ในยุคที่คอนเทนต์บนโลกดิจิทัลล้นทะลักจนผู้บริโภคเริ่มเกิดอาการ “ตาบอดโฆษณา” แบรนด์ยักษ์ใหญ่ระดับโลกกำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งสำคัญในการสร้างสรรค์ผลงานที่เข้าถึงใจคนจริงๆ ล่าสุดในงาน ADFEST 2026 สองผู้เชี่ยวชาญด้านดาต้าชั้นนำของโลกได้ร่วมกันเปิดเผยกลยุทธ์การใช้ AI ขั้นสูงเพื่อถอดรหัสอารมณ์มนุษย์ เปลี่ยนจากงานสร้างสรรค์ที่ใช้เพียงสัญชาตญาณ ให้กลายเป็นวิทยาศาสตร์ที่แม่นยำจนสามารถพยากรณ์ความสำเร็จของแคมเปญได้อย่างที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน
Ian Forester ประธานเจ้าหน้าที่บริหารจาก DAIVID และ Matus Balogh พันธมิตรคู่ค้าจาก CreativeX ได้ร่วมกันนำเสนอหัวข้อ “From Insights to Impact: Creative Data that Amplifies Ideas” เพื่อชี้ให้เห็นว่าในปัจจุบันปริมาณคอนเทนต์ได้ระเบิดตัวขึ้นอย่างมหาศาล แต่ความสามารถในการเข้าใจว่าอะไรคือสิ่งที่ทำให้งานสร้างสรรค์นั้น “ดีจริง” กลับพัฒนาตามไม่ทัน ปัญหานี้ถูกเรียกว่า “Creative Data Paradox” หรือความย้อนแย้งของข้อมูลเชิงสร้างสรรค์ ซึ่งยิ่งแบรนด์มีข้อมูลมากเท่าไหร่ กลับกลายเป็นว่ายิ่งรู้เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่แท้จริงน้อยลงเท่านั้น เพราะจมอยู่กับสัญญาณที่กระจัดกระจาย
ทางออกของเรื่องนี้คือการสร้างระบบนิเวศระหว่างมนุษย์และ AI ที่มีความสร้างสรรค์ร่วมกัน โดยการรวมชุดข้อมูลความรู้สึกของมนุษย์เข้ากับประสิทธิภาพทางสื่อ เพื่อเปลี่ยนกระแสข้อมูลที่ท่วมท้นให้กลายเป็นอินไซท์ที่นำไปปฏิบัติได้จริงในเวลาเรียลไทม์ การบรรยายครั้งนี้ได้ยกตัวอย่างความสำเร็จของแบรนด์ Boots ในสหราชอาณาจักร ซึ่งเป็นเครือข่ายร้านขายยาและเครื่องสำอางชื่อดังที่มีสาขาในประเทศไทยด้วย โดยการใช้โมเดล AI วิเคราะห์โฆษณากว่า 3,500 ชิ้น เพื่อหาความเชื่อมโยงระหว่าง “อารมณ์” และ “ยอดขาย” อย่างเป็นรูปธรรม
วิกฤต Creative Data Paradox เมื่อข้อมูลมากไม่ได้แปลว่ายอดขายจะปัง
ในปัจจุบันแบรนด์ต่างๆ ถูกบีบให้ต้องผลิตคอนเทนต์จำนวนมหาศาลเพื่อป้อนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ไม่ว่าจะเป็นวิดีโอแนวตั้ง คอนเทนต์จากอินฟลูเอนเซอร์ หรือโฆษณาอีคอมเมิร์ซ Matus Balogh จาก CreativeX อธิบายว่าการมีข้อมูลมหาศาลทั้งด้านการมองเห็น ยอดขาย และสื่อ กลับสร้างความสับสนมากกว่าเดิม เพราะข้อมูลเหล่านั้นไม่ได้ถูกเชื่อมโยงกันอย่างเป็นระบบ แบรนด์ส่วนใหญ่พยายามแก้ปัญหาด้วยการเก็บข้อมูลให้มากขึ้น แต่ผลลัพธ์ที่ได้คือ “จุดบอดเชิงสร้างสรรค์” ที่กว้างขึ้นเรื่อยๆ จนนักการตลาดเริ่มไม่แน่ใจว่าอะไรคือปัจจัยขับเคลื่อนพฤติกรรมมนุษย์ที่แท้จริง
หัวใจสำคัญของการแก้ปัญหานี้คือการสร้าง “ฐานราก” ของข้อมูลที่แข็งแกร่งก่อนเป็นอันดับแรก โดย CreativeX ได้ช่วยแบรนด์ระดับโลกสร้างฐานข้อมูลโฆษณาที่รวมทุกบัญชีโฆษณาจากแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น YouTube, Meta และ Pinterest มาไว้ในที่เดียว วิธีนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ชิ้นงานโฆษณาแต่ละชิ้นได้อย่างละเอียดว่ามีองค์ประกอบพื้นฐานครบถ้วนหรือไม่ เช่น มีแบรนด์ปรากฏใน 3 วินาทีแรกหรือไม่ มีคำบรรยายสำหรับสภาพแวดล้อมที่ปิดเสียงหรือไม่ และมีสัดส่วนภาพที่ถูกต้องตามแต่ละแพลตฟอร์มหรือไม่
เมื่อองค์ประกอบพื้นฐานเหล่านี้ถูกวัดผลและรวมเข้าเป็นดัชนีชี้วัดเดียว (Single Metric) จะช่วยให้ทีมการตลาดทั่วโลกมีบรรทัดฐานเดียวกันในการตัดสินใจ การสร้างมาตรฐานนี้ถือเป็นการ “ยกระดับพื้นฐาน” (Raise the Floor) ของคุณภาพงานสร้างสรรค์ เพื่อให้แน่ใจว่าโฆษณาจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในทุกสภาพแวดล้อมที่ถูกนำไปวาง และนี่คือจุดเริ่มต้นก่อนที่จะก้าวไปสู่การวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งขึ้นในระดับอารมณ์และความทรงจำของผู้บริโภค
ถอดรหัส 39 อารมณ์ด้วย AI เมื่อความรู้สึกคือตัวขับเคลื่อนความจำ
Ian Forester CEO ของ DAIVID ได้อธิบายถึงกระบวนการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันด้วยเทคโนโลยี AI ที่ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลการตอบสนองของมนุษย์ ระบบของ DAIVID ไม่ได้วัดเพียงแค่ยอดการมองเห็น แต่ลงลึกไปถึงการติดตามการเคลื่อนไหวของดวงตา (Eye Tracking) และการเข้ารหัสทางสีหน้า (Facial Coding) ผ่านเว็บแคมของอาสาสมัครที่ร่วมทดสอบ ข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำมาประมวลผลร่วมกับการทำแบบสำรวจเพื่อให้ได้การวิเคราะห์แบบสามเศร้าที่แม่นยำที่สุดว่าผู้บริโภครู้สึกอย่างไรต่อโฆษณาชิ้นนั้นๆ
ความลับของโฆษณาที่มีประสิทธิภาพประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลักคือ การดึงดูดความสนใจ (Attention), การกระตุ้นอารมณ์เชิงบวกที่รุนแรง (Emotion) และการสร้างความจดจำ (Memory) Forester ย้ำว่าอารมณ์คือปัจจัยที่สำคัญที่สุดเพราะเป็นตัวสร้างความจำ และความจำจะเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจซื้อในที่สุด โดย AI ของ DAIVID สามารถแยกแยะอารมณ์ได้ละเอียดถึง 39 รูปแบบ ซึ่งช่วยให้แบรนด์เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า “ทำไม” โฆษณาชิ้นหนึ่งถึงได้ผลหรือไม่ได้ผล มากกว่าแค่การดูตัวเลขสถิติหลังบ้านเพียงอย่างเดียว
สิ่งที่น่าสนใจคือการใช้ Computer Vision และ Computer Listening เพื่อวิเคราะห์สิ่งที่เกิดขึ้นในโฆษณา ทั้งภาพที่เห็นและเสียงที่ได้ยิน แล้วนำมาจับคู่กับการตอบสนองของมนุษย์ วิธีนี้ทำให้ AI สามารถเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างองค์ประกอบในงานสร้างสรรค์กับผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นได้ เมื่อนำไปประยุกต์ใช้ในระดับขนาดใหญ่ (Scale) แบรนด์จะสามารถทดสอบโฆษณาได้เป็นหมื่นชิ้นภายในเวลาอันรวดเร็ว ช่วยปิดจุดบอดและลดความเสี่ยงในการลงทุนกับสื่อที่อาจไม่สร้างผลตอบแทน
“เพื่อที่จะให้เกิดประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง ชิ้นงานสร้างสรรค์อันดับแรกต้องดึงดูดความสนใจ จากนั้นต้องกระตุ้นอารมณ์เชิงบวกที่รุนแรง เพราะอารมณ์คือสิ่งที่สร้างความจำ และความจำคือสิ่งที่ขับเคลื่อนการกระทำ ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่การเติบโตของแบรนด์” — Ian Forester, CEO of DAIVID
กรณีศึกษา Boots: วิเคราะห์โฆษณา 3,500 ชิ้น เปลี่ยนความกังวลให้เป็นยอดขาย
ความร่วมมือระหว่าง DAIVID และ CreativeX ได้ถูกนำไปใช้จริงกับแบรนด์ Boots โดยมีการวิเคราะห์ชิ้นงานโฆษณาบนโซเชียลมีเดียกว่า 3,500 ชิ้นที่รันตลอดทั้งปี ทีมงานได้นำข้อมูลจากการวัดผลอารมณ์ของ DAIVID มาจับคู่กับข้อมูลเชิงเทคนิคของ CreativeX และข้อมูลผลลัพธ์ทางสื่อ (Media Outcome) ของ Boots เอง ผลจากการทำโมเดลทางสถิติพบว่า ข้อมูลเชิงอารมณ์และความสนใจมีความสัมพันธ์ (Correlation) กับผลลัพธ์ทางธุรกิจสูงถึง 0.89 ซึ่งถือเป็นตัวเลขที่สูงมากและสร้างความมั่นใจให้กับทีมวิเคราะห์ของ Boots อย่างมหาศาล
จากการเจาะลึกด้วยแผนภูมิ SHAP ชี้ให้เห็นอินไซท์ที่น่าประหลาดใจว่า อารมณ์บางอย่างที่นักการตลาดเคยมองข้าม กลับเป็นตัวขับเคลื่อนยอดมองเห็น 3 วินาทีแรก (3-second view rate) ได้เป็นอย่างดี ตัวอย่างเช่น อารมณ์ “ความวิตกกังวล” (Anxiety) ในระดับที่พอเหมาะกลับช่วยเพิ่มยอดการรับชม เพราะมันสร้างความรู้สึกลุ้นระทึกหรือปมปัญหาที่ผู้บริโภคต้องการหาคำตอบ ในขณะที่อารมณ์ “ความน่าเบื่อ” (Boredom) คือยาพิษที่แท้จริง ซึ่งหากโฆษณาชิ้นไหนมีดัชนีความน่าเบื่อสูง Boots จะตัดสินใจไม่ลงเงินงบประมาณโฆษณาในชิ้นนั้นทันที
นอกจากนี้ อารมณ์ “ความคลั่งไคล้” (Craving) ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในโฆษณาอาหารเท่านั้น แต่ในโฆษณาของ Boots พบว่าการโชว์ภาพผลิตภัณฑ์ขณะใช้งานที่ดูสวยงามและมีความเป็นศิลปะ ก็สามารถกระตุ้นความต้องการซื้อได้เช่นกัน ในทางตรงกันข้าม “ความรู้สึกไว้วางใจ” (Trust) จะเกิดขึ้นได้ดีเมื่ออินฟลูเอนเซอร์มีความจริงใจและบอกอย่างชัดเจนว่าเป็นโฆษณา หากโฆษณาพยายามเนียนว่าเป็นชีวิตประจำวันแต่ผู้บริโภคดูออก จะเกิดอารมณ์ “ความไม่ไว้วางใจ” (Distrust) พุ่งสูงขึ้นทันทีและส่งผลเสียต่อแบรนด์ในระยะยาว
บทเรียนจากโฆษณาที่ ‘ปัง’ และ ‘พัง’ ของ Boots
ในการนำเสนอมีการเปรียบเทียบโฆษณาที่ประสบความสำเร็จและล้มเหลวเพื่อให้เห็นภาพชัดเจน ตัวอย่างที่ “ปัง” คือโฆษณาแอปพลิเคชัน Online Doctor ของ Boots ที่ใช้อินฟลูเอนเซอร์นำเสนอการสแกนผิวด้วย AI โฆษณาชิ้นนี้ได้รับคะแนน “ความพึงพอใจ” (Satisfaction) และ “ความสนใจ” (Interest) สูงมากในช่วงที่แอปฯ เริ่มทำงาน เพราะเทคโนโลยีที่ดูทันสมัยสร้างความรู้สึกน่าพึงพอใจและน่าเชื่อถือ ขณะเดียวกันก็มีการสอดแทรกความวิตกกังวลเล็กน้อยเกี่ยวกับปัญหาผิว ทำให้ผู้ชมอยากติดตามต่อจนจบเพื่อหาวิธีแก้ไข
ส่วนโฆษณาที่ “พัง” คือคลิปที่อินฟลูเอนเซอร์เล่าเรื่องปัญหาผิวแห้งในขณะที่กำลังเดินช้อปปิ้งในร้าน Boots และหยิบเจลอาบน้ำใส่ตะกร้าแบบสุ่มๆ AI วิเคราะห์พบว่าช่วงเริ่มต้นโฆษณานั้น “เรียบเฉย” เกินไป ไม่มีการกระตุ้นอารมณ์ใดๆ ทำให้ยอดการมองเห็น 3 วินาทีแรกต่ำมาก นอกจากนี้ ผู้ชมยังเกิดความไม่ไว้วางใจเพราะรู้สึกว่าการกระทำในคลิปดูฝืนและไม่เป็นธรรมชาติ (Forced) เหมือนถูกจ้างมาให้ทำกิจกรรมที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับปัญหาผิวจริงๆ
อีกหนึ่งปัจจัยที่น่าสนใจคือ “ความรู้สึกผ่อนคลาย” (Relief) ที่มาเร็วเกินไปในโฆษณาอาจส่งผลลบต่อการรักษาความสนใจ ในโฆษณาที่ล้มเหลว อินฟลูเอนเซอร์บอกเล่าทางออกของปัญหาตั้งแต่ต้นเรื่อง ทำให้ผู้ชมรู้สึกว่าเรื่องราวสิ้นสุดแล้วและเลือกที่จะเลื่อนผ่านไปโดยไม่ดูข้อมูลสินค้าในช่วงท้าย บทเรียนนี้ช่วยให้ Boots สามารถปรับปรุงวิธีการบรีฟงานอินฟลูเอนเซอร์และทีมสร้างสรรค์ ให้เน้นการสร้าง “จุดดึงดูด” (Hook) และการจัดการอารมณ์ตามจังหวะเวลาที่ถูกต้องของวิดีโอ
“ยิ่งเรามีข้อมูลมาก ไม่ได้หมายความว่าเราจะรู้มากขึ้นเสมอไป เพราะบางครั้งเรากลับจมอยู่กับสัญญาณที่กระจัดกระจาย เราจึงต้องรวมชุดข้อมูลและกระบวนการทำงานเข้าด้วยกัน เพื่อเปลี่ยนข้อมูลเหล่านี้ให้เป็นอินไซท์ที่ใช้งานได้จริงในระดับโลก” — Matus Balogh, Client Partner at CreativeX
อนาคตของการตลาด: เมื่อการวัดผลอารมณ์กลายเป็นมาตรฐานใหม่
แนวทางการใช้ข้อมูลเชิงสร้างสรรค์นี้กำลังถูกนำมาใช้ใน 4 ด้านหลักที่ Boots เริ่มต้นที่ “กลยุทธ์แคมเปญ” โดยการวิเคราะห์ประสิทธิภาพในอดีตเพื่อกำหนดทิศทางในอนาคต ต่อมาคือ “การทดสอบก่อนใช้จริง” (Pre-testing at scale) ซึ่ง AI สามารถให้ผลทดสอบได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที ช่วยให้ทีมงานปรับปรุงโฆษณาได้ทันท่วงทีในกระบวนการผลิตที่มีความรวดเร็วสูง ระบบนี้เปลี่ยนจากการทดสอบที่เคยใช้เวลาเป็นสัปดาห์ให้เหลือเพียงไม่กี่วัน ทำให้งานสร้างสรรค์ถูกขัดเกลาจนสมบูรณ์ก่อนที่จะถึงมือผู้บริโภค
ด้าน “การตัดสินใจสื่อ” (Media Decisioning) ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน โดยมีการตั้งกฎในระบบว่าหากโฆษณาชิ้นใดได้คะแนนคุณภาพไม่ถึงเกณฑ์ หรือมีอารมณ์ที่เป็นอุปสรรคต่อการรับชมสูงเกินไป ระบบจะระงับการลงเงินโฆษณาทันที วิธีนี้ทำหน้าที่เป็น “ตาข่ายความปลอดภัย” (Safety net) เพื่อป้องกันไม่ให้แบรนด์สูญเสียเงินไปกับงานสร้างสรรค์ที่ไม่มีประสิทธิภาพ ท้ายที่สุดคือ “การรายงานผลหลังแคมเปญ” ที่มีการนำข้อมูลอารมณ์ไปใส่ในโมเดลเศรษฐมิติ (Econometrics) เพื่อตอบคำถามที่ตอบยากที่สุดว่า งานสร้างสรรค์ชิ้นนั้นสร้าง ROI เพิ่มขึ้นกี่เปอร์เซ็นต์
บทสรุปจากการบรรยายในงาน ADFEST 2026 คือ วันนี้แบรนด์สามารถทดสอบความสามารถในการดึงดูดความสนใจและการสะท้อนอารมณ์ของโฆษณาได้อย่างแม่นยำในทุกแพลตฟอร์ม การขยายผลอินไซท์เหล่านี้ไปสู่ระดับหมื่นชิ้นงานทั่วโลกจะช่วยให้แบรนด์เชื่อมโยงงานสร้างสรรค์เข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างแท้จริง และเมื่อเราเข้าใจแล้วว่าอารมณ์ใดที่เป็นตัวขับเคลื่อนความเป็นเลิศ เราก็จะสามารถสร้างสรรค์ไอเดียที่เข้าถึงและเคลื่อนไหวใจของผู้คนได้อย่างทรงพลัง
#เศรษฐกิจ #AIการตลาด #ADFEST2026 #CreativeData #DAIVID #CreativeX #BootsUK #อินไซท์ผู้บริโภค #นวัตกรรมโฆษณา #การตลาดดิจิทัล
