Олександр Мельник
За словами Андрія Міми, влітку 2018 року під час власної кампанії «Будують чи тільки рекламують» в LUN.ua почали шукати найефективніші борди. Так було створено систему, яка за відеокартинкою визначає усі потрібні параметри. До них входять автоматичне визначення бордів у відео, відзнятому під час руху автомобіля, обчислення динамічних площ та часу в зоні поля зору та обрахування конкуренції з іншими бордами у реальному часі.
Як технологія допомагає у пошуку рекламних площ
Зазвичай рекламні агентства надсилають список з 500 «відібраних» рекламних місць, зазначає співзасновник LUN.ua. Серед них треба обрати 50. Вибір бордів при цьому дуже часто не враховує розпорошення уваги та показники перегляду. У компанії попросили агентство проїхати містом і зняти відео бордів на реєстратор для оцінки параметрів:
— Проблема була тільки в тому, що аби вибрати 50 кращих бордів з 500, треба зробити оцінку всіх 500. Це зайняло у агентства тиждень. Але де гарантія, що попередньо обрані агентством 500 варіантів були дійсно кращими і вони не пропустили якісь інші перлини? В ідеалі, потрібно проаналізувати всі конструкції, яких в Києві десятки тисяч. Причому, щомісяця конструкції прибирають, міняють, ставлять нові – тобто аналіз потрібно робити кожен місяць.
Команда FLAIR, яка займається штучним інтелектом і машинним навчанням, зробила систему, яка за відео визначає все що потрібно із визначенням усіх потрібних параметрів для оцінки бордів.
Технологію мають намір використовувати у 2019 році та запропонувати на ліцензування та продаж агенціям.
Раніше ми розповідали
Українці натренували штучний інтелект для оголошення зупинок у метро про те, як українці натренували штучний інтелект на оголошення зупинок у столичному метрополітені.