CNET科技行者 9月12日 北京消息 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。藉助臉部識別技術(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別出街上走動的人。但是你是否知道機器視覺技術在未來營銷型應用程序的發展中也扮演著重要角色呢?
本文中，專欄作家Daniel Faggella研究了三種目前被應用於營銷方面的計算機視覺應用程序。
1.關聯廣告/圖片廣告
當Google AdSense或Google Display Network被嵌入到網站上時，用戶將看到與該網頁上文字相關的文字或圖像廣告(a)，或是根據用戶數據分析出的指向該特定用戶的廣告(b)。
那麼，圖片廣告呢?事實證明，部分公司(包括GumGum在內)可以通過識別上下文中的內容來在圖片中插入相關廣告。
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視頻正是在短時間內顯示了這項技術：
這是一項具有挑戰性的任務，直到最近才得以實現，而這歸功於過去兩三年來機器視覺的重大發展。
“直到最近，計算機才得以能夠理解語義，也就是，人類對圖片的理解，”機器視覺大師內森·赫斯特(Nathan Hurst)，Shutterstock的工程師表示。在最近的採訪中，他解釋道，過去的方法總是被歸結為標記圖像以識別其內容，直到工程師們構建了可以對大量圖像數據集進行培訓的機器學習模型。
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別一隻“狗”，更是能夠識別出“可卡犬”，因此廣告商現在可以針對特定的圖像環境來定位廣告。針對本田汽車用戶的電子商務業務不僅可以針對品牌搜索字詞(例如，在Google AdWords中進行搜索)，現在也可以僅針對本田汽車在相關網站上的圖像進行搜索。
2.打造適合用戶口味的廣告素材
在線世界正在轉向視頻，思科公司研究預測到2019年將有80%的網絡流量來自視頻。由於這種趨勢，不僅是大型新聞網站(如Mic和Verge)轉向視頻，各品牌公司也參與進來，希望從中獲益，但是這並非一件易事。
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於Facebook、Twitter或Pinterest才能達到最佳的營銷效果呢?
總部位於蒙特利爾的Envision.ai公司正在開發應用程序，結合大數據、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頻，並從中獲取最受歡迎的視頻或圖像，找尋規律，從而實現在合適的時間內將視頻或圖像內容推送給正確的用戶。（注：比如智能選擇視頻中合適的一幀畫面，作為展示在頁面上的截圖）
由於某個用戶或用戶組可能會根據時間的變化而更改點擊行為，因此需要對AI系統進行大量培訓，以便及時根據用戶或用戶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帖子就表示，聯合利華的Axe身噴霧已經有了10萬個不同版本的“Romeo Reboot”視頻用於在社交媒體的宣傳活動。
對用戶和細分市場的“校準”已成為常態，因此大型消費品牌公司也別無選擇，只能選擇利用計算機視覺技術來進行此類工作。
3.對廣告反饋的面部識別
在線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內有多少會話、用戶、點擊等。他們可以將特定廣告校準到特定類型的用戶或地理位置，甚至是一週中的某幾天。這種數字“足跡”允許公司收集大量數據，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“用戶”和跟蹤“在這個廣告標牌10英尺內行走的人數”是大相徑庭的 - 後者顯然更具挑戰性。跟蹤“視頻內容的點擊次數”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物理世界的侷限性，他們採用在線測試，並不斷調整該項技術，使其能夠脫機運行。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標牌。
在未來，桌面和(特別是)移動設備上的廣告可以通過面部識別來收集關於注意力和情緒的細節，並根據這些反饋，以幫助確定下一個應該顯示的廣告或廣告本身應該改變的細節。
MarTechToday；編譯：科技行者>
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