Naarmate het digitale landschap zich verder ontwikkelt, volstaan de traditionele eisen aan videoanalyse niet langer. Meer dan ooit hebben organisaties behoefte aan geavanceerde tools die moeiteloos grote hoeveelheden videocontent kunnen doorgronden.

In deze blog gaan we dieper in op het transformerende belang van videozoekopdrachten en de onmisbare rol van beeld- en tekstanalyse bij het doorgronden van de complexiteit van modern mediagebruik.

Ontdek samen met ons waarom Exolyt’s AI Video Search niet zomaar een extra functionaliteit is, maar een noodzaak in het dynamische digitale landschap van vandaag.

Met de exponentiële groei van videocontent op socialmediaplatforms hebben organisaties geavanceerde tools nodig om relevante inzichten efficiënt vast te leggen, te analyseren, zichtbaar te maken en breed toegankelijk te maken.

We raken echter vaak te veel gefocust op kwantitatieve metrics, zoals hashtags, engagementratio's en doelgroepomvang, waardoor de content zelf over het hoofd wordt gezien!

Alleen door de inhoud van een social video te begrijpen, kunnen we trends en nuances echt herkennen, zien wat mensen doen en zeggen, en inzicht krijgen in hoe gebruikers zich gedragen. De content kan waardevolle kwalitatieve social listening-inzichten blootleggen die kunnen worden vertaald naar onderbouwde bevindingen.

Meest gebruikte aanpak voor het zoeken naar social video:

Veel videoplatforms, waaronder Exolyt, gebruiken vandaag de dag tag-gebaseerd zoeken om video's te vinden. In systemen voor tag-gebaseerd zoeken categoriseren gebruikers video's met specifieke tags of zoekwoorden, zodat platforms beter begrijpen wat er in de video gebeurt.

• Wanneer gebruikers zoeken op zoekwoorden die exact overeenkomen met deze tags, wordt relevante content weergegeven. Bijvoorbeeld: als een gebruiker zoekt op “quick tutorial for moonwalk dance,” zouden op tags gebaseerde zoeksystemen video's tonen met tags zoals “quick,” “tutorial,” “moonwalk,” en “dance."

Hoewel deze methode eenvoudig is, levert ze vaak geen volledig beeld op, vooral wanneer gebruikers long-tail zoekwoorden en gedetailleerde zoekopdrachten in zinsvorm gebruiken die niet per se 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 in de resultaten verschijnen, omdat er geen enkele overlap is met de zoekopdracht van de gebruiker.
• Daarnaast zoeken gebruikers vaak naar zoektermen die niet direct aansluiten op het hoofdonderwerp van de video. Als iemand bijvoorbeeld zoekt naar “artiest met een zwarte hoed”, wordt een video over Michael Jackson mogelijk helemaal niet getoond, omdat “artiest met een zwarte hoed” waarschijnlijk nergens in de metadata wordt genoemd.

Veelvoorkomende gebruikerskenmerken:

• Veel content creators taggen of noemen je merk of producten mogelijk niet, maar ze blijven ze wel gebruiken en delen waardevolle feedback door ze simpelweg in hun content te laten zien.
• Veel TikTok-creators gebruiken hashtags en captions steeds minder. Toch laten hun video's nog altijd iets belangrijks zien dat gemakkelijk over het hoofd wordt gezien.

Deze uitdagingen vragen, naast vele andere, om betere zoekmogelijkheden. Daarom willen we dat venster voor u op schaal openen met een tool voor semantisch zoeken in video's.

De nieuwe AI Video Search van Exolyt is ontwikkeld om precies dit hierboven beschreven probleem op te lossen en maakt content eenvoudig vindbaar.

In plaats van zoeken op basis van tags gebruiken we machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om videoframes te analyseren, de inhoud te herkennen en die te ontsluiten voor tekstgebaseerd zoeken.

De videozoekfunctie van Exolyt gaat verder dan zoeken op hashtags en captions, met semantische analyse die ook alle video's vindt die anders buiten beeld blijven.

De resultaten zijn uitgebreid en omvatten ook video's waarin uw producten in beeld komen, zelfs als ze niet zijn getagd. U kunt daarnaast tekstvermeldingen op het scherm vinden die relevant zijn voor uw zoekopdracht, plus meer signalen om videocontent te bundelen die het meest relevant is voor uw behoeften.

Exolyt gebruikt geavanceerde machine learning om video's om te zetten in hoogdimensionale vectoren. Deze vectoren zijn ontworpen om de meest onderscheidende kenmerken van video's vast te leggen. Op basis van die kenmerken creëren we een coördinatensysteem waarin elke video een eigen, unieke positie krijgt.

Zo halen we content uit de mist van e-commerce en entertainment naar voren door de meest relevante video's voor uw behoeften vast te leggen.

Hier is een eenvoudig voorbeeld met simpele vormen en kleuren -

Stel dat we deze boomstructuren hadden en hun verschillen en overeenkomsten helder moesten beschrijven.

We zien dat vormen twee onderscheidende eigenschappen hebben: rondheid en kleur. We kunnen een ‘coördinatenstelsel’ maken waarin ‘rondheid’ en ‘kleur’ de dimensies zijn, en deze vormen daar als volgt in plaatsen:

Hoe verder naar rechts, hoe ronder de vormen worden, en hoe verder omhoog, hoe kleurrijker de vormen worden.

Onze contentzoekfunctie werkt volgens dezelfde basisprincipes. Alleen gebruiken we in plaats van vormen video's, en in plaats van 'rondheid' en 'kleurgebruik' contentspecifieke kenmerken.

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

We kunnen ons voorstellen dat de ene dimensie meet hoe ‘cosmetisch’ een video is, terwijl de andere meet hoe ‘modegericht’ die is. Zo kunnen we de video’s in kaart brengen en meten hoe ver ze van elkaar af liggen.

Houd er rekening mee dat dit voorbeeld slechts twee zeer eenvoudige dimensies gebruikt. In de praktijk werkt onze methodologie met ruimtes met een zeer groot aantal dimensies en sterk abstracte vectoren. Daardoor kunnen we alle video's op een zeer gedetailleerd niveau met elkaar in verband brengen en gebruikers content met hoge precisie laten doorzoeken.

Zoals eerder aangegeven, is er een groeiende behoefte om video's te detecteren die nu buiten beeld blijven door beperkte zoekmogelijkheden die videocontent niet integraal analyseren.

Exolyt’s AI Video Search lost dit probleem op met de mogelijkheid om grote hoeveelheden TikTok-content snel te doorzoeken. Dat is essentieel voor bedrijven die gebruikersgedrag en sociale dynamiek frame-voor-frame onderzoeken, waarbij inhoudelijke kenmerken worden gekoppeld aan prestatiecijfers. Daarnaast:

• Het zoeken en bekijken van een breed scala aan voor uw business relevante content helpt u beter te begrijpen welke typen video's tractie krijgen en ondersteunt contentstrategieën die aansluiten op de interesses en het gedrag van uw doelgroep.
• Met zoeken op content kunnen merken influencers identificeren van wie de content aansluit bij hun merkwaarden en marketingdoelstellingen. Zo wordt het eenvoudiger om authentieke samenwerkingen aan te gaan die waarschijnlijk aanslaan bij zowel het publiek van de influencer als dat van het merk.
• Merken kunnen content search gebruiken om te volgen waar en hoe ze in verschillende TikTok-video’s worden genoemd. Deze functionaliteit is essentieel voor het managen van de merkreputatie, tijdig reageren op klantfeedback en het op het juiste moment aangaan van de dialoog met de community.
• AI Video Search stelt gebruikers ook in staat video's te vinden die aansluiten op een tekstuele zoekopdracht. Dit kan bedrijven in staat stellen om bredere esthetische, culturele en semantische trends eerder dan anderen te ontdekken. Merken kunnen bijvoorbeeld zoeken op "clean girl aesthetic", "old money aesthetic" of "grote Amerikaanse pick-ups" en vervolgens video's zien die grofweg bij dat thema passen, om culturele of visuele trends platformbreed te identificeren.

*Deze functie bevindt zich momenteel in de alfafase en we verbeteren deze achter de schermen voortdurend. Bent u klant? Dan horen we uw feedback graag!