Omdat het digitale rijk zich blijft ontwikkelen, voldoen de traditionele vereisten voor videoanalyse niet langer. Bedrijven hebben nu meer dan ooit behoefte aan geavanceerde tools die grote hoeveelheden video-inhoud gemakkelijk kunnen doorzoeken.

In deze blog duiken we in het transformerende belang van het zoeken naar video's en de onmisbare rol van beeld- en tekstanalyse bij het ontcijferen van de fijne kneepjes van de moderne mediaconsumptie.

Ga met ons mee en onthul waarom Exolyt's AI Video Search niet zomaar een extra functie is, maar een noodzaak in het dynamische digitale landschap van vandaag.

Met de exponentiële groei van videocontent op sociale mediaplatforms hebben bedrijven geavanceerde tools nodig om zinvolle inzichten efficiënt vast te leggen, te analyseren, te onthullen en te democratiseren.

We raken echter vaak verstrikt in kwantitatieve statistieken, waarbij we ons alleen richten op metadata zoals hashtags, engagement rates en de grootte van het publiek, en de inhoud zelf over het hoofd zien!

Alleen door de inhoud van een sociale video te begrijpen, kunnen we echt trends en nuances herkennen, wat mensen doen en zeggen en hoe gebruikersgedrag eruitziet. De inhoud kan mogelijk diepere kwalitatieve inzichten van social listening onthullen die kunnen worden geformuleerd in kwalitatieve bevindingen.

Meest gebruikte aanpak voor het zoeken naar sociale video's:

Veel videoplatforms, waaronder Exolyt, gebruiken tegenwoordig taggebaseerd zoeken om video's te vinden. In op tags gebaseerde zoeksystemen categoriseren gebruikers video's met specifieke tags of trefwoorden die platforms helpen te begrijpen wat er in de video gebeurt.

• Als gebruikers zoeken op trefwoorden die precies overeenkomen met deze tags, wordt relevante inhoud teruggestuurd. Als een gebruiker bijvoorbeeld zoekt naar "snelle handleiding voor moonwalkdansen", dan worden er op tags gebaseerde zoeksystemen weergegeven met video's met tags als "snel", "handleiding", "moonwalk" en "dans".

Hoewel deze methode rechttoe rechtaan is, levert het vaak geen uitgebreide resultaten op, vooral wanneer gebruikers gebruik maken van gedetailleerde trefwoorden en zoekopdrachten die niet noodzakelijkerwijs woordelijk overeenkomen met vooraf gedefinieerde tags.

• In het bovenstaande voorbeeld zou een video met de titel "Learn Michael Jackson's Iconic Moves in 5 Minutes" niet worden geretourneerd omdat deze geen enkele overlap zou hebben met de zoekopdracht van de gebruiker.
• Bovendien zoeken gebruikers vaak naar trefwoorden die misschien niet gerelateerd zijn aan het hoofdonderwerp van de video. Als een gebruiker bijvoorbeeld zoekt naar een "artiest met een zwarte hoed", krijgt hij misschien nooit een video over Michael Jackson te zien, omdat het onwaarschijnlijk is dat "artiest met een zwarte hoed" ergens in de metadata wordt genoemd.

Gemeenschappelijke gebruikersattributen:

• Veel contentmakers taggen of vermelden je merk of producten misschien niet, maar ze blijven ze gebruiken en delen interessante feedback door ze gewoon te vermelden.
• Veel TikTok'ers gebruiken hashtags en bijschriften steeds minder. Hun video's laten echter nog steeds iets belangrijks zien dat gemakkelijk te missen is.

Deze kwesties, naast vele andere, vragen om verbeterde zoekmogelijkheden. Daarom willen we dat venster op schaal voor je openen met een semantische videozoektool.

Exolyt's nieuwe AI Video Search probeert precies dit hierboven genoemde probleem op te lossen en content gemakkelijk vindbaar te maken.

In plaats van zoeken op tags gebruiken we machine learning en kunstmatige intelligentie om frames in de video te analyseren, de inhoud ervan te extraheren en ze toegankelijk te maken voor zoeken op tekst.

Het zoeken naar video's van Exolyt gaat verder dan het zoeken naar hashtags en bijschriften en gaat naar semantische analyse, waardoor alle video's die worden gemist kunnen worden opgenomen.

De resultaten zijn uitgebreid en omvatten video's die je producten op het scherm tonen ondanks dat ze niet gelabeld zijn. Je kunt ook vermeldingen vinden in de tekst op het scherm die verband houden met je zoekopdracht en meer om je te helpen bij het verzamelen van video-inhoud die het meest relevant is voor jouw behoeften.

Exolyt maakt gebruik van geavanceerde machine learning om video's om te zetten in hoog-dimensionale vectoren. Deze vectoren proberen de meest onderscheidende kenmerken van de video's vast te leggen en op basis van deze kenmerken creëren we een coördinatensysteem waarin elke video zijn eigen unieke plaats heeft.

Zo ontdekken we content die verloren is gegaan in de mist van e-commerce en entertainment door de meest relevante video's voor uw behoeften vast te leggen.

Hier is een eenvoudig voorbeeld met eenvoudige vormen en kleuren -.

Stel dat we deze boomvormen hadden en hun verschillen en overeenkomsten effectief moesten beschrijven.

We kunnen zien dat vormen twee verschillende eigenschappen hebben: rondheid en kleur. We kunnen een "coördinatenstelsel" maken waarin "rondheid" en "kleur" de dimensies zijn en deze vormen als volgt in dat coördinatenstelsel plaatsen:

Hoe verder je naar rechts gaat, hoe ronder de vormen worden en hoe verder je naar boven gaat, hoe kleurrijker de vormen worden.

Het zoeken naar inhoud werkt volgens dezelfde basisprincipes, maar in plaats van vormen gebruiken we video's en in plaats van "rondheid" en "kleurrijkheid" gebruiken we meer inhoudspecifieke kenmerken.

Hier is een overgesimplificeerd voorbeeld van hoe de methode kan worden gevisualiseerd in de context van de video's -.

We kunnen ons voorstellen dat de ene dimensie de "cosmetic"-ness van de video meet en de andere de "fashion"-ness, en we kunnen deze dimensies gebruiken om de video's in kaart te brengen en te meten hoe ver ze van elkaar afliggen.

Houd in gedachten dat dit voorbeeld slechts twee zeer eenvoudige dimensies gebruikt. In werkelijkheid gebruikt onze methodologie ruimtes met extreem hoge dimensies en zeer abstracte vectoren. Hierdoor kunnen we alle video's op een zeer gedetailleerde manier met elkaar in verband brengen en kunnen onze gebruikers zeer nauwkeurig inhoud zoeken.

Zoals eerder vermeld, is er een toenemende behoefte om video's vast te leggen die gemist worden door een beperkt zoekpotentieel dat de video-inhoud niet holistisch analyseert.

Exolyt's AI Video Search lost dit probleem op met de mogelijkheid om grote hoeveelheden TikTok-content snel te doorzoeken, wat belangrijk is voor bedrijven die gebruikers- en sociaal gedrag bestuderen, frame voor frame, waarbij inhoudsspecifieke gegevens worden gecombineerd met prestatiecijfers. Bovendien:

• Door een breed scala aan inhoud te doorzoeken en te bekijken die relevant is voor uw bedrijf, kunt u beter begrijpen welke soorten video's aanslaan en kunt u inhoudstrategieën promoten die aansluiten bij de interesses en het gedrag van uw publiek.
• Zoeken naar content stelt merken in staat om influencers te identificeren wiens content overeenkomt met hun waarden en marketingdoelen. Dit maakt het makkelijker om authentieke partnerschappen aan te gaan die waarschijnlijk aanslaan bij zowel het publiek van de influencer als dat van het merk.
• Merken kunnen content search gebruiken om bij te houden waar en hoe ze genoemd worden in verschillende TikTok-video's. Deze mogelijkheid is cruciaal voor het beheren van de merkreputatie, het reageren op feedback van klanten en het op tijd communiceren met de community.
• Met AI Video Search kunnen gebruikers ook video's vinden die overeenkomen met dezelfde tekstuele zoekomschrijving. Dit kan bedrijven in staat stellen om bredere esthetische, culturele en semantische trends eerder te ontdekken dan anderen. Merken kunnen bijvoorbeeld zoeken op "clean girl esthetic", "old money esthetic" of "big US trucks" en video's zien die ongeveer overeenkomen met dat onderwerp om culturele of visuele trends op het platform te detecteren.

*Deze functie is momenteel in Alpha en we zijn achter de schermen voortdurend bezig met het verbeteren ervan. Dus, als je een klant bent, voel je vrij om je feedback te delen!