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VidMob がデータ主導型のクリエイティブアセット作成向けにコンピュータビジョンと言語 AI サービスを統合
VidMob はソーシャルビデオ制作プラットフォームで、どのようなサイズのマーケターもスケール可能なパーソナライズされた広告コミュニケーションの開発にこれを使用できます。VidMob は独自の SaaS アプリケーションを使用するために、機械学習 (ML) を活用します。このアプリケーションはメタデータ抽出とセンチメント分析を使用して、マーケターの想定する客層に共鳴するクリエイティブアセット、さらに重要なことに、それらが共鳴する理由について、役立つ正しい情報をマーケターに提供します。たとえば、ドロップオフ率といったデータを見直すことで、ビデオ広告でテキストの表示およびタイミングがどのように視聴者のエンゲージメントに影響を及ぼすかを知ることができます。
VidMob はマーケターがデジタル広告作品を用いブランドおよび販売面の営業活動を行う際の彼らの課題に着目しました。マーケターは相応しいクリエイティブな正しい情報なしに、クリエイティブ分野における意思決定を強いられることが多々あります。ビデオマーケターは有効なベストプラクティスが供給されることもなく、あるキャンペーンは成功したのに、他のキャンペーンは成功しなかったなど、まさに暗がりに手探り状態を強いられることがよくあります。この状況から、VidMob より Agile Creative Suite (ACS) が誕生しました。この製品は深層学習ベースのビデオ分析サービスである Amazon Rekognition Video を活用します。ACS は自動メタデータ抽出、センチメント分析に Amazon Rekognition Video を使用します。これにより、ビデオ広告の視覚的側面が視聴者維持など、重大なメトリクスに影響するかを理解するのに必要な正しい情報を提供します。
これらの正しい情報は製品プラットフォームとシームレスにつながり、お客様がクリエイティブアセットを見直すときに、直ちに正しい情報を統合できるようにします。本番環境、データ主導の正しい情報、最適化、再公開という完全な流れを作り出すことで、ACS はマーケティングへの投資に対するブランドの全体的なリターンを大幅に改善できます。ACS はまた、Amazon Rekognition Video を使用することで、顧客が主要なビジュアルまたは言語属性別にそのアセットを整備し、検索を実行できるようにします。
VidMob は ACS の開発中、主要な機能を実現するために、深層学習とコンピュータビジョンの必要性に気付きました。その後の調査により様々なサービスが誕生しましたが、競合他社と比較した際、最終的に Amazon Rekognition Video によって提供される速度と精度が抜きん出ているという認識にたどり着きました。
「Amazon Rekognition のおかげで、より正確かつ有益なクリエイティブラーニングをすばやく効率的に提供できるツールを入手することができました」 VidMob 社 CEO、Alex Collmer 氏はこのように述べています。「AWS の深層学習機能は、Agile Creative Suite の強化に役立ちます。この製品は最終的に、マーケターがクリエイティブアセットを理解し、それらを改善するために必要な正しい情報を提供します。独創性を支えるために、最もイノベーティブなツールを今後も引き続き開発できるよう、AWS と連携できることを楽しみにしています」。
機能: VidMob and Amazon Rekognition Video
では、8 秒間の VidMob サンプルビデオ広告を見てみましょう。このビデオは ACS へアップロードされており、そこで、ビデオのメトリクスを表示します。また、感情、オブジェクト、人々、言葉別にユーザーが閲覧をフィルタリングできます。この機能は AWS の機械学習のサポートを受けており、マーケターが視聴者の維持を実現するビデオの要素を深く掘り下げます。
ACS にアップロードされたビデオは Amazon Rekognition Video で分析され、検出された人々、オブジェクト、感情が表示されます。 この短編ビデオサンプルでは、Rekognition Video が笑顔や驚きといった感情を検出した様子がまとめられています。また、頭部、姿勢、人物、覆い、手振り、オブジェクトのパフォーマーなどを見ることができます。これはごく短いビデオですが、ベストプラクティスを構築し、その後のビデオ広告に適用可能な価値のあるインサイトが含まれています。たとえば、ACS を使用するお客様はこの特定のビデオの感情をフィルタリングすることで、ドロップオフ率が驚きの感情の長さと符合することに気付くことでしょう。
また、VidMob では Agile Creative Suite を強化するために、Amazon Comprehend と Amazon Transcribe を使用しています。この組み合わせにより、VidMob で高品質の機械学習言語分析を ACS に組み込めるようになります。 Collmer 氏はこのように述べています。「Amazon Comprehend では、動画コンテンツから書き起こしたテキストをすばやく分析でき、弊社のクリエーターコミュニティーとクライアント両方に有効な正しい情報をあぶりだすことができ、これら両者に市場での戦略的優位性を与えています」
VidMob の Agile Creative Suite を強化する AWS の機械学習サービスは、マーケターと広告主に対して、クリエイティブの分野でデータ主導の意思決定を下すのに不可欠なデータを提供します。「たとえば、ビデオクリエーターは今後、自分たちのクリエイティブアセットのパフォーマンスにテキストまたはロゴのタイミングや大きさがどのように影響するかを理解できるようになります」と Collmer 氏は述べています。「この種の正しい情報が、人間の創造性を強化し、改善するために、私たちが AI の役割に大きな信頼を寄せていることがお分かりになるでしょう。私たちは AWS との連携に注目しています。また、今後も当社のクリエイティブソリューションに機械学習を統合していくうえで、AWS が私たちの選ぶ機械学習プラットフォームになることを期待しています」。
Amazon Rekognition Video の使用を開始するには、これらの記事をお読みください。
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今回のブログ投稿者について
Kaiser Larsen は AWS 人工知能ソリューションの製品マーケティングマネージャーです。仕事外では、ハイキングに出かけたり、家族や友人のために料理の腕を振るったり、また、何か祝えることがあればそれにかこつけてアイスクリームを食べています。