AI-платформа Banner Stat для мониторинга и анализа рекламных размещений

Автоматизировать мониторинг интернет-рекламы, чтобы собирать данные о размещениях, определять форматы баннеров, извлекать брендовые атрибуты и использовать эту информацию для аналитики и медиапланирования.

Мы разработали AI-платформу из трех специализированных агентов: сборщика, типизатора и атрибутора. Вместе они находят рекламные размещения в интернете, классифицируют их, извлекают ключевые атрибуты и формируют структурированные отчеты для дальнейшей аналитики.

Этапы работ:

1. Анализ предметной области
   Изучили процесс мониторинга интернет-рекламы: какие данные о размещениях нужны клиенту, какие форматы баннеров существуют, какие брендовые атрибуты требуется извлекать.

2. Проектирование AI-архитектуры
   Спроектировали систему из трёх агентов: сборщик для обнаружения рекламы, типизатор для классификации форматов, атрибутор для извлечения брендовых атрибутов.

3. Разработка агента-сборщика
   Создали агента, который автоматически находит рекламные размещения в интернете согласно заданным источникам и параметрам поиска.

4. Интеграция Selenium
   Подключили Selenium для эмуляции поведения реального пользователя и обхода динамически загружаемого контента на сайтах.

5. Настройка CV-моделей
   Обучили и настроили модели компьютерного зрения для распознавания визуальных элементов рекламных баннеров на страницах.

6. Детекция баннеров
   Реализовали детектор, который выделяет рекламные области на скриншотах страниц и определяет границы каждого баннера.

7. Разработка типизатора
   Создали агента-типизатора, который анализирует обнаруженные баннеры и определяет их типы и форматы.

8. Классификация форматов
   Реализовали классификатор форматов рекламы: статический баннер, HTML5, видеоролик, нативной блок и другие типы.

9. Разработка атрибутора
   Создали агента-атрибутора, который извлекает из баннеров ключевые брендовые характеристики.

10. Интеграция BERT и NER
    Подключили языковые модели BERT и технологии именованных сущностей (NER) для анализа текстов на баннерах.

11. Извлечение атрибутов
    Реализовали извлечение атрибутов: бренд, продукт, акция, слоган, контактные данные и призыв к действию.

12. Формирование отчетов
    Разработали модуль для автоматического формирования структурированных отчётов с результатами мониторинга по каждому размещению.

13. Тестирование
    Проверили работу всех трёх агентов на реальных рекламных сетях, точность детекции, классификации и извлечения атрибутов.

14. Запуск
    Развернули AI-платформу на сервере, настроили регулярный автоматический запуск и доставку отчётов клиенту.

Платформа позволила превратить разрозненные веб-данные в структурированную систему рекламной аналитики, полезную для мониторинга кампаний, оценки конкурентов и поиска новых стратегий.