DeepAds Advertising

消費者が新しいデジタルチャネルの普及を歓迎する一方、今日のブランドは効果的なマーケティングキャンペーンを打つことがますます困難になっています。適切なオーディエンスに適切な時間と場所でリーチするには、豊富なデータをリアルタイムで活用して、その人との関連性が高い、効果的で測定可能な広告を配信する必要があります。私たちは、スマート広告時代の真っただ中に生きているといえるでしょう。マーケティング担当者が利用できる顧客データが増えたことを受けて、機械学習が応用される場面も各種業界で驚くほど増加しています。DeepLens は、こうした 2 つの傾向を重ね合わせる絶好の機会を提供してくれるデバイスです。マーケティング担当者は、動画から得られるリアルタイムのデータに基づき、より効果的な広告のターゲティングが可能になります。ターゲティングされた広告の効果を追跡していけば、ブランドは自社のバリューチェーンを構成する多くの部分でメリットを生み出すことができるでしょう。

この機会を活用すべく作成されたプラットフォームが DeepAds です。

DeepAds は、判別した特徴と学習した特徴のセットに基づく、リアルタイムの消費者ターゲティングを可能にする広告プラットフォームです。DeepLens の視野内にいる人物、そして、その人物から見て取れる特徴に応じて、DeepAds が最も関連性の高い広告を表示します。

現在実装している DeepAds では、性別に基づいて消費者を区別しているため、女性と男性で異なる商品広告のバリエーションが表示されます。性別の固定観念化をどのように防いでいるかについては、セクション 7 で詳しく触れています。

作成者: Tristan Sternson、Qionghua Wang、Gunel Gulmammadova、Wei Sun、Joshua Kenzie

DeepLens を受け取った後、私たちは DeepLens の基本機能を理解するために、簡単な製品テストを実施しました。いくつかの簡単なステップのみで、DeepLens で深層学習モデルをローカルで実行し、カメラが何をとらえるかを把握することができました。次に、DeepLens の深層学習機能を使えばどのような問題を解決できるかについて、チーム内で意見を交換しました。さまざまな用途が考えられますが、私たちが最も惹き付けられたアイデアは、顔認識技術を利用して、広告のエンゲージメントとカスタマーエクスペリエンスを改善することでした。そして、このアイデアを DeepAds と名付けました。

DeepLens を広告板やスクリーンの前に設置し、顔の特徴を抽出するために顔検出機能とカスタム深層学習モデルを実行します。それにより、マーケティング担当者は、自社のオーディエンスをより深く理解し、自社の広告が特定のオーディエンスグループに対してどのように作用しているかを把握できるようになります。消費者の特徴を識別するのに役立つ、深層学習モデルにフィード可能な膨大な特徴のリストが存在しています。限られた時間の中でプロジェクトを達成し、DeepAds の効果を実証できるように、出力する分類方式として性別を選択しました。

DeepAds には、主要なコンポーネントとして以下が含まれます。

1. Greengrass を使用した開発フレームワーク
2. Amazon SageMaker を使用した深層学習モジュール
3. AWS Lambda を使用した広告コントローラー
   
   

各コンポーネントについて、詳しく説明します。

1.開発フレームワーク: AWS DeepLens ドキュメントの指示に従い、AWS Greengrass サービスを使用して Lambda 関数とモデルをデバイスにデプロイしました。その後、開発プロセスを加速させるために、Lambda 関数のローカルな開発環境をセットアップしました。

2.深層学習モジュール: はじめに、性別をラベル付けした 2,000 枚の写真を含むトレーニングデータを準備し、AWS S3 にアップロードしました。それから、MXNet RecordIO を使用してフォーマット化を行い、SageMaker で性別分類モデルのトレーニングを実施しました。性別認識のトレーニング時間を短縮するために小規模なデータセットを使用しましたが、それにより認識精度が低下している可能性もあります。研究によると、より大規模なデータセットとよく調整されたモデルを使用すれば、性別認識の精度は 90%* に届くはずです。DeepLens へのモデルのロードには、Python モジュール "awscam" を使用しました。Intel DeepLearning Deployment Toolkit の最新バージョンが DeepLens デバイスにインストールされており、MXNet 性別モデルを最適化するために使用されています。

3.広告コントローラー: DeepAds のコンセプトを証明し、広告のターゲティング機能を実証するために、2 種類のプロジェクト動画出力ストリームを定義しました。1 つは "広告スクリーン"、もう 1 つはライブストリームの "分析スクリーン" です。分析スクリーンでは、検出した情報が入力動画ストリームのトップに描画されます。現時点では、検出した顔を示す境界ボックス、オーディエンスの人数、潜在的な特徴のリストが描画されます。将来的には、リアルタイムの分析レポートを生成することも可能になります。広告スクリーンには、オーディエンスに基づいてターゲティングされた広告が表示されます。オーディエンスが女性、男性、そしてグループである場合を対象に、それぞれ異なる 3 つの広告画像を作成しました。DeepLens の前にいるオーディエンスが変わると、広告スクリーンには関連性の高い画像が表示されます。現在はプロジェクト動画出力ストリームを再利用していますが、AWS IoT で接続された別のデバイスまたはスクリーンにすることも可能です。