数週間から数秒へ： AffiliateNetworkが何千ものクリエイターの投稿を瞬時にレビューする方法

AffiliateNetworkは、主要なコンシューマー向けアプリやブランドと、短尺のオーガニックマーケティング広告を制作する6万人以上のクリエイターを結びつけ、毎日数千本のクリエイター動画と数百万回の再生回数を処理しています。

TwelveLabsの映像理解モデルを活用することで、Dynは数千時間にも及ぶスポーツ映像から重要な瞬間を迅速に特定、抽出、再利用できるようになりました。

プレゼンテーションを表示

問題

エラーの原因

Twelve Labsが選ばれる理由

ソリューション

インパクト

次に何が起こるか

始める準備はできましたか？

無料で始める

デモを予約する

問題

AffiliateNetworkは、主要な消費者向けアプリやブランドと、ショートフォームのオーガニックマーケティング広告を制作する6万人以上のクリエイターを繋ぎ、毎日数千本のクリエイター動画と数百万回の再生回数を処理しています。

課題は何か？それは、クリエイターのコンテンツがブランドのガイドラインを満たしているか検証することです。

UGC広告は映画ではありません。それは10秒から45秒の創造性です。クイックカット、オーバーレイ、ナレーション、ミーム、点滅するロゴなどがあります。従来の汎用的な動画AIパイプラインは、テンポの速いUGC、マルチモーダルなオーバーレイ、そして迅速な反復サイクル向けに構築されていなかったため、単に対応することができませんでした。

「プラットフォームの規模が1日あたり数万件の投稿にまで拡大した際、既存のAIコンテンツレビューパイプラインでは、必要なスループットや動画理解の精度を達成できないことに気づきました。現状維持で妥協すべきではないと考え、より優れたソリューションを模索しました」

AffiliateNetworkのAI・機械学習部門責任者、ショーン・キム

エラーの原因

汎用目的のAIモデル： フレーム単位のビジョン + 音声文字起こし

遅すぎる（数秒に対して分単位）
ロゴ、コンテキスト、シーンの切り替えの見落とし
マルチモーダルなコンテンツを完全に把握できない
迅速な反復ができない

課題： ビデオが統合された全体としてではなく、画像＋音声として処理されていること。

Twelve Labsが選ばれる理由

SeanはTwelveLabsのアーキテクチャを調査し、異なる点を発見しました。それは、ビデオがフレームの積み重ねではなく、ビデオとして処理されているということでした。

Pegasus: 低遅延でビデオ全体の時間的推論を行い、イベントやアクションを特定します。これにより、チームはクリエイターのコンテンツを分析して、主要なテーマ、トピック、トレンドを把握できるようになりました。特定の詳細、オブジェクト、テーマを見つけ出すことで、チームはレビュープロセスを大幅に効率化することができました。

「特に際立っていたのは、TwelveLabsがビデオを個別のモダリティとして扱うのではなく、メディアの統一された融合として実際に理解しているという点でした。」