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に正確に一致するキーワードを検索すると、関連するコンテンツが返される。例えば、ユーザーが "quick tutorial for moonwalk dance "と検索すると、タグベースの検索システムは、"quick"、"tutorial"、"moonwalk"、"dance "といったタグを持つ動画を返す。

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。

• 上記の例を参照すると、"Learn Michael Jackson's Iconic Moves in 5 Minutes "というタイトルのビデオは、ユーザーの検索クエリとの重複がゼロであるため、返されない。
• さらに、ユーザーはビデオのメイントピックとは関係のないキーワードを検索することも多い。例えば、あるユーザーが「黒い帽子をかぶったパフォーマー」を検索した場合、マイケル・ジャクソンのビデオは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」の記述がないため、決して返されないかもしれない。

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動画検索は、まさに上記の問題を解決し、コンテンツを簡単に発見できるようにしようとしています。

タグベースの検索ではなく、機械学習と人工知能を使ってビデオ内のフレームを分析し、その内容を抽出して、テキストベースの検索にアクセスできるようにする。

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。

単純な形と色を使った簡単な例を挙げよう。

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、ビデオの文脈でこのメソッドがどのように可視化されるかの単純化しすぎた例である。

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動画検索は、大量のTikTokコンテンツを高速に検索する機能によってこの問題を解決します。これは、ユーザーやソーシャルの行動をフレーム単位で調査し、コンテンツの特定とパフォーマンス指標を融合させ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動画検索はまた、ユーザーが同じテキスト検索説明文に一致する動画を見つけることを可能にする。これによって企業は、より幅広い美的、文化的、意味的なトレンドを誰よりも早く発見することができるかもしれない。例えば、ブランドは、"きれいな女の子の美学"、"古いお金の美学"、または "大きな米国のトラック "を検索し、プラットフォーム全体の文化的または視覚的傾向を検出するために、そのトピックにほぼ一致する動画を見ることができます。

*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！