Digitaalisen toimintaympäristön kehittyessä perinteiset videoanalytiikan vaatimukset eivät enää riitä. Yritykset tarvitsevat nyt enemmän kuin koskaan kehittyneitä työkaluja, joilla voidaan vaivattomasti käydä läpi valtavia määriä videosisältöä.

Tässä blogissa tarkastelemme videosisältöjen haun mullistavaa merkitystä sekä kuva- ja tekstianalyysin keskeistä roolia modernin mediankäytön monimutkaisten ilmiöiden ymmärtämisessä.

Liity mukaan, kun kerromme, miksi Exolytin AI Video Search ei ole vain lisäominaisuus, vaan välttämättömyys nykypäivän nopeasti muuttuvassa digitaalisessa toimintaympäristössä.

Sosiaalisen median alustojen videosisältöjen eksponentiaalisen kasvun myötä yritykset tarvitsevat kehittyneitä työkaluja merkityksellisten insightien tehokkaaseen keräämiseen, analysointiin, esiin tuomiseen ja laajempaan hyödyntämiseen.

Usein keskitymme kuitenkin liikaa kvantitatiivisiin mittareihin, kuten hashtageihin, sitoutumisasteeseen ja yleisön kokoon, jolloin itse sisältö jää helposti huomiotta!

Vain ymmärtämällä sosiaalisen videon sisältöä voimme aidosti tunnistaa trendit ja vivahteet, mitä ihmiset tekevät ja sanovat sekä miltä käyttäjien käyttäytyminen näyttää. Sisältö voi paljastaa syvällisempiä sosiaalisen kuuntelun laadullisia insightteja, joista voidaan muodostaa laadukkaita havaintoja.

Yleisin tapa hakea sosiaalisen median videoita:

Monet videopalvelut, Exolyt mukaan lukien, hyödyntävät nykyisin tageihin perustuvaa hakua videoiden löytämiseen. Tähän hakutapaan perustuvissa järjestelmissä käyttäjät luokittelevat videoita tietyillä tageilla tai avainsanoilla, joiden avulla alustat ymmärtävät, mitä videossa tapahtuu.

• Kun käyttäjät hakevat avainsanoja, jotka vastaavat täsmälleen näitä tageja, hakutuloksissa näytetään aiheeseen liittyvää sisältöä. Jos käyttäjä esimerkiksi hakee “nopea moonwalk-tanssin opastus”, tageihin perustuvat hakujärjestelmät palauttavat videoita, joiden tageissa esiintyvät esimerkiksi “nopea”, “opastus”, “moonwalk” ja “tanssi.”

Vaikka tämä menetelmä on suoraviivainen, se ei usein tuota kattavia tuloksia etenkään silloin, kun käyttäjät käyttävät pitkiä, yksityiskohtaisia avainsanoja ja lausemaisia hakuja, jotka eivät välttämättä vastaa ennalta määriteltyjä tageja sanasta sanaan.

• Esimerkin perusteella videota nimeltä ”Opi Michael Jacksonin ikoniset liikkeet 5 minuutissa” ei palautettaisi, koska se ei vastaisi lainkaan käyttäjän hakukyselyä.
• Lisäksi käyttäjät hakevat usein avainsanoilla, jotka eivät välttämättä liity videon pääaiheeseen. Esimerkiksi jos käyttäjä hakee ”esiintyjä mustassa hatussa”, Michael Jacksonia käsittelevä video ei välttämättä koskaan näy hakutuloksissa, koska sen metatiedoissa tuskin mainitaan missään ”esiintyjä mustassa hatussa”.

Yleisimmät käyttäjäattribuutit:

• Monet sisällöntuottajat eivät välttämättä tägää tai mainitse brändiäsi tai tuotteitasi, mutta käyttävät niitä silti ja jakavat kiinnostavaa palautetta tuomalla ne esiin sisällöissään.
• Monet TikTokin sisällöntuottajat käyttävät hashtageja ja kuvatekstejä yhä vähemmän. Heidän videoissaan näkyy kuitenkin edelleen jotain tärkeää, joka on helppo ohittaa.

Nämä ja monet muut haasteet edellyttävät parempia hakutoimintoja. Siksi haluamme avata tämän näkymän käyttöösi laajassa mittakaavassa semanttisen videohakutyökalun avulla.

Exolytin uusi AI Video Search on suunniteltu ratkaisemaan juuri tämän edellä kuvatun haasteen ja tekemään sisällöistä helposti löydettäviä.

Tagipohjaisen haun sijaan hyödynnämme koneoppimista ja tekoälyä analysoidaksemme videon yksittäisiä ruutuja, tunnistaaksemme niiden sisällön ja tehdäksemme sen haettavaksi tekstipohjaisella haulla.

Exolytin videohaku menee hashtag- ja kuvatekstihaun ulkopuolelle semanttiseen analyysiin, jonka avulla voidaan löytää myös ne videot, jotka muuten jäisivät löytymättä.

Sen tulokset ovat kattavat: mukana ovat myös videot, joissa tuotteesi näkyvät ruudulla, vaikka niitä ei olisi merkitty tunnisteilla. Löydät lisäksi hakuusi liittyvät ruudulla näkyvät tekstimaininnat ja muuta sisältöä, jotka auttavat kokoamaan tarpeisiisi parhaiten sopivan videokokonaisuuden.

Exolyt hyödyntää edistyksellistä koneoppimista muuntaakseen videot korkeaulotteisiksi vektoreiksi. Näiden vektoreiden tavoitteena on kuvata videoiden erottuvimmat piirteet, ja niiden pohjalta muodostamme koordinaatiston, jossa jokaisella videolla on oma yksilöllinen paikkansa.

Näin autamme löytämään verkkokaupan ja viihteen valtavasta sisältömäärästä juuri ne videot, joilla on eniten merkitystä teidän tarpeisiinne.

Tässä on yksinkertainen esimerkki, jossa käytetään perusmuotoja ja värejä -

Oletetaan, että meillä on nämä puiden muodot ja meidän pitäisi kuvata niiden erot ja yhtäläisyydet selkeästi.

Voimme todeta, että muodoilla on kaksi erillistä ominaisuutta: pyöreys ja väri. Voimme muodostaa ”koordinaatiston”, jossa ulottuvuuksina ovat ”pyöreys” ja ”väri”, ja sijoittaa nämä muodot siihen esimerkiksi näin:

Mitä pidemmälle oikealle siirrytään, sitä pyöreämmiksi muodot muuttuvat, ja mitä ylemmäs mennään, sitä värikkäämmiksi ne käyvät.

Sisältöhakumme perustuu samoihin perusperiaatteisiin, mutta muotojen sijaan tarkastelemme videoita, ja ”pyöreyden” ja ”värikkyyden” sijaan hyödynnämme sisältökohtaisia ominaisuuksia.

Tässä on yksinkertaistettu esimerkki siitä, miten menetelmä voidaan havainnollistaa videoiden kontekstissa -

Voimme ajatella, että toinen ulottuvuus mittaa videon “kosmetiikka”-painotteisuutta ja toinen sen “muoti”-painotteisuutta. Näiden ulottuvuuksien avulla voimme sijoittaa videot kartalle ja mitata, kuinka kaukana ne ovat toisistaan.

On hyvä huomioida, että tässä esimerkissä käytetään vain kahta hyvin yksinkertaista ulottuvuutta. Käytännössä menetelmämme hyödyntää erittäin moniulotteisia avaruuksia ja hyvin abstrakteja vektoreita. Näin voimme suhteuttaa kaikki videot toisiinsa erittäin tarkasti ja tarjota käyttäjillemme mahdollisuuden tehdä erittäin täsmällisiä sisältöhakuja.

Kuten aiemmin mainittiin, tarve tunnistaa videoita, jotka jäävät huomaamatta rajallisen hakukyvyn vuoksi, kasvaa. Ongelma korostuu erityisesti silloin, kun videon sisältöä ei analysoida kokonaisvaltaisesti.

Exolytin AI Video Search ratkaisee tämän haasteen mahdollistamalla suurten TikTok-sisältömäärien nopean läpikäynnin. Tämä on erityisen tärkeää yrityksille, jotka analysoivat käyttäjä- ja sosiaalista käyttäytymistä ruutu ruudulta yhdistäen sisällön yksityiskohdat suorituskykymittareihin. Lisäksi:

• Liiketoimintasi kannalta relevantin laajan sisältövalikoiman hakeminen ja tarkastelu auttaa ymmärtämään paremmin, millaiset videot saavat eniten vastakaikua, ja tukee sisältöstrategioita, jotka vastaavat kohdeyleisösi kiinnostuksen kohteita ja käyttäytymistä.
• Sisältöhaku auttaa brändejä tunnistamaan vaikuttajia, joiden sisältö tukee niiden arvoja ja markkinointitavoitteita. Näin on helpompi rakentaa aitoja kumppanuuksia, jotka resonoivat sekä vaikuttajan että brändin yleisöjen kanssa.
• Brändit voivat hyödyntää sisältöhakua seuratakseen, missä ja miten niistä puhutaan eri TikTok-videoissa. Tämä on keskeistä brändimielikuvan hallinnassa, asiakaspalautteeseen reagoimisessa ja oikea-aikaisessa yhteisön osallistamisessa.
• AI-videohaku auttaa käyttäjiä löytämään myös videoita, jotka vastaavat samaa tekstipohjaista hakukuvausta. Tämä voi antaa yrityksille mahdollisuuden tunnistaa laajempia esteettisiä, kulttuurisia ja semanttisia trendejä ennen muita. Esimerkiksi brändit voivat hakea termeillä "clean girl aesthetic", "old money aesthetic" tai "big US trucks" ja nähdä videoita, jotka vastaavat aihetta yleisellä tasolla. Näin ne voivat tunnistaa alustalla nousevia kulttuurisia ja visuaalisia trendejä.

*Tämä ominaisuus on tällä hetkellä Alpha-vaiheessa, ja kehitämme sitä jatkuvasti taustalla. Jos olet asiakkaamme, kuulisimme mielellämme palautteesi!