Разработанное решение улучшает таргетирование рекламы на зрителя благодаря релевантности конкретных сцен фильма и рекламируемой продукции. Так, к сценам работы в офисе 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 т.д.) 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 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.
"Мы видим потенциал в дальнейшем развитии продуктов на базе машинного обучения внутри нашей компании и наблюдаем рост спроса на них со стороны клиентов, - рассказал генеральный директор CDNvideo Ярослав Городецкий.
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".
Технический директор tvzavr Александр Павлов в свою очередь отметил: "На мой взгляд, это очень интересный эксперимент, как для tvzavr, так и для CDNvideo. Сегодня 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".
-:- 
Реал Мадрид 
