视频广告欲借力 人工智能破解商业化困境

何天骄

[德国市调公司Statista报告指出，2015年全球视频广告营收约为160亿美元，预计2018年将达300亿美元。]

《锦绣未央》241.6亿点击量、《微微一笑很倾城》172.5亿点击量、《三生三世十里桃花》300亿点击量……近年来，随着视频网站的崛起，大制作的热门影视剧点击量屡创新高。视频网站行业发展十多年，日均覆盖人数、视频播放量、浏览时长三大指标连创新高。而令人唏嘘的是，全视频网站行业至今依旧陷入巨额亏损。

近日，在2017第十六届中国广告与品牌大会上，国内最大的人工智能视频广告公司之一Viscovery创始人兼CEO黄俊杰向与会者展示了最新的人工智能视频广告投放技术——通过人工智能技术对图像视频进行识别、分析，从而达到精准化投放，推动视频广告的投放效率。这一技术革新主要依赖于人工智能技术在图像识别方面的重大突破。随着谷歌、Facebook等公司均在视频图像识别方面取得重大突破，这必将改变视频行业广告生态。

视频成连接人与商品新入口

近年来，随着视频重要性增强，人们越来越倾向以视频为媒介形式来获取与传播内容信息。第一财经商业数据中心(CBNData)发布的报告（下称“报告”）显示，从信息密度看，视频千倍于音频或图片，百万倍于文字，是最有效的信息传播方式。而影视文化产业的发展也推动了大量视频的产生。

报告同时指出，我国2015年人均GDP突破8000美元，物质消费的主导位置将逐渐被精神消费所取代，文化娱乐类应用的渗透率进一步提升，仅网络视频领域即可覆盖超七成网民，视频重要性增强，人们越来越倾向以视频为媒介形式来获取与传播内容信息。

视频成为连接人与商品服务的新入口。CBNData分析师刘力华指出，视频具备更好的激活人们消费商品、服务欲望的属性。视频作为一种信息密度高、吸引力强的媒介形式，消费者往往最易被视频形式所吸引、引发兴趣，并同时留下深刻印象。未来视频可以直接促成商业服务的交易或者间接影响用户心智进而间接推动商品交易的促成。

视频内容开始爆发，Ericsson的研究表明，到2021年，视频将占到所有移动数据流量的70%，相比2016年复合年增长率将达55%。越来越多的视频内容在视频网站上创下点击量新高，然而，视频内容平台光鲜的数据背后却隐含着常年无法盈利的伤痛。

德国市调公司Statista报告指出，2015年全球视频广告营收约为160亿美元，预计2018年将达300亿美元。Viscovery高级副总裁邓安安告诉记者，尽管市场巨大，但目前在视频上投放广告，存在不精准的问题：广告与视频内容不相关，用户不想看，导致广告价格上不去，只能靠延长时间补足，而这又进一步影响用户体验，形成一种恶性循环。

一方面是视频内容大爆发，并被认为是连接人与商品的新入口；另一方面，则是视频内容平台的巨额亏损。例如，爱奇艺2016年运营亏损27.65亿元（3.98亿美元），较2015年同期的亏损23.83亿元有所增加。优酷私有化之前的最后一份财报显示，优酷土豆2015年第三季度净亏损为4.356亿元（约6850万美元），上年同期的净亏损为1.976亿元(约合3110万美元)。优酷土豆2015年前三季亏损共超过2亿美元。腾讯视频没有上市，但腾讯视频官方高层在接受媒体采访时也承认目前未能实现盈利。而背后很大原因是视频商业化开发利用不足。如何解决这一问题，首先要让视频能够被识别。人工智能技术有望解决这一困境。

人工智能化解视频内容商业化困境

在日前的一个云计算技术大会上，谷歌对外展示了一个新技术：可以识别视频中的物体和内容，这也是机器学习研究的重大新成果。

机器对视频识别意义重大。黄俊杰接受第一财经记者专访时表示，过去视频内容标签化处理是通过人工对大段视频内容进行简单的文字标签化，这样的文字标签既不精准，也让视频被充分商业化开发利用。

“而人工智能技术就可以改变这一现状，以Viscovery为例，目前我们是全球唯一能够识别视频中七大内容，包括人脸、图片/商标、文字、声音、动作、物件、场景信息且最快的公司。在一段15分钟的视频里，我们可以打上2000个标签，包括男女主角出现的时间、品牌出现的时长、画面占比等。”黄俊杰表示，“通过实时的图像识别，对有商业价值的商品进行分析，帮助广告主实现精准投放。”

“上周，谷歌公司出面道歉，因为他们将广告主的广告投放到了不恰当的内容上面，过去广告投放大都是对观看的用户属性进行分析，进而进行广告投放，忽视了广告与视频是否匹配，因此，对视频内容进行精准的识别，进而根据不同的内容进行广告投放是未来的趋势。”黄俊杰说。“如果一个有着良好形象的品牌广告出现在一个恐怖视频片段中，这是任何一个商家都不愿意看到的。”邓安安表示。

当然，这一切必须依赖于技术的进步。Facebook的AI研究团队负责人YannLeCun表示：“机器视觉已经可以识别相当具体的事物，比如某个品牌的汽车，某个特定血统的狗，还能识别更抽象的事物，比如风景图、日落、婚礼或者生日party。”

黄俊杰表示：“目前人工智能对视频识别的误差已经小于人眼的误差，仅有3.5%的误差率，对于视频广告精准化投放来说已达可商业化利用的地步。经过测试，内容向关联性的广告投放相比于传统投放整体点击到达率提升60%，同样的预算产生2倍投资回报率，且用户的关注度、回忆度和好感度都有大幅提升，这样的广告对于品牌建立将提供更大价值。”

对于目前面临的挑战，黄俊杰认为，一个是机器对海量视频进行识别的精准化以及速度的进一步提升，另一个则是人工智能这一技术的应用价值能够被市场理解并接受。