Mobil ekranları tarayan yüzleri tarama

Orada başları öne eğik bakıyorlar ama duada değil.

Bu, internette gezinen ve bir sonraki şeyi arayan tipik akıllı telefon kullanıcınızın profilidir. Sayfadan sayfaya çevirirken ve aşağı yukarı kaydırırken, altı temel duygudan birini yaşayabilirler: korku, öfke, neşe, üzüntü, tiksinti ve sürpriz.

Sayfa görünümü doğru duyguyu uyandırırsa, o zaman bu görüntüleyen bir potansiyel müşteriye dönüştürülebilir. Ama hangi duygu bunu yapabilir? Bu, gürültülü, dikkat dağıtıcı bir ortamda (gerçek hayattaki gibi) yapılabilir mi? Etkileşimi, bir kampanyayı optimize etmek için kullanıp reklam etkinliği için puanlayabilir misiniz?

İlk olarak, biraz arka plan

Tüm insanların altı temel duygudan birini hissettiği hipotezi, psikolog Paul Ekman tarafından önerildi. Çalışmaları aynı zamanda, tüketicilere yaklaşımlarını keskinleştirebilmeleri için duygusal tepkiyi ölçmenin yollarını arayan, psikoloji ve pazarlamanın kesiştiği alanda çalışan diğer kişilere de ilham verdi.

Makine öğrenimi ve yapay zeka modellemesi, çeşitli işletmeler tarafından kullanıldı ve hepsi de duyguların insan yüz ifadeleri aracılığıyla okunmasına farklı yaklaşımlar getirdi. Bu yaklaşımlardan bazıları, dijital kameranın yüzlerini tarayabilmesi ve bu görüntüleri, Max Kalehoff, Başkan Yardımcısı Realeyes'teki büyüme ve pazarlamanın durumu bize anlattı.

Akıllı telefon kullanan insanlarla, kalibre edilecek kadar uzun süre hareketsiz kalmak işe yaramayacaktı.

Daha derine inin: Gülümsediniz, bu yüzden bu ürünü sevdiğinizi düşünüyoruz

Yüzü işaret et

Realeyes, mobil cihazlar için yüz tanıma uygulamasını önceki çalışmalarının üzerine oluşturdu. Yapay zekası bir milyara yakın çerçeve üzerinde eğitilmişti. Bu görüntüler daha sonra kültürel nüansları hesaba katmak için farklı ülkelerdeki psikologlar tarafından not edildi. Kalehoff, algoritmanın da bu ek açıklamalar kullanılarak eğitildiğini ve %90'ın üzerinde doğruluk sağladığını açıkladı.

Realeyes'ın mobil platformda çalışma potansiyeli, sosyal medyanın patlamasıyla kesişiyor ve bu alanda uygulama agnostik. Kullanıcının neye baktığı önemli değil - TikTok, YouTube, Facebook, Instagram. Realeyes uygulaması tepkilerini ölçüyor.

Kalehoff, "Bildiğimiz kadarıyla (en iyi şekilde), bu ilk kez yapılıyor," dedi ve "Mobil bir ortamda reklam öğelerine dikkat tespiti sağlama talebini yanıtlıyoruz."

Realeyes'ı akıllı telefona yüklemek için kullanıcıların kaydolması gerekir ve ardından bazı reklamlara bakabilecekleri bir ortama yönlendirilirler. Kalehoff, "normalde yaptıklarını yaparak" bazı ekranlarda gezinmeleri söylendi. Görsel dikkat verilerini ve tıklama akışı etkileşim verilerini ölçmeye yardımcı olan telefonda küçük bir uygulama bulunur. "Bizim (dikkat) tanımımız, diğer tüm uyaranları göz ardı ederken bir uyarana odaklanır" dedi. "Katılımcılar için deneyim üç dakikanın altında."

Verileri doğru yerlerde aramak

Realeyes'ın ne aradığı, tüketicinin görüntülediği medyaya bağlıdır. Aranan sonuçlardan biri, "atılım" dedikleri şeydir. Kalehoff, "Gerçek insanlar reklamlardan kaçınmaya çalışır," dedi, bu nedenle, bir reklam doğal olarak dikkat dağıtıcı bir ortama rağmen birinin dikkatini başarılı bir şekilde çektiğinde çığır açılır.

Bu, insanlar içeriğe ulaşmak için reklamları "kaydırarak, atlayarak veya kaydırarak" geçtiklerinden önemlidir. Kalehoff, TikTok'ta kaydıracaklarını, Facebook veya Instagram'da gezineceklerini veya YouTube'da atlayacaklarını gözlemledi. Reklam ulaştı mı?

Bir de Netflix ya da Hulu gibi tüketicinin katılımının pasif olduğu izleme türleri var. Realeyes burada "odaklanmış tepki" arıyor. İzleyici reklama dikkat ediyor mu? Saniye saniye ne görüyorlar ve bu olumlu mu yoksa olumsuz bir izlenim mi yaratıyor?

Sonra, örneğin Amazon'da çevrimiçi alışveriş var. Burada görsel verilerin doğrulanması, dört soruluk bir takip, marka tanınırlığı, reklam hatırlanabilirliği, markaya güven ve bir reklamın beğenilebilirliği için test yapılmasını gerektirir.

Realeyes'ın yaklaşımının basitliği, yüz ifadesi taramasının her yerde ve her şeyle çalışabilmesidir. Kalehoff, dijital medya harcamalarının üçte ikisi üç veya dört büyük platforma gittiğinden, "dikkatin çekildiği yere ulaşmak için yalnızca birkaç yere gitmeniz gerekiyor" dedi.

iyileştirme için yer

Realeyes'ın temeli, yapay zekayı bir yüz ifadesinin anlamı hakkında bilgilendiren eğitim veri tabanıdır. Uygulamayı el cihazına taşımak, gülümsemeleri ve kaşlarını çatmayı tespit edebilmek, ardından bu bilgileri kötü bir izlenimi düzeltmek veya iyi bir izlenimi iyileştirmek için kullanmak anlamına gelir.

Yine de Realeyes iyileştirme için yer olduğunun farkında. Kalehoff, yüz okuma uygulamasını düşük ışık koşullarında çalışacak ve doğru kalacak şekilde ayarlamak için çalışması gerektiğini belirtti. AI ayrıca farklı cilt tonlarını tanıyan ve yine doğru okumalar sağlayan ek eğitim aldı.

Bazı artılar da var. Realeyes, aynı yüzün birden fazla görünüp görünmediğini anlayabilir. Kalehoff, bunun, bir deneğin biraz fazladan para kazanmak için birden fazla kez katılmak isteyebileceği ücretli anketlerde bir sorun olabileceğini belirtti.

Pratik uygulamaya gelince Realeyes, artırılmış dikkat metriklerini kullanarak satışları artırmaya yönelik bir projede Mars Inc. ile birlikte çalıştı. Kalehoff, deneyimin 19 pazarda %18 satış artışı sağladığını ve reklam harcamalarını yaklaşık 30 milyon $ optimize ettiğini söyledi. "Yaratıcı ilgide" yüzde beşlik bir artış bile marka bilinirliğinde %40'lık bir artışa yol açabilir.