KI statt Viewability:
Omnicom startet neue Messmethode für Media-Attention
Zusammen mit Viomba, einem finnischen Experten für die Analyse visueller Medienaufmerksamkeit, startet Omnicom ein neues Verfahren zur KI-gestützten Messung visueller Media-Attention.
Foto: Omnicom Viomba
Mit einem neuen Messverfahren will Omnicom die Analyse visueller Media-Attention auf ein neues Level heben. Dazu kooperiert die Agentur mit Viomba, einem finnischen Anbieter für SaaS-basierte Aufmerksamkeitstools und Datenlösungen. Gemeinsam haben die beiden Unternehmen eine proprietäre Software-Lösung entwickelt, die unterschiedliche Eye-Tracking- sowie Inventory-Datenströme zusammenführt und rund um die Uhr sammelt. Diese in einem Media-Attention-Panel generierten Daten zur Medienaufmerksamkeit werden dann genutzt, um die Aufmerksamkeit der jeweiligen Zielgruppe mithilfe KI-gestützter Tools durch weitere Mediainvests zu optimieren. Das native Media-Attention-Panel sowie die damit verbundenen KI-basierten Produkte sind ab sofort für Kunden der Omnicom Media Group Germany und deren Agenturen verfügbar.
Viewability als problematische Größe
Paul Remitz, CEO Omnicom Media Group Germany: "Attention ist für uns die Währung des neuen Zeitalters. Sie ist ein strategischer Indikator, der die verschiedenen Kanäle, Plattformen und die Erstellung von Inhalten entlang der gesamten Wertschöpfungskette miteinander verbindet. Gemeinsam mit Viomba führen wir eine Technologie der nächsten Generation ein, um tiefere, prädiktive Erkenntnisse über die Werbewirksamkeit zu gewinnen und Viewability als bisherigen Messstandard abzulösen." Man sehe ein enormes Potenzial, die Optimierung digitaler Medienkampagnen deutlich verbessern zu können.
In der Tat steht die Viewability als Messstandard für Aufmerksamkeit seit Jahren in der Kritik, unter anderem weil technische Sichtbarkeit nicht zwingend ein sicherer Anhaltspunkt für tatsächliche Aufmerksamkeit ist. Ob das neue Verfahren von Omnicom und Viomba hier wirklich einen Fortschritt bringen kann, wird die Zukunft zeigen. Der Ansatz scheint auf jeden Fall vielversprechend.
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