cosa sta succedendo, perché è importante e come cogliere l’attimo prima che l’attenzione si sposti altrove.
A tal fine, i professionisti del marketing devono chiedere ai propri partner contestuali:
- Quanto sono profondi i segnali contestuali?
- Con quale frequenza vengono aggiornati?
- Sono in grado di comprendere i contenuti in diretta?
- Sono in grado di riconoscere momenti della vita reale?
- Sono in grado di abbinare automaticamente i contenuti creativi a quei momenti?
- Sono in grado di dimostrare miglioramenti misurabili in termini di attenzione, coinvolgimento e risultati aziendali?
- Riusciranno a inserire lo spot nel punto giusto alla fine di una scena?
Sono proprio queste domande a distinguere il targeting contestuale di prima generazione dalla nuova generazione di intelligenza a livello di momento.
Questa è la differenza tra l’intelligenza contestuale e quella a livello di momento. E, sempre più spesso, è proprio questa la differenza tra una performance nella media e un vantaggio competitivo.
Infatti, nel Connected CTV, i segnali contestuali non sono tutti uguali – e lo stesso vale per i risultati che producono.