Новости и события » Hi-Tech » Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе

Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе

Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе

Современная реклама сильно отличается от того, что создавало основу рыночных отношений прошлого века. Видео-, аудио- и интерактивные форматы рекламы стали повседневностью, а вирусные сетевые кампании практически вытеснили с рынка старую добрую классику. Разве что в оффлайне еще остались "старые" форматы рекламы, однако и они с каждым годом все больше мутируют, пораженные идеями вирусности и идеологией one shot - one kill.

Пользователь "взрослеет", перестает вестись на массовость, его раздражают рекламные ролики на ТВ и YouToube. Вместе с ним растет и развивается рекламный рынок, выводя на поверхность новые, эволюционные форматы рекламы.

Директор по маркетингу онлайн-кинотеатра MEGOGO Иван Шестаков отмечает, что на рекламном рынке СНГ уже назрела потребность в корне изменить подход к работе с рекламным контентом.

"Современные рекламные интернет-форматы хоть и обладают своими уникальными особенностями, но до сих пор являются потомками старой доброй оффлайн-рекламы, просто адаптированными под возможности браузера и приложений. Сегодня мы, как один из крупнейших игроков рекламного рынка, обладаем достаточной смелостью заявить, что можем придать совершенно иной импульс развитию рекламной индустрии".

Новые форматы

О революции рекламных форматов всерьез заговорили недавно - как раз после появления первых результатов тестирования технологии, основанной на распознавания образов в потоковом видео. Этот формат работает на специальных алгоритмах, использующих искусственную нейронную сеть, которую можно обучить. Анализируя видео при помощи этой системы, компания получает сотни тысяч тэгов, которые определяют предметы, сцены, людей и даже их действия в видеоряде.

Эта технология позволяет предлагать рекламодателю глубоко таргетированную рекламу, которая будет показана исключительно узкой целевой аудитории и будет появляться в строгой зависимости от того, что в каждый конкретный момент происходит на экране. На сегодня алгоритм обучен тысячам образов и способен точно определить момент появления в фильме автомобилей определенного бренда и модели, людей нужного пола и возраста, совершающих родственные рекламному контенту действия, и даже просто чашка ароматного кофе. Остается только показать нужную рекламу в нужном месте - и деньги пользователей плавно потекут в карман к заказчику.

"Сложно передать, насколько мы воодушевились, как только получили первые результаты. Конечно, новые алгоритмы - это еще не полноценный искусственный интеллект из фантастики и пройти тест Тьюринга ему пока не под силу. Но вот найти самого Тьюринга в фрагментах кинохроники и даже определить, во что тот одет и что делает на видео эта технология уже может. И это очень здорово!", - отмечает Иван.

Дальнейшее развитие

Таргетированные рекламные сообщения - только малая часть большого рекламного айсберга. Для того, чтобы эта технология приносила максимальный эффект, необходима тесная связь с e-commerce платформами, чтобы пользователи, не отрываясь от просмотра, могли заказать те продукты и сервисы, которые они видят на экране.

Кроме того, в скором будущем на рынке может появиться такая функция, как предоставление расширенной информации непосредственно в телевизионном контенте. Поскольку платформа способна анализировать видео даже во время прямого эфира, она может предоставлять дополнительную информацию о продуктах на "второй" экран. Таким дублирующим экраном может быть смартфон или планшет, на который будет выводиться рекламная информация, в то время как пользователь смотрит саму телепрограмму без рекламных пауз.

Новые рекламные технологии, над которыми работает MEGOGO, подразумевают глубокий анализ видеоконтента и сопоставление получаемых данных с массивами информации о поведении и интересах каждого отдельного пользователя.

"Если мы досконально знаем нашу аудиторию, выделяем каждую отдельную пару глаз и понимаем потребности их обладателя, то сможем показать именно тот контент, который будет интересен. Такое глубинное знание о пользователе и контенте дает возможность определить наиболее подходящее время и место для восприятия определенных рекламных сообщений", - уверен Шестаков.

В MEGOGO отмечают, что успех той или иной рекламной модели зависит от профилирования аудитории, глубокого анализа контента и принципов его потребления, а также готовности рекламодателя взаимодействовать с новыми форматами рекламы. Но если рекламодатели и готовы работать с новыми форматами, если видят их эффективность, то с технологической точки зрения дело все еще обстоит намного сложнее.

И здесь закономерным шагом развития рынка является применение глубокого анализа Big Data в рекламном бизнесе.

Любопытный факт

Реклама существовала еще до нашей эры. Древние Египтяне писали о продаже раба на папирусе, а в Древней Греции и Риме рекламные объявления высекались на деревянных и восковых дощечках.

Первой печатной рекламой считается объявление на одной из церквей Лондона о продаже молитвенника. Оно датируется 1472 годом - всего через 22 года после изобретения печатной машинки.

ИА «Newsmir.info». При использовании материала гиперссылка обязательна.

Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе

Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе

Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе

Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе

Компьютерное зрение и нейронные сети в рекламе


Продавщица родила в туалете и выбросила младенца в мусорник

Продавщица родила в туалете и выбросила младенца в мусорник

В Винницкой области работница магазина родила в туалете и выбросила младенца в мусорное ведро. Трагедия произошла 6 декабря в городе Хмельник. Обеспокоенные коллеги женщины вызвали "скорую", когда она закрылась в туалете на работе и долго подробнее ...

загрузка...

 

Вверх