视频营销中的人工智能——情感识别,视频生成,等等

Ayn de耶稣
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Ayn在Emerj担任人工智能分析师,涵盖各行业的人工智能用例和趋势。她曾在埃森哲担任多个职位。

人工智能视频营销-情感识别,视频生成,和更多

eMarketer估计2017年,62%的全球互联网用户访问了数字视频,该数字预计到2020年将增加到63.4%。这可能是边际增长,但基本上,预计消费者将花费更多的时间观看视频内容。

随着世界上互联网的越来越多的互联网访问互联网,营销人员如何最好地利用数字视频来瞄准前瞻性客户?

本报告旨在让企业了解人工智能视频营销软件如何提高营销能力,以及企业如何从这些软件中获益:

  • 降低成本
  • 提高销售
  • 获取客户信息

对AI在营销中的更广泛应用感兴趣的读者可能会喜欢我们的更大市场营销中的机器学习——51位高管和创业公司的出口共识一块。

我们下面讨论的一些软件公司提供的系统声称是为视频广告工作的,而另一些则使用计算机视觉来洞察更传统的营销模式,如店内营销或电子邮件营销

情感认可 - 跟踪视频的回应内容

弥补市场研究

市场研究的影响,通过影响是MIT Media Lab的Spinoff,是一种情感检测应用程序,通过计算机愿望测量和报告用户面部表情。该应用程序旨在由内容创建者,研究人员和数字媒体专家使用来远程测试数字内容,广告,电影预告片和电视节目。

远程功能可能会节省企业的时间和其他资源,因为它省去了本地或海外参与者亲自前往工作室观看视频广告的麻烦。

通过不断地向软件输入许多面部表情的例子,如微笑或假笑,来训练它。系统识别和学习每个表情的关键特征,并将随着时间的推移学会识别它。该公司声称,其数据库已经发展到对87个国家的600多万张面孔进行分析,其情绪测量能力的准确率达到90%,该应用程序可以在光线差和背景噪音等具有挑战性的条件下工作。

该应用程序必须首先由测试参与者到他们的个人计算机下载,以使公司能够捕获数据。一旦应用程序安装在个人计算机上,它就会访问计算机的网络摄像头以检测和解释用户面部表情背后的情绪。在下面的2分钟的演示视频中,影响概述了企业如何从Affdex Emotion Analytics Dashboard收集洞察:

该公司报告称,Affdex通过网络摄像头测量面部表情。它首先实时识别人脸。然后,计算机视觉算法识别面部的关键标志,如眉毛的棱角、嘴角和鼻尖。

该公司还表示,通过深度学习,该软件分析这些面部区域的像素,识别20种面部表情,并将它们映射为7种情绪:愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、高兴、悲伤和惊讶。Affectiva称,Affdex还能根据测试者的外表预测他们的年龄、种族和性别。

其中一家公司的客户,火星公司.想要评估他们的广告是否唤起了消费者影响销售的预期情感。使用AFFDEX进行市场研究,来自法国,德国,英国和美国的超过1,500名参与者,我们被要求查看200多个广告展示MARS产品:巧克力,口香糖,宠物护理和速食食品。随着参与者的面部反应和情感反应通过网络摄像头捕获,该应用程序预测,在唤起强烈的“积极”情绪的广告中得分很高会有比诱发“消极”情绪的短期销售。

除了观看视频外,还要求参与者回复与产品相关的调查问卷。对此调查问卷的回应旨在支持情绪反应,使应用程序能够更好地预测短期销售结果,准确性为75%。

从结果来看,该应用程序有能力比较对产品的反应,并确定哪些产品引发了强烈的情绪,从而在市场上表现得更好。例如,结果显示,客户的巧克力广告能唤起最高的情绪,从而获得更好的销售。食品广告吸引的情感最少,但这一发现可能会帮助该公司修改其创意方法做出其他营销决定

另一个客户,eBuzzing.是一个视频广告网络,想知道哪些内容引发了观众的最强烈情绪,以弄清楚这会导致病毒广告。对于这项研究,超过2,600名参与者在YouTube上观看了40个视频广告,揭示了:

  • 充满情感的视频广告被分享的可能性增加了4倍
  • 让人微笑的视频广告有5倍的可能获得1000万的浏览量
  • 具有产品展示位置的视频广告比标准更多地参加3次
  • 电影续集的视频广告比平均电影预告片占用17%

考虑试用Affdex的企业可以在60天试用期后获得2.5万美元起的商业使用许可证。

Affectiva是麻省理工学院媒体实验室的一个分支,由首席执行官兼联合创始人Rana el Kaliouby领导,Rana el Kaliouby拥有计算机科学博士学位。她还获得了哈佛大学肯尼迪学院(Harvard Kennedy School)的高管教育和全球领导力学位。

凯洛

凯洛是一种计算机视觉软件,声称可以在视频和照片中识别和验证人脸。凯洛解释说人脸图像必须首先被登记到系统的数据库中才能被检测到。他们声称,该软件可以确定这些面孔上的独特面部特征,从而确定这个人的身份。Kairos声称,当出现人脸的其他例子时,他们的软件可以将新图片分解成关键特征,然后将它们与数据库中的人脸图像进行比较,以找到一个高度自信的匹配。

凯索斯还声称他们的软件可以检测到情绪。下面的1分钟视频展示了凯索斯的情感分析如何根据其表达地绘制面对各种情绪。这1:21分钟的凯索斯情感分析面部生物识别演示视频演示用户显示各种面部表情。即使在光线差的情况下,戴上眼镜,该应用程序也能识别情绪:

IPG使用Kairos Emotion Analysis进行大规模的、以消费者为中心的定性研究。该公司需要在不同地区和人群中测试广告和产品,并提高流程的周转时间和准确性。

IPG声称他们每月处理18,000,000个面部情感测量,帮助客户从小组移动到更大的规模定性研究,涵盖不同年龄和背景的人。

传奇图片需要准确了解观众对他们电影的反应。Kairos声称传奇影业使用他们的软件来测量每四分之一秒观看这部电影的观众的反应。在电影放映期间,每分钟记录了超过45万次的情绪测量,在整个电影过程中总共处理了大约1亿次面部测量。Kairos声称传奇影业在他们的营销活动的努力

企业套餐在软件上携带永久许可证,是定制的。该包装包括面部检测,面部识别,面部验证,情绪检测,年龄检测,性别检测,多面检测,注意力测量,面部特征,情绪检测,面部分组和分集识别等功能。它还包括商业时间和商业中断保险期间的电子邮件支持。

创始人兼首席执行官布莱恩·布拉克金曾在苹果和IBM工作过。

现在见解

现在见解,通过nviso.,是一种软件,可以通过使用3D成像技术分析面部表情和眼部运动来识别人类情绪。使用智能手机,平板电脑和计算机上的标准相机设备,可视智能功能与情感分析相结合,使其能够在实时检测和预测目标受众的情感参与。该应用可用于市场研究和产品开发。

根据该公司网站的信息,视频被上传到Insights Now门户网站,观众可以在那里观看。观众还被要求完成一项与视频相关的调查。在观看过程中,该应用程序捕捉观众的面部表情和反应,并将数据发送到Insights NOW服务器,由该软件实时分析和解释。一份关于观众情感投入的在线报告立即产生。

该技术捕捉人类七种主要情绪,并将它们解释为不同层次的情感投入。通过深度学习(deep learning)——一种需要系统重复执行计算以找到模式的机器学习类型——软件解释行为,并随着时间的推移不断学习和自我改进,提高了识别情绪的准确性。

该公司声称他们的面部表情数据库每天增长。目前,他们声称他们的软件已经分析了超过2500万面。

下面这段1分钟的视频由nViso的营销主管Michael O 'Sullivan主持,他快速描述了Insights NOW的面部识别人工智能是如何让营销人员能够发现哪些视频片段最能引起观众的共鸣。这可能会让他们提高广告的转化率。

企业现在可以使用Insights编写副本,开发和测试产品,提高A / B测试的质量。

广告公司寓言家工作室想知道与最终制作的视频相比,一个初步视频在情感投入方面的表现如何。该机构要求200名年龄在18岁到65岁之间的参与者观看两种类型的视频。参与者使用个人电脑上的网络摄像头,他们的反应被逐秒地分析。

根据调查,同一段视频的初稿和终稿都会引发强烈的情绪反应,但成品广告的制作质量越高,整体的情绪反应就越强烈。这项研究帮助该机构发现特定的图像或信息是如何引发情感的,这些见解如何被利用,并可能为该机构赢得更多的项目和客户。

nviso.已产生500万美元的收入。CTO与联合创始人博士Matteo Sorci博士在瑞士ÉcolePolytechniqueFédéanne的工程中获得了博士学位。

Insight软件开发套件

Insight软件开发套件(SDK)Sightcorp,是一个面部分析应用程序,它使用计算机视觉和深度学习技术捕捉和分析面部,当他们在受控的环境中观看视频、广告或网站内容时。

Sightcorp声称,InSight SDK可以通过网络摄像头实时捕捉用户的情感、人口特征和眼球运动。它可以将微小的面部动作转化为普遍的情绪,如快乐、惊讶、悲伤、愤怒等。然后,这些面孔会根据年龄或性别进行分类,这可能会让企业更好地了解受众的人口统计数据、偏好和购买行为。这些信息可以帮助他们做出营销决策。

在下面3分钟的视频中,Sightcorp解释了该应用程序如何解读人们的面部,以揭示他们的人口特征、性别、情绪状态和其他信息。

Crowdsight SDK.也是一款人脸识别软件,旨在在商业环境中同时追踪多个人。该应用程序通过网络摄像头收集观众的购物体验信息。除了识别七种常见的面部表情外,它还能确定年龄、性别、种族、头部位置和凝视的目光。

实时处理和生成数据,使企业能够根据受众的行为动态展示内容。

卡梅隆集团used Sightcorp’s CrowdSight SDK application (rebranded as “InsightManager” by the client) to track shoppers inside a store in real time and gather data about their age and gender, behavior, and engagement level by tracing their attention span while looking at specific products and advertisement campaigns. The software enabled the client to gather insights about the shoppers and adjust product shelves and marketing campaigns with the help of the application and a camera.

Roberto Valenti.在观光戈尔普是联合创始人和CTO。他在阿姆斯特丹大学智能系统Lab Amsterdam举办了一个人工智能的博士学位。以前,Valenti担任Auvision和Thibsight的CTO,是Aixiom的首席执行官和联合创始人。

生成视频广告

Magisto

Magisto根据公司网站的说法,是一个在线视频创建软件,用于使用Uploaded Foots and Photos的营销目的创建一个全新的视频。(对内容创造的AI感兴趣的读者可能会找到我们的采访Tomásratiagarcía-oliveros有用)。

该应用程序的业务包包括一个组件,该组件声称可以提供洞察用户查看行为的业务。该公司声称,这些数据将帮助企业了解观众在哪里、为什么停止观看商业视频,以及哪些内容促使观众进行购买。

要用现有的视频和图片创建新的视频,应用程序会要求用户选择编辑风格(如怀旧、有趣、浪漫、乐观等)和应用程序内的音乐。Magisto声称,这些属性指导机器学习软件识别、分析和选择动作场景、摄像机动作、面部表情、语言和其他元素。系统选择最能代表编辑风格的部分,并创建脚本或故事情节。然后,该应用程序还会应用支持故事的专业效果和过渡:缩放、平移、降低或增加音量等。

下面的2分钟视频显示了Magisto的软件如何工作的用户。用户可以从他们的Google Drive导入图像,但该软件还提供免费的图像和免版税音乐。Magisto声称其软件将通过电子邮件通知用户,当电影IT生物已准备就绪时,它将为YouTube提供嵌入代码。

该公司声称该应用程序可以发布到社交媒体,电子邮件营销和视频广告平台等各种渠道。

汉普顿海滩赌场舞厅据称,他们使用magisto制作的营销视频,目的是提高演唱会门票销售和观众粘性,测试视频营销和基于图像的营销技术,并提高视频制作的速度。

Magisto声称,Hampton Beach Casino Ballroom在Facebook上做了一个A/B测试,在测试中,Magisto制作的视频广告与传统的基于图像的广告进行了对比,看看哪一个获得了最大的票房增长。

Hampton Beach Casino Ballroom声称他们能够在48小时内创造出6个视频创意,并且能够在不到2周的时间内部署这些视频。他们还声称视频比基于图像的广告卖出了300%的票,尽管他们没有说视频比基于图像的广告卖出了更多的票是否仅仅因为它们是视频。

另一个客户,米勒和公司是一家位于旧金山湾区的房地产经纪人,旨在推动品牌知名度,推广其上市,并在Facebook上吸引新的潜在客户。通过使用Magisto创建视频,该公司从他们的测试中获得了这些结果:

  • 视图:Magisto视频比非玛莎创建的视频收到了220%的次数
  • 喜欢:Magisto Video Posts比非马柱帖子更多地称为160%,而不是非视频帖子的比例320%。
  • 分享:Magisto的视频被分享的次数比非Magisto的视频多150%,比非视频的帖子多300%
  • 评论:Magisto的帖子收到的评论比非Magisto的视频多100%,比非视频的帖子多200%

针对企业的企业许可证每月需要34.99美元。该公司声称,内含的视频分析功能使企业能够收集和分析他们运行的视频广告活动的结果。

Oren Boiman博士是Magisto的创始人和首席执行官。他赢得了计算机视觉博士。

最后的想法

根据我们的研究,人工智能视频营销软件有潜力帮助营销人员和广告主制作更个性化、更贴近目标受众的视频。这在很大程度上是通过面部识别应用程序实现的,该应用程序可以洞察观众对视频广告的反应。

视频生成软件可以帮助营销人员相对快速地了解他们潜在的视频广告,允许他们在社交媒体上发布完整的视频之前做出相应的调整。

机器学习视频营销软件可以帮助营销人员:

  • 确定哪类内容能引起最强烈的正面或负面反应
  • 减少部署战役的时间
  • 战略性地为目标受众确定最有效的内容。
  • 进行可能的内容的大规模反应调查
  • 了解潜在客户的偏好
  • 在更少的时间内创建多个版本的视频,允许相对较快的测试周期

标题图片来源:Kairos

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