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Software con un ojo para Starbucks (y Nike y Coke)
Entre los 40 millones de imágenes que la gente publica en Instagram cada día hay una gran cantidad de puestas de sol, cachorros y, según Deobrat Singh, tazas de café de Starbucks. Él lo sabría: los cuenta.
Singh es director ejecutivo y cofundador de miradaMetrix , una startup que utiliza visión por computadora y aprendizaje automático para reconocer logotipos de marcas en fotos compartidas en sitios de redes sociales. La empresa es una de las varias que intentan analizar imágenes con fines publicitarios y de marketing, lo que facilita a las empresas el seguimiento y la promoción de sus marcas en línea y, tal vez, la orientación de los anuncios a los consumidores con mayor precisión.
A medida que las imágenes se convierten en una forma cada vez más popular de contenido social, dicho análisis tiene sentido: recopilar me gusta, rastrear hashtags y extraer tweets y comentarios para menciones de una marca puede ser útil. , pero las imágenes muestran con mayor precisión cómo la gente usa (y comparte) productos como zapatillas Nike para correr.
Una cosa que está absolutamente clara para nosotros es que es un indicador de cuán visibles son esas marcas en la vida de las personas, dice Singh.
Las empresas pueden usar gazeMetrix para ver con qué frecuencia aparecen los logotipos de sus marcas en Instagram (y pronto también en otros servicios) y para responder a las personas que publican estas imágenes. Con el tiempo, la información de gazeMetrix podría generar conocimientos sobre temas como qué otros productos prefieren los clientes de una empresa. Eso es potencialmente útil para quienes intentan orientar anuncios y tomar decisiones sobre asociaciones comerciales. Singh dice que grandes empresas como Coca-Cola y Nike están probando el servicio.
Singh y sus dos cofundadores comenzaron a experimentar con logotipos de registro en fotos de redes sociales el verano pasado. Utilizaron tecnología de reconocimiento de imágenes que habían desarrollado originalmente para un servicio que podía identificar aplicaciones en los teléfonos inteligentes de sus amigos y luego encontrarlas en la tienda de aplicaciones de su teléfono. (Llamado Bring, no se puso al día). Analizaron imágenes compartidas en Twitter para ver cuántas personas subieron imágenes que incluían el logotipo de Starbucks, que supusieron que sería fácil de detectar y bastante común, dada la preponderancia de las cafeterías de Starbucks y viajeros con tazas. Rápidamente quedó claro que estaban en el camino correcto: vieron más de 10,000 logotipos el primer día.
No lo creí al principio, pero lo investigamos más profundamente y nos dimos cuenta de que era real: la gente estaba tomando muchas fotos de las tazas de Starbucks, dice Singh.
GazeMetrix se lanzó en diciembre en Instagram y desde entonces ha recopilado datos sobre 35.000 marcas, alrededor de 100 de las cuales está rastreando activamente. La compañía ha visto más de 250.000 logotipos de Starbucks solo en febrero, dice Singh. En las próximas semanas, también planea comenzar a rastrear las fotos publicadas en servicios populares en Twitter, como Twitpic e Yfrog. Pero no Facebook; Singh dice que la mayoría de las fotos publicadas en la red social más grande no son generadas por los usuarios, por lo que no vale la pena.
GazeMetrix aprovecha la interfaz de programación de aplicaciones de Instagram, que permite a los programadores de terceros acceder a sus datos, usándola como un grifo, enviando su avalancha de imágenes a múltiples servidores donde un algoritmo determina si puede haber un logotipo presente. Si lo hay, gazeMetrix usa otros algoritmos para tratar de hacer coincidir el logotipo con uno de su base de datos. Si el software está extremadamente seguro de haber encontrado una coincidencia entre un logotipo existente y uno en una nueva foto, la imagen se envía al feed del logotipo de esa empresa. Si duda un poco más, un humano puede revisar la coincidencia.
Lo que hace gazeMetrix no parece tan complicado, dicen los expertos en visión por computadora, especialmente porque los logotipos corporativos están diseñados para destacar. No obstante, Kevin Bowyer, presidente del departamento de ingeniería y ciencias de la computación de la Universidad de Notre Dame, lo llama una aplicación interesante e interesante de la tecnología que ha madurado durante las últimas dos décadas. James Hays, profesor asistente en el departamento de informática de la Universidad de Brown, agrega: Definitivamente espero ver mucho más de esto.