1. Guía de Inicio
2. Métricas y Modelos
2.1 Modelos Predictivos
2.2 Ejecutar Análisis
3. Evaluación y Benchmarks
3.1 Insights y Recomendaciones

Predicción de Memoria

Databrain IA

Introducción

Este artículo explica cómo se desarrolló nuestra métrica de Memoria.

El Memory Score de Databrain muestra qué tan probable es que un anuncio sea recordado después de una mirada rápida. A diferencia de las métricas tradicionales, considera un componente implícito del tiempo de recuerdo para ofrecer insights más confiables sobre lo que realmente permanece en la memoria.

Este artículo cubre todo lo que necesitás saber sobre la funcionalidad de Memoria de Databrain, incluyendo:

  • Metodología: cómo se calcula el puntaje y qué lo hace valioso.
  • Validación: los enfoques científicos que conducen a una alta precisión y confiabilidad.
  • Modelo de IA: una descripción general del modelo avanzado de IA de Memoria de Databrain que impulsa el puntaje y proporciona recomendaciones accionables.

Descripción general de la funcionalidad

El modelo de predicción de Memoria está diseñado para predecir qué tan memorable será un recurso visual (imagen o video) para los espectadores.

Mediante el uso de un modelo avanzado de deep learning entrenado sobre la extensa base de datos de Neurons Inc, que incluye variaciones de estímulos visuales en diferentes medios y contextos, esta herramienta de IA proporciona un Memory Score que predice la probabilidad de recuerdo publicitario.

Heatmap de Memoria
Memory 60
0%100%
Aumenta el tamaño del titular un 20% para mejorar la memorabilidad del anuncio.

La IA de Memoria de Databrain es esencial para los equipos de marketing que buscan optimizar su contenido visual para mejorar la memorabilidad de los anuncios.

La funcionalidad de Memoria de Databrain incluye:

  • Recomendaciones de IA
  • Insights para imágenes y videos
  • Benchmarks
  • Reportes descargables
  • Mapas de calor (para imágenes)
  • Métricas a nivel AOI (para imágenes)
  • Vista segundo a segundo para videos

Precisión

El Memory Score de la IA predice la probabilidad de que un recurso sea recordado en una escala de 0 a 100. Esta medición considera tanto qué tan correctamente los participantes recuerdan un recurso como qué tan rápido lo hacen, introduciendo un componente implícito dentro de la métrica explícita de recuerdo.

El modelo de IA alcanzó una precisión del 90% durante las pruebas, lo que garantiza una predicción confiable del recuerdo publicitario, a pesar de ciertas limitaciones.

Metodología

La IA de Memoria de Databrain utiliza un enfoque basado en datos derivado de la metodología Visual Memory Game, desarrollada por el MIT. El paper original y los estudios posteriores con esta metodología proporcionaron una base sólida de investigación y una validación inicial para nuestra métrica.

El estudio consiste en exponer a los participantes a una secuencia rápida de imágenes. Los participantes deben indicar cuándo han visto una imagen por segunda vez. Esta metodología rigurosa captura tanto los tiempos de reacción como la exactitud, integrando así factores de involucramiento cognitivo dentro del puntaje de memoria.

Los conjuntos de datos utilizados para entrenar el modelo incluyen una amplia variedad de materiales publicitarios, capturando diferentes casos de uso de la industria, desde piezas gráficas y vía pública (OOH) hasta plataformas digitales como sitios web y redes sociales.

La agencia danesa Neurons Inc. recopiló datos de más de 7.000 participantes, de entre 18 y 55 años, con una distribución equitativa entre hombres y mujeres. Este conjunto de datos se enriquece de forma continua para asegurar que el modelo siempre capture el comportamiento más reciente de los participantes y las tendencias actuales en publicidad.

El modelo

En el núcleo de la IA de Memoria de Databrain se encuentra un modelo de deep learning de visión computacional que utiliza la arquitectura EfficientNetB2V2. Cuenta con aproximadamente 8,8 millones de parámetros entrenables, entrenados sobre miles de imágenes con sus correspondientes puntajes reales de memoria (*ground truth*).

Mediante el uso de la metodología Grad-CAM, la IA genera mapas de calor que resaltan los elementos que más influyen en la predicción, ofreciendo insights valiosos sobre qué aspectos del contenido visual tienen mayor probabilidad de permanecer en la memoria de los consumidores.

Gracias a su arquitectura robusta, la IA de Memoria de Databrain proporciona inteligencia accionable para crear anuncios más memorables y con mayor impacto.

Predicción de Memoria en video

Para recursos en video, cada fotograma se evalúa individualmente utilizando el modelo de predicción de imágenes, operando bajo la restricción de no utilizar información secuencial del flujo del video ni la influencia del audio.

Para garantizar aún más la solidez de nuestra métrica de memoria, correlacionamos los puntajes predichos en video con datos reales (*ground truth*) provenientes de más de 100 videos, con puntajes de recuerdo publicitario obtenidos de más de 1.000 participantes, a partir de nuestro Memory Recall Test.

Esta metodología se basa en los enfoques más confiables para evaluar funciones de memoria, adaptados de métodos probados utilizados para diagnosticar el Alzheimer.

El Memory Score de Databrain AI muestra una fuerte alineación con los resultados de pruebas en humanos, lo que sugiere que una activación sostenida de la memoria a lo largo del anuncio es un fuerte predictor del recuerdo publicitario y del desempeño general de la memoria.

Esta alineación entre pruebas humanas y predicciones de IA indica que el Memory Score de Databrain AI es un proxy confiable de la memorabilidad publicitaria en videos.

Gráfico de Correlación
Gráfico de Dispersión

Validación del puntaje de memoria

El desarrollo de nuevas métricas suele atravesar varios pasos importantes, incluyendo pruebas de validación rigurosas.

Nuestra métrica de memoria recientemente desarrollada fue sometida a tres experimentos de validación independientes, al final de los cuales la predicción de memoria demostró:

  • Confiabilidad y validez para evaluar eficazmente la memoria publicitaria.
  • Especificidad y sensibilidad, asegurando que cada métrica desarrollada sea distinta de las demás y evitando colinealidad.
  • Capacidad discriminativa, demostrando su capacidad para generar puntajes diferenciados que explican claramente las diferencias entre los anuncios evaluados.

¿Cómo interpretar los Memory Scores?

Los Memory Scores se expresan en una escala de 0 a 100:

0 – 40 Puntaje Bajo: el recurso es poco memorable y es poco probable que los espectadores lo recuerden.
41 – 70 Puntaje Medio: memorabilidad moderada, algunos espectadores pueden recordarlo.
71 – 100 Puntaje Alto: altamente memorable, la mayoría de los espectadores lo recordarán.

Factores clave que aumentan la memorabilidad

Entre los factores que incrementan la memorabilidad se incluyen:

Presencia de personas y rostros
Fuerte impacto emocional
Saliencia visual (contraste, colores)
Enfoque claro en objetos clave
Texto prominente y con significado
Diseños simples con puntos focales

Para videos, además:

Colores vibrantes y alto contraste
Contenido único y dinámico
Riqueza semántica y conceptual