Быстрый тест |
С помощью ИИ
Еще до запуска рекламы
С помощью ИИ
Еще до запуска рекламы
Быстрый тест креативов с помощью ИИ еще до запуска рекламы
Еще до запуска продвижения определите, в пользу какого креатива распределить бюджет
Сравнивайте разные концепции, тестируйте гипотезы
ⓘ На левом баннере красный автомобиль отвлек внимание аудитории от важных элементов и УТП.
Выбирайте креативы,
которые выводят нужную информацию на первый план и приносят результат
которые выводят нужную информацию на первый план и приносят результат
Тестируйте готовые креативы
Считают бренд: 70% аудитории
Считают УТП «Кредит наличными до 5 млн. ₽»: 95%
Считают УТП «Ставка от 3,9%»: 45%
Считают УТП «Кредит наличными до 5 млн. ₽»: 95%
Считают УТП «Ставка от 3,9%»: 45%
Оценка: 4 ★★★★★
Узнайте, на что аудитория обратит внимание, что считает, что запомнит
— адаптируйте и меняйте дизайн
на основе инсайтов
— адаптируйте и меняйте дизайн
на основе инсайтов
Создавайте дизайн, основанный на данных
Нейросеть, обученная на:
・70 000 eye tracking исследований с реальными людьми;
・и более 100 млн. различных поведенческих данных.
Данная технология "симулирует" поведение
респондентов и c точностью 95%* прогнозирует,
на что и в какой последовательности аудитория
обратит внимание при первом взгляде на ваш баннер/
пэкшот/изображение.
・70 000 eye tracking исследований с реальными людьми;
・и более 100 млн. различных поведенческих данных.
Данная технология "симулирует" поведение
респондентов и c точностью 95%* прогнозирует,
на что и в какой последовательности аудитория
обратит внимание при первом взгляде на ваш баннер/
пэкшот/изображение.
Технология Eye tracking на базе AI
*На основе MIT/Tuebingen Saliency Benchmark
Нейросеть, обученная на:
・70 000 eye tracking исследований
с реальными людьми
・и более 100 млн. различных поведенческих данных.
Данная технология "симулирует" поведение респондентов и c точностью 95%* прогнозирует, на что и в какой последовательности аудитория
обратит внимание при первом взгляде
на ваш баннер/ пэкшот/изображение.
・70 000 eye tracking исследований
с реальными людьми
・и более 100 млн. различных поведенческих данных.
Данная технология "симулирует" поведение респондентов и c точностью 95%* прогнозирует, на что и в какой последовательности аудитория
обратит внимание при первом взгляде
на ваш баннер/ пэкшот/изображение.
на базе AI
Eye tracking
Технология
О технологии AICAP Predict
Инструмент прогнозирует на что человек рефлекторно обратит внимание при первом взгляде на изображение.
Метод вычисления основан на комбинациях цветов, типах шрифтов, размерах объектов и их расположения относительно друг друга, а также результатах тысяч реальных айтрекинг исследований.
Для работы модели не имеют принципиального значения социально-демографические параметры, так как различия внутри аудитории крайне несущественно влияют на рефлекторное поведение.
Обучение модели
Всего в основе модели лежит более 100 млн. поведенческих данных по отслеживанию взгляда, собранных в ходе реальных айтрекинг исследований. К поведенческим данным относятся направление взгляда на объекты, длительность фиксации взгляда на объекте и т. п. Эти исследования проводились на 70.000 единиц материалов различных типов: изображениях, рекламных баннерах, вырезках из рекламных видео (пэкшотах), веб-страницах. Исследования проводились в группах по 20-25 человек, каждая группа просматривала не более 3-5 единиц материалов.
Верификация модели
Модель была верифицирована с помощью MIT/Tuebingen Saliency Benchmark. Данный бенчмарк представляет собой набор данных по распределению взгляда на сотнях изображений из реальных айтрекинг исследований.
Изображения из данного бенчмарка были проверены моделью, после чего тепловые карты реальных айтрекинг исследований сравнили с теми, что выдала модель. Сходство составило 95%, то есть модель достаточно точно прогнозирует как распределится внимание аудитории на том или ином изображении.
Инструмент прогнозирует на что человек рефлекторно обратит внимание при первом взгляде на изображение.
Метод вычисления основан на комбинациях цветов, типах шрифтов, размерах объектов и их расположения относительно друг друга, а также результатах тысяч реальных айтрекинг исследований.
Для работы модели не имеют принципиального значения социально-демографические параметры, так как различия внутри аудитории крайне несущественно влияют на рефлекторное поведение.
Обучение модели
Всего в основе модели лежит более 100 млн. поведенческих данных по отслеживанию взгляда, собранных в ходе реальных айтрекинг исследований. К поведенческим данным относятся направление взгляда на объекты, длительность фиксации взгляда на объекте и т. п. Эти исследования проводились на 70.000 единиц материалов различных типов: изображениях, рекламных баннерах, вырезках из рекламных видео (пэкшотах), веб-страницах. Исследования проводились в группах по 20-25 человек, каждая группа просматривала не более 3-5 единиц материалов.
Верификация модели
Модель была верифицирована с помощью MIT/Tuebingen Saliency Benchmark. Данный бенчмарк представляет собой набор данных по распределению взгляда на сотнях изображений из реальных айтрекинг исследований.
Изображения из данного бенчмарка были проверены моделью, после чего тепловые карты реальных айтрекинг исследований сравнили с теми, что выдала модель. Сходство составило 95%, то есть модель достаточно точно прогнозирует как распределится внимание аудитории на том или ином изображении.
Результаты и данные в отчете
Средняя оценка вашего креатива на основе считываемости и запоминаемости основных элементов
Оценка
Рейтинг элементов
Показывает вероятность, что на выделенный элемент обратят внимание в течение первых 3-5 секунд
Показывает вероятность того, что на выделенную область обратят внимание в течение первых 3-5 секунд во время просмотра.
Распределение внимания
Показывает наиболее вероятные точки, на которых аудитория остановит взгляд, и их очередность
Очередность взгляда
Средняя оценка вашего креатива на основе считываемости и запоминаемости основных элементов
Показывает вероятность, что на выделенный элемент обратят внимание в течение первых 3-5 секунд
Показывает вероятность того, что на выделенную область обратят внимание в течение первых 3-5 секунд во время просмотра.
Показывает наиболее вероятные точки, на которых аудитория остановит взгляд, и их очередность
Результаты
и данные в отчете
и данные в отчете
Показывает вероятность,
что на выделенный элемент обратят внимание в течение первых 3-5 секунд
что на выделенный элемент обратят внимание в течение первых 3-5 секунд
Показывает вероятность того,
что на выделенную область обратят внимание в течение первых 3-5 секунд во время просмотра.
что на выделенную область обратят внимание в течение первых 3-5 секунд во время просмотра.
FAQ
Чтобы оценить эффективность и успешность баннеров/креативов еще до запуска рекламы, с помощью модели, которая спрогнозирует как будет распределяться внимание аудитории и будут ли важные элементы в фокусе внимания.
Оценка баннера от 1 до 5 звезд выставляется на основе распределения внимания среди основных элементов и бенчмарков, которые были собраны в ходе анализа тысяч рекламных баннеров и изображений. Все изображения, которые легли в основу бенчмарков были взяты с рекламного рынка РФ.
Данный инструмент рассчитан на то, чтобы спрогнозировать, на что человек рефлекторно обратит внимание при первом быстром взгляде на изображение. Метод вычисления этого основан на комбинации цветов, размеров объектов, шрифтов, их расположения относительно друг друга и результатах тысяч реальных айтрекинг-исследований. Именно поэтому модель не делает различий между тематиками, соц/дем характеристиками и прочими факторами, т к эти характеристики лишь несущественно влияют на рефлекторное поведение.
Всего в основе модели лежит более 100 млн. поведенческих данных по отслеживанию взгляда, собранных в ходе реальных eye tracking исследований (к поведенческим данным относятся направление взгляда на объекты, длительные фиксации взгляда на объекте и т. п.). Данные исследования проводились на 70000 различных типов материалов: изображениях, рекламных баннерах, вырезках из рекламных видео (пэкшотах), веб-страницах. Исследования проводились на группах из 20-25 человек, каждая группа просматривала не более 3-5 материалов.
На основе собранных поведенческих данных и того, куда люди обращают внимание на различных форматах и типах изображений, модель вывела "паттерны" распределения внимания человека, благодаря чему строит свой прогноз, который мы видим в результатах.
На основе собранных поведенческих данных и того, куда люди обращают внимание на различных форматах и типах изображений, модель вывела "паттерны" распределения внимания человека, благодаря чему строит свой прогноз, который мы видим в результатах.
Модель была верифицирована с помощью MIT/Tuebingen Saliency Benchmark. Данный бенчмарк представляет собой набор данных по распределению взгляда на сотнях изображениях с реальных eye tracking исследований. Изображения из данного бенчмарка были прогнаны через нашу модель, после чего тепловые карты с реальных eye-tracking исследований были сравнены с теми, что были выданы моделью. Сходство составило 95%, что говорит о том, что модель достаточно точно прогнозирует как распределится внимание аудитории на том или ином изображении.
Рекомендации предоставляем с помощью модели ИИ, которая анализирует тепловые карты внимания и выдает рекомендации по улучшению баннера: изменение расположения элементов, их размера, шрифтов, и регулировке контрастности.
Для анализа подходят изображения с четко выделяемыми элементами, такими как логотип, УТП, CTA, персонажи, другие объекты и текст.
Формат файлов - jpg, jpeg, png
Формат файлов - jpg, jpeg, png
Другие решения от AICAP
Выбор лучшего контента для продвижения
Какой креатив продвигать
или в пользу какого распределить бюджет
или в пользу какого распределить бюджет
Рекомендации
по улучшению контента
по улучшению контента
Что в креативе "не работает"
на целевую аудиторию и как его улучшить
на целевую аудиторию и как его улучшить
Если в контент еще можно внести изменения
Рекомендации
по продвижению контента
по продвижению контента
Какая аудитория лучше реагирует
и как подобрать площадки и таргетинги
и как подобрать площадки и таргетинги
Если контент уже полностью готов
Если контент уже полностью готов
Исследования на фокус-группах от 70 человек
Если вы хотите с нами связаться, оставьте заявку и мы перезвоним вам в течение часа
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с условиями политики конфиденциальности