Технологии машинного обучения в медиапланировании

11.08.17

Системы, использующие технологии машинного обучения, полностью автоматизируют процесс медиапланирования и размещения DOOH (цифровой наружной рекламы), заменяя труд медиапланера работой интеллектуального робота.

Всё больше креативных индустрий обращают внимание на технологии машинного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта уже трансформируют рекламный рынок.

Искусственный интеллект приходит в офлайн

Рекламный рынок отчасти функционирует благодаря специалистам-медиапланерам, которые анализируют цели клиента и предлагают определенное количество показов на цифровых поверхностях. Медиаплан — основной инструмент в экономике медиа и рекламы.

Важно так разместить ролики, баннеры и контекстную рекламу, чтобы охватить наибольшее количество людей из целевой аудитории за минимальное количество времени. Специалисты анализировали огромное число медиаиндексов и метрик, чтобы оптимизировать закупку рекламы. Но теперь искусственный интеллект уже способен взять на себя работу профессионала и решать его задачу за меньшие деньги.

В любой деятельности, связанной с обработкой цифр и математикой, машина выполнит работу лучше и быстрее человека, и это факт.

Индустрия рекламы меняется с тех пор, как на рынке появились решения по programmatic, алгоритмической закупке рекламных площадей в интернете. Programmatic биржи научились использовать большие данные так, чтобы миллениалам показывать рекламу модной одежды, а молодым мамам — продукцию для новорождённых.

Если рассуждать о замене человека искусственным интеллектом, то придётся перевести все данные об аудитории (пол, возраст, интересы) в цифровой вид, чтобы затем построить модель для машинного обучения.

Согласно данным eMarketer, рынок DOOH в США — крупнейший в мире по доходам. К 2018 году доля цифровой наружной рекламы США достигнет 53% от всей наружной рекламы и составит $4,08 млрд.

Изменения на рынке DOOH затронули и Россию. С появлением систем искусственного интеллекта, таких, как Media Direction Group, «Яндекс» и Gallery, российские рекламодатели стали делать первые пилотные кампании, таргетируя наружную рекламу.

Технология анализирует аудиторию, сегментирует её по интересам, а затем выбирает из множества вариантов тот, который соответствует интересам людей, контактирующих с цифровым рекламным носителем.

В отличие от цифровых медиа, рекламе на билбордах недоступна ни одна из современных технологий профилирования, определения аудитории. То есть, по сути, владелец рекламного места знает только приблизительно, сколько людей проезжает мимо щита, но не знает ни их возраста, ни какие товары их интересуют. Как оценить эффективность рекламного размещения — тоже вопрос риторический.

Искусственный интеллект в DOOH

В 2015 году американский AT&T представил решение для «умного» планирования статичной наружной рекламы на основе данных сотовых операторов. Медиапланеры получили инструмент, который позволяет разработать адресную программу, основанную на информации о количестве аудитории, ее возрасте, поле, доходах, принадлежности к национальной группе. Данные, по сравнению со старой методологией подсчетов аудитории при помощи счетчиков, получались гораздо более точные, а целевую аудиторию стало возможным классифицировать по социально-демографическим признакам. Сейчас в США утвержден стандарт в медиаизмерениях цифровой наружной рекламы — MORE. В основе стандарта лежит технология Streetlytics, которая использует как данные мобильных операторов, так и GPS данные.

Это стало скачком в развитии индустрии наружной рекламы, но до конца не решало проблему с точностью данных, так как с момента планирования офлайн-кампании до ее реализации могли проходить месяцы, и данные просто могли устареть.

В январе 2015 года Porsche в Австралии запустили рекламную кампанию в аэропорту Мельбурна, которая строилась на распознавании модели и марки автомобиля. При помощи видеокамер на цифровой рекламной конструкции и софта IBM, который позволял определять, как близко находится владелец Porsche, система определяла релевантную аудиторию и делала таргетинг.

В России впервые цифровую наружную рекламу разместил искусственный интеллект. Уже через год после опыта рекламной компании Porshe, в декабре 2016, российские специалисты также стали проводить эксперименты по показу рекламы в режиме реального времени с использованием искусственного интеллекта. Российское представительство Jaguar совместно с агентством Mindshare использовали технологии машинного зрения, нейронных сетей и таргетинг.

Ограничением для повсеместного использования подобных решений с real time таргетингом является необходимость в дооборудовании рекламных конструкций видеокамерами, высокоскоростным каналом для передачи данных, постоянное электроснабжение и техобслуживание конструкций, что сказывается на стоимости рекламных размещений.

Системы, использующие технологии машинного обучения, позволяют не только находить нишевые целевые аудитории, проводить таргетинг, автоматически выбирать релевантный креатив, но и полностью автоматизируют процесс медиапланирования и размещения цифровой наружной рекламы, заменяя труд медиапланера работой интеллектуального робота.

Для рекламной индустрии в общем и для наружной рекламы в частности, данные кейсы означают одно: реклама становится более эффективной и прозрачной для рекламодателя.