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Anastasia leng,创始人& CEO of CreativeX – Interview Series

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Anastasia leng是创始人& CEO of Creativex.是一家为世界上最受欢迎的品牌提供创造性卓越的公司。通过以规模分析创造性,该技术旨在通过数据的清晰度提高创造性的表达。

您在谷歌学习营销并留下了6年。这段经历的关键外卖是什么?

谷歌营销远非传统营销。我在2007年的时间里做的工作–2012年是营销,产品和业务发展的混合。我所有的工作都集中在首次启动,定位和说服人们使用或购买新技术或产品。这是我今天仍然随身携带的三大了三大了解(并惹恼我们的营销团队):

1.始终让用户第一次:它似乎足够简单,但它令人惊讶于如何将其视为陈词滥调。不要以为你想要的是你想要的东西(一遍又一遍地看到的错误)。事实上,2016年ThinkBox学习和2018年达到解决方案与普通大众的营销信仰相比,只能发现我们错误地将许多信仰归因于我们的客户。研究人员将此描述为“同情妄想”,它确实将一些数据背后留下了一些更好的工作,了解我们的用户。

2.始终避免行话:谷歌在美国灌输了一个美妙的工作,这是清晰简单的沟通的价值。即使是他们的条款和条件也是通过没有法律学位的人有机会理解的。因此,我有一个Pavlovian呼吸反应,就像“思想领导”或“Omnichannel”一样,我尽我所能推动我们的团队和我自己,以简明扼要,人类,可接近的语言阐明我们的观点。

3.衡量所有内容:在我的谷歌职业生涯中提前,我通过说“在过去这样做的方式”这样做,使新的证据证明了解我的理由,所以我们应该在这里再次这样做。“我选择了舒适和熟悉,真正了解我面前的情况实际保证,以及我的同行的回应足以让我避免再次犯下这个错误。很明显但很少实践:使用数据来告知您的决定。

Creativex实际上是你的第二次初创,你能分享它背后的创世纪故事吗?

我在2012年离开谷歌开始孵化,这家电子商务公司销售可定制的生活方式产品。我们的论文是,典型的在线购物体验已经耗尽,消费者必须滚动通过不太正确的产品页面和产品页面。中小型企业的小型承担了预测消费者需求的负担,并留下了没有销售的剩余库存。我们的解决方案是创建可定制的零售体验,是一个可以调整每个产品的地方,以满足客户的规格,同时降低了制造商携带的库存风险。

我非常相信它仍然是一个想法,但在没有大量资本投资的情况下,电子商务企业很难下车。正如我们大楼舱口,我们自然花了很多时间考虑如何让消费者到我们的网站,我们被迫与所有通常的嫌疑人(谷歌,Facebook等)竞争消费者注意,但是一小部分财政资源。鉴于我们无法突出主要的电子商务球员,我们开始想知道我们如何超越他们。我们正在制定关于所有内容的数据:我们的观众,我们的观众,我们广告的时间,关键词等。只有创意本身。我们意识到,创意资产是我们营销中最重要的部分,但我们最不理解的是。

我们开始建立技术来解决这个问题,并且它最初是为了我们自己的内部分析而导致Creativex的诞生。今天,Creativex通过测量,跟踪和提高创造性质量,品牌一致性和内容表示,提供技术帮助品牌卓越达到创造性的卓越。

你能讨论不同的机器学习在Creativex中使用的技术将图像和视频分解为数千个属性?

Creativex.处理每种创意资产,拉到我们的系统(图像,视频和GIF)并使用各种技术来收集并创建一套全面的元数据,使我们能够以定制的方式正确对这些资产进行正确分类。

我们分析每个创意资产的四个元素。

1.图像和视频文件:我们从每个文件中提取公共属性,包括资产长度维度,文件类型等。

2.图像和视频内容:我们使用两种类型的技术来理解每个图像和视频内的内容。

  • 计算机视觉:这允许我们了解任何视觉尺度的内容,并且数据返回数十个,有时为每一个创意资产进行数百标签。
  • 光学字符识别:这允许我们在创意中拾取使用的任何单词。该技术不仅确定所使用的文本数量,而且确定任何特定于文本的品牌要求(即Taglines,定位,语言等)

3.伴随每个视觉的副本:如果创意是现场的,我们还会在任何附带的文本描述中提取。

4.视频的声音文件:每个音频文件都被翻译成可解释的文本,使能为每个品牌的音频规则建立。

我们已建立工具,以将所有数据以智能方式组合,以便可扩展,准确地分析和满足对象的存在以及营销人员想要衡量的概念。

自定义测量的视觉线索和元素有多重要?

自定义每个品牌跟踪我们跟踪的能力至关重要。数据只能与其在您的组织的内容提供清晰的功能一样强大,这就是为什么单尺寸适合所有计算机视觉识别对于营销人员来说,营销人员可能会难以使用。这是我们在孵化的早期挣扎的问题:我们可能会发现礼服的存在,了解我们使用的频率,但如果您是一家汽车公司,那么洞察力是无关紧要的。这就是为什么我们投入了能够自定义我们提供的检测类型的大量时间,以便我们可以将其映射到这个品牌,其行业以及挑战的独特。这通常包括建筑检测,反映了品牌的指导方针或声音,它如何定位在市场上,如何与竞争对手的竞争者区分,并且最终达到大型创意问题的核心,这支球队的庞贝斯特在这支球队就是辩论。

这个应用程序可以获得哪种类型的可操作的见解?

Creativex技术可以帮助您了解所有图像和视频内容的创造性质量,品牌一致性,合规性和表示的洞察力。通过这些信息,营销人员可以确定他们的内容符合其最低质量标准,并根据每个平台上所需的独特参数设置成功以及它们多少钱(&他们的机构)正在开支促进和生产(并且不)遵守这些标准的内容。他们可以衡量他们的品牌团队如何沟通品牌(他们正在向同一鼓的节拍进行沟通吗?一致使用相同的品牌资产?)以及代表他们的施法决策。所有这一切都可以帮助营销人员阻止他们的创造内容来真正理解和衡量其创造性决策的健康和对准。

Creativex已经表演了成千上万的广告的种族和性别分析,这分析的一些结果是什么?

我们在美国分析了2,378名FMCG(快速移动的消费品)广告,发现尽管对代表主题有很大关注,但包容性代表的现实仍然需要很多工作。我们的种族多样性分析例如,显示黑人更有可能在广告中投入运动或运动是一个主题,并且不太可能被引导角色施放。当我们看着性别代表性,我们发现品牌仍然延续负面性别刻板印象:男性主导专业角色和女性更有可能在清洁等各种国内活动进行功能。即使在屏幕上的屏幕上的较少情况下,男人也有更多的说话的角色,但我们正在看到一些进展的妇女在领导作用中增加了一些进展。

您可以在未来5年内提高机器学习改善广告景观的其他方面是什么?

我们的投资者之一用于说,许多声称使用机器学习的行业有机器,而且他们有学习,但并不总是清楚它是正在学习的机器。

我的观点是,我们将看到更深层次(或在某些情况下,实际)在广告中的应用程序在广告中继续改善行业已经做的面包和黄油的东西:预测消费者倾向点击和购买(瞄准),基于消费者数据(动态广告创意)生成创造性变化,通过更多数据来生成洞察(报告)。

机器学习可能会提出弄清楚其他信号可以取代Chrome和IDFA上的第三方Cookie的丢失以及我们如何继续个性化广告,尽管丢失该信息。

您还有什么想分享Creativex吗?

有点厚颜无耻但是......我们正在招聘!如果您已将其到本文的底部并对如何更好的数据和创意表达感兴趣,我们很乐意谈话!

谢谢你的伟大采访,希望了解更多的读者应该访问Creativex..

antoine tardif是一个未来谁对AI和机器人的未来充满热情。他是首席执行官blockventures.com.,并投资于超过50个AI和区块链项目。他是联合创始人证券.IO.专注于数字资产,数字证券和投资的新闻网站。他是Unite.ai和A成员的创始合作伙伴福布斯技术委员会。