Команда онлайн-кинотеатра MEGOGO приступила к тестированию новых технологий, основанных на компьютерном зрении и нейронных сетях, которые в самое ближайшее время выведут медийную рекламу на новый уровень. Речь о технологии распознавания образов в потоковом видео. В компании верят, что смогут изменить сам подход в рекламе с помощью инноваций, которые позволят одновременно снизить рекламную нагрузку на пользователей видеоплатформы и на порядок повысить эффективность рекламы.
Новые эволюционные форматы рекламы, которые готовит MEGOGO к запуску: глубокое таргетирование, врезка и таргетирование рекламы в ТВ-потоках, связь с e-commerce платформами, расширенный контент на “вторых экранах” и непосредственно в плеерах, прямая коммуникация со зрителем, основанная на Big Data и прочее.
Представить рынку технологии и запустить первые рекламные кампании в революционном формате MEGOGO планирует уже этой осенью.
По словам директора по маркетингу онлайн-кинотеатра MEGOGO Ивана Шестакова, рекламный рынок СНГ сейчас переживает этап взросления, и уже назрела потребность изменять саму парадигму рекламного сообщения. «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».
О революции в MEGOGO заговорили всерьез недавно, с появлением первых результатов тестов совершенно новой технологии распознавания образов в потоковом видео. В компании рассказывают, что пропустили часть своей библиотеки фильмов через алгоритмы, использующие обучаемую искусственную нейронную сеть, и получили сотни тысяч меток (тэгов), которые с крайне высокой степенью вероятности определяют предметы, сцены, профили людей и их действия в видеоряде фильма или передачи. «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 пока не под силу, но найти самого Тьюринга в фрагментах кинохроники и даже определить, во что тот одет и что делает на видео, он уже может – это, мягко говоря, очень здорово!», – говорит директор по маркетингу MEGOGO Иван Шестаков.
Таким образом, как только новые алгоритмы обработают всю библиотеку видеосервиса и займутся телевизионными потоками, у команды MEGOGO будет достаточно возможностей, чтобы предложить рекламодателю глубоко таргетированную рекламу на свой платформе, которая к тому же, будет показана не только определенной целевой аудитории, но еще и будет появляться в зависимости от того, что происходит на экране. На сегодняшний день алгоритм уже обучен тысячам образам и уже сейчас, например, точно определяет, где в фильме появляется автомобиль определенного класса, определенного бренда и модели, человек определенного пола и возраста, скажем, разговаривающий по телефону, или просто чашка дымящегося кофе. Теперь осталось только показать нужную рекламу в нужном месте.
Таргетированные рекламные сообщения – это только начало. Следующие шаги планируемые в MEGOGO это:
• контекстная связь с e-commerce платформами, чтобы пользователи тут же могли заказать продукты и сервисы, которые они видят в видео;
• расширенная информация в телевизионном контенте – ведь платформа анализирует видео налету, даже во время прямого эфира на ТВ и может выдавать дополнительную информацию на второй экран – например, смартфона или планшета, в то время как пользователь смотрит какую-то телепрограмму.
Также на основе этих технологий в ближайшей перспективе – системы дополненной реальности вкупе с VR-технологиями, над которыми разработчики MEGOGO работают последний год. За это время в MEGOGO уже выпустили ряд приложений для просмотра 3D-фильмов и видео в формате 360 для очков виртуальной реальности.
Новые рекламные технологии, над которыми работает MEGOGO, подразумевают глубокий анализ видеоконтента, сопоставляя получаемые данные 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. Это знание о пользователе и контенте дает возможность определить наиболее подходящее время и место для восприятия определенных рекламных сообщений», – уверен Шестаков. Несомненно, эффективность рекламного бюджета напрямую зависит от релевантности рекламного продукта и контента, которые правильно старгетированы на отдельного потребителя.
В MEGOGO уверены, что успех рекламной модели проекта зависит от трех факторов: анализа и профилирования аудитории, глубокого анализа контента и принципов его потребления, а также, готовности рекламодателя воспринять новые рекламные форматы. И если с готовностью рекламодателей все достаточно просто – они относительно быстро принимают новые возможности, если видят их эффективность, то с технологической точки зрения дело обстоит сложнее.
Собирать всевозможные данные пользователей для технологичных компаний уже давно не проблема. Чуть сложнее оказалось анализировать огромные массивы данных. Но сегодня MEGOGO уже широко применяет математические статистические модели для закупки контента, продвижения тех или иных позиций библиотеки, выстраивает индивидуальные каналы коммуникации с каждым пользователем. «Закономерный шаг развития видеоплатформы – применение глубокого анализа Big Data в рекламном бизнесе. Раз это уже и так это делается в рекомендациях и закупках контента, то почему бы не использовать эти же методы для усиления рекламной модели, в одно и то же время сделав лучше рекламодателю и пользователю?», – заключает Иван.