La IA detrás de la magia de Snapchat: filtros, anuncios y métricas decodificadas
Snapchat ha experimentado una revolución de la IA en los últimos años que ha transformado los filtros, anuncios y análisis de la aplicación. La empresa ha invertido mucho en inteligencia artificial y aprendizaje automático para crear experiencias más personalizadas, atractivas e interactivas para sus usuarios. Desde divertidos filtros faciales impulsados por redes neuronales hasta sofisticados anuncios dirigidos basados en el comportamiento del usuario, Snapchat está aprovechando la IA de maneras innovadoras. Esta evolución ha ayudado a la aplicación a seguir siendo competitiva en un panorama abarrotado de redes sociales y a mantener su atractivo entre los grupos demográficos más jóvenes. A medida que Snapchat continúa perfeccionando sus capacidades de inteligencia artificial, los usuarios pueden esperar funciones aún más intuitivas que parecen mágicas y futuristas. El éxito de la empresa al implementar la IA también proporciona un modelo para otras plataformas sociales que buscan actualizar sus tecnologías.
Los filtros de Snapchat se vuelven más inteligentes
Snapchat saltó a la popularidad hace varios años gracias a sus divertidos filtros que podían alterar digitalmente selfies y fotografías. Los filtros utilizaron técnicas básicas de visión por computadora para identificar rostros y aplicar varias superposiciones con un toque. Pero en 2019, Snapchat lanzó una nueva generación de filtros impulsados por redes neuronales y aprendizaje automático más avanzados. Estas lentes aprovecharon técnicas mejoradas para la detección de puntos de referencia faciales y el modelado facial en 3D. Los resultados fueron filtros que podían rastrear rasgos faciales específicos a medida que los usuarios se movían y respondían dinámicamente en función de datos faciales detallados.
Los nuevos lentes populares incluían aquellos que podían transformar a los usuarios en princesas de Disney con un peinado y maquillaje convincentes. Otros filtros agregaron elementos CGI convincentes, como lluvia cayendo sobre la cara del usuario. Estos efectos cautivadores parecían CGI en tiempo real, gracias a algoritmos de aprendizaje automático entrenados en vastos conjuntos de datos de fotografías y videos. Si bien los filtros básicos se basaban en reglas simples, las lentes de red neuronal pueden responder con fluidez como si un artista profesional de efectos visuales hubiera adaptado el efecto a la estructura facial única de cada usuario. Esta personalización ayuda a que los filtros se sientan casi mágicos, animando a los usuarios a seguir tomando fotos y compartiendo.
Herramientas creativas más inteligentes
Además de los avances en lentes, Snapchat también ha aprovechado la IA para mejorar su conjunto general de herramientas creativas. Por ejemplo, la aplicación ofrece funciones de asistencia para la escritura, como corrección gramatical para mejorar los subtítulos antes de compartir fotos. La herramienta de dictado de voz de Snapchat para mensajería ahora también utiliza redes neuronales para transcribir el habla con mayor precisión. Además, las herramientas de edición estilo Photoshop y realidad aumentada de Snapchat se han actualizado con capacidades de inteligencia artificial para permitir correcciones y mejoras con un solo toque. Los usuarios ahora pueden eliminar instantáneamente imperfecciones, suavizar la piel, ajustar la iluminación y más con un clic. En el fondo, estos editores fáciles de usar se basan en algoritmos entrenados en técnicas de retoque para aplicar mejoras personalizadas a cada foto o video. La IA replica eficazmente el trabajo de los creativos humanos en tiempo real para ayudar a los usuarios a crear historias visuales convincentes.
Anuncios impulsados por IA
Snapchat también tardó relativamente en implementar la publicidad en comparación con rivales como Facebook. Pero desde que lanzó su plataforma publicitaria, Snapchat ha dependido en gran medida de la inteligencia artificial para ayudar a las marcas a orientar los anuncios y medir el rendimiento. El administrador de anuncios de Snapchat utiliza el aprendizaje automático para optimizar a qué segmentos de usuarios se les muestran anuncios particulares en función de datos de participación anteriores. Esto aumenta la relevancia y reduce la inversión publicitaria desperdiciada.
Snapchat también aplica PNL y algoritmos de análisis de sentimientos para analizar el texto y el audio de las historias públicas de los usuarios. Esto permite a las marcas identificar y dirigirse a audiencias interesadas en ciertos temas, productos, marcas, etc. Snapchat además ofrece análisis sólidos para los anunciantes, como el seguimiento del tráfico presencial y el seguimiento de las ventas. Un modelo sofisticado puede atribuir los anuncios de Snapchat a visitas y compras a tiendas en el mundo real, destacando el valor de marketing de la plataforma.
En general, la IA impulsa la orientación, la ubicación, la medición del rendimiento y la optimización de los anuncios de Snapchat. Esto permite a las marcas maximizar los resultados mientras los usuarios reciben promociones más relevantes y alineadas con sus intereses. Es un enfoque basado en datos facilitado por tecnología de vanguardia.
Métricas de participación mejoradas por IA
Los creadores de Snapchat tienen acceso a análisis detallados sobre la participación de los usuarios gracias a algoritmos de inteligencia artificial que pueden rastrear y comparar el rendimiento. Los creadores pueden ver datos sobre vistas, tiempo dedicado a mirar contenido, interacciones, actividad compartida y más. El análisis de sentimiento avanzado incluso detecta las reacciones emocionales que los usuarios tienen ante las historias. Estos conocimientos generados por IA permiten a los creadores perfeccionar su estrategia de contenido identificando el contenido de mejor rendimiento.
Para los usuarios habituales, Snapchat aprovecha la IA de manera similar para seleccionar sus feeds y sugerir contenido que probablemente atraiga a cada usuario. Esto crea una experiencia de pantalla de inicio más personalizada. En el backend, los modelos de aprendizaje automático se basan en miles de millones de puntos de datos para elaborar recomendaciones personalizadas. La aplicación conoce las preferencias, la red de amigos, los comportamientos y los hábitos de cada usuario.
En general, el uso de inteligencia artificial por parte de Snapchat para mejorar el marketing, la participación y el análisis ha ayudado a convertir la aplicación en una plataforma más inteligente. Para los usuarios, permite funciones más divertidas y dinámicas. Y para las marcas, abre nuevas oportunidades para comprender y conectarse con los grupos demográficos objetivo.
Mejorar el reconocimiento de objetos
Snapchat utiliza visión por computadora avanzada y redes neuronales profundas para reconocer objetos dentro de fotos y videos. Esto permite que la aplicación comprenda información contextual sobre el entorno y las actividades de los usuarios. La tecnología puede detectar cosas como mascotas, alimentos, vehículos, puntos de referencia y más.
El reconocimiento de objetos abre muchas posibilidades para lentes y filtros interactivos. Por ejemplo, Snapchat puede superponer objetos animados en 3D que interactúan con elementos detectados en una escena. Si la cámara ve un perro, puede agregar orejas y nariz de cachorro AR dinámicas. Reconocer alimentos como la pizza podría activar filtros con pegatinas de rebanadas de pizza. El reconocimiento de objetos mejorado brinda a las lentes una mayor conciencia de los entornos reales de los usuarios.
A medida que los algoritmos de visión por computadora de Snapchat se vuelvan más sofisticados, el reconocimiento de objetos será más rápido y detallado. Esto permitirá lentes que puedan analizar escenas completas y generar efectos AR adaptados específicamente a cada foto o video. El reconocimiento de objetos refleja una importante área de inversión para los equipos de inteligencia artificial de Snapchat.
Mejorar la comprensión de la escena y el entorno
Además de los objetos, la IA de Snapchat también analiza escenas y entornos generales dentro de fotos y vídeos. Esto puede incluir la categorización de entornos tanto interiores como exteriores. La aplicación puede reconocer estar en la playa, en un automóvil, en el gimnasio, en un restaurante, etc. basándose en señales visuales.
Comprender el entorno de los usuarios permite a Snapchat ofrecer filtros adecuados a cada situación. Por ejemplo, una escena de playa podría desencadenar lentes veraniegos con palmeras y olas del océano. Reconocer un gimnasio puede activar elementos AR relacionados con el fitness. El análisis de escenas potencia efectos contextualmente relevantes.
Los avances en las redes neuronales que pueden analizar imágenes completas mejorarán aún más el conocimiento de Snapchat sobre las ubicaciones y actividades de los usuarios. Esto desbloqueará una personalización de filtros adicional según el tiempo, el lugar y el contexto para experiencias más divertidas y atractivas.
Generar efectos contextualmente relevantes
Al combinar el reconocimiento de objetos y la comprensión de la escena, Snapchat puede comenzar a generar lentes y efectos vinculados a contextos específicos. Si la cámara detecta un pastel de cumpleaños, regalos y globos, puede proporcionar automáticamente elementos AR relevantes con temas de cumpleaños sin que el usuario los seleccione manualmente.
Como otro ejemplo, la detección de toallas de playa y agua podría activar filtros de verano adecuados incluso si el usuario no ha especificado "playa". Esta activación contextual de efectos basada en el análisis de IA hará que el uso de lentes sea más rápido e intuitivo.
En el futuro, Snapchat puede incluso sugerir de manera proactiva filtros que cree que coinciden con el entorno y los eventos de los usuarios. La generación contextual de efectos es la siguiente fase de las capacidades de visión por computadora de Snapchat para observar.
Mejora del seguimiento facial
El seguimiento facial de alta calidad es fundamental para las lentes de realidad aumentada de Snapchat que necesitan seguir los movimientos y expresiones faciales de los usuarios en tiempo real. El seguimiento facial más fluido y preciso mejora el realismo y la magia de los lentes AR para selfies.
Para mejorar el seguimiento, Snapchat emplea algoritmos de aprendizaje automático entrenados en conjuntos de datos de imágenes faciales. Las redes neuronales detectan puntos de referencia faciales como ojos, nariz y boca incluso cuando los usuarios se mueven. Estos datos se incorporan a los efectos AR para animar de manera convincente objetos y gráficos 3D en caras.
A medida que avanza el hardware de la cámara de los teléfonos, Snapchat también puede utilizar técnicas como la detección de profundidad para mapear rostros en 3D. Con un seguimiento facial mejorado, las lentes pueden anclar objetos y efectos AR a los rostros de los usuarios de manera realista. Los equipos de I+D de Snapchat están perfeccionando continuamente el seguimiento facial.
Expandir objetos animados 3D
La biblioteca de Snapchat de objetos animados 3D y efectos disponibles en lentes también sigue creciendo. La aplicación brinda a los desarrolladores acceso a plataformas de desarrollo de AR como Lens Studio para crear nuevos objetos que los usuarios pueden superponer.
Todo, desde máscaras animadas hasta personajes 3D, puede bailar alrededor de los rostros o entornos de los usuarios utilizando gráficos avanzados y simulaciones físicas. Los algoritmos de aprendizaje automático también permiten que los objetos 3D interactúen de manera realista con superficies y espacios físicos según la entrada de la cámara.
A medida que Snapchat amplía su biblioteca de objetos, permite a los desarrolladores mezclar y combinar componentes animados para diseñar lentes únicos. Los gráficos y la física 3D mejorados contribuyen a experiencias de AR más dinámicas y atractivas en general para los usuarios.
Resumen
En resumen, Snapchat ha adoptado la inteligencia artificial para ofrecer experiencias más avanzadas en filtros, publicidad y análisis. Las redes neuronales de vanguardia y el aprendizaje profundo ahora impulsan las lentes faciales de la aplicación, transformando selfies a través de efectos realistas. Las marcas también dependen de herramientas de medición, ubicación y orientación de anuncios de IA para obtener el retorno de la inversión de los anuncios de Snapchat. Y los creadores utilizan métricas generadas por IA para optimizar su contenido. Juntas, estas innovaciones mantienen a Snapchat competitivo y atractivo a medida que crecen las expectativas de los usuarios. También subrayan cómo la IA puede mejorar las plataformas sociales para ofrecer más valor a todas las partes interesadas. Como uno de los pioneros en el uso de la IA para impulsar la participación, Snapchat ofrece un ejemplo que otras empresas pueden seguir para mejorar sus productos.
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