IAB平台，使命和功能
IAB成立于1996年，总部位于纽约市。
作为美国的人工智能科技巨头社会媒体和营销专业平台公司，互动广告局（IAB- the Interactive Advertising Bureau）自1996年成立以来，先后为700多家媒体和营销会员企业赋能 - 为这些领先的媒体公司、品牌、代理商和负责销售、交付和优化数字广告营销活动公司和机构提供数字化营销平台服务和技术援助。IAB公司的使命是帮助平台上的企业快速高效转向数字化营销并建试图在行业之间推动数字化营销的标准并普及推广。
IAB使媒体和营销行业能够在数字经济中蓬勃发展。针对互联网数字世界营销广告眼花缭乱，鱼目混珠的现状，互动广告局带头进行了批判性研究，同时也对品牌、代理商和更广泛的商业界进行了数字营销重要性的教育。 IAB组建了人工智能标准工作组（the AI standards working group），2019年12月他们发布了第一份报告《人工智能与市场营销中的应用》。随即2020年，IAB联合IBM的WATSON广告和尼尔森公司（Nielsen）决定致力于研发与市场营销相关的人工智能技术、最佳行业实践、（推广）人工智能的案例和（规范）营销类人工智能技术条款术语来帮助营销负责人迅速转向数字化营销市场，拥抱人工智能和机器学习技术。 IAB与IAB技术实验室合作，制定技术标准和解决方案。IAB致力于专业发展，提升整个行业员工的知识、技能、专业知识和多样性。贸易协会通过其在华盛顿特区的公共政策办公室的工作，为其成员进行宣传，并向立法者和政策制定者宣传互动广告业的价值。
IAB全球网络汇集了包括三个区域组织在内的45个IAB组织，以分享挑战，开发全球解决方案，并推动全球数字广告业。IAB分布在北美、南美、非洲、亚洲、亚太和欧洲。每个协会都是独立拥有和运营的，根据符合当地市场需求的章程运作。
第十一篇：市场营销视频场景中的人工智能和机器学习技术 – Video
一、原文作者及本文潜在受众
作者：Melissa Hart，AnyClip全球营销副总裁
首荐读者：营销高管、营销人员和技术人员
二、人工智能和机器学习应用场景-视频领域
在当今后新冠肺炎时代，我们的个人和职业生活变得越来越虚拟。随着工作、学校、娱乐和最新新闻都转移到了网上，我们消费和制作的数字视频内容比以往任何时候都多。
在线视频的需求正在飙升，各种类型的内容所有者在寻求满足不断变化的观众期望时都面临着新的挑战。但随着运营预算和人数的减少，新的、可能缺乏经验的视频所有者现在发现自己正在解决复杂的分发挑战，因为这个生态系统的参与者和工作流程已经发生了变化。在这方面，出现了新的需求：
1. 视频管理：自动化工具，可简化大规模管理快速增长的视频库和用户生成的内容集的工作流程
2. 视频分发：访问流媒体视频工具，这些工具可以可靠地向观众提供有意义的内容体验，其方式理想地具有成本效益，并且易于无经验或小型/单人视频制作团队使用
3. 价值：增强观众体验，同时为寻求以可扩展和有影响力的方式将其品牌与视频内容相结合的广告商提供ROI
为了满足这些不断发展的标准，需要新的工具来自动化管理和分发工作流程，并提高视频体验对观众和营销人员的价值。数据和人工智能可以使这一进步成为可能，但由于实时分析视频图像和音频内容的复杂性，传统的视频技术无法实现视频工作流程的自动化和大数据思维。较新的技术，如AnyClip的Luminous平台，通过创建和组织视频内容的数据来满足这一基本需求。深度内容数据通过平台的工具和视频播放器流动，自动化工作流程并提高准确性，最终帮助内容所有者管理、分发和最大限度地提高其视频的价值，并以他们需要的所有方式取得成果。
三、市场营销视频场景中人工智能和机器学习技术应用原理
它的工作原理
视频人工智能可以应用于视频管理、分发和消费生命周期的每个阶段。虽然参与者和收益可能因阶段而异，但每个阶段的一个共同点是对视频内容元数据的基本依赖。
人工智能技术促进了这些数据的创建，以及如何应用这些数据来提供后端（编辑）和前端（面向观众）的好处。
1. 视频管理
视频元数据传统上依赖于手动内容标记实践来应用特定数据标签并将其与视频资产相关联。通过这个过程，编辑和内容团队可以根据文件或关键帧的基本属性（如内容的主题、宿主或主题）或发布地点和时间，手动标记其视频库中的文件或关键框架。然后，这些元数据帮助团队在其库中定位这些文件，以便将它们添加到精心策划的播放列表中或手动嵌入到文章中。
通过将人工智能技术集成到视频管理工具集中，元数据创建和标记实现了自动化，实现了更高的准确性和简化的视频管理工作流程。例如，使用AnyClip的Luminous平台，核心人工智能技术可以即时分析平台基于云的存储库中的每一帧视频。Luminous的操作速度是实时速度的十倍多，它可以分析每帧视频的图像和音频内容，当识别出视频中特定时间戳的详细内容属性时，会自动标记这些属性。该分析的标准包括：
1）关键帧检测-检测场景、主题和其他主要构图变化
2）光学字符识别（OCR）-识别文本、徽标和其他字符
3）面部识别-识别名人、公众人物或其他重要个人（如高管、品牌大使、吉祥物）
4）品牌和产品识别-检测特定产品、品牌、企业和/或组织•品牌安全检测-识别可能
被一些观众认为是负面的或不合适的
5）自动语音识别（ASR）-也称为“语音到文本”，ASR使用语言算法将音频信号转换为文本中的单词，可用于视频字幕、转录、隐藏字幕等
在元数据被创建并标记到内容之后，视频可以被进一步组织到类别中。组织方法的一些例子可能包括：
1） IAB技术实验室内容分类-根据当前内容分类行业标准调整视频收藏
2）专有分类法-根据品牌现有的产品目录或内容矩阵组织视频
在细致的内容数据和组织的支持下，大型复杂的视频库立即变得易于管理。通过强大的内容数据，可以搜索库，根据视频资产的任何标记特征来定位视频资产。可以搜索视频资产本身来识别关键时刻、人物和产品。用户生成的内容可以自动筛选和验证以供发布。播放列表可以自动构建，根据数据的相似性将视频整理成集合。
人工智能营销用例和最佳实践28所有这些数据和自动化最终都很重要，原因有两个。首先，自动化的用户友好工具降低了可用性的障碍，使更广泛的潜在经验不足或技术水平较低的个人能够积累并正确管理视频库。视频工具民主化。其次，通过自动化简化内容工作流程，它释放了编辑团队的人力带宽，使专业人员能够专注于更具战略性的工作。
2、视频发布
一旦内容库通过其数据进行了分析和组织，人工智能还可以使视频分发面向用户的方面受益，大规模吸引观众，为观众创造更有意义和更精确的观看体验，同时为编辑团队节省宝贵的时间和资源。
人工智能应用于视频分发的一种方法是提高向观众提供的视频内容推荐的相关性。虽然传统的视频技术已经尝试自动化内容推荐，但这些方法传统上涉及将关于视频资产的手动标记元数据与用户先前浏览历史的cookie数据进行匹配。这种方法的问题有两个方面：手动标记的内容数据通常是一个浅数据集，产生的参考点较少，从而为对齐提供信息。其他问题源于使用浏览器cookie数据来推断受众兴趣，这种做法可能不准确、过时，或者完全被浏览器安全设置阻止。
另一方面，人工智能内容分析提供了关于每个视频资产的更丰富的数据集，最终以尊重用户隐私的方式实现了更有意义的内容推荐。通过将该数据应用于观看者体验的各个方面，较新的视频分发技术能够实现更准确和相关的观看体验。
AnyClip的Luminous平台使用的这项技术的几个例子包括：
1）动态转盘策划：利用内容数据为视频推荐提供信息，它可以通过根据数据相似性调整内容资产来策划视频播放器附近的播放列表。与基于cookie或手动策划的方法不同，人工智能技术策划的推荐可以自动更新
随着新资产被上传并在平台的后端存储库中立即进行分析。
2）页面匹配：通过将内容数据与自然语言处理（NLP）技术相结合，人工智能可以自动抓取文章页面内容，并在页面加载后立即从后端库中显示最相关的匹配视频。
3） 视频点播（VOD）：将人工智能技术与VOD接口、内容数据和自动化相结合，可以用于根据潜在的观众内容消费趋势策划节目推荐，和/或根据细微的观众兴趣建立内容渠道。
除了内容推荐，人工智能和内容数据还可以用于增强视频播放体验，从而实现更具互动性和个性化的内容体验。这可能包括：
1）. 互动性-使用人工智能和内容数据为玩家UI中的行动按钮供电，实时推广视频中的特色产品、人物或关键词
2）. 在内容中搜索-使观众能够在视频中搜索，以查找内容中的特定时刻、人物、品牌、产品或其他信息
3. AI对价值的影响
人工智能可以为寻求将视频观众货币化的出版商以及寻求接触和吸引这些观众的广告商提供许多好处。通过将内容数据和自动化贯穿整个标准广告/活动管理工作流程，出版商可以利用人工智能通过增强参与度来创建新的库存，提升现有广告体验的市场价值，并增强营销人员可获得的解决方案范围。在AnyClip的Luminous视频平台中，这项技术的一些例子包括：
1）背景定位-使用视频内容数据，在以特定品牌、产品、个人、关键词、主题或类别为特色的编辑视频内容附近提供广告活动，以提高相关性和影响力
2）品牌安全-反定向广告宣传活动不得出现在已知具有敏感、负面或竞争性内容的编辑视频内容附近
3）行动呼吁按钮-利用人工智能驱动的行动呼吁按钮进行绩效营销或电子商务
4）分析—收入和内容性能的动态可视化，使用内容数据揭示品牌、主机、关键词和其他提供最大价值的标准
4. 内容匹配
影响页面匹配质量和准确性的因素：
1）页面缓存-为了确保内容推荐的准确性，特别是在实时新闻环境中，应经常对文章页面进行爬网，以确定更新，并确保最新的视频与文章中包含的最新信息一致
2）付费墙障碍-页面分析技术要么需要在付费墙后面获得许可，要么需要优化以绕过付费墙来检索视频匹配所需的文章内容数据
四、原文作者洞见
作者洞见
1. 分析和数据创建
影响人工智能内容分析和标记质量和准确性的因素：
1）视频质量-视频质量应良好，以便进行适当分析；低质量的视频可能提供较低质量的分析
2）真人与动画-与真人内容相比，动画视频可能提供较低质量的结果
3）音轨-与嘈杂的音轨（例如，具有大量背景干扰或白噪声的音频）相比，更干净的音轨提供了更好的准确性
4）分析速度—建议对文件大小进行优化，并手动确定内容分析队列的优先级，以便在内容发布时间敏感的使用情况下及时分析和分发内容
2、内容匹配
影响页面匹配质量和准确性的因素：
1）页面缓存-为了确保内容推荐的准确性，特别是在实时新闻环境中，应经常对文章页面进行爬网，以确定更新，并确保最新的视频与文章中包含的最新信息一致
2）付费墙障碍-页面分析技术要么需要在付费墙后面获得许可，要么需要优化以绕过付费墙来检索视频匹配所需的文章内容数据
五、推荐一家量测技术行业领先的人工智能公司 – DeepBrain AI
作为韩国领先的专注于深度学习和视频合成的对话式人工智能初创公司，Deepbrain AI表示有信心凭借人工智能领域的成熟技术，以及投资者的稳定资本流入，成为全球参与者。
Deepbrain成立于2016年，提供视频和语音合成以及聊天机器人解决方案，以及可在各个行业用于优化客户服务的人工智能信息亭和对话解决方案。为了创建一个人工智能人类，这家初创公司在工作室中捕捉人类模型的视频，并训练一个机器学习系统，该系统可以生成嘴唇、嘴巴和头部同步运动的化身。
首席执行官Eric Jang在接受《Aju Business Daily》采访时表示：“人工智能人类技术具有无限的扩展潜力，因此可以应用于各个工业领域。”。“自创业以来，我的目标一直是成为世界上最大的人工智能公司，”他说，这得益于与企业客户签订的一系列合同。
Deepbrain誓言从今年下半年开始积极推动海外扩张，首先与北京和青海的两家中国广播公司签订合同，出口通过深度学习技术创建的人工智能播音员。张在北京和上海设立了分公司，以开拓中国市场。目前正在与中国银行讨论引入人工智能信息亭和顾问。
很少有公司能够实现逼真的人工智能。Deepbrain的技术可以实现与真人相似的面部表情、对话智能和情绪。“在实现人造人时，最重要的技术是嘴唇同步图像合成技术，该技术将嘴唇的形状与所说的相匹配。”
Deepbrain的公司价值在五年内飙升至2000亿韩元（1.71亿美元），吸引了投资者的大量资本。金融、教育和媒体等各个行业现在都在采用Deepbrain的交互式人工智能技术。张表示：“我们仍在利用大量国内资本进行增长。”他承诺提供SaaS（软件即服务），这是一种软件交付模式，基于云的软件应用程序被授权给用户。
在最新的协议中，韩国公共广播公司KBS使用人工智能视频合成技术制作了一部历史纪录片，为1910-45年日本殖民统治朝鲜半岛期间自由战士的妻子们提供了新的线索。
打住，我们上图。
最快 - 输入文本需求，5分钟生成视频。
文本生成视频可以应用到企业多个层面，市场到研发，从人事到培训，从生产到物流运输。
上手简单，只需要三步。
使用CHATGPT帮助用户通过文本生产视频。Deepbrain支持“木偶大师”技术，将自然的面部表情和动作体现在只留在照片中的独立活动家的图像中。该技术可以将面部表情和口型合成到其他人身上，同时保持图像中原始人物的面部和特征。将某些视频合成图像可以让人微笑、眨眼和转头，以及面部表情的细微变化，这些变化取决于面部动作。
可以从文本话题、超链接或者PPT导入，生成视屏。
适用性超强- 100多个现有虚拟视频明星，超过80+语言，使用便捷。
提供多种模版。
用户反馈。
最后，可以看一下这个公司 产品种类和视频编辑介绍。
各种技术博客，分享研发和用户的成功开心经验。
六、数字营销工兵观察 - 数字化营销成熟度走向何方
视频营销是公司用来与他们想要的观众建立联系的一种策略，展示他们的产品，并将观众转化为客户。这种方法包括在平台上创建和传播引人入胜的视频，以传达信息并建立品牌知名度。
在一个以视频营销为主的世界里，人工智能（AI）在改变行业方面发挥着作用。通过改善客户体验、增加参与度和提供内容，人工智能正在重塑视频营销战略，无论是现在还是未来。根据麦肯锡调研报告（2023）96%的营销人员已经见证了人工智能视频营销带来的正投资回报率。总的来说，如今，75.7%的营销人员正在使用人工智能工具进行工作。
以下是2023年IDC和亚马逊官方报告，供参考。
生成式AI投资趋势 -
生成式AI投资进度-
企业未来生成式AI投资落地日程表
（一）、视频营销的影响是不可否认的
1. 品牌知名度提升
视频正在主导内容营销行业！研究表明，视频营销对提高品牌知名度有重要贡献，64%的营销人员承认其有效性。视频具有吸引眼球、讲述品牌故事并给观众留下持久印记的独特力量。通过利用视觉和听觉元素，视频使品牌能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。
2. 放大转化效率
消费者见解证明了视频营销提高转化率的能力。无论是购买订阅时事通讯还是与公司建立联系，视频都能激励和促使观众采取行动。但是这取决于生产质量，通过展示产品或服务的实际应用和解决客户的痛点，视频成为推动转化的有说服力的催化剂。
3. 提升参与度
无论是短视频还是长视频，都最能让大胆的人长时间着迷。人们花大量时间在社交媒体上观看视频，这表明了这种媒体的吸引力和有效性。视频通过将视觉、音频和讲故事相结合来提供体验，使其更具吸引力和互动性。人们花大量时间在社交媒体上观看视频，这表明了这种媒体的吸引力和有效性。视频通过将视觉、音频和讲故事相结合来提供体验，使其更具吸引力和互动性。
4. 创造难忘的品牌回忆
视频在观众的脑海中留下了持久的印记，大大提高了品牌的召回率。与单独的文本或图像相比，视频显示出更高的回忆率。视频通过引人入胜的视觉效果、讲故事的技巧和情感联系，给观众留下了持久的印象。这确保了品牌在做出购买决策时始终处于他们心目中的前沿。
5. 社交媒体活动增强：
疫情扩大了视频营销的重要性，导致社交媒体活动激增。随着社交媒体平台优先考虑视频内容，消费者的行为也发生了相应的变化。如今，社交媒体似乎被视为一个市场，企业巧妙地利用了这一趋势，制作了引人注目的视频，与目标受众产生了深刻共鸣，在社交媒体平台上建立了更强的联系和互动。因此，我们可以说，视频营销是一种动态的、身临其境的媒介，使企业能够巧妙地讲述自己的故事，展示自己的产品，并与目标市场建立真正的联系！其唤起情感、提供引人入胜的叙事和提供有价值信息的能力，使视频营销成为当今数字领域的一项关键战略。
（二）、人工智能如何改变视频营销策略？
随着我们步入2023年，人工智能正在为视频营销战略的变革铺平道路。以下是人工智能重塑视频营销格局的八种关键方式：
1、人工智能支持的视频编辑，实现效率和质量
人工智能视频编辑工具可自动执行镜头选择、转换、颜色分级和混音等任务，节省时间并提高视频质量。人工智能使营销人员能够集中精力开发引人入胜的内容，并通过简化编辑流程提供无缝的用户体验。凭借人工智能分析大量数据和从模式中学习的能力，它甚至可以根据观众偏好和行业趋势提出最有效的编辑技术和风格，确保每个视频都得到优化，以获得最大的影响力。
2、AI画外音和动画：增强视觉吸引力
人工智能在画外音和动画方面的进步为视频内容带来了新的维度，增强了视觉吸引力，提高了观众参与度。人工智能生成的画外音可以提供与视频基调和风格相匹配的无缝叙事，创造更身临其境和专业的观看体验。此外，人工智能驱动的动画工具使营销人员能够通过视觉上令人惊叹的图形和效果将复杂的想法变为现实。通过在画外音和动画中利用人工智能，品牌可以提升其讲故事的能力，吸引观众的注意力，并有效地传达他们的信息。此，如今许多营销人员在不录制自己的情况下制作营销视频。人工智能让创建画外音变得太容易了，所以营销人员只需要编写他们的脚本，这些人工智能平台就可以为他们的视频生成有趣的画外音。
3、个性化内容：加深与受众的互动
人工智能算法分析客户数据，以提供高度针对性和个性化的内容。这种个性化的方法提高了参与度，提高了转化率，并培养了更重要的客户满意度和忠诚度。
通过利用人工智能驱动的见解，营销人员可以从细微的层面了解客户的偏好，并根据他们的具体需求、痛点和愿望创建视频内容。从个性化的产品推荐到个性化的故事讲述，人工智能使品牌能够与受众建立更深入的联系，并为他们提供有价值的、能引起个人共鸣的内容。
4、高级分析：数据驱动决策的见解
人工智能分析工具为视频性能提供了宝贵的见解，可以跟踪浏览量、参与率和转化率等指标。这些数据驱动的见解可以帮助营销人员做出明智的选择并加强他们的策略。人工智能算法可以超越表面指标，深入到视频表现的更细微方面，如观众情绪分析、情绪反应跟踪和注意力热图。有了这些见解，营销人员可以微调他们的视频内容，迭代成功的元素，并尝试新的方法，所有这些都可以不断提高性能并推动预期的结果。
5、AI推荐的超个性化
人工智能算法根据个人偏好、兴趣和浏览历史提供超个性化的视频推荐。这一重点战略促进了品牌忠诚度、消费者幸福感和参与度。
通过分析大量数据，人工智能可以识别模式、行为和亲和力，使营销人员能够提供符合每个观众特定兴趣的视频内容。
无论是推荐相关视频、个性化播放列表，还是量身定制的产品建议，人工智能推荐都能创造高度个性化的观看体验，让观众保持参与，并回来获取更多信息。
6、人工智能驱动的目标定位与优化
人工智能通过分析过去的搜索历史、以前的购买和社交媒体互动数据，实现视频营销活动的精确定位和优化。这种精确的策略通过确保视频内容在最佳时刻交付给适当的观众，最大限度地提高了转化率。人工智能算法可以根据人口统计因素、兴趣和行为对受众进行细分，使营销人员能够创建与特定客户群体产生共鸣的量身定制的视频活动。通过持续的分析和优化，人工智能驱动的目标定位使营销人员能够有效地分配资源，完善消息传递，并实现更好的营销活动绩效和ROI。
7、人工智能生成的内容创建
人工智能通过生成脚本、自动化制作和人工智能辅助编辑，促进内容营销，尤其是视频营销中的内容创建。营销人员有机会利用人工智能深入研究概念，改善他们的工作流程，提高生产力。人工智能生成的脚本可以作为视频创意的基础，使营销人员能够简化内容的创建过程。由人工智能支持的自动化制作工具可以有效地管理任务，如创建场景跟踪对象和渲染，最终减少视频制作所需的时间和精力。人工智能编辑工具为转换、视觉增强和节奏提供建议，以确保视频的最终结果与预期目标一致，并与目标观众有效联系。此外，如今，许多人工智能平台都可以产生成功的（高转化率）横幅和视频广告创意。
8、人工智能交互式视频体验
人工智能赋予的互动视频体验以个性化的分支叙事和互动决策吸引了观众。这些迷人的元素有助于吸引观众的注意力，从而提高对品牌的参与度和忠诚度。通过使用人工智能算法，可以分析观众在与视频互动时的反应和行为。这种分析允许对内容进行调整，确保每个观众都有个性化的体验。人工智能支持的交互式视频通过提供选项、测验和个性化故事情节，增强了观众的参与度和授权。这促进了与品牌的联系。增加观众采取所需行动的机会。
（三）、人工智能视频营销的未来
当我们展望未来时，人工智能视频营销的潜力似乎是光明的。最新趋势表明，人工智能技术将继续进步，为营销人员提供创造性突破的可能性。
（上图为亚马逊文字生成内容白皮书）
以下是人工智能视频营销在不久的将来继续发展的关键方式：
1. 增强的深度学习算法可改善内容个性化
2. 人工智能支持的实时视频分析，可实现即时洞察和调整
3. 人工智能生成的动态视频广告实时为个人观众量身定制
4. 由AI语音助手提供的声控视频体验
5. 人工智能驱动的基于情绪的个性化视频推荐情感分析
6. 自动化视频翻译，实现无缝的全球受众覆盖
7. 人工智能驱动的影响者营销匹配算法，实现有效合作
（四）、AI改变视频营销
毫无疑问，人工智能正在改变视频营销策略，而且在未来只会更受欢迎。随着我们进入2024年，人工智能将以各种方式彻底改变视频营销和整体社交媒体战略。从人工智能驱动的视频编辑和个性化内容交付到高级分析和交互式视频体验，人工智能为该领域带来了创新和效率。凭借人工智能的能力，视频营销将继续发展，为观众创造极具影响力和沉浸式的体验。对于视频营销来说，无疑给销售人员带来了新的机会和动力，因为人工智能将把我们带到了成功的新高度。
七、文章资料来源及阅读推荐
1. 麻省理工关于2024AI技术趋势
What’s next for AI in 2024 | MIT Technology ReviewFour hot trends to watch out for this year
https://www.technologyreview.com/2024/01/04/1086046/whats-next-for-ai-in-2024/
2. IBM关于2024AI技术趋势的博客
The most important AI trends in 2024 - IBM BlogAdapting to emerging trends is essential to maximizing potential, minimizing risk and responsibly scaling generative AI adoption.https://www.ibm.com/blog/artificial-intelligence-trends/
3. Finance on line
12 Current AI Trends & Predictions for 2024 According to Experts - Financesonline.comThe most crucial AI trends, from AI applications in Hollywood studios, its impending effects on jobs, along with the move to rein in AI through strict ruleshttps://financesonline.com/ai-trends/
4. 本文作者介绍
AnyClip - 搜索https://cn.bing.com/search?q=AnyClip&FORM=HDRSC1
为了便于读者后续深入学习数字化营销体系相关的这九种人工智能和机器学习技术，经过与多位同行讨论及前辈老师们的讨教，后续每一篇文章将尽可能按照以下原则，要求和框架进行编写。
