모바일 화면을 스캔하는 얼굴 스캔

그곳에서 그들은 머리를 숙이고 응시하지만 기도하지는 않습니다.

이것은 인터넷을 검색하고 다음을 찾는 일반적인 스마트폰 사용자의 프로필입니다. 페이지를 넘기고 위아래로 스크롤하면서 두려움, 분노, 기쁨, 슬픔, 혐오, 놀라움의 여섯 가지 기본 감정 중 하나를 경험할 수 있습니다.

페이지 보기가 올바른 감정을 불러일으킨다면 그 시청자는 리드로 전환될 수 있습니다. 그러나 어떤 감정이 그것을 할 수 있습니까? 시끄럽고 산만한 환경(실제와 같이)에서 이 작업을 수행할 수 있습니까? 그리고 광고 효과에 대한 상호작용 점수를 매겨 캠페인을 최적화하는 데 사용할 수 있습니까?

먼저 약간의 배경

모든 인간은 여섯 가지 기본 감정 중 하나를 느낀다는 가설은 심리학자 Paul Ekman이 제안했습니다. 그의 작업은 또한 소비자에 대한 접근 방식을 날카롭게 할 수 있도록 감정적 반응을 측정하는 방법을 찾는 심리학과 마케팅의 교차점에서 일하는 다른 사람들에게 영감을 주었습니다.

기계 학습 및 AI 모델링은 다양한 비즈니스에서 사용되어 왔으며 모두 인간의 얼굴 표정을 통해 감정을 읽는 데 서로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 이러한 접근 방식 중 일부는 디지털 카메라가 얼굴을 스캔하고 이러한 이미지를 소프트웨어로 보정할 수 있도록 연구실이나 집에서 피사체가 데스크탑 PC 앞에 앉아 있어야 하는 기술에 의해 제한되었습니다. VP Max Kalehoff Realeyes의 성장 및 마케팅 담당자가 말했습니다.

스마트폰을 사용하는 사람들과 함께 보정을 받을 수 있을 만큼 오랫동안 가만히 있는 것은 효과가 없었습니다.

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큐 얼굴

Realeyes는 이전 작업에서 모바일용 안면 인식 앱을 구축했습니다. AI는 거의 10억 프레임에 대해 훈련되었습니다. 그런 다음 문화적 뉘앙스를 고려하기 위해 여러 국가의 심리학자들이 이러한 이미지에 주석을 달았습니다. 알고리즘은 이러한 주석을 사용하여 훈련되었으며 90% 이상의 정확도를 보였다고 Kalehoff는 설명했습니다.

Realeyes가 모바일 플랫폼에서 작동할 수 있는 잠재력은 소셜 미디어의 폭발적인 증가와 교차하며 이 영역에서 앱은 불가지론적입니다. TikTok, YouTube, Facebook, Instagram 등 사용자가 무엇을 보고 있는지는 중요하지 않습니다. Realeyes 앱은 그들의 반응을 측정하고 있습니다.

Kalehoff는 "우리가 아는 한 (최선을 다해) 이것이 처음으로 수행된 것입니다."라고 말했습니다.

Realeyes를 스마트폰에 설치하려면 사용자가 동의해야 일부 광고를 볼 수 있는 환경으로 이동합니다. Kalehoff는 "일반적으로 하는 대로" 일부 화면을 스크롤하라는 지시를 받았습니다. 시각적 관심 데이터 및 클릭 스트림 상호 작용 데이터를 측정하는 데 도움이 되는 작은 앱이 전화기에 상주합니다. "우리의 (주의) 정의는 다른 모든 자극을 무시하면서 자극에 초점을 맞추고 있습니다."라고 그는 말했습니다. “참가자들의 경험은 3분 이내입니다.”

올바른 위치에서 데이터 찾기

Realeyes가 찾는 것은 소비자가 보고 있는 미디어에 따라 다릅니다. 그들이 추구하는 한 가지 결과는 그들이 "돌파구"라고 부르는 것입니다. Kalehoff는 "실제 사람들은 광고를 피하려고 합니다.

이것은 사람들이 콘텐츠에 도달하기 위해 광고를 지나서 "스와이프, 건너뛰기 또는 스크롤"하기 때문에 중요합니다. Kalehoff는 TikTok에서 스와이프하거나 Facebook 또는 Instagram을 스크롤하거나 YouTube를 건너뛸 것이라고 말했습니다. 광고가 통과되었나요?

그런 다음 Netflix 또는 Hulu와 같이 소비자의 참여가 수동적인 시청 유형이 있습니다. 여기서 Realeyes는 "초점 반응"을 찾고 있습니다. 시청자가 광고에 주의를 기울이고 있나요? 그들은 초 단위로 무엇을 보고 있으며 그것이 긍정적인 인상 또는 부정적인 인상을 불러일으키고 있습니까?

그런 다음 Amazon과 같은 온라인 쇼핑이 있습니다. 여기에서 시각적 데이터의 유효성을 검사하면 브랜드 인지도, 광고 회상, 브랜드에 대한 신뢰 및 광고의 호감도를 테스트하는 4가지 질문 후속 조치가 이루어집니다.

Realeyes 접근 방식의 단순성은 얼굴 표정 스캔이 어디에서나 작동한다는 것입니다. Kalehoff는 디지털 미디어 지출의 2/3가 3~4개의 주요 플랫폼에 사용되기 때문에 "몇 군데만 가도 관심이 집중되는 곳"이라고 말했습니다.

개선의 여지

Realeyes의 기반은 표정의 의미를 AI에게 알려주는 트레이닝 데이터베이스입니다. 앱을 핸드헬드로 포팅한다는 것은 웃는 얼굴과 찌푸린 얼굴을 발견한 다음 해당 정보를 사용하여 나쁜 인상을 수정하거나 좋은 인상을 개선할 수 있음을 의미합니다.

여전히 Realeyes는 개선의 여지가 있음을 알고 있습니다. Kalehoff는 정확도를 유지하면서 저조도 조건에서 작동하도록 안면 판독 앱을 조정하는 작업을 해야 했다고 지적했습니다. AI는 또한 다양한 피부 색조를 인식하고 다시 정확한 판독 값을 제공하는 추가 교육을 받았습니다.

또한 몇 가지 장점이 있습니다. Realeyes는 같은 얼굴이 두 번 이상 나타나는지 알 수 있습니다. 이것은 피험자가 약간의 추가 현금을 얻기 위해 두 번 이상 참여하기를 원하는 유료 설문 조사에서 문제가 될 수 있다고 Kalehoff는 지적했습니다.

실제 적용에 관해 Realeyes는 Mars Inc.와 협력하여 증가된 주의 메트릭스를 사용하여 판매를 촉진하는 프로젝트를 진행했습니다. Kalehoff는 이 경험을 통해 19개 시장에서 매출이 18% 증가했으며 광고 지출을 약 3천만 달러 최적화했다고 말했습니다. "창조적 관심"이 5%만 증가해도 브랜드 인지도는 40% 증가할 수 있습니다.

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