1. Contextual Intelligence (CI) là gì?
Contextual Intelligence (CI) là công nghệ phân tích nội dung theo ngữ cảnh để hiển thị quảng cáo phù hợp. Không giống như nhắm mục tiêu dựa trên hành vi người dùng, CI tập trung vào các yếu tố như:
-Từ khóa và chủ đề trong nội dung người dùng đang xem
-Cảm xúc và ngữ cảnh của bài viết, hình ảnh hoặc video
-Mức độ liên quan giữa nội dung và quảng cáo
2. Mối quan hệ của Contextual Intelligence và Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) hay Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một thuật toán của trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp các yếu tố lập trình và ngôn ngữ học, cho phép máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Cụ thể, NLP sử dụng các công nghệ tiên tiến như ngôn ngữ học tính toán, máy học (Machine Learning) và mô hình học sâu (Deep Learning), giúp phân tích và xử lý ngôn ngữ dưới nhiều hình thức khác nhau, từ văn bản đến giọng nói. Mục tiêu chính của NLP không chỉ dừng lại ở việc nhận diện và hiểu nghĩa của từng từ riêng lẻ mà còn hướng đến việc nắm bắt toàn bộ bối cảnh, ý định cũng như cảm xúc, từ đó mang lại khả năng giao tiếp tự nhiên và chính xác hơn giữa con người và máy móc.
CI và NLP có mối quan hệ bổ trợ lẫn nhau. NLP cần CI để hiểu đúng nghĩa của nội dung trong ngữ cảnh cụ thể, giúp xử lý các yếu tố mơ hồ trong ngôn ngữ tự nhiên. Ngược lại, NLP cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng CI, sử dụng Deep Learning để nắm bắt ngữ cảnh từ dữ liệu, cải thiện khả năng đọc hiểu, dịch thuật và các ứng dụng AI khác.
3. Taxonomy và tiêu chuẩn IAB trong Contextual Intelligence
Để Contextual Intelligence hoạt động hiệu quả trong quảng cáo, hệ thống cần một chuẩn phân loại nội dung rõ ràng. Đây chính là vai trò của taxonomy và IAB:
-Taxonomy: Hệ thống phân loại nội dung theo cấu trúc, giúp tổ chức và sắp xếp thông tin một cách logic.
-IAB (Interactive Advertising Bureau Content Taxonomy) là một hệ thống phân loại nội dung được phát triển bởi IAB để giúp các nền tảng quảng cáo và nhà quảng cáo phân tích, xác định và nhắm mục tiêu nội dung chính xác hơn.
Nhờ quá trình NLP, thuật toán CI có thể quét, xử lý và gắn nhãn nội dung theo danh mục IAB. Như vậy, khi advertiser tiến hành tạo một chiến dịch contextual ads với các targeting theo hành vi đọc của khách hàng, các ad servers sẽ phân phối quảng cáo theo đúng ngữ cảnh (Context) của bài báo tương ứng.
Ví dụ: Khi một người đọc bài viết về "Chăm sóc sức khỏe", hệ thống sẽ hiển thị quảng cáo về thực phẩm bổ sung, bảo hiểm sức khỏe thay vì nội dung không liên quan.
Hiện tại, SmartAds đang triển khai giải pháp Native Ads sử dụng CI, kết hợp phân loại nội dung theo chuẩn IAB-3. Với sự hỗ trợ của AI, giải pháp của SmartAds giúp thương hiệu tiếp cận khách hàng với thông điệp phù hợp, từ đó, tăng hiệu quả chiến dịch và tối ưu chi phí quảng cáo.
