Навіщо українському рекламному ринку власна attention-модель: локальний погляд на економіку уваги

Чому індустрії час переглянути підхід до оцінки медіа ефективності та визнати увагу новим Core media KPI

Маркетингова індустрія десятиліттями оцінювала ефективність рекламних кампаній через охоплення, частоту контактів і кількість показів. Ці метрики й досі залишаються фундаментом для медіапланування. Однак зі зміною медіаспоживання їх дедалі частіше недостатньо для відповіді на головне питання: чи справді авдиторія взаємодіяла з рекламним повідомленням.

Сучасний споживач живе в умовах безпрецедентної конкуренції за свій час і когнітивні ресурси. Понад 60% користувачів одночасно взаємодіють із кількома медіаканалами, постійно перемикаючи увагу між різними джерелами інформації. Щодня вони стикаються з десятками рекламних повідомлень, переглядають стрічки соціальних мереж і споживають контент у режимі безперервного скролінгу. За таких умов сам факт показу реклами зовсім не гарантує якісного контакту з брендом, навіть якщо показник Viewability наближається до 100%.

Саме тому в останні роки в центрі уваги світової рекламної індустрії опинилася концепція Attention Economy, або економіки уваги. Її ключова ідея доволі проста: цінність рекламного контакту визначається не кількістю показів, а тим, скільки реального часу та ресурсу людина готова приділити бренду. У центрі такого підходу перебуває не медіаносій, а якість взаємодії між повідомленням і споживачем.

Від уваги до результату. Що світові дослідження говорять про силу уваги

Для бізнесу медіа увага дедалі частіше стає не менш важливою, ніж охоплення або частота контактів. Адже саме вона визначає, чи матиме реклама шанс вплинути на споживача.

Чим більше секунд реальної уваги отримує реклама, тим вищими стають показники запам’ятовуваності бренду, впізнаваності та схильності до вибору бренду в майбутньому. Увага дедалі частіше розглядається як фундаментальний індикатор рекламної ефективності.

Світові дослідження вказують на прямий зв’язок між рівнем уваги до реклами та ключовими бренд-метриками. За інформацією Teads & Lumen Research, реклама, яка утримує увагу користувача понад 5 секунд, має на 40% краще зростання Ad Recall, ніж реклама, якій приділили близько секунди уваги. Водночас для впливу на нижні рівні воронки потрібен триваліший контакт: понад 8 секунд уваги для формування наміру покупки (Purchase Intent) і понад 9 секунд для зростання Consideration.

Вплив уваги не обмежується лише бренд-метриками. Він дедалі частіше проявляється і в бізнес-результатах. Newsworks & Lumen Research разом з Пітером Філдом довели, що рекламні кампанії, оптимізовані з максимізацією уваги, демонструють на 17% сильніші бренд-ефекти та на 12% вищий приріст частки ринку. Особливо помітним цей ефект виявився при включенні у спліт медіа середовищ, які органічно генерують багато уваги. У кампаніях, де уваги загалом бракувало, використання цих медіа асоціювалося з покращенням бізнес-ефектів на 50%. Навіть у кампаніях, які й без того добре утримували увагу авдиторії, додатковий ефект становив 22%.

Attention по-українськи: від глобальної теорії до локальних даних

Попри стрімкий розвиток attention-підходу у світі, на українському ринку донедавна бракувало локальних даних, які б дозволяли оцінити, як саме українська авдиторія взаємодіє з різними медіаканалами та рекламними форматами. Саме для відповіді на це запитання було реалізовано дослідження Ukrainian Media Attention Research (UMAR).

Це перше кількісне дослідження уваги до медійної реклами в Україні. Воно охоплює 4 ключові медіаканали, 3 типи пристроїв, 10 рекламних форматів і враховує низку факторів, що впливають на рівень уваги: розмір екрана, формат реклами, тип контенту, тривалість відео та позицію рекламного повідомлення. Для дослідження використали комплекс підходів, зокрема eye-tracking, AI emotion tracking, опитування та теплові карти уваги.

Отримані дані лягли в основу побудови локальної системи attention-планування. Вона дозволяє оцінювати медіа не лише за охопленням чи вартістю контакту, а й за обсягом уваги, яку кожне з них генерує для бренду. Це дозволяє розподіляти медіаінвестиції на основі якості контакту, а не лише його кількості.

Однак із будь-яким новим підходом виникає закономірне запитання: наскільки таким даним можна довіряти? Якщо на глобальному ринку увагу вимірюють спеціалізовані трекери, а рекламодавці спираються на сформовані бенчмарки, то в Україні не існувало локальних орієнтирів для перевірки та порівняння результатів при медіаплануванні. Саме тому важливо розуміти, наскільки українські оцінки уваги за цією методологією співвідносяться з глобальними вимірюваннями міжнародних дослідників.

Головне питання — чи узгоджуються локальні оцінки з фактичними вимірюваннями

Глобальні дані часто сприймаються як еталон, однак рівень уваги формується під впливом багатьох факторів: особливостей медіаспоживання, структури ринку, популярності платформ, типів пристроїв і поведінкових моделей локального споживача. Тому було важливо зрозуміти, наскільки глобальні закономірності відтворюються на українському ринку і навпаки.

Для цього ми порівняли методологію UMAR із фактичними замірами уваги від Lumen. Це дані тих наших клієнтів, хто має доступ до міжнародних систем оцінки уваги.

Порівняння показало високу узгодженість оцінок:

для відео DV360 середня різниця становила близько 2%;

для банерних проявів відхилення перебувало на рівні близько 0,5%;

в In-Stream ютуб-форматах спостерігалася висока кореляція, а довші ролики з примусовим переглядом демонстрували її на рівні 0,97—1,00;

у коротких вертикальних форматів узгодженість помірніша — через специфіку середовища вони мають іншу динаміку Attention.

За окремими форматами узгодженість сягала до 100%.

Від вимірювання до дії. П’ять практичних цінностей attention-моделі Dentsu Ukraine

Це порівняння, хоч і не є повноцінною валідацією, та все ж демонструє: локальні оцінки уваги відповідають тенденціям, які фіксують незалежні міжнародні провайдери вимірювання уваги. І дозволяє використовувати attention-модель не лише як дослідницьку метрику, а й як практичний інструмент для планування медіаактивності.

1. Локальні дані для локального ринку

Українське медіаспоживання має власну специфіку: те, які канали обирає авдиторія, як вона сприймає контент і як взаємодіє з рекламою. Локальна attention-модель враховує медіаособливості українського ринку, водночас демонструючи високу кореляцію з фактичними вимірюваннями го бального ринку.

2. Менше витрат на оцінку уваги

Повноцінне технічне вимірювання уваги потребує спеціалізованих інструментів, додаткових інвестицій і часу. Ми можемо отримувати об’єктивні оцінки уваги завдяки цій моделі швидше й економічніше, без необхідності запускати окремі дослідження для кожної кампанії.

3. Гнучкість на етапі планування

Замість того, щоб чекати на результати дорогих пост-кампейн досліджень, рекламодавці можуть оцінювати потенціал уваги ще на етапі планування. Це дає змогу порівнювати різні сценарії медіаспліту, швидше формувати медіастратегію й ухвалювати більш обґрунтовані рекламні рішення, тестувати альтернативні підходи й оптимізувати розподіл інвестицій до старту.

4. Весь медіамікс в одній системі координат

Наш підхід виходить за межі окремих глобальних диджитал-екосистем. Він дозволяє оцінювати увагу з урахуванням локальних онлайн-майданчиків, ОТТ-провайдерів, лінійного телебачення, радіо та зовнішньої реклами. Це дає можливість використовувати єдину логіку оцінки уваги в межах усього медіаміксу.

5. Інвестиція в якість контакту

Увага стає тим медіа KPI, який допомагає оцінювати не тільки охоплення чи кількість показів, а й потенційну якість майбутнього контакту з авдиторією. Іншими словами, інвестувати в комунікацію, яка має більше шансів конвертуватися в реальний бізнес-результат.

Увага вже стала невіддільною частиною медіапланування. Питання не в тому, чи варто її враховувати, а в тому, наскільки точно її можна оцінити. Саме тому локальні дані, верифіковані незалежними вимірюваннями, перетворюються на практичний інструмент для правильних бізнес-рішень. І головне завдання сучасного медіапланування — допомагати брендам інвестувати в увагу, яка працює на бізнес-результат.

Авторка —  Катерина Кикоть, Senior IV Planner Carat Ukraine