Automatische Advertentieherkenning in Publishing

Aanleiding

Binnen de uitgeverijsector spelen advertenties een cruciale rol in de winstgevendheid van kranten en magazines. Bij onze klant was het proces om zogenaamde stoppers — last-minute geplaatste advertenties die niet in de planning voorkomen — te identificeren volledig manueel. Een full-time medewerker moest dagelijks alle titels en edities doorbladeren om te controleren of advertenties gepland of ongepland waren. Dit was tijdrovend, foutgevoelig en leverde weinig ruimte voor snelle, strategische inzichten.

De vraag van de klant: kan dit proces slimmer, efficiënter en volledig geautomatiseerd worden?

---

Verloop

We hebben een volledig IT-platform ontworpen dat gebruikmaakt van computer vision en machine learning om advertenties automatisch te detecteren in digitale krantenpagina’s. Concreet werd gekozen voor het YOLO-model (You Only Look Once), dat we hebben getraind op historische edities van kranten en magazines van de klant.

De oplossing werkt als volgt:

1. Zodra een krant digitaal gepubliceerd wordt, stroomt deze automatisch in een workflow naar het ML-model.
2. Het model detecteert en labelt advertenties op de pagina’s.
3. Herkende advertenties worden gekoppeld aan metadata (intern/extern, type adverteerder, geplande vs. ongeplande plaatsing).
4. Het platform vergelijkt deze gegevens met de advertentielijsten en markeert stoppers.

Het resultaat is een volledig geautomatiseerd proces waarin geen manuele doorbladering meer nodig is. Alle titels en regiotitels worden tegelijk verwerkt en in één dashboard inzichtelijk gemaakt.

---

Resultaat

Dankzij dit project beschikt de klant nu over:

• Een volledig geautomatiseerd advertentie-detectieproces, waardoor een voltijdse FTE kon worden uitgespaard.
• Dagelijkse, wekelijkse en maandelijkse rapportages over geplande en ongeplande advertentieruimte.
• Betere strategische inzichten, door duidelijke zichtbaarheid in waar en hoe vaak stoppers gebruikt worden.
• Een schaalbaar platform, waarin zowel nieuwe titels als extra functionaliteiten eenvoudig kunnen worden toegevoegd.

Alle systeemarchitectuur en security-aspecten zijn door ons ontworpen en opgezet, zodat de oplossing betrouwbaar, veilig en toekomstbestendig is.

---

Het project bewees hoe machine learning en publishing perfect gecombineerd kunnen worden om operationele efficiëntie te verhogen én tegelijk nieuwe waardevolle inzichten te bieden voor strategische beslissingen.