Cómo funciona Aceiba

01Qué pasa cuando subes una pieza

1. LecturaLa IA describe todo lo que se ve: textos, personas, producto, marca, colores, jerarquía. También ubica cada elemento en la imagen.
2. CalificaciónOtro paso califica las 7 señales con reglas y anclas fijas, sin saber tu objetivo, para que la calificación no se infle.
3. NeuroScoreCombinamos las señales con pesos que cambian según el objetivo que elegiste (recordación, conversión, emoción o confianza).
4. RecomendacionesUn último paso escribe los 3 cambios con más impacto, qué no tocar, y los liga a zonas de tu imagen y al mapa de atención.

Todo tarda unos 2 minutos. La IA que hace la lectura y las recomendaciones es Claude, de Anthropic.

02Las 7 señales

Cada señal responde una pregunta que importa antes de publicar. El número es de 0 a 100.

03Cómo leer el NeuroScore

Úsalo para comparar versiones de la misma pieza y para priorizar cambios. La misma imagen puede variar unos pocos puntos entre escaneos, así que tratamos diferencias menores a 3 puntos como un empate.

04El mapa de atención

Es una predicción aproximada de a dónde se va la mirada primero. Combina tres cosas conocidas:

• Saliencia visual: contraste de color, brillo y forma (Itti y Koch; Hou y Zhang).
• Lo que atrae la mirada en publicidad: rostros, titulares y producto más que el fondo (Judd et al.; Pieters y Wedel).
• La tendencia a mirar primero al centro de la imagen.

No es eye tracking ni una medición con personas. Los porcentajes por elemento son relativos y aproximados.

05Qué no es Aceiba

• No mide la actividad del cerebro de nadie. La ilustración del cerebro muestra las regiones que la investigación asocia a cada señal.
• No es un estudio con personas ni garantiza resultados de campaña.
• Todavía no tiene un estudio de validación contra resultados reales publicado. Cuando lo tengamos, lo publicaremos aquí.

06Límites conocidos

• Solo imágenes fijas (JPG, PNG, WEBP, GIF). Video todavía no.
• Las zonas marcadas y el mapa de atención son aproximados.
• El contexto cultural de tu audiencia importa. Llenar el contexto de marca en Ajustes hace que las recomendaciones sean más precisas.
• Es un insumo para decidir, no un sustituto de probar con tu audiencia real.

07Tus datos

Tus imágenes se borran a los 15 días y no se usan para entrenar modelos. Detalles en el aviso de privacidad.

08Referencias

• Itti, L., Koch, C. y Niebur, E. (1998). A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis. IEEE TPAMI, 20(11). doi:10.1109/34.730558
• Itti, L. y Koch, C. (2001). Computational modelling of visual attention. Nature Reviews Neuroscience, 2(3), 194–203. doi:10.1038/35058500
• Hou, X. y Zhang, L. (2007). Saliency detection: A spectral residual approach. CVPR. doi:10.1109/CVPR.2007.383267
• Judd, T., Ehinger, K., Durand, F. y Torralba, A. (2009). Learning to predict where humans look. ICCV. doi:10.1109/ICCV.2009.5459462
• Pieters, R. y Wedel, M. (2004). Attention capture and transfer in advertising: Brand, pictorial, and text-size effects. Journal of Marketing, 68(2), 36–50. doi:10.1509/jmkg.68.2.36.27794
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