Djupinlärning hos artificiella nätverk för insamlandet av annonsdata är ett högst aktuellt forskningsområde. I ett samarbete mellan Forskningscentret STC (Sensible Things That Communicate) och Media Research, driver industridoktoranden Faeze Zakaryapour Sayyad ett omfattande projekt inom ämnet. Resultaten från projektet presenterade hon på The International Conference on Advances in Computing and Data Science (ICACDS) som hölls i Paris tidigare i år.
Programmeringen av digitala system så att de självständigt ska kunna bevaka och samla in annonsdata, kommer kunna hjälpa företag enormt inom analytisk marknadsföring framöver.
Faeze Zakaryapour Sayyad studerar och utvecklar tillvägagångssätt för att uppnå så effektiva modeller för detta som möjligt. Rent konkret innebär det att en AI-modell upptäcker och samlar in all tillgänglig annonsdata som existerar i medielandskapet. Detta ger underlag till marknadspersoner för att skapa nya annonser utifrån att analysera sina egna och ens konkurrenters annonsdata.
– Vår forskning jämförde olika toppmoderna AI-modeller för annonsbevakning i nyhetsmedia i Sverige, Norge, Danmark och England. Vi identifierade den effektivaste modellen som uppnår en bra balans mellan hög precision och låg latens — vilket gör den passande för applicering i Media Research’s programvaror, säger Faeze.
Den modellen har sedan Faezes presentation implementerats i MR’s system, vilket gör annonsbevakningen- och insamlingen helt automatiserad. Implementeringen har redan visat sig öka effektiviteten enormt.
Men forskningen är inte klar än. Fler utvecklingar är under process och allt eftersom att Faeze fortsätter forska på AI-modeller, kommer de digitala verktygen för annonsbevakning förhoppningvis bara att bli mer optimerade, specifika och konsistenta tvärsöver medialandskapet i fler och fler regioner.
