use case: bessere Videovorschläge
Wie schaffe ich es, ohne ein umfassendes Nutzerprofil, bessere Vorschläge aufgrund des Sehverhaltens zu erstellen?
Die Herausforderung
Bessere Videovorschläge
Jede Videoplattform hat das Ziel, seinen Nutzern die bestmögliche und individuellste Customer Experience zu bieten, um sich von der Vielzahl an Konkurrenten abzuheben. Die Verweildauer soll gesteigert und die Interaktionsrate mit Werbeanzeigen erhöht werden. Diese Ziele können nur mit einem akkuraten und zuverlässigen Recommendation System umgesetzt werden, welches über Videotitel oder Videobeschreibung hinausgeht. Kann mir DeepVA dabei helfen, bessere Nutzervorschläge zu liefern?
Die Lösung
Deep Explorer
Der DeepVA Deep Explorer reichert ein Medienarchiv mit demografischem und faktischem Wissen an und ermöglicht ein Empfehlungssystem durch eine umfangreiche KI-basierte Analyse des Bildmaterials. Dies geschieht im Hinblick auf Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen den Assets, was in Bezug auf die Qualität deutlich über eine reine Interaktion des Nutzers über Zeit oder Nutzungsfrequenz hinausgeht. Die Kombination aus Nutzerdaten und Metadaten aus neuester KI-Technologie macht dieses System so präzise und verlässlich.
Das System kann On-Premise oder in der Cloud genutzt werden. Wenn es Teil eines Arbeitsablaufs sein soll, ist eine Integration erforderlich. Es muss eine Integration über die RESTful API geschaffen werden oder eine vorhandene Integration genutzt werden. Datenschutzvorgaben spielen bei dieser Entscheidung meist eine große Rolle und sollten Bedacht werden.
Welche Resultate können erzielt werden?
Bessere Produkte für die Nutzer: Bereitstellung von Kontext und Details
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Bessere Videovorschläge
Funktionsüberblick
Knowledge Graph
Knowledge Graph erkennt die Beziehungen zwischen Personen oder Objekten, stellt diese visuell dar und hilft somit, einen Schritt vor der Konkurrenz zu bleiben.
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