在正式投放前，广告主一般会对自己的营销创意做一轮或多轮的创意前测，评估、筛选、优化……力求最终出街的版本能让目标人群足够记忆深刻、喜欢且能勾起购买意愿。
经典的创意前测，通过问卷调研来了解消费者对该创意的态度；更进一步，比如云思的拟真媒介环境测试，能同时收集用户浏览该创意时的真实行为数据，行为+态度更全面地分析。（《六成受众没看完你的广告？-云思拟真媒介创意测试介绍》）
还能再进一步，即 Nuero-marketing（神经营销科学）的应用，在消费者浏览该创意时捕捉下他的即时反应、刹那间的情感流露。这是消费者还未经思考就表现出的真实反馈，具有很高的分析价值。
01 神经营销科学及云端眼动
Nuero-marketing 在市场研究领域的应用技术包括眼动（eye-trakcing）、脑电（electroencephalogram）、表情识别（facial coding）、皮肤电反应（Galvanic Skin Response）等。其中，眼动技术常被应用在创意前测的研究中。
然而，眼动及其他 neuro 技术一直未得到广泛应用，一个重要的原因，就在于这些测量依赖于各种特定设备仪器，它们必须在实验室环境下，邀请消费者来到线下特定的 fieldwork 开展测试，调研的执行成本高昂，一个项目折算到单位样本的成本可能动辄上千元。
云思新意通Pro 的云端眼动技术，能很好地解决成本问题。云思的云端眼动，可以不依赖眼动仪或其他附加设备，仅需通过受访者的 PC 摄像头，就可实现受访者坐在家中在线接受测试。云端眼动技术，使得更加广泛的采集消费者数据成为可能（比如低级别城市），并且成本更低，时间更短。
可能你会好奇，云端眼动技术在设备便捷性上有巨大优势，但是否在精度上有所牺牲呢？其实云端眼动作为一种无障碍输入技术，在 PC 游戏、残障人士打字等领域早已广泛应用，其识别精度早已获得市场实践的验证。以云思的云端眼动为例，50%的测量误差小于 100 像素，75%小于 150 像素，平均误差水平仅相当于在一台 13 寸笔记本上 1-2cm 的实际距离，已足够满足商业研究的需求。
实际问卷流程中，我们会首先征求受访者同意调用其 PC 前置摄像头，然后受访者注视屏幕做简单调试后，即可开始浏览测试视频并答题了。
02 眼动在创意测试中的应用示例
云思云端眼动可量化记录创意画面中的兴趣区（AOI, Area OF Interest）、扫视（Gaze）轨迹、注视点（Fixation）等，并且通过一系列量化指标加以分析解读。
比如下图是某支广告的两个不同版本（有边框、无边框）其中某一秒画面的测试结果。在这一秒钟，有边框版本中的产品，只获得了 7%受访者的注视，平均停留时间0.2 秒；而无边框版本中，27%受访者注视了产品，平均停留时间为 0.6 秒，是前者的三倍。
通过量化的结果数据，我们能够清晰地逐帧分析，消费者在观看该广告时，注视（或忽略）了哪些创意元素。以往我们在创意测试的调研结果中，可能会发现消费者对品牌回忆率低，或者没有 get 到关键信息。结合眼动数据，我们就能了解消费者记不住，是信息传递不明显，还是压根就没看，从而更有针对性地进行创意优化。
随着眼动测试案例及数据的不断积累，我们还能逐渐提炼出一些 know-how。比如，广告中人物的眼神能有效引导受众更关注某些区域。下面这两个版本的平面广告中，人物眼神是否瞥向产品，极大地影响到产品是否会被关注。
在视频中亦有同样规律。在这则视频广告中，当人物的眼睛未出现在画面中时，消费者的关注点集中在嘴边及产品上；但当镜头上移露出人物眼睛（而眼睛并未注视产品），消费者的关注点也从产品上移开了。
那么基于眼动热力图，我们能否说这个镜头不好，因为分散了消费者对产品的关注？好或不好，取决于该创意要表达什么。如果是要展示产品，那确实应该进一步优化创意，比如让人物的眼神转而注视产品；如果原本就是想展现人物沉浸于喜悦与满足之中，那画面已经表达得相当到位了，无需再做优化。
云思新意通Pro 的方法论已广泛获得市场验证，为诸多头部广告主的品牌营销提供重要支持。除了通过专项研究服务量化评估单支创意，云思创意数据库目前已积累了 6000+视频创意，可通过行业、视频时长及更多创意元素分类进行筛选，获得更贴切需求的行为数据 norm 值。
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关于云思
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在云思聚集了一群来自于不同领域的专家，他们精通消费者研究方法、社会科学理论、互联网技术和数据技术。致力于将专业的研究和技术创新结合，专注于品牌和沟通洞察，让营销更加高效、更加智能。
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