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¿Quiere que su anuncio se vuelva viral? Activa estas emociones.

Las investigaciones muestran que es más complicado que simplemente hacer que las personas se sientan bien.

Por Jonás Berger 

Márketing

Harvard Business Review

Resumen. Cada año, mientras dos equipos de fútbol se enfrentan en el principal concurso del deporte, los especialistas en marketing compiten para ganar su propio Super Bowl, invirtiendo millones en anuncios que se transmitirán en una de las noches más importantes de la televisión. Pero, ¿qué se necesita para crear un anuncio que sea tan atractivo que los espectadores elijan compartirlo ellos mismos, haciéndolo viral? Para explorar esta pregunta, el autor realizó un estudio utilizando tecnología de reconocimiento facial automatizado para rastrear reacciones mientras las personas veían anuncios e identificar las emociones que se correlacionaban con tasas de participación más altas. El estudio encontró que si bien algunas emociones positivas hicieron que los espectadores fueran más propensos a compartir un video, las emociones negativas como el disgusto también se correlacionaron con una mayor probabilidad de que el espectador compartiera el anuncio. Cuando se trata de involucrar a los espectadores, lo que importa no es solo provocar emociones positivas, sino provocar emociones activas, que pueden ser positivas o negativas. Con base en esta investigación, el autor sugiere que los especialistas en marketing deben apuntar a desarrollar contenido que esté específicamente optimizado para provocar estas emociones activantes y, además, que los especialistas en marketing y analistas puedan considerar implementar una metodología similar a la utilizada en el estudio para comprender mejor cómo se genera su contenido. la gente siente.

Este año, se espera que más de 180 millones de consumidores sintonicen el Super Bowl, lo que lo convierte en una noche tan importante para la publicidad como lo es para el fútbol. Las marcas gastarán millones de dólares en anuncios únicos de 30 segundos, con la esperanza de crear un contenido que no solo sea bien recibido cuando se transmita, sino que se volverá viral, uniéndose a la cohorte de anuncios de mejor rendimiento que obtienen más de el doble de impresiones de las redes sociales que de la televisión.

Por supuesto, volverse viral no es tarea fácil. ¿Qué marca la diferencia entre un anuncio típico y un video que es tan atractivo y entretenido que los espectadores eligen compartirlo una y otra vez?

Para averiguarlo, el investigador de Microsoft Daniel McDuff y yo realizamos un estudio que utilizó tecnología de reconocimiento facial automatizado para analizar cómo reaccionaban las personas a diferentes tipos de anuncios. Les mostramos a las personas anuncios de video de todo, desde productos de belleza hasta cuidado de mascotas, Snickers hasta toallas de papel ecológicas, y les preguntamos qué probabilidades tenían de compartir cada anuncio. Mientras miraban cada video, usamos sus cámaras web (con su consentimiento) para rastrear sus expresiones faciales, y luego un algoritmo de aprendizaje automático supervisado categorizó sus expresiones en diferentes emociones.

Esta novedosa metodología tenía algunas ventajas clave. Primero, mientras que la tecnología de reconocimiento facial tradicional generalmente requiere que las personas ingresen a un laboratorio y usen hardware costoso y especializado, nuestro enfoque permitió a los participantes usar las cámaras web que ya tenían en casa (simplemente hicieron clic en un enlace en un correo electrónico para acceder a los videos, completado un formulario de consentimiento que nos da permiso para grabar a través de la cámara web y luego llenó una breve encuesta después de ver cada anuncio). Esto nos permitió llegar a muchos más participantes de lo que hubieran permitido los métodos estándar, y significó que los participantes tuvieron una experiencia en casa más auténtica al ver los anuncios.

Además, en lugar de necesitar que los investigadores vean manualmente las grabaciones de los rostros de las personas y etiqueten sus expresiones, aprovechamos el aprendizaje automático para automatizar todo el proceso. Diseñamos un sistema a medida para detectar reacciones faciales comunes basadas en el movimiento en rasgos faciales clave (sonrisas, cejas, etc.) y entrenamos al modelo en un conjunto de ejemplos preetiquetados para determinar con qué frecuencia cada participante expresaba diferentes emociones. mientras mira los videos. Esto nos permitió probar cientos de videos en más de 2.000 participantes de todo el mundo, un tamaño de muestra en órdenes de magnitud mayor y más diverso geográficamente de lo que han podido lograr estudios similares.

Entonces, ¿qué encontramos? Como era de esperar, la reacción emocional jugó un papel importante en la probabilidad de que un participante dijera que compartiría un anuncio. Pero no siempre fue tan obvio cómo exactamente la emoción impactaba las acciones.

Se podría esperar que las personas compartan anuncios que los hagan sentir bien y que no compartan anuncios que los hagan sentir mal. Y hasta cierto punto, esta intuición es correcta: en nuestro estudio, los anuncios que parecían evocar emociones positivas como la alegría tenían más probabilidades de ser compartidos, mientras que los anuncios que evocaban emociones negativas como tristeza o confusión tenían menos probabilidades de compartirse.

Pero hay más que eso. Mientras que algunas emociones negativas, como la tristeza, disminuyeron el compartir, otras, como el disgusto, lo aumentaron ligeramente. ¿Porqué es eso? La respuesta es que las emociones son más complicadas que simplemente "feliz" y "triste".

Además de sentirse bien o mal, las emociones también se caracterizan por lo activantes o " fisiológicamente excitantes " que son. Ya sean positivas o negativas, algunas emociones simplemente nos encienden. Cuando nos encontramos con una serpiente mientras caminamos por el bosque, o cuando nos peleamos, nos ponemos en alerta máxima. Nuestro corazón late más rápido, nuestro pulso se acelera y estamos listos para la acción. Lo mismo ocurre con ciertas emociones positivas: cuando nuestro equipo anota un touchdown en los últimos segundos, o descubrimos que hemos sido promovidos, no podemos evitar emocionarnos.

Otras emociones nos calman. Piense en cómo se siente después de ir a la playa o ver una puesta de sol. Te sientes bien, pero ese sentimiento de satisfacción no te hace querer hacer mucho. Del mismo modo, si bien la ira puede hacer que deseemos gritarle a alguien o realizar algún tipo de acción, cuando sentimos una emoción negativa menos activa como la tristeza, solo queremos acurrucarnos en una pelota y no hacer nada.

Mi investigación anterior ha demostrado que cuanto más una experiencia provoca la activación de emociones, es más probable que la gente la comparta. Y nuestros resultados estuvieron en línea con esto: Provocar emociones positivas y activantes aumentó la probabilidad de que un video se compartiera más, pero cuando un anuncio provocó una emoción activa negativa (es decir, disgusto), los espectadores también se sintieron motivados para actuar y compartir. el video, aunque no los hizo sentir bien. Por el contrario, las emociones que eran menos activas (es decir, la tristeza) reducían la probabilidad de que el espectador compartiera el anuncio.

"Bueno" no es lo suficientemente bueno

Estos hallazgos tienen varias implicaciones para los especialistas en marketing. Primero, no es suficiente hacer que la gente se sienta bien con tu marca. Con demasiada frecuencia, los creadores de contenido piensan que si solo pueden hacer que los clientes se sientan positivamente acerca de sus productos, servicios o marcas, la gente los compartirá con sus amigos. Pero como muestran nuestros resultados, "bueno" no es suficiente. Necesita despedir a sus clientes. Si desea ceñirse a las emociones positivas, vaya más allá de la satisfacción y cree contenido que emocione, inspire y deleite a sus clientes, es decir, contenido que evoque emociones que se activan.

"Malo" no siempre es malo

En segundo lugar, aunque tendemos a rehuir las emociones negativas, volverse negativos no siempre es una mala idea. Podemos suponer que si un comercial hace que los espectadores se sientan disgustados, por ejemplo, no lo compartirán. Pero cuando se usan correctamente, las emociones negativas pueden ser una forma poderosa de involucrar a sus clientes.

Por ejemplo, los anuncios que hacen que las personas se sientan enojadas al ilustrar la injusticia, o que las hacen sentir ansiosas o asqueadas al describir los riesgos para la salud de una enfermedad, pueden incitarlas a tomar medidas compartiendo la información con otras personas (durante las últimas semanas, hemos visto muy bien lo poderosa que puede ser la desinformación cuando inspira miedo e ira, pero emociones similares también pueden aprovecharse para siempre). En una nota más ligera, uno de los anuncios más exitosos de 2020 fue " Password Paradise " de Dashlane , que comparó la frustración de perder su contraseña con estar atrapado en el infierno de Dante.

Intenta eso en casa

En tercer lugar, si bien analizamos anuncios de una amplia variedad de industrias para explorar el vínculo general entre las reacciones emocionales y las tasas de participación, los especialistas en marketing y los analistas pueden adaptar nuestra metodología para obtener información sobre las reacciones a su contenido específico. Por supuesto, los métodos tradicionales de investigación de mercado, como las encuestas y los grupos focales, también pueden ser efectivos en algunos casos, pero tienen algunas limitaciones importantes.

Por un lado, simplemente preguntar a las personas cómo se sienten no garantiza una información precisa: las personas pueden ser parciales o sentirse incómodas con sus propias emociones, o pueden no saber cómo verbalizar sus sentimientos. Además, las respuestas de los grupos focales pueden ser moldeadas por la influencia social, lo que afecta aún más su confiabilidad. Además, estas herramientas estándar requieren mucho trabajo manual y en persona, lo que significa que puede ser bastante costoso escalarlas a cualquier grado útil. Por el contrario, el reconocimiento facial automatizado mediante cámaras web domésticas puede ayudar a los especialistas en marketing a medir las reacciones de los consumidores de una manera eficaz, discreta y altamente escalable.

Dicho esto, estas herramientas ciertamente tienen limitaciones. Los investigadores han documentado prejuicios raciales y culturales.en programas de reconocimiento facial, lo que puede dificultar la medición precisa (y ética) de las respuestas en una base de consumidores diversa. Además, incluso aparte de las amplias diferencias culturales, el vínculo entre la expresión facial y la emoción subyacente puede variar de manera significativa e impredecible entre las personas (por ejemplo, algunas personas pueden ser más expresivas que otras, pero eso no necesariamente refleja su verdadero estado emocional ). Nuestra metodología se enfoca en reconocer las expresiones faciales, por lo que no es víctima de algunas de las trampas de los sistemas que intentan utilizar una tecnología similar para reconocer rostros específicos, pero aún es importante estar al tanto de estos problemas potenciales. Al igual que con cualquier tecnología, las herramientas que infieren emociones a partir de expresiones faciales no son perfectas, pero están armadas con la conciencia de sus defectos.Los especialistas en marketing y los investigadores estarán bien posicionados para aprovechar estas herramientas para el bien, obteniendo información que les permita ofrecer contenido que sea lo más impactante posible.

Jonah Berger es profesor en la Wharton School de la Universidad de Pensilvania y el autor, más recientemente, de The Catalyst: How to Change Anyone's Mind  (Simon & Schuster, 2020).