सोशल मीडिया के विशाल डिजिटल परिदृश्य में, जहाँ हर पोस्ट ध्यान खींचने की कोशिश करती है, क्या आपने कभी सोचा है कि कुछ बाकी से ज़्यादा चमकती क्यों हैं?

अंकों के खेल में फँस जाना आसान है—ध्यान सिर्फ मेटाडेटा पर टिक जाता है, जैसे हैशटैग, एंगेजमेंट रेट और ऑडियंस का आकार। फिर भी, मेट्रिक्स की होड़ में एक अहम कारक नज़रअंदाज़ रह जाता है: कंटेंट ही। 🔥

Exolyt में, हम सोशल मीडिया विश्लेषण के लिए एक नवोन्मेषी दृष्टिकोण के साथ यथास्थिति को चुनौती दे रहे हैं। हमारा मिशन? ऑनलाइन सफलता में कंटेंट की भूमिका को समझने और उसका लाभ उठाने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाना—और उससे सीखना।

इसी उद्देश्य से, Exolyt ने एक अत्याधुनिक AI समाधान विकसित किया है, जो सोशल मीडिया कंटेंट—खासतौर पर TikTok—को समझने के हमारे तरीके को बिल्कुल नए सिरे से परिभाषित करता है। उन्नत कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम की शक्ति का उपयोग करते हुए, हमारा वीडियो विश्लेषण TikTok वीडियो के मूल तक गहराई से पहुँचता है और ऐसी अंतर्दृष्टियाँ उजागर करता है जो पारंपरिक एनालिटिक्स की सीमाओं से भी आगे जाती हैं।

• भावना विश्लेषण: भावनाएँ एंगेजमेंट को आगे बढ़ाती हैं। भावना विश्लेषण के ज़रिये, हम चेहरे के हावभाव और आवाज़ में झलकती भावनाओं को ट्रैक करते हैं ताकि TikTok वीडियो के स्वर का आकलन कर सकें, और वे अंतर्निहित भावनाएँ उजागर कर सकें जो दर्शकों को आकर्षित करती हैं और बातचीत की शुरुआत करती हैं।

• टेक्स्ट एक्सट्रैक्शन: शब्द मायने रखते हैं—TikTok जैसे दृश्य-प्रधान प्लेटफ़ॉर्म पर भी। हमारा टूल वीडियो के भीतर से टेक्स्ट निकालता है, वीडियो में दृश्य रूप से इस्तेमाल हुए उन शब्दों को उजागर करता है जिन्हें विश्लेषण के दौरान अक्सर नज़रअंदाज़ कर दिया जाता है। इनमें ऐसे कैप्शन और ट्रेंडिंग वाक्यांश शामिल हो सकते हैं जो दर्शकों के साथ बेहतर जुड़ाव बनाते हैं।

• जनसांख्यिकीय इनसाइट्स: अपने दर्शकों को समझना प्रभावशाली सामग्री बनाने की कुंजी है। जनसांख्यिकीय विश्लेषण के ज़रिए, हम TikTok सामग्री निर्माताओं की आयु, लिंग और भौगोलिक वितरण उजागर करते हैं, ताकि क्रिएटर्स और ब्रांड अपने संदेश को प्रभावी ढंग से ढाल सकें।

• रंग और ध्वनि विश्लेषण: दृश्य और ध्वनि तत्व दर्शक अनुभव को आकार देते हैं। रंग संयोजनों का गहन विश्लेषण और ध्वनि पैटर्न की पड़ताल करके, हमारा AI वे सौंदर्यगत और ध्वनिक छापें पहचानता है जो TikTok वीडियो को साधारण से असाधारण बना देती हैं।

वीडियो एआई विश्लेषण के उदाहरण (अस्वीकरण: यह टूल का वास्तविक स्क्रीनशॉट नहीं है)

हमारा वीडियो एनालिटिक्स टूल टिकटॉक वीडियो के हर सेकंड में वस्तुओं की सटीक पहचान करता है, टेक्स्ट निकालता है, भावनाओं और जनसांख्यिकीय जानकारी का आकलन करता है, और रंग व ऑडियो का विश्लेषण करता है।

यह समग्र दृष्टिकोण पारंपरिक सोशल मीडिया एनालिटिक्स से आगे बढ़ता है और कंटेंट के विशिष्ट पहलुओं व परफॉर्मेंस मीट्रिक्स के बीच की खाई पाटता है। बात सिर्फ इस पर नहीं कि किसी पोस्ट को कितने लाइक्स या शेयर्स मिलते हैं; असल मायने यह समझने के हैं कि क्यों!

इस प्रोजेक्ट की शुरुआत करने के लिए हमने अपने ग्राहकों के साथ मिलकर कुछ पायलट परियोजनाएँ शुरू कीं। यहाँ कुछ प्रमुख निष्कर्ष हैं:

a. एक वैश्विक क्रिएटिव एजेंसी

एक सोशल-नेतृत्व वाली एजेंसी के रूप में, जो ऑनलाइन समुदायों, संस्कृतियों और उपसंस्कृतियों में सामाजिक व्यवहार का अध्ययन करती है, हमारे क्लाइंट का लक्ष्य सही ऑडियंस तक रणनीतिक, प्रासंगिक और प्रभावी तरीके से पहुँचना था। इसे संभव करने के लिए, वे किसी विशिष्ट विषय के रुझान, जनसांख्यिकी और कंटेंट पैटर्न को समझकर, उन्हें Exolyt’s Video AI Analysis का उपयोग करके डिकोड करना चाहते थे।

इसके लिए, उन्होंने लक्ज़री उद्योग के कुछ प्रमुख ब्रांडों की पहचान की, ताकि वे यह गहराई से समझ सकें कि लोग उनके आभूषण कैसे पहनते हैं, और साथ ही उस श्रेणी के कंटेंट में दिखने वाले कैप्शन और कमेंट्स के प्रकारों पर भी अंतर्दृष्टि जुटा सकें।

प्रोजेक्ट ब्रीफ़ में कुछ विवरण शामिल थे, जैसे:

• प्रमुख ब्रांड: Graff, Bulgari और Cartier समेत अन्य.
• समयावधि: 6 से 12 महीने
• संबंधित हैशटैग: #luxuryjewellery

इस पायलट से प्राप्त चुनिंदा निष्कर्ष:

• निर्दिष्ट समयावधि के दौरान मुख्य हैशटैग का वितरण

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

• मुख्य हैशटैग के आधार पर जनसांख्यिकीय वितरण

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

• हैशटैग के आधार पर सबसे आम आयु समूह

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

• Cartier के लिए समय के साथ चेहरे की भावनाएँ

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

नोट: समेकन के कारण नकारात्मक सेंटिमेंट की संख्या अधिक होती है। नकारात्मक सेंटिमेंट में अधिक भावना-श्रेणियाँ (क्रोध, घृणा, भय) शामिल होती हैं, जबकि सकारात्मक सेंटिमेंट में केवल "happy" भावना-श्रेणी शामिल है।

• इस श्रेणी में सबसे अधिक उपयोग किए गए शब्द

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

इस पायलट केस स्टडी से कुछ प्रमुख निष्कर्ष:

1. 20–29 वर्ष की महिलाएँ इन विषयों की अधिकांश सामग्री बनाती हैं; उनके बाद 30–39 वर्ष की महिलाएँ आती हैं।
2. इन हैशटैग्स के साथ प्रकाशित कंटेंट का करीब आधा हिस्सा क्रिएटर्स के चेहरे दिखाता ही नहीं है।
3. Cartier वह ब्रांड है जिसके पास सभी आयु समूहों में सर्वाधिक कंटेंट है.
4. Vancleef उल्लेख करता है कि जैसे-जैसे वीडियो में क्रिएटर की उम्र बढ़ती है, कमी आती है.
5. महिला उपयोगकर्ताओं के बनाए कंटेंट में ब्रांडों का वितरण अधिक संतुलित है; सबसे अधिक उपस्थिति Cartier की है, उसके बाद Vancleef।
6. समय के साथ, इस स्पेस में पुरुष क्रिएटरों की संख्या बढ़ी है, जबकि ऐसे कंटेंट में कमी आई है जिसमें किसी क्रिएटर का चेहरा नहीं दिखता।
7. चेहरे के भावों का विश्लेषण दिखाता है कि मई 2023 के आसपास क्रिएटर्स में मुख्यतः नकारात्मक भावनाओं का तेज उछाल आया, जिसके बाद सितंबर 2023 की ओर प्रकाशित वीडियो में सकारात्मक भावनाओं का उछाल देखने को मिला।

बी. मैककैन पेरिस

हमारे ग्राहक—McCann Worldgroup की एक इकाई और विज्ञापन क्षेत्र में अग्रणी, जो फ्रांस और विश्वभर के ग्राहकों के लिए एकीकृत मार्केटिंग और संचार समाधान विकसित करती है—ने सौंदर्य उद्योग में अपने सबसे बड़े ग्राहकों में से एक के लिए TikTok पर जनमत का अध्ययन करना चाहा।

मुख्य उद्देश्य था ब्रांड से जुड़ी TikTok पर मौजूद उपयोगकर्ता‑निर्मित सामग्री की जनसांख्यिकीय संरचना को समझना—साथ ही उस सामग्री के रंग और ध्वनि का विश्लेषण करना—ताकि यह तय किया जा सके कि कौन से स्किनकेयर उत्पाद लोकप्रिय हैं, किन त्वचा‑टोन में उनका उपयोग प्रचलित है, और उपयोगकर्ता उन उत्पादों के बारे में क्या कह रहे हैं।

प्रोजेक्ट ब्रीफ़ में कुछ विवरण शामिल थे, जैसे:

• प्रमुख ब्रांड: बड़ा ब्यूटी/मेकअप ब्रांड
• समयावधि: 3 महीने
• संबंधित हैशटैग: (brand name)
• प्रमुख बाज़ार: GB

इस पायलट से प्राप्त चुनिंदा निष्कर्ष:

• ब्रांडेड हैशटैग्स के लिए आयु समूहों का वितरण

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

• समय के साथ वॉइस सेंटिमेंट्स

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

• चेहरे के रंग का विश्लेषण

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

• वीडियो रंग विश्लेषण

स्रोत: Exolyt Video AI Analysis

नोट: यह हैशटैग Loreal का उपयोग करने वाले वीडियो पर आधारित सीमित डेटा नमूना है। इस नमूने में मिले रुझान सभी उद्योगों, बाज़ारों और क्षेत्रों के सभी TikTok वीडियो पर सामान्य रूप से लागू नहीं हो सकते।

इस पायलट केस स्टडी से कुछ प्रमुख निष्कर्ष:

1. प्रदर्शित ब्रांडेड टॉपिक्स/हैशटैग के लिए लिंग और आयु‑समूह का वितरण: ब्रांडेड टॉपिक्स का अधिकांश कंटेंट 20–29 वर्ष की महिलाओं द्वारा बनाया जाता है, और 20–29 आयु‑समूह के क्रिएटर्स अपने वीडियो पर #brand हैशटैग लगाना अधिक पसंद करते हैं, जबकि 30–39 वर्ष के क्रिएटर्स #brand हैशटैग का उपयोग अपेक्षाकृत अधिक बार करते हैं।
2. क्रिएटर्स के चेहरे और आवाज़ के सेंटिमेंट महीने-दर-महीने अनियमित रुझान दिखाते हैं, जिनमें ज्यादातर सकारात्मक और नकारात्मक का मिश्रण होता है, जबकि न्यूट्रल बहुत कम रहता है।
3. क्रिएटर के स्किन टोन की विविधता हल्के और गर्म टोन की प्रमुखता दर्शाती है, जो विशिष्ट स्किनकेयर रुझानों का संकेत देती है।
4. इस विषय पर ज़्यादातर वीडियो में तटस्थ पृष्ठभूमि रंग नज़र आते हैं। काला और ग्रे आम हैं, जबकि कुछ वीडियो में हल्की नारंगी आभा वाली पृष्ठभूमियाँ भी दिखती हैं।
5. इस अध्ययन में हमने जिस नमूने का विश्लेषण किया, उसमें वीडियो की पृष्ठभूमि के रंग का वीडियो एंगेजमेंट पर कोई महत्त्वपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ा।

विभिन्न उद्योगों में सोशल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले पेशेवर TikTok से मिले इस डेटा के अनेक उपयोग खोज सकते हैं।

यह ब्रांड दृश्यता बढ़ाने, एंगेजमेंट, इन्फ्लुएंसर मार्केटिंग या प्रतिस्पर्धी विश्लेषण से भी आगे जाता है—क्योंकि यह गुणात्मक शोध के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन और डिजिटल नृवंशविज्ञान का विस्तार बन सकता है।

जैसे-जैसे पूरी एक पीढ़ी अपने सोशल मीडिया संचार चैनलों को एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर समेट रही है, TikTok उनके नजरियों, अनुभवों, बदलती संस्कृतियों और उनके लिए महत्वपूर्ण मुद्दों को समझने के लिए बाजार अनुसंधान का एक विशाल, अब तक अनछुआ अवसर प्रदान करता है।

उन्नत वीडियो विश्लेषण क्षमताएँ आपको ऐसे रचनाकारों की प्रकाशित सामग्री से सीखने का अवसर देती हैं, और आपको अधिक प्रभावी गुणात्मक अनुसंधान करने तथा विभिन्न उत्पादों और सेवाओं के लिए ग्राहक यात्रा को समग्र रूप से समझने के लिए सशक्त बनाती हैं।

यह TikTok रुझानों की परतें खोलने में मदद करता है—वे रुझान जो मनोरंजन और व्यापार को आपस में पिरोते हैं, सांस्कृतिक बदलाव लाते हैं, जीवनशैली और खरीदारी पैटर्न बदलते हैं—वीडियो को फ्रेम-दर-फ्रेम विश्लेषित करके, वस्तुओं की सटीक पहचान कर, टेक्स्ट निकालकर, सेंटिमेंट और जनसांख्यिकीय जानकारी का विश्लेषण कर, और TikTok वीडियो के हर सेकंड में रंग व ऑडियो का विश्लेषण करके।

यह इस सवाल का जवाब भी देता है: कुछ सोशल मीडिया कंटेंट बाकी से ज्यादा चमकता क्यों है? इसका जवाब, बेशक, हर पोस्ट में बुने विज़ुअल्स, शब्द, भावनाएँ और ऑडियंस के साथ तालमेल के जटिल ताने-बाने में छिपा है।

Exolyt में, हम इस ताने-बाने को सुलझाने और मार्केटर्स, विश्लेषकों और शोधकर्ताओं को सशक्त बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं। खोज की इस यात्रा में हमारे साथ जुड़ें, जहाँ AI की शक्ति कहानी कहने की कला से मिलती है। साथ मिलकर, आइए सोशल मीडिया सफलता के नियमों को नए सिरे से परिभाषित करें, एक-एक आकर्षक पोस्ट के जरिये।

इस पायलट कार्यक्रम में कौन शामिल हो सकता है?

वे कंपनियाँ जो केवल कच्चे मेट्रिक्स से आगे बढ़कर TikTok वीडियो की दृश्य सामग्री को समझना चाहती हैं—और जिनके पास ऐसे विश्लेषण के ठोस उपयोग‑मामले हैं।

प्रोजेक्ट में क्या शामिल है?

• उद्योग-अग्रणी AI कंटेंट विश्लेषण मॉडल जो TikTok वीडियो के हर सेकंड का विश्लेषण कर सकता है।
• Exolyt द्वारा TikTok वीडियो का नि:शुल्क अनुकूलित विश्लेषण (भागीदारी पूरी तरह नि:शुल्क है, क्योंकि विश्लेषण अभी बीटा चरण में है)।

प्रोजेक्ट में भाग कैसे लें?

• यदि आप हमारे ग्राहक हैं, तो शामिल होने की प्रक्रिया काफ़ी सरल है। आप सीधे हमसे जुड़कर अपनी आवश्यकताएँ साझा कर सकते हैं, या हमारे डेटा साइंटिस्ट के साथ मिलकर एक योजना बना सकते हैं—और इस दौरान प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग पहले की तरह जारी रख सकते हैं।
• यदि आप ग्राहक नहीं हैं, तो भी आप फ्रीमियम प्लेटफ़ॉर्म योजना का सीमित उपयोग करते हुए शामिल हो सकते हैं, और वीडियो एआई विश्लेषण प्रोजेक्ट के लाभों तक आपको पूर्ण पहुँच मिलेगी।

अस्वीकरण: इस प्रोजेक्ट के लाभ उठाने के लिए आपको Exolyt में लॉग इन करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि यह फ़ीचर अभी प्लेटफ़ॉर्म पर जारी नहीं किया गया है।

हम आपकी वीडियो विश्लेषण आवश्यकताओं के अनुरूप प्रोजेक्ट को अनुकूलित करेंगे और आपकी कंपनी के निर्दिष्ट संपर्क व्यक्ति के साथ निकट सहयोग में इसे होस्ट करेंगे।

आपकी भागीदारी TikTok पर कंटेंट एनालिटिक्स के भविष्य को आकार दे सकती है। यदि आप इस तकनीक के बारे में सीखने और अत्याधुनिक AI टूल्स के विकास में योगदान देने के इच्छुक हैं, तो हमें आपके जुड़ने पर खुशी होगी।