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Recherche · Conçu par des marketeurs aguerris et un professeur d'IA

La recherche en IA évaluée par des pairs derrière SOMIN

Les personas d'audience, le scoring des créatifs et l'analyse concurrentielle de SOMIN sont issus des travaux du cofondateur, le Pr Aleks Farseev, et de l'équipe SOMIN, publiés à AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM et The Web Conference, ainsi que dans ACM TOIS.

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28Articles, démos et résumés évalués par des pairs
8Conférences de premier plan, dont AAAI, ACM MM, SIGIR
2015Publications depuis

Qui est derrière SOMIN

Des marketeurs aguerris et un professeur d'IA, réunis dans un seul produit

Le Pr Aleks Farseev a cofondé SOMIN après un doctorat à l'Université nationale de Singapour sur l'apprentissage de profils d'utilisateurs à partir de plusieurs réseaux sociaux à la fois. Il est professeur-chercheur en IA pour le marketing numérique, et ses travaux sur le profilage d'audience, la recommandation fondée sur la personnalité et l'IA explicable pour la publicité sont cités 577 fois sur Semantic Scholar (au 2026-10-17).

Aux côtés de l'équipe de recherche, les marketeurs de SOMIN transforment ces modèles en méthodes que les équipes de marque et d'agence appliquent chaque semaine : cartes d'espace blanc, personas et tensions, concepts pré-scorés et calendriers de contenu.

Profils de recherche

Chiffres de citations issus de Semantic Scholar, 2026-10-17.

De l'article au produit

Sept axes de recherche qui fonctionnent aujourd'hui dans SOMIN

Chaque axe de recherche ci-dessous correspond à une capacité de la plateforme. Cliquez sur un article pour le lire sur le site de l'éditeur.

01

Profilage d'audience à partir de nombreuses sources de données

Comment apprendre qui est une audience à partir de publications, d'images, de check-ins et de capteurs issus de plusieurs réseaux à la fois, et pourquoi la source de données change ce qu'un modèle apprend.

Dans SOMIN aujourd'hui : personas d'audience et études persona-tension →
02

Contenu fondé sur la personnalité

Déduire la personnalité d'une audience à partir de son contenu, puis s'en servir pour choisir et générer les publications auxquelles cette audience réagit.

Dans SOMIN aujourd'hui : créatifs et propositions adaptés à chaque persona →
03

Noter les créatifs avant leur lancement

Prédire les performances d'un créatif publicitaire à partir de son texte, de son image, de son ciblage et de ses réglages, puis expliquer le score pour qu'un marketeur puisse agir.

Dans SOMIN aujourd'hui : concepts pré-scorés et scoring des publicités en médias payants →
04

IA explicable et LLM pour l'analyse concurrentielle

Associer des modèles de performance à de grands modèles de langage pour lire les communications des concurrents et dire pourquoi quelque chose fonctionne, et pas seulement que cela fonctionne.

Dans SOMIN aujourd'hui : analyse concurrentielle et d'espace blanc SOMONITOR →
05

IA agentique et co-création de stratégie

Des agents qui récupèrent de vraies données de contexte avant d'écrire, pour que le contenu reste distinctif au lieu de converger vers le même résultat générique.

Dans SOMIN aujourd'hui : les agents IA SOMIN et le plugin Claude gratuit →
06

Analyse des créateurs et des influenceurs

Trouver les bons créateurs et les bons comptes, classer les publications sociales avec moins d'étiquetage et distinguer les comptes personnels, de marque et de célébrités.

Dans SOMIN aujourd'hui : gestion des créateurs et GMV →
07

IA responsable dans la publicité

Les questions d'éthique et de confidentialité que soulèvent le profilage automatisé, le ciblage publicitaire et les créatifs génératifs.

Dans SOMIN aujourd'hui : comment SOMIN traite les données personnelles →

Publications

Articles de conférences et de revues de premier plan

Articles complets et articles de revue à AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, ainsi que dans ACM TOIS et ACM TIST.

  1. ACM TOIS · 2025 · Article de revueFusing 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 · Article completPersonality-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 en accès libre
  3. AAAI · 2017 · Article completTweetFit: 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 en accès libre
  4. SIGIR · 2017 · Article completCross-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 · Article de revueTweet 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 · Article de revueLearning 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.

Articles, démos et résumés dans des conférences de premier plan

Articles, articles industriels et de démonstration, et résumés d'étudiants à ACM Multimedia, AAAI, SIGIR, WSDM, The Web Conference, ICMR, CLEF et WebSci.

  1. SIGIR · 2026 · ArticleSOMIN: 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 · ArticleMindFuse: 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 en accès libre
  3. WWW · 2025 · Article complémentaireSOEX: 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 · Démo industrielleSOMIN: 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 · ArticleAgainst 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 en accès libre
  6. WSDM · 2023 · Article de démonstrationSoCraft: 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, démonstration.
  7. WSDM · 2023 · Article de démonstration"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, démonstration.
  8. WSDM · 2021 · Article de démonstrationSoMin.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), démonstration.PDF en accès libre
  9. AAAI · 2020 · Résumé étudiantI 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 en accès libre
  10. AAAI · 2019 · Résumé étudiantA 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 en accès libre
  11. ACM MM · 2018 · ArticleSoMin.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 · ArticleMulti-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 · Résumé étudiantTowards 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 en accès libre
  14. ACM MM · 2016 · Article de démonstrationbBridge: 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 · Article completHarvesting 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 · ArticleCross-Social Network Collaborative RecommendationAleksandr Farseev, Denis Kotkov, Alexander Semenov, Jari Veijalainen, Tat-Seng Chua. Proceedings of the ACM Web Science Conference (WebSci '15).

Revues, ateliers et prépublications

  1. arXiv · 2024 · PrépublicationSOMONITOR: Combining Explainable AI & Large Language Models for Marketing AnalyticsAleksandr Farseev, Qi Yang, Marlo Ongpin, Ilia Gossoudarev, et al.. arXiv preprint arXiv:2407.13117 (non évalué par les pairs).
  2. WSDM · 2023 · Résumé de présentationUnder 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 (résumé de présentation).
  3. Frontiers in Big Data · 2022 · Article de revueDo 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 (Recherche originale).PDF en accès libre
  4. ICMR workshop · 2021 · Article d'atelierTwo-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 en accès libre
  5. ACM MM workshop · 2021 · Article d'atelierImproving 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 · ArticlePerson, 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. Newsletter SIGWEB · 2016 · Article360° profilage des utilisateurs : passé, futur et applicationsAlexandr Farseev, Mohammad Akbari, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. Bulletin ACM SIGWEB, 2016, pages 1-11.

Conférences et interventions

Keynotes, cours magistraux et sessions Marketing Mondays

Le Prof. Aleks Farseev parle d'IA dans la publicité, d'ACM Multimedia et de l'INSEAD aux Marketing Mondays. Les vidéos s'ouvrent sur YouTube.

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

Pitch startup des quatre modules de SOMIN (insights concurrentiels, repérage des espaces blancs, génération de concepts et scoring publicitaire avant lancement) avec une étude de cas Mothercare.

Intervention d'un expert du secteur · 2025Will AI Make Agencies Obsolete? Rethinking the Future of AdvertisingACM Multimedia 2025, Dublin (Industry Expert Talk IET #2) ; vidéo sur Marketing Mondays by SOMIN

Compare trois façons dont l'IA entre dans la publicité (remplacer, assister et expliquer le travail créatif) et comment les agences s'adaptent.

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

Candidature de SOMIN au défi de marque L'Oreal sur une stratégie de contenu évolutive pilotée par les créateurs (vidéo publiée le 2025-07-14).

Keynote · 2025The Future of Generative AI in Marketing CommunicationsConférence sur le marketing numérique Kuala Lumpur 2025 (DMCKL2025); Marketing Mondays by SOMIN

Keynote sur l'IA générative pour la segmentation d'audience et la création de campagnes, avec une étude de cas Miraflora Wagyu réalisée avec SOMONITOR et GWI.

Cours · 2025INSEAD: How AI Cut Marketing Costs for a Beef BrandCours à l'INSEAD ; Marketing Mondays by SOMIN

Cours sur la manière dont des insights consommateurs et concurrents générés par l'IA ont aidé une marque américaine de bœuf premium à réduire son coût d'acquisition client.

Cours · 2025NUS Engineering: Business Strategy with GA4, Meta Ads & SOMONITORNUS Engineering (étudiants en ingénierie des affaires) ; Marketing Mondays by SOMIN

Séance de cours sur Google Analytics 4, Meta Ads Manager et les insights concurrentiels avec SOMONITOR.

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

Discussion informelle sur l'usage responsable des grands modèles de langage en marketing, coanimée par le Prof. Aleks Farseev à Block71 Singapore.

Intervention · 2024The Intelligent Advantage: Large Language Models Redefining Marketing Decision-MakingTechnology for Marketing (chaîne YouTube)

Comment les LLM accélèrent l'analyse des concurrents, des personas, de la voix de marque et des points de friction, et pourquoi ils doivent soutenir les marketeurs plutôt que les remplacer.

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

Démonstration en direct de SOMONITOR pour le secteur du voyage.

Podcast · 2023 · en russe«Нужно разобраться со скиллами, с головой, а потом уже деньги искать» (Il faut d'abord régler la question des compétences, puis chercher l'argent)MTS StartUp Hub, podcast «От сида до экзита» (Du seed à l'exit)

Entretien en russe sur la construction de SoMin.ai à l'étranger, le ralentissement du capital-risque et la question de savoir si les LLM sont une réelle opportunité de croissance.

Démo · 2023SoMin.ai Platform DemoAlex Farseev (chaîne YouTube)

Présentation des modules SOADS (ciblage publicitaire de longue traîne) et SOMONITOR (scoring créatif, assistant LLM SODA).

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

Portrait du parcours de la recherche académique à la plateforme adtech Somin.AI et à ses quatre modules.

Intervention · 2023Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationWSDM 2023 (Conférence internationale ACM sur la recherche Web et l'exploration de données), Singapour

Intervention en conférence sur la technologie derrière le ciblage publicitaire et le scoring créatif, et sur son usage responsable.

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

Comment le machine learning pilote les plateformes publicitaires de Google et Facebook, et quelles techniques, comme le ciblage de longue traîne, améliorent la performance publicitaire.

Cours · 2020Lecture 1: Introduction (ITMO University, Social Media Computing)Cours de l'université ITMO ; Aleks Farseev (chaîne YouTube)

Cours inaugural d'une formation universitaire sur les plateformes de réseaux sociaux, les observatoires des réseaux sociaux et leurs défis.

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

Soutenance publique de thèse sur l'apprentissage multisources à partir de réseaux sociaux et de capteurs pour des tâches démographiques, de bien-être et de recommandation de lieux.

Cours · 2016 · en russeПрофилирование атрибутов пользователей из множества источников данных различной модальности (Profilage des attributs d'utilisateurs à partir de multiples sources de données multimodales)Club d'informatique du POMI RAS ; Лекториум (Lektorium)

Cours en russe sur la déduction d'attributs d'utilisateurs à partir de nombreuses sources de données de modalités différentes.

Marketing Mondays : obtenez le plugin Claude gratuit

FAQ

Questions fréquentes sur la recherche SOMIN

SOMIN repose-t-il sur de la vraie recherche en IA ?

Oui. SOMIN a été cofondé par le Prof. Aleks Farseev, et les modèles qui sous-tendent ses personas d'audience, son scoring créatif et son analyse concurrentielle sont issus des recherches que lui et l'équipe SOMIN publient depuis 2015, notamment des articles présentés à AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM et The Web Conference, ainsi que dans ACM Transactions on Information Systems.

Où la recherche de SOMIN a-t-elle été publiée ?

Cette page recense 28 articles, démos et résumés évalués par des pairs, publiés notamment dans AAAI, ACM MM, ACM TIST, ACM TOIS, ICMR, SIGIR, WSDM et WWW. Chaque entrée renvoie vers la page de l'éditeur ou le DOI, et vers un PDF en accès libre lorsqu'il existe.

Qui construit SOMIN ?

SOMIN est construit par des marketeurs chevronnés et un professeur d'IA. Le Prof. Aleks Farseev dirige la recherche et l'entreprise ; l'équipe SOMIN réunit des chercheurs en machine learning, dont plusieurs cosignent les articles ci-dessus, et des marketeurs qui travaillent chaque jour avec des équipes de marque et des agences.

Comment la recherche se retrouve-t-elle dans le produit ?

Le profilage d'audience multisources alimente les personas de SOMIN, la recommandation fondée sur la personnalité façonne des créatifs adaptés à chaque persona, la prédiction de la performance créative note les concepts avant le lancement, et l'IA explicable associée aux grands modèles de langage explique pourquoi les contenus des concurrents fonctionnent. La recherche en IA agentique garde les contenus générés distinctifs en les ancrant dans des données réelles de la catégorie.

Où voir des interventions sur SOMIN ?

Les interventions sont listées ci-dessus avec leurs liens : une intervention d'expert du secteur à ACM Multimedia 2025, une keynote à la Digital Marketing Conference Kuala Lumpur 2025, des cours à l'INSEAD et à la NUS, le pitch ATxSG 2026 et les sessions Marketing Mondays sur YouTube.

Voyez la recherche appliquée à votre catégorie

SOMIN analyse vos concurrents, vos créateurs et votre audience, puis vous remet des idées pré-scorées que vous pouvez briefer dès aujourd'hui.

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