مع استمرار تطور المشهد الرقمي، لم تعد المتطلبات التقليدية لتحليل الفيديو كافية. واليوم أكثر من أي وقت مضى، تحتاج الشركات إلى أدوات متقدمة تمكّنها من فرز كميات هائلة من محتوى الفيديو بسهولة.

في هذه المدونة، نسلّط الضوء على الأهمية التحويلية للبحث في الفيديو، والدور المحوري لتحليل الصور والنصوص في فكّ تعقيدات استهلاك الوسائط الحديثة.

انضموا إلينا لنكشف لماذا لا يُعدّ البحث في الفيديو بالذكاء الاصطناعي من Exolyt مجرد ميزة إضافية، بل ضرورة أساسية في المشهد الرقمي المتغير اليوم.

مع النمو المتسارع للمحتوى المرئي عبر منصات التواصل الاجتماعي، تحتاج الشركات إلى أدوات متقدمة تُمكّنها من جمع الرؤى القيّمة وتحليلها واستخلاصها وإتاحتها بفاعلية على نطاق أوسع.

ومع ذلك، كثيرًا ما ننشغل بالمؤشرات الكمية ونركّز فقط على البيانات الوصفية مثل الوسوم، ومعدلات التفاعل، وحجم الجمهور، ونغفل عن المحتوى نفسه!

لا يمكننا رصد الاتجاهات والفروقات الدقيقة وفهم ما يفعله الناس وما يقولونه وكيف يبدو سلوك المستخدمين فعليًا إلا من خلال فهم محتوى الفيديو الاجتماعي. فهذا المحتوى قد يكشف عن رؤى نوعية أعمق في إطار الاستماع الاجتماعي، ويمكن تحويلها إلى نتائج عالية الجودة.

النهج الأكثر شيوعًا للبحث في الفيديوهات على وسائل التواصل الاجتماعي:

تعتمد العديد من منصات الفيديو اليوم، بما في ذلك Exolyt، على البحث القائم على العلامات للعثور على مقاطع الفيديو. وفي أنظمة البحث المعتمدة على العلامات، يصنّف المستخدمون مقاطع الفيديو باستخدام علامات أو كلمات مفتاحية محددة تساعد المنصات على فهم ما يحدث داخل الفيديو.

• عندما يبحث المستخدمون عن كلمات مفتاحية تطابق هذه الوسوم تمامًا، يُعرض محتوى ذي صلة. على سبيل المثال، إذا بحث مستخدم عن “دليل سريع لرقصة المون ووك”، فستعرض أنظمة البحث القائمة على الوسوم مقاطع فيديو تحتوي على وسوم مثل “سريع”، “دليل”، “مون ووك”، و“رقص”.

على الرغم من أن هذه الطريقة تبدو مباشرة، فإنها غالبًا لا تقدم نتائج شاملة، خاصةً عندما يستخدم المستخدمون كلمات مفتاحية تفصيلية طويلة الذيل واستعلامات بصيغة العبارات لا تتطابق بالضرورة حرفيًا مع الوسوم المحددة مسبقًا.

• استناداً إلى المثال أعلاه، فإن فيديو بعنوان “تعلّم الحركات الأيقونية لمايكل جاكسون في 5 دقائق” لن يظهر ضمن النتائج لأنه لا يتقاطع إطلاقاً مع عبارة البحث الخاصة بالمستخدم.
• بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يبحث المستخدمون عن كلمات مفتاحية قد لا ترتبط بالموضوع الرئيسي للفيديو. على سبيل المثال، إذا بحث أحد المستخدمين عن «فنان يرتدي قبعة سوداء»، فقد لا يظهر أي فيديو عن مايكل جاكسون في نتائج البحث، لأن من غير المرجح أن تَرِد عبارة «فنان يرتدي قبعة سوداء» في أي مكان ضمن بياناته الوصفية.

السمات الشائعة للمستخدمين:

• قد لا يقوم العديد من صنّاع المحتوى بالإشارة إلى علامتك التجارية أو منتجاتك أو ذكرها، لكنهم يواصلون استخدامها ومشاركة ملاحظات قيّمة عنها بمجرد تضمينها في محتواهم.
• يميل كثير من مستخدمي TikTok إلى استخدام الوسوم والتعليقات التوضيحية بدرجة أقل فأقل. ومع ذلك، لا تزال مقاطع الفيديو الخاصة بهم تُظهر جانبًا مهمًا يسهل إغفاله.

تتطلب هذه التحديات، إلى جانب العديد من التحديات الأخرى، قدرات بحث أكثر تطورًا. لذلك، نهدف إلى إتاحة هذه الإمكانية لك على نطاق واسع من خلال أداة بحث دلالي في الفيديو.

تهدف Exolyt من خلال بحث الفيديو بالذكاء الاصطناعي الجديد إلى معالجة هذه المشكلة بشكل مباشر وجعل المحتوى قابلاً للاكتشاف بسهولة.

بدلاً من البحث المعتمد على الوسوم، نستخدم التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل الإطارات داخل الفيديو، واستخراج محتواها، وإتاحته للبحث النصي.

ينتقل البحث عن الفيديوهات في Exolyt إلى ما هو أبعد من البحث عبر الهاشتاقات والتعليقات التوضيحية، ليعتمد على التحليل الدلالي القادر على رصد جميع الفيديوهات التي قد يتم تفويتها.

نتائجه شاملة، إذ تغطي مقاطع الفيديو التي تظهر فيها منتجاتك على الشاشة حتى وإن لم تكن مميزة بعلامة. كما يمكنك العثور على الإشارات النصية الظاهرة على الشاشة والمرتبطة بعملية البحث، وغير ذلك مما يساعدك على تجميع محتوى الفيديو الأكثر صلة باحتياجاتك.

تستخدم Exolyt أحدث تقنيات التعلّم الآلي لتحويل مقاطع الفيديو إلى متجهات عالية الأبعاد. وتهدف هذه المتجهات إلى التقاط السمات الأكثر تميزًا في الفيديوهات، وبناءً على هذه السمات ننشئ نظام إحداثيات يكون لكل فيديو فيه موقعه الفريد.

هكذا نكشف المحتوى الذي يضيع وسط ضجيج التجارة الإلكترونية والترفيه، عبر رصد أكثر مقاطع الفيديو صلةً باحتياجاتكم.

إليك مثال بسيط باستخدام أشكال وألوان بسيطة -

لنفترض أن لدينا أشكال الأشجار هذه، وكان علينا وصف أوجه الاختلاف والتشابه بينها بفاعلية.

يمكننا ملاحظة أن للأشكال خاصيتين مميزتين: الاستدارة واللون. ويمكننا إنشاء نظام «إحداثيات» تكون فيه «الاستدارة» و«اللون» هما البعدين، ثم وضع هذه الأشكال ضمن هذا النظام على النحو التالي:

كلما اتجهتَ أكثر إلى اليمين، زادت استدارة الأشكال، وكلما اتجهتَ إلى الأعلى، ازدادت الأشكال تنوعًا في الألوان.

يعمل البحث في المحتوى لدينا وفق المبادئ الأساسية نفسها، ولكن بدلاً من الأشكال نستخدم مقاطع الفيديو، وبدلاً من «الاستدارة» و«غنى الألوان»، نستخدم سمات أكثر ارتباطًا بطبيعة المحتوى.

فيما يلي مثال مُبسّط للغاية يوضّح كيفية تمثيل المنهجية بصريًا في سياق مقاطع الفيديو -

يمكننا تصوّر أن أحد الأبعاد يقيس مدى ارتباط الفيديو بـ«مستحضرات التجميل»، بينما يقيس البعد الآخر مدى ارتباطه بـ«الموضة»، ويمكننا استخدام هذين البعدين لرسم خريطة للفيديوهات وقياس مدى تباعدها عن بعضها البعض.

ضع في اعتبارك أن هذا المثال يستخدم بُعدين بسيطين فقط. أما في الواقع، فتعتمد منهجيتنا على مساحات عالية الأبعاد للغاية ومتجهات شديدة التجريد. ويتيح لنا ذلك ربط جميع الفيديوهات ببعضها البعض بدرجة عالية من الدقة، بما يمكّن مستخدمينا من إجراء عمليات بحث دقيقة للغاية عن المحتوى.

كما ذُكر سابقًا، تزداد الحاجة إلى رصد مقاطع الفيديو التي يتم تفويتها بسبب محدودية إمكانات البحث التي لا تحلل محتوى الفيديو بصورة شاملة.

محرك بحث الفيديو بالذكاء الاصطناعي من Exolyt يعالج هذا التحدّي بفضل قدرته على البحث بسرعة عبر كميات ضخمة من محتوى TikTok. وهذا أمر أساسي للشركات التي تدرس سلوك المستخدم والتفاعل الاجتماعي بدقة على مستوى الإطار، من خلال دمج تفاصيل المحتوى بمقاييس الأداء. بالإضافة إلى ذلك:

• يساعدك البحث والاطلاع على مجموعة واسعة من المحتوى المرتبط بأعمالك على فهم أنواع الفيديوهات التي تحقق تفاعلاً أكبر، وتطوير استراتيجيات محتوى تتوافق مع اهتمامات جمهورك وسلوكياته.
• يُمكّن البحث في المحتوى العلامات التجارية من تحديد المؤثرين الذين يتوافق محتواهم مع قيمها وأهدافها التسويقية. وهذا يسهّل بناء شراكات أصيلة من المرجّح أن تلقى صدى لدى جمهور المؤثر وجمهور العلامة التجارية على حد سواء.
• يمكن للعلامات التجارية استخدام البحث في المحتوى لتتبّع أماكن ذكرها وكيفية الإشارة إليها عبر مختلف مقاطع فيديو TikTok. وتُعد هذه الإمكانية أساسية لإدارة سمعة العلامة التجارية، والاستجابة لملاحظات العملاء، والتفاعل مع المجتمع في الوقت المناسب.
• فيما يلي مثال مبسّط للغاية يوضّح كيفية تمثيل المنهجية بصرياً في سياق مقاطع الفيديو -

*هذه الميزة متاحة حاليًا ضمن المرحلة التجريبية Alpha، ونعمل باستمرار على تطويرها وتحسينها في الخلفية. لذا، إذا كنت أحد عملائنا، فلا تتردد في مشاركة ملاحظاتك!