Publicidad predictiva. Cómo es el GPS del impacto creativo inventado por argentinos e incubado en Harvard y MIT

Hiperestimulados de mensajes, notificaciones y distracciones, la ventana de atención promedio de las personas pasó de 12 segundos en los 2000 a unos escasos 8 segundos en la actualidad.

En este escenario: ¿Qué implicaría para el mundo de la publicidad, el marketing y los contenidos si se pudiera precisar qué elementos de un anuncio o una pieza realmente permanecen en la memoria de las personas? ¿Qué pasaría si se pudiera predecir la atención de los espectadores y/o su propensión a hacer click?

Esto es lo que se preguntaron los argentinos Camilo Fosco y Sebastián Acevedo al crear Memorable, una firma de inteligencia artificial incubada en Harvard Innovation Labs y MIT Sandbox.

Aprovechando los avances recientes en ciencias cognitivas e inteligencia artificial, la empresa ayuda a optimizar imágenes y videos para maximizar su recordación de marca y resultados de conversión. La plataforma contribuye a que los especialistas en marketing y agencias mejoren el rendimiento de sus creatividades publicitarias en segundos.

La startup -que está por cerrar una ronda de inversión por US$3 millones- levantó un poco más de US$200.000 dólares de inversores ángeles, Harvard y MIT. El mayor inversionista es Brian O’Kelley, considerado “el padrino de la ad tech” y uno de los pioneros de la publicidad digital a nivel global. También los apoya la tres veces ganadora de Microsoft “Most Valuable Player in AI”, Holly Peck.

Para septiembre de 2021, Acevedo y Fosco habían pasado los últimos cinco años entre laboratorios y aulas de Harvard y MIT, trabajando en proyectos de investigación y estudiando para obtener maestrías, lo que los sumergió en el mundo de la inteligencia artificial. La idea de Memorable surgió aprovechando esos estudios, con el objetivo de aplicar ingeniería inversa a la memoria y la atención para mejorar las comunicaciones visuales.

El vínculo con O’Kelley comenzó en esos momentos. Como en muchos otros casos, todo arrancó por un mensaje de LinkedIn donde los jóvenes le contaban sobre el proyecto en pocas líneas: O’Kelley no tardó en responder.

“Estábamos entusiasmados con su respuesta porque vio el potencial. Él y su socia comercial -Holly Peck- básicamente nos invitaron a construir juntos el futuro de la tecnología publicitaria”. Y subieron la apuesta. La intención no era solo invertir sino ser parte del equipo. “Nos dijeron que querían ayudarnos a construir una estrategia de lanzamiento al mercado y presentarnos a sus conocidos de la industria. Se propusieron ser parte fundamental del proyecto. Y en eso se convirtieron”, explicó Sebastián Acevedo en una entrevista con LA NACION.

-¿Cómo funciona la tecnología detrás de la plataforma?

-Se trata de algoritmos de aprendizaje automático entrenados con millones de reacciones humanas al contenido visual. Los modelos, entrenados para predecir reacciones cognitivas como el recuerdo, la atención y la conversión, logran una precisión mucho mayor que los humanos. Recopilamos y analizamos grandes cantidades de datos sobre las respuestas humanas al contenido visual. Trabajamos con una base de más de 2.180.000 respuestas humanas, 1.140.000 imágenes y 18.000 videos. Una base que además está en constante crecimiento. Utilizamos juegos cognitivos para medir cómo se comportan la memoria y la atención ante estos elementos visuales. Existen patrones de bajo nivel en el cerebro que gobiernan el recuerdo y la relevancia de cierto contenido visual. Este efecto es muy consistente y se mantiene a través de la demografía, y se puede medir a través de experimentos cognitivos. Con los datos que recopilamos, entrenamos algoritmos para reproducir patrones humanos y predecir las reacciones a un nuevo anuncio. Nuestros modelos son muy precisos: podemos predecir con un error absoluto de 0,04 en el recuerdo y un 90 % de precisión en la atención”, afirman.

-¿Qué jugadores de la industria pueden sacar mejor provecho de la plataforma?

-La plataforma está diseñada para su primer segmento de clientes: marketers y creadores de contenido. Los equipos de marketing o sus agencias pueden testear cualquier material publicitario en cualquier etapa del proceso creativo. Justamente parte de la novedad que traemos es que ahora pueden testear cada iteración de sus creatividades, viendo si una decisión creativa va en la dirección correcta o no. Nos están contratando tanto agencias como compañías y ambos rápidamente nos abren el juego a más usuarios. Como somos transversales al proceso de producción y publicación de las imágenes y los videos, nos pasa que las agencias nos llevan a sus clientes y viceversa.

-¿Cómo impacta en el trabajo creativo?

-Más allá de predecir el rendimiento de los anuncios para múltiples contextos en digital, TV y vía pública, ofrecen herramientas para que los clientes aumenten el impacto de sus creatividades. Algunos de ellos incluyen alteraciones automáticas, recomendaciones automáticas, comparaciones y seguimiento de la competencia. Para cada cliente, se inicia un seguimiento diario para rastrear nuevos anuncios de sus competidores e identificar tendencias de alto rendimiento que pueden aprovechar. El usuario sube su pieza a la plataforma y en segundos obtiene su probabilidad de recuerdo, un mapa de calor de atención, y otras métricas de impacto asociadas a construcción de marca o conversión, como un índice de asociación marcaria que combina la atención sobre el logo con la memorabilidad de las escenas donde aparece. Además la plataforma da recomendaciones automáticas que van desde alterar la ubicación de alguno de los elementos, darle más o menos prioridad a cosas como un logo o el texto, y alterar propiedades fotométricas. También ayudamos a elegir escenas o saber qué partes cortar y cuáles dejar. Por último también tenemos predicciones contextuales, para ver si la publicidad está optimizada para el lugar donde se va a mostrar; no es lo mismo publicar en Facebook que en un cartel en la ruta, y nuestros modelos consideran eso.

-¿Qué conclusiones arrojan los datos analizados en cuanto a la recordación?

-La investigación tiene algunos patrones que son intuitivos como por ejemplo que la cara de un bebé es súper memorable por motivos evolutivos mientras que los picos de una montaña son muy poco memorables. Pero hay miles de otros factores que no son intuitivos como por ejemplo que las líneas curvas son más memorables que las líneas rectas. Y además algo muy interesante que descubrió la investigación es que los seres humanos somos muy malos prediciendo qué genera más memorabilidad. La investigación demostró que, frente a pares de imágenes, las personas a las que se les pide que seleccionen la más memorable lo identifican correctamente solo un 52% de las veces. La probabilidad de recordar una imagen o video no está asociada a métricas de estética ni de interés. Lo que la gente suele encontrar lindo o interesante no correlaciona con lo que se queda en su memoria. Ojo, esto no quiere decir que para ser memorable tiene que ser feo o aburrido (eso sería una correlación inversa) sino que esos fenómenos no están asociados. Y lo que vuelve más relevante a este hallazgo es que la predicción que los humanos hacemos sobre qué va a ser memorable y qué no lo va a ser sí correlaciona con lo lindo o interesante: creemos que lo que gusta se va a quedar en la memoria pero no es así. Y por eso somos tan malos prediciendo estos factores.

-¿Cómo lo están aprovechando los anunciantes?

-Con Unilever trabajamos en el monitoreo de la competencia de algunas de sus marcas en los Estados Unidos y el Reino Unido. De hecho esa es una funcionalidad de nuestra plataforma que co-creamos en conjunto con ellos y que vamos sofisticando más y más. Con L’Oréal trabajamos en la optimización de publicidades para España, ayudando a optimizar sus piezas digitales y su impacto en el punto de venta. Estamos también ayudando a rediseñar el sitio web de Farmaplus. Con otras empresas trabajamos específicamente en modelos de conversión, como Firstleaf o L’Oréal en EEUU, donde ayudamos a mejorar la performance de sus campañas de tráfico a los e-retailers. En estos últimos casos nos integramos con sus plataformas para que nuestra IA aprenda de manera sistemática qué funcionó en sus publicidades pasadas y qué no- y luego esa misma IA se usa para pre-testear sus nuevas publicidades y hacer recomendaciones de mejora.

-¿Qué viene para el futuro?

-Hasta ahora somos el “GPS” del impacto creativo: un copiloto que te dice cómo llegar a donde querés, qué tenés que cambiar y cómo. Ahora estamos construyendo el “carro autónomo” del impacto creativo: subís tu video y la plataforma lo mejora automáticamente. En la optimización automática (el auto autónomo), nuestra capacidad actual es como un filtro cognitivo: cambiamos cosas como brillo y contraste para que tenga más impacto cognitivo. En los próximos meses vamos a estar desarrollando alteraciones semánticas, cambiando cosas como objetos y escenas. El futuro inmediato de la industria tiene que ver con mejorar la creatividad de una manera que maximice el impacto en un contexto de atención hiper fragmentada donde cada dólar gastado en publicidad se convierta en una inversión segura.

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