Project Feels: The New York Times testa anúncios com base nas emoções que provoca em seus leitores

The New York Times passou a questionar se seria possível prever com precisão as emoções provocadas pelos artigos que publica. A ideia era permitir que os anunciantes colocassem conteúdos mais relevantes para o contexto em que são exibidos. Assim, nasceu Project Feels.

The New York Times testa anúncios baseados em emoções

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Há um ano, The New York Times passou a questionar se seria possível prever com precisão as emoções provocadas pelos artigos que publica. A ideia era permitir que os anunciantes colocassem conteúdos mais relevantes para o contexto em que são exibidos. Foi a partir desses questionamentos que a equipe de Ciência de Dados do jornal norte-americano lançou o “Project Feels”.

Desde então, The New York Times testou a colocação de anúncios com base nas emoções que certos artigos evocam. “Project Feels” já gerou 50 campanhas e mais de 30 milhões de impressões.

Os resultados financeiros não são divulgados, mas é possível afirmar que está sendo bem-sucedida a inovação em publicidade baseada em ciência de dados, inteligência artificial e algoritmo que The New York Times trabalha para ampliar.

Como funcionam os anúncios baseados em emoções

A equipe de Ciência de Dados do The New York Times construiu algoritmos de previsão com grandes quantidades de dados coletados via crowdsourcing. A partir dessas previsões, foram feitos experimentos bem-sucedidos, demonstrando que a resposta emocional dos leitores se correlacionou positivamente com o engajamento nos artigos. Essa abordagem foi chamada de segmentação por perspectiva.

Conforme descrito pelo Poynter, para dar um exemplo de como isso tem sido feito, um perfil da cantora e atriz Cher estava determinado a colocar o leitor em um clima inspirado, divertido e aventureiro. Se esses sentimentos se adequarem ao pitch de um anunciante, um anúncio será incluído automaticamente na versão digital do artigo.  

Ao contrário dos anúncios que te perseguem pela Internet com base no que você leu e observou, a conexão será normalmente invisível para o leitor.

Veja como o produto de sonoridade futurista foi desenvolvido e como funciona:

  • The Times começou pedindo a um grupo de voluntários que escolhesse de uma lista de 18 emoções que sentiam ao ler uma amostra de histórias do Times.
  • Com 150.000 dados recolhidos, uma equipe de análise poderia identificar artigos com forte ressonância emocional. O algoritmo resultante então, instantaneamente, descobre qual combinação de emoções é evocada à medida que a história é postada.
  • The Times e seus anunciantes podem acompanhar com alguma precisão se o anúncio supera um posicionamento mais aleatório. Alguns geraram até 80% mais impressões do que a segmentação comportamental regular. O aumento médio é de 40%. Esse sucesso suporta uma taxa premium.
  • A oferta também inclui “segmentação por neutralidade”: isto é, isolar artigos pertubadores que podem diminuir a receptividade a mensagens de anúncios — veiculações a serem evitadas.

Comprometimento com linha editorial e privacidade

A iniciativa de atrelar artigos e anúncios a emoções dos leitores pode parecer manipuladora e controversa. Jornalistas e assinantes também podem se perguntar se a redação do jornal está sendo encarregada de produzir muitas histórias emocionais.

Entretanto, em entrevista ao Poynter, Allison Murphy, vice-presidente sênior de inovação em publicidade, afirmou que a redação já produz muitos conteúdos carregados de emoção de qualquer forma. Portanto, não há mudanças na linha editorial. “A iniciativa de vendas de anúncios “não influencia o que é coberto” e a integridade editorial não é comprometida”, garante.

Os anúncios do “Project Feels” são, na verdade, menos intrusivos, conforme ela argumenta, já que eles não dependem do tipo de informação sobre o leitor e suas preferências que os cookies colhem.

Juntos, disse Murphy, os dois tipos de segmentação “Feels” são compatíveis com as crescentes preocupações com a privacidade. Eles também fornecem “um tipo original de segurança de marca” em um momento em que os anunciantes precisam se preocupar em chegar ao lado de conteúdo questionável em plataformas como o YouTube ou o Facebook.

Até hoje, as categorias de anunciantes mais populares são as mensagens de entretenimento e de responsabilidade social corporativa. A primeira das vendas da Feels foi para uma história evocando “aventuras” e alinhada com o lançamento de uma nova série de ficção científica por parte de um cliente. “Autoconfiante” foi emparelhado com uma mensagem centrada no empoderamento das mulheres. Anúncios até o momento também apareceram em outras 10 categorias.

Das 18 emoções disponíveis, 14 são positivas. Porém, mesmo sentimentos negativos, como tristeza ou indignação, poderiam apoiar uma determinada causa. “Tédio”, entretanto, dificilmente atrairá anunciantes.

As emoções listadas são:

  • Otimista
  • Inspirado
  • Autoconfiante
  • Divertido
  • Aventureiro
  • Com intenção de gastar
  • Amor
  • Tristeza
  • Tédio
  • Interesse
  • Medo
  • Ódio
  • Esperança
  • Felicidade
  • Nostálgico
  • Indulgente
  • Competitivo
  • Informado

Inovações como a do projeto do The New York Times

Ao menos por enquanto, o  The New York Times não cogita que o Project Feels seja utilizado como um serviço franqueado para outras organizações de notícias.

“Todo o modelo é baseado no conteúdo do Times e requer manutenção. Temos muita sorte de ter recursos para investir nesse tipo de inovação. Isso inclui tanto a amplitude do nosso conteúdo quanto a sofisticação para fazer uma medida rigorosa do que funciona e do quão bem”, ressaltou a vice-presidente sênior de inovação em publicidade.

No entanto, outras organizações já estão adotando estratégias de marketing no mesmo sentido. Conforme indicou uma matéria do Digiday, a ESPN trabalha para segmentar anúncios dependendo se uma determinada equipe está ganhando ou perdendo. Já o USA Today tem uma versão chamada Lens Targeting, com matérias classificadas de acordo com o humor que pode ser evocado.

No The New York Times, a segmentação por perspectiva não é uma ação única, mas parte de uma série de projetos de inovação que envolve sua equipe de Ciência de Dados.

De forma mais ampla, a análise de dados gera modelos que podem combinar as escolhas de conteúdos com os maiores “tópicos de paixão” do público-alvo ou podem orientar a estratégia para pagamento de assinaturas digitais e preços.

Aproveite para conhecer mais sobre o poder da publicidade nativa aplicada na estratégia de conteúdo.


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