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Pesquisa · Criado por profissionais de marketing experientes e um professor de IA

A pesquisa de IA revisada por pares por trás do SOMIN

As personas de audiência, a pontuação de criativos e as análises de concorrentes do SOMIN vêm de pesquisas do cofundador, Prof. Aleks Farseev, e do time do SOMIN, publicadas na AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM e The Web Conference, e na ACM TOIS.

Ver os artigos Assistir às palestras
28Artigos, demos e resumos revisados por pares
8Principais eventos, incluindo AAAI, ACM MM, SIGIR
2015Publicando desde

Quem está por trás do SOMIN

Profissionais de marketing experientes e um professor de IA, em um só produto

O Prof. Aleks Farseev cofundou o SOMIN depois de um doutorado na Universidade Nacional de Singapura sobre aprendizado de perfis de usuários a partir de muitas redes sociais ao mesmo tempo. Ele é professor-pesquisador em IA para marketing digital, e seu trabalho sobre perfilamento de audiência, recomendação orientada por personalidade e IA explicável para publicidade foi citado 577 vezes no Semantic Scholar (em 2026-10-17).

Ao lado do time de pesquisa, os profissionais de marketing do SOMIN transformam esses modelos nos playbooks que os times de marca e de agência usam toda semana: mapas de espaços em branco, personas e tensões, conceitos pré-pontuados e calendários de conteúdo.

Perfis de pesquisa

Números de citações do Semantic Scholar, 2026-10-17.

Do artigo ao produto

Sete linhas de pesquisa que funcionam hoje dentro do SOMIN

Cada linha de pesquisa abaixo é uma capacidade da plataforma. Clique em um artigo para lê-lo no site da editora.

01

Perfilamento de audiência a partir de muitas fontes de dados

Como descobrir quem é uma audiência a partir de posts, imagens, check-ins e sensores de várias redes ao mesmo tempo, e por que a fonte dos dados muda o que um modelo aprende.

No SOMIN hoje: personas de audiência e estudos de persona e tensão →
02

Conteúdo orientado por personalidade

Inferir a personalidade de uma audiência a partir do seu conteúdo e usá-la para escolher e gerar os posts aos quais essa audiência responde.

No SOMIN hoje: criativos e proposições alinhados à persona →
03

Pontuar criativos antes do lançamento

Prever o desempenho de um criativo de anúncio a partir de seu texto, imagem, segmentação e configurações, e depois explicar a pontuação para que um profissional de marketing possa agir.

No SOMIN hoje: conceitos pré-pontuados e pontuação de anúncios de mídia paga →
04

IA explicável e LLMs para análise de concorrentes

Combinar modelos de desempenho com grandes modelos de linguagem para ler as comunicações dos concorrentes e dizer por que algo funciona, e não só que funciona.

No SOMIN hoje: análise de concorrentes e de espaços em branco do SOMONITOR →
05

IA agêntica e cocriação de estratégia

Agentes que recuperam dados de contexto reais antes de escrever, para que o conteúdo continue distintivo em vez de convergir para o mesmo resultado genérico.

No SOMIN hoje: os agentes de IA do SOMIN e o plugin gratuito para o Claude →
06

Análise de criadores e influenciadores

Encontrar os criadores e as contas certos, classificar posts sociais com menos rotulagem e distinguir contas pessoais, de marca e de celebridades.

No SOMIN hoje: gestão de criadores e GMV →
07

IA responsável na publicidade

As questões éticas e de privacidade levantadas pelo perfilamento automatizado, pela segmentação de anúncios e por criativos generativos.

No SOMIN hoje: como o SOMIN trata dados pessoais →

Publicações

Artigos de conferências e periódicos de primeira linha

Artigos completos e artigos de periódicos na AAAI, ACM Multimedia, SIGIR e nas ACM TOIS e ACM TIST.

  1. ACM TOIS · 2025 · Artigo de periódicoFusing 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 · Artigo 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 acesso aberto
  3. AAAI · 2017 · Artigo 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 acesso aberto
  4. SIGIR · 2017 · Artigo 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 · Artigo de periódicoTweet 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 · Artigo de periódicoLearning 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.

Artigos, demos e resumos em eventos de primeira linha

Artigos, artigos de indústria e de demonstração e resumos de estudantes na ACM Multimedia, AAAI, SIGIR, WSDM, The Web Conference, ICMR, CLEF e WebSci.

  1. SIGIR · 2026 · ArtigoSOMIN: 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 · ArtigoMindFuse: 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 acesso aberto
  3. WWW · 2025 · Artigo complementarSOEX: 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 da indústriaSOMIN: 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 · ArtigoAgainst 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 acesso aberto
  6. WSDM · 2023 · Artigo de demonstraçãoSoCraft: 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, demonstração.
  7. WSDM · 2023 · Artigo de demonstração"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, demonstração.
  8. WSDM · 2021 · Artigo de demonstraçãoSoMin.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), demonstração.PDF de acesso aberto
  9. AAAI · 2020 · Resumo de estudanteI 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 acesso aberto
  10. AAAI · 2019 · Resumo de estudanteA 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 acesso aberto
  11. ACM MM · 2018 · ArtigoSoMin.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 · ArtigoMulti-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 · Resumo de estudanteTowards 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 acesso aberto
  14. ACM MM · 2016 · Artigo de demonstraçãobBridge: 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 · Artigo 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 · ArtigoCross-Social Network Collaborative RecommendationAleksandr Farseev, Denis Kotkov, Alexander Semenov, Jari Veijalainen, Tat-Seng Chua. Proceedings of the ACM Web Science Conference (WebSci '15).

Periódicos, workshops e 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 (sem revisão por pares).
  2. WSDM · 2023 · Resumo de palestraUnder 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 (resumo de palestra).
  3. Frontiers in Big Data · 2022 · Artigo de periódicoDo 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 (Pesquisa original).PDF de acesso aberto
  4. ICMR workshop · 2021 · Artigo de workshopTwo-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 acesso aberto
  5. ACM MM workshop · 2021 · Artigo de workshopImproving 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 · ArtigoPerson, 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 · Artigo360° user profiling: past, future, and applicationsAleksandr Farseev, Mohammad Akbari, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. ACM SIGWEB Newsletter, 2016, pp. 1-11.

Palestras e aulas

Keynotes, aulas e sessões do Marketing Mondays

O Prof. Aleks Farseev fala sobre IA na publicidade, do ACM Multimedia e do INSEAD ao Marketing Mondays. Os vídeos abrem no YouTube.

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

Pitch de startup dos quatro módulos do SOMIN (insights de concorrentes, identificação de lacunas, geração de conceitos e pontuação de anúncios pré-lançamento) com um estudo de caso da Mothercare.

Palestra de especialista do setor · 2025Will AI Make Agencies Obsolete? Rethinking the Future of AdvertisingACM Multimedia 2025, Dublin (Industry Expert Talk IET #2); vídeo no Marketing Mondays by SOMIN

Compara três formas de a IA entrar na publicidade (substituir, auxiliar e explicar o trabalho criativo) e como as agências estão se adaptando.

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

Participação do SOMIN no desafio de marca da L'Oreal sobre uma estratégia de conteúdo escalável liderada por criadores (vídeo publicado em 2025-07-14).

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

Keynote sobre IA generativa para segmentação de audiência e construção de campanhas, com um estudo de caso da Miraflora Wagyu usando SOMONITOR e GWI.

Aula · 2025INSEAD: How AI Cut Marketing Costs for a Beef BrandAula no INSEAD; Marketing Mondays by SOMIN

Aula sobre como insights de consumidores e concorrentes gerados por IA ajudaram uma marca americana de carne bovina premium a reduzir o custo de aquisição de clientes.

Aula · 2025NUS Engineering: Business Strategy with GA4, Meta Ads & SOMONITORNUS Engineering (alunos de Engenharia de Negócios); Marketing Mondays by SOMIN

Aula sobre Google Analytics 4, Meta Ads Manager e insights de concorrentes com o SOMONITOR.

Marketing Mondays · 2024Marketing Mondays: The Significance Of Responsible AI for Marketing Strategy & BeyondMarketing Mondays no Block71 Singapore; Marketing Mondays by SOMIN

Conversa informal sobre o uso responsável de grandes modelos de linguagem em marketing, coapresentada pelo Prof. Aleks Farseev no Block71 Singapore.

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

Como os LLMs aceleram a análise de concorrentes, personas, tom de voz da marca e pontos de dor, e por que devem apoiar os profissionais de marketing em vez de substituí-los.

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

Demonstração ao vivo do SOMONITOR para o setor de viagens.

Podcast · 2023 · em russo«Нужно разобраться со скиллами, с головой, а потом уже деньги искать» (É preciso resolver primeiro as habilidades e a cabeça, e só depois buscar dinheiro)MTS StartUp Hub, podcast «От сида до экзита» (Do seed ao exit)

Entrevista em russo sobre como construir a SoMin.ai no exterior, a queda do mercado de venture capital e se os LLMs são uma oportunidade real de crescimento.

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

Apresentação dos módulos SOADS (segmentação de anúncios de cauda longa) e SOMONITOR (pontuação de criativos, assistente de LLM SODA).

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

Perfil da trajetória da pesquisa acadêmica à plataforma de adtech Somin.AI e seus quatro módulos.

Palestra · 2023Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationWSDM 2023 (Conferência Internacional ACM sobre Pesquisa na Web e Mineração de Dados), Cingapura

Palestra em conferência sobre a tecnologia por trás da segmentação de anúncios e da pontuação de criativos e sobre como usá-la de forma responsável.

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

Como o aprendizado de máquina impulsiona as plataformas de anúncios do Google e do Facebook, e técnicas como a segmentação de cauda longa para melhorar o desempenho dos anúncios.

Aula · 2020Lecture 1: Introduction (ITMO University, Social Media Computing)Curso da Universidade ITMO; Aleks Farseev (canal do YouTube)

Aula inaugural de um curso universitário sobre plataformas de redes sociais, observatórios de redes sociais e seus desafios.

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

Defesa pública de doutorado sobre aprendizado multifonte a partir de redes sociais e sensores para tarefas demográficas, de bem-estar e de recomendação de locais.

Aula · 2016 · em russoПрофилирование атрибутов пользователей из множества источников данных различной модальности (Perfilamento de atributos de usuários a partir de múltiplas fontes de dados multimodais)Clube de Ciência da Computação no POMI RAS; Лекториум (Lektorium)

Aula em russo sobre como inferir atributos de usuários a partir de muitas fontes de dados de diferentes modalidades.

Marketing Mondays: obtenha o plugin gratuito do Claude

FAQ

Perguntas frequentes sobre a pesquisa do SOMIN

O SOMIN é baseado em pesquisa real de IA?

Sim. O SOMIN foi cofundado pelo Prof. Aleks Farseev, e os modelos por trás das personas de audiência, da pontuação de criativos e das análises de concorrentes vêm de pesquisas que ele e o time do SOMIN publicam desde 2015, incluindo artigos na AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM e The Web Conference e na ACM Transactions on Information Systems.

Onde a pesquisa do SOMIN foi publicada?

Esta página lista 28 artigos, demos e resumos revisados por pares em veículos como AAAI, ACM MM, ACM TIST, ACM TOIS, ICMR, SIGIR, WSDM e WWW. Cada entrada leva à página da editora ou ao DOI e, quando existe, a um PDF de acesso aberto.

Quem constrói o SOMIN?

O SOMIN é construído por profissionais de marketing experientes e um professor de IA. O Prof. Aleks Farseev lidera a pesquisa e a empresa; o time do SOMIN reúne pesquisadores de machine learning, vários deles coautores dos artigos acima, e profissionais de marketing que trabalham todos os dias com times de marcas e agências.

Como a pesquisa aparece no produto?

O perfilamento de audiência a partir de múltiplas fontes alimenta as personas do SOMIN, a recomendação baseada em personalidade molda criativos alinhados a cada persona, a previsão de desempenho criativo pontua os conceitos antes do lançamento, e a IA explicável com grandes modelos de linguagem explica por que o conteúdo dos concorrentes funciona. A pesquisa em IA agêntica mantém o conteúdo gerado distintivo ao ancorá-lo em dados reais da categoria.

Onde posso assistir a palestras sobre o SOMIN?

As palestras estão listadas acima, com links: uma palestra de especialista do setor no ACM Multimedia 2025, uma keynote na Digital Marketing Conference Kuala Lumpur 2025, aulas no INSEAD e na NUS, o pitch do ATxSG 2026 e sessões do Marketing Mondays no YouTube.

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