I takt med att den digitala världen fortsätter att utvecklas räcker inte längre de traditionella kraven på videoanalys. Nu, mer än någonsin, kräver företag sofistikerade verktyg som enkelt kan gå igenom stora mängder videoinnehåll.

I den här bloggen fördjupar vi oss i videosökningens omvälvande betydelse och den oumbärliga roll som bild- och textanalys spelar för att dechiffrera den moderna mediekonsumtionens intriger.

Följ med oss när vi avslöjar varför Exolyts AI Video Search inte bara är en extra funktion utan en nödvändighet i dagens dynamiska digitala landskap.

Med den exponentiella tillväxten av videoinnehåll på sociala medieplattformar behöver företag avancerade verktyg för att effektivt fånga, analysera, avslöja och demokratisera meningsfulla insikter.

Men vi fastnar ofta i kvantitativa mätvärden och fokuserar enbart på metadata som hashtags, engagemangsnivåer och publikstorlek, och förbiser själva innehållet!

Det är bara genom att förstå innehållet i en social video som vi verkligen kan se trender och nyanser, vad människor gör och säger och hur användarnas beteende ser ut. Innehållet kan potentiellt avslöja djupare kvalitativa insikter om social listening som kan formuleras till kvalitetsresultat.

Vanligaste sättet att söka efter sociala videor:

Många videoplattformar idag, inklusive Exolyt, använder taggbaserad sökning för att hitta videor. I taggbaserade söksystem kategoriserar användarna videor med hjälp av specifika taggar eller nyckelord som hjälper plattformarna att förstå vad som händer i videon.

• När användare söker efter nyckelord som exakt matchar dessa taggar returneras relevant innehåll. Om en användare till exempel söker efter "quick tutorial for moonwalk dance", skulle taggbaserade söksystem returnera videor med taggar som "quick", "tutorial", "moonwalk" och "dance".

Den här metoden är enkel men ger ofta inte heltäckande resultat, särskilt inte när användarna använder detaljerade sökord med lång svans och frasliknande frågor som inte nödvändigtvis överensstämmer ordagrant med fördefinierade taggar.

• Med hänvisning till exemplet ovan skulle en video med titeln "Learn Michael Jackson's Iconic Moves in 5 Minutes" inte returneras eftersom den inte skulle ha någon överlappning med användarens sökfråga.
• Dessutom söker användare ofta efter nyckelord som kanske inte är relaterade till videons huvudämne. Om en användare till exempel söker efter en "artist som bär en svart hatt" kanske en video om Michael Jackson aldrig returneras eftersom det är osannolikt att den nämner "artist som bär en svart hatt" någonstans i sina metadata.

Gemensamma användarattribut:

• Många innehållsskapare kanske inte taggar eller nämner ditt varumärke eller dina produkter, men de fortsätter att använda dem och delar med sig av intressant feedback genom att bara lyfta fram dem.
• Många TikTok'ers tenderar att använda hashtags och bildtexter mindre och mindre. Men deras videor visar fortfarande upp något viktigt som är lätt att missa.

Dessa frågor, bland många andra, kräver förbättrade sökfunktioner. Därför vill vi öppna det fönstret för dig i stor skala med ett semantiskt verktyg för videosökning.

Exolyts nya AI Video Search försöker lösa just detta problem och göra innehåll lätt att upptäcka.

Istället för taggbaserad sökning använder vi maskininlärning och artificiell intelligens för att analysera bildrutor i videon, extrahera deras innehåll och göra dem tillgängliga för textbaserad sökning.

Exolyts videosökning går från hashtag- och bildtextsökning till semantisk analys som kommer att kunna fånga upp alla videor som missas.

Resultaten är omfattande och omfattar videor som visar dina produkter på skärmen trots att de inte är taggade. Du kan också hitta omnämnanden i texten på skärmen som är relaterade till din sökning och mer för att hjälpa dig att samla videoinnehåll som är mest relevant för dina behov.

Exolyt använder banbrytande maskininlärning för att konvertera videor till högdimensionella vektorer. Dessa vektorer försöker fånga de mest distinkta funktionerna i videorna, och baserat på dessa funktioner skapar vi ett koordinatsystem där varje video har sin egen unika plats.

Det är så vi hittar innehåll som försvunnit i dimman av e-handel och underhållning genom att ta fram de mest relevanta filmerna för dina behov.

Här är ett enkelt exempel med enkla former och färger.

Tänk om vi hade dessa trädformer och var tvungna att beskriva deras skillnader och likheter på ett effektivt sätt.

Vi kan se att formerna har två olika egenskaper: rundhet och färg. Vi kan skapa ett "koordinatsystem" där "rundhet" och "färg" är dimensionerna och placera dessa former i koordinatsystemet så här:

Ju längre åt höger man kommer, desto rundare blir formerna, och ju längre upp man kommer, desto mer färgstarka blir formerna.

Vår innehållssökning bygger på samma grundläggande principer, men i stället för former använder vi videor och i stället för "rundhet" och "färgrikedom" använder vi mer innehållsspecifika egenskaper.

Här är ett förenklat exempel på hur metoden kan visualiseras i samband med videofilmerna

Vi kan tänka oss att en dimension mäter videons "kosmetiska" egenskaper medan den andra mäter dess "mode" egenskaper, och vi kan använda dessa dimensioner för att kartlägga videorna och mäta hur långt de är från varandra.

Tänk på att det här exemplet bara använder två mycket enkla dimensioner. I själva verket använder vår metodik extremt högdimensionella rum och mycket abstrakta vektorer. Detta gör att vi kan relatera alla videor till varandra på ett mycket detaljerat sätt och ger våra användare möjlighet att göra innehållssökningar med hög precision.

Som tidigare nämnts finns det ett ökande behov av att fånga upp videor som missas på grund av begränsad sökpotential som inte analyserar videoinnehållet holistiskt.

Exolyts AI Video Search löser detta problem genom sin förmåga att snabbt söka i stora volymer TikTok-innehåll, vilket är viktigt för företag som studerar användarnas och det sociala beteendet, bildruta för bildruta, och blandar innehållsspecifikationer med prestationsmätningar. Dessutom:

• Genom att söka efter och visa ett brett utbud av innehåll som är relevant för ditt företag kan du bättre förstå vilka typer av videor som får genomslag och främja innehållsstrategier som överensstämmer med din publiks intressen och beteenden.
• Content search gör det möjligt för varumärken att identifiera influencers vars innehåll stämmer överens med deras värderingar och marknadsföringsmål. Detta gör det lättare att skapa autentiska partnerskap som sannolikt kommer att resonera med både influencerns och varumärkets målgrupper.
• Varumärken kan använda innehållssökning för att spåra var och hur de nämns i olika TikTok-videor. Den här funktionen är avgörande för att hantera varumärkets rykte, svara på kundfeedback och engagera sig i samhället i tid.
• AI Video Search gör det också möjligt för användare att hitta videor som matchar samma textuella sökbeskrivning. Detta kan göra det möjligt för företag att upptäcka bredare estetiska, kulturella och semantiska trender före alla andra. Till exempel kan varumärken söka efter "clean girl aesthetic", "old money aesthetic" eller "big US trucks" och se videor som ungefär matchar det ämnet för att upptäcka kulturella eller visuella trender över hela plattformen.

*Den här funktionen är för närvarande i Alpha och vi förbättrar den kontinuerligt bakom kulisserna. Så om du är kund är du välkommen att dela med dig av din feedback!