Processamento de imagens para monitoramento de patrocínios no Campeonato Brasileiro

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O futebol é uma das paixões nacionais e atrai muitas empresas como Caixa, MRV Engenharia, Crefisa, Banco Inter, Banrisul e Unimed, que decidiram associar suas marcas a clubes de futebol e estampar seus logos nos uniformes dos times.

Cerca de R$ 300 milhões são investidos anualmente em patrocínios nos clubes da série A do Campeonato Brasileiro.

Os patrocinadores buscam gerar exposição e fortalecer suas marcas em escala, atingindo pessoas de todas as idades, culturas e classes sociais. Além das transmissões de jogos na TV, o futebol gera muita “mídia espontânea” na própria TV, além de jornais, websites e mídias sociais, tornando a mensuração de retorno do investimento uma tarefa complexa.

Neste post fazemos uma pequena amostra de como é possível automatizar análises de imagens para medir a exposição dos principais patrocinadores dos maiores clubes da série A do Campeonato Brasileiro na mídia espontânea.

ABORDAGEM

Desenvolvemos um algoritmo capaz de analisar imagens e reconhecer (e contar) logomarcas de empresas presentes em fotos. No processo de identificação, são extraídas e pareadas features locais de duas imagens – do logo e da foto a ser analisada, como no exemplo abaixo:

foto 1
Essa metodologia é replicada para diferentes logos, de forma que o algoritmo seja capaz de identificar diversas logomarcas em uma foto, contando quantas vezes elas aparecerem.

Foto 2

Aplicamos o algoritmo para fotos coletadas no Twitter desde o início do Campeonato Brasileiro desse ano até o final da 13a rodada, com as seguintes hashtags: #Brasileirão2017 e #CampeonatoBrasileiro.

As logomarcas dos principais patrocinadores das equipes participantes do campeonato foram procuradas nas fotos:

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RESULTADOS

Apresentamos os resultados com base em duas métricas:

(i) contagem: pura contagem do número de vezes em que os logos aparecem;

(ii) alcance: número de vezes em que os logos aparecem ponderado pelo número de curtidas obtidas pelas postagens com as fotos.

Com base nas duas métricas, a Caixa foi a empresa que teve maior número de aparições, com 47% e 30% do total, respectivamente. Esse dado é bastante natural visto que dos 20 clubes da série A do campeonato, 15 deles têm a Caixa como patrocinador máster, portanto seu logo nessas equipes está posicionado no centro da parte da frente da camisa, local com excelente exposição.

É interessante notar que apenas contabilizando a quantidade de logos detectados, a Caixa aparece como primeira colocada com uma grande diferença em relação ao segundo colocado. No entanto quando é feita a ponderação pela quantidade de curtidas, tal diferença diminui significativamente.

Outro aspecto interessante constatado é que o Banrisul, segundo colocado no ranking, é o principal patrocinador do Grêmio, atual campeão da Copa do Brasil e que faz no momento boa campanha na Taça Libertadores da América e no próprio Campeonato Brasileiro desse ano.

Por outro lado, Banco Inter e Corr Plastik, patrocinadores do São Paulo, que faz péssima campanha no campeonato, ocupam a terceira e quarta posições no levantamento. O clube conta com uma das três maiores torcidas do país, e as logomarcas dos patrocinadores são bem posicionadas no uniforme, na parte da frente da camisa e duplamente nas mangas. Nesses casos, a hipótese é que desempenhos muito ruins de um time podem gerar quase tanta exposição quanto bons momentos. A questão que fica no ar é se essa mídia é desejada pelas empresas ou se pode carregar algum viés negativo para as marcas.

A Alcatel, patrocinadora do líder isolado do campeonato e reconhecidamente dono de umas das maiores torcidas do país, o Corinthians, não aparece com destaque no ranking. Um dos motivos é o fato de ter sua logomarca posicionada apenas na parte de trás do uniforme dos jogadores. Há muito mais imagens dos jogadores de frente do que de costas.

Esses resultados são apenas para ilustrar as informações que podem ser extraídas pelo algoritmo. Rodamos em uma pequena amostra (apenas imagens coletadas do Twitter), porém a aplicação do modelo em larga escala (vários meios de comunicação diferentes, período estendido de tempo, formatos de foto e vídeo, etc.) pode gerar ótimos insights e servir como referência para mensuração da visibilidade das marcas e posterior cálculo do retorno sobre o investimento.

APLICAÇÃO DO ALGORITMO EM IMAGENS PARA OPORTUNIDADES DE NEGÓCIOS

Análises automatizadas de imagens e identificação de objetos em fotos e vídeos podem gerar muitas oportunidades para as empresas.

Especificamente em reconhecimento de marcas, tema explorado nesse post, além de ajudar a medir ROI de campanhas, anúncios ou patrocínios, o uso do processamento de imagem pode ser aplicado, por exemplo, para:

  • Calcular o share of image em mídias sociais de forma genérica ou dentro de hashtags específicas (tanto positivas quanto negativas);
  • Determinar hábitos combinados de consumo (quais marcas geralmente são consumidas conjuntamente);
  • Criar segmentações mais assertivas para mídia digital paga;
  • Possibilitar maior interação com os consumidores mais fiéis à marca;
  • Proteger a marca contra usos ruins ou irônicos, antecipando potenciais crises geradas por conteúdos negativos que poderiam viralizar.

Hoje, cerca de 2 bilhões de imagens são carregadas na internet todos os dias. Twitter e Facebook, que iniciaram como redes majoritariamente focadas em textos, vêm apresentando crescimento exponencial do uso de fotos e vídeos nos posts e o Instagram reporta cerca de 100 milhões de fotos publicadas por dia. Como sua empresa pode transformar esse álbum digital vivo em oportunidades de negócios?

1 Comment

  1. Leonardo Paris says: Responder

    Imagino como deve ser difícil montar um código desses. A ideia é interessantíssima, e gostaria de saber mais:

    Vocês treinaram o modelo para reconhecer a logo em diferentes posições?

    Como era a qualidade da resolução? Creio que isso interfira, né? Foi feita alguma padronização?

    As logos contabilizadas foram as que aparecem somente no uniforme ou na lateral do campo também?

    Entendo que o texto teve que ser muito resumido para publicar na internet. Mas que tal um link para o texto completo?

    Parabéns! Esta é uma análise muito inovadora. Rumo ao vídeo!

    ABS.

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