Hjälp oss att fortsätta driva Sveriges bästa nyhetsplats för digitala marknadsförare. Donera här

”Eftersom vi känner till kontexten som annonsören hamnar i minskar behovet av datadriven annonsering”

Vi har träffat videoplattformen vi som använder maskininlärning för att leverera video för publicister. I den här intervjun förklarar Niclas Gillqvist hur det hela fungerar, varför man ska använda tekniken och vem som har mest nytta av den.

Så vad betyder egentligen ”contextual matching to create compelling video experiences”? och varför är det viktigt?

Det refererar till det sätt som vår tjänst, vi stories, levererar video till en site. Vi analyserar sidans innehåll för att förstå kontexten på samma sätt som du som användare gör, samtidigt har vi ett stort videobibliotek som gått igenom samma process, data från dessa två källor skapar en kontextuell matchning och ger oss möjlighet att leverera video inom samma intresseområde som det användaren klickat på. detta sker utan att användaren själv uppfattar det, de upplever bara att de får se en video som de uppskattar just beroende på att den följer sidans kontext.

För publicisten är detta oerhört viktigt och uppskattat då det höjer relevansen för sidan, det gör att användaren stannar längre, det skapar mer intäkter till högt CPM. Video är dessutom mycket kostsamt att producera, särskilt med den höga kvalité som vi erbjuder, det krävs dessutom stora volymer för att kunna skapa en vettig videoupplevelse. Med hjälp av vår tjänst uppfyller de dessa kriterier.

Hur fungerar det?

Vår teknik läser in och analyserar sidans innehåll på sidans ursprungsspråk med hjälpa maskininlärning, vi använder flera olika tekniker, den mest kända är troligen IBMs Watson teknik. Videobiblioteket har genomgått samma process samt ett antal ytterligare steg för att säkerställa exempelvis brand safety.

Vår egen matchnings- och synkroniseringsteknik skapar en ”context score” utefter hur väl videon matchar innehållet och ligger till grund för vilken video som användaren får se. Där har vi skapat en kontextuell matchning. Med tanke på hur många parametrar som vi måste ta hänsyn till så är maskininlärning oerhört effektivt.

Vad behöver man som publicist eller annonsör göra?

Som publicist så är det enklaste sättet att implementera genom ett java script på siten, väldigt enkelt och kräver inte särskilt mycket.

Man bestämmer själv spelarens placering och utformning, allt för att den ska kännas så UX vänlig och naturlig som möjligt.

När det väl är på plats tar vår teknik hand om att analysera sidan samt leverera relevant video.
Ur ett säljperspektiv så kan man antingen sälja själva via befintliga kanaler eller använda våra demand partners för pre-rolls.

Annonsörer kan sätta upp egna PMP lösningar (private market place) baserat på vem de vill nå. Eftersom vi känner till kontexten som annonsören hamnar i så minskar behovet av datadriven annonsering vilket gör tekniken GDPR safe. Alternativt så kan de hitta oss via sin traditionella programmatiska annonsering eller via direktbokning.

Vi samlar eller säljer ingen data från publicister eller annonsörer, det är viktigt att påpeka.

Vem har mest nytta av ert erbjudande?

Vi vill gärna säga att det är användaren som får relevant video gratis. Det är bara att följa vad statistiken säger, behovet och intresset för video bara ökar, särskilt mobilt.
Det måste publicister vara vaksamma på och anamma. Så om de kan erbjuda gratis video samtidigt som det skapar intäkter så är det en stor fördel för alla

Vilka svenska publicister använder er plattform?

I dagsläget har vi exempelvis IDG med siter som Macworld, Computer Sweden och PC för alla. Vi har pågående diskussioner med ett stort antal publicister runt om i hela Norden.

Mikael Karlsson

Redaktör & Digitalspecialist

Dagensanalys.se

Analys, Digitala Medier och Marknadsföring är tre områden som jag brinner för. Här på Dagensanalys.se kan jag förena dem till insikter som jag publicerar. Tveka inte att dela dina egna insikter med mig genom att skriva till vår redaktion.

Skriv en kommentar

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>