Stas Tushinskiy, CEO & Co-Founder of Instreamatic – Intervju-serie

Stas Tushinskiy er CEO og medgründer av Instreamatic, en plattform som tilbyr AI-drevne tale- og lydmarkedsføringsløsninger for å enable bedrifter å engasjere bedre med forbrukerne.

Du grunnla tidligere Unisound, en audio-reklamebyrå. Hvordan ledet denne erfaringen deg til å konseptualisere lanseringen av et AI-stemmemarkedsføringsselskap?

Min erfaring ved Unisound var grunnleggende for å forstå den utviklende landskapet av digital audio-reklame. Vi var i forkant av å erkjenne den voksende etterspørselen og potensialet for audio-reklame i et digitalt rom.

En nøkkelinntrykk fra min tid der var erkjennelsen av at personliggjøring og kontekstualisering betydelig forbedrer effektiviteten av reklame, inkludert audio-reklame. Dette ble et hjørnestein for visjonen bak Instreamatic.

Ved Unisound observerte vi et hull i markedet for intelligente, responsive reklameløsninger. Vi forestilte oss å bruke AI ikke bare for måling, men også for å skape en mer interaktiv og engasjerende opplevelse. Dette ledet til ideen om en AI-drevet markedsføringsplattform, som ville revolusjonere hvordan vi interagerer med reklame.

Kan du dele genesis-historien om lanseringen av Instreamatic?

Opprinnelig ble Instreamatic født fra en visjon om å transformere hvordan audio-utgivere moneterer sin innhold. Initialt var vårt fokus på å tjene audio-reklame for monetering, som fortsatt er en betydelig del av våre operasjoner.

Etter hvert som vi dykket dyptere inn i industrien, identifiserte vi en betydelig mulighet i AI for kreativ optimering. Denne erkjennelsen var avgjørende for å forme vår retning mot å integrere AI-teknologi mer dypt i våre tjenester.

Konvergens av vår ekspertise i audio-reklame og fremgangen i AI-teknologi var katalysatoren for Instreamatic. Vi så potensialet for å ikke bare tjene utgivere, men også å forbedre den totale reklame-opplevelsen for brukere og annonsører, og åpne veien for en mer dynamisk og effektiv reklame-økosystem.

Hva var noen av de innledende AI/ML-teknologiene som ble brukt?

Vi startet med en enkel klassifiserer. Det er en overvåket maskinlæring-metode hvor modellen prøver å forutsi den korrekte etiketten for gitt inn-data. Deretter forbedret vi vår klassifiserer ved å bruke innlegg. Til slutt begrenset vi oss ikke bare til NLP-teknologier. Nye ideer og utfordringer presenterte oss med ferske hindringer, og nå inkluderer vårt arsenal tekst-til-tale-syntese og zero-shot stemme-kloning.

Hvordan har generativ AI endret din teknologi-stakk og hvordan deployer du den?

Generativ AI har ført til betydelige endringer i både vår teknologi-stakk og deploy-estrategier. Vår nåværende teknologi-stakk inkluderer avanserte maskinlærings-biblioteker og rammer som støtter generativ AI-modeller, spesielt for tekst-til-tale-syntese og zero-shot stemme-kloning. Vi bruker høy-ytelses databehandling-resurser for å trene disse modellene, da de krever betydelig beregningskraft. Dette innebærer å bruke GPU-akselerert maskinvare for å håndtere de intense beregnings-kravene.

For deploy, avhenger vi tungt av sky-baserte løsninger. Dette tilbyr oss skalerbarheten nødvendig for å håndtere de tunge arbeidsbyrdene av generativ AI-applikasjoner. Vi bruker container-teknologier som Docker og orkestrerings-verktøy som Kubernetes for å håndtere og skale våre applikasjoner effektivt. Denne oppsettet sikrer at våre generativ AI-modeller kan deployes raskt og skaleres etter behov.

Våre CI/CD-pipelines er optimert for maskinlærings-arbeidsflyter. Vi bruker verktøy som muliggjør å automatisere trening og deploy av modeller, og sikrer at de alltid er oppdatert med de siste data og algoritmer. Denne automatiseringen er avgjørende for å opprettholde effikviteten av våre generativ AI-applikasjoner.

I forhold til data-håndtering, har vi implementert robuste data-behandlings-pipelines. Disse pipelines er designet for å håndtere store volumer av data effektivt, som er essensielt for å trene og operere generativ AI-modeller. Vi sikrer at data er prosessert og lagret sikkert, i henhold til beste praksis i data-sikkerhet og personvern.

Samlet har integreringen av generativ AI i vår teknologi-stakk ført til at vi har adoptert høy-ytelses databehandling-resurser, sky-baserte infrastrukturer, containerisering for skalerbarhet, automatiserte CI/CD-pipelines for maskinlærings-arbeidsflyter og sikre data-behandlings-mekanismer. Disse tekniske elementene er grunnleggende for å støtte de avanserte funksjonene i våre generativ AI-applikasjoner.

Instreamatic spesialiserer seg i det du kaller kontekstuell video- og audio-reklame—hvordan definerer du det?

Kontekstuell reklame utnytter nåværende fremgang innen generativ AI for å betydelig endre hva som er mulig med video- og audio-reklame. Resultatet for bedrifter er økt merke-engasjement og avkastning. Kontekstuelle reklame tilbyr en nesten ubegrenset evne til å kontinuerlig generere og A/B-teste nye kreative innhold relevante for lytterens spesifikke kontekst og miljø.

Faktum er at reklame-industrien har vært opp mot synkende engasjements-rater over ad-typer i årevis. Det er kanskje ingen overraskelse for noen, ettersom forbrukerne demonstrerer økt skjerm-utmattelse og motstand mot generalisert reklame som avhenger av å bombarde publikum med reklame-mengde for å tjene konverteringer. Mens reklame som demonstrerer mer spesifikke originale innhold og høyere relevans for forbrukeren tjener høyere engasjement, er tiden og kostnads-investeringene nødvendig for å manuelt produsere og håndtere separate reklame-kopier for hver enkelt forbrukers kontekst ekstremt hindrende.

Våre kontekstuelle audio-, video- og connected TV (CTV)-reklame er drevet av AI for å bryte denne lav-engasjements-trenden ved å enable annonsører å gjøre hver reklame hyper-relevant og presist målt til forbrukeren som hører den. Betenk en tradisjonell 30-sekunders audio-reklame: en ansatt stemme-skuespiller kan opptre noen få reklame-variante, ikke nok for lytteren å være spesielt overrasket, eller å nødvendigvis fange deres oppmerksomhet. Kontekstuelle reklame er i stand til å forbedre den tradisjonelle reklame-innholdet, ved å bruke generativ AI til å syntetisere den samme skuespillerens stemme og automatisk generere tusenvis av reklame-variante over en kampanje.

Kontekstuelle reklame er spesielt nyttige for å revitalisere lengre reklame-kampanjer (i 3-6 måneders rekke). Tradisjonelt er disse kampanjene svært sårbare for kreativ utmattelse: publikum får den samme kreative over og over, uunngåelig ledende til reduksjon i engasjement. Vår teknologi løser denne utfordringen ved å gjøre det enkelt å forfriske kreative hver uke. For detaljhandlere med ukentlige oppdaterte produkt-tilbud, for eksempel, er vår automatisk reklame-generering likevel ideell for å holde disse kampanjene oppdaterte og ferske.

Hvor realistisk er det for bedrifter å forvente AI å hyper-personliggjøre reklame?

Det er nå fullt realistisk, som demonstrert av generativ-AI-drevet kontekstuell reklame. Kontekstuelle reklame kan inneholde hyper-personliggjorte detaljer, inkludert lytterens lokasjon, tid på dagen, navnet eller typen av app eller plattform de bruker, og aktivitet de er engasjert i, enten det er å lytte til en podcast, spille et spill, osv. Kontekstuelle reklame kan også inkludere variable som navn på lokale butikker og adresser, lokale butikk-tilbud, promo-koder (unike for hver kanal for å muliggjøre ytelses-måling), reise-destinasjoner med spesifikke tilbud, og mye mer. Disse reklame kan også navngi den nærmeste lokale butikken hvor lytteren kan interagere med merket og innløse tilbudet i reklamen. Denne samme målings-kapasiteten sikrer at reklame-kampanjer når godkjente publikum som er mest mottagelige for produktene og løsningene som tilbys. Disse reklame er alle generert og levert uten å opptre ny stemme eller stemme-over-innhold.

Kan du diskutere de kjernetilbudene som dine kunder har tilgang til?

Fra et merke-perspektiv, tar vår Kontekstuelle reklame-plattform en enkelt original stemme-eksempel og manus, identifiserer settet av parametre unike for hver enkelt lytter, og bruker vår stemme-AI-kapasitet til å ubemerkelig produsere og tjene audio-, video- eller CTV-reklame som er tilpasset disse spesifikke detaljene. For eksempel kan en Kontekstuell reklame generert for en bestemt bruker begynne, “Håper du nyter din podcast på denne regnfulle morgenen i Chicago, jeg ønsker bare å fortelle deg at kaffe er kjøp-en-få-en-free på Jake’s Coffeeshop hele måneden.” Mens produksjon av denne samme reklame-kreativiteten med forhånds-innspilt audio og gren- logikk ville være en nærmest umulig oppgave, gjør stemme-AI-bak Kontekstuelle reklame denne kreativiteten på forespørsel—automatisk og i sanntid.

Fra en utgivers perspektiv, tilbyr AI-drevne stemme-, video- og CTV-kontekstuelle reklame en banebrytende innovasjon uten kompleks integrering nødvendig. Kontekstuelle reklame fungerer med alle demand-side-plattformer (DSP-er) og annons-servere som støtter VAST-merker, og tilbyr umiddelbar skalerbarhet. Utgivere kan også utnytte vår annons-nettverk for å nå over 6 milliarder visninger globalt uten platform-kostnad: tekniske kostnader er inkludert i media-utgifter når publisering innen nettverket.

Kan du dele noen detaljer om prosessen med å lansere en reklame på plattformen?

Lansering av en reklame på vår plattform tar bokstavelig talt bare minutter. Merke- eller byrå-brukeren skriver bare reklame-manus med eller uten hjelp fra AI, og velger enten en royalty-fri stemme fra vår Stemme-bibliotek eller kloner sin egen stemme-talent. Brukere kan også laste opp eventuelle ekstra filer nødvendig (bakgrunnsmusikk, video-opptak, banner, osv). Brukeren fullfører reklamen, og plattformen tilbyr versjoner klare til å tjene—enten via VAST-merket (bransje-standard for reklame-trafficking), eller som nedlastbare media-filer klare til å gå for alle digitale og kringkastings-miljøer.

Disse AI-berikede reklame ikke bare øker ytelsen av video- og audio-reklame-kampanjer ved å enable hyper-personliggjøring i skala, men også reduserer kostnaden til å produsere kampanjer og reduserer reklame-oppføringstiden fra uker til minutter. For kampanjer med 50+ versjoner, opplever brukerne en ~10X kostnads-reduksjon. Vår teknologi tilbyr liknende avgjørende fordeler for enkelt-kreative kampanjer også. Plattformen er også et godt instrument for salgs-team for å raskt produsere reklame-utkast for sine kunder uten å engasjere med produksjons- og kreative team på et tidlig stadium, ettersom vår AI kan skrive manus og fullstendig produsere tilpassede reklame.

Hva er din visjon for fremtiden av AI-reklame og markedsføring?

Jeg ser virkelig en fremtid hvor kunder ikke er irriterte av (eller slår av) reklame fordi hver enkelt er nå relevant og mer interessant for dem, med merker som er enda mer i stand til å nå rett publikum på rett tidspunkt med den perfekte kontekstuelle meldingen. Det er åpenbart en hav-strøm-endring fra hvor industrien er nå, men jeg tror at det er der vi er på vei—and AI, brukt strategisk, gjør det mulig. Kontekstuelle reklame vil også kontinuerlig bli bedre til å fange lytterens oppmerksomhet fordi de snakker presist til deres kontekst og deres behov, spesielt i en personvern-først-verden hvor bruker-måling blir vanskeligere og vanskeligere—så kontekst-måling er den eneste effektive mekanismen for å forbedre reklame-ytelse. Vår avanserte generativ reklame-AI kan skape ubegrensede nye kreative innhold for å adresse hver lytter som en enkelt. Resultatet er en økning i lytter-engasjement, større reklame-avkastning og mer meningfulle kunde-tilkoblinger for merker.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Instreamatic.