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
3.2 Cálculo de Benchmarks

Insights y Recomendaciones

Databrain IA: Permite tomar mejores decisiones, más rápido.

Tomá mejores decisiones de marketing con la primera IA que realmente entiende tus anuncios. Databrain IA te ofrece sugerencias claras sobre cómo mejorar tus creatividades según tu industria, canal, objetivos de campaña y mucho más. Es como tener a un director de arte y a un experto en comportamiento del consumidor combinados en un solo compañero de equipo basado en IA.

AI Recommendation Engine
Análisis basado en: Retail / Conversión
  • 1
    Simplificar el fondo: El fondo actual compite con el producto principal. Reducir la opacidad de la textura en un 20% aumentará el Foco Cognitivo.
  • 2
    Aumentar contraste del CTA: El botón "Comprar Ahora" tiene bajo contraste. Cambiar a #770F35 para alinearlo con los benchmarks de la industria.

Motor de Recomendación de Databrain AI

Basado en tus objetivos y puntuaciones predictivas, así como en tu posición en relación con los rangos de referencia (benchmarks), nuestro motor de recomendación de última generación proporciona insights específicos y contextuales para ayudarte a optimizar tu creatividad.

En su núcleo, los insights son impulsados por un Modelo de Lenguaje Grande (LLM), que ha sido enriquecido con nuestras métricas, benchmarks y base de conocimientos exclusiva.

¿Qué obtienes? El sistema proporciona tanto un análisis profundo de la creatividad como cuatro recomendaciones clave para mejorar tus puntuaciones y alcanzar el benchmark de la industria.

Las recomendaciones son personalizadas para tu creatividad y pueden variar desde cambiar el copy, hasta reposicionar elementos principales y mejorar el "look and feel" general de la pieza.

Dar "Me gusta" o Regenerar

Actualizamos constantemente el modelo y curamos hallazgos de marketing, psicología del consumidor y neuromarketing para ofrecer las recomendaciones más actuales y efectivas.

  • Presioná el (Me gusta) para guardar los insights y recomendaciones de un activo específico.
  • Presioná "Regenerar" si las recomendaciones no son lo suficientemente relevantes para los requisitos específicos de tu campaña. El motor producirá nuevos insights y enfoques.

¿Qué modelos LLM utilizamos?

Utilizamos integración vía API con los modelos de lenguaje más avanzados del mercado actual:

  • Claude (proporcionado por Anthropic): Utilizado para nuestro análisis de imágenes estáticas.
  • Gemini (proporcionado por Google): Utilizado para nuestro análisis de video.

A medida que Databrain desarrolla sus capacidades de IA, nuestro objetivo es mantenernos siempre a la vanguardia utilizando los modelos de mayor rendimiento disponibles.

¿Cómo "enseñamos" a los modelos?

Proporcionamos al LLM una gran variedad de contexto y lo "aterrizamos" (grounding) utilizando nuestros propios scores predictivos y benchmarks. Esto asegura que los insights sean contextuales, estén informados por la experiencia de Databrain y sean relevantes para la industria específica, el caso de uso y el propósito del activo.

El LLM procesa el activo visual junto con el mapa de atención (heatmap) generado y personaliza su salida basándose en nuestros datos normativos para producir los insights más accionables del mercado.

¿Cómo se procesan los datos del cliente?

El modelo utiliza el activo del cliente y el mapa de atención únicamente para el análisis y la generación de recomendaciones en esa sesión. El cliente conserva todos los derechos sobre sus datos, y los insights generados por la IA forman parte de estos datos.

Privacidad Garantizada Ninguno de los datos cargados por los clientes se utiliza para fines de entrenamiento de los modelos públicos.

Detrás de los Insights

Las recomendaciones e insights de Databrain IA se basan en años de experiencia y conocimientos en neuropsicología, neurociencia y neuromarketing, bajo la dirección de nuestro CEO Dario Treco.

Esto incluye su investigación científica aplicada, la experiencia educativa, publicación de artículos académicos y científicos, y la integración de literatura fundamental en el campo de la neurociencia del consumidor para garantizar el mayor rigor científico en cada sugerencia.