人工智慧創業的機遇與危機 視頻廣告能否借AI逆襲

2017/04/10

最近以來,人工智慧彷彿一夜之間成為科技創投圈新的「風向標」,似乎AI帶動了新的一輪創業熱潮。國內BAT也早已開始力推自家在人工智慧領域的動作。以人工智慧為代表性的自動化技術,在國內社會中引起了軒然大波,在美國甚至有研究報告指出,美國有47%的工作在未來20年被自動化技術淘汰。人工智慧的熱潮已起,這場技術與創新的「大戲」,也漸漸進入白熱化。

去年Alpha Go橫掃圍棋界,令無數人為之瘋狂。AlphaGo的主要工作原理是「深度學習」,這也是各行業人工智慧的工作原理,但分散式計算的AlphaGo下一盤棋僅電費就要3000美元,這是非常「不合理」的。雖然說,科學技術的進步與商業層面的運用密不可分,但從實驗室完全走向工業和商業,以AlphaGo為代表的人工智慧還有很長一段路要走,而這一條路對於普通創業者而言,只是一條「死路」。

機遇與危機並存

反觀人工智慧的創業創新,業內眾說紛紜。理論上人工智慧可幫助人類進行更高效、節約的進行工作,人在社會進步的過程中,不斷發明與創造新的工具去服務自己,從而讓自己能夠節省更多的時間去開拓與創新,繼續去研究下一項「工具」。

對企業家而言,產品的打磨與商業的結合運用最終都是為了獲利以及帶來巨大的社會效益用於回饋,巨大投入與研究換來對未知市場的探路,對企業家而言,並不是一個很合算的「買賣」。而人工智慧也同是如此,無論是對於巨頭企業還是普通創業者,人工智慧需要結合垂直領域,解決該領域目前所出現人工所無法去解決的問題,這也是人工智慧最大的機會。

人工智慧領域運用的場景與行業有很多,但任何行業所運用的人工智慧都聚焦在技術、數據與場景。任正非在今年年初的一次內部研討會上曾表示,「高質量的數據是人工智慧的前提和基礎,高質量數據輸出要作為作業完成的標準。根據業務場景來看多快數據算實時,不要形而上學,要根據必要的需求來獲取這些所謂實時數據。」數據是人工智慧的「血液」。

人工智慧在視頻領域的運用

我們來聚焦人工智慧在視頻領域的運用,在通過大量素材的積累和學習,在一則無論是視頻文件還是視頻直播中,透過人工智慧可以進行智能視頻分析和計算,快速尋找視頻中存在現象與物品,並可以根據設置反饋以及做出相應的處理。在視頻內每一幀,都可以被用來搜索物體、場景、形象等等。人工智慧在其中的運用結合視頻內容的規則,能夠給予內容「決策者」前所未有的幫助,比如視頻廣告、視頻搜索及互動、智慧零售、安防等。

「過去視頻內容處理是通過人工的方式對大段視頻內容進行簡單的文字標籤化,人工智慧的介入徹底顛覆這一現象,以Viscovery為例,能夠識別視頻中七大內容,包括人臉、圖片/商標、文字、聲音、動作、物件、場景信息。在一段1小時的視頻里,分析出6000-8000個標籤。在識別視頻片段的時候,再透過事後的語義分析和情境分析去了解內容。」Viscovery創始人兼CEO黃俊傑近日在筆者採訪時表示。

在人工智慧大熱的時代中,Viscovery也是在時代背景下的一家創業公司,Viscovery是國內一家全球視頻識別技術與視頻內容大數據公司,以深度學習技術為技術,獨創VDS智能視頻探索平台,以FITAMOS整合的計算機視頻與深度學習技術,識別視頻中7大內容。挖掘視頻內容中的價值信息,為企業提供關於視頻服務的新型解決方案。

繁榮的表象與蕭條的內在

視頻是人們接受外界信息最重要的媒介之一,並且隨著網路的發展,視頻在其中的佔比也逐漸上升。據《Ericsson Mobility Report》報告顯示,到2021年,視頻或將佔據移動端流量的70%,未來五年的CAGR(複合增速)將達到55%,青少年花費85%或更多的時間在智能手機視頻觀看上。

視頻內容的發展是大勢所趨,各平台為搶奪流量紛紛推出優秀內容,在內容驅使下,視頻網站流量與內容點擊一度創新高。「多數視頻網站最大的困境和痛點是雖然擁有很高的流量,整體營收數據也不錯,但無法獲利,這主要因為IP的購買和自製劇的創作,以及通過很多營銷方式創造平台流量。」黃俊傑在採訪中表示。

數據顯示,愛奇藝2016年運營虧損27.67億元,2015年虧損23.83億元;優酷私有化之前的最後一份財報顯示,優酷土豆2015年第三季度凈虧損為4.356億元。暴風集團2016年扣除非經常性損益后歸屬於上市公司股東的凈利潤為3757萬元,較上年下降31%;樂視。。。

2016年上半年,網路視頻用戶規模達到5.14億,占網民總數的72.4%,2016年幾乎每家視頻網站的會員數量都有翻倍的增長,視頻內容超高的點擊與會員的增加卻與視頻網站盈利相反,大多數視頻網站目前依然虧損。

對於視頻平台,廣告和會員是盈利的兩大主要因素,而兩者之間又存在很微妙的關係。廣告是視頻平台網站的主要收入來源,除了依託於平台「非會員」觀看的片頭廣告外,播放中的彈幕廣告,視頻節目兩側的廣告等,幾乎把能安插廣告的地方都會有廣告。相關數據顯示,16%的網路視頻用戶拒絕收看前置貼片廣告,39%的用戶表示很難看完30秒廣告。在國外,情況也類似。一項調查顯示,一段30秒廣告在長視頻、中視頻、短視頻的完成率分別是90%、73%和63%。

易觀國際分析師指出,「視頻時長越長,點擊者對廣告的容忍度越高,相反亦然。這是國外內對網路視頻廣告容忍度的統一認識。很多網路視頻廣告時間的表現形式太單一,完全沒有發揮和利用整個新媒體更多的相對互動性的價值傳遞」。

除了視頻廣告形式單一外,視頻商業化模式的不足也是造成平台的重要原因。人工智慧在視頻領域的運用能否化解當下平台所遭遇的瓶頸?

黃俊傑表示:「目前人工智慧對視頻識別的誤差僅有3.5%,對於視頻廣告精準化投放已經可以商業化利用。在不改變視頻內容本身以及廣告素材內容的情況下,Viscovery分析視頻內容找出最適合插入匹配廣告的時間點。經過測試,內容相關聯性的廣告投放相比於傳統投放整體點擊到達率提升60%,且同樣的預算投入產生2倍投資回報率,選擇合適的時間點播出相匹配的廣告,效果提升,重點改變對於廣告的認知。」

過去在大數據通常以文字資料為主,文字資料容易被電腦讀懂,可以用斷詞斷句的方式去把一篇文章的核心找出來。而與之相比視頻的區別很大,存在設備中只是一個檔案,傳統情況下只能提供檔案的基本信息。黃俊傑稱,透過Viscovery的VDS平台,可以分析視頻內每一分每一秒每一幀,分析人、時、地、物來描述視頻,經過視頻內容識別分析之後,所有價值內容可以通過標籤進行搜索從而產生更多廣告機會,即自動化尋找到視頻中具體哪個時間點與投放廣告內容關聯度最高,從而實現精準投放,提升廣告轉化效果。

人工智慧除了可以幫助視頻廣告實現情境化投放,更強調的是視頻雙向互動。例如個別視頻網站推出的「邊看邊買」。Viscovery可以幫品牌、廣告主或媒體去分析出不同場景中更適合的商鋪商品的「溝通」。對的場景中,讓用戶與視頻內容產生互動,這就是人工智慧切入視頻廣告行業的機會。

對於人工智慧在視頻廣告領域趨勢,黃俊傑認為,國內今年視頻投放預算有望超過500億,全球視頻廣告市場是300-400億美金,並且依照ROI投資報酬率廣告預算會擴大。除了廣告,各行各業都開始使用人工智慧,預計三年內,人工智慧協助視頻廣告行業,完全改變整個生態。通過計算機對視頻內容進行識別與分析,自動產生一個與用戶關聯性的互動,這是人工智慧切入視頻廣告的機會,將原本的定製化變成自動化。

在筆者看來,雖然人工智慧泡沫湧現,但AI是趨勢,人工智慧創業需要落實到真正可應用的垂直領域,幫助企業提高產能,助力實現產業升級提高效率,而這也是人工智慧創業者的機會。在視頻、視頻廣告領域,能否藉助AI實現逆襲,在短期即可通過實際去驗證。

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