广告作为互联网的主要变现形式，随着产品形态的改变也在与时俱进。最早Google利用搜索数据打造了AdWords，而亚马逊利用购物数据、Facebook利用社交数据也对广告的形态提供更多表现形式。 今年6月，全球最大的图片社交网站Pinterest对其Lens工具做了升级，能够将显示中的物品与电商平台的SKU打通。原本，用户可以通过Lens拍摄现实中的物品，上传到Pinterest后可以匹配到平台上含有相似物品的照片。现在，相似物品可以直接关联到电商平台。 根据2018年的数据，Lens工具每个月被查询6亿次!而时尚穿搭类的话题占据了Pinterest相当一部分流量，因此Lens工具额外拓展了购物功能，直接与电商或者是品牌官网对接。早在2017年，Pinterest曾发布了一个Shop The Look的内嵌图搜功能，能够让用户点选图片内出现的服饰、鞋帽、包饰等产品。Instagram也推出了类似的Shopping Tags。 这些，是基于图片识别的非常成功的广告形态，也是视觉AI从流量中截取价值数据往下游电商等平台导流的经典案例。背后，强大的视觉AI系统起到了关键作用。资料显示，2014年Pinterest便收购了硅谷的华人创业团队VisualGraph，为后续基于图片数据的广告变现奠定了基础。 当前，图片和视频已经成为互联网最大的流量来源。伴随着AI产业的崛起，如何用机器去解读图片、视频中的内容，并将流量变现已经成为广告行业的又一个创新。 2018年，就在Pinterest Lens功能上线不久后，一家叫Mai小麦的公司初露锋芒。这家位于杭州的初创企业，正试图用类似于Lens功能的解决方案，来颠覆国内的广告行业。只不过，Mai小麦除了图片，还专注在视频领域。 在对接微博、爱奇艺后，Mai小麦成功实现了内容平台导流电商。用户可以通过同款搜索按钮，或者贴片广告来触达内容中出现的时尚类产品。作为一个技术提供方，Mai小麦推出了Lens API图片识别和Moment API视频识别来赋能内容广告行业。 同时，Mai小麦创造的这一全新广告位，还用自己的理念调和了一个现存的行业矛盾：内容平台与电商平台之间在广告计费模式上的认知差异。通常，内容平台倾向于CPM按曝光计费，而电商平台倾向于CPS与CPA按效果付费。 在通过深度学习视觉AI提供了内容变现工具后，Mai小麦探索了一个独特的盈利模式，那就是作为居间方，收购曝光广告位，然后销售效果广告位。批量采购CPM，通过Mai小麦的同款匹配功能，再以CPS和CPA的方式卖给电商端。两者皆大欢喜的同时，Mai小麦可以从中收取佣金。 AI的加持，让这件事变得可行。前提是，Mai小麦确保对于内容有着精准的识别，这样才能激发用户的点击购买意愿。 团队此前在美国有着深厚的技术沉淀，从图片识别起家后来拓展至视频领域。Mai小麦为了解决视频识别中存在的场景切换、画面模糊、形态变化等问题，通过专门的数据集训练AI的神经网络，开发了针对时尚类产品的柔性多物体深度学习视觉AI，并能够模拟人眼的效果“追踪”视频中在不同时间节点出现的同一商品。 事实上，计算机视觉与效果广告的结合已不是新鲜概念，业内也存在很多垂直的技术服务商。比如新加坡的ViSenze也开发了类似于Pinterest Lens之类的产品，而国内的Video++则专注在视频识别领域，同样尝试探索在广告行业的生长机会。 Mai小麦与这些公司的不同之处在于，它在技术上更加垂直，现阶段专注在时尚领域，并在该领域的视觉AI导流电商层面实现了领先。在运营模式上，Mai小麦没有贩卖技术解决方案，而是找到行业痛点，自己作为运营者参与到商业价值的创造中来。 Mai小麦创始人唐煌是一名连续创业者，此前曾在美国创办过华人留学生社交平台和美国版小红书。作为国内奥林匹克数学竞赛金牌获得者，以及华尔街资深交易算法工程师，这位理科出身的女创业者现在正跟团队瞄着另一个巨大的市场：效果广告。 截止目前，Mai小麦已经融资近900万美元，投资方不乏日本软银、猎豹移动、美国华尔街女子基金等知名VC。 |
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