Problém dvou publik: může kreativita přesvědčit modely stejně jako lidi?

Autor: Radana Čechová
Foto: vysílání Cannes Lions International Festival of Creativity 2026

Otázka zní: má kreativita v prostředí AI stále schopnost řídit obchodní výsledky, když už neoslovuje jen lidskou mysl, ale má si ji všimnout i „mysl“ velkých jazykových modelů? Odpověď se snažili najít Amy Rodgers z WARC, Tom Roach a Natasha Wallace z Jellyfish a David Dubois z INSEAD při svém vystoupení na Cannes Lions, které mělo název „Creative Impact Unpacked: Can Creativity Win Models as Well as Minds?“.

Rychleji, neznamená lépe

Vazba mezi kreativitou a efektivitou je podle Amy Rodgers lidí dobře doložená. Kreativita pomáhá získat pozornost, vyvolat emoce, budovat paměťové struktury a vést k akci. „Víme, jaký dopad má kreativita na lidi. Máme pro ni celý festival. Ale jaký dopad má kreativita ve světě, kde naše sdělení oslovuje i druhé publikum – modely a agenty, kteří budou řídit ekonomiku AI?“ zeptala se v úvodu Rodgers.

Rychlejší a levnější neznamená vždycky lepší. Množství AI ‚slopu‘, které dnes vidíme, to dokazuje.

Dosavadní debata o AI v marketingu se podle Rodgers dlouho soustředila hlavně na provozní efektivitu. Na to, jak zrychlit práci, snížit náklady, zpracovat velké objemy dat, rychleji najít insighty, vytvářet a testovat více kreativních variant nebo personalizovat komunikaci ve velkém měřítku. V tomto smyslu už AI svou užitečnost prokázala.

„Rychlejší a levnější neznamená vždycky lepší. Množství AI ‚slopu‘, které dnes vidíme, to dokazuje,“ upozornila Amy Rodgers s tím, že toto je podle ní důvod, proč se debata začíná posouvat od toho, jak AI pomáhá vytvářet a optimalizovat marketingové výstupy, k otázce, jakou roli bude hrát v roli publika, jemuž budeme chtít zpřístupnit sdělení, kreativní assety a další obsah značek.

Je to další marketingový vývojový krok, a ty už se objevily i v minulosti. Například s nástupem digitálního marketingu se značky musely naučit, jak být viditelné ve vyhledávání a později i v prostředí algoritmů sociálních sítí. Nyní se podobná logika přesouvá k jazykovým modelům a agentům, kterým lidé začínají svěřovat část rozhodování, a marketingový obsah tak musí plnit dvě různé úlohy.

U lidí bude i nadále pracovat s emocemi, pamětí a někdy i iracionálním rozhodováním. U modelů musí být čitelný pro publikum, které pracuje s logikou, strukturou, racionálním vyhodnocováním a obrovským množstvím dostupných informací. „Musíme přimět lidi k tomu, aby chtěli naše značky svým srdcem, a AI k tomu, aby chtěla naše značky svou ‚hlavou‘,“ řekla Rodgers.

A zrodil se „share of model“

Na Amy Rodgers navázal svou částí Tom Roach, který připustil, že jsme v této debatě stále na začátku. Nikdo podle něj zatím nezná přesnou odpověď na to, jak budou modely dlouhodobě značky a kreativitu vyhodnocovat. Jellyfish a Brandtech ale už pracují s pojmem „share of model“.

Roach tento pojem zasadil do vývoje marketingových metrik. Každá éra podle něj měla svůj „share of“: podíl na trhu, podíl na komunikaci, podíl ve vyhledávání. A nyní přichází podíl v modelech. „Share of model“ je podle něj zároveň koncept, metrika i platforma, která pomáhá sledovat, jak LLM modely značky vnímají, jak jsou v nich viditelné a jak se v nich mohou objevovat lépe.

Přitom, jak vyplynulo z výzkumu Jellyfish a INSEAD, „share of mind“ a „share of model“ nejsou totéž. Jinými slovy, značka může být dobře viditelná a rozpoznatelná pro AI modely, ale nemusí mít stejně silné povědomí u lidí a naopak. Už na úrovni základního povědomí o značce se tedy ukazuje, že lidská mysl a modely nefungují stejně.

Z tohoto výzkumu ovšem nevyplývá, že modely skutečně čtou kreativitu stejně jako lidská mysl.

Při přemýšlení o AI modelech podle Toma Roache snadno sklouzáváme k tomu, že je začínáme polidšťovat. Protože s nimi komunikujeme přes chatboty a protože jsou často popisovány jako náhražka lidského přemýšlení, může vzniknout dojem, že kreativitu čtou podobně jako lidé. „Z tohoto výzkumu ovšem nevyplývá, že modely skutečně čtou kreativitu stejně jako lidská mysl,“ dodal Roach.

Lidský dopad kreativity je podle něj do velké míry spojený s tím, že reklama dokáže přitáhnout pozornost, vyrušit, vyprávět příběh, vyvolat emoci a uložit se do paměti. U modelů ale pozornost a paměť fungují jinak. Nenudí se jako lidé a mají schopnost vybavit si obrovské množství detailů. Právě proto nelze předpokládat, že stejné tvůrčí prvky budou na lidi i modely působit stejným způsobem.

Rozdíly v perspektivách

Výzkum Jellyfish ve spolupráci s INSEAD se zaměřil na to, zda lidé a LLM modely hodnotí kreativitu stejně. Do výzkumu zařadili 480 reklam přihlášených do Cannes Lions, které už měly za sebou hodnocení lidmi. Stejné reklamy pak nechali hodnotit jazykové modely a výsledky porovnali.

Lidské vnímání je širokoúhlé, zatímco vnímání LLM modelů má úzký perimetr.

Závěr byl podle Roache jednoznačný: „Zjistili jsme, že lidé a LLM modely se v kreativním hodnocení téměř úplně rozcházeli. Překryv byl velmi malý.“ Výzkum tak podle něj potvrzuje, že marketing skutečně stojí před problémem dvou publik. Lidé a modely reklamu zpracovávají jinak, zaměřují se na jiné prvky a nelze čekat, že stejná kreativní řešení budou u obou fungovat stejně.

Lidé vnímají celek, příběh, emoci, atmosféru, symboliku i to, co není řečeno přímo. Nejsou příliš soustředění na jednotlivé informace a technické detaily sdělení. „Lidské vnímání je širokoúhlé, zatímco vnímání LLM modelů má úzký perimetr. Modely se mnohem víc soustředí na vlastnosti, tvrzení, strukturu a detailní popis,“ uvedl Roach.

Roach zároveň varoval před tím, aby se marketing kvůli modelům nepřeklopil až příliš do informačního a výkonového způsobu komunikace. Pokud by značky začaly sdělení plnit informacemi jen proto, aby byla atraktivní pro AI, mohly by podle něj zopakovat chybu digitálního marketingu, který se až příliš soustředil na výkon a ignoroval brand a mohla by nastat další krize kreativní efektivity.

Zjištění? Žádné není

Pod pokličku výzkumné části nechal publikum v Rotonde Stage nahlédnout David Dubois z INSEAD (Evropský institut podnikového řízení). Vycházel ze souboru 480 reklam, které už předtím hodnotili lidé z hlediska reklamní účinnosti (effectiveness). Výzkumníci pak stejné reklamy nechali na úrovni jednotlivých „assetů“ posoudit modelem Gemini.

Základní výsledek byl podle Duboise překvapivě jednoznačný: mezi tím, jak reklamy hodnotili lidé a jak je hodnotila AI, se téměř neukázala žádná souvislost. „Zjištění je, že žádné zjištění není. Korelace mezi tím, jak reklamu vidí lidé a jak ji vidí AI, je téměř nulová,“ podotkl Dubois.

V tom, jak AI posuzuje reklamní účinnost, se začal ukazovat určitý opakující se vzorec, který u lidí stejným způsobem nefungoval.

Výzkumníci se proto pokusili tomuto obřímu rozdílu přijít na kloub. Nejprve se dívali na reklamy, které nejlépe dosáhly nejlepšího lidského hodnocení, a na ty, které nejlépe hodnotily modely. V této kvalitativní fázi ale nenašli jednoduchý společný vzorec. Teprve když nechali LLM modely všech 480 „assetů“ znovu zakódovat podle přibližně třiceti strukturálních parametrů – například délky, přítomnosti člověka, celebrity, produktu nebo typu narativu, začal se v rozdílech projevovat určitý systém.

Ze zmíněných parametrů vyplynuly tři hlavní poznatky. První byl, že AI kódované rysy vysvětlovaly hodnocení modelů zhruba třikrát lépe než lidské hodnocení. Jinými slovy, v tom, jak AI posuzuje reklamní účinnost, se začal ukazovat určitý opakující se vzorec, který u lidí stejným způsobem nefungoval.

Druhý poznatek se týkal toho, co modely hodnotily nejlépe. AI podle Duboise upřednostňovala reklamy, které jasně ukazovaly produkt, a reklamy, v nichž vystupovali skuteční lidé. Ne celebrity, ale běžní lidé. U lidského hodnocení se naproti tomu ukázaly jiné faktory: emoční intenzita a přítomnost příběhu.

Dubois tak shrnul základní rozdíl mezi oběma způsoby vnímání. „Lidé a AI mají různé typy mozků a vidí svět odlišně,“ řekl Dubois. Člověk pracuje se zkratkami, symboly, kulturou a nevyřčenými významy. AI naproti tomu lépe reaguje na popis, hierarchii, strukturu a kontext.

Příklad vína a lyží

Rozdíl ve zpracování informací následně ukázal na příkladu reklamy na víno. Ve výzkumu, který se zabýval vlivem zpomaleného záběru na vnímání značky, lidé opakovaně lépe reagovali na „slow motion“. Dubois připustil, že přesný důvod není jasný, ale jeho interpretace byla, že zpomalený pohyb pomáhá navodit ponoření do okamžiku, příjemný pocit a zastavení se, které je s pitím vína přirozeně spjato.

U LLM modelu ale stejný efekt nenastal. Model dal přednost běžné rychlosti videa. Dubois to vysvětloval rozdílem ve zpracování informací: člověk vnímá atmosféru a asociace, zatímco model analyzuje video snímek po snímku. Zpomalený záběr pro něj pravděpodobně znamená méně informací než běžné video, a proto i nižší hodnotu.

Druhý příklad se týkal značky lyží. Pro zkušené lyžaře může být tuhost lyží důležitou pozitivní vlastností, protože souvisí se stabilitou a výkonem. Značka proto tuto vlastnost na svém webu zdůrazňovala. Když se ale výzkumníci podívali na to, jak značku vyhodnocuje LLM model metodikou „share of model“, ukázalo se, že tuhost model nečetl jako výhodu, ale jako negativní atribut. Dubois znovu upozornil, že přesný důvod neznáme. Jeho interpretace ale byla, že model může vycházet z dat, kde se slova jako „rigid“ nebo „stiff“ objevují spíš v negativních souvislostech. „Když přemýšlíte o datech, na kterých jsou LLM modely trénované, je to z velké části YouTube a Reddit. Kolik expertních lyžařů je ale na Redditu? Odhaduji, že jich moc nebude,“ dodal Dubois.

Neztratit podstatu značky

Celé vystoupení uzavřela Natasha Wallace z Jellyfish tím, že marketéři musejí znovu promyslet cestu zákazníka a určit, ve kterých momentech do ní modely mohou vstupovat. LLM modely podle ní hrají v rozhodování specifickou roli. Rozhodují systematičtěji a lépe reagují na více produktová sdělení, která pomáhají vyhodnotit, proč zvolit jednu značku místo jiné. Značka tak musí rozumět lidem, vědět, proč ji chtějí kupovat, a zároveň určit, kde v zákaznické cestě má prostor kreativita budující značku a kde obsah, který může ovlivnit model ve chvíli, kdy se podílí na rozhodování za člověka.

Skvělá kreativita vychází z brilantního lidského insightu a neměli bychom ztratit ze zřetele, jak takový insight vypadá.

Wallace upozornila, že značky mohou snadno dojít k závěru, že musejí svou komunikaci zjednodušit, zploštit a převést do čistě popisného jazyka. Určitá srozumitelnost je důležitá: modely potřebují jasné informace, hierarchii a funkční popis, ale značka by neměla ztratit svou „texturu“. „Skvělá kreativita vychází z brilantního lidského insightu a neměli bychom ztratit ze zřetele, jak takový insight vypadá,“ uvedla Wallace. Snaha být čitelný pro modely podle ní neznamená opustit lidské porozumění, na kterém dobrá značka stojí.