Объем пользовательского контента стремительно растет. Причем все большую долю в нем составляют изображения и видео. С помощью современных методов анализа визуального контента на базе машинного обучения компании могут более точно управлять маркетинговыми коммуникациями. Также эти данные помогут маркетологам искать инсайты для контакта с аудиторией. Об этом говорится в материале РБК основанном на данных исследовательской компании Kantar, передает Retailers.
Наибольший удельный вес в структуре мировых данных занимает коммерческий сектор, но потребители тоже не остаются в стороне. Каждый день объем данных, создаваемых ими, увеличивается. По оценкам Seagate и IDC, к 2025 году он превысит 160 зеттабайт. Для сравнения, еще в 2006 году он был в 1 тыс. раз меньше — всего 0,16 зеттабайта — это было сравнимо с вместимостью встроенной памяти приблизительно 5,5 млрд современных смартфонов.
Эпоха визуальных форматов
Успешные проекты все быстрее набирают первый миллиард пользователей. Если Facebook понадобилось для этого семь лет, то TikTok — менее трех лет.
При этом все большую часть с точки зрения медиапотребления занимают визуальные форматы. К примеру, доля видео в мобильном интернет-трафике, согласно прогнозу Cisco (отчет «Прогноз мирового трафика мобильных данных, 2017–2022»), возрастет до 79% уже к 2022 году. Еще в 2016 году этот показатель составлял 61%.
Революция в медиапотреблении уже произошла. Визуальные форматы стали основным способом познавать мир и общаться. Почему так? Мы с рождения воспринимаем информацию с помощью зрения. При этом чтение, то есть восприятие текста, — сложный навык, ему учатся. В известном смысле «общаться» с помощью картинок и видео попросту проще, а создавать их все легче.
Компании широко используют цифровые данные наряду с опросами, чтобы лучше понимать потребителей. Пользовательский контент (в первую очередь, конечно же, в социальных медиа) — один из ключевых источников инсайтов о предпочтениях, стиле жизни и отношении людей к брендам и продуктам. Однако «гонка вооружений» между непрекращающимся ростом объема данных и методов их исследования бросает бизнесу серьезный вызов. Что технологии могут предложить брендам?
Как машины помогают человеку исследовать визуальный контент
Ответ на этот вопрос дают современные методы автоматического анализа контента.
Изначально эти методы были созданы для выделения ключевых слов в текстах и их тематики. Однако сегодня алгоритмы анализируют содержание уже не только текстов, но и изображений и видео. Алгоритмы используются для решения самых разных задач — от навигации автомобилей-беспилотников до автоматизации создания креативов. Посмотрим подробнее на анализ контента пользователей соцмедиа.
В основе анализа изображений лежит технология машинного обучения. Она дает аналитикам возможность работать с десятками и сотнями тысяч публикаций. Для этого технология:
-
выделяет из публикаций контент, созданный пользователями;
-
анализирует изображения и тексты, извлекает из них смысловые элементы (темы, объекты и т.д.);
-
автоматически сегментирует контент по смыслу.
Анализ данных поможет ответить на целый ряд вопросов. Например, как адаптировать рассказ о бренде к привычным для аудитории форматам, не выглядеть искусственно и при этом не быть поверхностным. Есть ли еще незанятые ниши, которые помогут отличиться на фоне конкурентов?
Какие смыслы пользователи вкладывают в понятие «Красота»
Эксперты Kantar провели исследование того, какие визуальные образы доминируют сегодня в категории «красота». Они проанализировали несколько десятков тысяч изображений из русскоязычного Instagram, чтобы понять, с чем красота ассоциируется у людей. И вот что эксперты выяснили.
Часть данных ожидаемо попадает в сегменты, связанные с косметологией и услугами в этой области. Другой сегмент отражает поведение пользователей — люди делятся своими «модными» решениями. Третья группа выявила темы, которые могут потеряться на фоне остальных, если смотреть только на ключевые слова.
Каждый анализируемый сегмент можно описать подробнее.
Разберем, например, из чего состоит сегмент «Аксессуары».
-
Размер сегмента — 7% от всего количества изображений.
-
Похожий сегмент — «стильные фото».
-
Содержание рекламного материала — 73% (сегмент характеризуется высоким уровнем концентрации рекламы и малой долей пользовательского контента).
-
Предпочтительная цветовая гамма — бежево-коричневая.
-
Эмоциональная потребность — уверенность в себе, индивидуализм.
-
Сопутствующая лексика — стиль, серебро, красота, цена, доставка, заказ, бижутерия, серьги, Москва, подарок и т.д.
-
Отличительные визуальные образы — кольца, серьги, броши, подвески, сумки.
Вместе с содержанием изображений маркетологи могут анализировать то, насколько активно аудитория взаимодействуют с ними. Об этом свидетельствует количество комментариев и лайков под постами. На основе этих данных можно строить и проверять гипотезы о привлекательности темы, продукта, способа его представления в соцсети.
Аналитики Kantar заметили, что в категории «Красота» текст в основном отражает лишь самые крупные смысловые сегменты, которые можно охарактеризовать как «процедуры для поддержания красоты» — макияж, маски, маникюр. Остальные смыслы заложены в самих изображениях.
Это означает, что, выбирая темы для позиционирования продукта или бренда только с помощью анализа текста, можно легко упустить возможности для общения с аудиторией на языке более глубинных ценностей, например естественной красоты природы. Этот смысл выражен в словах не так ярко, как на картинках. Кроме того, фото природы больше отражали «голос людей», а «процедуры для поддержания красоты» закономерным образом составляли рекламный клаттер. Тему природы, в свою очередь, очень легко позиционировать вокруг естественной красоты. Такие неочевидные параллели создают базу идей для небанального креатива.
Идеи для коммуникаций бренда
Красота — это необходимость. Как и здоровье, красота делает жизнь лучше. Люди хотят, чтобы каждый день был ярким. Бренд может стать для аудитории источником вдохновения, помогая привносить больше впечатлений в рутинные дела — от покупки продуктов питания до выбора подарков.
Красота вдохновляет делиться ею. Люди не стыдятся показывать друг другу, что они красивы. Бренды, поддерживающие самовыражение, строят более глубокие отношения с аудиторией.
Натуральная красота. Все больше людей устает от навязанных стереотипов во внешности, отдавая предпочтение естественному, натуральному облику. Бренды могут упоминать природу, отвечая на потребность аудитории раскрывать заложенную изначально красоту.
Красота как награда. Люди ищут красоту во всем. Тяжелый труд в фитнес-зале стоит того, потому что помогает сделать фигуру красивой. Если бренд дает пользователям понять, какая награда ждет их после трудностей, он становится к ним ближе.
Как изображения отражают потребности людей
Иногда очень важно понять текущее настроение аудитории, чтобы знать, о чем и как с ней общаться. Исследование визуальной стороны контента подчас помогает найти нюансы, которые теряются при простом опросе потребителей.
Например, если проанализировать то, как аудитория соцсетей реагирует на пандемию COVID-19, можно понять, как оставаться с ней в контакте в сложное время.
В Kantar изучили изображения, которые жители Великобритании разместили в соцсетях весной 2020 года. Они выяснили, как люди приспосабливаются к изменившимся обстоятельствам, какие высказанные и невысказанные нужды отражены в контенте, которые они создают.
Анализ изображений в социальных медиа выявляет потребности людей и их способы адаптации к меняющейся социальной норме.
Например, тоскующие по природе люди напоминают себе о ней с помощью украшения дома. Они делятся воспоминаниями о прошлых поездках и планах на новые путешествия. Так они чувствуют, что все рано или поздно вернется в привычное русло. Это подталкивает бренды задуматься о том, какие конкретные шаги они могут предпринять, чтобы позаботиться о людях и помочь им в планировании будущего без угрозы их безопасности и благополучию.
Особенно интересным может быть изучение динамики отношения аудитории к тому или иному явлению, например, до ключевого события, во время и после его завершения. Такой анализ возможен благодаря доступности архивных данных соцмедиа.
Вывод
С помощью современных методов анализа визуального контента на базе машинного обучения компании могут более точно управлять маркетинговыми коммуникациями и глубже понимать:
– наиболее привлекательные для людей визуальные темы и тренды в категории;
– смысловые территории для позиционирования бренда;
– нужды, стиль жизни, предпочтения аудитории, контекст использования продукта;
– стилевые особенности потенциальных амбассадоров.
Результаты анализа могут интегрироваться в современные системы управления знаниями о рынке и потребительских трендах — интерактивные дашборды. Синергия методов автоматического анализа данных и экспертного подхода на этапе интерпретации предоставляет бизнесу новое измерение получения инсайтов о возможностях для развития бренда и продукта.