دراسة حالة
لماذا يعرض إعلانك الصحي المصنوع بالذكاء الاصطناعي صورة خاطئة
إعلان لمكمل صحي قُطع إلى مشاهد عن حالة صحية مختلفة في نحو نصف مشاهده. ما السبب، وكيف غيّرنا طريقة اختيار الأداة للمقاطع، وما يمكن لصاحب العمل فحصه قبل نشر الإعلان.
أهم النقاط
- الأداة التي تختار المشاهد من الأوصاف المكتوبة وحدها ستستخدم مقطعًا ضعيفًا بدلًا من ألا تستخدم مقطعًا.
- في إعلان صحي، يمكن لمقطع واحد أن يقدّم ادعاءً لم يقدّمه النص.
- حجب الموضوعات الخاطئة هو الخطوة الأولى؛ والنظر إلى الصورة نفسها قبل بناء الفيديو هو ما يلتقط الباقي.
- المكتبة الصغيرة المبنية لنوع واحد من الإعلانات ستفشل في إعلان عن شيء آخر.
- عندما لا تناسب أي مشاهد سطرًا عن المنتج، فعرض المنتج هو الخيار الأكثر أمانًا.
إعلان لمكمل صحي كان يقطع من المتحدث إلى مشاهد عن حالة صحية مختلفة، في نحو نصف مشاهده في أسوأ الإعلانات التجريبية. غيّرنا طريقة اختيار أداة فيديو الذكاء الاصطناعي لدى العميل لكل مقطع، وخلال ثلاثة أيام من تلك الإعلانات التجريبية الأولى كان اختيار المقاطع الجديد يعمل. وعند إعادة تشغيل الإعلانات نفسها، صارت مشاهد حالة أخرى تظهر في أقل من واحد من كل عشرة مشاهد.
ماذا يفعل المقطع الخاطئ بإعلان صحي
في إعلان منتج صحي تحمل الصورة من الوزن ما تحمله الكلمات، فالمقطع الذي يعرض شيئًا آخر يقدّم ادعاءً لم يقدّمه النص.
مشاهد حالة مختلفة هي أوضح حالة: يقرأها المشاهد كبيان عن الغرض من المنتج. وصور النقود والأجواء الفاخرة تجعل المكمل يبدو كعرض للثراء السريع. أما المشروبات، أو صورة طبية فيها دم، فقد تؤدي إلى رفض الإعلان من منصات الإعلان قبل أن يراه أي عميل.
يستطيع المحرر التقاط كل ذلك، مقطعًا بمقطع، بمشاهدة كل قطع في كل إعلان. وهذا هو العمل الذي أُدخلت الأداة لإزالته، ولهذا بقيت الصور بلا فحص.
لماذا تختار أداة فيديو الذكاء الاصطناعي المشاهد الخاطئة
كانت الأداة تطابق كل مقطع على وصفه المكتوب وحده، وعندما لا يكون هناك شيء قريب تأخذ أقرب مقطع على أي حال، مهما كان ضعيفًا.
ثلاثة أمور جعلت ذلك يخطئ في وقت واحد:
- كانت مكتبة الفريق نفسها تضم بضع مئات من المقاطع، كلها تقريبًا عن حالة واحدة. فإعلان عن حالة مختلفة لم يكن لديه ما يناسبه تقريبًا، ففاز أقرب مقطع خاطئ.
- كانت المكتبة العامة تضم أيضًا مشاهد صُنعت لإعلانات العميل الأخرى، ومنها الأجواء الفاخرة.
- يمكن أن يشترك الوصف في كلمات مع سطر بينما تعرض الصورة شيئًا آخر تمامًا، فالمقطع الموصوف بالكلمات الصحيحة قد يعرض الشيء الخطأ.
وكان هناك عيب منفصل فوق ذلك. كانت قائمة اللقطات تطلب أحيانًا صورة للمتحدث، فتجيب الأداة بوجه غريب يتحدث إلى الكاميرا، موضوعًا تحت صوت المتحدث.
ما غيّرناه
وضعنا ثلاثة فحوص بين النص والفيديو النهائي، فلم يعد المقطع يصل إلى الشاشة لمجرد أن وصفه قريب من السطر.
الأول يقرأ النص، ويحدد الحالة الصحية التي يتناولها الإعلان، ويستبعد أي مقطع يعرض حالة أخرى. ولا يأخذ أبدًا مشاهد نقود أو أجواء فاخرة أو مشروبات أو صورًا طبية، ولا لقطة لشخص يتحدث إلى الكاميرا. وصار على المقطع من المكتبة العامة أن يطابق بدقة أكبر بكثير من قبل.
والثاني فحص بصري: نموذج ذكاء اصطناعي ينظر إلى إطارات المقطع نفسه، لا إلى وصفه، إلى جانب كلمات السطر والمنتج والجمهور. يجيب عن أربعة أسئلة بنعم أو لا — موضوع آخر، منتج آخر، كلمات على الشاشة، الشخص الخطأ — ولا يُحتسب الفشل إلا عندما توافق نظرة ثانية. والمقطع الفاشل يفسح المجال للمقطع التالي. وعندما لا يناسب شيء في المكتبة، تبحث الأداة في مشاهد جاهزة باستخدام كلمات السطر نفسها.
والثالث يغطي ما تبقى. عندما يكون السطر عن المنتج نفسه ولا تناسبه أي مشاهد، يعرض الإعلان المنتج على الشاشة بدلًا من ذلك.
وكل هذا ينطبق على إعلانات المكمل الصحي للعميل فقط؛ أما إعلاناته الأخرى فتعمل كما كانت.
ما لدى العمل الآن
التغيير يعمل في أداة الفيديو لدى العميل لكل إعلان مكمل صحي يصنعه.
وعند إعادة تشغيل قطع الإعلانات التجريبية نفسها، انخفضت مشاهد حالة أخرى من نحو نصف المشاهد إلى أقل من واحد من كل عشرة. وكان مهندسنا قد حدّد مجموعة من القطع بالعين؛ وعند اختبارها مقابلها، أخفق الفحص البصري في كل مقطع غير مناسب ونجح في كل مقطع جيد، في تشغيلين. وعلى القطع نفسها، بقي نحو ثلاثة من كل خمسة مقاطع من المكتبة في مكانها واستُبدل الباقي بمقطع أفضل. واختفت كل مشاهد النقود والأجواء الفاخرة والموضوع الخاطئ.
اختار العميل مرشح الحالة لكل إعلان صحي؛ وجاء الباقي مما أظهرته الإعلانات التجريبية.
ما يمكنك فحصه بنفسك
- شاهد إعلانك التالي المصنوع بالذكاء الاصطناعي دون صوت واسأل هل تناسب كل صورة الكلمات وحدها.
- انظر إلى مكتبة مقاطعك واسأل كم مقطعًا فيها عن موضوع الإعلان الذي تصنعه الآن.
- تحقق من أن أي مقطع في إعلان صحي لا يعرض نقودًا أو كحولًا أو صورة طبية.
- اقرأ قائمة اللقطات قبل بناء الفيديو وانظر هل يطلب أي سطر صورة للمتحدث، فهكذا ينتهي وجه غريب تحت صوت المتحدث.
- اسأل من يصنع إعلاناتك عما تفعله الأداة عندما لا يناسب أي مقطع سطرًا.
ما تفعله بعد ذلك
خذ إعلانًا نشرته بالفعل وشاهده مرة واحدة دون صوت، واكتب أي قطع لا يناسب سطره. تلك القائمة هي الموجز لما يأتي بعد ذلك: مكتبة أضيق، أو قاعدة تحجب موضوعًا، أو فحص ينظر إلى الصورة قبل بناء الفيديو. والحفاظ على القرار فيما يجوز لأداة آلية أن تعرضه، وإثباته على إعلاناتك، هو نوع العمل الذي يقوم به مهندسونا.
أسئلة شائعة
لماذا وضعت أداة فيديو الذكاء الاصطناعي مشاهد غير ذات صلة في إعلاني؟
تطابق المقاطع على أوصافها المكتوبة، وعندما لا يكون هناك شيء قريب بما يكفي تأخذ الأقرب على أي حال. فإذا كانت مكتبتك معظمها عن موضوع واحد، فإعلان عن موضوع آخر ليس لديه ما يناسبه إلا القليل. ويمكن أن يشترك الوصف في كلمات مع سطرك بينما تعرض الصورة شيئًا آخر تمامًا.
هل يمكن أن ترفض منصة الإعلان إعلاني بسبب الصور لا النص؟
نعم. تحكم المنصات على الإعلان كله، والمشاهد جزء مما تراجعه. وفي تجربتنا، المشروبات والصور الطبية التي فيها دم هي ما يسبب المشاكل في الإعلان الصحي، حتى عندما تكون الكلمات حذرة.
كيف أفحص إعلانًا مصنوعًا بالذكاء الاصطناعي قبل نشره؟
شاهده مرة واحدة دون صوت وانظر إلى كل صورة وحدها مقابل الكلمات المنطوقة في تلك اللحظة. ثم اقرأ قائمة اللقطات واسأل عما تفعله الأداة عندما لا يناسب شيء في المكتبة سطرًا. كلا الفحصين يستغرق دقائق قليلة ولا يحتاج إلى مساعدة تقنية.
ماذا ينبغي أن تفعل أداة فيديو الذكاء الاصطناعي عندما لا يناسب أي مقطع سطرًا؟
ينبغي أن ينتقل إلى المرشح التالي بدلًا من أن يرضى بأقرب مقطع خاطئ، وأن يبحث في مشاهد جاهزة باستخدام كلمات السطر نفسها. وإذا كان السطر عن المنتج نفسه، فعرض المنتج على الشاشة أفضل من صورة غير ذات صلة.
هل أحتاج إلى مكتبة مقاطع منفصلة لكل نوع من الإعلانات أصنعه؟
ليس بالضرورة، لكن مكتبة بُنيت معظمها لنوع واحد من الإعلانات ستخدم نوعًا آخر بشكل سيئ. في هذه الحالة، كانت مقاطع الفريق كلها تقريبًا عن حالة صحية واحدة، فإعلان عن حالة أخرى لم يكن لديه ما يناسبه إلا القليل. والخطوة العملية هي النظر إلى المقاطع المختارة مقابل سطورها قبل صنع الفيديو.