AI将如何改变广告行业，这里有三个计算机视觉应用案例

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9月12日，北京。当人们听到计算机视觉这个词时，他们通常会想到智能手机和自动驾驶汽车。借助人脸识别技术(机器视觉的一部分)，在你的智能手机上使用snapchat可以将小狗的脸叠加在你的脸上。自动驾驶汽车可以识别在街上行走的人。但是你知道机器视觉技术在市场应用的未来发展中也将发挥重要作用吗？

在这篇论文中，专栏作家丹尼尔法格拉研究了目前在市场营销中使用的三种计算机视觉应用。

1.相关广告/图片广告

当google adsense或google display network嵌入到网站中时，用户会在网页上看到与文本相关的文本或图像广告(A)，或者根据用户数据分析出的指向特定用户的广告(B)。

那么，图片广告呢？事实证明，一些公司(包括gumgum)可以通过识别上下文中的内容将相关广告插入图片。

例如，玩小猫的图片可能是宣传猫粮品牌的好地方，或者热带海滩的图片可能是宣传巴哈马度假租赁的好地方。一段关于口香糖的youtube视频在短时间内展示了这项技术:

这是一项具有挑战性的任务，直到最近才被认识到，这归功于机器视觉在过去两三年的巨大发展。

机器视觉大师shutterstock的工程师内森赫斯特说，直到最近，计算机才能够理解语义，即人类对图片的理解。在最近的一次采访中，他解释说，在过去，这种方法一直归结为标记图像以识别其内容，直到工程师们建立了一个可以训练大量图像数据集的机器学习模型。

通过该算法，该机器不仅能识别汽车，还能识别2004年的本田思域。这台机器不仅能识别狗，还能识别可卡犬，所以广告商现在可以为特定的图像环境定位广告。本田汽车用户的电子商务业务不仅可以搜索品牌词(例如，在谷歌广告词中搜索)，还可以在相关网站上搜索本田汽车图像。

2.创造适合用户口味的广告材料

网络世界正转向视频，思科研究预测，到2019年，80%的网络流量将来自视频。由于这一趋势，不仅大型新闻网站(如mic和verge)转向视频，品牌公司也参与其中，希望从中受益，但这不是一件容易的事情。

如果一个太阳镜品牌有100个新设计的图片，公司如何知道应该为facebook、twitter或pinterest选择哪些图片来达到最佳营销效果？

总部位于蒙特利尔的Envision.ai正在开发一个应用程序，它将大数据、人工智能和计算机视觉技术结合起来，对社交媒体上的无数图像和视频进行分析，从中获取最受欢迎的视频或图像，从而找出其中的规律，以便在合适的时间将视频或图像内容推给合适的用户。(注意:例如，智能地选择视频中合适的帧作为页面上显示的屏幕截图)

由于某个用户或用户组可能会随着时间的变化而改变点击行为，因此有必要对人工智能系统进行大量的培训，以便根据用户或用户组的新行为习惯及时调整广告投放。

例如，该项目视觉效果总监发布的一篇帖子指出，联合利华的axe Body Spray有10万个不同版本的罗密欧重启视频，用于社交媒体上的宣传活动。

用户和细分市场的校准已经成为常态，因此大型消费品牌公司别无选择，只能使用计算机视觉技术来做这种工作。

3.广告反馈的人脸识别

在线广告的好处之一是它的可追溯性。广告商知道有多少对话、用户、点击等等。在某一天或某一分钟。他们可以根据特定类型的用户或地理位置调整特定的广告，甚至是一周中的特定日子。这种数字足迹允许公司收集大量数据来帮助优化广告。

但是户外广告跟不上这项技术。追踪用户与追踪在这个广告标志10英尺范围内行走的人数有很大不同——后者显然更具挑战性。跟踪视频内容的点击次数也与跟踪观看这个户外广告超过3秒钟的人数有很大不同，后者更难。

然而，一些创新公司也在克服现实世界的限制。他们采用在线测试，并不断调整技术，使其离线运行。伦敦的盛世长城公司尝试了户外广告，即根据路过的人的反应实时改变户外标志。

将来，桌面上(尤其是)移动设备上的广告可以通过面部识别收集关于注意力和情绪的细节，并且根据这些反馈，帮助确定应该显示的下一个广告或者广告本身应该改变的细节。