Grazie ai contenuti generati dall’utente (User generated content), l’uso di video e fotografia è aumentato drasticamente, con la conseguente necessità di dover tracciare e categorizzare tutti questi dati non strutturati.
Il riconoscimento di immagini e video, o visione computerizzata, è diventato una categoria ampia che comprende molti casi d’uso diversi.
Immaginiamo il caso di un utente che cerca un particolare tipo di scarpa o mobile, ma non riesca a trovare le parole giuste per esprimerlo in una casella di ricerca testo.
Come alternativa alla digitazione dei criteri di ricerca, ora ci stiamo abituando alla ricerca vocale via Alexa, Siri, Cortana, Google Home. Tuttavia anche in questo caso la voce sta semplicemente compiendo una query di testo.
L’intelligenza artificiale basata sulle immagini
Primo caso: pensate di poter scattare un paio di foto di ciò che avete in mente e inviatele al motore di ricerca per aiutarvi a trovare quello che state cercando. Utilizzando l’intelligenza artificiale basata su immagini, la ricerca permetterebbe di rompere i diversi componenti dell’immagine e scegliere quali aspetti sono più importanti, come trovare un oggetto che ha caratteristiche particolari. Per esempio, il marchio di una borsa perché il database in grado di riconoscere il marchio. Immaginiamo di passare alcuni feed Instagram di noti atleti e poi vedere annunci pubblicitari con le scarpe che indossano. Quel sottile, subconscio riconoscimento aiuta gli inserzionisti aumentare la consapevolezza del marchio e l’impegno.
Non è un caso che le startup nel mondo del marketing sportivo e dei social media utilizzino la visione computerizzata per fornire pubblicità più personalizzate ai consumatori e aumentare l’efficacia della spesa pubblicitaria per gli sponsor.
In altri casi, gli inserzionisti sono in grado di personalizzare i loro annunci in tempo reale al pubblico. Ad esempio, se l’inserzionista realizza più prodotti diversi, può adattare al volo il suo annuncio agli spettatori che stanno navigando su diversi tipi di contenuti.
Secondo caso: siete su un sito web che fornisce idee di interior design per la casa. Un produttore di mobili che cerca di collocare l’annuncio può promuovere il suo ultimo divano in tempo reale. Il prossimo visitatore sul sito web potrebbe guardare la sala da pranzo e l’inserzionista promuovere posate che possono abbinare la sala da pranzo e lo stile basato sull’immagine Ia sapendo che questa persona sta guardando “legno, design contemporaneo”.
Altro esempio è l’uso di intelligenza artificiale e computer vision per aiutare la domotica a diventare finalmente più facile da usare. Google Home, Alexa e altri dispositivi hanno reso l’illuminazione e l’ingresso a casa un progetto più facile. Questi assistenti intelligenti consentono alle persone di usare la voce per semplificare l’interazione con la propria casa, come l’illuminazione, il riscaldamento e persino l’ ingresso.
Con l’intelligenza artificiale l’aggiunta della visione computerizzata può eliminare l’interazione parlata o basata su applicazioni dall’equazione per una maggiore facilità d’uso. Ad esempio, la casa potrebbe vedere che si sta andando in garage e automaticamente alzare il calore, o spegnerlo quando si esce.
Utilizzando questo sistema nelle aziende, si potrebbe far risparmiare soldi visto che vede più persone entrare in una stanza o in una certa parte dell’ ufficio. E, mentre rileva (“vede”) un maggior numero di persone che entrano in una sala conferenze, potrebbe automaticamente abbassare per compensare l’ aumento del calore corporeo.
Con l’aumento del product placement, gli inserzionisti possono inserire dinamicamente il loro prodotto nei “segnaposto”. Invece di limitarsi a uno specifico inserzionista, il produttore di contenuti video può lasciare aree nel proprio video che incorporano facilmente un’immagine inserita.
A seconda della geografia, della lingua e della demografia dello spettatore, l’intelligenza artificiale può inserire dinamicamente un annuncio in un video già prodotto. Oppure, può combinare più video al volo a seconda del pubblico. Ciò consente un approccio molto potente, localizzato e personalizzato per fornire una pubblicità più nativa.
