Kun digitaalinen maailma kehittyy jatkuvasti, perinteiset videoanalytiikan vaatimukset eivät enää riitä. Yritykset vaativat nyt enemmän kuin koskaan kehittyneitä työkaluja, jotka voivat helposti seuloa valtavia määriä videosisältöä.

Tässä blogissa perehdymme videohaun mullistavaan merkitykseen sekä kuva- ja tekstianalyysin korvaamattomaan rooliin nykyaikaisen mediakulutuksen kiemuroiden tulkinnassa.

Liity seuraamme, kun paljastamme, miksi Exolytin tekoälyvideohaku ei ole vain lisäominaisuus vaan välttämättömyys nykypäivän dynaamisessa digitaalisessa ympäristössä.

Sosiaalisen median alustoilla videosisällön räjähdysmäisen kasvun myötä yritykset tarvitsevat kehittyneitä työkaluja, joilla ne voivat tehokkaasti tallentaa, analysoida, paljastaa ja demokratisoida merkityksellisiä tietoja.

Jäämme kuitenkin usein kiinni määrällisistä mittareista ja keskitymme vain metatietoihin, kuten hashtageihin, sitoutumisasteeseen ja yleisön kokoon, ja unohdamme itse sisällön!

Vain ymmärtämällä sosiaalisen videon sisältöä voimme todella tunnistaa trendejä ja vivahteita, mitä ihmiset tekevät ja sanovat ja miltä käyttäjien käyttäytyminen näyttää. Sisältö voi mahdollisesti paljastaa syvempiä sosiaalisen kuuntelun laadullisia oivalluksia, jotka voidaan muotoilla laadukkaiksi havainnoiksi.

Yleisin lähestymistapa sosiaaliseen videohakuun:

Monet videoalustat, kuten Exolyt, käyttävät nykyään tunnisteisiin perustuvaa hakua videoiden löytämiseen. Tunnisteisiin perustuvissa hakujärjestelmissä käyttäjät luokittelevat videoita käyttämällä tiettyjä tunnisteita tai avainsanoja, jotka auttavat alustoja ymmärtämään, mitä videon sisällä tapahtuu.

• Kun käyttäjät etsivät avainsanoja, jotka täsmälleen vastaavat näitä tunnisteita, palautetaan asiaankuuluvaa sisältöä. Jos käyttäjä esimerkiksi etsii hakusanalla "quick tutorial for moonwalk dance", tunnisteisiin perustuvat hakujärjestelmät palauttavat videoita, joissa on tunnisteet kuten "quick", "tutorial", "moonwalk" ja "dance".

Vaikka tämä menetelmä on suoraviivainen, se ei useinkaan anna kattavia tuloksia, erityisesti silloin, kun käyttäjät käyttävät yksityiskohtaisia pitkän aikavälin avainsanoja ja fraasimaisia kyselyjä, jotka eivät välttämättä vastaa sanasta sanaan ennalta määriteltyjä tunnisteita.

• Yllä olevaan esimerkkiin viitaten videota "Learn Michael Jackson's Iconic Moves in 5 Minutes" ei palautettaisi, koska sillä ei olisi mitään päällekkäisyyttä käyttäjän hakukyselyn kanssa.
• Lisäksi käyttäjät etsivät usein avainsanoja, jotka eivät välttämättä liity videon pääaiheeseen. Jos käyttäjä esimerkiksi hakee "esiintyjää, jolla on musta hattu päässään", Michael Jacksonista kertovaa videota ei ehkä koskaan palauteta, koska sen metatiedoissa ei todennäköisesti mainita "esiintyjää, jolla on musta hattu päässään".

Yleiset käyttäjäominaisuudet:

• Monet sisällöntuottajat eivät ehkä merkitse tai mainitse brändiäsi tai tuotteitasi, mutta he käyttävät niitä edelleen ja jakavat mielenkiintoista palautetta vain esittelemällä niitä.
• Monet TikTokin käyttäjät käyttävät hashtageja ja kuvatekstejä yhä harvemmin. Heidän videoissaan näkyy kuitenkin edelleen jotain tärkeää, joka jää helposti huomaamatta.

Nämä ja monet muut seikat edellyttävät parempia hakuominaisuuksia. Haluamme siis avata tämän ikkunan sinulle semanttisella videohakutyökalulla.

Exolytin uusi tekoälyvideohaku pyrkii ratkaisemaan juuri tämän edellä mainitun ongelman ja tekemään sisällöstä helposti löydettävää.

Tunnisteisiin perustuvan haun sijaan käytämme koneoppimista ja tekoälyä analysoimaan videon sisältämiä kehyksiä, poimimaan niiden sisällön ja saattamaan ne tekstipohjaisen haun kohteeksi.

Exolytin videohaku siirtyy hashtag- ja kuvatekstihakua pidemmälle semanttiseen analyysiin, jonka avulla pystytään ottamaan talteen kaikki videot, jotka jäävät huomaamatta.

Sen tulokset ovat laajoja ja kattavat videot, joissa tuotteesi näkyvät ruudulla, vaikka niitä ei ole merkitty. Voit myös löytää hakuusi liittyviä mainintoja ruudulla näkyvästä tekstistä ja muuta, mikä auttaa sinua yhdistämään tarpeisiisi parhaiten soveltuvaa videosisältöä.

Exolyt käyttää huippuluokan koneoppimista videoiden muuntamiseen korkea-ulotteisiksi vektoreiksi. Nämä vektorit pyrkivät vangitsemaan videoiden selkeimmät piirteet, ja näiden piirteiden perusteella luomme koordinaattijärjestelmän, jossa jokaisella videolla on oma ainutlaatuinen paikkansa.

Näin löydämme sähköisen kaupankäynnin ja viihteen sumussa hukassa olevan sisällön keräämällä tarpeisiisi sopivimmat videot.

Tässä on yksinkertainen esimerkki, jossa käytetään yksinkertaisia muotoja ja värejä -

Oletetaan, että meillä on nämä puunmuodot ja meidän pitäisi kuvata niiden eroja ja yhtäläisyyksiä tehokkaasti.

Näemme, että muodoilla on kaksi erillistä ominaisuutta: pyöreys ja väri. Voisimme luoda "koordinaatiston", jossa "pyöreys" ja "väri" ovat ulottuvuuksia, ja sijoittaa nämä muodot koordinaatistoon seuraavasti:

Mitä pidemmälle oikealle menet, sitä pyöreämmäksi muodot muuttuvat, ja mitä ylemmäs menet, sitä värikkäämmiksi muodot muuttuvat.

Sisällönhakumme toimii samoilla perusperiaatteilla, mutta muotojen sijaan käytämme videoita ja "pyöreyden" ja "värikkyyden" sijaan käytämme enemmän sisältökohtaisia ominaisuuksia.

Tässä on yksinkertaistettu esimerkki siitä, miten menetelmä voidaan visualisoida videoiden yhteydessä -

Voimme kuvitella, että yksi ulottuvuus mittaa videon "kosmeettisuutta" ja toinen sen "muotia", ja voimme käyttää näitä ulottuvuuksia videoiden kartoittamiseen ja sen mittaamiseen, kuinka kaukana ne ovat toisistaan.

Muista, että tässä esimerkissä käytetään vain kahta hyvin yksinkertaista ulottuvuutta. Todellisuudessa menetelmämme käyttää erittäin suuria ulottuvuuksia ja hyvin abstrakteja vektoreita. Näin voimme suhteuttaa kaikki videot toisiinsa hyvin yksityiskohtaisesti ja antaa käyttäjillemme mahdollisuuden tehdä erittäin tarkkoja sisältöhakuja.

Kuten aiemmin mainittiin, on yhä suurempi tarve saada talteen videoita, jotka jäävät huomaamatta, koska hakupotentiaali on rajallinen eikä videosisältöä analysoida kokonaisvaltaisesti.

Exolytin tekoälyvideohaku ratkaisee tämän ongelman, sillä se pystyy etsimään suuria määriä TikTok-sisältöä nopeasti, mikä on tärkeää yrityksille, jotka tutkivat käyttäjien ja sosiaalista käyttäytymistä ruutu kerrallaan ja yhdistävät sisällön erityispiirteet suorituskykymittareihin. Lisäksi:

• Kun etsit ja katselet laajaa valikoimaa yrityksesi kannalta merkityksellistä sisältöä, voit ymmärtää paremmin, minkä tyyppiset videot saavat vetovoimaa, ja edistää sisältöstrategioita, jotka vastaavat yleisösi kiinnostuksen kohteita ja käyttäytymistä.
• Sisältöhaun avulla brändit voivat tunnistaa vaikuttajia, joiden sisältö vastaa niiden arvoja ja markkinointitavoitteita. Näin on helpompi solmia aitoja kumppanuuksia, jotka todennäköisesti saavat vastakaikua sekä vaikuttajan että brändin yleisön keskuudessa.
• Tuotemerkit voivat seurata sisältöhaun avulla, missä ja miten ne mainitaan eri TikTok-videoissa. Tämä ominaisuus on ratkaisevan tärkeä brändin maineen hallinnassa, asiakaspalautteeseen vastaamisessa ja yhteydenpidossa yhteisöön ajoissa.
• Tekoälyvideohaku antaa käyttäjille myös mahdollisuuden löytää videoita, jotka vastaavat samaa tekstimuotoista hakukuvausta. Näin yritykset voivat ehkä löytää laajempia esteettisiä, kulttuurisia ja semanttisia trendejä ennen muita. Brändit voivat esimerkiksi hakea hakusanoilla "puhdas tyttöestetiikka", "vanhan rahan estetiikka" tai "suuret yhdysvaltalaiset kuorma-autot" ja nähdä videoita, jotka vastaavat suurin piirtein kyseistä aihetta, ja havaita kulttuurisia tai visuaalisia trendejä koko alustalla.

*Tämä ominaisuus on tällä hetkellä Alpha-tilassa, ja parannamme sitä jatkuvasti kulissien takana. Jos siis olet asiakas, voit jakaa palautetta!