MindReader v1

MindReader v1

Cassini Research · AI 檢測

MindReader v1 是一款網頁工具,它會接收你的內容,並逐區模擬人類大腦如何回應。你貼上腳本、放進通話逐字稿,或上傳文字,它就會回傳一張皮質熱區圖,再加上七項系統讀數,涵蓋注意力、直覺反應、個人共鳴、費力程度、記憶、社交驅力與語言。它為做 AI 廣告測試、銷售通話分析與提案審閱的人而打造,這些人在把真金白銀投到受眾身上之前,想先拿到一個訊號。說它是內容測試工具也行,它會在觀眾登場前先把場子讀一遍。

MindReader v1 的介面預覽

關於 MindReader v1

MindReader v1 是什麼

MindReader v1 是由 Cassini Research 打造的 AI 大腦反應模擬器。它不問人們對內容有什麼感受,而是把內容送進一個以真實 fMRI 資料訓練的運算模型,接著回報這些素材可能點亮哪些皮質系統。訴求很直接:別再猜腳本到底有沒有打中,在上市前先拿到一份情緒影響的讀數。

情緒影響分析通常靠問卷、焦點小組或行為測試。這些量的是人對體驗的看法,不是體驗本身。MindReader 把這件事翻轉過來。人不是變數,內容才是。

模型建在 TRIBE v2 之上,那是一套來自 Meta FAIR 的系統,用來預測皮質各處的血流活動。MindReader 用那層預測一次替七個系統評分,包括注意力、直覺反應與記憶。每一次執行都以超過 720 位參與者的 fMRI 為基礎,逐秒模擬 20,484 個腦表點。

最大的限制在於範圍。這是實驗性的 v1,主要調校成銷售通話的語言,而且目前只有文字讀數上線。音訊與影片在團隊強化流程期間暫停。免費使用也暫停中。你沒辦法單純註冊就開始測試。

開始使用

  1. 把內容準備成文字。想拿到最乾淨的讀數,大約抓 150 到 900 字。
  2. 選擇執行類型。單次讀數深入分析一份腳本,A/B 差異比較則對照同一段訊息的兩個版本。
  3. 在 X 上傳訊給 Cassini Research 申請使用權,因為目前免費使用暫停中。
  4. 把內容貼進啟動器並開始執行。每次試驗大約 6 到 12 分鐘。
  5. 讀取結果。你會拿到一張皮質圖、內容中最強的系統,以及一份白話摘要。

產品資訊

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免費方案否
付費方案By request
平台Web
開發者Cassini Research
類別AI 檢測
發布日期Oct 2024
最近更新Sep 2026
網站訪問量N/A
網站全球排名N/A
API 提供狀態否

適合對象

這項工具最適合的使用者、任務與情境。

使用者

  • 測試廣告的內容團隊:只要素材是文字,MindReader v1 就能在上市前告訴你哪些句子抓得住注意力。
  • 審閱通話腳本的銷售團隊:目前的讀數調校成銷售通話語言,所以提案與需求探索腳本能拿到最銳利的訊號。
  • 比較兩個版本的文案:A/B 差異比較會顯示哪份草稿拉來更多注意力、聽起來更貼近個人,不必等焦點小組。

任務

  • 比較兩個標題或開場鉤子:A/B 差異比較逐秒拆解兩份草稿之間到底改了什麼。
  • 壓力測試銷售提案:你能看出價值主張是仍扣著真實的客戶痛點,還是漂移成空泛的語言。
  • 標出腳本裡的弱點段落:時間序列檢視會指出注意力掉下去的準確區段。

情境

  • 廣告腳本的上市前審閱:在把預算壓進整檔活動之前,先拿到一個訊號。
  • 重寫一封轉換不佳的冷開發信:在一次比較執行裡,拿現行版本對上改寫版本。
  • 對還沒開拍的訊息做早期研究:在腳本階段就抓到問題,趁製作成本還沒堆起來。

主要功能

皮質熱區圖讀數

每次執行都會把預測的腦部活動映射到皮質熱區圖上。你能看到內容可能活化哪些區域、哪裡反應平淡。這是目前最接近「在任何人讀到之前,先看訊息怎麼落地」的做法。不用焦點小組。不必等待。

七項系統讀數

MindReader v1 在一次執行裡替七個皮質系統評分:注意力、直覺反應、個人共鳴、費力程度、記憶、社交驅力與語言。每一項都回答一個簡單問題,例如內容有沒有抓住注意力,或是有沒有讓人覺得熟悉。它是一份情緒影響的廣泛快照,而不是單一分數。

A/B 比較執行

比較執行會把兩段內容送進同一套模型,再把其中一個反應從另一個減掉。剩下的就是內容上的差異,不是觀眾的差異,因為兩段素材打在同一個族群平均皮質上。這個模式讓工具能用來測試哪個標題或鉤子勝出,也是銷售通話分析流程的核心。

單次執行讀數

單次執行會回報一段內容裡最強的系統,附上白話摘要。沒有 A/B 贏家,因為只有一個輸入。它回答的問題很簡單:這段內容要求平均皮質做什麼?就這樣。

建構於 TRIBE v2

預測來自 TRIBE v2,那是一套 Meta FAIR 模型,融合語言、視覺與音訊特徵,並以 1Hz 預測血流活動。MindReader 借用那一層,而不是自己訓練模型。這也是小團隊能端出研究級讀數的原因。

時間序列與和弦檢視

比較執行會把七個維度拆成時間序列,讓你能逐字看注意力上升與下滑。和弦與連結矩陣則會浮現共同活化的模式。這些進階檢視在單次執行上仍在 beta,而做 AI 廣告測試的族群會希望它們先能正常運作,才敢倚賴。

優缺點

優點

  • 在一次讀數裡結合七個情緒與認知系統,所以不必為注意力與記憶分開做測試。
  • A/B 差異模式隔離兩份腳本之間的差異,而不是把它們糊在一起,這在你測試細微措辭改動時很重要。
  • 立基於已發表的 fMRI 研究,包括 Penn、UT Austin、MIT、Stanford 與 Princeton 的成果,所以底層模型不是你得憑信念接受的黒盒子。
  • 時間序列檢視會指出腳本裡的具體弱點,不只是給一個整體分數。

缺點

  • 免費使用暫停中,使用需申請,所以你不能隨時想測就測。
  • 音訊與影片執行暫停,等於目前排除了對真實音訊廣告的測試。
  • 讀數高度倚賴銷售通話語言,其他內容類型拿到的結果較不可靠。
  • 網站提醒這是實驗性 v1,並要求你別上傳敏感內容。

常見問題

它模擬人類大腦如何回應內容,並回報哪些皮質系統被點亮。團隊用它來在上市前測試廣告、銷售腳本與提案,趁改一句話還便宜、觀眾還沒看到任何東西的時候。

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