这篇文章由 Anzu 公司与 IBM Alpha Zone Accelerator 团队合作编写。

Anzu 是以色列一家近期成立的初创公司,主要运营一个跨 3D 空间的混合游戏广告平台。该公司开发了一种创新的广告技术,将标准广告单元渲染为虚拟环境 — VR、AR 和 3D 视频游戏,支持在游戏世界中提供完全融入游戏当中的广告,而不是单纯出现在游戏界面之上。

由于每秒钟都会有大量的广告,它们的来源迥异,使用的语言和格式也不尽相同,所以人工审查广告并对其内容类型进行分类是一项极具挑战性的任务。企业必须有能力对广告内容进行优化,特别是在专为儿童设计的游戏当中,发行公司必须遵守严格的规定。因此,对 Anzu 来说,找到一种可扩展的解决方案至关重要,它不仅可以帮助游戏开发人员了解他们的用户所接触到的内容,还能够增强用户体验。正因如此,Anzu 才选择了 Watson Visual Recognition、Watson Speech to Text 和 IBM Cloud Functions 来构建 AI 支持的广告合规工具。

IBM 方法和新架构

有了大量的传入数据,Anzu 就亟需一个稳健的解决方案来处理和利用这些数据。Anzu 加入了 Alpha Zone Accelerator 计划后,IBM 即帮助他们构建了 AI 支持的广告合规工具。我们基于以下三个主要组件开发了新的架构:

  • Watson Visual Recognition
  • Watson Speech to Text
  • IBM Cloud Functions

通过围绕 Watson Visual Recognition、Watson Speech to Text 和 IBM Cloud Functions 构建 Anzu 架构,帮助他们创建一个无服务器的广告合规环境,并以经济高效的方式迅速扩展。

利用 Watson Visual Recognition,Anzu 可以分析所有广告创意,确定其限制级别,并使用对象检测和限制级别内容检测分类器对这些广告进行标记。Watson Visual Recognition 用于分析视频帧和横幅图片广告,而 Watson Speech to Text 服务则用于分析视频的音频轨迹。在每个广告上收集的数据让发行商能够识别出有问题的广告,采取行动,并轻松屏蔽不合适的来源。

构建可扩展解决方案

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