Jev 콘텐츠 마케팅 활용 사례

5만 건의 대화를 20초에 분석해 백링크 후보 포럼 151곳을 찾고 게시 일정을 생성

약 70밀리초 만에 TikTok 영상의 바이럴 가능성을 판별해 유망한 영상만 재게시

각 X 게시물을 12개의 타입 지정 질문으로 평가해 유지, 답글, 건너뛰기, 음소거를 결정

Twitter 북마크를 의미 기반으로 검색해 키워드 일치보다 관련성 높은 저장 게시물을 반환

Picsart의 고비용 생성 전에 하위 에이전트, 사람 확인, 재시도 중단, 캐시 재사용을 선택

사용자 속성에 따라 미리 준비된 색상, 문구, 디자인, 배치 요소를 조합해 재생성 없이 개인화

스토리보드 텍스트를 카메라, 인물, 위치, 자세 변수로 나누고 생성 영상을 검증

X 계정이 90일 안에 수익 기준에 도달할지 평가하고 전략, 효율, 남은 격차를 점수화

프로필당 100개 이상의 게시물을 검색해 창작자 분야를 파악하고 주요 계정 중 순위를 제시

8개 봇으로 게시물 3,412개를 분류해 13초 안에 7일 콘텐츠 계획을 생성

경쟁사 광고 700개를 41초에 읽고 게시물을 검토하며 앱을 열기 전에 DM 800개를 분류

arXiv 후보 100개를 논문당 예·아니오 질문 하나로 걸러 약 1초 만에 첫 페이지의 무관한 카드를 제거

크리에이터 의사결정에 단일 선택, 평가, 예·아니오 확률을 약 300밀리초에 반환

아침 뉴스 384개를 읽고 24.9초와 0.19달러로 15개 브랜드에 맞는 소식을 선택

짧은 후속 질문을 거쳐 Breaking Bad 밈을 구조화된 Memova 페이지로 변환

콘텐츠를 읽을 가치가 있는지 판단해 무시 결과일 때 일시적으로 흐림 효과를 적용

자유 텍스트 요청을 인덱스 컬렉션에서 가장 관련성 높은 밈과 매칭

Google Ads 검색어 12,418개를 12초에 판단해 제외어 1,206개와 3,912달러 낭비를 탐지

사용자가 정의한 콘텐츠 선호에 따라 X와 YouTube 게시물을 건너뛰기 또는 추천으로 분류

사전 정의된 SEO 스키마로 웹사이트를 검사해 가시성 점수를 15% 이상 높인 수정 항목을 식별

1,300개 이상의 GIF와 이모지에서 맥락에 맞는 답변을 약 250밀리초와 0.0003달러로 선택

WeChat 장문 글 148개를 비공개 도메인 판매 시나리오별로 2분 이내 분류

타입 지정 판단으로 고양이 밈 컬렉션을 알맞은 범주로 분류

고비용 생성 전에 각 Picsart 캠페인 단계의 실행, 재시도, 캐시 재사용, 사람 확인을 결정