Mai小麦唐煌：7年华尔街算法工程师经验，如何赋能效果广告

随着广告主预算的逐步收紧，基于CPS、CPA的效果广告越来越受到青睐。虽然品牌广告也同样重要，但更加“解渴”的效果广告还是不少品牌市场部的首选。问题在于，以视频平台为代表的流量方，往往更加坚持CPM，这就形成了一个不可调和的行业矛盾。

曾在华尔街担任过7年高频交易首席算法工程师的唐煌Joy Tang，正带领她的Mai小麦团队用AI技术去赋能效果广告，并试图填补内容平台与电商平台之间的沟壑。

Mai小麦创始人唐煌

Mai小麦是一个专注在时尚产品视觉内容识别的公司，其自主研发的柔性多物体深度学习视觉AI系统，能够实时捕捉视觉内容中存在的服饰、鞋包等时尚类产品，并自动关联到电商平台的SKU，做好智能排序。

这对于通过内容传播带动电商GMV具有实质性的助推作用，改变了传统效果广告的投放模式。Mai小麦的技术通过名为Moment API的接口嵌入流量平台，以同款搜索按钮或者贴片广告的形式呈现在用户面前，有时尚产品被识别时，用户可以基于兴趣主动点击广告。

基于内容本身的同款推荐，能够在流量平台内实现较大程度的裂变，对于用户粘性和拉新都有积极的作用。当然，最关键的一点是，流量平台在这种AI视觉技术的加持下有了新的广告创收途径。

最经典的视觉AI案例当属图片社交网站Pinterest，通过Pin按钮兴趣统计的植入，让用户自发导入需求，并通过图搜按钮与各大电商平台关联，实现了一种具有持续性的内容变现手段。这一小小的产品细节，让Pinterest不但用户量高速攀升，也更加精准把控用户使用习惯。

而Mai小麦要做的，则是基于图片识别技术基础之上的视觉AI技术。与图片检索不同，视频识别不但要实现多物体捕捉，还要应对视频帧画模糊以及场景转换的问题。通过专门数据集的训练，Mai小麦AI系统针对时尚产品柔性多变的特征建立了专门的技术应对方案，并通过人眼模拟技术追踪目标商品在视频中的“踪迹”。

除单一对象视觉搜索、多对象视觉搜索、视频分类、深度内容标签外，Mai小麦还做到了与电商平台产品实时的深度链接、视频可视化追踪与搜索、穿搭建议等功能的叠加。单纯从技术角度讲，Mai小麦的解决方案已经与Pinterest、vue.ai、ViSenze等公司的同类型产品并驾齐驱甚至在时尚领域实现了超越。值得一提的是，Mai小麦是目前全球唯一上线全自动视频时尚类目识别，并向电商成功导流的公司。

作为唐煌的第三个创业项目，Mai小麦比以往的价值定位更加精准。此前，唐煌与合伙人曾创建过留学生社交平台以及美国版小红书。Mai小麦团队早年以图片识别时尚产品的定义出发，迅速在时尚资源和技术层面实现了深度积累。

视频识别示例

随着国内视频产业的崛起，唐煌与团队看到了将视频与时尚电商结合的机会，同时国内效果广告的发展现状更是给出了潜在的价值洼地。于是在2018年，Mai小麦开始专注视频领域的视觉识别AI的研发，并正式进入中国市场。迄今为止，Mai小麦已经与微博、爱奇艺等流量平台进行了对接，并跑通了商业模式。

AI是Mai小麦的根基，但AI并不局限在视频和图片的视觉识别上。事实上，Mai小麦提供给行业的，不仅仅是一个简单的视觉识别API，其背后还有一套服务于广告技术的算法。因为Mai小麦的后端不仅要对前端数据进行分析，以更好服务平台与用户，还要做到每日更新竞价，并严格控制下架率。

这套广告技术的算法服务于一个根本性的目的：盈利。视觉识别AI提供了基础保证，交易算法才是让Mai小麦获利的根本。将CPM购入并以CPS和CPA的形式，通过同款搜索功能卖出，不是简单的低买高卖，而是有一整套完整的交易逻辑在起作用。

很多优秀的AI团队能在技术上获得沉淀，但难以商业化。而Mai小麦的模式之所以能跑通或者说敢去跑，得益于创始人唐煌7年多的华尔街从业经历。作为高频交易算法的首席工程师，唐煌的经验极大赋能了Mai小麦的落地。高频交易不仅涉及交易策略还涉及交易执行，盈亏的关键就在于算法的设计。

所以，创始人的特征在很大程度上影响了公司的商业化之路。唐煌作为众多的女性科技创业者之一，中国数学奥林匹克竞赛金牌得主与MIT麻省理工数学与经济学专业的启蒙，以及华尔街高频交易板块的历练，让她有足够的底气试水效果广告行业。

截至目前，Mai小麦已经成功融资近900万美元，下一步将重点拓展中国市场。