जैसे-जैसे डिजिटल क्षेत्र विकसित होता जा रहा है, वीडियो एनालिटिक्स के लिए पारंपरिक आवश्यकताएं अब पर्याप्त नहीं रह गई हैं। अब, पहले से कहीं ज़्यादा, व्यवसायों को परिष्कृत उपकरणों की ज़रूरत है जो आसानी से बड़ी मात्रा में वीडियो सामग्री को छान सकें।

इस ब्लॉग में, हम वीडियो खोज के परिवर्तनकारी महत्व और आधुनिक मीडिया उपभोग की पेचीदगियों को समझने में छवि और पाठ विश्लेषण की अपरिहार्य भूमिका पर गहराई से चर्चा करेंगे।

हमारे साथ जुड़ें क्योंकि हम यह बताएंगे कि क्यों एक्सोलिट की एआई वीडियो सर्च सिर्फ एक अतिरिक्त सुविधा नहीं है, बल्कि आज के गतिशील डिजिटल परिदृश्य में एक आवश्यकता है।

सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर वीडियो सामग्री की तेजी से वृद्धि के साथ, व्यवसायों को सार्थक अंतर्दृष्टि को कुशलतापूर्वक पकड़ने, विश्लेषण करने, प्रकट करने और लोकतांत्रिक बनाने के लिए उन्नत उपकरणों की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, हम अक्सर मात्रात्मक मीट्रिक में फंस जाते हैं, केवल हैशटैग, जुड़ाव दर और दर्शकों के आकार जैसे मेटाडेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और सामग्री को अनदेखा कर देते हैं!

केवल सोशल वीडियो की विषय-वस्तु को समझकर ही हम सही मायने में रुझानों और बारीकियों को पहचान सकते हैं, लोग क्या कर रहे हैं और क्या कह रहे हैं, और उपयोगकर्ता का व्यवहार कैसा दिखता है। विषय-वस्तु संभावित रूप से गहन सामाजिक श्रवण गुणात्मक अंतर्दृष्टि को प्रकट कर सकती है जिसे गुणवत्तापूर्ण निष्कर्षों में तैयार किया जा सकता है।

सामाजिक वीडियो खोज के लिए सबसे आम दृष्टिकोण:

आज कई वीडियो प्लेटफ़ॉर्म, जिनमें Exolyt भी शामिल है, वीडियो खोजने के लिए टैग-आधारित खोज का उपयोग करते हैं। टैग-आधारित खोज प्रणालियों में, उपयोगकर्ता विशिष्ट टैग या कीवर्ड का उपयोग करके वीडियो को वर्गीकृत करते हैं जो प्लेटफ़ॉर्म को यह समझने में मदद करते हैं कि वीडियो के अंदर क्या हो रहा है।

• जब उपयोगकर्ता ऐसे कीवर्ड खोजते हैं जो इन टैग्स से बिल्कुल मेल खाते हैं, तो प्रासंगिक सामग्री दिखाई देती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता “quick tutorial for moonwalk dance” खोजता है, तो टैग-आधारित सर्च सिस्टम ऐसे वीडियो दिखाएगा जिनमें “quick,” “tutorial,” “moonwalk,” और “dance” जैसे टैग हों।

यद्यपि यह विधि सरल है, फिर भी यह व्यापक परिणाम देने में प्रायः असफल रहती है, विशेषकर तब जब उपयोगकर्ता लम्बी-चौड़ी विस्तृत कीवर्ड और वाक्यांश-जैसी क्वेरीज़ का प्रयोग करते हैं, जो पूर्वनिर्धारित टैग्स के साथ शब्द-दर-शब्द संरेखित नहीं होती हैं।

• उपरोक्त उदाहरण के संदर्भ में, “5 मिनट में माइकल जैक्सन के मशहूर डांस स्टेप्स सीखें” शीर्षक वाला कोई वीडियो खोज परिणामों में नहीं आएगा, क्योंकि वह उपयोगकर्ता की खोज क्वेरी से बिल्कुल भी मेल नहीं खाता।
• इसके अलावा, उपयोगकर्ता अक्सर ऐसे कीवर्ड खोजते हैं जो वीडियो के मुख्य विषय से जुड़े नहीं होते। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता “काली टोपी पहने परफ़ॉर्मर” खोजता है, तो माइकल जैक्सन पर बना वीडियो खोज परिणामों में शायद कभी दिखाई न दे, क्योंकि उसके मेटाडेटा में कहीं भी “काली टोपी पहने परफ़ॉर्मर” का उल्लेख होने की संभावना कम है।

सामान्य उपयोगकर्ता विशेषताएँ:

• कई सामग्री निर्माता आपके ब्रांड या उत्पादों को टैग या उल्लेख नहीं कर सकते हैं, लेकिन वे उनका उपयोग करना जारी रखते हैं और उन्हें प्रदर्शित करके दिलचस्प प्रतिक्रिया साझा करते हैं।
• कई TikTok उपयोगकर्ता हैशटैग और कैप्शन का इस्तेमाल कम करते हैं। हालाँकि, उनके वीडियो में अभी भी कुछ महत्वपूर्ण चीजें दिखाई जाती हैं, जिन्हें अनदेखा करना आसान है।

इन मुद्दों के अलावा, कई अन्य मुद्दों के लिए बेहतर खोज क्षमताओं की आवश्यकता होती है। इसलिए, हम आपके लिए एक अर्थपूर्ण वीडियो खोज उपकरण के साथ उस खिड़की को खोलना चाहते हैं।

Exolyt के नए AI Video Search का उद्देश्य ऊपर बताई गई ठीक इसी समस्या को हल करना और सामग्री को आसानी से खोजने योग्य बनाना है।

टैग-आधारित खोज के बजाय, हम मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके वीडियो के फ्रेमों का विश्लेषण करते हैं, उनकी सामग्री निकालते हैं, और उन्हें टेक्स्ट-आधारित खोज के लिए खोजयोग्य बनाते हैं।

एक्सोलिट की वीडियो खोज हैशटैग और कैप्शन खोज से आगे बढ़कर अर्थगत विश्लेषण तक पहुंच जाती है, जो छूटे हुए सभी वीडियो को पकड़ने में सक्षम होगी।

इसके परिणाम व्यापक हैं, जिसमें ऐसे वीडियो शामिल हैं जो अनटैग होने के बावजूद स्क्रीन पर आपके उत्पाद दिखाते हैं। आप अपनी खोज से संबंधित स्क्रीन पर टेक्स्ट में उल्लेख भी पा सकते हैं और अपनी ज़रूरतों के हिसाब से सबसे ज़्यादा प्रासंगिक वीडियो सामग्री को एकत्रित करने में आपकी मदद करने के लिए और भी बहुत कुछ पा सकते हैं।

एक्सोलिट वीडियो को उच्च-आयामी वेक्टर में बदलने के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। ये वेक्टर वीडियो की सबसे अलग विशेषताओं को पकड़ने की कोशिश करते हैं, और इन विशेषताओं के आधार पर, हम एक समन्वय प्रणाली बनाते हैं जहाँ प्रत्येक वीडियो का अपना विशिष्ट स्थान होता है।

इस तरह हम आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक वीडियो बनाकर ई-कॉमर्स और मनोरंजन के कोहरे में खोई हुई सामग्री को उजागर करते हैं।

यहाँ सरल आकृतियों और रंगों का उपयोग करते हुए एक आसान उदाहरण है -

मान लीजिए कि हमारे पास ये वृक्ष आकार हैं और हमें उनके अंतरों और समानताओं का प्रभावी ढंग से वर्णन करना है।

हम देख सकते हैं कि आकृतियों के दो अलग-अलग गुण हैं: गोलाई और रंग। हम एक “समन्वय” प्रणाली बना सकते हैं जहाँ “गोलाकारता” और “रंग” आयाम हैं और इन आकृतियों को उस समन्वय प्रणाली में इस तरह रख सकते हैं:

आप जितना दाईं ओर जाएंगे, आकृतियों की गोलाई बढ़ती जाएगी, और जितना ऊपर जाएंगे, आकृतियां उतनी ही रंगीन होती जाएंगी।

हमारी सामग्री खोज समान मूलभूत सिद्धांतों पर काम करती है, हालांकि, आकृतियों के बजाय, हम वीडियो का उपयोग करते हैं, और "गोलाकारता" और "रंगीनता" के बजाय, हम अधिक सामग्री-विशिष्ट विशेषताओं का उपयोग करते हैं।

यहाँ वीडियो के संदर्भ में इस विधि को कैसे दृश्य रूप दिया जा सकता है, इसका एक अत्यधिक सरल उदाहरण है -

हम कल्पना कर सकते हैं कि एक आयाम वीडियो की "कॉस्मेटिक" प्रकृति को मापता है, जबकि दूसरा आयाम इसकी "फैशन" प्रकृति को मापता है, और हम इन आयामों का उपयोग वीडियो को मैप करने और यह मापने के लिए कर सकते हैं कि वे एक दूसरे से कितनी दूरी पर हैं।

ध्यान रखें कि यह उदाहरण केवल दो बहुत ही सरल आयामों का उपयोग करता है। वास्तव में, हमारी कार्यप्रणाली अत्यंत उच्च आयामी स्थानों और बहुत ही अमूर्त सदिशों का उपयोग करती है। यह हमें सभी वीडियो को एक दूसरे से बहुत विस्तृत तरीके से जोड़ने की अनुमति देता है और हमारे उपयोगकर्ताओं को उच्च-सटीक सामग्री खोज करने में सक्षम बनाता है।

जैसा कि पहले बताया गया है, ऐसे वीडियो को एकत्रित करने की आवश्यकता बढ़ती जा रही है, जो सीमित खोज क्षमता के कारण छूट जाते हैं, जो वीडियो सामग्री का समग्र रूप से विश्लेषण नहीं कर पाती।

Exolyt का AI Video Search TikTok कंटेंट को बड़े पैमाने पर तेज़ी से खोजने की अपनी क्षमता से इस समस्या का समाधान करता है, जो उन कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है जो उपयोगकर्ता और सामाजिक व्यवहार का फ्रेम-दर-फ्रेम अध्ययन करती हैं और कंटेंट की बारीकियों को प्रदर्शन मेट्रिक्स के साथ जोड़ती हैं। इसके अलावा:

• अपने व्यवसाय के लिए प्रासंगिक सामग्री की विस्तृत श्रृंखला को खोजने और देखने से आपको यह समझने में मदद मिलती है कि किस प्रकार के वीडियो लोकप्रिय होते हैं और ऐसी सामग्री रणनीतियों को बढ़ावा मिलता है जो आपके दर्शकों की रुचियों और व्यवहारों के साथ संरेखित होती हैं।
• कंटेंट सर्च से ब्रांड को ऐसे प्रभावशाली लोगों की पहचान करने में मदद मिलती है जिनकी सामग्री उनके मूल्यों और मार्केटिंग लक्ष्यों के साथ मेल खाती है। इससे प्रामाणिक साझेदारी बनाना आसान हो जाता है जो प्रभावशाली लोगों और ब्रांड के दर्शकों दोनों के साथ प्रतिध्वनित होने की संभावना है।
• ब्रांड कंटेंट सर्च का इस्तेमाल करके ट्रैक कर सकते हैं कि विभिन्न TikTok वीडियो में उनका उल्लेख कहाँ और कैसे किया गया है। यह क्षमता ब्रांड प्रतिष्ठा को प्रबंधित करने, ग्राहक प्रतिक्रिया का जवाब देने और समय पर समुदाय के साथ जुड़ने के लिए महत्वपूर्ण है।
• AI Video Search उपयोगकर्ताओं को उसी पाठ-आधारित खोज विवरण से मेल खाते वीडियो खोजने की भी सुविधा देता है. यह कंपनियों को व्यापक एस्थेटिक, सांस्कृतिक और अर्थगत रुझान बाकियों से आगे खोजने में सक्षम बना सकता है. उदाहरण के लिए, ब्रांड "clean girl aesthetic", "old money aesthetic" या "big US trucks" जैसे कीवर्ड खोजकर उस विषय से लगभग मेल खाते वीडियो देख सकते हैं, ताकि वे पूरे प्लेटफ़ॉर्म में सांस्कृतिक या दृश्य रुझानों की पहचान कर सकें.

*यह सुविधा अभी अल्फा में है, और हम पर्दे के पीछे से इसमें लगातार सुधार कर रहे हैं। इसलिए, अगर आप ग्राहक हैं, तो कृपया बेझिझक अपना फीडबैक शेयर करें!