デジタル領域が進化し続ける中、動画解析に求められる要件は従来のものではもはや十分ではありません。今、企業はこれまで以上に、膨大な量の動画コンテンツを簡単に選別できる洗練されたツールを求めています。

このブログでは、動画検索の変革の重要性と、現代のメディア消費の複雑さを読み解く上で不可欠な画像・テキスト分析の役割について掘り下げる。

エグゾリットのAI動画検索が単なる追加機能ではなく、今日のダイナミックなデジタル環境において必要不可欠である理由をご紹介します。

ソーシャルメディア・プラットフォームにおける動画コンテンツの急激な増加に伴い、企業は、意味のあるインサイトを効率的に取得、分析、明らかにし、民主化するための高度なツールを必要としている。

しかし、私たちは定量的な指標にとらわれ、ハッシュタグやエンゲージメント率、視聴者数といったメタデータだけに注目し、コンテンツそのものを見落としてしまうことが多い！

ソーシャル動画のコンテンツを理解することによってのみ、トレンドやニュアンス、人々の行動や発言、ユーザーの行動を真に認識することができる。コンテンツは、より深いソーシャルリスニングの質的洞察を明らかにする可能性があり、それは質の高い調査結果にまとめることができる。

ソーシャル・ビデオ検索への最も一般的なアプローチ：

Exolyt を含む多くの動画プラットフォームでは、動画を検索するためにタグベースの検索を使用しています。タグベースの検索システムでは、ユーザーは特定のタグやキーワードを使用して動画を分類します。

• 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。

この方法は簡単ではあるが、特に、ユーザーがロングテールの詳細なキーワードや、定義済みのタグと必ずしも一字一句一致しないフレーズのようなクエリを使用する場合、包括的な結果を提供できないことが多い。

• 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、あなたのブランドや製品にタグを付けたり言及したりはしないかもしれないが、ただフィーチャーするだけで、その製品を使い続け、興味深いフィードバックを共有してくれる。
• 多くのTikTokユーザーは、ハッシュタグやキャプションをあまり使わない傾向にある。しかし、彼らの動画は見逃しがちな重要な何かを紹介している。

このような問題は、他の多くの問題とともに、検索機能の改善を要求している。そこで私たちは、セマンティック・ビデオ検索ツールによって、その窓を大規模に開きたいと考えています。

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にとどまらず、見逃されたすべての動画を捉えることができるセマンティック分析へと移行する。

その結果は広範囲に及び、タグ付けされていないにもかかわらず画面に商品が表示されている動画もカバーしている。また、画面上のテキストから検索に関連する言及を見つけることもでき、ニーズに最も関連性の高い動画コンテンツを集約するのに役立ちます。

Exolytは最先端の機械学習を用い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、動画の最も明確な特徴を捉えようとするもので、これらの特徴に基づいて、各動画が独自の場所を持つ座標系を作成します。

そのため、お客様のニーズに最も適した動画を撮影することで、Eコマースやエンターテイメントの霧の中に紛れ込んだコンテンツを発掘します。

以下は、シンプルな図形と配色を用いた簡単な例です—

仮にこれらの木の形があり、その違いと共通点を効果的に説明しなければならなかったとしよう。

図形には丸みと色という2つの異なる性質があることがわかる。丸み」と「色」を次元とする「座標系」を作り、その座標系にこれらの図形をこのように配置することができる：

右に行くほど形の丸みが増し、上に行くほど形がカラフルになる。

しかし、私たちのコンテンツ検索は、同じ基本原則に基づき、形状の代わりに動画を使用し、「丸み」や「カラフルさ」の代わりに、よりコンテンツに特化した特徴を使用している。

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。

ある次元はビデオの「化粧品」らしさを測定し、もう一方は「ファッション」らしさを測定すると想像することができ、これらの次元を使用してビデオをマッピングし、互いの距離を測定することができる。

この例では2つの非常に単純な次元しか使っていないことに留意してほしい。実際には、私たちの手法は非常に高次元の空間と非常に抽象的なベクトルを使用しています。これにより、すべてのビデオを非常に詳細な方法で相互に関連付けることができ、ユーザーが高精度のコンテンツ検索を行うことができます。

前述したように、動画コンテンツを総合的に分析しない限られた検索ポテンシャルのために見逃されている動画を捕捉する必要性が高まっている。

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、

• 貴社のビジネスに関連するさまざまなコンテンツを検索して閲覧することで、どのようなタイプの動画が支持を集めているかをよりよく理解し、視聴者の関心や行動に沿ったコンテンツ戦略を推進することができます。
• コンテンツ検索によって、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持つインフルエンサーを特定することができる。これにより、インフルエンサーとブランドのオーディエンスの両方に共感してもらえるような、本物のパートナーシップを築くことが容易になる。
• ブランドはコンテンツ検索を利用して、様々なTikTok動画のどこで、どのように言及されているかを追跡することができる。この機能は、ブランドの評判を管理し、顧客からのフィードバックに対応し、時間通りにコミュニティに参加するために非常に重要です。
• 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。

*この機能は現在アルファ版です。もしあなたがお客様であれば、お気軽にフィードバックをお寄せください！