VisionAI — нейросеть от Google, которая распознает объекты на картинках и оценивает степень «безопасности контента». Впрочем, делать она умеет не только это. Как использовать бесплатный инструмент при создании креатива, как он распознает объекты и присваивает уровень «опасности контенту», рассказываем в обзоре.
Что такое Google Vision и почему нужен при проверке креативов для Facebook?
Если коротко, инструмент позволяет маркетологу увидеть рекламный креатив глазами ИИ.
Что это дает? Понимание и представление, как работает модерация Facebook и возможность делать креативы не нарушающие правила рекламной сети. Полезно тем, кто льет на товарку, gambling, betting, dating, crypto, nutra, белые / серые офферы.
Функция SafeSearch Detection в VisionAI работает с пятью категориями: Adult, Spoof, Medical, Violence и Racy. Она отображает вероятность присутствия каждой из указанных «угроз» на изображении. Чем больше «опасностей» видит ИИ, тем выше риск столкнуться с блокировками.
В официальной документации информации о том, как работает SafeSearch Detection в нейросети VisionAI не так много:
- adult (адалт, контент 18+) — может содержать элементы наготы, порнографические изображения и анимации, сексуальные действия;
- spoof (обман, мошенничество) — в исходное изображение добавили модификации, чтобы «оно выглядело смешным или оскорбительным»;
- medical (медицина) — вероятность того, что это медицинское изображение;
- violence (насилие) — изображение может содержать сцены насилия;
- racy (непристойный / пикантный контент) — картинка с «откровенной или прозрачной одеждой, скрытой наготой, непристойными или провокационными позами или крупными планами чувствительных участков тела».
Вероятно, что Facebook использует схожие алгоритмы распознавания и оценки изображений, что и Google Vision. Но 100% гарантии нет. VisionAI стоит использовать как дополнительный инструмент анализа крео под Facebook и другие площадки. У VisionAI есть API, поэтому в теории можно автоматизировать процесс, а не проверять каждую картинку вручную.
В данной статье разберем каких показателей в SafeSearch Detection необходимо придерживаться при создании креативов под Facebook Ads.
Как проверить креатив в VisionAI?
Пошаговая инструкция проста. Необходимо перейти на страницу https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop и загрузить изображение (перетащить его в поле «Drag image file here or Browse from your computer».
После загрузки картинки через 1–5 секунд сервис выдаст результат.
Можно проверить креативы для Facebook, Instagram в форматах JPEG, PNG8, PNG24, GIF, GIF (first frame only), BMP, WEBP, RAW, ICO. В демо-версии не поддерживаются PDF и TIFF. Максимальный размер — 4 Мб.
Нас интересует вкладка «Safe Search» — тот самый «непристойный и неприемлемый контент», который нейросеть оценивает по шкале от 1 до 5.
Варианты:
- Unknown — неизвестно;
- Very Unlikely — очень маловероятно;
- Unlikely — маловероятно;
- Possible — возможно;
- Likely — вероятно;
- Very Likely — очень вероятно.
По сути, VisionAI оценивает картинку от 1 до 5 по каждому из 5 критериев. Среди медиабайеров гуляет миф: если изображение набирает больше 1 по каждому из параметров, модерация ее не пропустит. Но на самом деле все не так просто.
Возможностей у сервиса от компании Google гораздо больше. К примеру, Vision API поддерживает функции:
- распознавание изображений с текстом;
- вычисление доминирующих цветов;
- обнаружение географических ориентиров;
- детекция логотипов;
- обнаружение нескольких объектов;
- детекция потенциально небезопасного или нежелательного контента (та самая SAFE_SEARCH);
- распознавание символов внутри текста изображения (OCR).
Vision способен обнаруживать события, новости, знаменитостей, похожие изображения и многое другое.
По изображению можно получить дополнительную информацию:
- «Objects» — что изображено (что видит искусственный интеллект).
- «Faces» — нейросеть распознает лица и пытается прочитать эмоции (радость, печаль, гнев, удивление и так далее).
- «Labels» — VisionAI может идентифицировать общие объекты, местоположения, виды деятельности, виды животных, продукты и многое другое. По сути, здесь набор всего того, что видит и воспринимает искусственный интеллект.
- «Properties» — показывает преобладающие цвета (Dominant Colors) в формате #2CFD0D, RGB(44, 253, 13) и другие параметры.
- «Text» — нейросеть считывает текст, который находится на креативе. Правда, делает это не всегда верно. Если написано «GET 2000$» с наслоениями, считывает «20GETOS».
Давайте посмотрим, какой «потенциально неприемлемый контент» и с каким количеством баллов удалось пропихнуть арбитражникам (судя по Библиотека рекламы Facebook – как искать креативы и связки).
Что видит VisionAI в адалт креативах из Facebook
Не будем приводить примеры креативов получающих 5 из 5 по “адалт”, но 5 баллов получают изображения с явно сексуальным подтекстом, который научилась читать нейросеть. Сюда же относятся демонстрация органов, поз и т.д. Часто параллельно с «Adult» картинке присваивают и «Racy».
Обычно использование фильтров, игра со цветокоррекцией «нейтрализует” подобные креативы. Например сервисы вроде Go Art и т.д. могут частично снизить «градус накала». Но в то же время искусственный интеллект догадывается: что-то не так. Картинка все равно получает достаточно высокие баллы риска по адалту и «пикантности» даже после добавления мозаики / зернистости / других фильтров. В то же время такая обработка уже может сделать крео неинтересным пользователям.
Посмотрим на примере креативов, которым нейросеть присваивает 3–4 балла. У ИИ явно пунктик на связке М + Ж + ванная комната (и вообще на крео с М и Ж). Почти по всем креативам с изображением мужчины и женщины искусственный интеллект выдает 2–3 балла по умолчанию.
Давайте попробуем снизить градус по 18+ и поставить изображение с намеком.
Нейросетка понимает «пикантный» контекст изображений и оценивает нашу картинку в 3 балла по показателю «Racy». По критерию «Spoof» картинка набирает 4 балла. При этом она откручивается.
Идем дальше и смотрим, как искусственный интеллект оценит фото мужчины и женщины в бассейне. Эти объявления также откручиваются.
VisionAI считает, что сексуальный подтекст — на 4 балла из 5 возможных. Но максимальную отметку искусственный интеллект выставил по критерию «Spoof». Пара, в которой оба улыбаются и счастливы, — ну явный обман по мнению ИИ.
Впрочем, «Введение в заблуждение» — один из самых частых вердиктов, которые выдает Vision.
Как ИИ оценивает креативы по критериям «мошенничество» и «ввод зрителя в заблуждение» (spoof)
Gambling, betting и криптовалюты при определенном подходе сервис вообще не оценивает как мошенничество.
Достаточно сделать скрин головокружительного джекпота на тысячи долларов на фоне фейерверка – и нейросеть Google дает 1 балл по «Spoof», а еще почему-то распознает медицинский контент.
При этом если добавить крео с изображениями механики аппаратов (символы Wild, главные герои, кнопка «Play Now»), VisionAI тут же заподозрит неладное и даст картинке по «Спуфу» 4 балла из 5 возможных. Впрочем, это не мешает креативу откручиваться.
По поводу заработка в интернете у нейросети неоднозначное мнение. Реклама криптостратегии заработка искусственному интеллекту кажется подозрительной (несмотря на ошибки в чтении оффера на креативе: из-за наслоений ИИ видит не «GET 2000$», а считывает «20GETOS»).
Рассказ от трейдера Брайана о том, как он заработал 200 000 долларов на Crypto Exchange с демонстрацией инвестиционного портфеля, где лежат Bitcoin, Bitcoin Cash, Stelar и прочие, для ИИ вообще не пахнет обманом:
Скорее всего, это связано с тем, что из-за мелкого шрифта искусственный интеллект просто не может понять суть оффера. Кстати, именно такие отметки с «единичками по всем пунктам» и «Very Unlikely» эксперты в сети называют эталонными для тех, кто хочет минимизировать риск блокировок.
Как нейросеть оценивает креативы с медицинским контентом (medical)
Суставы, потенция, простатит, геморрой, целлюлит, облысение, сердце – в общем, все то, что связано со здоровьем и препаратами, может попасть в категорию «medical». Но как искусственный интеллект обнаруживает «врачебную тематику» на креативах?
К примеру, вот крео, которое нейросетка оценила на 2 балла по «Racy» и «Medicial» и на 3 балла по «Мошенничеству».
Почему так получилось, если здесь явно рекламируется какой-то препарат (на заднем фоне даже четкий намек, какой именно), а еще и сидит доктор?
Чтобы понять, как нейросетка распознает изображение, стоит перейти во вкладку «Objects». Искусственный интеллект не видит главный для рекламы объект (на заднем фоне), потому что его «перебивает» ложка. Это тот случай, когда несколько слоев картинки запутали ИИ.
Нейросеть не «читает» отдельные объекты на заднем фоне, а воспринимает их как один из-за ложки.
Нейросеть теряется, если на креативе множественные мелкие изображения, поэтому и оценку выставляет не всегда объективную. К примеру:
Странно, что нейросетка оценивает явно медицинское изображение только на 2 балла: здесь же и банка с препаратом, и органы, и люди.
Но вкладка «Objects» дает понять, почему VisionAI пропускает креатив. Искусственный интеллект видит на нем только людей и упаковку товара.
Искусственный интеллект часто не способен найти взаимосвязи между медицинскими инструментами / процедурами, которые явно понятны человеку. Как в случае с геморроем:
По медицине 2, а вот по «Racy» пока 4. Нейросеть понимает, что изображение «пикантное», но не может связать его с медициной.
Самые безобидные медицинские крео с точки зрения SafeSearch выглядят примерно таким образом:
Ассоциация с бананом стара как мир, но нейросеть, кажется, пока не умеет сопоставить все элементы на изображении в единую картинку (как это делает человеческий мозг).
Наконец, самый простой вариант для креатива – нейтральное описание банки с препаратом. Судя по данным SafeSearch, изображение безопасно.
Оценка креатива на предмет насилия (violence)
Крео, которым нейросеть давала бы 5 из 5 по критерию violence, практически не удалось найти.
Даже на картинки с боями UFC сервис предпочитает вешать «Spoof». То же самое касается и крео с изображением оружия.
Как ИИ обнаруживает пикантный контент (racy)
Нейросеть хорошо распознает оголенные части тела, сразу выдавая 4 балла из 5 возможных по «Racy».
Более того: VisionAI научился распознавать эмоции и обстановку (мужчина, женщина, ванная комната), чтобы понимать контекст и давать смелые 4 балла по критерию «Race». Даже если нет оголенных частей тела, а лица частично спрятаны или обрезаны.
Если появляются оголенные, то уровень «Race» подпрыгивает до максимальных 5 из 5 (оценивает не только части тела, но и контекст).
Впрочем, пикантный контекст нейросеть способна распознать даже в случае, если главными героями не будут люди. При этом оценка по критерию «Racy» достигает максимальных 5 баллов из 5 возможных, хотя изображение гораздо безобиднее представленных выше (без оголенных участков тела, демонстрации органов и т.д.).
Обратите внимание, что нейросеть способна распознавать даже нарисованные изображения (иллюстрации) и схематичные обозначения.
Таким образом, нейросеть чаще всего «кидает» на крео:
- «Racy» – пикантный контент;
- «Spoof» – обман, ввод в заблуждение, мошенничество.
SafeSearch с максимальными 5 баллами по медицине, адалту и насилию встречаются реже.
Использовать или не использовать VisionAI для оценки креативов
Предсказать, как сработают алгоритмы ботов-модераторов Facebook, сложно. Бывает такое, что креатив пропускают в одном adset, но прилетает reject в другом. В последнее время в арбитражных чатах жалуются на то, что отклоняют даже безобидные и нейтральные креативы или белые офферы.
Использование Google Vision ценно не только вкладкой SafeSearch с ее пятью критериями и оценками нежелательного контента. Интересен раздел «Objects».
К примеру, мы точно знаем, что Meta запрещает «публиковать изображения половых органов».
Но не всегда бот их распознает (как на изображениях ниже).
Косвенно о том, как ищет объекты искусственный интеллект, можно догадаться по требованиям к изображениям. Сервис просит изображения 640 x 480 пикселей. Причем для детекции лица ему очень важно расстояние между глаз, а для распознавания символов (текста) нужны картинки в высоком разрешении.
Обнаруженные объекты получают идентификатор mid (machine-generated identifier) в Google Knowledge Graph.
Загоняться с обязательными 1–2 баллами по сервису VisionAI для креативов все же не стоит. Информацию, которую предоставляет VisionAI от Google, необходимо воспринимать комплексно (и в связке с другими факторами).
Естественно, Google не раскрывает, на каких моделях обучается искусственный интеллект и по каким конкретно параметрам выставляет те или иные «баллы». Если корпорация раскроет все алгоритмы и механики, обязательно найдутся те, кто захочет обмануть систему.
Выводы про VisionAI: как использовать ИИ для анализа креативов
- VisionAI — нейросеть от Google, которая достаточно хорошо научилась считывать подтекст с изображений в стиле «лицо девушки и банан / вафельный рожок». В то же время пока ИИ не поддаются скрытые подтексты в картинках вроде «руки и банан». Ассоциативное мышление — явно слабая сторона искусственного интеллекта.
- Бананы, огурцы, мороженое в вафельном рожке, грейпфрут в разрезе — искусственный интеллект часто не способен распознать как Racy или Adult.
- Картинки М + Ж (даже самые безобидные) нейросетевая модель может помечать 2–3 баллами по критерию «пикантности». Нейросеть, кажется, живет стереотипами пятилетней давности (М + Ж, девушка и реклама денег).
- Vision умеет находить сексуальный подтекст даже на «нарисованных» и мультипликационных изображениях.
- Изображения, получающие 3–4 балла по «адалту», часто имеют еще и высокие баллы по другим категориям (Racy и Spoof).
- Креативы с препаратами и нейтральным описанием (без частей тела и т.д.) получают у Vision 1–3 балла по «медицине». В целом она считает их безобидными.
- Видео с новостным контентом о том, что «ученые поехали в африканское племя, чтобы узнать секрет больших размеров…», также вызывают у ИИ неоднозначные чувства. В роликах вроде https://www.facebook.com/ads/library/?active_status=all&ad_type=all&country=ALL&q=grow%20penis&search_type=keyword_unordered&media_type=all искусственный интеллект не может отличить рекламу от научно-исследовательского и новостного контента.
- Vision умеет распознавать текст на креативах, причем достаточно неплохо. OCR Language Support поддерживает более 50 языков, в том числе русский, английский, польский, идиш, украинский, турецкий. Часть находится в статусе «Experimental» (грузинский, азербайджанский, узбекский, казахский, монгольский). Но есть варианты подстраивать «наслоения фонов» так, чтобы пользователь считывал правильный посыл вроде «GET 2000$», а нейросеть довольствовалась «20GETOS» (как в примере).
С чем пока недостаточно хорошо работает ИИ:
- слои и объекты на креативе — когда их слишком много, AI путается и распознает неверно;
- ассоциативное мышление, фантазия, домысливание картинки — искусственный интеллект часто видит отдельные объекты, но не способен сложить их в «один пазл», как это делает человеческий мозг;
- многочисленные мелкие изображения — ИИ теряет суть и не видит главное на картинке;
- скрытый подтекст (как в первом крео с серыми штанами) — нейросеть распознает безобидные объекты вроде брюк, шнурка и логотипа бренда, но пользователь видит всю суть;
- демонстрации выигрышей / праздника / фейерверков без интерфейса слотов / игровых автоматов — AI распознает радость, но не видит азартные игры;
- форматы новостного контента и научных исследований — Meta не запрещает публикацию в «образовательных, юмористических или сатирических целях», а искусственный интеллект не всегда способен распознать их;
- «наслоения» текста и шрифтов — ИИ считывает текст побуквенно, а не послойно.
Не забывайте, что в погоне за «отбеливанием креативов» и «подгонкой по сервисам» есть риск потерять интерес аудитории. Рекомендации в стиле «1–2 балла по SafeSearch Detection VisionAI» имеют право на существование, но к ним стоит относиться осторожно.
Google обещает, что изображения, залитые на VisionAI для анализа, не будут использоваться для обучения нейронок. И вообще: хранить он их будет (ведь это нужно для оценки), но недолго. Проанализирует, выдаст вам результат и сразу удалит.
умнота какая-)
перезвоните