Viscovery用影像識別分析技術讓影片廣告媒合更精準、更具彈性

藉由識別影片內容物件、場景等元素，藉此媒合合適廣告內容與行銷模式的創意引晴 (Viscovery)，過去不僅以此讓網路影片內容能結合更合適的廣告內容，同時也能透過影像識別分析做更具彈性的行銷項目調整，因此初期便吸引不少市場關注，甚至也進一步獲得NVIDIA投注資源。

相比傳統數位廣告是以文字內容比對為基礎，但對於沒有文字敘述的影片內容多半是藉由其他市場分析，之後再以人工方式判斷投放合適廣告，因此實際操作效率並不高，甚至可能出現投放廣告與影片內容完全不搭，因此難以獲得更好效益。而創意引晴藉由影像識別學習分析所提供廣告解決方案，則是鎖定動態影片內容，讓廣告主、行銷業者能更精準地針對影片內容投遞合適廣告，甚至更可在最佳媒合之下，可吸引觀看者完整看完一則廣告。

根據Viscovery研發部門副總陳彥呈博士說明，本身提供解決方案主要藉由影像識別學習分析大量的影片內容構成元素，其中包含人臉、衣服、文字、聲音、場景、動作情境或各類商品、商標等內容，同時除了藉由合作廠商提供影片內容，本身也會持續藉由網路爬蟲讓學習效果更趨精準，藉此加強在影片中的元素分析效果。而實際投放廣告時，基本上依然是由創意引晴負責依據合作廠商需求投遞最佳合適廣告，例如車廠希望在某支當紅影片中投放廣告內容，即可在影片中出現車輛片段時顯示車輛廣告，藉此讓廣告投放達成最大效益。

目前創意引晴以中國市場廣大數位廣告需求提供協助為主，其實在台灣地區也曾與幾間電視台合作，在將其影片內容分析比對產生大量的影片內容特徵標籤 (tag)後，即可利用這些標籤更精準地投放廣告。而前年開始導入NVIDIA GPU運算加速之後，則是藉由大量影像識別分析運算學習辨認影片內容多項特徵，進而以自動化方式建立影片內容標籤，但廣告投放部分依然需要後台以人力點選方式進行，因為其中涉及廣告行銷內容如何執行等考量，暫時還無法納入自動化運算，但未來將會在此部份持續精進。

同時，由於每次廣告媒合規模、投放時間長度並不相同，加上部分因素考量，Viscovery目前均以自建伺服器進行運算，而非配合租賃公有雲服務，藉此確保每次廣告媒合之間的伺服器資源彈性配置與花費成本。