Keberhasilan produk baru dalam audiensi dapat
diprediksi melalui pembelajaran mesin. Dalam beberapa tahun terakhir, metode peramalan ini juga telah digunakan dalam bisnis film. Tentang cara mengetahuinya dengan bantuan AI apakah layak merilis film baru dan cara mengiklankannya, dalam tinjauan Distrik Biner.
Mengapa studio film AI
Masalah memilih skenario dan mempromosikan film dalam beberapa tahun terakhir telah menjadi sangat akut bagi negara-negara maju. Menurut American Cinema Association (MPAA), volume pasar distribusi film Eropa pada 2017 berjumlah 10,1 miliar dolar, hampir kembali ke level 2011 (10,6 miliar).
Pasar AS dan Kanada juga telah mencapai kematangan: pada 2015 ia tumbuh menjadi 11,1 miliar dolar dan tetap pada tingkat yang sama pada akhir 2017. Pada saat yang sama, produksi film terus tumbuh: pada 2017, mereka dirilis 8% lebih banyak dari sebelumnya.
Salah satu kegagalan terbesar pada 2018 adalah film Walt Disney "Han Solo". Dengan anggaran $ 250 juta di box office global, ia hanya memperoleh 213 juta.
Mereka mengatakan bahwa alasannya adalah dalam pemasaran: penggoda keluar terlambat, dan kampanye iklan diperoleh pada kapasitas penuh hanya sebulan sebelum pemutaran perdana gambar.
Pertanyaan tentang bagaimana menghindari kegagalan seperti itu tidak hanya mengkhawatirkan produsen, tetapi juga sutradara, penulis skenario, ilmuwan, dan pengusaha yang berusaha mengatasinya dengan bantuan pembelajaran mesin. Kami telah memilih tiga contoh terbaik dari eksperimen tersebut.
Cara membuat AI membaca yang tersirat
Salah satu cara pertama untuk memprediksi keberhasilan film masa depan dengan bantuan kecerdasan buatan adalah analisis teks naskah. Dia mengambil keuntungan dari perusahaan
ScriptBook , yang didirikan di Antwerp pada tahun 2015. Setahun kemudian, startup ini menarik investasi $ 1,4 juta, dan pada musim panas 2018 - mempresentasikan teknologinya di Karlovy Vary Film Festival.
Prinsip operasi sederhana: file PDF dengan skrip dimuat ke dalam sistem, dan setelah lima menit memberikan laporan rinci. Mesin memprediksi peringkat usia, menganalisis karakter, menunjukkan protagonis dan antagonis, memperkirakan emosi masing-masing karakter, memprediksi audiens proyek - termasuk gender dan ras, dan juga menilai box office yang mungkin.
Analisis film "Penumpang" menggunakan ScriptBookAI ScriptBook menganalisis film yang telah dirilis sejak 2015. Menurut pengembang, ia berhasil memilih proyek yang tidak menjanjikan tiga kali lebih baik daripada orang. Untuk melakukan ini, AI diperbolehkan mempelajari 62 film Sony yang dirilis selama ini, 32 di antaranya gagal di box office.
Ternyata kehilangan sebagian besar "film yang kalah" bisa diramalkan: ScriptBook memperkirakan kegagalan untuk 22 dari 32 film ini. Dan untuk semua 30 film yang tampil baik di box office, sistem memberi lampu hijau. Sebelum itu, AI berhasil melatih 6.500 skenario yang ada dan menentukan keberhasilan proyek yang sudah dirilis dengan akurasi 84%.
Algoritma memiliki hasil terbaik dengan Penumpang film, yang ditayangkan perdana di AS pada bulan Desember 2016. Kecerdasan buatan hampir tidak membuat kesalahan dalam hasil keuangan: drama tentang perjalanan pesawat ruang angkasa ke masa depan memperoleh 110 juta dolar, bukan prediksi 118.
Tetapi dalam musikal "La La Land", AI meremehkan hampir 8 kali: sebuah film romantis dengan Ryan Gosling dalam peran judul yang dikumpulkan di box office 446 juta dolar, bukannya diprediksi 59 juta. Benar, ScriptBook baru saja memberinya lampu hijau, berkat anggaran produksi kecil hanya $ 30 juta.
"Quiet Place", bingkai dari film.Banyak yang khawatir sistem semacam itu akan membunuh film-film hak cipta, yang mungkin tidak begitu menguntungkan dan menjauh dari pola yang sudah dikenal. Tetapi, seperti yang ditunjukkan oleh pengembang di blog ScriptBook, hal utama yang dianalisis bukanlah pendapatan, melainkan ROI. Dalam hal ini, film "Quiet Place", yang menghasilkan $ 163 juta dengan anggaran 17 juta, terlihat lebih menguntungkan daripada "Fast and the Furious", yang menarik satu miliar di box office, tetapi menelan biaya $ 250 juta.
Mengapa menonton trailer dengan AI
Namun, satu skenario tidak cukup untuk memahami siapa yang mungkin suka film ini dan penonton mana yang lebih baik untuk mengiklankannya. Trailer adalah masalah lain, menurut 20th Century Fox. Pengembangan, yang diperkenalkan oleh studio pada November 2018, disebut Merlin Video. Ini adalah jaringan saraf yang mendistribusikan cuplikan film yang berbeda ke dalam kategori dan menganalisis seberapa sering objek yang sama ditemukan di dalamnya. Akibatnya, menurut studio film, AI memberikan peringkat audiens dua kali lebih rinci daripada semua metode lainnya.
Eksekutif tim Twenty Century Fox Data Science berbicara tentang bagaimana semuanya bekerja dalam
artikel sains di situs web dan
blog Universitas Cornell. Sebagai contoh, mereka mengambil film "Logan" - film aksi Marvel fantastis ketiga dan terakhir tentang seorang pejuang keras bernama Wolverine, dirilis pada 2017 dan mengumpulkan $ 600 juta di box office (anggaran film ini enam kali lebih sedikit).
Film apa lagi yang bisa ditonton pemirsa yang suka lukisan seperti itu? Apa yang sangat disukai pahlawan tentang publik? Jaringan saraf menjawab pertanyaan ini setelah berhasil menentukan objek mana yang paling sering ditemukan di trailer. Seperti yang dicatat Merlin, hal utama dalam Wolverine adalah janggut. Tanda-tanda lain termasuk "pohon," "rambut wajah," "mobil," dan "manusia."
Selain frekuensi pengulangan detail, jaringan saraf memperhitungkan waktu di layar. Trailer dengan close-up karakter lebih cenderung menjadi ciri khas film dramatis. Tetapi trailer dengan perubahan adegan yang cepat dan sering adalah untuk film aksi, penulis proyek mencatat.
Setelah itu, Merlin mengumpulkan data tentang popularitas film, box office, jumlah pandangan mereka di internet dan melanjutkan ke perbandingan. Dua puluh film yang kemungkinan besar akan jatuh ke penggemar Logan, menurut algoritma, studio film dikombinasikan dengan hasil survei penonton nyata. Dalam setengah kasus, AI menebak.
Di antara kebetulan itu tidak hanya film-film superhero - seperti X-Men: Apocalypse, Doctor Strange, dan Batman v Superman: Dawn of Justice. Merlin tidak mengabaikan film thriller kriminal "John Wick 2" - di dalamnya sama seperti di "Logan", seorang pahlawan brutal dari penampilan yang tersiksa.
Namun, perbedaannya lebih terbuka: misalnya, algoritma menganggap bahwa penonton Logan harus menyukai Tarzan, tampaknya karena banyaknya pohon di bioskop. Tetapi dia melewatkan rekomendasi yang jelas seperti Ant-Man dan Deadpool - trailer mereka kurang dramatis.
Algoritme mulai terus digunakan dalam 20th Century Fox setelah rilis musikal
The Greatest Showman pada November 2017. Model yang dibangun oleh pengembang, selain menganalisis trailer menggunakan Merlin Video, juga mencakup mempelajari teks skrip menggunakan Merlin Text (lebih lanjut tentang ini dalam sebuah
artikel di situs web Cornell University).
Perkiraan pada penonton film dapat dibuat baik untuk kaset yang sudah dirilis, dan untuk mereka yang masih dipersiapkan - 6-8 bulan sebelum rilis resmi mereka. Untuk mengetahui bagaimana ramalan ini bertepatan dengan kenyataan, data penjualan tiket bioskop digunakan. Sekarang analisis dilengkapi dengan data yang dibeli dan disewa pengguna film secara online.
Cara mengetahui siapa yang akan menjadi iklan film terbaik
Iklan dan skrip bukan satu-satunya hal yang dapat menentukan kesuksesan finansial film. Spesialis dari University of Iowa pada 2015 menemukan bahwa mungkin untuk mengurangi anggaran film - dan meningkatkan profitabilitasnya - bahkan pada tahap produksi. Untuk menganalisis data, para ilmuwan membuat database 4.000 film yang dirilis pada 2000-2010, dan
melatih program untuk mencari tanda-tanda umum untuk kaset yang menguntungkan secara komersial.
Set tanda terdiri dari empat kelompok:
- "Siapa" - grup ini termasuk parameter keberhasilan sutradara dan aktor;
- "Apa" - genre dan peringkat usia film;
- "Kapan" - jam berapa tahun film ini dirilis dan seberapa sukses tahun ini untuk industri film;
- kelompok dengan "sifat hibrid": misalnya, telah mengundang aktor yang sebelumnya pernah dibintanginya atau pernah muncul dalam genre yang diberikan sebelumnya.
Selanjutnya, dengan bantuan kecerdasan buatan, para peneliti mencoba mengidentifikasi tanda-tanda yang paling berkorelasi dengan pengembalian investasi. Untuk memperkirakan parameter terakhir, nilai (pendapatan - anggaran) / anggaran digunakan.
Ternyata tanda utama kesuksesan adalah ketenaran sutradara dan hasil dari film-film sebelumnya. Starryness para aktor menjamin pertumbuhan pendapatan hampir setengah (46%), tetapi laba atas investasi tidak lebih dari 17%. Tentu saja, pemirsa lebih cenderung pergi ke bioskop dengan aktor terkenal, tetapi untuk mengundang mereka, Anda harus menghabiskan lebih banyak uang, catat para peneliti.
Studi ini tidak memperhitungkan bahwa perusahaan film mungkin memiliki sumber pendapatan lain selain menjual tiket film di bioskop. Misalnya, Disney menjual mainan dan produk lain berdasarkan kaset paling sukses. Tetapi penghasilan seperti itu juga tergantung pada popularitas film di kalangan penonton.
Untuk mempelajari cara menggunakan pengenalan wajah, jaringan saraf, dan pembelajaran mesin dalam bisnis, Anda dapat mengambil kursus intensif dalam AI for Business . Pembicara kursus dari Microsoft, Nanosemantics dan Home Credit Bank akan memberi tahu Anda cara menggunakan berbagai jenis AI dan alat apa yang tersedia untuk ini. Intensitas terdekat akan berlangsung pada 30-31 Maret.