想想看，我們每天在社交媒體上發布的數十億張自拍、魅力照和自拍，是一個巨大的數據寶庫。它們展示了我們正在做什麼，我們喜歡什麼，以及我們是誰(至少從人口統計學上來說)。Netra是一家融資近250萬美元的初創公司，它希望利用所有這些信息來改善你的營銷。
利用卷積神經網絡Netra是一種先進的人工智能，它可以分析社交媒體上的視覺內容，幫助品牌和代理商更好地了解並接觸到他們的理想客戶。我們采訪了首席執行官理查德•李(Richard Lee)。LinkedIn)，了解Netra如何為市場及銷售專業人士提供服務社交媒體中的人工智能．
用一個句子或語句描述Netra。
Netra通過分析數十億消費者的照片，幫助品牌和代理商更好地了解和接觸他們的理想消費者，並確定他們的活動、興趣/激情、關鍵生活事件、他們部落的人口統計數據和品牌偏好。
Netra如何使用人工智能(即機器學習、自然語言生成、自然語言處理、深度學習等)?
Netra使用計算機視覺、人工智能和深度學習來教會計算機看東西。我們已經創建了檢測對象和場景(超過4000個，包括類別和層次結構)、人類(對年齡、性別和種族進行分類)和品牌/標誌(超過2000個，包括類別)的模型。
在訓練過程中，我們通過卷積神經網絡提供帶注釋的圖像(合成圖像和真實圖像的組合)。這個過程使軟件能夠學習如何識別、本地化和分類對象。這些都是人類可以識別的東西——隻是我們的軟件現在能夠在每天數億張圖像的規模上執行這些任務(這是人工無法實現的)。
你認為目前人工智能的局限性是什麼?
我們仍處於人工智能的早期階段。就目前的情況而言，圖像識別很好，但並不完美，因此整個行業需要繼續投資提高準確性，這將使許多新的用例成為可能。
今天的另一個限製是，訓練仍然需要一些監督來識別新的目標。我們正在增加合成數據的比例(並使用對抗網絡來創建更真實的合成圖像)，從長遠來看，這將顯著減少我們的訓練時間。但是我們仍然需要“教授”我們的軟件新的品牌和產品，這是很耗時的。
你認為未來人工智能在營銷和銷售方麵的潛力是什麼?
我們相信，人工智能最終將觸及營銷和銷售的幾乎每一個方麵，對擁有大量非結構化數據的領域影響最大。我們最初專注於社交媒體圖像，因為消費者每天公開分享近50億張照片。
這代表了消費者行為數據的最大來源之一，但到目前為止，這是一個本質上尚未開發的數據源。從長遠來看，我們相信消費者將把視覺技術作為他們搜索信息、購物和交易的主要方式之一。
因此，盡管我們近期的重點是社交媒體，但我們正在構建的是這種未來狀態的基礎。
Netra與競爭對手或傳統解決方案的區別是什麼?
Netra在現有的以文本或標簽為中心的分析之上提供了一個視覺智能層。
我們的解決方案超越了標識識別，因為品牌在不到10%的照片中自然出現。Netra還可以識別物體和場景(出現在80%以上的社交照片中)，以及照片中人物的人口統計數據(出現在50%左右的圖像中)。
我們是唯一能夠識別品牌、環境和人類的供應商之一，並且相信我們在這三種模式中都是一流的。
就公司規模和行業而言，你們的原型客戶是誰?
我們正在與幾種類型的公司合作。第一種類型是大型營銷平台(社交傾聽和營銷雲)，它們將我們的視覺智能技術置於自己的分析之上。
我們的其他客戶是機構和品牌(基本上是我們技術的最終用戶)。對於較大的機構和品牌，我們的解決方案可以讓他們跟蹤品牌組合及其追隨者(更不用說他們的主要競爭對手)。較小的機構和品牌通常沒有專門的洞察團隊，利用Netra為他們提供低成本和接近實時的關於他們的品牌、類別和消費者的洞察和情報。
Netra對營銷人員和銷售人員的主要用例是什麼?
我們的觀點是，消費者拍下對他們來說重要的東西——他們的朋友和家人，他們最喜歡的活動，或者重要的生活事件，以及關鍵的品牌偏好。消費者在社交網絡上分享越來越多的照片和視頻，但到目前為止，品牌和機構還沒有能力在任何規模上挖掘這些數據。因此，營銷人員正在使用Netra的視覺智能技術來了解消費者的見解，監測品牌健康狀況，識別有影響力的人，以及根據照片中的內容定位受眾。
關於人工智能在營銷中的應用，還有什麼其他想法嗎?或者對那些剛剛開始探索人工智能可能性的營銷人員有什麼建議嗎?
人工智能將自動化大量的數據收集和數字處理，這些都是營銷創意的基礎，因此營銷人員可以期待投入更多的時間和精力來對消費者的洞察采取行動，而不是自己去構建它們。我們對營銷人員的建議是，以開放的心態投入其中，親自動手。探索工具的第一手資料，以了解實際的技術，並真正了解其功能。小型試點是一個很好的開始。