CDNvideo: Аналитическая платформа для интеллектуальной вставки рекламы

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: CDNvideo
Дата последнего релиза: 2019/02/28
Отрасли: Реклама, PR и маркетинг
Технологии: CMS - Системы управления контентом

2019: Анонс

28 февраля 2019 года компания CDNvideo совместно с tvzavr представили аналитическую платформу для интеллектуальной вставки рекламы в фильмы на базе технологий машинного обучения.

По информации компании, разработанное решение улучшает таргетирование рекламы на зрителя благодаря релевантности конкретных сцен фильма и рекламируемой продукции. К сценам работы в офисе больше подходит реклама гаджетов или офисной техники, рекламу автомобиля уместно вставить в сцену гонок или поездки. В зависимости от категории сцен («офис», «дом», «природа», «дорога» и так далее) в рамках «умного» продакт-плейсмента можно подключить разные группы рекламных роликов.

До разработки данного анализатора разметка сцен под вставку рекламных роликов выполнялась вручную и занимала до трех часов времени оператора для одного фильма. Среднее время разметки фильма с помощью анализатора CDNvideo составляет 15 минут, при этом есть возможность параллельного анализа множества фильмов на разных серверах.

Контроль за работой системы со стороны оператора сохраняется, но он направлен уже в большей степени на помощь в дополнительном обучении нейросети. Точность в определении нужных сцен возрастает по мере накопления анализатором опыта и обратной связи от оператора.

Онлайн-кинотеатр tvzavr предоставляет для данной разработки свой контент, на котором система сможет научиться выбирать метки для продакт-плейсмента как можно более точно. Таким образом, контент онлайн-кинотеатра является набором данных для нейронной сети CDNvideo, чтобы отработать технологию на практике, набрать необходимый для ее развития опыт. [1]

«
Мы видим потенциал в дальнейшем развитии продуктов на базе машинного обучения внутри нашей компании и наблюдаем рост спроса на них со стороны клиентов. Пока мы видим спрос на анализ фильмов и другого контента бизнес-тематики, которые смотрят граждане России с доходом выше среднего и в которые, соответственно, можно вставить рекламу товаров премиум-класса с высоким средним чеком. Но мы уверены, что со временем ценность рекламы на основе релевантности контекста с рекламируемыми товарами и услугами станет неоспоримой для всех участников рынка видеорекламы в Интернете.

Ярослав Городецкий, генеральный директор CDNvideo
»

«
На мой взгляд, это очень интересный эксперимент, как для tvzavr, так и для CDNvideo. На 2019 год все больше рекламодателей предпочитают делать свои ролики под конкретную целевую аудиторию. Поэтому чем лучше таргетированность рекламы, тем выше ее ценность. С одной стороны, технология machine learning позволяет сделать рекламу у нас на платформе, так сказать, более «умной» – направленной на конкретного зрителя, конкретные эмоции, которые тот переживает в момент просмотра. Например, если герой фильма ест какую-то вкусную еду – и в этот же момент включается реклама ресторана или продуктов питания – шансов, что зритель запомнит бренд, куда больше. С другой стороны, для нейросетей CDNvideo – это отличный опыт, который поможет отработать все ошибки, сделает технологию более точной и быстрой.

Александр Павлов, технический директор tvzavr
»

Примечания



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год

  Системы КлиК (ранее BMicro, БМикро) (10, 113)
  Microsoft (43, 100)
  1С-Битрикс (18, 68)
  IBM (13, 30)
  Eastwind (Восточный Ветер) (2, 5)
  Другие (126, 46)

  Microsoft (1, 5)
  IBM (1, 4)
  1С-Битрикс (2, 3)
  NetCat (НетКэт) (1, 1)
  Infor (1, 1)
  Другие (1, 1)

  Microsoft (3, 8)
  IBM (1, 6)
  1С-Битрикс (2, 3)
  LanCloud (ЛанКлауд) (1, 2)
  Evident Point Software (1, 1)
  Другие (1, 1)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год