Escaneando los rostros que escanean las pantallas de los móviles

Allí miran, cabezas inclinadas, pero no en oración.

Este es el perfil de su usuario típico de teléfono inteligente, navegando por la red, buscando lo siguiente. A medida que pasan de una página a otra y se desplazan hacia arriba y hacia abajo, pueden experimentar una de las seis emociones básicas: miedo, ira, alegría, tristeza, disgusto y sorpresa.

Si la visita a la página genera la emoción correcta, ese espectador podría convertirse en un prospecto. Pero, ¿qué emoción puede hacer eso? ¿Se puede hacer esto en un entorno ruidoso y que distraiga (como en la vida real)? ¿Y puede calificar la interacción para la efectividad del anuncio y usarla para optimizar una campaña?

Primero, algunos antecedentes

La hipótesis de que todos los humanos sienten una de las seis emociones básicas fue propuesta por el psicólogo Paul Ekman. Su trabajo también inspiró a otros que trabajan en la intersección de la psicología y el marketing, buscando formas de medir la respuesta emocional para poder afinar su acercamiento a los consumidores.

Varias empresas han utilizado el aprendizaje automático y el modelado de IA, y todos adoptan diferentes enfoques para la lectura de las emociones a través de las expresiones faciales humanas. Algunos de estos enfoques estaban limitados por la tecnología, lo que requería que el sujeto se sentara frente a una computadora de escritorio, ya sea en un laboratorio o en casa, para que la cámara digital pudiera escanear sus rostros y calibrar estas imágenes con el software, Max Kalehoff, VP de crecimiento y marketing de Realeyes nos dijo.

Con las personas que usan teléfonos inteligentes, quedarse quieto el tiempo suficiente para calibrarlo no iba a funcionar.

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Cue la cara

Realeyes construyó su aplicación de reconocimiento facial para dispositivos móviles a partir de trabajos anteriores. Su IA había sido entrenada en cerca de mil millones de fotogramas. Esas imágenes fueron luego anotadas por psicólogos en diferentes países para tener en cuenta los matices culturales. El algoritmo, a su vez, se entrenó mediante el uso de estas anotaciones, explicó Kalehoff, con un rendimiento de más del 90 % de precisión.

El potencial de Realeyes para trabajar en la plataforma móvil se cruza con la explosión de las redes sociales, y en este ámbito la aplicación es agnóstica. No importa lo que esté mirando el usuario: TikTok, YouTube, Facebook, Instagram. La aplicación Realeyes está midiendo su reacción.

"Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se hace", dijo Kalehoff. "Estamos respondiendo a una demanda para proporcionar detección de atención a las creatividades en un entorno móvil".

Para poner Realeyes en el teléfono inteligente, los usuarios deben registrarse y luego son dirigidos a un entorno donde pueden ver algunos anuncios. Se les dice que se desplacen por algunas pantallas, “haciendo lo que normalmente hacen”, dijo Kalehoff. Una pequeña aplicación residirá en el teléfono para ayudar a medir los datos de atención visual y los datos de interacción del flujo de clics. “Nuestra definición (de atención) se enfoca en un estímulo mientras ignora todos los demás estímulos”, dijo. “La experiencia para los participantes es de menos de tres minutos”.

Buscando datos en los lugares correctos

Lo que busca Realeyes depende de los medios que esté viendo el consumidor. Un resultado buscado es lo que ellos llaman un “avance”. “La gente real trata de evitar los anuncios”, señaló Kalehoff, por lo que se produce un gran avance cuando un anuncio logra captar la atención de alguien a pesar de un entorno que distrae naturalmente.

Esto es importante ya que las personas "deslizan, saltan o se desplazan" por los anuncios anteriores para llegar al contenido. Se deslizarán en TikTok, se desplazarán por Facebook o Instagram, o saltarán en YouTube, observó Kalehoff. ¿Pasó el anuncio?

Luego está el tipo de visualización, como Netflix o Hulu, donde la participación del consumidor es pasiva. Aquí Realeyes está buscando "reacción enfocada". ¿El espectador está prestando atención al anuncio? ¿Qué están viendo, segundo a segundo, y está creando una impresión positiva o negativa?

Luego están las compras en línea, por ejemplo en Amazon. Aquí, la validación de los datos visuales obtiene un seguimiento de cuatro preguntas, que evalúa el reconocimiento de la marca, el recuerdo del anuncio, la confianza en la marca y la simpatía de un anuncio.

La simplicidad del enfoque de Realeyes es que escanear la expresión facial funcionará en cualquier lugar con cualquier cosa. Como dos tercios del gasto en medios digitales se destina a tres o cuatro plataformas principales, "solo tiene que ir a unos pocos lugares para captar la atención", dijo Kalehoff.

Margen de mejora

La base de Realeyes es la base de datos de entrenamiento que informa a la IA sobre el significado de una expresión facial. Portar la aplicación a la computadora de mano significa poder detectar sonrisas y ceño fruncidos, y luego usar esa información para corregir una mala impresión o mejorar una buena.

Aún así, Realeyes es consciente de que hay margen de mejora. Ha tenido que trabajar para ajustar su aplicación de lectura de rostros para que funcione en condiciones de poca luz sin dejar de ser precisa, señaló Kalehoff. La IA también recibió capacitación adicional para reconocer diferentes tonos de piel y nuevamente brindar lecturas precisas.

También hay algunas ventajas. Realeyes puede saber si la misma cara aparece más de una vez. Esto puede ser un problema con las encuestas pagas, en las que un sujeto puede querer participar más de una vez para obtener un poco de dinero extra, señaló Kalehoff.

En cuanto a la aplicación práctica, Realeyes trabajó con Mars Inc. en un proyecto para impulsar las ventas utilizando métricas de mayor atención. La experiencia produjo un aumento de ventas del 18 % en 19 mercados, lo que optimizó la inversión publicitaria en alrededor de $30 millones, dijo Kalehoff. Incluso un aumento del cinco por ciento en la "atención creativa" puede conducir a un aumento del 40% en el conocimiento de la marca.