勾起這些情緒,讓你的廣告爆紅

Want Your Ad to Go Viral? Activate These Emotions.
約拿.博格 Jonah Berger
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Francesco Carta fotografo / Getty Images
對行銷來說,傳播產品的訊息廣告,能在社群平台上廣為流傳,能見度愈高愈好。但要怎麼做,才能吸引消費者主動分享呢?直覺認為,能勾起閱聽者的正面情緒,如開心、勵志等,會更有機會被分享。但其實,情緒的特點,除了感覺好或不好之外,還有引發人們採取行動的程度,這被稱為生理激發。能夠激起生理激發的廣告,才能刺激消費者採取分享行動。

今年,估計有超過1.8億名消費者收看美國超級盃(Super Bowl),使得那天晚上對廣告業的重要性,就像這場比賽對美式足球一樣重大。各品牌要為那些三十秒的時段花費數百萬美元,希望精心製作的內容不只在播出時備受好評,之後也能爆紅,躋身成效最佳的廣告之列,在社群媒體的曝光,是電視的兩倍以上

當然,爆紅絕非易事。內容引人入勝且有趣,讓觀眾選擇一次又一次分享的影片,與普通廣告之間的差異是什麼?

為了找出答案,微軟研究院(Microsoft)研究員丹尼爾.麥可朵夫(Daniel McDuff)與我進行一項研究,運用自動人臉辨識技術,來分析人們對各種廣告的反應。我們向人們展示各式各樣的廣告影片,從美容產品到寵物照護,從士力架巧克力(Snickers)到環保紙巾都有,然後詢問他們分享各支廣告的可能性。他們觀看廣告時,我們使用他們電腦上的網路攝影機,來追蹤他們的臉部表情(有經過他們同意),之後再由採用監督式機器學習的演算法,把他們的表情分類為不同情緒。

這種新穎的方法,有幾項關鍵好處。首先,傳統人臉辨識技術通常需要人們進入實驗室,並使用專門、昂貴的硬體設備,但我們的方法,是讓參加者使用家中已有的網路攝影機 (他們只需點擊電郵中的連結,就能看到那些影片,並填寫同意書,允許我們透過網路攝影機錄影,然後在看完每支廣告後,填寫一份簡短的調查問卷)。這使我們能比傳統方法接觸到更多參加者,而且,這表示他們觀看廣告時,有更真實的在家看廣告體驗。

此外,我們不需要研究人員以人工方式,檢視參加者的臉部錄影,並為表情歸類,而是利用機器學習,以自動化方式進行整個流程。我們設計一套客製化的系統,會根據關鍵臉部特徵的移動(微笑、皺眉等),來偵測常見的臉部反應,並用一組經過預先標記的範例來訓練這個模型,以判斷每位參與者觀看影音時,多久展現一次不同的情緒。這讓我們可以測試來自全球超過兩千名參與者的數百支影片,這個樣本數的規模,比類似的研究大了好幾個數量級,地區也更多樣。

那麼,我們發現了什麼?毫不意外,參與者表示願意分享廣告的可能性,主要受到情緒反應的影響。但情緒究竟如何影響到分享數量,並非總是那麼直截了當。

有些人可能會預期,人們會分享讓自己感到愉悅的廣告,不會分享讓自己難受的廣告。某種程度上,這種直覺是對的:在我們的研究中,那些似乎能引發快樂等正面情緒的廣告,更有可能被分享,而那些引發悲傷或困惑等負面情緒的廣告,較不可能被分享。

但情況比這更複雜。雖然有些負面情緒,例如悲傷,會減少分享數,但其他情緒,例如噁心,會稍微增加分享數。為什麼?答案是,情緒比單純的「快樂」與「悲傷」更複雜。

情緒的特點,除了感覺好或不好之外,還有引發人們採取行動的程度,或稱為生理激發(physiologically arousing)。無論是正面或負面情緒,有些情緒就是會使我們激動。我們在樹林中散步時遇到一條蛇,或是與人打架時,都會保持高度警戒。我們的心跳加速,脈搏加快,準備好要採取行動。一些正面情緒也會引發同樣的反應:當我們的球隊在最後幾秒達陣得分,或是發現自己升官了,都會忍不住興奮起來。

另外,有一些情緒會使我們平靜下來。想想你去海邊或看完日落之後的感覺。你感覺很好,但這種滿足的感受不會讓你想做很多事情。同樣地,雖然憤怒或許會讓我們想要對某人大吼,或是採取某種行動,但當我們感受到有些較不會引發行動的負面情緒,例如悲傷,我們就只想縮成一團,什麼也不做。

先前的研究顯示,體驗愈能激起可促使人們行動的情緒,人們就愈有可能分享。這符合我們這次的研究結果:影片如果激發了正面、促使行動的情緒,就更有可能成為被分享最多次的影片,但如果廣告引發負面、促使行動的情緒(例如噁心),也會促使觀眾行動,並分享這支影片,即使這支影片並沒有讓他們感到愉快。相反地,較不會促使人們行動的情緒(例如悲傷),會降低觀眾分享廣告的可能性。

「好」還不夠好

這些發現對行銷人員有幾項啟示。首先,讓人們對你的品牌產生好感還不夠。內容製作人員常以為,如果讓顧客對他們的產品、服務或品牌產生好感,人們就會與朋友分享他們的產品。但正如我們研究結果顯示的,「好」還不夠。你必須讓顧客激動起來。如果你堅持促成正面情緒,創造滿足感的情緒就還不夠,必須帶給顧客會讓他們興奮、鼓舞與歡喜的內容,也就是說,內容要能引發那些可促使人們採取行動的情緒。

「糟」不見得一定很糟

其次,雖然我們往往會迴避負面情緒,但負面並非總是壞主意。例如,我們可能會認為,如果某一支廣告讓觀眾感到噁心,他們就不會分享。但負面情緒如果運用得當,其實可以成為吸引顧客的強效方法。

例如,有些廣告透過展現不公正的現象來讓人感到憤怒,或是藉由描述疾病的健康風險,來讓人焦慮或作嘔,這都可能煽動觀眾採取行動,與朋友分享這些資訊〔最近我們已經很清楚見識到,引發恐懼與憤怒的虛假資訊(disinformation),有多麼大的影響力,但類似的情緒也能用來為善〕。說點輕鬆的,2020年最成功的廣告之一,是Dashlane密碼管理服務公司的「 密碼天堂」(Password Paradise),內容是把忘記密碼的沮喪,比喻成受困在但丁(Dante)的煉獄。

歡迎在家嘗試

第三,雖然我們分析了許多不同產業的廣告,以探究情緒反應與分享率之間的大致關聯,但行銷人員與分析師可以調整我們的方法,以便更深入了解觀眾對特定內容的反應。當然,傳統的行銷研究方法,例如問卷調查與焦點團體,在某些情況下也有效,但這麼做有一些嚴重缺陷。

比如說,僅是詢問人們的感受,無法確保得到正確的資訊:人們可能對自己的情緒有偏見或感到不自在,還是可能不確定該如何用語言表達感受。此外,社會影響(social influence)可能會左右焦點團體中的反應,進而影響到研究的信度(reliability)。而且,這些標準工具都需要大量人工作業,有些工作也必須親自進行,這表示若要將它們擴大規模到實用的程度,可能會相當昂貴。相較之下,運用家裡網路攝影機的自動人臉辨識技術,能協助行銷人員以一種有效、低調且容易擴大規模的方式,衡量消費者的反應。

不過,這些工具當然有限制。研究人員已經記錄人臉辨識程式中的種族與文化偏見,這可能導致這種方法,難以準確地(而且用符合倫理的方式)衡量各種不同消費者群體的反應。此外,即使不談廣泛的文化差異,臉部表情與內在情緒之間的關聯,也可能因人而有明顯差異,以及無法預測到的差異(例如,有些人可能會展現更豐富的表情,但這不見得反映出他們的真實情緒狀態)。有些系統試圖運用類似的技術來辨識特定臉孔,但我們的方法是專注於辨識臉部表情,所以不會有那些系統常有的缺陷,但知道有這些潛在問題存在,仍然很重要。就像任何其他技術,從臉部表情推斷情緒的工具都不完美,但行銷人員與研究人員如果知道它們有哪些缺點,就能做好準備,善用這些工具來創造正向效益,包括獲得深入見解,好讓他們提供可盡量提升影響力的內容。

(游樂融譯)



約拿.博格 Jonah Berger

美國賓州大學華頓商學院(Wharton School of the University of Pennsylvania)教授,近期著有《催化者》(The Catalyst: How to Change Anyone's Mind, 2020)。


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