Synaps Labs

AI-платформа для таргетированной видеорекламы

WEB

AI

О клиенте

Synaps Labs — это уникальный в своем роде сервис анализа трафика и настройки рекламы для увеличения ее эффективности на цифровых билбордах в городе и торговых центрах.

В основе работы сервиса лежит разработанный нами алгоритм на стыке искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения.

Задача

Заказчик пришел к нам на этапе идеи для стартапа. Она заключалась в том, чтобы таргетировать outdoor-рекламу на видеобилбордах на выбранные целевые сегменты в режиме реального времени. Например, рассказать всем владельцам премиальных автомобилей о старте распродаж в аутлете или транслировать рекламу IKEA для семейных универсалов. Мы сразу увидели огромный потенциал проекта и с энтузиазмом приняли участие в разработке.

Перед нами стала задача с нуля создать программное обеспечение, которое бы помогало камерам отслеживать автомобили, принадлежащие к определенным целевым сегментам и управлять работой билбордов на основе полученных данных. Все для того, чтобы показывать рекламу только целевой аудитории и повышать ее эффективность.

Решение

Разработали первую в мире рекламную AI-платформу для анализа проезжающих автомобилей в режиме реального времени через камеры видеонаблюдения. Система управляет цифровыми билбордами на дорогах города и помогает контролировать показы рекламы, ориентируясь только на целевую аудиторию.

Основой стала созданная нами система компьютерного зрения, использующая как передовые архитектуры сверточных нейронных сетей, так и устоявшиеся классические алгоритмы машинного анализа изображений. А камеры производились отдельно с нашим ПО на встраиваемом модуле NVIDIA Jetson.

Компоненты ПО реализованы на языках программирования Python, Go и C++. Для работы с нейросетевыми алгоритмами мы использовали фреймворки keras, pytorch, tensorflow и TensorRT.

Камеры с искусственным интеллектом

Изначально мы использовали камеры сторонних поставщиков, что позволило запустить первую реальную тестовую рекламную кампанию за рекордные три месяца с начала разработки. Проанализировав качество работы имеющихся на рынке устройств, мы пришли к выводу, что нужно разрабатывать не только собственное ПО по детекции объектов и распознаванию номеров, но и сами камеры машинного зрения. Опыт использования готовых решений в боевых условиях позволил определить узкие места, чтобы затем довести собственный продукт до идеала.

В процессе разработки собственной камеры, мы активно сотрудничали с профессорами ИТМО и инженерами с большим практическим опытом создания устройств, предназначенных для работы во всепогодных условиях. Пришлось глубоко погрузиться в тему, чтобы выбрать оптимальную компоновку устройства

В результате, мы с заказчиком пришли к тому, чтобы камеры производились отдельно с нашим ПО на встраиваемом модуле NVIDIA Jetson. Это позволило достичь идеального качества картинки и решения всех сложностей с техническим оснащением.

Создали ПО для анализа потока автомобилей в режиме реального времени

Камеры автоматически отслеживают все основные характеристики для тонкой настройки таргетинговой рекламы: марку, модель и год выпуска автомобиля. Также мы научились обогащать данные из внешних источников в реальном времени.

Мы произвели и расположили 25 камер на самых премиальных локациях, где проходят основные транспортные артерии, чтобы охватить максимальное количество машин. Так нам удалось в кратчайшие сроки собрать много фотографий автомобилей всех марок и моделей с разных ракурсов.

После этого мы написали интерфейс, в котором можно было точно выбирать модель автомобиля и нашли людей, которые вручную размечали выборку из фотографий — так мы обучили нейросеть.

Нет показа: Отсутствие ЦА

Время: 17:42:00

Есть показ: Высокая концентрация ЦА

Время: 17:44:26

Наше программное обеспечение отслеживает целевую аудиторию рекламодателя и показывает рекламу только тогда, когда она проезжает мимо билборда. Суммарное время детекции, распознавания и анализа аудитории занимает менее 0,5 сек. Камера также считывает скорости движения автомобилей и анализирует время контакта с рекламным сообщением.

Это вывело эффективность наружной рекламы на новый уровень и позволило более рационально расходовать бюджеты.

Спроектировали и реализовли личный кабинет рекламодателя для лучшего изучения сегментов целевой аудитории и таргентинга

Личный кабинет рекламодателя позволяет планировать и отслеживать ход кампании в реальном времени. Исходя из полученной с камер информации об аудитории, можно очень тонко настраивать рекламу: например, показывать ее только для мужчин 40-45 лет на автомобилях Lexus.

Мы добавили множество полезных функций, чтобы рекламодатели рационально расходовали бюджет на рекламную кампанию. Например, можно сравнивать медиаметрические показатели таргетированного размещения с параметрами классической закупки цифровой наружной рекламы. А еще планировать охват, частоту и количество контактов с погрешностью менее 10%.

Более того, можно удаленно управлять камерами, регулировать фокусное расстояние и даже смотреть в реальном времени, какие автомобили находятся в пятне контакта рекламного объявления в данный момент времени.

Позаботились о том, чтобы рекламодатели могли оптимизировать наружную рекламу, на том же уровне, что и интернет-рекламу

После первых полученных результатов в диджитал-рекламе рекламодатели всегда анализируют их, делают выводы и вносят корректировки. Например, могут изменить в настройках пол потенциальных покупателей или сменить заголовок в рекламном объявлении.

Нам хотелось, чтобы наши рекламодатели получали ощутимые цифры и от наружной рекламы, зарабатывали с нами еще больше, а реклама находила своего покупателя. Поэтому по завершению кампании мы сделали автоматическое формирование отчетов с показателями по контактам с ЦА, охвату, частоте и другими KPI.

Благодаря интеграции данных можно оценить влияние наружной рекламы на пользовательскую активность: переходы на сайт, звонки, доведение до продаж.

Все это позволяет управлять контентом билборда, менять настройки таргетинга в соответствии с фактической аудиторией и тем самым повышать конверсию до 30% при максимальном охвате.

Предусмотрели конфиденциальность данных

Для нас и заказчика было важно сохранять полную анонимность аудитории и действовать в соответствии с законодательством РФ.

Мы научили нейросеть автоматически замазывать на фото лобовое стекло и госномер перед сохранением в базу данных. В момент распознавания сервис получает хэш этого номера, мгновенно шифрует и сохраняет его в базу в обезличенном виде.