ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਲੋੜਾਂ ਹੁਣ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹੁਣ, ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਬਲੌਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੀਡੀਓ ਖੋਜ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਮਹੱਤਵ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਖਪਤ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ Exolyt ਦੀ AI ਵੀਡੀਓ ਖੋਜ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡਿਜੀਟਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਡੀਓ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਘਾਤਕ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ, ਸਿਰਫ਼ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਸ਼ਟੈਗ, ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਰਾਂ, ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ!

ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਹੀ ਅਸੀਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਲੋਕ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਮਾਜਿਕ ਸੁਣਨ ਦੀ ਗੁਣਾਤਮਕ ਸੂਝ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸੋਸ਼ਲ ਵੀਡੀਓ ਖੋਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪਹੁੰਚ:

ਅੱਜ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Exolyt ਸਮੇਤ, ਵੀਡੀਓ ਲੱਭਣ ਲਈ ਟੈਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟੈਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਖਾਸ ਟੈਗਸ ਜਾਂ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।

• ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਉਹ ਕੀਵਰਡ ਖੋਜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਟੈਗਾਂ ਨਾਲ ਬਿਲਕੁਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਖਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇ ਕੋਈ ਯੂਜ਼ਰ “quick tutorial for moonwalk dance” ਖੋਜੇ, ਤਾਂ ਟੈਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਸਿਸਟਮ ਉਹ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦਿਖਾਏਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ “quick,” “tutorial,” “moonwalk,” ਅਤੇ “dance” ਵਰਗੇ ਟੈਗ ਲੱਗੇ ਹੋਣ।

ਸਿੱਧੇ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਅਕਸਰ ਵਿਆਪਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੰਬੇ-ਪੂਛ ਵਾਲੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕੀਵਰਡਸ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼-ਵਰਗੀਆਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੈਗਸ ਨਾਲ ਸ਼ਬਦ-ਲਈ-ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

• ਉਪਰਲੇ ਉਦਾਹਰਨ ਅਨੁਸਾਰ, “Learn Michael Jackson's Iconic Moves in 5 Minutes” ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲੀ ਵੀਡੀਓ ਸਰਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਏਗੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਸਰਚ ਕਵੈਰੀ ਨਾਲ ਬਿਲਕੁਲ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ।
• ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਯੂਜ਼ਰ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੇ ਕੀਵਰਡ ਵੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਕੋਈ ਯੂਜ਼ਰ “ਕਾਲੀ ਟੋਪੀ ਪਹਿਨਿਆ ਹੋਇਆ ਪਰਫਾਰਮਰ,” ਖੋਜੇ, ਤਾਂ ਮਾਈਕਲ ਜੈਕਸਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਇਦ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਵੀ ਨਾ ਆਏ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਮੈਟਾਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਕਿਤੇ ਵੀ “ਕਾਲੀ ਟੋਪੀ ਪਹਿਨਿਆ ਹੋਇਆ ਪਰਫਾਰਮਰ” ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੈ।

ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ:

• ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮਗਰੀ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਜਾਂ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਕੇ ਦਿਲਚਸਪ ਫੀਡਬੈਕ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ.
• ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ TikTok'ers ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈਸ਼ਟੈਗ ਅਤੇ ਕੈਪਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।

ਇਹ ਮੁੱਦੇ, ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਉਸ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੀਮੈਂਟਿਕ ਵੀਡੀਓ ਖੋਜ ਟੂਲ ਦੇ ਨਾਲ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਖੋਲ੍ਹਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।

Exolyt ਦਾ ਨਵਾਂ AI Video Search ਉਪਰ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੀ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਟੈਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਦੀ ਥਾਂ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਫ੍ਰੇਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਉਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

Exolyt ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਖੋਜ ਹੈਸ਼ਟੈਗ ਅਤੇ ਕੈਪਸ਼ਨ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ ਜੋ ਖੁੰਝੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗੀ।

ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਣ-ਟੈਗ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਵੀ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।

Exolyt ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੈਕਟਰ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਆਪਣਾ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਕੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਅਤੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੀ ਧੁੰਦ ਵਿੱਚ ਗੁਆਚ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਇੱਥੇ ਸਧਾਰਣ ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਰਲ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ -

ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਰੁੱਖ ਦੇ ਆਕਾਰ ਸਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਸੀ।

ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ: ਗੋਲ ਅਤੇ ਰੰਗ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ "ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ" ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ "ਗੋਲਪਨ" ਅਤੇ "ਰੰਗ" ਮਾਪ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

ਤੁਸੀਂ ਜਿੰਨੇ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗੋਲਾਈ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜਿੰਨੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋ, ਆਕਾਰ ਓਨੇ ਹੀ ਰੰਗੀਨ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਸਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ ਉਸੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ "ਗੋਲਪਨ" ਅਤੇ "ਰੰਗੀਨਤਾ" ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਸਮੱਗਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਸਰਲੀਕ੍ਰਿਤ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

ਅਸੀਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਆਯਾਮ ਵੀਡੀਓ ਦੇ "ਕਾਸਮੈਟਿਕ"-ਨੇਸ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਇਸਦੇ "ਫੈਸ਼ਨ"-ਨੇਸ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਿੰਨੀ ਦੂਰ ਹਨ।

ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਕਿ ਇਹ ਉਦਾਹਰਨ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੀ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉੱਚ ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਸਾਰੇ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸੀਮਤ ਖੋਜ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸੰਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

Exolyt’s AI Video Search ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ TikTok ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕੇ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਫ੍ਰੇਮ-ਬਾਈ-ਫ੍ਰੇਮ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇਹ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਖ਼ਾਸ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਮੈਟਰਿਕਸ ਨਾਲ ਜੋੜਕੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ:

• ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਅਤੇ ਦੇਖਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਕ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨਾਲ ਗੂੰਜਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਭਾਈਵਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਬ੍ਰਾਂਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ TikTok ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
• AI Video Search ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਵਰਣਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਬਾਕੀਆਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਸਥੇਟਿਕ, ਸਾਂਸਕ੍ਰਿਤਿਕ ਅਤੇ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਟ੍ਰੈਂਡ ਖੋਜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਬ੍ਰਾਂਡ "clean girl aesthetic", "old money aesthetic" ਜਾਂ "big US trucks" ਵਰਗੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਲਗਭਗ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਭਰ ਦੇ ਸਾਂਸਕ੍ਰਿਤਿਕ ਜਾਂ ਵਿਜੁਅਲ ਟ੍ਰੈਂਡ ਪਛਾਣੇ ਜਾ ਸਕਣ।

*ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਅਲਫ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਝਿਜਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ!