AI eye-tracking algorithm: a neuromarketing tool for website Ad placement / Saul Steven Figueroa Guayllas, tutor Manuel Eugenio Morocho Cayamcela

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Inglés Idioma del resumen: Español Fecha de copyright: Urcuquí, 2023Descripción: 146 hojas : ilustraciones (algunas a color) ; 30 cm + 1 CD-ROMTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2023 Resumen: Hoy en día, los negocios digitales y la publicidad a través de sitios web han crecido de forma significativa. En neurociencia existe una rama relacionada con la publicidad y las estrategias de marketing que se centran en la demanda cognitiva de los usuarios, conocida como neuromarketing. Una de las herramientas más utilizadas para el análisis del neuromarketing es el eye-tracking o seguimiento ocular en español. Esta técnica tiene como objetivo rastrear el movimiento ocular y su posición sobre un punto concreto en el espacio para estudiar la atención visual del usuario sobre una pantalla, objeto o escena. Esta investigación presenta un enfoque de neuromarketing para mejorar la ubicación de anuncios en sitios web mediante el uso de un algoritmo de eye-tracking basado en inteligencia artificial. Para construir todo el sistema se propone una metodología en dos etapas. En la primera etapa se utiliza un algoritmo de estimación de la mirada basado en un modelo de red neuronal convolucional personalizado. El sistema propuesto es capaz de predecir la ubicación de la mirada de un usuario en la pantalla de un ordenador portátil utilizando la cámara web incorporada por defecto. Para esta tarea de visión por computador se utilizan bloques de cuello de botella de un modelo ResNet-50 pre-entrenado en ImageNet junto a bloques convolucionales personalizados. La entrada para el modelo propuesto son imágenes faciales y oculares del conjunto de datos de acceso abierto MPIIFaceGaze. Por otro lado, la salida de esta red neuronal son los ángulos de mirada pitch (eje vertical) y yaw (eje horizontal) que posteriormente serán convertidos a coordenadas de pantalla en píxeles. Al realizar las pruebas necesarias considerando el error de ángulo medio, se encontró que el modelo propuesto supera en un 33% los resultados obtenidos por el trabajo guía usado para el desarrollo de esta etapa. Más aun, distintos experimentos demostraron que un sistema basado en el seguimiento de un solo ojo tiene mayor precisión que el sistema inicial considerando los dos ojos. En la segunda etapa, se realiza un experimento de atención visual con un total de 14 estudiantes de muestra de la universidad Yachay Tech en Ecuador. Para ello, se utilizan dos formularios para obtener un análisis cuantitativo de percepción, interés y memoria de anuncios de todos los participantes. Como parte del experimento, se pide a los estudiantes que observen diferentes sitios web mientras el sistema de seguimiento ocular registra toda la información de la mirada para luego generar diferentes mapas de calor para cada estímulo presentado. Estos resultados ayudan a interpretar y comprender la percepción del usuario en función de la variable independiente: ubicación del anuncio; y las variables dependientes: atención, emociones e interés. Además, para complementar el análisis se utiliza un gráfico de escaneo de ruta de la mirada, el cual usa los datos de mirada sobre la pantalla para generar de forma ordenada la trayectoria observada por los participantes. Ambos resultados obtenidos de las herramientas usadas, el mapa de calor y el escaneo de ruta de la mirada, apoyan que los participantes se sienten mayormente atraídos por anuncios ubicados en la parte superior de un sitio web. Así mismo, las respuestas a las 2 encuestas nos permiten observar una relación entre el interés y el nivel de memoria en relación a la ubicación y diseño del anuncio, indicando que los participantes encuentran mayor interés y recuerdan de mejor manera los anuncios observados en la parte inferior de un sitio web. Por último, todo el proyecto de investigación contribuye en encontrar la ubicación óptima de un anuncio dentro de un sitio web. Los resultados obtenidos tras la aplicación de las dos etapas han demostrado que aquellos anuncios ubicados en la parte superior de un sitio web son los más óptimos captando la atención de los usuarios. Esto a su vez permite desarrollar nuevas estrategias de marketing en sitios web y redes sociales, lo que generará un aumento de la atención visual captada de los usuarios sobre los anuncios dentro de un sitio web.
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Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2023

Incluye referencias bibliográficas (páginas 103-114)

Trabajo de integración curricular con acceso abierto

Texto (Hypertexto links)

Hoy en día, los negocios digitales y la publicidad a través de sitios web han crecido de forma significativa. En neurociencia existe una rama relacionada con la publicidad y las estrategias de marketing que se centran en la demanda cognitiva de los usuarios, conocida como neuromarketing. Una de las herramientas más utilizadas para el análisis del neuromarketing es el eye-tracking o seguimiento ocular en español. Esta técnica tiene como objetivo rastrear el movimiento ocular y su posición sobre un punto concreto en el espacio para estudiar la atención visual del usuario sobre una pantalla, objeto o escena. Esta investigación presenta un enfoque de neuromarketing para mejorar la ubicación de anuncios en sitios web mediante el uso de un algoritmo de eye-tracking basado en inteligencia artificial. Para construir todo el sistema se propone una metodología en dos etapas. En la primera etapa se utiliza un algoritmo de estimación de la mirada basado en un modelo de red neuronal convolucional personalizado. El sistema propuesto es capaz de predecir la ubicación de la mirada de un usuario en la pantalla de un ordenador portátil utilizando la cámara web incorporada por defecto. Para esta tarea de visión por computador se utilizan bloques de cuello de botella de un modelo ResNet-50 pre-entrenado en ImageNet junto a bloques convolucionales personalizados. La entrada para el modelo propuesto son imágenes faciales y oculares del conjunto de datos de acceso abierto MPIIFaceGaze. Por otro lado, la salida de esta red neuronal son los ángulos de mirada pitch (eje vertical) y yaw (eje horizontal) que posteriormente serán convertidos a coordenadas de pantalla en píxeles. Al realizar las pruebas necesarias considerando el error de ángulo medio, se encontró que el modelo propuesto supera en un 33% los resultados obtenidos por el trabajo guía usado para el desarrollo de esta etapa. Más aun, distintos experimentos demostraron que un sistema basado en el seguimiento de un solo ojo tiene mayor precisión que el sistema inicial considerando los dos ojos. En la segunda etapa, se realiza un experimento de atención visual con un total de 14 estudiantes de muestra de la universidad Yachay Tech en Ecuador. Para ello, se utilizan dos formularios para obtener un análisis cuantitativo de percepción, interés y memoria de anuncios de todos los participantes. Como parte del experimento, se pide a los estudiantes que observen diferentes sitios web mientras el sistema de seguimiento ocular registra toda la información de la mirada para luego generar diferentes mapas de calor para cada estímulo presentado. Estos resultados ayudan a interpretar y comprender la percepción del usuario en función de la variable independiente: ubicación del anuncio; y las variables dependientes: atención, emociones e interés. Además, para complementar el análisis se utiliza un gráfico de escaneo de ruta de la mirada, el cual usa los datos de mirada sobre la pantalla para generar de forma ordenada la trayectoria observada por los participantes. Ambos resultados obtenidos de las herramientas usadas, el mapa de calor y el escaneo de ruta de la mirada, apoyan que los participantes se sienten mayormente atraídos por anuncios ubicados en la parte superior de un sitio web. Así mismo, las respuestas a las 2 encuestas nos permiten observar una relación entre el interés y el nivel de memoria en relación a la ubicación y diseño del anuncio, indicando que los participantes encuentran mayor interés y recuerdan de mejor manera los anuncios observados en la parte inferior de un sitio web. Por último, todo el proyecto de investigación contribuye en encontrar la ubicación óptima de un anuncio dentro de un sitio web. Los resultados obtenidos tras la aplicación de las dos etapas han demostrado que aquellos anuncios ubicados en la parte superior de un sitio web son los más óptimos captando la atención de los usuarios. Esto a su vez permite desarrollar nuevas estrategias de marketing en sitios web y redes sociales, lo que generará un aumento de la atención visual captada de los usuarios sobre los anuncios dentro de un sitio web.

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