Un nuevo método permite predecir cuántas personas verán un anuncio en YouTube

EFE

  • Este nuevo método ofrece “nuevas pistas para conseguir el mayor impacto posible de un anuncio”.
  • Para ello se ha utilizado un algoritmo basado en inteligencia artificial.

Frente al monitor

Un nuevo método de análisis desarrollado por investigadores valencianos y que evalúa diferentes variables neurofisiológicas de los espectadores permite predecir el éxito o fracaso de un anuncio en el portal de internet exclusivo para vídeos YouTube y augurar el número de personas que lo verá.

El trabajo, en el que han participado investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universitat de València (UV), ha sido elegido por la Neuromarketing Science & Business Association (NMBSA) entre los once mejores del mundo del año 2017 en el sector.

El nuevo método “abre un amplio abanico de posibilidades” para el mundo de la publicidad en internet, ya que ofrece “nuevas pistas para conseguir el mayor impacto posible de un anuncio en esta plataforma”, asegura Jaime Guixeres, investigador del LabLeni-I3B de la Universitat Politècnica de València.

Para desarrollar este método de análisis, los investigadores de la UPV y la UV se basaron en anuncios de la SuperBowl de 2016, de los que ya se conocían las audiencias reales pasado un año en la citada plataforma digital de vídeos, según informan fuentes de la UPV.

Eligieron nueve anuncios en total: ocho de temáticas variadas, desde automoción y ropa hasta comidas y bebidas, junto a otro “con un mensaje más social”, y los emitieron ante cuarenta espectadores, según Guixeres.

Analizaron diferentes variables, desde su respuesta cerebral, hasta la variación del ritmo cardiaco o su atención visual en el contenido.

Para ello los investigadores utilizaron un casco de monitorización cerebral, un equipo de electrocardiografía y un avanzado sistema de seguimiento ocular (“eye tracking”), técnicas todas ellas de gran utilidad en el ámbito del “neuromarketing“.

“Aplicando nuestro sistema, fuimos capaces de predecir con un valor muy elevado el ránking -audiencia- de cada anuncio evaluado y los resultados fueron prácticamente idénticos a los que se dieron en la realidad”, añade el profesor Mariano Alcañiz, director del LabLeni-I3B de la Universitat Politècnica de València.

Mediante un algoritmo basado en inteligencia artificial que recibe como entrada las respuestas fisiológicas de los sujetos, el sistema predice el ránking de audiencia que tendrá cada anuncio, estableciendo cuatro niveles de audiencia potencial.

“Podemos predecir anuncios que serán vistos por menos de un millón de personas en un año y anuncios que serán vistos por más de diez millones, y hacerlo previamente a que el anuncio se prepare”, comenta Enrique Bigné, catedrático de la Universitat de València.

De las conclusiones del estudio, publicado a finales del pasado año en la revista Frontiers in Psychology, se deriva que cuanto más compleja es la señal cardiaca del espectador, o cuanto más varía el ritmo de su corazón, “mejor funcionará el anuncio“.

“Otro factor que hemos comprobado, en este caso con ‘eye tracking‘, es que cuanto más espacio recorre el ojo del espectador en la pantalla, más audiencia tendrá”, añade Jaime Guixeres.

Para llegar a esta conclusión, los investigadores de la UPV y la UV dividieron la pantalla en una cuadrícula de 3×3 y analizaron el movimiento de los ojos del espectador, en qué zona se detenía más y cuánto espacio abarcaba.

Estudiaron también cuánto tiempo se detiene la mirada en la marca anunciada en cada anuncio, métrica que también fue importante para predecir la audiencia de los anuncios.

“En definitiva, este trabajo abre una nueva vía para poder predecir el impacto a nivel digital que puede tener un material audiovisual realizando medidas neurofisiológicas y comportamentales”, señala Jaime Guixeres.

A juicio del investigador, el “neuromarketing” comienza a mostrar “sus tremendas posibilidades”, aunque siempre “aplicado con el rigor necesario“.

Source: 20′ Tecnologia

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *