A IA por trás da magia do Snapchat: filtros, anúncios e métricas decodificados
O Snapchat passou por uma revolução de IA nos últimos anos que transformou os filtros, anúncios e análises do aplicativo. A empresa investiu pesadamente em inteligência artificial e aprendizado de máquina para criar experiências mais personalizadas, envolventes e interativas para seus usuários. Desde filtros faciais divertidos alimentados por redes neurais até segmentação sofisticada de anúncios com base no comportamento do usuário, o Snapchat está aproveitando a IA de maneiras inovadoras. Essa evolução ajudou o aplicativo a se manter competitivo em um cenário lotado de mídia social e a manter seu apelo junto aos grupos demográficos mais jovens. À medida que o Snapchat continua a refinar seus recursos de IA, os usuários podem esperar recursos ainda mais intuitivos que parecem mágicos e futuristas. O sucesso da empresa na implementação de IA também fornece um modelo para outras plataformas sociais que buscam atualizar suas pilhas de tecnologia.
Filtros do Snapchat ficam mais inteligentes
O Snapchat ganhou popularidade há vários anos com base em seus filtros divertidos que podiam alterar digitalmente selfies e fotos. Os filtros usaram técnicas básicas de visão computacional para identificar rostos e aplicar várias sobreposições com um toque. Mas em 2019, o Snapchat lançou uma nova geração de filtros alimentados por redes neurais mais avançadas e aprendizado de máquina. Essas lentes aproveitaram técnicas aprimoradas para detecção de pontos de referência faciais e modelagem facial em 3D. Os resultados foram filtros que podiam rastrear características faciais específicas à medida que os usuários se moviam e respondiam dinamicamente com base em dados faciais detalhados.
Novas lentes populares incluíam aquelas que poderiam transformar os usuários em princesas da Disney, com cabelos e maquiagem convincentes. Outros filtros adicionaram elementos CGI convincentes, como chuva caindo no rosto do usuário. Esses efeitos cativantes pareciam CGI em tempo real, graças a algoritmos de aprendizado de máquina treinados em vastos conjuntos de dados de fotos e vídeos. Embora os filtros básicos dependam de regras simples, as lentes da rede neural podem responder com fluidez, como se um artista profissional de efeitos visuais adaptasse o efeito à estrutura facial exclusiva de cada usuário. Essa personalização ajuda os filtros a parecerem quase mágicos, incentivando os usuários a continuar tirando fotos e compartilhando.
Ferramentas criativas mais inteligentes
Além dos avanços nas lentes, o Snapchat também aproveitou a IA para melhorar seu conjunto geral de ferramentas criativas. Por exemplo, o aplicativo oferece recursos de assistência à escrita, como correção gramatical para melhorar as legendas antes de compartilhar fotos. A ferramenta de ditado de voz do Snapchat para mensagens agora também usa redes neurais para transcrever a fala com mais precisão. Além disso, as ferramentas de realidade aumentada e edição estilo Photoshop do Snapchat foram atualizadas com recursos de IA para permitir correções e melhorias com um toque. Os usuários agora podem remover manchas instantaneamente, suavizar a pele, ajustar a iluminação e muito mais com um clique. Nos bastidores, esses editores fáceis de usar contam com algoritmos treinados em técnicas de retoque para aplicar melhorias personalizadas a cada foto ou vídeo. A IA replica efetivamente o trabalho de criativos humanos em tempo real para ajudar os usuários a criar histórias visuais atraentes.
Anúncios baseados em IA
O Snapchat também demorou relativamente para implementar publicidade em comparação com rivais como o Facebook. Mas desde o lançamento da sua plataforma de publicidade, o Snapchat tem dependido fortemente da inteligência artificial para ajudar as marcas a direcionar anúncios e medir o desempenho. O gerenciador de anúncios do Snapchat usa aprendizado de máquina para otimizar quais segmentos de usuários exibem anúncios específicos com base em dados de engajamento anteriores. Isso aumenta a relevância e reduz o desperdício de gastos com publicidade.
O Snapchat também aplica algoritmos de PNL e análise de sentimento para analisar o texto e o áudio nas histórias públicas dos usuários. Isso permite que as marcas identifiquem e direcionem públicos interessados em determinados tópicos, produtos, marcas, etc. O Snapchat também oferece análises robustas para anunciantes, como rastreamento de tráfego de pedestres e rastreamento de vendas. A modelagem sofisticada pode atribuir anúncios do Snapchat a visitas e compras reais em lojas, destacando o valor de marketing da plataforma.
No geral, a IA potencializa a segmentação, posicionamento, medição de desempenho e otimização de anúncios do Snapchat. Isso permite que as marcas maximizem os resultados enquanto os usuários recebem promoções mais relevantes e alinhadas aos seus interesses. É uma abordagem baseada em dados facilitada por tecnologia de ponta.
Métricas de engajamento aprimoradas por IA
Os criadores do Snapchat têm acesso a análises detalhadas sobre o envolvimento do usuário graças aos algoritmos de IA que podem rastrear e avaliar o desempenho. Os criadores podem ver dados sobre visualizações, tempo gasto assistindo conteúdo, interações, compartilhamento de atividades e muito mais. A análise avançada de sentimento detecta até mesmo as reações emocionais dos usuários às histórias. Esses insights gerados por IA permitem que os criadores aprimorem sua estratégia de conteúdo, identificando o conteúdo de melhor desempenho.
Para usuários regulares, o Snapchat aproveita a IA de forma semelhante para selecionar seus feeds e sugerir conteúdo com maior probabilidade de envolver cada usuário. Isso cria uma experiência de tela inicial mais personalizada. No back-end, os modelos de aprendizado de máquina utilizam bilhões de pontos de dados para criar recomendações personalizadas. O aplicativo conhece as preferências, rede de amigos, comportamentos e hábitos de cada usuário.
No geral, o uso de inteligência artificial pelo Snapchat para aprimorar o marketing, o engajamento e a análise ajudou a transformar o aplicativo em uma plataforma mais inteligente. Para os usuários, permite recursos mais divertidos e dinâmicos. E para as marcas, abre novas oportunidades para compreender e conectar-se com o público-alvo.
Melhorando o reconhecimento de objetos
O Snapchat usa visão computacional avançada e redes neurais profundas para reconhecer objetos em fotos e vídeos. Isso permite que o aplicativo entenda informações contextuais sobre o ambiente e as atividades dos usuários. A tecnologia pode detectar coisas como animais de estimação, alimentos, veículos, pontos de referência e muito mais.
O reconhecimento de objetos abre muitas possibilidades para lentes e filtros interativos. Por exemplo, o Snapchat pode sobrepor objetos 3D animados que interagem com itens detectados em uma cena. Se a câmera vir um cachorro, ela poderá adicionar orelhas e nariz de cachorrinho AR dinâmicos. Reconhecer alimentos como pizza pode acionar filtros com adesivos de fatias de pizza. O reconhecimento aprimorado de objetos dá às lentes mais consciência dos ambientes reais dos usuários.
À medida que os algoritmos de visão computacional do Snapchat se tornam mais sofisticados, o reconhecimento de objetos se tornará mais rápido e detalhado. Isso permitirá lentes capazes de analisar cenas inteiras e gerar efeitos AR ajustados especificamente para cada foto ou vídeo. O reconhecimento de objetos reflete uma importante área de investimento para as equipes de IA do Snapchat.
Melhorando a compreensão da cena e do ambiente
Além de objetos, a IA do Snapchat também analisa cenas e ambientes gerais em fotos e vídeos. Isso pode incluir a categorização de ambientes internos e externos. O aplicativo pode reconhecer estar na praia, no carro, na academia, em um restaurante e assim por diante com base em dicas visuais.
Compreender o entorno dos usuários permite que o Snapchat forneça filtros adequados para cada situação. Por exemplo, uma cena de praia pode desencadear lentes de verão com palmeiras e ondas do mar. Reconhecer uma academia pode ativar elementos de RA relacionados ao condicionamento físico. A análise de cena potencializa efeitos contextualmente relevantes.
Os avanços nas redes neurais que podem analisar imagens inteiras melhorarão ainda mais a percepção do Snapchat sobre a localização e atividades dos usuários. Isso desbloqueará a personalização adicional do filtro com base na hora, local e contexto para experiências mais divertidas e envolventes.
Gerando efeitos contextualmente relevantes
Ao combinar reconhecimento de objetos e compreensão de cena, o Snapchat pode começar a gerar lentes e efeitos vinculados a contextos específicos. Se a câmera detectar um bolo de aniversário, presentes e balões, ela poderá fornecer automaticamente elementos AR relevantes com tema de aniversário sem que o usuário os selecione manualmente.
Como outro exemplo, a detecção de toalhas de praia e água poderia ativar filtros de verão adequados, mesmo que o usuário não tenha especificado “praia”. Este acionamento contextual de efeitos com base na análise de IA tornará o uso de lentes mais rápido e intuitivo.
No futuro, o Snapchat poderá até sugerir proativamente filtros que acredita corresponderem ao ambiente e aos eventos dos usuários. A geração contextual de efeitos é a próxima fase dos recursos de visão computacional do Snapchat a ser observada.
Melhorando o rastreamento facial
O rastreamento facial de alta qualidade é fundamental para as lentes de realidade aumentada do Snapchat, que precisam acompanhar os movimentos e expressões faciais dos usuários em tempo real. O rastreamento facial mais suave e preciso aumenta o realismo e a magia das lentes selfie AR.
Para melhorar o rastreamento, o Snapchat emprega algoritmos de aprendizado de máquina treinados em conjuntos de dados de imagens faciais. As redes neurais detectam pontos de referência faciais como olhos, nariz e boca, mesmo quando os usuários se movimentam. Esses dados alimentam efeitos de AR para animar de forma convincente objetos 3D e gráficos em rostos.
À medida que o hardware da câmera dos telefones avança, o Snapchat também pode usar técnicas como detecção de profundidade para mapear rostos em 3D. Com rastreamento facial aprimorado, as lentes podem ancorar objetos e efeitos AR nos rostos dos usuários de forma realista. As equipes de P&D do Snapchat estão continuamente refinando o rastreamento facial.
Expandindo objetos 3D animados
A biblioteca de objetos 3D animados e efeitos disponíveis em lentes do Snapchat também continua crescendo. O aplicativo fornece aos desenvolvedores acesso a plataformas de desenvolvimento de AR, como o Lens Studio, para criar novos objetos que os usuários podem sobrepor.
Tudo, desde máscaras animadas a personagens 3D, pode dançar em torno dos rostos ou ambientes dos usuários usando gráficos avançados e simulações físicas. Os algoritmos de aprendizado de máquina também permitem que objetos 3D interajam de forma realista com superfícies e espaços físicos com base na entrada da câmera.
À medida que o Snapchat expande sua biblioteca de objetos, ele permite que os desenvolvedores misturem e combinem componentes animados para criar lentes exclusivas. Gráficos e física 3D aprimorados contribuem para experiências de AR mais dinâmicas e envolventes para os usuários em geral.
Sumário
Em resumo, o Snapchat adotou a inteligência artificial para oferecer experiências mais avançadas em filtros, publicidade e análises. Redes neurais de ponta e aprendizado profundo agora potencializam as lentes faciais do aplicativo, transformando selfies por meio de efeitos realistas. As marcas também contam com ferramentas de segmentação, posicionamento e medição de anúncios de IA para obter ROI dos anúncios Snapchat. E os criadores utilizam métricas geradas por IA para otimizar seu conteúdo. Juntas, essas inovações mantêm o Snapchat competitivo e envolvente à medida que aumentam as expectativas dos usuários. Eles também destacam como a IA pode atualizar as plataformas sociais para agregar mais valor a todas as partes interessadas. Como um dos pioneiros no uso de IA para aumentar o engajamento, o Snapchat oferece um exemplo que outras empresas podem seguir para aprimorar seus produtos.
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