Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | CDNvideo (СДН-видео) |
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
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)