AI将如何改變廣告業，這裡有三個計算機視覺應用案例

當人們聽到計算機視覺一詞時，經常會想到智能手機和自動駕駛汽車。借助臉部識别技術(機器視覺的一部分)，在智能手機上使用Snapchat可以給你的臉部疊加上小狗的臉。自動駕駛汽車可以識别出街上走動的人。但是你是否知道機器視覺技術在未來營銷型應用程式的發展中也扮演着重要角色呢?

本文中，專欄作家Daniel Faggella研究了三種目前被應用于營銷方面的計算機視覺應用程式。

1.關聯廣告/圖檔廣告

當Google AdSense或Google Display Network被嵌入到網站上時，使用者将看到與該網頁上文字相關的文字或圖像廣告(a)，或是根據使用者資料分析出的指向該特定使用者的廣告(b)。

那麼，圖檔廣告呢?事實證明，部分公司(包括GumGum在内)可以通過識别上下文中的内容來在圖檔中插入相關廣告。

例如，玩小貓的圖像可能是投放貓食品牌廣告的好地方，又或者熱帶海灘的圖像可能是宣傳巴哈馬度假租賃的好地方。GumGum的一個YouTube視訊正是在短時間内顯示了這項技術：

這是一項具有挑戰性的任務，直到最近才得以實作，而這歸功于過去兩三年來機器視覺的重大發展。

“直到最近，計算機才得以能夠了解語義，也就是，人類對圖檔的了解，”機器視覺大師内森·赫斯特(Nathan Hurst)，Shutterstock的工程師表示。在最近的采訪中，他解釋道，過去的方法總是被歸結為标記圖像以識别其内容，直到工程師們建構了可以對大量圖像資料集進行教育訓練的機器學習模型。

通過算法，機器不僅可以區分“汽車”，而且還可以區分“2004本田思域”，機器不僅僅能夠是被識别一隻“狗”，更是能夠識别出“可卡犬”，是以廣告商現在可以針對特定的圖像環境來定位廣告。針對本田汽車使用者的電子商務業務不僅可以針對品牌搜尋字詞(例如，在Google AdWords中進行搜尋)，現在也可以僅針對本田汽車在相關網站上的圖像進行搜尋。

2.打造适合使用者口味的廣告素材

線上世界正在轉向視訊，思科公司研究預測到2019年将有80%的網絡流量來自視訊。由于這種趨勢，不僅是大型新聞網站(如Mic和Verge)轉向視訊，各品牌公司也參與進來，希望從中獲益，但是這并非一件易事。

如果某太陽鏡品牌擁有100張最新設計的圖像，那麼該公司如何知道應該選擇哪些圖像用于Facebook、Twitter或Pinterest才能達到最佳的營銷效果呢?

總部位于蒙特利爾的Envision.ai公司正在開發應用程式，結合大資料、人工智能與計算機視覺技術，解析在社交媒體上無數的圖像和視訊，并從中擷取最受歡迎的視訊或圖像，找尋規律，進而實作在合适的時間内将視訊或圖像内容推送給正确的使用者。（注：比如智能選擇視訊中合适的一幀畫面，作為展示在頁面上的截圖）

由于某個使用者或使用者組可能會根據時間的變化而更改點選行為，是以需要對AI系統進行大量教育訓練，以便及時根據使用者或使用者組新的行為習慣對投放廣告進行調整。

例如，該項目視覺效果總監給出的一個文章就表示，聯合利華的Axe身噴霧已經有了10萬個不同版本的“Romeo Reboot”視訊用于在社交媒體的宣傳活動。

對使用者和細分市場的“校準”已成為常态，是以大型消費品牌公司也别無選擇，隻能選擇利用計算機視覺技術來進行此類工作。

3.對廣告回報的面部識别

線上廣告的好處之一是其可追蹤性。廣告商知道在特定日或分鐘内有多少會話、使用者、點選等。他們可以将特定廣告校準到特定類型的使用者或地理位置，甚至是一周中的某幾天。這種數字“足迹”允許公司收集大量資料，以幫助優化廣告投放。

但戶外廣告卻無法跟上該項技術的腳步。跟蹤“使用者”和跟蹤“在這個廣告标牌10英尺内行走的人數”是大相徑庭的 - 後者顯然更具挑戰性。跟蹤“視訊内容的點選次數”和跟蹤“觀看這個戶外廣告超過3秒的路人數”同樣也是非常不同，後者難度更大。

然而，一些創新公司也正克服實體世界的局限性，他們采用線上測試，并不斷調整該項技術，使其能夠脫機運作。倫敦的M&C Saatchi公司已經就戶外廣告進行了嘗試，即根據走過的人的反應實時改變戶外标牌。

在未來，桌面和(特别是)移動裝置上的廣告可以通過面部識别來收集關于注意力和情緒的細節，并根據這些回報，以幫助确定下一個應該顯示的廣告或廣告本身應該改變的細節。

原文出處：科技行者

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