19 Июля 2018 | 12:20

Okko найдет двойников своих пользователей среди кинозвезд

Онлайн-кинотеатр Okko запустил бота в Telegram @okkofacebot, который позволяет пользователям узнать, на кого из знаменитостей они похожи. Бот предлагает подборку фильмов с тем человеком, на которого он похож. Пользователи, которые поделятся фоторезультатом в социальных сетях, получают промокод на бесплатный просмотр фильмов в Okko на 10 дней

Картинка Okko найдет двойников своих пользователей среди кинозвезд

@Okkofacebot был разработан аналитиком онлайн-кинотеатра Okko Егором Малых и изначально был сделан для использования внутри команды онлайн-кинотеатра. В основе работы бота лежит глубокая сверточная нейронная сетка, которая каждое загруженное фото представляет в виде вектора в N мерном пространстве и находит ближайший к нему вектор среди базы из 12 тысяч актёров и режиссёров. Идея бота понравилась сотрудникам компании настолько, что было принято решение подарить хорошее настроение пользователям Okko и сделать бота доступным вне офиса онлайн-кинотеатра. 

Для того, чтобы узнать, на какую знаменитость похож пользователь, необходимо загрузить фотографию в чат с ботом. После этого в ответном сообщении бот отправляем фотографию знаменитости с указанием процента внешнего сходства, а также ссылку на коллекцию фильмов со знаменитостью.

Пользователи, которые поделятся фоторезультатами в социальных сетях с хэштегом #okkofaces, получат промокод на бесплатный доступ к пакету «Оптимальный» на 10 дней и смогут бесплатно наслаждаться фильмами со своими «двойниками».

Команда @Okkofacebot:

Егор Малых, аналитик онлайн-кинотеатра Okko – разработка
Михаил Алексеев, руководитель отдела аналитики Okko – продакшн


Рейтинги
Лидеры рейтингов AdIndex
# Компания Рейтинг
1 Realweb Digital Index 2024
2 OMD Optimum Media №1 Медиабайеры 2023
3 MGCom №1 Digital Index 2023
–ейтинг@Mail.ru
Этот сайт использует cookie-файлы и рекомендательные технологии. Оставаясь на сайте, вы даете согласие на использование cookie-файлов и соглашаетесь с правилами применения рекомендательных систем на сайте.