Focus Score

El Focus Score es un índice de atención focalizada en una imagen o video. En otras palabras, mide qué proporción del estímulo logra captar la mirada y el grado de consenso entre los espectadores sobre dónde fijar su atención.

Cuando un anuncio contiene demasiados elementos que compiten por la atención, es menos probable que los consumidores se concentren en un área específica, lo que reduce la efectividad comunicacional.

Cómo interpretar Focus Scores

• Bajo (0–24): la atención está dispersa. Los espectadores recorren múltiples zonas del estímulo, pero es poco probable que procesen todos los elementos. Esto implica menor control sobre qué se verá efectivamente.
• Alto (75–100): la atención se concentra en uno o muy pocos elementos. Esto asegura que la mayoría de la audiencia vea esos componentes clave.

Cómo se calcula

El Focus Score resume la distribución de atención reflejada en el Attention Heatmap, condensándola en un valor único entre 0 y 100.

En términos prácticos, el puntaje depende del área ocupada por los «puntos calientes» de atención:

• Cuando las zonas de foco ocupan un área pequeña y definida → Focus alto.
• Cuando los focos están más dispersos → Focus bajo.

Un Focus de 100 representaría toda la atención concentrada en un solo punto, mientras que un Focus de 0 indicaría que la atención se distribuye de manera uniforme en toda la imagen o fotograma.

Cognitive Demand

El Cognitive Demand Score mide la cantidad de información visual que un espectador debe procesar al observar un estímulo.

A mayor complejidad visual, mayor es la carga perceptiva y el esfuerzo cognitivo necesario. Esto puede afectar la comprensión y la recordación, ya que sobrecarga la memoria de trabajo.

Cómo interpretar Cognitive Demand Scores

• Bajo (0–24): la imagen o video es simple y fácil de procesar. Sin embargo, al ser demasiado sencillo, puede captar menos tiempo de atención.
• Alto (75–100): la imagen es compleja, difícil de interpretar y exige mayor procesamiento cerebral. Esto puede generar fatiga, frustración e incluso dificultar la recordación.

Cómo se calcula

Esta métrica se basa en la complejidad visual y la entropía de la imagen.

Los modelos  se entrenaron con más de una década de datos de eye-tracking y EEG, correlacionando medidas de carga cognitiva con patrones visuales.

La entropía se calcula a partir de las variaciones de intensidad entre píxeles en la imagen (heterogeneidad de texturas o patrones).

• Mayor variación → Mayor Cognitive Demand.
• Mayor homogeneidad → Menor Cognitive Demand.

De este modo, el puntaje refleja cuán desafiante resulta procesar un estímulo visual.

Memorability

El Memory Score predice la probabilidad de que un anuncio sea recordado tras una breve exposición, incluso después de una distracción.

Esta métrica mide la capacidad de un estímulo para dejar una huella duradera en la mente de los consumidores.

Cómo interpretar Memory Scores

• Bajo (0–40): poca memorabilidad. Los espectadores tienen baja probabilidad de recordarlo.
• Medio (41–70): memorabilidad moderada. Una parte de la audiencia lo recordará.
• Alto (71–100): alta memorabilidad. La mayoría de los espectadores lo recordará tras la exposición.

Factores que aumentan la memorabilidad

• Presencia de personas y rostros.
• Alto impacto emocional.
• Contraste y colores llamativos.
• Enfoque claro en productos o mensajes clave.
• Texto prominente y con significado.
• Diseños simples con puntos focales definidos.

En videos, también influyen:

• Colores vibrantes y contraste.
• Contenido único y dinámico.
• Escenas conceptualmente ricas.

Cómo se calcula

La métrica se entrena con estudios de Memoria Visual Rápida, donde los participantes ven imágenes o videos por breves segundos e identifican cuándo reaparecen.

Los modelos de deep learning, entrenados en miles de ejemplos, correlacionan características visuales con la probabilidad real de recuerdo.

En videos, el análisis se realiza cuadro por cuadro, generando un puntaje global y otro temporal de memorabilidad.

Engagement

El Engagement Score mide la intensidad de la respuesta emocional positiva que genera un anuncio en los primeros segundos de exposición.

Evalúa emociones inmediatas como interés, atracción y felicidad, fundamentales para determinar la conexión emocional con la audiencia.

Cómo interpretar Engagement Scores

• Bajo (0–24): el estímulo no genera una reacción emocional positiva significativa.
• Medio (25–74): provoca cierto interés o atracción, pero con margen de mejora.
• Alto (75–100): genera una fuerte respuesta positiva; los espectadores encuentran el contenido atractivo, interesante y estimulante.

Cómo se calcula

La métrica se desarrolla con la metodología Fast Response Test (FRT) de propiedad de Neurons Inc.:

1. Los participantes ven el estímulo durante 5 segundos.
2. Se les presentan palabras asociativas como “Interesante”, “Atractivo”, “Feliz”.
3. Responden rápidamente “sí” o “no”.
4. El modelo integra:

• Respuestas afirmativas/negativas.
• Tiempos de reacción (respuestas rápidas = emociones más fuertes).
• Nivel de consenso entre participantes.

Para videos, el cálculo es cuadro por cuadro, agregando luego un puntaje global.

Los modelos de IA, entrenados en grandes bases de datos de respuestas humanas, predicen el Engagement en nuevos activos y generan heatmaps emocionales para identificar las áreas de mayor impacto.

Trust

El Trust Score mide hasta qué punto un estímulo publicitario se percibe como creíble, auténtico y emocionalmente alineado con el espectador.

Refleja percepciones subconscientes e intuitivas de confianza y honestidad, captadas a partir de reacciones rápidas frente a asociaciones con palabras como “Confiable”, “Honesto” o “Sincero”.

Esta métrica ofrece un indicador clave de credibilidad de marca, autenticidad y potencial para construir lealtad a largo plazo.

Cómo interpretar Trust Scores

• Bajo (0–40): el estímulo no transmite confianza ni autenticidad; la conexión emocional con la audiencia es limitada.
• Medio (41–60): genera cierta percepción de sinceridad o credibilidad en parte de la audiencia.
• Alto (61–100): transmite confianza alta; la mayoría de los espectadores lo percibe como auténtico.

Factores que aumentan la confianza

• Rostros humanos y contacto visual.
• Expresiones emocionales sinceras.
• Claridad en el mensaje narrativo.
• Ausencia de sobrecarga visual.

Cómo se calcula

El modelo de Trust se entrena con datos de más de 6.000 participantes, utilizando la metodología Fast Response Test (FRT).

• Los participantes responden sí/no frente a palabras asociativas.
• Se mide también el tiempo de reacción: respuestas rápidas y seguras elevan el puntaje.
• El consenso entre participantes asegura la robustez del resultado.

En imágenes, se generan heatmaps de confianza que destacan las áreas más influyentes (como rostros y expresiones). En video, los puntajes se calculan cuadro por cuadro para visualizar la evolución de la confianza a lo largo del anuncio.

Avoidance

El Avoidance Score mide el grado en que un estímulo genera rechazo emocional, aburrimiento o desconexión en la audiencia.

Es la primera métrica de IA diseñada para cuantificar la aversión subconsciente hacia un anuncio, basada en asociaciones con palabras como “Molesto” o “Aburrido”.

Cómo interpretar Avoidance Scores

• Bajo (0–25): baja aversión; el anuncio mantiene la atención sin irritar ni aburrir.
• Medio (26–40): puede generar desinterés o leves señales de desconexión en algunos contextos.
• Alto (41–100): provoca rechazo fuerte; el estímulo puede percibirse como molesto, confuso o poco original.

Factores que elevan Avoidance

• Atención inicial sin recompensa narrativa.
• Sobrecarga visual o desorden.
• Información irrelevante o excesiva.
• Contenido genérico o poco empático.

Cómo se calcula

El puntaje se construye con el método FRT:

1. Exposición breve del estímulo.
2. Asociación con palabras negativas (“Aburrido”, “Molesto”).
3. Respuestas rápidas y consensuadas aumentan el score de Avoidance.

El modelo, entrenado con más de 5.000 participantes, permite evaluar tanto imágenes como videos, generando puntajes cuadro por cuadro para identificar momentos de fricción narrativa.

Intent

El Intent Score predice si un anuncio logra motivar a la acción tras una exposición breve.

Evalúa la predisposición inmediata a explorar, probar, recomendar o comprar, capturando el potencial de conversión en etapas tempranas del funnel.

Cómo interpretar Intent Scores

• Bajo (0–40): escaso impulso a la acción; la mayoría de la audiencia no muestra intención de avanzar.
• Medio (41–60): motiva a algunos espectadores, pero no logra movilizar a la mayoría.
• Alto (61–100): fuerte motivación conductual; la mayoría de los espectadores muestran intención de actuar.

Factores que impulsan Intent

• Engagement emocional fuerte.
• Exposición temprana y clara del producto.
• Mensajes simples con llamados a la acción definidos.
• Nivel moderado de desafío cognitivo que estimule curiosidad.

Cómo se calcula

Basado en FRT con 7.800 participantes:

• Asociaciones rápidas con palabras de acción (“Probar”, “Comprar”, “Recomendar”).
• Respuestas rápidas y consensuadas → puntaje alto.
• El análisis cuadro por cuadro en video muestra cómo evoluciona la intención a lo largo de la pieza.

Incluye además visualizaciones Grad-CAM, que destacan qué elementos (productos, CTAs, rostros) generan mayor disposición a la acción.

Clarity

El Clarity Score mide si un anuncio se percibe como claro y fácil de entender o, por el contrario, confuso y sobrecargado.

Una alta claridad asegura que el mensaje principal (producto, marca u oferta) llegue sin interferencias, mejorando la experiencia del consumidor.

Cómo interpretar Clarity Scores

Bajo (0–40): el diseño se percibe saturado, con exceso de información o ruido visual.

Medio (41–70): transmite parte del mensaje, aunque con elementos distractores que compiten por la atención.

Alto (71–100): el estímulo es limpio, directo y facilita la comprensión inmediata.

Factores que aumentan la claridad

• Jerarquía visual definida.
• Mensajes simples y breves.
• Uso estratégico de espacios en blanco.
• Puntos focales evidentes (producto, marca, CTA).

Cómo se calcula

El puntaje se obtiene mediante modelos de IA entrenados en grandes bases de datos de estímulos publicitarios.

La métrica se complementa con Clarity Heatmaps, que permiten identificar las zonas que aportan o restan claridad dentro de una pieza.

En campañas con múltiples mensajes, una claridad moderada puede ser aceptable, pero en la mayoría de los casos, mantener la claridad alta es esencial para maximizar el impacto comunicacional.