如果您在廣告中看到手部特寫鏡頭並想：“嘿，這家公司真的很吸引我”，那麼您並不孤單。這並不是說你沉迷於雙手。
根據全球媒體機構傳立(Mindshare)進行的消費者神經科學研究，手部特寫會在潛意識層面上引起人們的共鳴，但相機能拉近的距離是有限度的。
「我們發現，使用手部特寫鏡頭是與觀眾建立聯繫的一種非常有效的方式，但當手部圖像被裁剪得太近以至於不再與身體相連時，這種效果就會適得其反，」詹姆斯·凱利說。 “我們稱之為‘截肢效應’。”
Arafel Buzan（中），Mindshare Neurolab 聯合負責人。 |照片：傳立
NeuroLab 是 Mindshare 的內部消費者神經科學研究設施，位於該公司的紐約辦事處。 Mindshare 表示，它是第一個擁有內部神經研究實驗室的媒體機構。
消費者神經科學，也稱為神經行銷學，旨在利用生理和神經數據來增強傳統的製作更有效的廣告 市場研究。目的是看看一個人在調查或焦點小組中的反應是否與其潛意識和身體發出的信號相匹配。
消費者神經科學的起源
消費者神經科學是一個相對較新的領域，其歷史可以追溯到 20 世紀 90 年代中期，當時 新加坡電話號碼庫 哈佛大學行銷學教授 Gerald Zaltman 使用圖像來了解消費者對品牌的潛意識想法。 2000 年代初，德克薩斯州的神經科學家使用功能性MRI（即“fMRI”）重現了“百事挑戰”，該功能掃描大腦對身體感覺的反應，而加州的研究人員則使用fMRI 掃描來觀察大腦在出現不同的反應時如何反應。
為品牌提供神經行銷服務的公司有很多，其中包括尼爾森（Nielsen）等老牌市場研究巨頭（該公司於 2011 年成立了消費者神經科學部門），以及總部位於紐約的Spark Neuro（該公司於2017 年推出並籌集了1350 萬美元的資金）等新創公司。
Hulu、派拉蒙和環球等公司與 Spark Neuro 合作，了解人們在電影預告片期間分心的地方，以及什麼類型的廣告能產生最多的情感參與。該新創公司追蹤大腦和汗腺活動，以及面部表情和眼球運動，並表示其演算法 每秒可處理超過 6,000 個數據點。
雖然 Mindshare 在消費者神經科學領域相對較新，神經實驗室於 2019 年夏天 了解資料行銷：建立高績效行銷團隊的關鍵 開業，但該公司表示，其工作已經取得了早期回報。 Kelly 和該實驗室的另一位聯合負責人、神經科學家 Arafel Buzan 接受《Built In》採訪，談論了實驗室使用的設備、他們發現的見解以及消費者神經科學的需求如何增長。
NeuroLab 使用什麼技術？
Buzan：我們的目標是規避自我報告偏見，並就消費者如何參與和思考品牌提供更準確、更清晰的見解。腦電圖（EEG cap）記錄大腦皮質各個區域電活動的每秒變化。 高清腦電圖資料使我們能夠觀察消費者在使用不同媒體管道時情緒效價（顯示某人喜歡或不喜歡某事物的程度）的變化、記憶編碼、注意力和認知負荷。
生物辨識技術（包括皮膚電反應和心率變異性）用於測量廣告、使用者體驗體驗或包裝等特定刺激特徵引起的情緒強度和喚醒反應。
凱利：我們對即將推出的幾個項目感到非常興奮，這些項目將使我們能夠利用更多的神經工具——特別是眼球追蹤。 NeuroLab 正在與 Mindshare 的高級分析團隊合作，將神經數據連結到其他數據流，這可以為銷售預測創建更具預測性的模型。
您的團隊收集的數據對 Mindshare 客戶投放的廣告活動有何影響？
Buzan：對於一位客戶，我們測量了八個音頻廣告，所有這些音頻廣告都在上下文中 目錄 並且跨多個群體，以確定哪些詞語、聲音、音樂元素和情感正在吸引註意力和關鍵品牌情感。然後，我們創建了一個神經音頻藍圖，他們用它來為未來的創意提供資訊。我們與許多客戶合作建立神經音訊藍圖，以製作引人注目的音訊創意並追蹤音訊對品牌認知的影響。
“在一項研究中，我們發現 Z 世代對 15 秒和 30 秒的社交媒體廣告的神經反應相同，而老一代人對較長的廣告位反應更好。”
除了了解到人們喜歡以手部特寫為特色的廣告之外，NeuroLab 研究人員還發現了哪些其他見解？
Kelly：在一項研究中，我們發現 Z 世代對 15 秒和 30 秒的社群媒體廣告的神經反應相同，而老一輩對較長的廣告位反應較好。在最近的一項研究中，我們量化了在真實媒體環境中接觸 LGBTQ+ 社群的品牌價值，以及為什麼 LGBTQ+ 出版物和內容是品牌支持的重要空間。 在另一項研究中，我們發現客戶需要透過在媒體購買中尋求不同類型的消費者情感來改變他們的情境定位策略。
James Kelly，Mindshare Neurolab 聯合負責人。
詹姆斯，身為資料科學家，處理神經資料對您和您的團隊來說是否是一個獨特的挑戰？
Kelly：計算神經科學是一個快速新興的領域，需要對神經科學和資料科學進行自下而上的理解才能超越。為了解決這個問題，NeuroLab 擁有一套用於收集、分析和視覺化神經數據的專有工具，我們正在開發更多工具。從機構的角度來看，我們很高興有機會將我們的數據與現有資訊進一步整合。我們相信，在未來五年內，資料層次結構中的多樣性將超過數量。我們正在努力利用神經認知指標來建立來自更傳統流的數據。