IP Deutschland GmbH
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ZWISCHEN DEN ZEILEN: K√úNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER MARKTFORSCHUNG
05.11.2019

Künstliche Intelligenz macht auch vor der Werbewirkungsforschung nicht mehr halt. Ein aktuelles Pilotprojekt zeigt, wie man mittels KI Emotionen aus dem gesprochenen Wort herauslesen kann.

Voice-Fragetypen haben in den letzten Jahren verstärkt Einzug in die Marktforschungspraxis gehalten. Die automatisierte Transkription von gesprochenen Antworten hat sich mittlerweile gut etabliert. So befragte Forsa in Kooperation mit Ad Alliance und pagea labs 3.611 Personen im Rahmen eines Werbewirkungstests.

Dafür wurden die Befragten drei Gruppen zufällig zugeordnet. Die erste Gruppe sollte ihre Antworten bei offenen Fragen klassisch in Textfelder eintragen (Kontrollgruppe). Die Personen der zweiten Liste sollten die Fragen mithilfe von Audioaufnahmen beantworten. Die Teilnehmer aus der dritten Gruppe hatten die Wahl zwischen schriftlicher und mündlicher Beantwortung.

Insgesamt zeigt sich eine hohe Akzeptanz der Teilnehmer – und zwar sowohl bei jüngeren Menschen, die mit der Spracheingabe über andere Medien bereits vertraut sind, als auch bei älteren Menschen, für die sich die Handhabung dadurch vereinfacht.

Die Nutzung erfordert natürlich beim Teilnehmer eine Geräte-Browser-Kombination, die den Zugriff auf ein Mikrofon technisch zulässt. Leider ist bei einem großen Teil der privaten Internetnutzer (73%) diese Bedingung entweder nicht erfüllt, oder sie wissen nicht um diese Möglichkeit. Sofern die Voraussetzungen erfüllt sind, geben drei Viertel ihr Einverständnis für die notwendige Sprachaufzeichnung.


Methodenbedingte Unterschiede der Ergebnisse


Bei Wissensfragen, wie der Abfrage bekannter Marken, liefert die Spracheingabe vergleichbare Ergebnisse wie die klassische Texteingabe. Keine methodisch bedingten Unterschiede zeigen sich auch bei der Erinnerung an Spots. 

Bei der Abfrage zu Gefallenselementen (Likes und Dislikes) sowie bei der Bewertung des Markenimages gibt in der Gruppe mit Spracheingabe ein größerer Teil eine inhaltliche Antwort, auch die Anzahl der Wörter nimmt zu. Der Wermutstropfen: Die anschließende Codierung reduziert unter Umständen wieder stark, ausführlichere Beschreibungen können verloren gehen.

Inhaltlich bringen Audio-Nennungen und Text-Nennungen also ähnliche Punkte, Hauptthemen lassen sich mit beiden Varianten identifizieren. Die Informationen der Audio-Nennungen sind aber differenzierter und ermöglichen dadurch tiefere Insights. Aufgrund der natürlichen Sprache, Satzbildung und Einbindung in Erklärungen entsteht zusätzlicher Kontext. Wenn dieser bei der anschließenden Codierung erhalten bleibt, hat die Spracheingabe klare Vorteile.

Sprache sind mehr als nur Wörter


Nun ist bei der sprachlichen Kommunikation ja nicht nur entscheidend, was gesagt wird, sondern auch, wie es gesagt wird. Mit der emotionalen Komponente beschäftigte sich eine Gemeinschaftsstudie von GapFish, Mediengruppe RTL, pangea labs und der HTW Berlin. Im Rahmen der Untersuchung wurde die Wirkung von unterschiedlichen Werbeformaten mithilfe von Voice-Fragetypen erhoben. Schon während der mündlichen Beantwortung ermittelte ein KI-gestütztes Verfahren aus der Stimme die Emotionen der Befragten: Eine an die Umfrageplattform Questfox angebundene API-Schnittstelle der Firma Audeering verarbeitet und analysierte die Sprache.

Im Pilotprojekt wurden die Fähigkeiten des Verfahrens am Beispiel von verschiedenen Werbespots getestet. Als Stimulusmaterial dienten verschiedene Rekrutierungs-Werbespots des Marktforschungspanels „Love2say“, die in klassischen Wirkungsstudien indifferent performt hatten. Mit Hilfe der Voice-Analyse sollten neue Erkenntnisse zur Wirkung der Spots generiert werden. Dazu wurde den Probanden über eine normale Onlinebefragung per Zufall eine von insgesamt vier Spotvarianten (10-Sekünder, 20-Sekünder und zwei 30-Sekünder mit zwei unterschiedlichen Testimonials) vorgespielt. Im Anschluss daran sollten die Befragten den Spot mit eigenen Worten wiedergeben.

Die ersten Ergebnisse des Pilottestes zeigen, dass die künstliche Voice-Analyse nicht nur funktioniert, sondern auch neue Erkenntnisse liefert. Grundsätzlich kann festgehalten werden, dass bei längeren Spots auch die Aussagen der Probanden emotional stärker ausgeprägt sind. Auch der Einfluss des jeweiligen Testimonials war bei den beiden 30-Sekündern klar erkennbar.

Fazit: Die Emotionsanalyse bei Befragungen mit Voice-Fragetypen ist ein spannender neuer Forschungsansatz. Erste Ergebnisse zeigen, dass diese Methode neue Insights in der Werbewirkungsforschung hervorbringen kann.

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Voice Methodenstudie Spracheingabe 06.11.2019 925 KB PDF
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Emotionale KI 06.11.2019 3.662 KB PDF

Ansprechpartner

Brigitte Bayer

Brigitte Bayer
Werbewirkungsforschung

+49 221 456-71073

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