一直以来，广告主都在为提升广告精准度头疼。Google Adwords 利用关键字推送可获得更好的匹配度，社交网络通过追踪用户习惯、挖掘大数据进一步将精准度提升，随着 LBS 等概念的引入，未来的广告会更适合每一个用户。

　　但问题是广告播出后，用户反馈如何，是否喜欢这个广告？这一问题很难追踪。而且即使有了答案，往往由于周期过长导致初期投入已经完成。如果要更灵活的广告监测，Affectiva 的面部识别技术可以帮助你。

　　一部电视机，一个网络摄像头，再加上面部识别技术，利用 28.1 万份脸部模型数据，Affectiva 可以察觉到用户对广告的喜好程度。甚至可以把用户即时的表情和广告时间相关联，分析出在短短的广告里，哪部分是最受用户喜欢的，哪块是需要修改的。

　　和以往的聚焦特定人群、通过调查来收集用户反馈不一样，Affectiva 获得的反馈不仅即时，而且无需用户主动提供。这些反馈更加细致精准，更有针对性，这是新技术在实际应用中的典型案例。

　　Affectiva 是 Rana el Kaliouby 和他麻省理工学院的同学 Rosalind Picard 一起创办的。其实最初并不是做广告分析，而是开发一种可以应答用户情绪的设备，帮助自闭症儿童更好的沟通。后来意识到企业和市场研究机构对于这项技术的需求，于是便成立了一家公司，专门来做这个项目。目前已经和市场研究机构 Millward Brown、InsightExpress 签订合作协议，其大客户包括了联合利华和可口可乐。目前他们募集了 2100 万美元资金。

　　自 2011 年这项技术推出以来，已经在多项备受瞩目的事件中测量用户情绪，包括 2012 年美国竞选辩论和今年的超级碗。这项技术还在全球范围推广，目前的数据中心已经囊括了 35 个国家的观众，并很好的证明了文化差异极大的影响了广告效果。例如当一家公司在巴西测试一个广告时，发现一个地区的民众反映热烈，另一个地区则反映十分平淡。

　　Kaliouby 说道：“如果广告主能趁早发现这一现象，他们可以省下一大笔资金。”

　　面部识别在广告效果上的测试只是其应用的小部分，扩展开来它的可用范围十分宽广。在网络产品设计上，跟踪用户使用时的瞬时表情，是疑惑、焦虑或是毫不犹豫，都可检验出产品的易用性。在社交网络上，将用户表情捕捉下来进行“表态”，也是另一种形式的社交。

　　在看电视节目时，节目录制商通过追踪用户的表情，了解节目的质量和需要改进的地方。电视机则可以根据使用者的偏好，更“智能”推送一些用户喜好的节目。

　　“如果我和妻子都喜欢这个电视节目，那么算法就会进行调整，把用户的情感反馈回来。”Affectiva CEO David Berman 如是说道。

　　目前有不少公司在开发类似的技术，可以预见的是，这一技术将会被应用到大量需要用户反馈的产品中。在线广告、内容、社交、购物等都是可以应用的领域。只是其中涉及的隐私问题可能会引起另一番讨论。