Signature Code – mit künstlicher Intelligenz zum perfekten Werbespot

Der Data & Audience Intelligence Bereich der Mediengruppe RTL entwickelt ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Tool zur Dechiffrierung von Werbespots und zur Erklärung ihrer Werbewirkung.

DeepL nutzt sie, Diagnosetools in der Medizin ebenso und Suchmaschinen erst recht – künstliche Intelligenz (KI) ist in unserer Welt, wo analog und digital längst miteinander verschmolzen sind, schon lange Teil unseres Alltags. Nun aber haben unsere Kollegen bei der Mediengruppe RTL sich des Themas Wirkungsforschung mit KI angenommen. Das Resultat daraus ist der Signature Code. Mit ihm lässt sich die Werbewirkung eines Werbespots genaustens analysieren und optimieren.

Vereinfacht gesagt, vergleicht der Signature Code Inhaltssignaturen oder Signale wie Audio-, Video-, Bild- und Text-Dateien von Werbespots mit der Reaktion der Zuschauer. Dafür wurden Hunderttausende solcher Signale aus 29 Langzeitstudien ausgewertet und mit den Reaktionen des Zuschauers verglichen. Die ersten Tests ergaben folgende Erkenntnisse:

  • die Lautstärke eine Varianz aufweist: Spots, die eine variable und leise Lautstärke haben, performen besser als solche, die durchgehend laut sind. Ist der Spot im Durchschnitt lauter als 60 Prozent der maximalen Lautstärke, verschlechtert sich die Performance.
  • Musik eingesetzt wird: Mit 99,7 Prozent Signifikanz werden Spots mit Musik positiver beurteilt. Dabei ist das Tempo nicht signifikant, jedoch kommen Spots mit dominanter Musik mit 95% Signifikanz besser an.
  • der Erzähltext geringgehalten wird: Die Tests zeigen mit einer Signifikanz von 99,7 Prozent, dass Spots, in denen mehr als 18 Wörter gesagt werden, nicht gut ankommen und schlechter performen.
  • auf Texttafeln verzichtet wird: Spots, in denen viel Text gezeigt wird, kommen nicht gut an. Es zeigt sich, wenn mehr als 14 Wörter, beispielsweise durch Texttafeln oder Kleingedrucktes, durchgängig im Spot gezeigt werden, wirkt sich dies mit 99,7 Prozent Signifikanz negativ auf das Gefallen aus.

Publiziert: 5. März 2021