Rutube verbessert Empfehlungssystem mit KI, die Videothemen mit 93% Genauigkeit klassifiziert

Rutube ist auf eine neue Videoklassifizierung umgestiegen, die auf der internationalen Taxonomie des Interactive Advertising Bureau (IAB) basiert, die digitale Inhalte nach Themen und Kategorien verteilt. Die Entwickler der Plattform haben ein eigenes Machine-Learning-Modell erstellt, das die Videothemen automatisch mit einer Genauigkeit von über 93 Prozent bestimmt. Das neue System ist bereits in den Werbealgorithmen des Dienstes im Einsatz und hilft dabei, genauer zu identifizieren, in welchen Videos Integrationen platziert werden sollten. Der Algorithmus analysiert mehrere Parameter: visuellen Inhalt, Audiospur, Titel und Beschreibung, und ordnet das Video dann Kategorien aus der IAB-Struktur zu. Das Modell wurde mit den umfangreichen Daten der Videoplattform trainiert. Die neue Klassifizierung umfasst 30 Hauptthemen und eine Reihe erweiterter Unterkategorien, wodurch sich die Anzahl der verfügbaren Kategorien verzehnfacht; so hat die Rubrik "Auto" jetzt über 16 Unterthemen, darunter Reparatur, Motorräder und Elektrofahrzeuge. Diese neue Klassifizierung hilft Werbetreibenden, das Targeting feiner einzustellen, und vereinfacht die Analyse von Kampagnenergebnissen. Laut dem Produktdirektor von Rutube, Evgeny Ilchuk, werden Tags es den Nutzern ermöglichen, benötigte Videos schneller zu finden, selbst wenn der Autor keine Schlagwörter angegeben hat, und in Zukunft soll die Klassifizierung die Empfehlungen noch relevanter machen.