Stas Tushinskiy, CEO & Co-Founder van Instreamatic – Interview Serie

Stas Tushinskiy is de CEO en mede-oprichter van Instreamatic, een platform dat AI-gestuurde voice- en audio marketingoplossingen biedt om merken beter in staat te stellen om consumenten te betrekken.

U was eerder mede-oprichter van Unisound, een audio-advertentiebureau. Hoe heeft deze ervaring u geleid tot het conceptualiseren van het lanceren van een AI-voice marketingbedrijf?

Mijn ervaring bij Unisound was essentieel om de evoluerende landschap van digitale audio-advertenties te begrijpen. We waren aan de vooravond van het erkennen van de groeiende vraag en het potentieel voor audio-advertenties in een digitale ruimte.

Een belangrijke conclusie uit mijn tijd daar was de realisatie dat personalisatie en contextualisatie de effectiviteit van advertenties, inclusief audio-advertenties, aanzienlijk verhogen. Dit begrip werd een hoeksteen voor de visie achter Instreamatic.

Bij Unisound zagen we een lacune in de markt voor intelligente, responsieve advertentieoplossingen. We voorzagen het gebruik van AI niet alleen voor targeting, maar ook voor het creëren van een meer interactieve en boeiende ervaring. Dit leidde tot het idee van een AI-gestuurd marketingplatform, dat de manier waarop we met advertenties omgaan zou revolutioneren.

Kunt u de oorsprong van het lanceren van Instreamatic delen?

Oorspronkelijk was Instreamatic geboren uit een visie om de manier waarop audio-uitgevers hun content monitoren te transformeren. Aanvankelijk lag onze focus op het serveren van audio-advertenties voor monitoren, wat nog steeds een belangrijk deel van onze operaties is.

Naarmate we dieper in de industrie doordrongen, identificeerden we een aanzienlijke kans in AI voor creatieve optimalisatie. Deze realisatie was doorslaggevend bij het vormgeven van onze richting naar het integreren van AI-technologie in onze diensten.

De convergentie van onze expertise in audio-advertenties en de vooruitgang in AI-technologie was de katalysator voor Instreamatic. We zagen het potentieel om niet alleen uitgevers te dienen, maar ook om de overall advertentie-ervaring voor gebruikers en adverteerders te verbeteren, waardoor een meer dynamische en efficiënte advertentie-ecosysteem ontstond.

Wat waren enkele van de eerste AI/ML-technologieën die werden gebruikt?

We begonnen met een eenvoudige classifier. Het is een gesuperviseerde machine learning-methode waarbij het model probeert de correcte label van gegeven invoerdata te voorspellen. Vervolgens verbeterden we onze classifier door embeddings te gebruiken. Uiteindelijk beperkten we ons niet tot alleen NLP-technologieën. Nieuwe ideeën en uitdagingen stelden ons voor verse obstakels, en nu omvat ons arsenaal ook text-to-speech-synthese en zero-shot voice cloning.

Hoe heeft generatieve AI uw technologie-stack veranderd en hoe implementeert u deze?

Generatieve AI heeft aanzienlijke veranderingen gebracht in zowel onze technologie-stack als onze implementatiestrategieën. Onze huidige technologie-stack omvat geavanceerde machine learning-bibliotheken en -frameworks die generatieve AI-modellen ondersteunen, met name voor text-to-speech-synthese en zero-shot voice cloning. We gebruiken high-performance computing-resources om deze modellen te trainen, aangezien ze aanzienlijke rekenkracht vereisen. Dit omvat het gebruik van GPU-geaccelereerde hardware om de intensieve verwerkingseisen te verwerken.

Wat betreft de implementatie, vertrouwen we zwaar op cloud-gebaseerde oplossingen. Dit biedt ons de schaalbaarheid die nodig is om de zware workloads van generatieve AI-toepassingen te beheren. We gebruiken containerisatietechnologieën zoals Docker en orkestratie-tools zoals Kubernetes om onze toepassingen efficiënt te beheren en te schalen. Deze setup zorgt ervoor dat onze generatieve AI-modellen snel kunnen worden geïmplementeerd en geschaald naar behoefte.

Onze CI/CD-pijplijnen zijn geoptimaliseerd voor machine learning-workflows. We gebruiken tools die ons in staat stellen om de training en implementatie van modellen te automatiseren, waardoor ze altijd worden bijgewerkt met de laatste gegevens en algoritmen. Deze automatisering is cruciaal voor het behoud van de effectiviteit van onze generatieve AI-toepassingen.

Wat betreft gegevensbeheer, hebben we robuuste gegevensverwerkingspijplijnen geïmplementeerd. Deze pijplijnen zijn ontworpen om grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken, wat essentieel is voor het trainen en uitvoeren van generatieve AI-modellen. We zorgen ervoor dat gegevens veilig worden verwerkt en opgeslagen, in overeenstemming met de beste praktijken op het gebied van gegevensbeveiliging en -privacy.

Over het algemeen heeft de integratie van generatieve AI in onze technologie-stack ons ertoe geleid om high-performance computing-resources, cloud-gebaseerde infrastructuur, containerisatie voor schaalbaarheid, geautomatiseerde CI/CD-pijplijnen voor machine learning en veilige gegevensverwerkingsmechanismen te adopteren. Deze technische elementen zijn fundamenteel voor het ondersteunen van de geavanceerde mogelijkheden van onze generatieve AI-toepassingen.

Instreamatic specialiseert zich in wat u contextuele video- en audio-advertenties noemt—hoe definieert u dat?

Contextuele advertenties maken gebruik van de huidige vooruitgang in generatieve AI om aanzienlijk te veranderen wat mogelijk is met video- en audio-advertenties. Het resultaat voor bedrijven is een verhoogde betrokkenheid van het merk en een hogere ROI. Contextuele advertenties bieden een feitelijk onbeperkte mogelijkheid om continu nieuwe creatieve inhoud te genereren en A/B-testen die relevant is voor de specifieke context en omgeving van de luisteraar.

Feit is dat de advertentie-industrie al jaren kampt met dalende betrokkenheidsgraden voor alle soorten advertenties. Dat is waarschijnlijk geen verrassing voor iemand, aangezien consumenten een toename van schermvermoeidheid en weerstand tegen gegeneraliseerde advertenties laten zien die afhankelijk zijn van het bombarderen van het publiek met advertentiehoeveelheden om omzettingen te verdienen. Terwijl advertenties die meer specifieke originele inhoud en een hogere relevantie voor de consument verdienen, hogere betrokkenheid verdienen, zijn de tijd- en kosteninvesteringen die nodig zijn om separate advertentie-inhoud voor elke individuele consumentencontext handmatig te produceren en te beheren, extreem prohibitief.

Onze contextuele audio-, video- en connected TV (CTV)-advertenties zijn aangedreven door AI om deze lage-betrokkenheidstrend te doorbreken door adverteerders in staat te stellen om elke advertentie hyper-relevant en precies gericht te maken op de consument die ernaar luistert. Overweeg een traditionele 30-seconden audio-advertentie: een ingehuurde voice-actor kan een paar advertentievarianten opnemen, niet genoeg om de luisteraar te verrassen of noodzakelijkerwijs zijn aandacht te trekken. Contextuele advertenties zijn in staat om traditionele advertentie-inhoud te verbeteren door generatieve AI te gebruiken om de stem van de acteur te synthetiseren en automatisch duizenden advertentievarianten over een campagne te genereren.

Contextuele advertenties zijn vooral nuttig voor het revitaliseren van langere advertentiecampagnes (in het bereik van 3-6 maanden). Traditioneel zijn deze campagnes zeer kwetsbaar voor creatieve vermoeidheid: publiek krijgt hetzelfde creatief over en over, wat uiteindelijk leidt tot afgenomen betrokkenheid. Onze technologie lost dit uitdaging op door het gemakkelijk te maken om creatieven wekelijks te vernieuwen. Voor retailers met wekelijks bijgewerkte productaanbiedingen is onze automatische advertentiegeneratie bijvoorbeeld ideaal om campagnes actueel en fris te houden.

Hoe realistisch is het voor merken om te verwachten dat AI advertenties hyper-personaliseert?

Het is nu volledig realistisch, zoals aangetoond door generatieve-AI-gestuurde contextuele advertenties. Contextuele advertenties kunnen hyper-persoonlijke details bevatten, waaronder de locatie van de luisteraar, het tijdstip van de dag, de naam of het type app of platform dat ze gebruiken, en de activiteit waarbij ze betrokken zijn, of het nu luisteren naar een podcast, een spel spelen, enz. Contextuele advertenties kunnen ook variabelen bevatten zoals het noemen van lokale winkels en adressen, lokale in-store promoties, promo-codes (uniek voor elk kanaal om prestatie meting mogelijk te maken), reisbestemmingen met specifieke aanbiedingen, en veel meer. Deze advertenties kunnen ook de dichtstbijzijnde lokale winkel noemen waar een luisteraar met het merk kan interacteren en de in de advertentie aangeboden deal kan inwisselen. Deze zelfde targetting-capaciteit zorgt ervoor dat advertentiecampagnes bereiken geteste publiek dat het meest gevoelig is voor de producten en oplossingen die worden aangeboden. Deze advertenties worden allemaal gegenereerd en geleverd zonder het opnemen van nieuwe stem of voice-over-inhoud.

Kunt u de kernaanbiedingen bespreken die uw klanten ter beschikking staan?

Vanuit een merkperspectief neemt ons Contextuele Advertenties-platform een enkele originele stemsample en script, identificeert de set parameters die uniek zijn voor elke individuele luisteraar, en gebruikt onze voice-AI-mogelijkheden om naadloos audio-, video- of CTV-advertenties te produceren en te serveren die zijn afgestemd op die specifics. Bijvoorbeeld, een contextuele advertentie gegenereerd voor een specifieke gebruiker kan beginnen met: “Hopelijk geniet u van uw podcast op deze regenachtige ochtend in Chicago, ik wilde u alleen even laten weten dat koffie de hele maand bij Jake’s Coffeeshop koop-een-krijg-een-gratis is.” Terwijl het produceren van dezelfde advertentie-inhoud met vooraf opgenomen audio en branching-logica een nagenoeg onmogelijke onderneming zou zijn, maakt de voice-AI achter Contextuele Advertenties deze creatieve inhoud op aanvraag—automatisch en in real-time.

Vanuit een uitgeversperspectief bieden AI-gestuurde voice-, video- en CTV-Contextuele Advertenties een game-changing innovatie met geen complexe integratie vereist. Contextuele Advertenties werken met alle demand-side platforms (DSP’s) en ad-servers die VAST-tags ondersteunen, waardoor instantie-schaalbaarheid mogelijk is. Uitgevers kunnen ook onze advertentienetwerk gebruiken om meer dan 6 miljard impressies wereldwijd te bereiken tegen geen platformkosten: technische kosten zijn inbegrepen in media-uitgaven bij het publiceren binnen het netwerk.

Kunt u enkele details delen over het proces van het lanceren van een advertentie op het platform?

Het lanceren van een advertentie op ons platform duurt letterlijk slechts enkele minuten. De merk- of agentgebruiker hoeft alleen maar advertentietekst te schrijven met of zonder hulp van AI, vervolgens een royalty-vrije stem te kiezen uit onze Voice Library of hun eigen voice-talent te klonen. Gebruikers kunnen ook extra assets uploaden die nodig zijn (achtergrondmuziek, videobeelden, banners, enz.). De gebruiker voltooit de advertentie, en het platform biedt versies aan die klaar zijn om te serveren—hetzij via de VAST-tag (de industrienorm voor advertentieverkeer), of als downloadable media-bestanden die klaar zijn om te gaan voor alle digitale en uitzendomgevingen.

Deze AI-verrijkte advertenties verhogen niet alleen de prestaties van video- en audio-advertentiecampagnes door hyper-personalisatie op schaal mogelijk te maken, maar verlagen ook de productiekosten van campagnes en reduceren de advertentie-creatie-tijd van weken tot minuten. Voor campagnes met 50+ versies ervaren gebruikers een ~10X kostenvermindering. Onze technologie biedt soortgelijke beslissende voordelen voor campagnes met één creatief. Het platform is ook een geweldig instrument voor verkoopteams om snel advertentie- mock-ups voor hun klanten te produceren zonder betrokken te raken bij productie- en creatieve teams in een vroeg stadium, aangezien onze AI advertentietekst kan schrijven en volledig aangepaste advertenties kan produceren.

Wat is uw visie op de toekomst van AI-advertenties en marketing?

Ik zie echt een toekomst waarin klanten niet langer geïrriteerd raken door (of afstemmen op) advertenties omdat elke advertentie nu relevant en interessanter is voor hen, en merken in staat zijn om de juiste publiek te bereiken op het juiste moment met het perfecte contextuele bericht. Dat is duidelijk een zee van verandering van waar de industrie nu is, maar ik geloof dat dat waar we naartoe gaan—en AI, strategisch ingezet, maakt het mogelijk. Contextuele advertenties zullen ook continu beter worden in het trekken van de aandacht van luisteraars omdat ze precies spreken tot hun context en hun behoeften, vooral in een wereld waarin gebruikersdoelstellingen moeilijker worden—dus contextdoelstellingen zijn de enige efficiënte mechanisme voor het verbeteren van advertentieprestaties. Onze geavanceerde generatieve advertentie-AI kan onbeperkte nieuwe creatieve inhoud maken om elke luisteraar als individu aan te spreken. Het resultaat is een verhoging van de betrokkenheid van de luisteraar, een hogere advertentie-ROI en meer betekenisvolle klantverbindingen voor merken.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten Instreamatic bezoeken.