Scannen der Gesichter, die die mobilen Bildschirme scannen

Dort starren sie mit gesenktem Kopf, aber nicht im Gebet.

Dies ist das Profil Ihres typischen Smartphone-Benutzers, der im Internet surft und nach dem Nächsten sucht. Wenn sie von Seite zu Seite blättern und nach oben und unten scrollen, erleben sie möglicherweise eine von sechs Grundemotionen: Angst, Wut, Freude, Traurigkeit, Ekel und Überraschung.

Wenn der Seitenaufruf die richtige Emotion auslöst, könnte dieser Betrachter zu einem Lead werden. Aber welche Emotion kann das? Kann dies in einer lauten, ablenkenden Umgebung (wie im wirklichen Leben) durchgeführt werden? Und können Sie die Interaktion für die Anzeigenwirksamkeit bewerten und sie zur Optimierung einer Kampagne verwenden?

Zunächst etwas Hintergrund

Die Hypothese, dass alle Menschen eine von sechs Grundemotionen empfinden, wurde vom Psychologen Paul Ekman aufgestellt. Seine Arbeit inspirierte auch andere, die an der Schnittstelle von Psychologie und Marketing arbeiteten und nach Wegen suchten, emotionale Reaktionen zu messen, damit sie ihre Kundenansprache schärfen können.

Maschinelles Lernen und KI-Modellierung wurden von verschiedenen Unternehmen eingesetzt, die alle unterschiedliche Ansätze zum Lesen von Emotionen durch menschliche Gesichtsausdrücke verfolgen. Einige dieser Ansätze waren durch die Technologie begrenzt, sodass die Versuchsperson entweder in einem Labor oder zu Hause vor einem Desktop-PC sitzen musste, damit die Digitalkamera ihre Gesichter scannen und diese Bilder mit der Software, Max Kalehoff, VP, kalibrieren konnte von Wachstum und Marketing bei Realeyes erzählte uns.

Bei Menschen, die Smartphones verwenden, würde es nicht funktionieren, lange genug still zu bleiben, um kalibriert zu werden.

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Cue das Gesicht

Realeyes baute seine Gesichtserkennungs-App für Mobilgeräte auf früheren Arbeiten auf. Seine KI war auf fast einer Milliarde Frames trainiert worden. Diese Bilder wurden dann von Psychologen in verschiedenen Ländern kommentiert, um kulturelle Nuancen zu berücksichtigen. Der Algorithmus wiederum wurde anhand dieser Anmerkungen trainiert, erklärte Kalehoff, was eine Genauigkeit von über 90 % ergab.

Das Potenzial für Realeyes, auf der mobilen Plattform zu arbeiten, überschneidet sich mit der Explosion der sozialen Medien, und in diesem Bereich ist die App agnostisch. Es spielt keine Rolle, was der Benutzer ansieht – TikTok, YouTube, Facebook, Instagram. Die Realeyes-App misst ihre Reaktion.

„Soweit wir wissen, ist dies das erste Mal, dass dies geschieht“, sagte Kalehoff. „Wir reagieren auf eine Nachfrage, um die Aufmerksamkeit von Kreativen in einer mobilen Umgebung zu erkennen.“

Um Realeyes auf dem Smartphone zu platzieren, müssen sich die Benutzer anmelden und werden dann zu einer Umgebung weitergeleitet, in der sie sich einige Anzeigen ansehen können. Sie sollen durch einige Bildschirme scrollen und „das tun, was sie normalerweise tun“, sagte Kalehoff. Auf dem Telefon befindet sich eine kleine App, die dabei hilft, visuelle Aufmerksamkeitsdaten und Clickstream-Interaktionsdaten zu messen. „Unsere Definition (von Aufmerksamkeit) konzentriert sich auf einen Reiz, während alle anderen Reize ignoriert werden“, sagte er. „Das Erlebnis für die Teilnehmer liegt unter drei Minuten.“

Suche nach Daten an den richtigen Stellen

Wonach Realeyes sucht, hängt von den Medien ab, die der Verbraucher ansieht. Ein angestrebtes Ergebnis ist das, was sie einen „Durchbruch“ nennen. „Echte Menschen versuchen, Werbung zu vermeiden“, stellte Kalehoff fest, sodass ein Durchbruch eintritt, wenn eine Werbung trotz einer natürlich ablenkenden Umgebung erfolgreich die Aufmerksamkeit von jemandem erregt.

Dies ist wichtig, da Nutzer an Anzeigen vorbei „wischen, überspringen oder scrollen“, um zu Inhalten zu gelangen. Sie werden auf TikTok wischen, durch Facebook oder Instagram scrollen oder auf YouTube springen, beobachtete Kalehoff. Ist die Anzeige angekommen?

Dann gibt es die Art des Fernsehens wie Netflix oder Hulu, bei der die Beteiligung des Verbrauchers passiv ist. Hier sucht Realeyes nach „Reaktion im Fokus“. Achtet der Zuschauer auf die Anzeige? Was sehen sie Sekunde für Sekunde, und hinterlässt das einen positiven oder negativen Eindruck?

Dann gibt es Online-Shopping, zum Beispiel bei Amazon. Hier erhält die Validierung visueller Daten eine Nachbereitung mit vier Fragen, Tests auf Markenbekanntheit, Anzeigenerinnerung, Vertrauen in die Marke und Sympathie einer Anzeige.

Die Einfachheit des Ansatzes von Realeyes besteht darin, dass das Scannen nach Gesichtsausdrücken überall und mit allem funktioniert. Da zwei Drittel der Ausgaben für digitale Medien an drei oder vier große Plattformen gehen, „muss man nur an ein paar Orte gehen, um die Aufmerksamkeit auf sich zu ziehen“, sagte Kalehoff.

Raum für Verbesserung

Grundlage von Realeyes ist die Trainingsdatenbank, die der KI die Bedeutung eines Gesichtsausdrucks mitteilt. Das Portieren der App auf den Handheld bedeutet, dass Sie Lächeln und Stirnrunzeln erkennen und diese Informationen dann verwenden können, um einen schlechten Eindruck zu korrigieren oder einen guten zu verbessern.

Dennoch ist sich Realeyes bewusst, dass es Raum für Verbesserungen gibt. Es musste daran arbeiten, seine Gesichtslese-App so anzupassen, dass sie bei schlechten Lichtverhältnissen funktioniert und gleichzeitig genau bleibt, betonte Kalehoff. Die KI hat auch ein zusätzliches Training erhalten, um verschiedene Hauttöne zu erkennen und wieder genaue Anzeigen zu liefern.

Es gibt auch einige Vorteile. Realeyes kann feststellen, ob dasselbe Gesicht mehr als einmal erscheint. Dies kann ein Problem bei bezahlten Umfragen sein, an denen ein Befragter mehr als einmal teilnehmen möchte, um ein wenig zusätzliches Geld zu verdienen, bemerkte Kalehoff.

Was die praktische Anwendung anbelangt, so arbeitete Realeyes mit Mars Inc. an einem Projekt zur Umsatzsteigerung durch erhöhte Aufmerksamkeitskennzahlen. Die Erfahrung führte zu einer Umsatzsteigerung von 18 % in 19 Märkten, wodurch die Werbeausgaben um etwa 30 Millionen US-Dollar optimiert wurden, sagte Kalehoff. Selbst eine fünfprozentige Steigerung der „kreativen Aufmerksamkeit“ kann zu einer Steigerung der Markenbekanntheit um 40 % führen.