La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en nuestras vidas. En el artículo de hoy presento cómo la IA está ayudando a los equipos de marketing a conocer las creatividades que funcionan mejor, es decir, los conceptos y elementos que están detrás del éxito de una campaña. 

Antes de profundizar, comencemos con un poco de teoría. Hay dos tipos de desarrollos dentro del campo de Computer Vision que permitirán la identificación de elementos en una imagen o vídeo y que serán clave al predecir el éxito de una campaña.

1. Object Detection (OD) o Detección de Objetos

• OD es una importante tarea de visión por ordenador que se utiliza para identificar instancias de objetos visuales de determinadas clases (por ejemplo, personas, animales, coches o edificios) en imágenes digitales como fotos o los fotogramas de un vídeo.
• El objetivo de la detección de objetos es desarrollar modelos computacionales que proporcionen la información más fundamental que necesitan las aplicaciones de visión por ordenador: «¿Qué objetos hay y dónde?». 
• Detectron2 (plataforma avanzada de Facebook AI Research) y YOLOv5 (You Only Look Once) son dos de las tecnologías open-source más empleadas en este campo. 

2. Optical Character Recognition (OCR) o Reconocimiento Óptico de caracteres

• El OCR es un software de reconocimiento de texto. Obtiene el texto contenido en una imagen y lo transforma en cadenas de caracteres en un formato utilizable en programas de edición de texto.
• Una de las utilidades principales consiste en reducir el trabajo manual de escanear documentos. También se emplea con frecuencia para detectar si una determinada palabra está incluida en una imagen.
• Tessaract (desarrollado por Google) es una de las soluciones open-source más populares para llevar a cabo el reconocimiento de caracteres.

Una vez que conocemos los conceptos básicos, pensemos ahora en un anunciante que combina múltiples elementos es sus campañas de publicidad digital en plataformas como Google o Meta. Tradicionalmente, la intuición junto con la experiencia, eran las únicas vías para intentar evaluar el rendimiento de cada creatividad y el por qué de dicho performance. La aplicación de los procesos vistos previamente, tanto OD y OCR, facilitarán la identificación de todos los elementos de una creatividad para posteriormente hacer la medición del retorno de una forma más objetiva. Pero, ¿cuáles serían los pasos para estimar el funcionamiento de cada creatividad? Lo veremos a continuación:

1) Definición de los elementos: elegimos todos los objetos o palabras que queremos identificar en los anuncios y posteriormente evaluar. Por ejemplo, logo de la compañía, personas, productos y color.

2) Identificación de elementos: aplicando técnicas de OD y OCR, identificamos los elementos creativos definidos en el paso anterior. Cabe destacar que este proceso tiene sentido cuando la compañía ha realizado múltiples campañas combinando distintas creatividades.

3) Modelización del performance: desde una modelización sencilla en el que explicamos métricas de performance como el CTR (Click Through Rate) número de clicks que recibe el anuncio respecto el número de veces que se ha mostrado, hasta modelizaciones más complejas que involucran técnicas de Marketing Mix Modelling o Experimentos .

4) Interpretación de los resultados: una vez desarrollado el análisis, es necesario interpretar los resultados y efectuar correcciones en las siguientes creatividades para poder evaluar el resultado en nuevas iteraciones de la medición.

A continuación un ejemplo del esquema del flujo de trabajo que sería necesario seguir, apoyado en una arquitectura Cloud para la ejecución de los modelos de una manera eficiente:

De esta forma, podremos identificar las creatividades y keywords que producen un aumento significativo en el interés o en ventas. ¿Cuál es el número óptimo de personas que tienen que aparecer en el video?, ¿cuál es el tiempo óptimo que debe estar el logo en la pantalla?, ¿qué gama de colores tiene más impacto?, ¿el texto en la imagen o el vídeo aumenta el interés? o ¿qué objeto produce más notoriedad? son algunas preguntas que las compañías pueden responder a través de este tipo de estudios.

En resumen, los algoritmos de detección de objetos y caracteres, pertenecientes a una rama de la inteligencia artificial, se enfocan en encontrar y localizar objetos específicos en imágenes o vídeos. La aplicación de este tipo de desarrollos al marketing está siendo cada vez más popular y nos encontramos solamente al comienzo del camino. Cualquier persona que se dedique a la medición de la eficacia publicitaria sabe que la creatividad es la palanca más importante para mover el ROI de una campaña y, conocer qué elementos afectan al éxito de una campaña será una ventaja competitiva de la que cualquier compañía querrá disponer. 

Para terminar, comparto dos enlaces en los que cualquiera puede utilizar Detectron2 y probar cómo funciona con las 80 clases entrenadas del conjunto de datos Coco:

Detección de imagen: aplicación para detectar elementos en una imagen

Detección de vídeo: aplicación para detectar elementos en un video

¡A jugar y a retar al algoritmo!