Miért bámul plakátokat egy robot a Nyugatinál? Azért, hogy a multik mellett a kis magyar cégek is megfizethető adatokhoz jussanak a versenytársak kültéri reklámjairól vagy akár politikai hirdetésekről. Elsőre őrültségnek tűnik, de van logika a Webalyze kísérletében – a kérdés, hogy mi lesz belőle a gyakorlatban. Interjú a társalapítóval, Kozma Mátéval.
FORBES CHECKOUT HÍRLEVÉL – IRATKOZZ FEL!
Valódi e-kereskedelmi tudás, hetente kézbesítve. Iratkozz fel hírlevelünkre, a Forbes Checkoutra!
Az elmúlt hónapok kampányzajához képest lényegesen nyugodtabb napot választott a Webalyze, hogy tesztelje humanoid robotját. Múlt hétfőn, egy már kék plakátoktól mentes, szabadabb reklámpiaci világban, a budapesti Nyugati téren zajlott a hazai fejlesztésű utcai hirdetéselemző rendszer első éles tesztje – a magyar gyökerű, de amerikai startup szerint sikerrel.
A robot 360 fokos kamerával elemezte a kültéri hirdetési felületeket, az óriásplakátoktól a citylightokon át egészen a villamosokra ragasztott reklámokig. A versenytárselemző platform már a tesztnap végére hasznosítható formában csomagolta össze a négy legfontosabb adatot:
- a hirdető cég azonosítását,
- a kommunikált üzenetet,
- a pontos földrajzi pozíciót
- és a megjelenés időpontját.
A cég szerint ezzel először válhat az offline hirdetési piac is az online világban megszokott pontossággal és rendszerességgel mérhetővé. A cél, hogy a rendszer 2027 első negyedévében hivatalosan is elinduljon.
Őrültségnek hangzik az utcán slattyogó, plakátokat bámuló robot látványa? Azért, mert valahol tényleg az, bennem legalábbis azonnal felmerült, hogy milyen cég merné egyedül otthagyni a fővárosban a – ránézésre sem olcsó – humanoid gépeket. Erről is kifaggattam a társalapítót, Kozma Mátét, aki emellett az Exaline marketingügynökség alapító-tulajdonosa is (a nyitóképen jobbra).
Forbes Checkout: Mik voltak a tesztnap pozitív és negatív tanulságai, amit tovább tudtok vinni, vagy amin még javítani kell?
Kozma Máté: A hirdetéselemző rendszerünk a harminchat hirdetésből huszonkettőt ismert fel. Egy ennyire forgalmas, vizuálisan zsúfolt környezetben, ahol rengeteg az inger, amit ki kell zárni az elemzésből, kifejezetten erős eredmény egy első éles tesztnél.
Másik tanulság, hogy az 55+-os korosztály reakciója a robotra nagyon pozitív volt. Előzetesen tartottunk attól, hogy néhányan megijednek tőle, ehelyett sokan odamentek hozzá, kezet akartak fogni vele és beszélgetni akartak a robottal.
Fejleszteni való negatívum, hogy a villamosmegállóban lévő, két plakátot váltogató roll-up citylightoknál csak az első plakátot ismerte fel a rendszer, a másodikat nem. Gyakorlatilag ez húzta le a felismerési arányt 61%-ra. A következő iterációban erre fókuszálunk.
A robot, a kamera és az elemzőmotor is saját fejlesztésű? Ha nem, kikkel és miben működtök együtt?
A robot egy szabadpiacon kapható humanoid, a Unitree G1. Direkt szempont volt, hogy a gyors skálázhatóság érdekében nagy tételben elérhető hardvert használjunk, robotfejlesztésen amúgy is éppen elegen dolgoznak globálisan.
A 360 fokos kamera szintén kereskedelmi forgalomban kapható eszköz. A mi hozzáadott értékünk a gépi látás és az erre épülő elemzőmotor: a kamera videófelvételén valós időben felismerjük, kategorizáljuk és feldolgozzuk a hirdetéseket. A szoftver – a felismerő modellektől az adatfeldolgozó pipeline-ig – teljes egészében saját fejlesztés.
Mennyi egy robot fajlagos költsége – minden szükséges eszközzel, szoftverrel együtt?
Egy egység összköltsége nagyjából 18 millió forint, amely magában foglalja a robotot, a kamerát és a hardveres adatelemző részt. A jövőben a robotokat lízingelni fogjuk, így nem kell tőkét kötni hardverbe, és a modellgeneráció-váltást is könnyebben tudjuk követni. A Szilícium-völgyben egyébként már most bevett gyakorlat a robotlízing, így ezzel a modellel a nemzetközi trendhez is illeszkedünk.
Milyen díjazással vagy csomagban tervezitek majd értékesíteni a szolgáltatást?
A megoldást a központi platformunkba, a Webalyze.ai-ba építjük és AI token-alapú elszámolással értékesítjük: az ügyfél a lekért adatok mennyisége után fizet. Ennek köszönhetően nemcsak a nagyvállalatok, hanem a kis magyar kkv-k is hozzáférhetnek ugyanahhoz az adatállományhoz, pont annyit fizetnek, amennyit ténylegesen használnak.
Az adathoz való hozzáférés eddig jellemzően a multik privilégiuma volt, mi viszont kifejezetten azt szeretnénk, hogy a kisebb hazai szereplők is versenyképes piaci információhoz jussanak.
A hirdetéselemző rendszerünk egyébként nemcsak humanoid robotra építhető rá, a kamerát járműre átszerelve is működik, ami különösen a vidéki városokban lévő hirdetések detektálásához elengedhetetlen, vagyis a hardveroldal is jól skálázható.
Milyen megtérülési idővel számoltok egy-egy robotnál?
Erősen függ attól, hogy járművel vagy humanoid robottal gyűjtjük az adatot. A járműves megoldás olcsóbb és nagy területet hatékonyan lefed, így a klasszikus közterületi hirdetéseknél ez a költséghatékonyabb út.
A robot drágább, viszont olyan helyszínekről is képes adatot szolgáltatni, ahova egy autó nem jut be: metróból, bevásárlóközpontokból, üzletek kirakataiból. Ezek eddig fehér foltnak számítottak az OOH-mérésben. (Out-of-home, házon kívüli – a szerk.) A megtérülésünket gyorsítja, hogy ugyanazt az adatállományt párhuzamosan sok ügyfél vásárolhatja meg.
Egy ilyen robotnak mekkora jelenleg a hatótávja? És azt hogyan tudjátok kezelni, hogy ezen a távon ne érje semmilyen fizikai behatás, vagyis ne sérüljön meg, ne lökjék fel, ne lopják el, stb.?
Egy feltöltéssel kb. 2 óra üzemidőre képes, ez alatt a környezettől függően 5–7 kilométeres szakaszt fed le. A működési modellt eleve úgy tervezzük, hogy a robot előre meghatározott útvonalakon, kijelölt mérési zónákban dolgozzon.
A fizikai védelem többrétegű: a beépített gyorsulásérzékelők drasztikus elmozdulás – ütés, lökés, felemelés – esetén azonnal riasztanak, ilyenkor a kamera élő képét távolról is látjuk. A robot folyamatos GPS-követés alatt áll, így ellopni nem érdemes, a pontos pozíciója végig ismert.
Melyek a robottal az első számú célcsoportok és piacok?
Elsődlegesen a saját és a versenytársak OOH-hirdetési aktivitását valós időben követni akaró márka- és médiaoldal: FMCG- és retailhirdetők, médiaügynökségek, piackutatók, valamint maguk az OOH-tulajdonosok, akik egy független mérést tudnak így ügyfeleiknek kínálni.
Földrajzilag elsődleges piacunk az Egyesült Államok, ahol jellemzően nagyobbak a hirdetési büdzsék, és lényegesen nagyobb az igény a B2B-mérési adatokra.
Magyarország és a régió ezzel párhuzamosan fejlesztési és referenciapiacként szolgál: itt teszteljük élesben a rendszerünket, és az itt szerzett tapasztalatokra építünk a nemzetközi terjeszkedés során.
Szerinted egy hazai online vagy omnichannel-kereskedő hogyan tudná hasznosítani a robot által kinyert adatokat?
Több szinten is: valós idejű versenytárs-monitoringra – ki, hol, mikor, milyen kreatívval és termékkategóriával hirdet –, földrajzi optimalizálásra – mely városokban, kerületekben érdemes saját OOH-felületet venni –, valamint az offline hirdetési aktivitás és a saját online forgalmi, értékesítési adatok összekapcsolására. A rendszerünk text-to-SQL alapú lekérdezőnyelven működik, vagyis az ügyfél természetes nyelven, gyakorlatilag bármilyen kérdést feltehet az adatbázisra.
Erre konkrét példa?
Egy hazai élelmiszerlánc beírhatja a rendszerbe, hogy
„mutasd meg, hogy a fő versenytársam 2026 márciusában mely budapesti kerületekben és milyen kreatívokkal hirdetett akciós tejtermékeket”,
és erre az ügyfél pontos választ kap, sőt, ha kéri, a kreatívokat is meg tudja nézni. Az ügyfélnek csak kérdeznie kell, a választ mi produkáljuk.
Politikai hirdetések elemzésére is alkalmas a robot? Terveztek ezzel is foglalkozni?
A rendszerünk minden offline hirdetést egységesen, vizuális egységként ismer fel és rögzít, ebből adódóan a politikai hirdetések is részei az adatbázisnak. Hogy ezeket az adatokat valaki lekéri-e és milyen célra használja, az kizárólag az ügyfél döntése, mi csupán az adatokat szolgáltatjuk, és semleges szereplőként vagyunk jelen a piacon.
Fotó: Webalyze
Tudjátok már, hol folytatódnak a tesztek?
San Franciscóban.
Segíts kérlek, hogy jobban belelássak az amerikai cég hátterébe – a tulajdonosoktól az ügyvezetőig, a létszámadatoktól a bevételi és eredménymutatókig!
A fő tevékenységünk a konkurenciaelemzés. A cég amerikai bejegyzésű, amelyet az amerikai tulajdonostársammal ketten, co-CEO-ként vezetünk. Ez a struktúra egyre elterjedtebb a nemzetközi piacon, ezt a modellt használja többek között a Netflix és a Spotify is. Az előnye, hogy gyorsítja az ügyvezetést és a döntéshozatalt, a két vezető a saját szakterületére fókuszálhat, ami egy gyorsan skálázódó, két piacon – Egyesült Államok és Európa – működő cégnél kifejezetten kritikus.
10 éve alapítottam az Exaline marketingügynökséget, innen jön a marketingvonal. A Webalyze LLC-t 2024 második felében alapítottuk, a csapatunk jelenleg 6 fős. Az aktuális ügyfélszámot és bevételi adatokat folyamatban lévő tárgyalások miatt egyelőre nem hozzuk nyilvánosságra.
Jelenleg több amerikai multinacionális vállalattal állunk előrehaladott egyeztetésben, az enterprise sales-ciklus ezen a piacon átlagosan kb. 244 nap, így ezek 2026 folyamán zárulhatnak. Idei tervünk két amerikai nagyvállalati ügyfél megnyerése, valamint 70 kisebb ügyfél bevonása a tokenalapú modellbe.
The post Az adat többé nem csak a nagyok kiváltsága: magyar csapat 18 millió forintos robotja járja Budapest és San Francisco utcáit, hogy plakátokat nézegessen appeared first on Forbes.hu.
