Semantic Video Analysis (and) Monetization Platform

Sintesi del progetto

Il progetto SVAMP si propone di introdurre una tecnologia innovativa ed assolutamente rivoluzionaria nel contesto dell’advertising digitale per il settore tradizionale del broadcast televisivo, consistente in una piattaforma integrata, a supporto dei sistemi di gestione di contenuti video, in grado di estrarre automaticamente alcuni metadati semantici per utilizzarli in sistemi di raccomandazione e di monetizzazione tramite pubblicità contestuale.

Con l’avvento della TV connessa, la componente pubblicitaria interattiva potrà arrivare ad attingere fino ai due terzi dell’investimento pubblicitario complessivo (27% internet + 42% TV). I vari rich media ed in particolare il video advertising, consentiranno di veicolare una proposizione commerciale sempre più ricca, ottimale per dispositivi di navigazione molteplici (dal PC allo smartphone alla Paid TV), sui quali è possibile misurare l’interazione dell’utente con i contenuti, compreso il livello di engagement e la percentuale di contenuto effettivamente consumato.

Anticipando questi nuovi trend, la piattaforma proposta permetterà l’interpretazione di immagini e video, fondata su sistemi di autoapprendimento, producendo una serie di metadati associati ai contenuti televisivi che potranno essere sfruttati per determinare l’offerta pubblicitaria più efficace da inserire nei break pubblicitari previsti dai palinsesti televisivi o all’interno di contenuti on-demand. La disponibilità di tali informazioni potrà essere impiegata per attivare un’asta online, finalizzata alla assegnazione real-time di offerte pubblicitarie ai singoli utenti. Tale aspetto ha il potenziale di rivoluzionare l’ecosistema del broadcasting tradizionale, introducendo meccanismi di ottimizzazione pubblicitaria prima impensabili, oltre a gettare le basi per un nuovo metodo di monetizzazione intelligente dei contenuti televisivi, che sarà crossmedia e capillare.

Obiettivi

Obiettivo del progetto è la realizzazione di una piattaforma integrata a supporto dei sistemi di gestione di contenuti video (CMS) in grado di arricchire le informazioni relative agli asset digitali attraverso l’analisi semantica dei video. In particolare, si intente sviluppare la capacità competitiva di presidiare l’evoluzione delle tecnologie di profilazione degli utenti ed erogazione dei contenuti cosiddette “cross-device” al fine di offrire soluzioni per targettizzare gli utenti/clienti profilati, accompagnando lo sviluppo e l’implementazione del programmatic advertising, in linea con i cambiamenti e, quindi, con i nuovi trend che la convergenza tra Internet e TV renderà sempre più attuali.

Le innovazioni tecnologiche proposte da SVAMP sono di grande attualità e rappresentano un passo avanti molto significativo nel contesto della convergenza tra i contenuti mediali online e la televisione tradizionale.

L’opportunità principale che si intende cogliere, nella nuova era per il video advertising, è la raccolta e l’utilizzo sapiente dei dati “combinati” dei suddetti mezzi Internet e TV.

La corretta analisi dei Big Data pone varie challenges tecnico-scientifiche. Gli algoritmi inferenziali, che funzionavano egregiamente su quantità di dati limitati, non necessariamente scalano sui Big Data. Il problema dei Big Data non è solo la grande quantità ma ha anche altre caratteristiche, conosciute nel mondo scientifico come le tre “V”, Volume, Velocity e Variety, di seguito descritte.

• Volume: dati di enorme dimensione.
• Velocity: dati generati a grandi velocità in tempo reale.
• Variety: dati di molte forme diverse (e.g., strutturati, non strutturati, log, video, audio, etc.).

Si intende sviluppare un complesso di soluzioni tecnologiche per l’erogazione di advertising video personalizzato, finalizzato alla fruizione televisiva interattiva, facendo leverage sulle più recenti metodologie di ricerca per l’interpretazione di immagini e video, fondate su sistemi di autoapprendimento. La disponibilità di metadati associati ai contenuti televisivi verrà sfruttata, insieme ai più tradizionali sistemi di data / text mining, per determinare l’offerta pubblicitaria più efficace da inserire nei break pubblicitari previsti dai palinsesti televisivi.

L’aggregazione del profiling degli utenti, derivante dalle esperienze online degli stessi, congiunta con la determinazione dei contenuti televisivi fruiti viene impiegata per triggerare un’asta online, finalizzata alla assegnazione real-time di offerte pubblicitarie ai singoli utenti. Tale aspetto ha il potenziale di rivoluzionare l’ecosistema del broadcasting tradizionale, introducendo meccanismi di ottimizzazione pubblicitaria prima impensabili, oltre a gettare le basi per un nuovo metodo di monetizzazione intelligente dei contenuti televisivi, che sarà crossmedia e capillare.

Il formato video è il più utilizzato in Europa e nel mondo e lo sarà sempre di più nei prossimi anni. Cisco prevede che nel 2020 il traffico video tramite IP sarà l’82% del traffico internet totale, un incremento del 70% rispetto al 2015. In particolare il traffico da WiFi e dispositivi mobile prenderà i due terzi del traffico entro il 2020 (il restante terzo è relativo ai dispositivi connessi); il traffico Internet Video-to-TV sarà il 26% del traffico video totale e il traffico Video-on-Demand verrà raddoppiato. Non sorprende che la monetizzazione sui video segua questi pattern di crescita, in modo analogo si distribuisce su nuovi device e contesti di consumo. Il Freewheel Video Monetization Report del 2016 rivela che i publisher stanno monetizzando in modo equivalente tra soggiorno, ufficio, visualizzazioni on-the-go, con il 63% proveniente da ambienti non desktop (smartphone, tablet, set-top box, etc). Tutto questo genera nuove opportunità di business, in particolare, per aiutare gli utenti a visualizzare i video a cui sono davvero interessati, e visualizzare per questi un numero minore ma più rilevante di contenuti pubblicitari che possano aver senso per loro, generando più guadagno.

A seguito dell’evoluzione degli spazi pubblicitari si è reso necessario sviluppare dei protocolli per la loro vendita in modo automatizzato.

La metodologia progammatic buying ha introdotto una modalità di vendita che soddisfa questi requisiti, introducendo diverse modalità di acquisto/vendita di spazi in tempo reale. In particolare sono state introdotte due tipologie di piattaforme, una per l’offerta degli spazi (Supply Side Platform – SSP) e l’altra per l’acquisto (Demand Side Platform – DSP). Il meccanismo più utilizzato è costituito da un’asta in tempo reale (RTB) attraverso la quale la piattaforma SSP richiede a diverse DSP l’offerta migliore per una specifica posizione e per un dato utente.

Sulla base delle varie offerte ricevute, la SSP seleziona la DSP vincente e restituisce l’advertisement all’utente finale. Nell’ambito video, il Video Programmatic si è diffuso rapidamente.

Finalità

La piattaforma SVAMP che il progetto vuole realizzare ha il fine di mettere insieme i due scenari sopra descritti, utilizzando degli algoritmi di estrazione di metadati per meglio classificare i video editoriali e ottenere un risultato migliore con advertising RTB.

L’obiettivo finale del progetto è la realizzazione di una piattaforma integrata a supporto dei sistemi di gestione dei contenuti video (CMS) in grado di:

• arricchire le informazioni relative agli asset digitali attraverso l’analisi semantica dei video;
• monetizzare l’inventario dei contenuti attraverso l’erogazione di advertising contestuale;
• raccogliere informazioni relative al consumo dei video da parte degli utenti per integrare sistemi di analisi dati; – fornire raccomandazioni per la fruizione contenuti digitali basati su profili utente o correlati.

Il risultato finale atteso come output del progetto è una piattaforma prototipale, che sarà in grado di implementare funzionalità di video advertising targettizata per il mercato broadcast televisivo, che incorpora al suo interno meccanismi di online bidding realtime.

Il sistema sarà in grado di dotare i terminali televisivi interattivi (smart tv) di funzionalità avanzate per l’erogazione intelligente di contenuti pubblicitari.

Tale risultato sarà possibile grazie alle componenti di SVAMP, che interfacciandosi con i sistemi di creazione dei contenuti e dei palinsesti televisivi, produrranno automaticamente metadati sul contenuto semantico dei programmi, oltre ad associarvi il profiling degli utenti fruitori.