Mit Computer Vision die Live- und Nachberichterstattung von Events evaluieren

Computer Vision ETECTURE

Wer wissen will, ob sich das Sponsoring eines Events gelohnt hat, braucht Informationen: Während Reichweiten, Interaktionen oder Klickraten bei Online-Werbung und in sozialen Medien direkt und in Echtzeit über Analyse-Tools ausgewertet werden können, gestaltet sich das bei der Event-Berichterstattung ungleich komplizierter. War das eigene Logo bei Fernsehübertragungen, in Videos und auf Bildern zu sehen? Und wenn ja, wie lange? Computer Vision hilft, diese Fragen zu klären – ebenfalls in Echtzeit.

 

Sponsorings von Sport-, Medien oder Kulturevents können ein sinnvoller Baustein in der Marketingkonzeption sein. Richtig konzeptioniert, tragen Sponsorings zur Steigerung der Bekanntheit oder zur Imagepflege bei, zahlen auf eine positive Arbeitgebermarke ein oder haben direkte Auswirkungen auf vertriebliche Ziele. Wer sich für ein Event-Sponsoring entscheidet, setzt in jedem Fall nicht nur darauf, die Besucher vor Ort zu erreichen. Eine möglichst große Reichweite über eine gute Sichtbarkeit in der Berichterstattung in Form einer Live-Übertragung oder Nachberichterstattung im TV, über die Verbreitung von Videos und Bildmaterial ist in der Regel Teil der Erwartungen.

 

Während Sichtbarkeit bei Online-Werbung und in sozialen Medien direkt über Analyse-Tools in Echtzeit ausgewertet werden kann, fällt das in der Berichterstattung über Events deutlich schwerer. Genaue Zahlen zu Reichweiten und Sichtbarkeit der eigenen Marke in Fernsehliveübertragungen oder -nachberichten, in verbreiteten Videos und Bildern erhält man nur durch ausgewählte Analyse-Unternehmen. Dabei gibt es einige Probleme: Die Auswertung durch Analysten braucht Zeit, die Ergebnisse lassen auf sich warten. Dieses Vorgehen ist zudem von subjektiven Entscheidungen geprägt, und die Ergebnisse sind deshalb schwierig zu vergleichen. Und obwohl das Vorgehen schwer vergleichbare Ergebnisse liefert, ist es nicht gerade günstig. Für Sponsoringgeber und Sponsoringnehmer ist das nicht zufriedenstellend: Während der eine nicht genau weiß, was er für sein Geld bekommen hat, kann der andere nur unzureichend nachweisen, dass die erbrachte kommunikative Leistung das Investment wert war. Möchte einer von beiden sogar noch einen Vergleich mit anderen Sponsoren des Events, steigen die Kosten der Analyse deutlich. Bei den schwer vergleichbaren Ergebnissen bleibt es trotzdem.

 

Computer Vision sorgt für den Durchblick

Wir haben es uns zum Ziel gesetzt, Analyse-Unternehmen mit Hilfe von Computer Vision zu unterstützen, den Analyse-Prozess zu verbessern und solche Auswertungen zu automatisieren. Neben einer hohen Lokalisierungs- und Klassifikationsgenauigkeit und einer niedrigen Inferenzzeit, war vor allem der Umgang mit unbekannten Markenlogos eine große Herausforderung. Die Lösung ist eine Kombination mehrerer neuronaler Netze, die mit 2 Millionen Markenlogos aus dem Internet trainiert wurden. Mit Transfer-Learning können sie jetzt auch Markenlogos erkennen, ohne nochmals auf eine große Menge von Trainingsdaten angewiesen zu sein oder ein kompliziertes Trainingsprozedere durchlaufen zu müssen. Wir stellen unseren Kunden ein fertig trainiertes Modell als Service zur Verfügung, das diese als Software-as-a-Service(SaaS)-Lösung über Webseiten oder Kundenportale wiederum Endkunden anbieten können.

Logo Detection ETECTURE

Kunden können einfach ein Beispielbild des zu findenden Logos zusammen mit dem zu analysierenden Video hochladen. Das Video wird dann automatisch ausgewertet. Unser System erkennt Markenlogos in TV-Liveübertragungen, Videos und Bildern vollautomatisch und zuverlässig. Die Auswertungsergebnisse liegen innerhalb kürzester Zeit vor – und stehen für die Evaluation und Bewertung zur Verfügung. So wird zum Beispiel ersichtlich, wie oft (Anzahl der Logoerkennungen) und wie lange (in Minuten) ein Logo in Bewegtbildern zu sehen war. Hinzu kommt die durchschnittliche Größe des oder der erkannten Logos in Pixeln.

Computer Vision ETECTURE

Ein deutlicher Mehrwert entsteht durch die Entlastung der Analysten und die schnelle Verfügbarkeit der Informationen: Ihnen bleibt mehr Zeit, ihr Expertenwissen in eine anschließende Analyse der Ergebnisse einzubringen und daraus Handlungsempfehlungen für Kunden abzuleiten. So entstehen genauere und umfangreichere Analysen – und das einfache SaaS-Angebot kann mit der eigenen Beratungsexpertise ausgebaut werden. Kombiniert mit Einschaltquoten, Reichweiten und Klickzahlen erleichtern diese Informationen nicht nur die Bewertung eines einzelnen Sponsoringsengagements, sondern auch Vergleiche mit anderen Sponsoren. Sponsoringgeber können einfacher entscheiden, ob sie weiterhin investieren wollen, und Sponsoringnehmer können auf Basis detaillierter Analysen ihre angebotenen Sponsoringpakete über die Optimierung von Logoplatzierungen attraktiver gestalten. 

 

Hinzu kommt, dass Analyse-Anbieter durch die Automation der Auswertung des Bildmaterials (Foto oder Bewegtbild) sogar in kürzerer Zeit bessere Ergebnisse liefern können – und das zu einem Bruchteil der bisherigen Kosten.

 

Weitere Vorteile des Einsatzes von Computer Vision:

  1. Automation: Mit Hilfe von maschinellem Lernen kann das System vollautomatisch Markenlogos in Fernsehbildern, Videos und auf Bildern erkennen und damit Mitarbeiter bei zeitintensiven Arbeitsschritten entlasten.

  1. Hohe Genauigkeit: Das Computer Vision-System kann ein Logo sowohl einer bestimmten Marke zuordnen als auch die Lokalisierung und Einblendungsdaue im Bild sehr genau feststellen.

  1. Skalierbarkeit: Das Computer Vision-System ist frei skalierbar und erlaubt, deutlich flexibler auf eine sich ändernde Auftragslage zu reagieren, als das mit einer starren Personalplanung möglich wäre.

 

 

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