首发｜获投300万 曼大海归用AI数据精准营销 上线3周收获1700客户

◆ 浮光创始人丘健恒

文| 铅笔道 记者 毛宁

► 导语

从曼大毕业后，丘健恒回到国内就业，深刻感受到了互联网技术在市场中的变化。

看到一些创新团队研发新产品，数据技术出身的他曾在4年前做了一款巴掌大的产品，可随时感知打开Wi-Fi功能的手机，以帮助线下商圈获取客流信息。

去年年中，丘健恒带着他的新项目浮光杀入创业圈。这次他将AI融入市场营销，通过数据分析，来帮客户找到合适的投放渠道，进而实现更精准的广告宣传。

近期，丘健恒正在研发视觉内容分析技术（DeepLeep），让品牌商利用形象化的图片、视频达到宣传效果。目前DeepLeep可识别10万种物品，并可在两秒内识别汽车（仍在量产的）的具体信息，如系列、品牌、出厂年份等。

浮光于本月初正式上线，在近三周内收获了1700多家企业用户。

注: 丘健恒承诺文中数据无误，为其真实性负责，铅笔道已备份录音速记，为内容客观性背书。

获300万天使投资

从曼彻斯特大学数据挖掘专业毕业后，丘健恒一直在与数据死磕。以前鉴于互联网形态不多，他就做些数据转化分析的工作。

回国后，丘健恒越发感受到技术和市场的变化。不仅数据更新速度快，互联网信息也得到极速传播。四年前，受一些创新团队的鼓舞，他也和伙伴们做了一款产品，用于检测线下商圈客流情况。

道高一尺，魔高一丈。新产品能够感知顾客开着Wi-Fi的手机信号，并记录数据。但随着iOS更新系统，苹果手机的个人隐私保护功能更加强大，丘健恒的第一次尝试受到了限制。

去年年中，丘进行了一次小产品试验，通过获取微信数据，探测某一个公众号用户量增长情况。在此期间，他听到了一些来自广告业朋友们的声音。“他们对数据有很大需求，一直想通过数据来帮甲方找到合适的投放渠道。”

丘健恒觉得这是一个机会。旋即，他又做了一款搜索引擎，将项目取名为浮光，通过采集大量微信号数据并进行分析，帮助品牌方找到合适投放的微信公众号。

原以为能代替广告公司所做的一些业务，但丘健恒却发现，这样做下去，用户粘性极低。“品牌方通过我们找到渠道之后，便直接和渠道沟通了。”另外，客户的宣传方案仍会交付更加专业的广告公司，“我们很容易被抛弃”。

一番思考之后，丘健恒改进业务，提供更加精细化的服务（扩大搜索平台、提供用户数据分析等），以此增加用户粘性。

但困于资金短缺，他规划了两条路：没有拿到融资就做广告公司的形式，拿到融资就转型。

幸运之神很快来到丘健恒身边。去年6月，一家广告公司表示愿意投给他300万资金，并带来了万达、滴滴等大品牌客户。

有了资金，他感觉浑身充满了干劲。

将AI融入营销

丘健恒认为，更加精细化的服务，就得让客户得到不一样的内容。他想到用数据来分析用户信息、形成用户画像，帮助客户实现更佳的营销效果。

为了获得更大量的分析数据，他将监测平台扩大至三类——微信、微博和知乎。要给客户提供分析服务，首先便要搭建一个基础数据库，收集大量数据。

浮光会对三大平台影响力排行前列的公号进行实时监测。目前，基础数据库日常更新微信前50万、微博前300万以及知乎前100万的公号的信息。

公号的种类各异，涉及各个行业。浮光会抓取公号发布的信息作为基础信息储备。当有品牌方客户有需求时，只需创建品牌搜索，系统便会在基础数据库中寻找线索，抓取相关信息。

丘健恒以奥迪为例，在浮光创建奥迪品牌后，系统便会根据品牌搜索相关内容，进一步延伸到评论互动用户，从用户线索上再抓取信息。

而购买浮光服务的客户，则会在网页上收到推送信息流。信息流按时间排序发送，主要是关于客户的话题，以及话题的创建时间、阅读量等。

◆ 浮光信息流推送

客户只需每月付费699元，便可收到5000条信息流。若想接收更多信息流，则需额外付费购买。

除了信息流推送服务，浮光还会定期给客户整理一份报告，其中包括客户和竞品分析、讨论升量变化（反映公关效果）以及用户画像（性别、年龄等）。“默认为一周一次，客户也可以自行设置推送频次。”

◆ 浮光的用户画像分析

丘健恒透露，5000条推送并不会对客户造成困扰。“大公司信息量很大，但有专门的人负责，而小体量的公司，一天也就几十条，能看得过来。”

除了提供信息数据，丘表示公司还会替客户做广告投放，但这并不是浮光的主要业务。在他看来，浮光主营SaaS服务，提供营销数据，通过采集的数据为客户提供决策依据。

浮光于本月正式上线，在近三周时间里，收获1700多家企业客户。“但都在试用期，所以还没有盈利。”

视觉内容分析服务

八个大汉挤在一个小办公室内工作，而旁边厕所间却不时发出声响。办公室有两个厕所，但赶上高峰期，他们也只得硬着头皮闯入噪音源头地。

推开厕所门，里面静静坐着一台机器。两个台式机那般大，身子里却插着八个GPU。这是丘健恒特意买来的服务器，以测试团队研发的视觉内容分析技术（DeepLeep）。

◆ 试验的机器

要识别图片、视频内容，机器便先得获取基础分析信息。丘健恒像投食般喂着机器，期待它能快点长大。但在将近十天里，机器的准确度提升显示很慢。“当时真的有点急”，丘健恒甚至做了从头再来的准备。

但接下来的两三天，机器的精准度迅速提升。到达100%的那一天，丘健恒在机器上做了个接口，兴冲冲地跑下楼，对着楼下的车子拍照。一两秒传输时间，机器显示出这部车子的基本信息（出厂时间、品牌等）。

丘健恒将自己近期研究的视觉内容分析技术取名为DeepLeep，作为浮光内部孵化项目运作。在提供AI数据服务的时候，团队发现了一个问题。

◆ deepleap开放模型演示二维码

自媒体公众号和品牌方客户都会出现“觉得双方调性不符”的情况。自媒体以内容为核心，很在乎内容中立性，担心做软文广告会掉粉。

“所有的宣传都是为了销售，很多自媒体也在做内容电商。”但在丘健恒看来，一旦做电商，自媒体的调性难免受到影响。

为此，他觉得自己可以从第三方立场来帮助自媒体和品牌方。“当网红们拍美美的照片发布在平台时，粉丝们便能通过我们的DeepLeep技术来识别出衣服、帽子都是在哪买的，进而接入电商。”

用标签标记的方式，视觉识别图片内容，从而将目标用户引流到电商店铺，丘健恒认为这种方式将是未来的发展方向。

传统的像素识别技术并不适合商品图片，“就像一条粉丝色的裙子，像素识别会引到一个小女孩身上去”。丘健恒想利用AI技术，让用户通过DeepLeap识别出图片中衣服的品牌、材料等。

要想实现这一功能，得先采用大量数据来训练系统。例如为了识别汽车的具体信息，团队找来数百万张各大品牌车型的图片，并贴上标签。三周后，DeepLeap已能识别95%的车型（限于还在量产的车子，且在正常拍摄环境下）。

按丘健恒的计划，DeepLeap会以广告位形态插入到自媒体的平台中。用户只需点击进入，便可获得关注对象所有拍过的图片，并识别出对应商品。

目前DeepLeap可识别10万种物品，并可对图片中人物的表情、情绪等进行分析。但丘健恒表示，要想真正落地，还需要更多资金支持。

“如果资金顺利到位，3个月就能看到效果，基于DeepLeap的产品FooADs Vision也将推出。”目前，团队正寻求融资，预期金额2000万元。

丘健恒透露，他和七个伙伴们接下来在浮光服务上将进一步优化，增加监测渠道，研发SCRM技术。同期，若融资顺利，将建立FooADs Vision的学习模型，加快产品的落地。

/The End/

编辑   邱晓雅     校对   黄昱凡