Generatiiviset AI- ja sisältösuositukset: 66% digitaalisen median ammattivalokuvauskustannusten vähentäminen.

Innowise on päivittänyt lukuisia verkkosovelluksia, jotka kattavat muun muassa muotia, taidetta, arkkitehtuuria, ruokaa ja terveyttä, ja hyödyntänyt AI:n ominaisuuksia tekstin ja kuvan väliseen generointiin ja sisällön suosituksiin.

Asiakas

Teollisuus
Alue
Pohjoismaat
Asiakas vuodesta
2023

Asiakkaamme on merkittävä digitaalista sisältöä tuottava mediakonserni, jolla on merkittävä asema Tanskassa, Norjassa, Ruotsissa ja Suomessa. Se julkaisee aikakauslehtiä, sanomalehtiä ja digitaalista mediaa, jotka kattavat elämäntyyliä, viihdettä, terveyttä ja ajankohtaisasioita ilmaiseksi tai tilauksesta. 

Yksityiskohtaisia tietoja asiakkaasta ei voida luovuttaa NDA:n määräysten nojalla.

Haaste

Asiakas halusi tehdä digitaalisesta mediaekosysteemistään merkityksellisemmän ja johdonmukaisemman.

Digitaalisen kehityksen myötä media Kulutus jatkoi kasvuaan, ja asiakkaalla oli haasteena pysyä mukana muutoksessa. Heidän oli varmistettava, että heidän digitaaliset alustansa olivat paitsi helppokäyttöisiä myös riittävän kiinnostavia, jotta he saisivat entistä paremman yhteyden kohdeyleisöönsä. Koska asiakkailla on kuukausittain tuhansia kävijöitä, he halusivat tehdä verkkosovelluksistaan vuorovaikutteisempia, visuaalisesti houkuttelevampia ja käyttäjäystävällisempiä, korjata sisällöllisiä ristiriitaisuuksia ja parantaa yleistä hallittavuutta. 

Tämän lisäksi ne osoittivat kiinnostusta toteuttaa keinotekoinen älykkyys työnkulkuihinsa, jotta he voivat tarjota relevantimpaa sisältöä ja vähentää toimintakustannuksia.

Ratkaisu

Verkkosovellusten modernisointi, CMS-päivitys, tekstistä kuvaan -generointi AI ja yksilölliset sisältösuositukset.

Asiakkaan odotusten ja tavoitteiden perusteella Innowise hahmotteli projektin vision ja määritteli projektin laajuuden. Näin ollen suosittelimme:

  • asiakkaan nykyiseen digitaaliseen ekosysteemiin integroitujen verkkosovellusten nykyaikaistaminen niiden käytettävyyden ja visuaalisen houkuttelevuuden parantamiseksi;

  • asiakkaan digitaalisten ratkaisujen varustaminen virtaviivaistetulla sisällönhallintajärjestelmä (CMS) joka käsittelee erilaisia sisältötyyppejä eri alueilla ja kielillä;

  • tekstistä kuvaan -tekstigeneraattorin AI käyttöönotto ylimääräisten kustannusten vähentämiseksi ja ammattimaisten valokuvausten poistamiseksi;

  • henkilökohtaiset sisältösuositukset, jotka lisäävät käyttäjien sitoutumista ja edistävät brändin tunnettuutta.

CMS-siirtyminen

Ensimmäisessä vaiheessa Innowise tarkasteli asiakkaan digitaalisen median ekosysteemiä korjatakseen ilmeiset epäjohdonmukaisuudet ja löytääkseen parannuskohteita. Navigointiin, sivunopeuteen, SEO-yhteensopivuuteen, sisällön esitystapaan ja muuhun liittyvien virheiden lieventämisen lisäksi projektiryhmämme aloitti Labrador CMS:n migraation. "Headless CMS" -arkkitehtuurin ansiosta sisältövarasto ja esityskerros on erotettu toisistaan, mikä tekee tästä alustasta ihanteellisen ratkaisun nykyaikaisille digitaalisille julkaisijoille, joilla on nopea kasvu.

  • Sisustussuunnittelu

Innowise on päivittänyt verkkosovelluksen, joka tarjoaa kattavan oppaan kokonaisista kodeista ja kattaa sisustuksen yksityiskohdat, arkkitehtuurin ja taiteen. Johtavana julkaisuna ja verkkoalustana tämä digitaalinen media on edelleen ensisijainen lähde yksityisten kotien innovatiiviseen arkkitehtuuriin. 

  • Äitiys

Olemme modernisoineet verkkosovelluksen, joka tarjoaa uutta tietoa lasten kehityksestä ja kasvusta. Se tukee äitejä kaikissa vaiheissa - raskaudesta murrosikään. - tehdä äitiyden matkasta antoisampi.

  • Elämäntapa

Tämä digitaalinen media on hankkinut, arvioinut ja toimittanut viimeisimmät ja tärkeimmät terveys-, liikunta-, kauneus- ja ravitsemuspäivitykset. Projektiryhmämme on uudistanut lifestyle-median kanavia, mukaan lukien artikkelit ja ominaisuudet terveellisten elämäntapojen ylläpitämisestä, ruokavalio-ohjeet, liikuntavinkit ja psykologinen hyvinvointi. 

  • Näytösbisnes

Tämä media sopii hyvin kuninkaallisen perheen päivityksistä ja Ruotsin viihde-elämästä tiedottamiseen. Verkkosovellus on jo yli kymmenen vuoden ajan ollut luotettava kuninkaallisten uutisten lähde, ja siitä on lopulta kehittynyt Ruotsin kiehtovimpien julkkisten ja viihdepersoonien merkittävä uutislähde, joka on säännöllisesti esillä televisiossa.

Tekstistä kuvaan generatiivinen AI

Koska ammattimainen valokuvaus aiheuttaa kalliita kustannuksia, kuten ammattitaitoisia valokuvaajia, kokeneita stylistejä, rekvisiittaa, laitteita ja studiolaitteita, Innowise ehdotti uudenlaisen ratkaisun kehittämistä käsityön tarpeen poistamiseksi. 

Projektiryhmämme valitsi StableDiffusionXL ja GPT-3.5 tuottaa korkealaatuisia kuvia tekstikehotuksista. Aluksi keräsimme vanhempien kuvia viitteiksi ja käytimme LoRA:ta (low-rank adaptation of large language models) realististen kuvien luomiseen. Seuraavaksi loimme käyttäjäystävällisen tekstistä kuvaan -käyttöliittymän, jonka avulla mallin kanssa voi olla vuorovaikutuksessa. 

AI käyttää LLM- ja NLP-tekniikoita tekstikehotuksen ymmärtämiseen ja ymmärtää pyynnön sisällön, asiayhteyden ja hienovaraisuudet. Sitten se tulkitsee tekstissä kuvatut ominaisuudet, kuten esineet, värit, tekstuurit ja tilasuhteet, luodakseen todellisia kuvia, jotka perustuvat tekstikuvausten ja visuaalisten elementtien välisiin korrelaatioihin. Jos lopputulos ei vastaa odotuksia, AI-mallia hiotaan jatkuvasti palautteen ja suorituskyvyn perusteella tyydyttävien tulosten saavuttamiseksi.

Saavutimme seuraavat tulokset, kun ML-asiantuntijamme hienosäätivät kuvien tuottamisen työnkulun kehotusten perusteella. 

Esimerkki 1: "Pihvi lisukkeineen, ylhäältä alaspäin, luonnonvalo, sileällä lautasella, yksinkertainen ja tyylikäs, otettu kuin valokuva, joka on otettu Canon EOS R:llä ja 50mm objektiivilla täysin valkoisella taustalla pehmeällä varjolla, 8k-resoluutio, todellinen rakenne ja yksityiskohtainen valokuva, korkea kuvakulma."

Esimerkki 2: "Makrokuvaus lähikuvassa suussa sulavasta lasagnesta, jossa on kerroksittain täydellisesti kypsennettyjä nuudeleita, suolaista jauhelihaa ja kolmen tahmean, sulaneen juuston sekoitusta. Lisää kotitekoinen tomaatti- ja lihakastike sekä kermainen sekoitus ricottaa, mozzarellaa ja parmesaania. Tee kastike käyttämällä tomaattimurskaa, vettä, sokeria, basilikan lehtiä, fenkolinsiemeniä, italialaisia mausteita, suolaa, pippuria ja tuoretta persiljaa. Käytä Canon EOS 5D Mark IV -kameraa ja Canon EF 100mm f/2. 8L Macro IS USM -objektiivia tämän herkullisen italialaisen ruokalajin monimutkaisten kerrosten ja eloisien värien kuvaamiseen. Valaise kohtaus lämpimällä, pehmeällä valaistuksella korostaaksesi ruokalajin lohdullista luonnetta."

Henkilökohtaiset sisältösuositukset

Koska asiakkaamme koki, että käyttäjien sitoutuminen oli vähentynyt, asiakkaiden sitouttamiseen oli ongelmia ja ideoita arvokkaaseen sisältöön ei löytynyt, otimme käyttöön AI-ohjautuvan sisällön suosittelujärjestelmän. Se kerää käyttäjätietoja, kuten selaushistoriaa, hakukyselyjä, vuorovaikutusta (kuten klikkauksia, tykkäyksiä ja jakoja), ostohistoriaa ja demografisia tietoja. AI-järjestelmä käyttää kerättyjä tietoja luodakseen kullekin käyttäjälle profiilin, joka sisältää hänen mieltymyksensä, kiinnostuksen kohteensa ja käyttäytymismallinsa. 

Seuraavassa vaiheessa AI analysoi käyttäjätiedot yhdistämällä sellaisia algoritmeja kuin yhteissuodatus, syväoppimisen suosittelukoneet ja hybridimenetelmä. 

Yhteistyösuodatus tekee suosituksia muiden käyttäjien käyttäytymisen perusteella, joilla on samanlaiset profiilit tai mieltymykset. Jos esimerkiksi käyttäjä A pitää tietyistä artikkeleista ja käyttäjällä B on samanlainen maku kuin käyttäjällä A, järjestelmä saattaa suositella kyseisiä artikkeleita käyttäjälle B. 

Syväoppimisen suositusmenetelmä puolestaan kerää valtavia määriä käyttäjän käyttäytymiseen ja vuorovaikutukseen liittyviä tietoja, kuten mieltymyksiä, klikkauksia, hakuja, tykkäyksiä ja muita asiaankuuluvia toimintoja. Tämän jälkeen syväoppimismallit luovat käyttäjäprofiileja ja ehdottavat sisältöesityksiä analysoimalla kerättyjä tietoja. Tämä lähestymistapa tunnistaa monimutkaisia malleja, jotka perinteiset algoritmit saattavat jäädä huomaamatta, ja mahdollistaa näin vivahteikkaamman ymmärryksen käyttäjien mieltymyksistä.

Hybridimenetelmässä yhdistetään yhteistoiminnalliset ja syväoppivat suosittelukoneet suositustarkkuuden parantamiseksi ja yksittäisten menetelmien rajoitusten voittamiseksi.

Tiimimme varmisti, että järjestelmä tunnisti käyttäjän mieltymykset ja muokkasi suosituksia historiatietojen ja nykyisten trendien perusteella ennustaakseen, mikä sisältö vastaisi kohderyhmään.

Teknologiat

CSS, Next.js, React, Typescript, Labrador CMS

DE/ML

Python, PyTorch, Keras, NVIDIA TensorRT, NVIDIA DLRM, HuggingFaces, Spacy, Openai API (GPT-3.5), StableDiffusionXL, Docker, Docker Compose, Tensorboard.

CI/CD

AWS, Cloudflare, Vercel tällä hetkellä

Prosessi

Ketterän menetelmän avulla jaoimme projektin useisiin vaiheisiin, mikä lisäsi huomattavasti joustavuutta, viestintää ja asiakastyytyväisyyttä. 

Löytämisvaiheen aikana käytyjen iteratiivisten keskustelujen aikana saimme kattavan käsityksen asiakkaan vaatimuksista ja määrittelimme selkeästi projektin laajuuden. 

Suunnitteluvaiheessa lahjakkaat UI/UX-suunnittelijat loi käyttäjätarinoita, asiakaskarttoja ja alustavia suunnittelumalleja käyttäjien sitoutumisen parantamiseksi ja verkkosovellusten nykyisten epäjohdonmukaisuuksien poistamiseksi. Suunnittelusprintit helpottivat nopeaa prototyyppien luomista ja palautteen keräämistä, mikä on välttämätöntä ketterissä ympäristöissä.

Kehitysvaiheeseen sisältyi kahden viikon mittaisia sprinttejä, päivittäisiä kokoontumisia, sprintin suunnittelua ja jälkikäteen tapahtuvaa tarkastelua. Toiminnalliset komponentit toimitettiin kunkin sprintin jälkeen, ja ne merkitsivät tiettyjä virstanpylväitä. Projektiryhmä järjesti päivittäiset standup- ja sprint-katsaukset asiakasdemonstraatioita varten Google Meetin välityksellä samalla, kun se hoiti tehtävien priorisoinnin Jira-ohjelmassa ja ylläpiti projektidokumentaatiota Confluence-ohjelmassa.

Joukkue

2

Tuotteen omistajat

1

Tekninen johtaja

1

Kasvuanalyytikko

1

Scrum Master

2

Back-End-kehittäjät

4

Front-End-kehittäjät

2

UI/UX-suunnittelijat

2

ML-kehittäjät

1

Cloud Ratkaisujohtaja

Tulokset

12% lisäys kuukausittaisissa kävijöissä sen jälkeen, kun generatiivinen AI ja sisältösuositukset otettiin käyttöön.

Innowise modernisoi asiakkaan web-sovellusten ekosysteemiä ja tarjoaa loppukäyttäjille enemmän mukavuutta ja houkuttelevuutta. Siirsimme asiakkaan digitaaliset järjestelmät Labrador CMS -järjestelmään, joka soveltuu intuitiivisen käyttöliittymän, helppokäyttöisyyden, kustannustehokkuuden ja toiminnallisuuden kannalta erityisen hyvin suuren liikennemäärän digitaalisiin julkaisuihin. Lisäksi toteutimme tekstistä kuvaan -generaattorin AI, joka muuntaa kirjoitetut kuvaukset vastaaviksi kuviksi ilman kalliita ammattikuvauksia. Lisäksi kehitimme AI-ohjautuvan sisällön suosittelujärjestelmän, joka ehdottaa käyttäjän yksilöllisten mieltymysten, käyttäytymisen ja kiinnostuksen kohteiden mukaan räätälöityä sisältöä.

Tämä lisäsi käyttäjien sitoutumista ehdottamalla relevanttia ja kiinnostavaa sisältöä ilman epäjohdonmukaisuuksia ja virheitä eri digitaalisissa kosketuspisteissä.

Hankkeen kesto
  • Tammikuu 2023 - Jatkuva

12%

kuukausittaisten kävijöiden tulva

66%

ammattivalokuvauskustannusten vähentäminen

    Ota yhteyttä

    Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

    Lähetä meille ääniviesti
    Liitä asiakirjoja
    Lataa tiedosto

    Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

    Voit myös lähettää meille pyyntösi
    osoitteeseen contact@innowise.com

    Mitä tapahtuu seuraavaksi?

    1

    Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

    2

    Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

    3

    Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

    4

    Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.

    nuoli