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Investigación · Creado por profesionales del marketing con experiencia y un profesor de IA

La investigación en IA revisada por pares que hay detrás de SOMIN

Las personas de audiencia, la puntuación de creativos y el análisis de la competencia de SOMIN proceden de la investigación del cofundador, el Prof. Aleks Farseev, y del equipo de SOMIN, publicada en AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM y The Web Conference, y en ACM TOIS.

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28Artículos, demos y resúmenes revisados por pares
8Foros de primer nivel, como AAAI, ACM MM y SIGIR
2015Publicando desde

Quiénes están detrás de SOMIN

Profesionales del marketing con experiencia y un profesor de IA, en un solo producto

El Prof. Aleks Farseev cofundó SOMIN tras un doctorado en la Universidad Nacional de Singapur sobre el aprendizaje de perfiles de usuario a partir de muchas redes sociales a la vez. Es profesor investigador de IA para marketing digital, y su trabajo sobre perfilado de audiencias, recomendación basada en la personalidad e IA explicable para la publicidad ha sido citado 577 veces en Semantic Scholar (a fecha de 2026-10-17).

Junto al equipo de investigación, los profesionales del marketing de SOMIN convierten esos modelos en las guías de trabajo que los equipos de marca y de agencia aplican cada semana: mapas de espacios en blanco, personas y tensiones, conceptos pre-puntuados y calendarios de contenido.

Perfiles de investigación

Cifras de citas de Semantic Scholar, 2026-10-17.

Del artículo al producto

Siete líneas de investigación que hoy funcionan dentro de SOMIN

Cada línea de investigación que aparece a continuación es una capacidad de la plataforma. Haga clic en un artículo para leerlo en el sitio de la editorial.

01

Perfilado de audiencias a partir de muchas fuentes de datos

Cómo saber quién es una audiencia a partir de publicaciones, imágenes, check-ins y sensores de varias redes a la vez, y por qué la fuente de datos cambia lo que aprende un modelo.

En SOMIN hoy: personas de audiencia y estudios de persona y tensión →
02

Contenido basado en la personalidad

Inferir la personalidad de una audiencia a partir de su contenido y usarla para elegir y generar las publicaciones a las que esa audiencia responde.

En SOMIN hoy: creativos y propuestas de valor adaptados a cada persona →
03

Puntuar los creativos antes del lanzamiento

Predecir cómo funcionará un creativo publicitario a partir de su texto, su imagen, su segmentación y sus ajustes, y explicar después la puntuación para que un profesional del marketing pueda actuar en consecuencia.

En SOMIN hoy: conceptos pre-puntuados y puntuación de anuncios de medios pagados →
04

IA explicable y LLM para el análisis de la competencia

Combinar modelos de rendimiento con modelos de lenguaje de gran tamaño para leer las comunicaciones de los competidores y explicar por qué algo funciona, y no solo que funciona.

En SOMIN hoy: análisis de la competencia y de espacios en blanco de SOMONITOR →
05

IA agéntica y cocreación de estrategia

Agentes que recuperan datos de contexto reales antes de escribir, para que el contenido siga siendo distintivo en lugar de converger hacia el mismo resultado genérico.

En SOMIN hoy: los agentes de IA de SOMIN y el plugin gratuito para Claude →
06

Analítica de creadores e influencers

Encontrar a los creadores y las cuentas adecuados, clasificar publicaciones sociales con menos etiquetado y distinguir entre cuentas personales, de marca y de famosos.

En SOMIN hoy: gestión de creadores y GMV →
07

IA responsable en la publicidad

Las cuestiones éticas y de privacidad que plantean el perfilado automatizado, la segmentación publicitaria y los creativos generativos.

En SOMIN hoy: cómo trata SOMIN los datos personales →

Publicaciones

Artículos de congresos y revistas de primer nivel

Artículos completos y de revista en AAAI, ACM Multimedia, SIGIR y en ACM TOIS y ACM TIST.

  1. ACM TOIS · 2025 · Artículo de revistaFusing Predictive and Large Language Models for Actionable Recommendations in Creative MarketingQi Yang, Aleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Alfred Huang, et al.. ACM Transactions on Information Systems, vol. 43, pp. 1-31.
  2. ACM MM · 2022 · Artículo completoPersonality-Driven Social Multimedia Content RecommendationQi Yang, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia (MM '22), Lisboa, pp. 7290-7299.PDF de acceso abierto
  3. AAAI · 2017 · Artículo completoTweetFit: Fusing Multiple Social Media and Sensor Data for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Technical Track: AI and the Web.PDF de acceso abierto
  4. SIGIR · 2017 · Artículo completoCross-Domain Recommendation via Clustering on Multi-Layer GraphsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '17), Tokyo, pp. 195-204.
  5. ACM TOIS · 2017 · Artículo de revistaTweet Can Be Fit: Integrating Data from Wearable Sensors and Multiple Social Networks for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Information Systems, vol. 35, no. 4, pp. 1-34.
  6. ACM TIST · 2017 · Artículo de revistaLearning User Attributes via Mobile Social Multimedia AnalyticsLiqiang Nie, Luming Zhang, Meng Wang, Richang Hong, Aleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, vol. 8, no. 3, pp. 1-19.

Artículos, demos y resúmenes en foros de primer nivel

Artículos, artículos de industria y de demostración, y resúmenes de estudiantes en ACM Multimedia, AAAI, SIGIR, WSDM, The Web Conference, ICMR, CLEF y WebSci.

  1. SIGIR · 2026 · ArtículoSOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content HomogenizationAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Kevin Manuel, Maksim Gorodilov, et al.. Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26).
  2. ACM MM · 2025 · ArtículoMindFuse: Towards GenAI Explainability in Marketing Strategy Co-CreationAleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Qi Yang, Ilia Gossoudarev, et al.. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin.PDF de acceso abierto
  3. WWW · 2025 · Artículo complementarioSOEX: Explainable AI for Competitor Communications AnalyticsAleks Farseev, Sergey Nikolenko, Qi Yang, Kirill Lepikhin, et al.. Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW '25), Sydney, pp. 2823-2826.
  4. ACM MM · 2025 · Demo de la industriaSOMIN: An Explainable AI and LLM Platform for Real-Time, Data-Driven Digital Marketing StrategyAleksandr Farseev. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin, industry demonstration.
  5. ACM MM · 2023 · ArtículoAgainst Opacity: Explainable AI and Large Language Models for Effective Digital AdvertisingQi Yang, Marlo Ongpin, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (MM '23), Ottawa, pp. 9299-9305.PDF de acceso abierto
  6. WSDM · 2023 · Artículo de demostraciónSoCraft: Advertiser-level Predictive Scoring for Creative Performance on MetaAlfred Huang, Qi Yang, Sergey Nikolenko, Marlo Ongpin, et al.. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demostración.
  7. WSDM · 2023 · Artículo de demostración"Just To See You Smile": SMILEY, a Voice-Guided GUY GANQi Yang, Christos Tzelepis, Sergey Nikolenko, Ioannis Patras, Aleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demostración.
  8. WSDM · 2021 · Artículo de demostraciónSoMin.ai: Personality-Driven Content Generation PlatformAleksandr Farseev, Qi Yang, Andrey Filchenkov, Kirill Lepikhin, et al.. Proceedings of the 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '21), demostración.PDF de acceso abierto
  9. AAAI · 2020 · Resumen estudiantilI Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources on AI Model Performance (Student Abstract)Qi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20), Student Abstract Track.PDF de acceso abierto
  10. AAAI · 2019 · Resumen estudiantilA Whole New Ball Game: Harvesting Game Data for Player ProfilingIvan Samborskii, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Student Abstract Track, pp. 10025-10026.PDF de acceso abierto
  11. ACM MM · 2018 · ArtículoSoMin.ai: Social Multimedia Influencer Discovery MarketplaceAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Hendrik Schwartz, Eu Khoon Ang, Kenny Powar. Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia (MM '18), Seoul, pp. 1234-1236.
  12. CLEF · 2018 · ArtículoMulti-view Personality Profiling Based on Longitudinal DataKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction: CLEF 2018, Lecture Notes in Computer Science vol. 11018, pp. 15-27.
  13. AAAI · 2017 · Resumen estudiantilTowards User Personality Profiling from Multiple Social NetworksKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Student Abstract Track.PDF de acceso abierto
  14. ACM MM · 2016 · Artículo de demostraciónbBridge: A Big Data Platform for Social Multimedia AnalyticsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 24th ACM International Conference on Multimedia (MM '16), Amsterdam, pp. 759-761.
  15. ICMR · 2015 · Artículo completoHarvesting Multiple Sources for User Profile Learning: a Big Data StudyAleksandr Farseev, Liqiang Nie, Mohammad Akbari, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 5th ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR '15), Shanghai, pp. 235-242.
  16. WebSci · 2015 · ArtículoCross-Social Network Collaborative RecommendationAleksandr Farseev, Denis Kotkov, Alexander Semenov, Jari Veijalainen, Tat-Seng Chua. Proceedings of the ACM Web Science Conference (WebSci '15).

Revistas, talleres y preprints

  1. arXiv · 2024 · PreprintSOMONITOR: Combining Explainable AI & Large Language Models for Marketing AnalyticsAleksandr Farseev, Qi Yang, Marlo Ongpin, Ilia Gossoudarev, et al.. arXiv preprint arXiv:2407.13117 (sin revisión por pares).
  2. WSDM · 2023 · Resumen de ponenciaUnder the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationAleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore (resumen de ponencia).
  3. Frontiers in Big Data · 2022 · Artículo de revistaDo we behave differently on Twitter and Facebook: Multi-view social network user personality profiling for content recommendationQi Yang, Aleksandr Farseev, Sergey Nikolenko, Andrey Filchenkov. Frontiers in Big Data, vol. 5 (Investigación original).PDF de acceso abierto
  4. ICMR workshop · 2021 · Artículo de tallerTwo-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia for Human Personality ProfilingQi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Proceedings of the 2021 ACM Workshop on Intelligent Cross-Data Analysis and Retrieval (ICDAR @ ICMR '21).PDF de acceso abierto
  5. ACM MM workshop · 2021 · Artículo de tallerImproving Multimodal Data Labeling with Deep Active Learning for Post Classification in Social NetworksD. Krylov, S. Poliakov, N. Khanzhina, A. Zabashta, A. Filchenkov, Aleksandr Farseev. Workshop on Multimedia Understanding with Less Labeling (MULL @ ACM Multimedia 2021).
  6. EGOSE · 2018 · ArtículoPerson, Organization, or Personage: Towards User Account Type Prediction in MicroblogsIvan Samborskii, Andrey Filchenkov, Georgiy Korneev, Aleksandr Farseev. International Conference on Electronic Governance and Open Society (EGOSE 2018).
  7. SIGWEB Newsletter · 2016 · Artículo360° user profiling: past, future, and applicationsAleksandr Farseev, Mohammad Akbari, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. ACM SIGWEB Newsletter, 2016, pp. 1-11.

Charlas y conferencias

Keynotes, conferencias y sesiones de Marketing Mondays

El Prof. Aleks Farseev habla sobre IA en publicidad, desde ACM Multimedia e INSEAD hasta Marketing Mondays. Los videos se abren en YouTube.

Pitch · 2026From 6 Weeks to 13 Minutes: Pitching SOMIN AI at ATxSG 2026ATxSG 2026 (Asia Tech x Singapur); Marketing Mondays by SOMIN

Pitch de startup de los cuatro módulos de SOMIN (insights de la competencia, detección de vacíos, generación de conceptos y puntuación de anuncios previa al lanzamiento) con un estudio de caso de Mothercare.

Charla de experto de la industria · 2025Will AI Make Agencies Obsolete? Rethinking the Future of AdvertisingACM Multimedia 2025, Dublín (Industry Expert Talk IET #2); video en Marketing Mondays by SOMIN

Compara tres formas en que la IA llega a la publicidad (sustituir, asistir y explicar el trabajo creativo) y cómo se están adaptando las agencias.

Pitch · 2025SOMIN @madfestlondon 2025 - L'Oreal Brand Challenge CompetitionMAD//Fest Londres 2025; Marketing Mondays by SOMIN

La propuesta de SOMIN para el reto de marca de L'Oreal sobre una estrategia de contenido escalable liderada por creadores (video publicado el 2025-07-14).

Keynote · 2025The Future of Generative AI in Marketing CommunicationsConferencia de marketing digital Kuala Lumpur 2025 (DMCKL2025); Marketing Mondays by SOMIN

Keynote sobre IA generativa para la segmentación de audiencias y la creación de campañas, con un estudio de caso de Miraflora Wagyu con SOMONITOR y GWI.

Conferencia · 2025INSEAD: How AI Cut Marketing Costs for a Beef BrandConferencia en INSEAD; Marketing Mondays by SOMIN

Conferencia sobre cómo los insights de consumidores y competidores generados con IA ayudaron a una marca estadounidense de carne de res premium a reducir su costo de adquisición de clientes.

Conferencia · 2025NUS Engineering: Business Strategy with GA4, Meta Ads & SOMONITORNUS Engineering (estudiantes de Ingeniería de Negocios); Marketing Mondays by SOMIN

Sesión de clase sobre Google Analytics 4, Meta Ads Manager y los insights de la competencia con SOMONITOR.

Marketing Mondays · 2024Marketing Mondays: The Significance Of Responsible AI for Marketing Strategy & BeyondMarketing Mondays en Block71 Singapore; Marketing Mondays by SOMIN

Charla informal sobre el uso responsable de los grandes modelos de lenguaje en marketing, coorganizada por el Prof. Aleks Farseev en Block71 Singapore.

Charla · 2024The Intelligent Advantage: Large Language Models Redefining Marketing Decision-MakingTechnology for Marketing (canal de YouTube)

Cómo los LLM aceleran el análisis de competidores, personas, voz de marca y puntos de dolor, y por qué deben apoyar a los profesionales de marketing en lugar de reemplazarlos.

Demo · 2024SOMONITOR Demo - Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024 (Singapore Tourism Board); canal de SOMIN

Demostración en vivo de SOMONITOR para el sector de viajes.

Podcast · 2023 · en ruso«Нужно разобраться со скиллами, с головой, а потом уже деньги искать» (Primero hay que poner en orden las habilidades y la cabeza, y solo después buscar dinero)MTS StartUp Hub, podcast «От сида до экзита» (De la semilla a la salida)

Entrevista en ruso sobre cómo construir SoMin.ai en el extranjero, la caída del capital de riesgo y si los LLM son una oportunidad real de crecimiento.

Demo · 2023SoMin.ai Platform DemoAlex Farseev (canal de YouTube)

Recorrido por los módulos SOADS (segmentación de anuncios de cola larga) y SOMONITOR (puntuación creativa, asistente LLM SODA).

Charla · 2023From Academic Research to Adtech Entrepreneurship: The Journey of Aleks Farseev and Somin.AIDigital Ignition - A Coworking Space

Perfil del camino desde la investigación académica hasta la plataforma de adtech Somin.AI y sus cuatro módulos.

Charla · 2023Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationWSDM 2023 (Conferencia internacional ACM sobre búsqueda web y minería de datos), Singapur

Charla de conferencia sobre la tecnología detrás de la segmentación de anuncios y la puntuación creativa, y sobre cómo usarla de forma responsable.

Charla · 2021Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better PerformanceODS AI Global

Cómo el aprendizaje automático impulsa las plataformas publicitarias de Google y Facebook, y técnicas como la segmentación de cola larga para mejorar el rendimiento de los anuncios.

Conferencia · 2020Lecture 1: Introduction (ITMO University, Social Media Computing)Curso de la Universidad ITMO; Aleks Farseev (canal de YouTube)

Clase inaugural de un curso universitario sobre plataformas de redes sociales, observatorios de redes sociales y sus desafíos.

Conferencia · 2017360 Degree User Profile Learning from Multiple Social Networks for Wellness and Urban Mobility Applications (Ph.D. defence public seminar)NUS School of Computing

Defensa pública de doctorado sobre aprendizaje multifuente a partir de redes sociales y sensores para tareas demográficas, de bienestar y de recomendación de lugares.

Conferencia · 2016 · en rusoПрофилирование атрибутов пользователей из множества источников данных различной модальности (Elaboración de perfiles de atributos de usuarios a partir de múltiples fuentes de datos multimodales)Club de Informática en POMI RAS; Лекториум (Lektorium)

Conferencia en ruso sobre cómo inferir atributos de usuarios a partir de muchas fuentes de datos de distintas modalidades.

Marketing Mondays: obtenga el plugin gratuito de Claude

FAQ

Preguntas frecuentes sobre la investigación de SOMIN

¿Está SOMIN construido sobre investigación real en IA?

Sí. SOMIN fue cofundado por el Prof. Aleks Farseev, y los modelos que sustentan sus personas de audiencia, la puntuación creativa y la analítica de la competencia proceden de la investigación que él y el equipo de SOMIN publican desde 2015, incluidos artículos en AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM y The Web Conference, y en ACM Transactions on Information Systems.

¿Dónde se ha publicado la investigación de SOMIN?

Esta página enumera 28 artículos, demos y resúmenes revisados por pares en foros como AAAI, ACM MM, ACM TIST, ACM TOIS, ICMR, SIGIR, WSDM y WWW. Cada entrada enlaza con la página del editor o el DOI y, cuando existe, con un PDF de acceso abierto.

¿Quién construye SOMIN?

SOMIN lo construyen profesionales de marketing con experiencia y un profesor de IA. El Prof. Aleks Farseev dirige la investigación y la empresa; el equipo de SOMIN combina investigadores de aprendizaje automático, varios de los cuales son coautores de los artículos anteriores, con profesionales de marketing que trabajan a diario con equipos de marca y agencias.

¿Cómo se refleja la investigación en el producto?

La elaboración de perfiles de audiencia a partir de múltiples fuentes sustenta las personas de audiencia de SOMIN, la recomendación basada en la personalidad da forma a creatividades alineadas con cada persona, la predicción del rendimiento creativo puntúa los conceptos antes del lanzamiento, y la IA explicable con grandes modelos de lenguaje explica por qué funciona el contenido de la competencia. La investigación en IA agéntica mantiene el contenido generado distintivo al basarlo en datos reales de la categoría.

¿Dónde puedo ver charlas sobre SOMIN?

Las charlas figuran más arriba con sus enlaces: una charla de experto de la industria en ACM Multimedia 2025, una keynote en la Digital Marketing Conference Kuala Lumpur 2025, conferencias en INSEAD y NUS, el pitch de ATxSG 2026 y sesiones de Marketing Mondays en YouTube.

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