Native Research·In Entwicklung
Das ist Norn
Unser Vorhersagemodell für menschliches Verhalten, intern erforscht und entwickelt bei Native.
- Sagt menschliches Verhalten voraus
- Auf vier Signalen trainiert
- In der Forschung verankert
Benannt nach den Weberinnen des Schicksals
In der nordischen Mythologie sitzen drei Nornen an den Wurzeln von Yggdrasil, dem Weltenbaum. Urd, Verdandi und Skuld. Sie weben das Schicksal jeder Welt, das der Götter wie das der Menschen.
Wir haben den Namen gewählt, weil Vorhersage dasselbe Handwerk ist. Lies sorgfältig, was geschehen ist. Beobachte genau, was geschieht. Dann ist die Zukunft keine Vermutung mehr.
Urd
Was geschehen ist
Jeder Beitrag, der funktioniert hat, und jeder, der es nicht hat. Norn lernt aus der Performance-Historie über Branchen, Plattformen und Formate hinweg.
Verdandi
Was gerade geschieht
Trends, Gespräche und aufkommende Formate. Norn liest die Gegenwart, während sie sich entfaltet, damit eine Idee in ihrem Moment landet.
Skuld
Was als Nächstes kommt
Die Vorhersage selbst. Die Idee, auf die dein Publikum am ehesten reagiert, vorgeschlagen, bevor du danach fragst.
Auf vier Signalen trainiert
Die meisten Modelle sind darauf trainiert zu generieren. Norn ist darauf trainiert vorherzusagen. Vier Signale verankern jeden Vorschlag des Modells in beobachtetem menschlichem Verhalten.
Markenarchetyp
Wer die Marke ist. Ein Narr spricht nicht wie ein Weiser. Der Archetyp entscheidet über die Stimme, den Humor und den Blickwinkel, den eine Idee einnehmen kann.
Jung 1959 · Aaker 1997 · Mark & Pearson 2001
Zur ForschungSocial Performance
Was tatsächlich passiert ist. Engagement über Plattformen, Branchen und Formate hinweg gibt jeder Vorhersage eine Basis aus echten Ergebnissen, nicht aus Meinungen.
Berger & Milkman 2012 · Khosla et al. 2014
Zur ForschungTrenddaten
Was die Welt gerade jetzt beschäftigt. Timing ist Teil der Idee, also gewichtet Norn, was steigt und was verblasst.
Choi & Varian 2012 · Asur & Huberman 2010
Zur ForschungAnnahmequote
Was Menschen behalten. Jeder Vorschlag, den eine Nutzerin annimmt, bearbeitet oder verwirft, lehrt Norn, wie eine gute Idee aussieht. Wir nennen das Geschmack, und wir haben unsere Forschung dazu veröffentlicht.
Hu et al. 2008 · Christiano et al. 2017
Zur ForschungFür diese Marke
Ein Narr als Klempner in Ohio
Neues Profil, starke Stimme. Der Archetyp und der Moment führen.
- Markenarchetyp38%
- Social Performance16%
- Trenddaten30%
- Annahmequote16%
Vom Kontext zur Idee
Norn sitzt zwischen der Welt und den Modellen, die Dinge herstellen. Das Modell macht nicht das Video. Es entscheidet, was das Video sein soll.
Kontext rein
- Deine Website
- Markenarchetyp
- Social Performance
- Trenddaten
Norn
sagt voraus
Ein generatives Modell
- Textmodell
- Bildmodell
- Videomodell
Die Idee kommt als präzise Anweisung an, für das Modell, das sie am besten umsetzt.
Der Inhalt
- Video
- Bild
- Text
- 1
Kontext rein
Deine Website, dein Archetyp, öffentliche Daten und alles andere Relevante, das wir sammeln können. Norn beginnt damit, wer du bist und wo du bist.
- 2
Norn sagt voraus
Das Modell wägt die vier Signale gegeneinander ab und sagt die Idee voraus, auf die dein Publikum am ehesten reagiert.
- 3
Eine Idee raus
Die Idee verlässt Norn als präziser Kontext für das Modell, das sie am besten umsetzt, etwa ChatGPT, Claude oder Grok. Text, Bild oder Video. Das Medium ändert sich. Die Idee bleibt.
Norn sagt voraus. Native macht den Rest.
Eine Vorhersage nützt nur, wenn du ohne Nachdenken danach handeln kannst. Native ist das System rund um das Modell. Es macht aus Norns Idee einen fertigen Beitrag und stellt ihn in eine Oberfläche, die jeder bedienen kann.
Du siehst fertige Vorschläge, keine Einstellungen. Nimm die an, die dir gefallen. Native übernimmt Produktion, Planung, Veröffentlichung und die Antworten.
Vorgeschlagen von Norn
Eingefrorene Rohre kümmert es nicht, dass Sonntag ist. Uns schon. Reparatur am selben Tag, ohne Drama.
Ein durchgerechnetes Beispiel
Ein Klempner in Ohio
Ein Klempner meldet sich aus Ohio bei Native an. Der Markenarchetyp ist der Narr.
Norn greift nicht zu einem generischen Klempner-Beitrag. Das Modell sagt voraus, wie dieser Klempner mit seinem Publikum sprechen sollte. Was Narren im Handwerk durchgehen kann. Welche Witze eine Botschaft über Vertrauen und Können tragen. Worauf Menschen in Ohio zu dieser Jahreszeit reagieren.
Was zurückkommt, ist noch kein Inhalt. Es ist eine Vorhersage des besten Zugs, den genau diese Marke heute machen kann. Native übernimmt ab hier.
Live-Vorhersage · Illustrativ
Ein Vorher-Nachher-Reel einer Rettung bei eingefrorenen Rohren, mit einem trockenen Spruch über Sonntagsnotfälle. Donnerstag um 18:00 posten.
Eine Idee, noch kein Inhalt. Native übernimmt ab hier.
Auf veröffentlichtem Boden
Norn ist keine Wette auf Intuition. Jeder Teil des Modells folgt einer Linie begutachteter Forschung, von der Psychologie der Archetypen bis zum Erlernen von Geschmack aus menschlichen Entscheidungen. Eine Auswahl dessen, worauf wir aufbauen.
+40%
mehr Klicks, wenn eine Botschaft zur Psychologie der Leserin passt
Matz et al. 2017, PNAS
+50%
mehr Käufe durch psychologisch passende Anzeigen
Matz et al. 2017, PNAS
2.3M
Bilder, mit denen gezeigt wurde, dass Popularität vor dem Posten vorhersagbar ist
Khosla et al. 2014, WWW
<1%
der Interaktionen sind als menschliches Feedback nötig, damit ein Modell lernt, was gut bedeutet
Christiano et al. 2017, NeurIPS
Veröffentlichte Ergebnisse aus dem Feld, nicht Norns eigene Zahlen. Die Benchmarks des Modells kommen, wenn es kommt, und wir werden sie hier veröffentlichen.
Verhalten vorhersagen
- Kosinski, Stillwell & Graepel (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. PNAS, 110(15).
Gewöhnliche digitale Spuren reichen aus, um vorherzusagen, wer jemand ist. Verhalten ist weit vorhersagbarer, als es sich anfühlt.
- Matz, Kosinski, Nave & Stillwell (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. PNAS, 114(48).
Botschaften, die zur Psychologie einer Person passten, schnitten in Feldexperimenten mit 3,5 Millionen Menschen bis zu 40 Prozent besser ab.
Der Archetyp
- Jung (1959). The Archetypes and the Collective Unconscious. Collected Works vol. 9.1, Princeton University Press.
Die Archetypen sind alt und geteilt. Menschen erkennen einen Narren oder einen Weisen, ohne dass man es ihnen sagt.
- Aaker (1997). Dimensions of Brand Personality. Journal of Marketing Research, 34(3).
Markenpersönlichkeit ist messbar. Konsumenten lesen Marken entlang stabiler, prüfbarer Dimensionen.
- Mark & Pearson (2001). The Hero and the Outlaw. McGraw-Hill.
Starke Marken halten an einem Archetyp fest und bleiben dabei. Das ist das Playbook, das Norn pro Marke lernt.
- Malär, Krohmer, Hoyer & Nyffenegger (2011). Emotional Brand Attachment and Brand Personality. Journal of Marketing, 75(4).
Bindung wächst, wenn die Persönlichkeit einer Marke zum tatsächlichen Selbst des Publikums passt. Kongruenz ist der Hebel.
Die Performance
- Berger & Milkman (2012). What Makes Online Content Viral? Journal of Marketing Research, 49(2).
Emotionen mit hoher Erregung verbreiten sich. Was geteilt wird, folgt Mustern, und Muster lassen sich lernen.
- Khosla, Das Sarma & Hamid (2014). What Makes an Image Popular? WWW ’14.
Popularität lässt sich aus Inhaltsmerkmalen vorhersagen, bevor irgendetwas gepostet wird.
Der Moment
- Choi & Varian (2012). Predicting the Present with Google Trends. Economic Record, 88(s1).
Suchdaten lesen die Gegenwart, bevor offizielle Zahlen es tun. Timing ist messbar.
- Asur & Huberman (2010). Predicting the Future with Social Media. IEEE/WIC/ACM WI-IAT.
Das Volumen sozialer Gespräche schlug Marktexperten bei der Vorhersage von Kinoerlösen. Aufmerksamkeit kündigt Ergebnisse an.
Der Geschmack
- Bourdieu (1984). Distinction: A Social Critique of the Judgement of Taste. Harvard University Press.
Geschmack ist nicht zufällig. Er ist strukturiert, sozial und damit erlernbar.
- Hu, Koren & Volinsky (2008). Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets. IEEE ICDM.
Was Menschen tun, behalten und überspringen, verrät Präferenz besser als das, was sie sagen.
- Christiano, Leike, Brown, Martic, Legg & Amodei (2017). Deep Reinforcement Learning from Human Preferences. NeurIPS 30.
Modelle können aus einfachen menschlichen Entscheidungen zwischen zwei Optionen lernen, was gut bedeutet. Annehmen und Ablehnen reichen aus.
Das Ende davon, Marketing zu machen
Marketing ist angewandte Psychologie. Unsere Vision ist es, menschliches Verhalten vorherzusagen, denn genau das tut eine großartige Marketerin. Sie weiß, was landen wird, bevor sie es macht.
Norn wird gebaut, um diese Einschätzung besser zu treffen als jedes andere Modell, und mit der Zeit besser als menschliche Intuition. Trainiert auf echtem Verhalten, zielt das Modell darauf, zu wissen, was eine großartige Idee ist, für jeden Klempner, Bäcker oder Gründer überall auf der Welt.
Die Mission ist einfach. Du machst nie wieder Marketing. Norn sagt voraus. Native produziert. Du führst dein Unternehmen.
Norn wird bei Native in Oslo intern erforscht und entwickelt. Es ist noch nicht live. Diese Seite beschreibt das Modell, so wie wir es bauen.