Televizní reklama se vyvíjela po celá desetiletí. Černobílou nahradila barva. Kabelová televize rozšířila nabídku kanálů. A teď? Technologie katapultovala televizní reklamu do úplně nové éry.
Na webu statista.com se uvádí, že dnes je v USA více domácností s televizorem než kdykoli předtím. Zvyšuje se také doba strávená u televize, průměrný Američan nyní stráví konzumací televizního obsahu něco přes 5 hodin denně. Lidé navíc stále nakupují na základě toho, co vidí v televizi. 81 % televizních diváků připouští, že televizní reklama ovlivnila jejich nákupní rozhodnutí, a 63 % jich uvádí, že díky televizním reklamám objevili nové značky a produkty.
Je zřejmé, že televize má stále pozornost spotřebitelů.
Nicméně, způsob vytváření, poskytování a měření televizních reklam prošel seismickými změnami. Pojďme se podívat na šest způsobů, jakými technologie převracejí televizní reklamu doslova naruby a umožňují realizovat čím dál účinnější kampaně.
1. Připojená televize nově definuje „televizi“
Ano, je to stále ještě televize. Ale už to není ta televize, kterou jsme znali před deseti lety. Společnost Nielsen uvádí, že za pouhých pět let se počet amerických domácností, které mají přístup k televiznímu obsahu přes internet, zvýšil o více než 210 %. Dnes už má více než 70 % domácností chytrou televizi a 83 % Američanů si předplácí službu streamování videa.
A to z dobrého důvodu. Streamování a televize připojená k internetu (CTV) mění představu o tradiční televizi bez hranic. Neexistují žádné rozvrhy. Žádné kabely. Můžete sledovat, co chcete – a kdy chcete.
Inzerentům přináší nárůst streamování nové možnosti, jak zaujmout potenciální zákazníky. CTV umožňuje interaktivnější reklamní zážitky, což zvyšuje divácký zážitek a v ideálním případě vede k vyšší míře konverzí. Například 70 % diváků, kteří shlédli tzv. shoppable reklamu, jež nabízí přímý prodej v reálném čase během televizního vysílání, se rozhodlo pro nákup.
Další dobrou zprávou je, že diváci využívající streamovací služby jsou čím dál otevřenější reklamám. V roce 2024 pouze 13 % spotřebitelů uvedlo, že jsou proti reklamám v rámci streamování, což je méně než 36 % v roce 2022. A 70 % spotřebitelů tvrdí, že sledování reklam během streamování je jen součástí typického zážitku ze sledování. 69 % respondentů dokonce tvrdí, že dávají přednost FAST (Free Ad-Supported Streaming TV) před předplatným bez reklam.
2. Technologie ACR přináší nové poznatky o sledovanosti
Automatické rozpoznávání obsahu neboli ACR je technologie využívaná v chytrých televizorech. Identifikuje a monitoruje sledovaný obsah a poskytuje inzerentům přehled o chování diváků a jejich preferencích.
Uživatelé chytrých televizorů se musí přihlásit, aby umožnili monitorování pomocí ACR. To znamená, že data nezohledňují všechny diváky. Nicméně ti, kteří se přihlásili, jsou dostatečně velkou skupinou, aby poskytli přesvědčivé ukazatele chování diváků. Jen společnost Vizio měla do roku 2021 již více než 18 milionů televizorů s podporou ACR.
Poté, co ACR rozpozná sledovaný obsah, může jej spojit s konkrétní domácností, což inzerentům pomáhá pochopit, jaké publikum oslovují a jak diváci na obsah reagují. Tak je možné zajistit jedinečný dosah kampaní napříč lineární i streamovanou televizí a vyhnout se tomu, aby přespříliškrát zasáhly stejné domácnosti.
3. QR kódy překlenují propast mezi offline a digitálním prostředím
QR kódy byly vynalezeny v roce 1994 kvůli sledování automobilových dílů. Od té doby se ale vyvinuly ve všestranný marketingový nástroj. Dnes již více než polovina lidí ve věku 18–59 let skenuje QR kód alespoň jednou týdně.
Pokud jsou QR kódy integrovány do televizních reklam, vytvářejí přímé spojení mezi značkami a spotřebiteli a okamžitě propojí diváky s propagačními nabídkami, exkluzivním obsahem nebo konkrétními produkty, které se v reklamě objevují. Toto přímé zapojení a interaktivita překonávají tradiční bariéry, což vede k vyšší míře rychlé odezvy.
QR kódy nabízejí také nový způsob sledování výkonnosti reklamy. Televize získají díky QR kódům náhled do reakcí spotřebitelů, který se podobá informacím, které jsou dostupné v digitálním prostředí. Marketéři zase mohou měřit úspěšnost kampaně na základě počtu naskenování, délky zapojení a následných akcí spotřebitelů, jako je vyplnění formuláře nebo nákup inzerovaného výrobku či služby.
A jako jeden z nejdůvěryhodnějších marketingových kanálů poskytuje televize prostředí, ve kterém jsou diváci při skenování QR kódů v pohodě. Ve skutečnosti 67 % lidí říká, že se zareaguje na QR kód zobrazený během televizní reklamy, pokud reklama odpovídá jejich zájmům.
4. LLM předpovídají, která kreativa bude mít nejlepší výkon, ještě před jejím vytvořením
Doby, kdy se v místnosti shromáždila skupina lidí, kteří sledovali vaši reklamu a sdíleli zpětnou vazbu, jsou dávno pryč. Velké jazykové modely neboli LLM nyní dokážou předpovědět, jak dobře bude reklama fungovat, ještě než se vůbec dostane na televizní obrazovky diváků. A opravdu přesně. V roce 2023 bylo v rámci akademického výzkumu zjištěno, že míra shody mezi soubory dat vytvořenými lidmi a LLM dosáhla více než 75 %. A vzhledem k neustálému rozvoji umělé inteligence lze očekávat, že se toto číslo bude jen zlepšovat.
Nástroje pro předběžné testování kreativy pomocí AI testují televizní scénáře na syntetickém publiku s cílem zjistit, který z nich vyvolá největší odezvu u zamýšleného publika. To inzerentům umožňuje zkvalitnit jejich sdělení a dosáhnout maximálního účinku.
Největší výhodou používání syntetického publika je rychlejší přístup k výsledkům. LLM mohou otestovat neomezený počet konceptů během několika málo minut – namísto týdnů či měsíců, které by mohl zabrat osobní nebo online průzkum. Navíc lze kreativní koncepty testovat jen s pomocí scénáře, zatímco tradiční metody obvykle vyžadují vyrobený spot nebo alespoň sekvenci obrazů, aby bylo možné získat prediktivní výsledky.
5. Strojové učení zjistí, kde se vaše publikum dívá
Umělá inteligence nemění jen proces vytváření reklam, ale i způsob cílení na optimální publikum každé značky. Strojové učení dnes dokáže analyzovat obrovské množství dat a může identifikovat nejvnímavější publikum pro danou reklamu. Tento přístup kombinuje nejlepší aspekty kontextového cílení a hledání podobných publik, aniž by bylo nutné cílit na konkrétní profily uživatelů nebo se potýkat s nepřesnými IP adresami.
Jak to funguje? Inzerenti využívají strojové učení k analýze dat zahrnujících geografické údaje, zvyklosti při sledování, používání aplikací, konkrétní části dne a typy zařízení. Pokročilé algoritmy pak identifikují vzorce ukazující, které faktory nejsilněji korelují se zapojením. Tyto vzorce jsou pak základem pro rozhodování o nákupu médií. Například lze zjistit, že u lidí, kteří sledují pořady o vaření v úterý večer, existuje větší pravděpodobnost nákupu kuchyňských potřeb.
Tento přístup založený na umělé inteligenci snižuje závislost na datech třetích stran, která mohou být finančně nákladná a nepřesná. A přestože je toto řešení relativně nové, první uživatelé již zaznamenali, že překonává tradiční metody cílení.
6. AI analyzuje dokonalý nákup televizních médií
Spotřebitelé v USA nyní mohou sledovat obsah na více než 32 200 lineárních kanálech a 89 zdrojích streamovaného videa. Tato roztříštěnost způsobuje, že je pro inzerenty stále obtížnější identifikovat nákupy.
V případě manuálního nákupu je nezbytné opravdu velké úsilí na naplánování a nákup tisíců nepříliš známých průsečíků. V důsledku mohou inzerenti sáhnout po špičkových sítích a vydavatelích, kteří jsou snadnější volbou. Jenže to pak vede k tomu, že inzerenti bojují o stejný omezený inventář, což zvyšuje ceny a snižuje návratnost investic.
Řešení tohoto problému nabízejí platformy pro nákup médií založené na umělé inteligenci. Tyto pokročilé systémy zvládají složitý úkol nákupu televizních médií díky analýze miliard dat první strany a dat třetí strany, která zahrnují sledovanost v reálném čase, historické výdaje a data týkající se výkonnosti. Na základě analýzy jsou pak identifikovány nejhodnotnější mediální příležitosti pro inzerenty napříč televizním prostředím a jsou optimalizovány podle faktorů, jako jsou náklady, dosah a předpokládaná návratnost investic. To vše na základě jedinečných kritérií výkonnosti a cílové skupiny každého inzerenta.
Zdroj: marketingarchitects.com
