Si te dedicas al SEO y las RRSS como nosotros, es más que probable que te hayas dado cuenta de que algunas de tus imágenes se cortan (o cropean) cuando las subes. Esto se debe principalmente a los algoritmos de estas plataformas, y para poder sacarles el mayor rendimiento posible, es importante saber cómo funcionan. Por eso, hoy vamos a explicarte el funcionamiento de la red neuronal de recorte de Twitter.
La idea principal de estos algoritmos consiste en recortar las imágenes para que se puedan ver perfectamente de un solo vistazo. En el caso concreto de Twiter, en sus primeros años (allá por el 2011) se recortaban las imágenes mediante la detección de rostros como punto central de la imagen. Aunque este sistema tenía toda la lógica del mundo, se centraba demasiado en el rostro humano, y como es obvio, fallaba en imágenes en las que no lo hubiera, y entonces tomaba como referencia el centro de la imagen.
Recortar por prominencia
¿Y cómo solucionó Twiter este problema? Como estudios científicos han demostrado, las personas tienden a fijar su mirada en aquellos objetos o regiones en las que hay un alto contraste. Por tanto, una región de una foto que “sobresalga” tenderá a atraer la atención de los usuarios. Analizando estos datos se puede entrenar a las redes neuronales para detectar cuáles serán las zonas más interesantes de las fotografías.
Para hacer más rápido este proceso y que se realizase al mismo tiempo que se suben las imágenes a la red social, primero entrenaron múltiples redes neuronales más lentas que enseñasen a una red más rápida y además se eliminaron pasos intermedios en el recorte (dado que no se precisaba de una exactitud milimétrica).
Antes:
Despues:
Así que ya sabes, cuando vayas a subir una imagen para tus campañas en RRSS, ten en cuenta que el thumbnail que se verá en Twiter se centrará en las zonas con mayor contraste de tu foto, caras, letras, carteles….
Y si pese a esta información aún necesitas ayuda con tus campañas, no dudes en ponerte en contacto con nosotros
Visto en twitter.com
