Представьте ситуацию: вы заказали дизайнеру баннер или логотип. Студия или фрилансер нарисовали вам несколько вариантов. И тут встает вопрос: как все-таки выбрать самый эффективный из них? Не тот, который «нравится» вам или вашему маркетологу. А тот, который будет лучше привлекать внимание потенциальных клиентов.
«Красиво» или «некрасиво» здесь не аргумент. Крупные компании проводят опросы представителей целевой аудитории, предлагая оценить, какой рекламный материал привлекает больше внимания. Но опросы стоят дорого и занимают много времени. Нужно арендовать помещение, обзвонить и пригласить респондентов, заплатить им деньги или выдать подарки, задать вопросы и проанализировать данные. Не все себе это могут позволить. При этом никто не застрахован от предвзятого отношения со стороны респондентов.
Можно провести тестирование, запустив сразу два баннера, и через некоторое время сравнить, какой из них работает лучше. Но готовы ли вы жертвовать своими средствами для проведения такого эксперимента?
Еще одно, более «продвинутое» решение — исследования при помощи технологии eye tracking (окулография). При этом не только проводится опрос, но еще и отслеживается движение глаз респондента по странице или изображению. Так можно совершенно точно узнать, какой именно фрагмент изображения привлек внимание. Однако это тоже стоит дорого: нужно не только оплатить аренду, заплатить респондентам, но и арендовать дорогостоящее оборудование.
Я хочу показать, как работает еще одно, бюджетное и достаточно продвинутое (хотя и имеющее свои недостатки) решение. Это – технология виртуального eye tracking, когда для расчета траектории движения глаз используются математические модели .
Что такое eye tracking и как это работает?
В 1879 году Луи Эмиль Жаваль, фрацузский врач и ученый, обнаружил, что в процессе чтения глазные яблоки людей двигаются не монотонно, а рывками. Остановки взяглада Жаваль назвал фиксациями, а движения между ними – саккадами (от французского «хлопок паруса»).
Позже Эдмунд Хью создал первое устройство для окулографии (айтрекинга). Впоследствии были изобретены более совершенные приборы, отслеживающие движения глаза и зрачка. Что еще важнее, экспериментально было доказано, что на любом изображении взгляд «цепляется» только за определенные фрагменты. Такие фрагменты стали называть «ловушками для взгляда». Это области изображений, которые самопроизвольно притягивают к себе внимание. В противоположность им, существуют и элементы, на которых просто невозможно сосредоточить внимание без дополнительных усилий.
С развитием компьютерных технологий для распознавания образов появились и возможности для математического моделирования движения глаза по странице — виртуального eye tracking.
Один из его видов — создание тепловой карты длительности просмотра. Другой вид — динамика саккад. Это диаграмма, показывающая, в какую точку устремится взгляд человека, если сейчас он смотрит на текущую точку. Анализируя такую диаграмму, можно понять, какие части страницы или изображения покажутся наиболее важными. Совмещая эти два вида eye tracking, можно понять, какие побочные детали способны отвлечь взгляд человека от того, что он считает наиболее важным.
Этот метод небезупречен, но при этом стоит сравнительно недорого, и результаты вы получаете очень быстро.
Тех, кому интересны теоретические основы виртуального eye tracking, отсылаем к обстоятельной серии статей на Хабре. А здесь покажем, как это работает, на двух практических кейсах по интернет-рекламе.
Кейс 1
Задача: из двух баннеров выбрать тот, который привлекает больше внимания к призывной надписи «Купить билет на поезд». Для адекватной оценки нужно сравнивать не просто два баннера, а баннеры, размещенные непосредственно на тестовых страницах.
Больше всего внимания на баннере привлекают кнопка с надписью «Купить билет на поезд» и логотип компании.
По результатам математического моделирования, первый баннер больше внимания привлекает к кнопке, а второй к логотипу компании. Чтобы убедиться в правильности выводов, используем также моделирование динамики саккад и создание тепловой карты длительности обзора.
На рисунках ниже можно увидеть, как двигается и на чем останавливается глаз респондента (математическая модель).
Итак, видно, что кнопка на первом баннере (да и весь баннер в целом) привлекает больше внимания пользователя, чем на втором.
Это подтверждают и разные виды тепловых карт.
Кейс 2
Задача: выяснить, на какой из посадочных страниц задний фон меньше «размывает» внимание пользователя.
Интернет-магазину нужно было выбрать ту страницу, которая заставляет пользователя акцентировать все свое внимание на ее содержимом. Также ИМ хотел оценить, в каком варианте внимание акцентируется на названии акции и цене самого товара.
На скриншотах выше видно: невзирая на то, что первый вариант кажется «ярче», чуть большее количество пользователей акцентируют внимание на призыве и на цене все-таки во втором варианте посадочной страницы.
Также важно то, что на первой версии страницы внимание пользователя размывается второстепенными элементами на заднем фоне.
Если же посмотреть на тепловую карту видимости, то становится понятно, что в первые несколько секунд потенциальный клиент успевает изучать весь материал, представленный на второй посадочной странице. Этого нельзя сказать о первом варианте, где внимание пользователя рассредоточено.
Хочу отметить, что эта методика лучше всего работает для оценки полиграфических материалов. А в Интернете я рекомендую все-таки проверять результаты виртуального eye-tracking экспериментальным путем. Если, конечно, позволяют средства и время.
