Predicción de Engagement
Databrain IA
Descripción general
El Engagement Score mide el atractivo emocional de un anuncio. Está basado en la intensidad de respuestas emocionales positivas.
La métrica se construyó a partir de los Fast-Response Tests de la compañía Neurons Inc., que capturan reacciones rápidas e instintivas (gut responses). De este modo, los profesionales del marketing pueden medir lo que realmente resuena en las personas.
Este documento cubre:
- Metodología: cómo se calcula el Engagement Score y qué lo hace un indicador confiable del atractivo emocional.
- Validación: los procesos de investigación y prueba que garantizan su precisión y relevancia.
- Modelo de IA: la arquitectura detrás de la métrica, que permite a Databrain ofrecer predicciones accionables para mejorar el impacto.
Descripción general
El modelo de predicción de Engagement está diseñado para estimar el nivel de respuesta emocional positiva que genera un estímulo visual después de una rápida exposición.
La métrica ayuda a identificar qué aspectos hacen que un anuncio realmente conecte con las personas, al medir la intensidad de las respuestas emocionales positivas.
Los insights y recomendaciones basados en IA muestran cómo el contenido resuena a nivel instintivo, porque las primeras impresiones importan.
La función de Engagement incluye:
- Recomendaciones basadas en IA
- Insights para imágenes y videos
- Benchmarks comparativos
- Reportes descargables
- Mapas de calor (para imágenes)
- Métricas AOI (áreas de interés) en imágenes
- Análisis segundo a segundo en videos
Precisión
El modelo de predicción de Engagement, basado en Fast Response Time (FRT), ofrece una precisión del 92% en la medición de respuestas emocionales positivas hacia contenidos de medios.
Gracias a esta base estadística robusta, podemos estimar con confianza qué tan bien conectará un anuncio con su audiencia a nivel emocional desde la primera exposición.
¿Qué es el Tiempo de Respuesta (RT)?
El Response Time (RT), también llamado tiempo de reacción o latencia de respuesta, es el tiempo que tarda en producirse una respuesta conductual frente a un estímulo (Donders, 1969; Luce, 1991). Normalmente se mide desde la presentación del estímulo externo hasta la respuesta apropiada (Posner, 1978).
El RT está influenciado por procesos emocionales y cognitivos, por lo que funciona como un índice de emoción inconsciente, motivación y procesamiento cognitivo.
Investigaciones previas han demostrado que la actividad de la amígdala está asociada con respuestas más rápidas y elecciones más fáciles. Las decisiones fáciles se correlacionan con tiempos de respuesta más rápidos. Estos tiempos más breves reflejan un mayor involucramiento del sistema emocional del cerebro.
Metodología
Para comprender la respuesta emocional positiva frente a un estímulo, se desarrolló el método Fast Response Time (FRT).
Los participantes observan contenido por unos segundos y luego lo califican con palabras asociativas como «interesante», «feliz» o «atractivo», respondiendo «sí» o «no».
Además de la respuesta, se registra el tiempo de reacción, lo que refleja la fuerza de la emoción. Al normalizar las respuestas y tiempos entre múltiples participantes, se garantiza que el Engagement Score sea comparativo y metodológicamente robusto.
La recolección de datos abarca múltiples formatos publicitarios (impresos, digitales, etc.) y una población diversa para evitar sesgos.En la fase inicial participaron más de 9.000 personas, y la base de datos se actualiza constantemente, asegurando precisión y relevancia continua.
Desarrollo del Modelo
El modelo de predicción de Engagement utiliza la arquitectura EfficientNetB2V2, reconocida por su eficiencia en visión computacional. Con aproximadamente 8,8 millones de parámetros entrenables, el modelo conecta los estímulos visuales con puntajes de Engagement derivados de análisis de regresión.
El sistema procesa los estímulos manteniendo las proporciones visuales y aplica GradCAM para identificar las características que más influyen en la predicción. Este enfoque se aplica también a videos, evaluando cuadro por cuadro para construir un Engagement Score global (aunque sin integrar aún información secuencial ni audio).
Predicción de Engagement en video
El servicio de predicción de videos evalúa cada fotograma individualmente, generando un puntaje cuadro a cuadro. La principal limitación es que la métrica todavía no integra la información secuencial del flujo de video ni el componente auditivo.
Sin embargo, ofrece una base sólida para entender cómo evoluciona el nivel de Engagement a lo largo de un anuncio.
Interpretación de los Engagement Scores
Los puntajes de Engagement van de 0 a 100:
- Bajo (0–40): el estímulo tiene escaso atractivo emocional y es poco probable que conecte con la audiencia.
- Medio (41–68): el estímulo genera un atractivo moderado y conecta con parte de la audiencia.
- Alto (68–100): el estímulo tiene un fuerte atractivo emocional y conecta con la mayoría de los espectadores.
Factores que aumentan el Engagement:
- Elementos humanos o naturales: expresiones faciales, personas, alimentos, naturaleza.
- Alta saliencia visual: contraste, colores intensos.
- Visuales consistentes y enfocados, con mensajes simples y claros.
En videos, además:
- Atención sostenida en el tiempo.
- Riqueza semántica (escenas conceptualmente atractivas).
¿Por qué es importante el Engagement?
En Databrain entendemos que la diferencia entre emociones y sentimientos es clave para medir la conexión real entre las personas y los estímulos publicitarios.
El Engagement Score se basa en la medición implícita de emociones positivas frente a un anuncio o contenido, incorporando además el tiempo de reacción como indicador de la intensidad emocional.
De esta manera, no solo identificamos si un estímulo genera interés o atracción, sino también qué tan fuerte y rápido se produce esa reacción, capturando la experiencia emocional auténtica que precede a cualquier sentimiento consciente.
