Alors que le monde numérique continue d'évoluer, les exigences traditionnelles en matière d'analyse vidéo ne suffisent plus. Aujourd'hui, plus que jamais, les entreprises ont besoin d'outils sophistiqués capables de passer facilement au crible de vastes quantités de contenu vidéo.

Dans ce blog, nous nous penchons sur l'importance de la recherche vidéo et sur le rôle indispensable de l'analyse d'images et de textes pour déchiffrer les subtilités de la consommation moderne des médias.

Rejoignez-nous pour découvrir pourquoi l'AI Video Search d'Exolyt n'est pas seulement une fonctionnalité supplémentaire, mais une nécessité dans le paysage numérique dynamique d'aujourd'hui.

Avec la croissance exponentielle du contenu vidéo sur les plateformes de médias sociaux, les entreprises ont besoin d'outils avancés pour capturer, analyser, révéler et démocratiser efficacement des informations pertinentes.

Cependant, nous nous laissons souvent piéger par les mesures quantitatives, en nous concentrant uniquement sur les métadonnées telles que les hashtags, les taux d'engagement et la taille de l'audience, et nous négligeons le contenu lui-même !

Ce n'est qu'en comprenant le contenu d'une vidéo sociale que nous pouvons vraiment reconnaître les tendances et les nuances, ce que les gens font et disent, et ce à quoi ressemble le comportement des utilisateurs. Le contenu peut potentiellement révéler des informations qualitatives d'écoute sociale plus profondes qui peuvent être formulées en conclusions de qualité.

Approche la plus courante de la recherche de vidéos sociales :

Aujourd'hui, de nombreuses plateformes vidéo, dont Exolyt, utilisent la recherche par tags pour trouver des vidéos. Dans les systèmes de recherche basés sur les balises, les utilisateurs classent les vidéos à l'aide de balises ou de mots-clés spécifiques qui aident les plateformes à comprendre ce qui se passe dans la vidéo.

• Lorsque les utilisateurs recherchent des mots-clés qui correspondent exactement à ces balises, le contenu pertinent est renvoyé. Par exemple, si un utilisateur recherche "tutoriel rapide pour la danse du moonwalk", les systèmes de recherche basés sur les balises renverront des vidéos avec des balises telles que "rapide", "tutoriel", "moonwalk" et "danse".

Bien que simple, cette méthode ne permet souvent pas d'obtenir des résultats complets, en particulier lorsque les utilisateurs utilisent des mots-clés détaillés à longue traîne et des requêtes sous forme d'expressions qui ne correspondent pas nécessairement mot pour mot aux balises prédéfinies.

• Dans l'exemple ci-dessus, une vidéo intitulée "Apprenez les mouvements emblématiques de Michael Jackson en 5 minutes" ne serait pas renvoyée car elle ne correspondrait pas du tout à la requête de recherche de l'utilisateur.
• En outre, les utilisateurs recherchent souvent des mots-clés qui ne sont pas nécessairement liés au sujet principal de la vidéo. Par exemple, si un utilisateur recherche un "artiste portant un chapeau noir", une vidéo sur Michael Jackson ne sera peut-être jamais renvoyée car il est peu probable qu'elle mentionne "artiste portant un chapeau noir" dans ses métadonnées.

Attributs communs de l'utilisateur :

• De nombreux créateurs de contenu peuvent ne pas étiqueter ou mentionner votre marque ou vos produits, mais ils continuent à les utiliser et à partager des commentaires intéressants en les présentant simplement.
• De nombreux utilisateurs de TikTok ont tendance à utiliser de moins en moins les hashtags et les légendes. Cependant, leurs vidéos mettent toujours en évidence quelque chose d'important qu'il est facile de ne pas voir.

Ces questions, parmi beaucoup d'autres, exigent des capacités de recherche améliorées. Nous voulons donc ouvrir cette fenêtre à grande échelle avec un outil de recherche vidéo sémantique.

La nouvelle recherche de vidéos par IA d'Exolyt tente de résoudre exactement le problème mentionné ci-dessus et de rendre le contenu facilement découvrable.

Au lieu d'une recherche basée sur les balises, nous utilisons l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour analyser les images de la vidéo, extraire leur contenu et les rendre accessibles pour une recherche basée sur le texte.

La recherche vidéo d'Exolyt va au-delà de la recherche de hashtags et de légendes et passe à l'analyse sémantique, ce qui permettra de capturer toutes les vidéos manquées.

Les résultats sont très complets et couvrent des vidéos qui montrent vos produits à l'écran bien qu'elles ne soient pas étiquetées. Vous pouvez également trouver des mentions dans le texte à l'écran en rapport avec votre recherche et plus encore, afin de vous aider à regrouper le contenu vidéo le plus pertinent pour vos besoins.

Exolyt utilise un apprentissage automatique de pointe pour convertir les vidéos en vecteurs à haute dimension. Ces vecteurs tentent de capturer les caractéristiques les plus distinctes des vidéos et, sur la base de ces caractéristiques, nous créons un système de coordonnées dans lequel chaque vidéo occupe une place unique.

C'est ainsi que nous découvrons des contenus perdus dans le brouillard du commerce électronique et du divertissement en capturant les vidéos les plus pertinentes pour vos besoins.

Voici un exemple simple utilisant des formes et des couleurs simples -

Supposons que nous disposions de ces formes d'arbres et que nous devions décrire efficacement leurs différences et leurs similitudes.

Nous pouvons constater que les formes ont deux propriétés distinctes : la rondeur et la couleur. Nous pourrions créer un système de "coordonnées" dans lequel la "rondeur" et la "couleur" seraient les dimensions et placer ces formes dans ce système de coordonnées comme suit :

Plus on va vers la droite, plus la rondeur des formes augmente, et plus on va vers le haut, plus les formes deviennent colorées.

Notre recherche de contenu repose sur les mêmes principes fondamentaux, mais au lieu de formes, nous utilisons des vidéos, et au lieu de "rondeur" et de "couleur", nous utilisons des caractéristiques plus spécifiques au contenu.

Voici un exemple simplifié à l'extrême de la façon dont la méthode peut être visualisée dans le contexte des vidéos.

Nous pouvons imaginer qu'une dimension mesure l'aspect "cosmétique" de la vidéo, tandis que l'autre mesure son aspect "mode", et nous pouvons utiliser ces dimensions pour cartographier les vidéos et mesurer à quel point elles sont éloignées les unes des autres.

Il faut garder à l'esprit que cet exemple n'utilise que deux dimensions très simples. En réalité, notre méthodologie utilise des espaces de dimensions extrêmement élevées et des vecteurs très abstraits. Cela nous permet de relier toutes les vidéos les unes aux autres de manière très détaillée et donne à nos utilisateurs la possibilité d'effectuer des recherches de contenu très précises.

Comme indiqué précédemment, il est de plus en plus nécessaire de capturer des vidéos qui ne sont pas prises en compte en raison d'un potentiel de recherche limité qui n'analyse pas le contenu vidéo de manière holistique.

L'AI Video Search d'Exolyt résout ce problème grâce à sa capacité à rechercher rapidement de grands volumes de contenu TikTok, ce qui est important pour les entreprises qui étudient le comportement des utilisateurs et de la société, image par image, en combinant les spécificités du contenu avec les mesures de performance. En outre :

• La recherche et la visualisation d'un large éventail de contenus pertinents pour votre entreprise vous permettent de mieux comprendre quels types de vidéos suscitent l'intérêt et de promouvoir des stratégies de contenu qui correspondent aux intérêts et aux comportements de votre public.
• La recherche de contenu permet aux marques d'identifier les influenceurs dont le contenu correspond à leurs valeurs et à leurs objectifs marketing. Il est ainsi plus facile de forger des partenariats authentiques susceptibles de trouver un écho auprès des publics de l'influenceur et de la marque.
• Les marques peuvent utiliser la recherche de contenu pour savoir où et comment elles sont mentionnées dans les différentes vidéos TikTok. Cette capacité est essentielle pour gérer la réputation de la marque, répondre aux commentaires des clients et s'engager à temps avec la communauté.
• La recherche de vidéos par l'IA permet également aux utilisateurs de trouver des vidéos qui correspondent à la même description textuelle. Cela pourrait permettre aux entreprises de découvrir des tendances esthétiques, culturelles et sémantiques plus larges avant tout le monde. Par exemple, les marques peuvent rechercher "esthétique des filles sobres", "esthétique des vieux riches" ou "gros camions américains" et voir les vidéos qui correspondent à peu près à ce sujet afin de détecter les tendances culturelles ou visuelles sur la plateforme.

*Cette fonctionnalité est actuellement en Alpha, et nous l'améliorons continuellement en coulisses. Si vous êtes client, n'hésitez pas à nous faire part de vos commentaires !