Launchmetrics implementerer AI for å måle budskapets reelle effekt, ikke bare rekkevidde

Plattformen for merkevareinnsikt, Launchmetrics, har lansert AI-drevne verktøy som lar mote-, livsstils- og skjønnhetsmerker analysere det faktiske innholdet i medieomtalen, fremfor kun volumet av den. «Konseptet om å bli sett er ikke lenger det viktigste. Det handler om å bli sett og forstått,» sier markedsdirektør Alison Bringé til FashionUnited.

Bringé forklarer at to faktorer lå bak utviklingen: AI har gjort det mulig for selskapet å hente ut mer verdi fra dataene de samler inn for kundene, og merkevarer forventer nå langt dypere innsikt i hva som fungerer og ikke. De nye funksjonene er utviklet for å vise ikke bare hvor synlig en merkevare er globalt, men også om budskapene den kommuniserer når frem til målgruppen slik det er tenkt.

Utgangspunktet er en problemstilling de fleste PR-team kjenner seg igjen i. En merkevare samler sine globale team rundt en ny kampanje, et produkt eller et initiativ, og den resulterende medieomtalen kan være omfangsrik, men formidle et annet budskap enn det som opprinnelig ble pitchet. «Bare fordi man pitcher noe, betyr det ikke at det er den historien journalisten skriver,» sier Bringé.

Funksjonen Analyze Coverage i Launchmetrics bruker AI til å identifisere hovedtemaene i en merkevares medieomtale, for eksempel alt som publiseres om den under en moteuke. Bringé forteller at funksjonen har blitt godt mottatt av kunder som er under press for å rapportere raskt, og som nå har tilgang til dypere innsikt «nesten med et tastetrykk».

Slik fungerer målingen

Den underliggende måleenheten er fortsatt Media Impact Value (MIV), den monetære verdien Launchmetrics tillegger hvert innlegg, interaksjon eller artikkel om en merkevare. Bringé påpeker at selskapet har etablert dette som en bransjestandard over det siste tiåret. Det som er nytt, er detaljnivået. «Nå kan man gå dypere inn i denne mediepåvirkningsverdien og forstå hva som driver den,» sier hun.

Når Analyze Coverage har identifisert hovedtemaene, lar et sett med 'Advanced AI Enrichments' merkevarer bryte ned MIV ytterligere: etter kategori, som herre- eller dameklær; etter produkt; etter geografi; etter kampanje eller arrangement; etter målgruppe; og etter medienivå. «Kanskje du er et skjønnhetsmerke og vil vite om din maskara blir mer omtalt enn, for eksempel, maskaraen til Christian Dior,» sier Bringé.

Ifølge Bringé var dette detaljnivået av sporing vanskelig før AI, fordi det krevde bilde- og visuell gjenkjenning, samt søk basert på kontekstuelle ledetråder i stedet for manuelle oppsett. AI hjelper nå med å definere overvåkingsparametere og konkurranselandskapet for hver kunde, og støtter uthentingen av data.

MIV dekker det Launchmetrics kaller de fem stemmene som påvirker forbrukerens kjøpsreise: medier, kjendiser, egne kanaler, partnere og influensere. Bringé sier at den samme beregningen gjelder for alle, og at algoritmen har blitt justert over årene i takt med at plattformene bak hver stemme har endret seg. «Nå måler vi også AI-stemmen,» sier hun.

Launchmetrics har også publisert en guide til sin nye 'AI Visibility Score', som sporer hvordan merkevarer fremstår i AI-genererte svar, konteksten de dukker opp i, og hvordan de sammenlignes med konkurrenter som nevnes samtidig. Poengsummen kombinerer fire signaler til ett enkelt tall fra 0 til 100 og er designet for å fungere sammen med MIV (Launchmetrics).

Benchmark: Ralph Lauren

For å illustrere hvordan merkevarer kan bruke dataene, viser Bringé til en analyse av Ralph Lauren som ble presentert i et nylig webinar fra Launchmetrics. I første kvartal genererte det amerikanske merket 82,8 millioner dollar i MIV fordelt på over 9 000 omtaler, hvorav 62 prosent kom fra damekolleksjonen. En konkurrent i samme segment hadde til sammenligning en MIV som var nesten jevnt fordelt mellom herre- og dameklær.

«Så mens Ralph Lauren har en mye sterkere vekt på dameklær, kan man se at konkurrenten lyktes bedre med å balansere dette,» sier Bringé.

Hun sier slike sammenligninger er viktige fordi «vekst ikke lenger kommer fra ny etterspørsel. Den kommer fra å ta markedsandeler fra konkurrentene».

Merkevarer kan bruke denne analysen til å se om budskapet deres ikke treffer, om en konkurrent promoterer en kategori mer effektivt, eller om de har oversett en kategori der en liten ekstra innsats kan gi større avkastning.

Det samme gjelder for medienivåer. En merkevare kan prestere sterkt i førsteklasses publikasjoner, men ligge bak en konkurrent i andreklasses titler, som ifølge Bringé genererer mer verdi totalt sett fordi det finnes flere av dem.

Bringé sier verktøyene er et svar på etterspørselen fra kunder som opplever økt press fra ledelsen om å dokumentere hva som fungerer, i et økonomisk klima som er mindre gunstig enn for noen år siden. «Alle har data nå, men det handler om å se hvor man kan agere og hvor mulighetene ligger,» sier hun.

Hennes råd til merkevarer er å se forbi 'vanity metrics' og handle raskt. «I dagens marked må man handle raskere enn alle andre, før dataene blir utdaterte og noen andre stjeler kunden eller markedsandelen din.»