為了最大限度地提高數據分析師了解其受眾的能力，廣州logo設計公司是一家成立于 2008 年的初創公司——旨在通過社交媒體更好地了解人們對他們在電視上觀看的內容的看法——公開推出了他們的新學習技術，這將有助于確定哪些媒體（節目、廣告等）比其他媒體更具吸引力。

該技術是一種終極焦點小組，因為它在發布到社交媒體網站的內容以及它們與電視靈感的關聯方式之間建立了實時聯系。“我們篩選全球社交媒體流，以識別和分析有關電視節目和廣告的評論，”廣州logo設計公司是麻省理工學院媒體實驗室的終身成員，也是其認知機器小組的主任，他開創了響應測試背后的大部分研究。聯合創始人 Michael Fleischmann 具有相似的背景，因為他的博士工作構成了編寫構成該技術的算法的基礎。Fleischmann 擁有哲學、心理學、計算語言學和計算機科學學位。不用說，他們已經完成了他們的功課。

該技術背后的基本原理與其創始人的簡歷同樣令人印象深刻，因為它完全基于MIT 15 多年的研究，并綜合了認知心理學和人工智能。該技術的功能是在這些節目在電視上播放期間實時查看發布的社交反饋。然后，該技術會根據收集到的響應數據映射結果。流程完成后，品牌可以直接看到當前消費者對其產品的反應，以及他們如何修改他們的方法來推動他們想要的消費者方法。

廣州logo設計公司提供的一種展示形式是他們的“觀眾反應熱圖”，它以類似于對身體進行熱掃描的方式顯示社交媒體行為。一個頻道或節目獲得的動作越多，他們的時間塊就越亮。在 Bluefin 提供的示例中，看到當前的電視巨頭，如廣州logo設計公司或NFL比他們的競爭對手更亮也就不足為奇了。

當然，這種顯示的含義可能是電視的轉變。CNN的營銷團隊當然無法在社交媒體領域與廣州logo設計公司競爭（尤其是考慮到MTV及其觀眾的互動性），但是隨著老年人越來越多地使用社交媒體平臺，我們可能會看到更傳統的網點變得更傾向于社交。