借由识别影片内容物件、场景等元素，借此媒合合适广告内容与行销模式的创意引晴 (Viscovery)，过去不仅以此让网络影片内容能结合更合适的广告内容，同时也能透过影像识别分析做更具弹性的行销项目调整，因此初期便吸引不少市场关注，甚至也进一步获得NVIDIA投注资源。

▲Viscovery借由影像识别分析技术让影片内容能媒合更合适、精准的广告内容

相比传统数位广告是以文字内容比对为基础，但对于没有文字叙述的影片内容多半是借由其他市场分析，之后再以人工方式判断投放合适广告，因此实际操作效率并不高，甚至可能出现投放广告与影片内容完全不搭，因此难以获得更好效益。而创意引晴借由影像识别学习分析所提供广告解决方案，则是锁定动态影片内容，让广告主、行销业者能更精准地针对影片内容投递合适广告，甚至更可在最佳媒合之下，可吸引观看者完整看完一则广告。

根据Viscovery研发部门副总陈彦呈博士说明，本身提供解决方案主要借由影像识别学习分析大量的影片内容构成元素，其中包含人脸、衣服、文字、声音、场景、动作情境或各类商品、商标等内容，同时除了借由合作厂商提供影片内容，本身也会持续借由网络爬虫让学习效果更趋精准，借此加强在影片中的元素分析效果。而实际投放广告时，基本上依然是由创意引晴负责依据合作厂商需求投递最佳合适广告，例如车厂希望在某支当红影片中投放广告内容，即可在影片中出现车辆片段时显示车辆广告，借此让广告投放达成最大效益。

目前创意引晴以中国市场广大数位广告需求提供协助为主，其实在地区也曾与几间电视台合作，在将其影片内容分析比对产生大量的影片内容特征标签 (tag)后，即可利用这些标签更精准地投放广告。而前年开始导入NVIDIA GPU运算加速之后，则是借由大量影像识别分析运算学习辨认影片内容多项特征，进而以自动化方式建立影片内容标签，但广告投放部分依然需要后台以人力点选方式进行，因为其中涉及广告行销内容如何执行等考量，暂时还无法纳入自动化运算，但未来将会在此部分持续精进。

同时，由于每次广告媒合规模、投放时间长度并不相同，加上部分因素考量，Viscovery目前均以自建服务器进行运算，而非配合租赁公有云服务，借此确保每次广告媒合之间的服务器资源弹性配置与花费成本。

▲当影片出现车辆时，右侧即出现蓝色车款广告
▲当画面切换至有行李画面时，右侧内容也会变为行李箱相关广告
▲甚至可用影片内容媒合相似的广告内容，借此让观看者不知不觉看完广告影片