Individuele service op schaal
Met datamining en microsegmentatie kunnen media individuele verzoeken snel bedienen en een informatiebron op verzoek van de gebruiker worden, niet alleen een tussenpersoon.
Sectoren · Media en entertainment
AI in media en entertainment voor persoonlijkere, relevantere content
Het publiek bereikt media via meer kanalen dan ooit en verwacht content die past. In de media wordt AI al gebruikt voor persoonlijke aanbevelingen, redactionele assistenten zoals factchecking en optimalisatie van de nieuwsstroom. Wij bouwen de modellen waarmee mediabedrijven hun publiek begrijpen en individueel bedienen.
- Content individueel aanbevolen aan elke gebruiker
- Publiek gesegmenteerd op basis van uw eigen data
- Redactiewerk ondersteund door AI-assistenten
- 57% van ons team is gepromoveerd
- Duits bedrijf, werkt volgens de AVG
Bespreek uw project
5,0 18 reviews op Clutch Winnaar Go Global Awards
Vertrouwd door grote bedrijven, scale-ups en non-profits
Wat het u oplevert
Wat AI verandert in de media
AI maakt media persoonlijker en onderscheidender, en verandert de relatie tussen bedrijven en hun publiek.
Nieuwe relaties met het publiek
Media kunnen proactief handelen (content personaliseren zonder verzoek), reactief (via aanbevelingen) en passief (via spraakassistenten).
Meer betrokkenheid en een hogere klantwaarde
Aanbevelingen op basis van consumptiepatronen vergroten de diversiteit van de content die gebruikers consumeren en helpen klantverloop te beperken.
Wat wij leveren
AI-oplossingen voor mediabedrijven
Toepassingen die we zien in tv, radio, podcasts, uitgeverijen en digitale media.
- 01
Gepersonaliseerde aanbevelingen
Collaborative filtering, item-to-item- en hybride aanbevelingssystemen die de consumptiepatronen en contentvoorkeuren van elke gebruiker leren.
- 02
Microsegmentatie van het publiek
Datamining die consumenten in clusters indeelt, zodat u elke groep kunt bereiken met de content die die groep waarschijnlijk het meest waardeert en de vraag naar specifieke content kunt inschatten.
- 03
Onderwerpdetectie en contenttagging
NLP-modules die content automatisch taggen en vanuit verschillende perspectieven meten hoe vergelijkbaar items zijn.
- 04
Informatieproducten en abonnementen op maat
Abonnementen die een gevraagd eindproduct leveren, en specifieke informatieproducten afgestemd op wat elke gebruiker vraagt.
- 05
Assistenten voor nieuwsredacties
Assistenten voor redacties, zoals ondersteuning bij factchecking en optimalisatie van de nieuwsstroom.
- 06
Bescherming van de identiteit van auteurs
Registratie van het persoonlijke merk, de stem en het uiterlijk van een journalist, zodat niemand diens unieke kenmerken kan nabootsen om er content mee te verpakken en te verspreiden.
- 07
Publieks- en socialemedia-analyse
Analyse van interesses, demografie en groepsaffiliatie van het publiek om aanbiedingen, servicepakketten en marketingactiviteiten vorm te geven.
Weet u niet zeker wat u nodig hebt? Beschrijf het probleem en wij adviseren u over de aanpak.
Bespreek uw projectCase studies
Alle case studiesResultaten die we voor klanten behaalden
Media en marketing · Machine learning
Gepersonaliseerde contentaanbevelingen voor een mediabedrijf
+5%diversiteit van de content die gebruikers consumeren
Een gepersonaliseerd aanbevelingssysteem dat de consumptiepatronen en voorkeuren van elke gebruiker leert over uiteenlopende mediacontent, zodat een mediabedrijf betrokkenheid, klantbehoud en customer lifetime value verhoogt.
Lees de case study
Voorspelling van spelersverloop voor een online gamingplatform
11,3% klantverloop na nieuwe retentiestrategieën
Een machine-learningmodel dat het gedrag van spelers tijdens het spel leert en de kans op verloop binnen een bepaalde periode voorspelt, zodat het platform de meest passende retentiestrategie kan inzetten.
Social-media-analyse voor de marketingactiviteiten van een bank
Minder verloop meeste klanten met vertrekrisico behouden, volgens de klant
Een interactieve tool die socialemediadata analyseert om interesses, sociale groepen en demografie van de doelgroep zichtbaar te maken, zodat een bank gerichte aanbiedingen kan doen die de loyaliteit vergroten en klantverloop verminderen.
Chatbot op een eigen LLM met documentverwijzingen voor een adviesbureau
Eigen LLM geen afhankelijkheid van LLM-diensten van derden
Een private, gehoste chatbot op basis van een op maat gemaakt large language model. Het adviesbureau krijgt antwoorden met bronverwijzingen en houdt volledige controle over zijn data.
Waarom AI Superior
AI op onderzoeksniveau, met de werkwijze van een productbedrijf
Veel leveranciers kunnen een demo bouwen. Het lastige deel is AI betrouwbaar laten werken op echte data en binnen echte bedrijfsprocessen, en daarvoor is een ander soort team nodig.
01
Team met onderzoeksachtergrond
AI Superior werd in 2019 opgericht door AI-onderzoekers met gepubliceerde papers en patenten, en het hele team werkt volgens die wetenschappelijke standaard.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
Gebouwd voor productie
Bij elk project beperken we het risico in fasen, met een go/no-go-beslissing bij elke mijlpaal. Uw budget gaat alleen naar benaderingen die op uw data al hebben gewerkt.
4× ons slagingspercentage bij proofs of concept ten opzichte van het marktgemiddelde
03
Een compleet team vanaf dag één
Strategie, modellen en software komen van één team, dus er gaat niets verloren bij overdrachten tussen leveranciers.
- Product AI-productowner, business analist, projectmanager
- Data Data scientists, ML-engineers, BI-analist
- Ontwikkeling Software engineers, QA, DevOps
04
Uw data blijft onder controle
Mag data uw organisatie niet verlaten, dan bouwen we op private, zelf gehoste modellen in plaats van AI-diensten van derden.
- AVG, Duits bedrijf
- Zelf gehoste LLM's
- Transparante methoden
Ons team
De experts achter uw project
Uw project wordt geleid door senior data scientists en engineers met een onderzoeksachtergrond, ondersteund door onze product- en ontwikkelteams.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Gepromoveerd in de informatica. Erkend door de IEEE GRSS Society, winnaar van de Global AI Hackathon 2017, Kaggle TOP500 data scientist (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Gepromoveerd in machine learning, data scientist sinds 2013. Publicaties, patenten en meer dan 30 geïmplementeerde AI-use cases; meerdere IEEE-prijzen.
Klantreviews
5,0 Beoordeeld met 5,0 door de klanten voor wie wij bouwen
18 geverifieerde reviews op Clutch
“Ik waardeer hun aanpak, hun expertise en de kwaliteit van de informatie die ze aanleveren.”
AI- en machine learning-consultancy om de juiste use cases te vinden voor een bedrijf in webdesign en graphics.
“Ze zijn niet alleen uitstekende theoretische experts, maar maken het ook waar met hun sterke praktische vaardigheden.”
“AI Superior toonde een sterke inzet om ons oplossingen van hoge kwaliteit te leveren.”
Verbetert en onderhoudt de data-infrastructuur van een aanbieder van kredietoplossingen: datapipelines, ML-modellen en rapportages op maat.
Zo werken wij
Een gefaseerde levenscyclus voor AI-projecten
Elke fase eindigt met een resultaat dat u kunt controleren, en over de volgende fase beslist u pas als u de vorige hebt zien werken. Scope en budget houdt u zelf in de hand.
- Eerst een inschatting, dan een besluitU ziet scope en verwachte resultaten voordat de bouw begint.
- Go/no-go na elke faseElke fase eindigt met een controleerbaar resultaat en een besluit over de volgende stap.
- Open over risico'sWe delen risico's en kansen zodra de analyse ze aan het licht brengt.
- Go/no-go-beslissing
Verkenning
Samen met uw team werken we het bedrijfsprobleem uit en bepalen we de richting van de oplossing.
U ontvangt: Scope, aanpak en een globale inschatting van inspanning en verwachte resultaten
- Go/no-go-beslissing
Data en haalbaarheid
We leren uw team en uw data kennen en toetsen of AI het juiste middel is voor dit probleem.
U ontvangt: Een data-assessment en een helder haalbaarheidsoordeel, nog voordat de bouw begint
- Go/no-go-beslissing
Proof of concept / MVP
We beginnen klein, met de data die al beschikbaar is, om de oplossing in de praktijk te testen.
U ontvangt: Gemeten resultaten op uw eigen data en een basis voor de investeringsbeslissing
- Go/no-go-beslissing
Integratie en opschaling
We integreren de oplossing in uw bestaande systemen, finetunen de modellen en passen ze aan waar nodig.
U ontvangt: Een oplossing die draait binnen uw processen, afgestemd op uw data en systemen
-
Evaluatie
We nemen de resultaten met u door en zorgen dat ze goed worden geïnterpreteerd.
U ontvangt: Wat de oplossing heeft opgeleverd en waar u hierna kunt verbeteren
Prijzen en erkenning
Gerekend tot de beste AI-bedrijven
Onderscheiden met internationale bedrijfsprijzen en gerangschikt door onafhankelijke B2B-platforms die met geverifieerde klantreviews werken.
-
Top AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top computer vision-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top generatieve AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Go Global Awards Winner 2021 · International Trade Council -
Beste dienstverlener in data science & AI, Europa 2021 · German Business Awards -
Top AI-bedrijf 2023 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf 2023 · Clutch -
Clutch Champion Najaar 2023 · Clutch -
Clutch Global Najaar 2023 · Clutch -
Top BI- & big data-bedrijf Duitsland 2023 · Clutch -
Top IT-dienstverlener Duitsland 2023 · Clutch -
Top AI-bedrijven 2023 · TrueFirms -
Top machine learning-bedrijven 2021 · Techreviewer -
Meest beoordeelde IT-dienstverleners Duitsland · The Manifest
Welke resultaten kan een aanbevelingssysteem voor media opleveren?
Voor een mediabedrijf met tv- en radiozenders, podcasts, tijdschriften en kranten vergrootte ons aanbevelingssysteem de diversiteit van de door gebruikers geconsumeerde content met 5%, wat de klantwaarde verhoogde. Ook kon het bedrijf groepen vergelijkbare consumenten herkennen en de vraag naar specifieke content inschatten.
Kan één systeem heel verschillende soorten content aan?
Ja. Hetzelfde systeem kan tv-programma's, shows en nieuwsartikelen aanbevelen, omdat het de consumptiepatronen van gebruikers combineert met contentgelijkenis die vanuit meerdere perspectieven wordt beoordeeld.
Welke data hebben we nodig voor personalisatie?
Vooral hoe gebruikers uw content consumeren en de content zelf. Op basis daarvan schatten modellen de voorkeuren van elke gebruiker in, de onderwerpen die hem interesseren en de apparaten waarmee hij content bekijkt.
Kan AI ook redacties ondersteunen, niet alleen het publiek?
Ja. Typische voorbeelden zijn factcheckassistenten, automatische tagging van content en optimalisatie van de nieuwsstroom, die redacties routinewerk uit handen nemen.
Hoe start u een AI-project in de media?
We beginnen met het vastleggen van het zakelijke doel, zoals betrokkenheid of klantverloop, en controleren de beschikbare data. Daarna volgt het project een levenscyclus waarin elke fase eigen doelen en kwaliteitscriteria heeft waaraan moet zijn voldaan voordat de volgende fase begint.
Start uw project
Vertel ons wat AI voor uw bedrijf moet doen
Deel een paar details en ons AI-team neemt het over. Dit zijn de volgende stappen:
- We bekijken uw aanvraag en antwoorden per e-mail.
- Een gesprek met een AI-expert over uw probleem, data en doelen.
- Een helder advies: de aanpak die wij voorstellen en een eerste inschatting.