L’intelligenza artificiale sceglie il volto più adatto ad ogni pubblicità

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Ricercatori di Pittsburgh hanno messo a punto un’intelligenza artificiale che abbina il viso giusto ad ogni prodotto da pubblicizzare

In base ad una ricerca dell’Università di Pittsburgh è stata messa a punto una rete neurale capace di abbinare il viso giusto ad ogni prodotto da pubblicizzare, partendo da un dataset di espressioni e lineamenti comuni.

Oltre 20.000 volti usati dai pubblicitari in diversi spot televisivi o su riviste, sono stati classificati in base alle diverse espressioni e caratteristiche del viso in rapporto al tema dello spot. Dall’analisi e dall’incrocio di questi dati è stato possibile abbinare delle “tipologie” di volti con espressioni e lineamenti simili a delle categorie merceologiche, facilitando quindi il lavoro del mondo del marketing nel selezionare i volti più adatti alle diverse pubblicità.

 

 

Una rete neurale è stata quindi programmata ad abbinare i volti più adatti ai singoli prodotti; così a dei prodotti di bellezza si abbinano giovani donne sorridenti, a spot di tipo sociale volti tristi e preoccupati, a prodotti finanziari vengono abbinati determinati lineamenti del volto mentre a prodotti alimentari altri, un abbinamento che prima era affidato alla sensibilità ed all’esperienza del singolo operatore del marketing e che ora invece è automatizzata.

Il passaggio successivo della ricerca è quello di passare dai soli volti ad altri oggetti, fino ad arrivare a una macchina capace di realizzare un intero spot, abbinando immagini di diversi soggetti/origine al prodotto da pubblicizzare.

Ciò a conferma delle grandi potenzialità offerte delle IA nel campo del marketing, potenzialità che già da tempo i grandi colossi del Web stanno trasformando in strumenti detti predictive analytics finalizzati a costruire dei veri propri database delle esigenze e delle tipologie di consumatori.

Ma cosa sono i sistemi di predictive analytics?

Sono degli strumenti oramai fondamentali per chi opera nel mondo del marketing che si basano su modelli statistici efficienti e algoritmi di machine learning per l’apprendimento automatico, con essi è possibile elaborare previsioni sempre più precise sulle esigenze dei consumatori. Con questa grandi mole di dati archiviati in cui ad ogni tipologia di consumatore, attraverso la previsione delle sue esigenze, vengono abbinati determinati prodotti da un software si possono realizzare campagne di marketing mirate. Questa capacità  viene comunemente definita appunto di predictive analytics.

 

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