一条声明引起人们的关注：玛氏研究人员通过研究面部表情来识别一则广告能否可以极大地促进产品销售量，且其准确性可达75%。

传统来讲，品牌公司使用小组讨论或自我报告以确定他们的营销如何影响消费者的喜好、动作和行为。这虽是一个可行方法，但很难衡量或识别哪些广告会发挥作用而哪些不会。毕竟，市场营销的花费可不便宜。

玛氏营销研究实验室和软件公司Realeye的专家们采取了一种不同的方法。研究团队使用网络摄像头以及最新的计算机视觉和机器学习技术来分析面部表情，以确定当人们观看Dolmio，Galaxy，Ben's and Bounty等品牌广告时，“他们的感觉如何”。

我用75%的精确度侦察监测

该团队首先测量了志愿消费者面部的微观运动，并利用计算机视觉和机器学习进行分析。他们关注开心、惊喜、疑惑、厌恶、参与度等情绪表达，以及消费者行为模式，比如人们何时以何种方式移动他们的头。之后这些情感类数据可与玛氏每个广告的促销数据相互参照。

他们的分析涉及35个品牌的149个广告以及来自6个国家的22,334位消费者创造了“迄今为止与实际业务成果相关联的最庞大情感数据集”。

他们发现：“情感数据可用于正确识别所测试的广告在75%的时间内对销售量是否‘无影响’、‘影响较低’或‘影响程度高’。”他们在杂志Image and Vision Computing刊登的论文中指出，无论产品类别是什么，准确性都很接近。对于口香糖广告，准确性为76%，而对于食品和糖果，其准确性分别达到是75%和70%。

然而，按国家划分实验结果则存在较大变化。最好的结果出现在法国（87％），俄罗斯（82％）和美国（80％）。英国的准确率为79％，但在德国则只有64％。研究人员还不确定为什么会有这样的差异。

费用节约

该团队还发现，成功的广告案例相比那些不成功的案例，其“培育快乐”可延续更长时间，而相比快乐的绝对水平，其随时间的动态发展则更为重要。例如，一个将快乐水平稳定提升70%的广告，可能要比一个在某些时间点提升80%但波动很大的广告效果更好。

这些发现对商业品牌是一个好消息。Realeyes CEO MihkelJäätma认为，以这种方式研究分析广告可以确保营销预算更高效。他解释说：“能够识别营销创意对于提升销售量的关键影响，可以使广告商可以大力推广这些广告，避免将媒体资源花费在那些对销售影响低或甚至更糟糕的广告上。”

作者的解释为：这个“具有前景的实验结果”可能会引领新一代自动化、成本效益高、行为线索驱动的市场分析工具。

“只要想一下，一种算法可以通过跟踪面部表情来检测人们对广告的感受，并且可以告诉我们广告是否受欢迎，”Realeyes首席执行官MihkelJäätma解释说。“这正是我们科学家们一直在努力实现的。”

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