Scanarea fețelor care scanează ecranele mobile

Acolo se uită cu capul plecat, dar nu în rugăciune.

Acesta este profilul utilizatorului dvs. tipic de telefon inteligent, care navighează pe net, caută următorul lucru. Pe măsură ce răsfoiesc de la o pagină la alta și derulează în sus și în jos, ei pot experimenta una dintre cele șase emoții de bază: frică, furie, bucurie, tristețe, dezgust și surpriză.

Dacă vizualizarea paginii stârnește emoția potrivită, atunci acel vizualizator ar putea fi transformat într-un prospect. Dar ce emoție poate face asta? Se poate face acest lucru într-un mediu zgomotos, care distrag atenția (ca în viața reală)? Și puteți nota interacțiunea pentru eficacitatea reclamelor, folosiți-o pentru a optimiza o campanie?

În primul rând, un fundal

Ipoteza că toți oamenii simt una dintre cele șase emoții de bază a fost propusă de psihologul Paul Ekman. Munca lui i-a inspirat, de asemenea, pe alții care lucrează la intersecția dintre psihologie și marketing, căutând modalități de a măsura răspunsul emoțional, astfel încât aceștia să își poată ascuți abordarea față de consumatori.

Învățarea automată și modelarea AI au fost folosite de diverse companii, toate adoptând abordări diferite ale citirii emoțiilor prin expresiile faciale umane. Unele dintre aceste abordări au fost limitate de tehnologie, solicitând subiectului să stea în fața unui computer desktop, fie într-un laborator, fie acasă, astfel încât camera digitală să le poată scana fețele și să calibreze aceste imagini cu software-ul, Max Kalehoff, VP de creștere și marketing la Realeyes ne-a spus.

Cu oamenii care foloseau smartphone-uri, rămânerea nemișcată suficient de mult pentru a fi calibrată nu avea să funcționeze.

Sapă mai adânc: ai zâmbit, așa că credem că îți place acest produs

Cue fața

Realeyes și-a construit aplicația de recunoaștere facială pentru mobil pe lucrările anterioare. AI a fost antrenat pe aproape un miliard de cadre. Aceste imagini au fost apoi adnotate de psihologi din diferite țări pentru a ține cont de nuanțele culturale. La rândul său, algoritmul a fost antrenat utilizând aceste adnotări, a explicat Kalehoff, oferind o precizie de peste 90%.

Potențialul Realeyes de a lucra pe platforma mobilă se intersectează cu explozia rețelelor sociale, iar în acest domeniu aplicația este agnostică. Nu contează la ce privește utilizatorul - TikTok, YouTube, Facebook, Instagram. Aplicația Realeyes le evaluează reacția.

„Din (cel mai bun) din cunoștințele noastre, aceasta este prima dată când se face”, a spus Kalehoff „Răspundem unei cereri de a oferi detectarea atenției creativilor într-un mediu mobil.”

Pentru a pune Realeyes pe smartphone, utilizatorii trebuie să se înscrie și apoi sunt direcționați către un mediu în care se pot uita la unele reclame. Li se spune să parcurgă unele ecrane, „făcând ceea ce fac în mod normal”, a spus Kalehoff. O aplicație mică va locui pe telefon, ajutând la măsurarea datelor privind atenția vizuală și a datelor de interacțiune din fluxul de clic. „Definiția noastră (a atenției) se concentrează pe un stimul, ignorând toți ceilalți stimuli”, a spus el. „Experiența pentru participanți durează mai puțin de trei minute.”

Caută date în locurile potrivite

Ceea ce caută Realeyes depinde de media pe care o vizionează consumatorul. Un rezultat căutat este ceea ce ei numesc o „recunoaștere”. „Oamenii adevărați încearcă să evite reclamele”, a remarcat Kalehoff, așa că descoperirea are loc atunci când o reclamă atrage cu succes atenția cuiva, în ciuda unui mediu natural care distrage atenția.

Acest lucru contează, deoarece oamenii „glisează, omit sau derulează” peste anunțuri pentru a ajunge la conținut. Ei vor trece pe TikTok, vor derula prin Facebook sau Instagram sau vor trece peste YouTube, a observat Kalehoff. A trecut anunțul?

Apoi mai este tipul de vizionare, precum Netflix sau Hulu, în care implicarea consumatorului este pasivă. Aici Realeyes caută „reacția focalizată”. Este spectatorul atent la reclamă? Ce văd ei, secundă după secundă, și creează asta o impresie pozitivă sau negativă?

Apoi există cumpărături online, de exemplu pe Amazon. Aici validarea datelor vizuale primește o urmă de patru întrebări, testarea recunoașterii mărcii, reamintirea reclamelor, încrederea în marcă și gradul de simpatie a unei reclame.

Simplitatea abordării lui Realeyes este că scanarea pentru expresia facială va funcționa oriunde cu orice. Deoarece două treimi din cheltuiala media digitală este destinată a trei sau patru platforme majore, „trebuie să mergi doar în câteva locuri pentru a ajunge acolo unde se află atenția”, a spus Kalehoff.

Loc pentru imbunatatiri

Fundamentul Realeyes este baza de date de antrenament care informează AI despre semnificația unei expresii faciale. Portarea aplicației pe dispozitivul portabil înseamnă a putea observa zâmbetele și încruntarea, apoi folosirea acestor informații pentru a corecta o impresie proastă sau pentru a îmbunătăți una bună.

Totuși, Realeyes este conștient că există loc de îmbunătățire. A trebuit să lucreze la ajustarea aplicației de citire a feței pentru a funcționa în condiții de lumină scăzută, rămânând în același timp precisă, a subliniat Kalehoff. AI a primit, de asemenea, instruire suplimentară, recunoscând diferite nuanțe de piele și oferind din nou citiri precise.

Există și câteva avantaje. Realeyes poate spune dacă aceeași față apare de mai multe ori. Aceasta poate fi o problemă cu sondajele plătite, în care un subiect ar putea dori să participe de mai multe ori pentru a obține un pic de bani în plus, a remarcat Kalehoff.

În ceea ce privește aplicarea practică, Realeyes a lucrat cu Mars Inc. la un proiect de creștere a vânzărilor utilizând indicatori de atenție sporită. Experiența a generat o creștere a vânzărilor cu 18% pe 19 piețe, optimizând cheltuielile publicitare cu aproximativ 30 de milioane de dolari, a spus Kalehoff. Chiar și o creștere cu cinci procente a „atenției creative” poate duce la o creștere cu 40% a gradului de cunoaștere a mărcii.