ملخص سريع
بينما أنت تقرأ المقال والإعلان المجاور له، تدور حرب صامتة من أجل عينيك. تفقد معظم الإعلانات الرقمية فعاليتها لأن الناس يكرهون الإعلانات—لدرجة أن شركات التكنولوجيا الكبرى مثل بيربلكستي أو أنثروبيك تحاول الابتعاد عن تلك الأعباء التدخلية، وتبحث عن نماذج تحقيق أرباح أفضل. لكن أداة ذكاء اصطناعي جديدة من باحثي جامعة ميريلاند وجامعة تيلبورج تريد تغيير ذلك—بتوقع، بدقة مقلقة، ما إذا كنت ستنظر فعلاً إلى إعلان قبل أن يضعه أحدهم هناك. تسمى الأداة أدجيزر، وتعمل عن طريق تحليل كل من الإعلان نفسه ومحتوى الصفحة المحيطة به—ثم تتنبأ بمدة نظرة المشاهد النموذجية على الإعلان وشعاره التجاري استنادًا إلى بيانات تاريخية موسعة من أبحاث الإعلانات.
درّب الفريق النظام على بيانات تتبع العين من 3531 إعلان رقمي. ارتدى أشخاص حقيقيون أجهزة تتبع العين، وتصفحوا الصفحات، وتم تسجيل أنماط نظرتهم. تعلم أدجيزر من كل ذلك. عند اختباره على إعلانات لم يرها من قبل، توقع الانتباه بنسبة ارتباط بلغت 0.83—مما يعني أن توقعاته كانت تتطابق مع أنماط النظر البشرية الفعلية حوالي 83% من الوقت. على عكس الأدوات الأخرى التي تركز على الإعلان نفسه، يقرأ أدجيزر الصفحة بأكملها حوله. مقال إخباري مالي بجانب إعلان ساعة فاخرة يؤدي بشكل مختلف عن نفس إعلان الساعة بجانب مؤشر نتائج رياضية. السياق المحيط، وفقًا للدراسة المنشورة في مجلة التسويق، يساهم بنسبة لا تقل عن 33% من مقدار انتباه الإعلان—وحوالي 20% من مدة نظر المشاهدين على العلامة التجارية تحديدًا. وهذا أمر مهم للمسوقين الذين كانوا يعتقدون منذ زمن أن الإبداع هو الذي يقوم بكل العمل الشاق.
يستخدم النظام نموذج لغة كبير متعدد الوسائط لاستخراج مواضيع عالية المستوى من كل من الإعلان ومحتوى الصفحة المحيطة، ثم يحدد مدى تطابقها دلاليًا—أي الإعلان نفسه مقابل السياق الذي يُوضع فيه. تُدخل تمثيلات المواضيع هذه إلى نموذج XGBoost، الذي يدمجها مع ميزات بصرية أدنى مستوى لإنتاج درجة انتباه نهائية. كما قام الباحثون ببناء واجهة، جيزر 1.0، حيث يمكنك رفع إعلانك الخاص، ورسم مربعات حول العلامة التجارية والعناصر البصرية، والحصول على وقت نظرة متوقع بالثواني—بالإضافة إلى خريطة حرارية تظهر الأجزاء التي يعتقد النموذج أنها ستجذب أكبر قدر من الانتباه. يعمل بدون الحاجة إلى أجهزة متخصصة، على الرغم من أن مطابقة المواضيع المدعومة بنموذج لغة كبير لا تزال تتطلب بيئة GPU لم يتم دمجها بعد في العرض التوضيحي العام. في الوقت الحالي، هو أداة أكاديمية. لكن الهيكل موجود بالفعل. الفجوة بين عرض توضيحي بحثي ومنتج تكنولوجي إعلاني جاهز للإنتاج تقاس بالأشهر—وليس بالسنوات.