Bilbordia nutzt Techniken des maschinellen Lernens mit künstlicher Intelligenz, um seine Empfehlungssysteme zu entwickeln. Durch die Analyse der vergangenen regionalen Verkäufe von Experten-Außenwerbeträgern leitet es Assoziationsregeln zwischen Werbeeinheiten ab und berät die Nutzer bei der Kampagnenplanung.
Ein hybrides Empfehlungssystem wird durch die Entwicklung eines inhaltsbasierten Empfehlungssystems mit den Merkmalen von OOH-Werbeeinheiten geschaffen.
Wir identifizieren die Werbeflächen durch Computer-Vision-Bildsegmentierung in realen Szenenbildern von Außenwerbungsstandorten und animieren die Designs mit mehreren Mockups.
Im nächsten Schritt werden algorithmische und programmatische Ansätze für die Optimierung kreativer Entwürfe im Freien angewendet.