Założony w zeszłym roku DeepBrand rozwija narzędzie do zautomatyzowanej analizy treści wizualnych w Internecie. Dzięki specjalnie wytrenowanym sieciom neuronowym, platforma jest w stanie sama rozpoznawać zawartość zdjęć i filmów publikowanych w Internecie. Narzędzie potrafi wskazać np. samochody, zwierzęta, elementy odzieży, a także logotypy marek. Startup chce w ten sposób dostarczać firmom wiedzy biznesowej o kontekście, w jakim ich marki pojawiają się w sieci.
Obecnie dane są podstawowym paliwem dla coraz większej części firm. Gros tych danych pochodzi z aktywności samych internautów – z tego, jakie strony przeglądają lub jakie wypowiedzi publikują. Mało kto zdaje sobie jednak sprawę z tego, jak wiele informacji można odczytać ze zdjęć czy filmów, które są codziennie wrzucane do sieci.
– Bez wątpienia żyjemy dziś w kulturze obrazu i już czas, aby ta kultura weszła w erę Big Data. Wcześniej zarządzający jednostką ds. innowacji w grupie mediowej Havas. – Codziennie stykamy się w internecie z nieprzebraną liczbą obrazów, głównie za pośrednictwem mediów społecznościowych i serwisów video. Według Cisco, w 2019 roku, globalnie 80% ruchu w internecie będzie generowana tylko przez treści video. Jeśli dodać do tego, że obraz jest znacznie bardziej efektywnym nośnikiem informacji, niż tekst, to wydaje się rozsądnym, aby firmy zaczęły przyglądać się treściom wizualnym z większą uwagą, bo mogą tam znaleźć naprawdę dużo informacji o sobie i swoich klientach – twierdzi Dominik Komar, założyciel i prezes DeepBrand,
Technologia DeepBrand umożliwia automatyzację procesu odkrywania i interpretacji treści wizualnych w Internecie. Dzięki temu użytkownicy platformy w kilka chwil są w stanie dowiedzieć się, gdzie ostatnio publikowane były zdjęcia zawierające np. butelkę napoju konkretnej marki, jaki był kontekst tych zdjęć, porównać je z publikacjami dotyczącymi marek konkurencyjnych oraz przeanalizować zmienność tych danych w czasie.
Zdaniem Komara, na narzędziu skorzystać mogą nie tylko marki, ale cała branża marketingowa – w tym firmy doradcze, ośrodki strategiczno-badawcze, domy produkcyjne czy agencje specjalizujące się w komunikacji w mediach społecznościowych.
Twórcy DeepBrand zyskali zainteresowanie funduszu YouNick Mint, który konsekwentnie poszerza swoje portfolio o kolejne spółki działające w obszarze machine learning (potwierdzają to niedawne inwestycje w Ada.place, Edward.ai, Sellizer.pl). Spółka pozyskała na rozwój łącznie milion złotych przy wsparciu środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w ramach programu BRIdge Alfa.
– Rozwój technologii działających w oparciu o systemy samouczące to jeden z głównych obszarów naszej działalności inwestycyjnej. Do inwestycji w DeepBrand przekonało nas przede wszystkim zróżnicowane doświadczenie zespołu. Twórcy to specjaliści w swoich dziedzinach, dzięki czemu projekt ma silne podstawy technologiczne i biznesowe. Wierzymy, że unikalny pomysł i rozwijana technologia mogą istotnie przełożyć się na sukces rynkowy – dodaje Piotr Danielewicz, Investment Manager w YouNick Mint, odpowiedzialny za przeprowadzenie inwestycji.
Szef DeepBrand zapowiada, że pozyskane środki zostaną wykorzystane na doskonalenie technologii rozpoznawania obrazów oraz budowę kolejnych funkcjonalności związanych z analizą danych. – Naszą intencją jest oddanie w ręce klientów narzędzia, które pozwoli im podejmować lepsze decyzje biznesowe dzięki dostępowi do danych, dotąd będących całkowicie poza ich zasięgiem – dodaje.
Do czego służy DeepBrand?
Przykładem niech będzie historia, jakich ostatnio coraz więcej w branży marketingowej. Marek chciał znaleźć influencerów, którzy pomogą mu wypromować jego lokalną kawiarnię. Skontaktował się z czterema popularnymi i aktywnymi na Instagramie użytkownikami, gotowymi do współpracy i chętnymi do stworzenia dla niego atrakcyjnych publikacji ze zdjęciem zrobionym w jego kawiarni. Marek nie był jednak w stanie stwierdzić, czy to, co obiecują, będzie odpowiednio wysokiej jakości. Był również ciekaw, czy wybrani przez niego influencerzy kiedykolwiek publikowali już zdjęcia dotyczące kawy. Nasz bohater nie miał czasu ani możliwości, aby samodzielnie to sprawdzić, to wymagałoby przejrzenia profili społecznościowych osób, które publikują po kilka zdjęć dziennie. Marek zdecydował się więc wykorzystać do tego DeepBrand.
Podczas przeglądania wyników analizy w DeepBrand, Marek odkrył, że dwoje z jego perspektywicznych influencerów już współpracowało z dużymi sieciami kawiarni, które dla Marka stanowiły konkurencję, odrzucił ich więc od razu.
Kolejna osoba na jego liście nie miała w ostatnim roku żadnych zdjęć zawierających kawę lub zrobionych w kawiarniach, jednak jej profil na Instagramie okazał się bardzo nasycony dużymi logotypami i treściami wyglądającymi na sponsorowane przez duże marki. Dla Marka taki przesyt zdjęć reklamowych zmniejszał wiarygodność autorki, tak więc również zdecydował o wykreśleniu jej ze swojej listy.
Ostatni Instagramowy profil okazał się strzałem w dziesiątkę. Jego autor publikował już zdjęcia kojarzące się z kawą, był to jeden z popularniejszych motywów na jego profilu. Dodatkowo, influencer ten nie współpracował jeszcze z żadną marką kawy ani kawiarni, a jego zdjęcia nie były przeładowane treściami sponsorowanymi. Marek zdecydował się podjąć współpracę z ostatnią osobą na jego liście.
Po zakończonej akcji, dzięki DeepBrand Marek sprawdził jeszcze, że w następstwie publikacji influencera w sieci pojawiło się również kilkadziesiąt nowych zdjęć zawierających dobrze wyeksponowane logo jego kawiarni, opublikowanych przez inne osoby, większość wyglądała naprawdę atrakcyjnie i zebrała wiele pozytywnych komentarzy.
W sumie, DeepBrand zaoszczędził Markowi kilkanaście godzin monotonnej pracy w planowaniu akcji promocyjnej oraz pozwolił uniknąć kosztów zatrudnienia wyspecjalizowanej agencji reklamowej.
