デジタル環境が進化し続ける中、従来型の動画分析に求められてきた要件だけでは、もはや十分ではありません。今、企業には、膨大な動画コンテンツを効率的に分析・整理できる高度なツールがこれまで以上に求められています。

本ブログでは、動画検索が持つ変革的な重要性と、現代のメディア消費の複雑な実態を読み解くうえで不可欠な画像・テキスト分析の役割について掘り下げます。

ExolytのAI Video Searchが、単なる追加機能ではなく、変化の激しい今日のデジタル環境において不可欠である理由を、ぜひご確認ください。

ソーシャルメディア全体で動画コンテンツが爆発的に増加する中、企業には、有意義なインサイトを効率的に捉え、分析し、可視化し、組織全体で活用できる高度なツールが求められています。

しかし、私たちはしばしば定量指標に意識を奪われ、ハッシュタグ、エンゲージメント率、オーディエンス規模といったメタデータだけに注目するあまり、肝心のコンテンツそのものを見落としがちです。

ソーシャル動画のコンテンツを理解してはじめて、トレンドやその微妙な変化、人々が何をし、何を語っているのか、そしてユーザー行動がどのように現れているのかを真に把握できます。コンテンツを分析することで、ソーシャルリスニングだけでは捉えきれない、より深い定性的インサイトを導き出し、質の高い示唆へとつなげることが可能です。

ソーシャル動画検索で最も一般的なアプローチ:

現在、多くの動画プラットフォームでは、Exolytを含め、動画の検索にタグベースの検索が活用されています。タグベースの検索システムでは、ユーザーが特定のタグやキーワードを使って動画を分類することで、プラットフォーム側が動画内で何が起きているかを把握しやすくなります。

• ユーザーがこれらのタグと完全一致するキーワードで検索すると、関連するコンテンツが表示されます。例えばquick tutorial for moonwalk danceと検索した場合、タグベースの検索システムではquicktutorialmoonwalkdanceといったタグが付いた動画が表示されます。

シンプルな手法ではありますが、あらかじめ定義されたタグと一語一句一致するとは限らないロングテールの詳細キーワードやフレーズ形式の検索クエリが使われる場合、十分に網羅的な結果を得られないことが少なくありません。

• 上記の例では、5分でマイケル・ジャクソンの代表的なダンスムーブを学ぶ」というタイトルの動画は、ユーザーの検索クエリと一致する語が一つもないため、検索結果に含まれません。
• さらに、ユーザーは動画の主要トピックと直接関係しないキーワードで検索することも少なくありません。たとえば黒い帽子をかぶったパフォーマーと検索された場合、メタデータのどこにも黒い帽子をかぶったパフォーマーという記載がない可能性が高いため、マイケル・ジャクソンの動画は検索結果に表示されないことがあります。

一般的なユーザー属性:

• 多くのコンテンツクリエイターは、貴社のブランドや製品をタグ付けしたりメンションしたりしていなくても、実際には継続的に使用し、投稿内で取り上げることで有益な反応やフィードバックを発信しています。
• 多くのTikTokクリエイターは、ハッシュタグやキャプションの使用を減らす傾向にあります。しかし、それでも動画には、見落としやすい重要な要素が表れています。

こうした数多くの課題に対応するには、より高度な検索機能が求められます。そこでExolytは、セマンティック動画検索ツールを通じて、その可能性を大規模に切り拓きます。

Exolyt の新しい AI Video Search は、前述の課題を的確に解決するために設計され、コンテンツを容易に発見できるようにします。

タグに基づく検索ではなく、機械学習とAIを用いて動画内の各フレームを解析し、その内容を抽出してテキスト検索可能にします。

Exolytの動画検索は、ハッシュタグやキャプション検索を超えて、見逃されていたあらゆる動画を捉えられるセマンティック分析に対応しています。

その検出結果は非常に幅広く、タグ付けされていない場合でも、画面上に自社製品が映っている動画を網羅的に把握できます。さらに、検索条件に関連する画面上のテキスト言及も抽出できるため、ニーズに最も合致する動画コンテンツを効率的に集約できます。

Exolytは、最先端の機械学習を活用して動画を高次元ベクトルに変換します。これらのベクトルは動画ごとの特徴をできる限り的確に捉えるものであり、その特徴に基づいて、各動画が固有の位置を持つ座標空間を構築します。

ECやエンターテインメント領域に埋もれたコンテンツも、お客様の目的に最も relevant な動画を捉えることで発見できます。

以下は、シンプルな図形と配色を用いた簡単な例です—

これらのツリー構造があるとして、その違いと共通点を効果的に説明する必要があるとします。

図形には、丸みと色という2つの明確な特性があることがわかります。たとえば、「丸み」と「色」を軸とした「座標」システムを作成し、これらの図形をその座標上に次のように配置できます。

右に行くほど形は丸みを増し、上に行くほど色鮮やかになります。

コンテンツ検索も基本的な考え方は同じですが、図形の代わりに動画を用い、「丸さ」や「色の豊かさ」の代わりに、コンテンツに特化した特徴量を活用します。

以下は、動画の文脈において本手法をどのように可視化できるかを示す、あえて単純化した例です。

一方の軸が動画の「コスメ」度、もう一方の軸が「ファッション」度を示すと考えることで、これらの軸を用いて動画をマッピングし、動画同士がどの程度離れているかを測定できます。

この例では、非常にシンプルな2つの次元 בלבדを用いている点にご留意ください。実際には、当社の手法は極めて高次元な空間と抽象度の高いベクトルを活用しています。これにより、あらゆる動画同士の関係性を非常に細かく捉えることができ、ユーザーは高精度なコンテンツ検索を実行できます。

前述のとおり、動画コンテンツ全体を包括的に分析できない限定的な検索機能では捉えきれない動画を把握するニーズが、ますます高まっています。

Exolyt の AI Video Search は、大量のTikTokコンテンツを短時間で検索できる機能により、この課題を解決します。コンテンツの詳細とパフォーマンス指標を組み合わせ、フレーム単位でユーザー行動やソーシャルの動向を分析する企業にとって重要です。さらに、

• 自社ビジネスに関連する幅広いコンテンツを検索・閲覧することで、どのような動画が支持を集めているのかをより深く把握でき、オーディエンスの関心や行動に即したコンテンツ戦略の推進に役立ちます。
• コンテンツ検索を活用することで、ブランドは自社の価値観やマーケティング目標に合致するコンテンツを発信しているインフルエンサーを特定できます。これにより、インフルエンサーとブランド双方のオーディエンスに響く、信頼性の高いパートナーシップを構築しやすくなります。
• ブランドは、コンテンツ検索を活用することで、さまざまなTikTok動画で自社ブランドがどこで、どのように言及されているかを把握できます。この機能は、ブランドレピュテーションの管理、顧客のフィードバックへの迅速な対応、そしてコミュニティとのタイムリーなエンゲージメントにおいて重要です。
• AI Video Search では、入力したテキスト記述に合致する動画を見つけることもできます。 これにより、企業は美意識・文化・意味合いにまたがる広範なトレンドを、他社に先んじて発見できます。 例えば、ブランドは「clean girl aesthetic」「old money aesthetic」「big US trucks」といったキーワードで検索し、そのテーマに概ね合致する動画を確認して、プラットフォーム全体における文化的・ビジュアルなトレンドを把握できます。

※本機能は現在アルファ版であり、継続的に改善を進めています。ご利用中のお客様は、ぜひお気軽にフィードバックをお寄せください。