Logiciel avec un œil pour Starbucks (et Nike et Coke)

Parmi les 40 millions d'images que les gens publient sur Instagram chaque jour, il y a une multitude de couchers de soleil, de chiots et, selon Deobrat Singh, de tasses à café Starbucks. Il saurait : il les compte.

Singh est PDG et cofondateur de regardMetrix , une startup qui utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour reconnaître les logos de la marque dans les photos partagées sur les sites de médias sociaux. L'entreprise est l'une des nombreuses entreprises qui tentent d'analyser les images à des fins de marketing et de publicité, ce qui permet aux entreprises de suivre et de promouvoir plus facilement leurs marques en ligne et peut-être de cibler plus précisément les annonces auprès des consommateurs.

Alors que les images deviennent une forme de contenu social de plus en plus populaire, une telle analyse est logique : la collecte de likes, le suivi des hashtags et l'extraction de tweets et de commentaires pour les mentions d'une marque peuvent être utiles. , mais les images montrent plus précisément comment les gens utilisent (et partagent) des produits comme les chaussures de course Nike.

Une chose qui est absolument claire pour nous, c'est que c'est un indicateur de la visibilité de ces marques dans la vie des gens, dit Singh.

Les entreprises peuvent utiliser gazeMetrix pour voir à quelle fréquence les logos de leur marque apparaissent sur Instagram (et bientôt d'autres services également) et pour répondre aux personnes qui publient ces images. À terme, les informations de gazeMetrix pourraient conduire à des informations sur des sujets tels que les autres produits que les clients d'une entreprise préfèrent. C'est potentiellement utile pour ceux qui essaient de cibler des publicités et de prendre des décisions concernant les partenariats commerciaux. Singh dit que de grandes entreprises telles que Coca-Cola et Nike essaient le service.

Singh et ses deux cofondateurs ont commencé à expérimenter l'enregistrement de logos sur des photos de médias sociaux l'été dernier. Ils ont utilisé la technologie de reconnaissance d'images qu'ils avaient développée à l'origine pour un service capable d'identifier les applications sur les smartphones de vos amis, puis de les trouver dans la boutique d'applications de votre téléphone. (Appelé Bring, il n'a pas réussi.) Ils ont analysé les images partagées sur Twitter pour voir combien de personnes ont téléchargé des photos qui incluaient le logo Starbucks, qui, selon eux, seraient faciles à repérer et plutôt courantes, étant donné la prépondérance des cafés Starbucks et navetteurs porteurs de gobelets. On s'est vite rendu compte qu'ils étaient sur la bonne voie : ils ont repéré plus de 10 000 logos le premier jour.

Je ne le croyais pas au début, mais nous avons creusé plus profondément et réalisé que c'était réel - les gens prenaient beaucoup de photos de tasses Starbucks, dit Singh.

GazeMetrix a été lancé en décembre sur Instagram et a depuis collecté des données sur 35 000 marques, dont une centaine sont activement suivies. La société a vu plus de 250 000 logos Starbucks rien qu'en février, dit Singh. Dans les semaines à venir, il prévoit également de commencer à suivre les photos publiées sur des services populaires sur Twitter, tels que Twitpic et Yfrog. Mais pas Facebook ; Singh dit que la plupart des photos publiées publiquement sur le plus grand réseau social ne sont pas générées par les utilisateurs, donc cela ne vaut pas le temps.

GazeMetrix tire parti de l'interface de programmation d'applications d'Instagram - qui permet aux programmeurs tiers d'accéder à ses données - en l'utilisant comme un spigot, envoyant son flot d'images à plusieurs serveurs où un algorithme détermine s'il peut y avoir un logo présent. Si c'est le cas, gazeMetrix utilise d'autres algorithmes pour essayer de faire correspondre le logo avec celui de sa base de données. Si le logiciel est extrêmement sûr qu'il a trouvé une correspondance entre un logo existant et un sur une nouvelle photo, l'image est envoyée au flux de logo de cette entreprise. S'il est un peu plus hésitant, un humain peut revoir le match.

Selon les experts en vision par ordinateur, ce que fait gazeMetrix ne semble pas si compliqué, d'autant plus que les logos d'entreprise sont conçus pour se démarquer. Néanmoins, Kevin Bowyer, président du département d'informatique et d'ingénierie de l'Université de Notre Dame, l'appelle une application intéressante et intéressante de la technologie qui a mûri au cours des deux dernières décennies. James Hays, professeur adjoint au département d'informatique de l'Université Brown, ajoute : Je m'attends vraiment à en voir beaucoup plus.

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