use case: Contextual Tagging

Wie kann ich Werbestrategien auf Medieninhalten basierend gestalten?

Die Herausforderung

Werbung inhaltsgetreu platzieren

Werbung sollte die Zuschauer:innen bestenfalls dann erreichen, wenn sie sich mit einer bestimmten Thematik befassen. Intelligent ausgerichtete Markenkommunikation zielt darauf ab, potenzielle Kaufende zum richtigen Zeitpunkt mit einer passenden Botschaft zu bespielen. Auch bei kostenintensiven Werbebannern im Fernsehen ist das nicht anders. Es gilt daher festzustellen, an welcher Stelle eine Werbebotschaft am sinnvollsten eingesetzt werden kann. Die Individualisierung basierend auf ausgestrahlten Handlungen ist eine innovative Möglichkeit, den Ausspielzeitpunkt von Werbemitteln zu optimieren.

Wie kann mir DeepVA dabei helfen, Werbung dann zu platzieren, wenn sie thematisch zu den Inhalten der ausgespielten Szene im Fernsehen passt?

DeepVA Contextual Tagging Werbung

Die Lösung

Deep Media Analyzer

Mit dem Deep Media Analyzer können Sie mit dem Einsatz von KI die gezeigten Inhalte in den jeweilig ausgestrahlten Szenen erfassen. Mithilfe von Speech-To-Text kann das gesprochene Wort der Protagonist:innen in Textdateien bzw. -pakete umgewandelt und somit die Thematik analysiert werden. Dabei sind vor allem einschlägige Schlüsselworte wie beispielsweise „Frisch“, „Obst“ oder „Salat“ von Relevanz. Anhand dieser Stichworte kann nun simpel ein passendes Werbemittel ausgewählt werden. Unterstützend dazu wirken die Deep Media Analyzer Erkennungs-Funktionen wie die Object, Face und Landmark Recognition. Sie bieten eine umfassende Analyse der gezeigten Szene und können in Kombination mit der Spracherkennung die dargestellten Inhalte innerhalb kürzester Zeit erfassen.

Welche Resultate können erzielt werden?

Inhaltsbasierte Platzierung von Werbemitteln durch Erkennung des gesprochenen Worts

Kontextuelle Szenenerkennung durch Recognition Services

Thematisch ausgerichtete Kommunikation

0 %

schnellere Datenerfassung

0 %

Kostenreduktion

0 %

schnelleres Labeling

Diversitäts- und Gleichberechtigungsstatus

Funktionsüberblick

Speech-to-text

Sie können eigene Wörterbücher erstellen und verwenden, sowie eine Sprechererkennung nutzen, um Aussagen auch bestimmten Personen zuzuordnen. Unsere Speech-to-Text Funktion automatisiert diesen Vorgang.

Face recognition

Die Gesichtserkennung von DeepVA wurde entwickelt, um alle bekannten Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens zu erkennen, wie z. B. Personen aus Politik, Sport, Kunst, Unterhaltung und Wirtschaft.

Visual concepts recognition

Die Objekt- und Szenenerkennung identifiziert und kennzeichnet verschiedene Objekte und Szenen.

Landmark recognition

Identifizierungssymbole sind wichtig für einen Regionalbezug. Unsere Landmark Recognition erkennt regionale Wahrzeichen und stellt diese Informationen frame-genau bereit.

Fabian Lindner

Kontakt

Haben Sie noch Fragen?

Geben Sie unten Ihre E-Mail-Adresse ein, wir melden uns dann so schnell wie möglich bei Ihnen.

Verwandte Anwendungsfälle

Werfen Sie den Blick auf unsere anderen Use Cases

Tage :
Stunden :
Minuten :
Sekunden

Neueste KI-Nachrichten

Abonnieren Sie unseren Newsletter

Keine Sorge, unser Newsletter ist für wichtige Neuigkeiten reserviert, so dass wir nur hin und wieder ein paar Updates versenden. Kein Spam!

🎉 Unser neues Produkt Deep Live Hub: Ihre Komplettlösung für Live-Streaming!  
This is default text for notification bar