Il modello di attenzione
Il modello di attenzione ha imparato dalla ricerca di eye tracking, in cui è stato registrato lo sguardo di molte persone mentre osservavano liberamente delle immagini. Prevede una mappa di dove uno spettatore tipico tenderà a guardare durante una visione libera, e un modello affiancato stima la complessità visiva. Focus, Spread, Clarity, Mental Demand e Attention vengono calcolati da queste previsioni.
Il modello di attenzione prevede dove uno spettatore tipico tenderà a guardare quando appare la tua creatività, e un modello affiancato stima quanto appare visivamente complessa. Insieme alimentano ogni overlay di attenzione e i KPI di attenzione.
Cosa misura
Il modello produce una mappa di attenzione: per ogni punto della tua creatività, quanto è probabile che le persone guardino lì durante una visione libera (cioè guardandola senza un compito specifico). La heatmap e la fogmap che vedi nella pagina dei risultati sono disegnate a partire da questa mappa.
Ogni mappa è scalata sul punto più forte della creatività stessa, quindi i colori mostrano dove va l'attenzione all'interno di quella creatività.
Da cosa ha imparato
Il modello ha imparato dalla ricerca di eye tracking: ampie raccolte di immagini per le quali i ricercatori hanno registrato dove guardavano molte persone reali mentre le osservavano liberamente. Da queste registrazioni ha imparato quali caratteristiche visive tendono ad attirare lo sguardo (volti, testo, contrasto, colore, composizione e posizione nell'inquadratura).
Il modello usato in Foresight è ottimizzato per essere abbastanza veloce da analizzare ogni creatività, compresi i video lunghi.
Il modello di complessità
Il Mental Demand deriva da un modello affiancato, addestrato sulle valutazioni di complessità visiva date dalle persone, che stima quanto uno spettatore tipico giudicherebbe complessa la tua creatività: numero e densità degli elementi, dettaglio e confusione visiva.
Guarda solo ciò che è visibile nell'inquadratura. Non legge la storia, la sceneggiatura o il significato del testo, quindi una narrazione sofisticata raccontata con inquadrature pulite e semplici ottiene un Mental Demand basso. Vedi Mental Demand.
Cosa lo alimenta
Solo i pixel. I modelli di attenzione e di complessità non ricevono testo, audio, il tuo settore, il tuo obiettivo né alcuna informazione sul tuo pubblico.
Se scegli una piattaforma, l'input è la tua creatività inserita nella schermata di quella piattaforma, con l'interfaccia attenuata. Il modello prevede quindi l'attenzione sull'intera schermata, per cui parte dell'attenzione può andare all'interfaccia o allo spazio vuoto attorno alla creatività. Vedi Il flusso di analisi.
Come sono costruiti i KPI
Tutti i KPI di attenzione derivano dalla mappa prevista e dalla stima di complessità. La logica, in breve:
- Focus: l'attenzione prevista è concentrata su una piccola parte dell'inquadratura o distribuita su ampie aree?
- Spread: i principali punti che attirano l'attenzione sono vicini tra loro o sparsi?
- Clarity: costruita da Focus e Spread; è alta quando l'attenzione si raccoglie su poche aree ben raggruppate.
- Mental Demand: quanto appare visivamente complessa la creatività, secondo il modello di complessità. Il centro è il valore migliore: 25–75 è la zona consigliata.
- Attention: costruita dalla Clarity e dal fatto che la complessità visiva rientri in un intervallo confortevole. È massima quando lo sguardo viene guidato verso un'area focale chiara e la creatività non è né troppo spoglia né troppo affollata.
Ogni valore grezzo è posizionato rispetto a creatività di riferimento dello stesso tipo di media, quindi 50 significa nella media. Vedi la panoramica dei KPI.
Scala e direzione
La mappa in sé non ha una scala numerica: le aree rosse hanno maggiore probabilità di essere guardate, poi quelle arancioni e gialle; le aree non colorate meno. I KPI che ne derivano vanno da 0 a 100, e più alto è meglio, tranne il Mental Demand, per cui la fascia centrale è la migliore.
Immagine vs video
- Immagine: l'intera immagine viene analizzata una sola volta. Le immagini ricevono anche un gaze plot e un'animazione della costruzione dell'attenzione, entrambi simulazioni costruite sulla mappa.
- Video: Foresight analizza fotogrammi campionati lungo tutto il video e ricostruisce i momenti intermedi. Ottieni video di heatmap e fogmap e curve momento per momento. Ogni fotogramma viene analizzato per ciò che mostra; il movimento tra i fotogrammi, l'audio e la storia fino a quel punto non vengono considerati. Vedi Come vengono analizzati i video.