A medida que el ámbito digital sigue evolucionando, los requisitos tradicionales para el análisis de vídeo ya no son suficientes. Ahora, más que nunca, las empresas exigen herramientas sofisticadas que puedan analizar fácilmente grandes cantidades de contenido de vídeo.

En este blog, profundizamos en la importancia transformadora de la búsqueda de vídeos y en el papel indispensable del análisis de imágenes y textos para descifrar los entresijos del consumo moderno de medios.

Únase a nosotros y descubra por qué la búsqueda de vídeo con IA de Exolyt no es sólo una función adicional, sino una necesidad en el dinámico panorama digital actual.

Con el crecimiento exponencial del contenido de vídeo en las plataformas de medios sociales, las empresas necesitan herramientas avanzadas para capturar, analizar, revelar y democratizar de forma eficaz información significativa.

Sin embargo, a menudo nos quedamos atrapados en las métricas cuantitativas, centrándonos únicamente en metadatos como hashtags, tasas de participación y tamaño de la audiencia, ¡y pasamos por alto el contenido en sí!

Sólo comprendiendo el contenido de un vídeo social podemos reconocer realmente las tendencias y los matices, lo que la gente hace y dice, y cómo es el comportamiento de los usuarios. El contenido puede revelar perspectivas cualitativas más profundas de la escucha social que pueden formularse en conclusiones de calidad.

El enfoque más común para la búsqueda de vídeo social:

Muchas plataformas de vídeo actuales, incluida Exolyt, utilizan la búsqueda basada en etiquetas para encontrar vídeos. En los sistemas de búsqueda basados en etiquetas, los usuarios categorizan los vídeos utilizando etiquetas o palabras clave específicas que ayudan a las plataformas a comprender lo que ocurre dentro del vídeo.

• When users search keywords that exactly match these tags, relevant content is returned. For instance, if a user searches for “tutorial rápido de moonwalk,” tag-based search systems would return videos with tags like “rápido,” “tutorial,” “moonwalk,” and “baile”.

Aunque sencillo, este método no suele ofrecer resultados completos, sobre todo cuando los usuarios emplean palabras clave detalladas de cola larga y consultas tipo frase que no coinciden necesariamente palabra por palabra con las etiquetas predefinidas.

• Según el ejemplo anterior, un video titulado «Aprende los movimientos icónicos de Michael Jackson en 5 minutos» no aparecería en los resultados, ya que no tendría ninguna coincidencia con la consulta del usuario.
• Además, los usuarios suelen buscar palabras clave que pueden no estar relacionadas con el tema principal del video. Por ejemplo, si un usuario busca “artista con sombrero negro”, un video sobre Michael Jackson podría no aparecer en los resultados porque es poco probable que “artista con sombrero negro” aparezca en sus metadatos.

Atributos comunes de los usuarios:

• Puede que muchos creadores de contenidos no etiqueten ni mencionen su marca o sus productos, pero siguen utilizándolos y compartiendo comentarios interesantes con sólo destacarlos.
• Muchos usuarios de TikTok tienden a utilizar cada vez menos hashtags y pies de foto. Sin embargo, sus vídeos siguen mostrando algo importante que es fácil pasar por alto.

Estas cuestiones, entre otras muchas, exigen mejorar las capacidades de búsqueda. Por eso, queremos abrirte esa ventana a escala con una herramienta de búsqueda semántica de vídeos.

El nuevo AI Video Search de Exolyt busca resolver precisamente el problema mencionado anteriormente y facilitar el descubrimiento del contenido.

En lugar de búsquedas por etiquetas, utilizamos aprendizaje automático e inteligencia artificial para analizar los fotogramas del video, extraer su contenido y ponerlo a disposición de la búsqueda por texto.

La búsqueda de vídeos de Exolyt va más allá de la búsqueda de hashtags y pies de foto y se adentra en el análisis semántico, que será capaz de captar todos los vídeos que se pierden.

Sus resultados son amplios y abarcan vídeos que muestran sus productos en pantalla a pesar de no estar etiquetados. También puede encontrar menciones en el texto en pantalla relacionadas con su búsqueda y más para ayudarle a agregar el contenido de vídeo más relevante para sus necesidades.

Exolyt utiliza el aprendizaje automático más avanzado para convertir los vídeos en vectores de alta dimensión. Estos vectores intentan capturar las características más distintivas de los vídeos y, basándonos en ellas, creamos un sistema de coordenadas en el que cada vídeo ocupa un lugar único.

Así es como descubrimos contenidos perdidos en la niebla del comercio electrónico y el entretenimiento captando los vídeos más relevantes para sus necesidades.

Este es un ejemplo sencillo con formas y colores básicos -

Supongamos que tuviéramos estas formas de árbol y tuviéramos que describir eficazmente sus diferencias y semejanzas.

Podemos ver que las formas tienen dos propiedades distintas: redondez y color. Podríamos crear un sistema de "coordenadas" en el que "redondez" y "color" fueran las dimensiones y colocar estas formas en ese sistema de coordenadas de la siguiente manera:

Cuanto más a la derecha, más redondeadas son las formas, y cuanto más arriba, más coloridas.

Sin embargo, en lugar de formas, utilizamos vídeos, y en lugar de "redondez" y "colorido", utilizamos características más específicas del contenido.

A continuación, un ejemplo muy simplificado de cómo puede visualizarse el método en el contexto de los videos:

Podemos imaginar que una dimensión mide la "cosmética" del vídeo, mientras que la otra mide su "moda", y podemos utilizar estas dimensiones para mapear los vídeos y medir lo lejos que están unos de otros.

Tenga en cuenta que este ejemplo sólo utiliza dos dimensiones muy simples. En realidad, nuestra metodología utiliza espacios de dimensiones extremadamente altas y vectores muy abstractos. Esto nos permite relacionar todos los vídeos entre sí de forma muy detallada y faculta a nuestros usuarios para realizar búsquedas de contenidos de gran precisión.

Como ya se ha mencionado, cada vez es más necesario capturar vídeos que se pasan por alto debido a un potencial de búsqueda limitado que no analiza el contenido del vídeo de forma holística.

Exolyt’s AI Video Search resuelve este problema gracias a su capacidad de buscar grandes volúmenes de contenido de TikTok con rapidez, algo clave para las empresas que analizan el comportamiento de los usuarios y las dinámicas sociales, fotograma a fotograma, vinculando los atributos del contenido con las métricas de rendimiento. Además:

• Buscar y ver una amplia gama de contenidos relevantes para su negocio le ayuda a comprender mejor qué tipos de vídeos ganan tracción y a promover estrategias de contenidos que se alineen con los intereses y comportamientos de su audiencia.
• La búsqueda de contenidos permite a las marcas identificar a las personas influyentes cuyos contenidos coinciden con sus valores y objetivos de marketing. De este modo, es más fácil forjar colaboraciones auténticas que resuenen tanto en el público del influencer como en el de la marca.
• Las marcas pueden utilizar la búsqueda de contenidos para saber dónde y cómo se les menciona en los distintos vídeos de TikTok. Esta capacidad es crucial para gestionar la reputación de la marca, responder a los comentarios de los clientes y comprometerse con la comunidad a tiempo.
• AI Video Search también permite a los usuarios encontrar videos que se ajusten a una descripción de búsqueda en texto. Esto podría permitir a las empresas descubrir tendencias estéticas, culturales y semánticas más amplias antes que la competencia. Por ejemplo, las marcas pueden buscar "clean girl aesthetic", "old money aesthetic" o "big US trucks" y ver videos que se ajusten aproximadamente a ese tema para detectar tendencias culturales o visuales en la plataforma.

*Esta función está actualmente en fase alfa, y la estamos mejorando continuamente entre bastidores. Así que, si eres cliente, ¡no dudes en compartir tus comentarios!