Exolyt 的 AI 视频搜索（Alpha 版）：是什么、为什么以及如何

为什么这种社交视频搜索方法是必要的？

随着社交媒体平台上视频内容的迅猛增长，企业需要先进的工具来有效地捕获、分析、揭示和普及有意义的见解。

然而，我们经常陷入定量指标，只关注标签、参与率和受众规模等元数据，而忽略了内容本身！

只有理解社交视频的内容，我们才能真正认识到趋势和细微差别、人们在做什么、说什么以及用户行为是什么样的。内容可能会揭示更深层次的社交聆听定性见解，这些见解可以转化为高质量的发现。

如今，许多视频平台（包括 Exolyt）都使用基于标签的搜索来查找视频。在基于标签的搜索系统中，用户使用特定标签或关键字对视频进行分类，这有助于平台了解视频中发生的事情。

当用户搜索与这些标签完全匹配的关键字时，就会返回相关内容。例如，如果用户搜索“月球漫步舞蹈快速教程”，基于标签的搜索系统将返回带有“快速”、“教程”、“月球漫步”和“舞蹈”等标签的视频。

虽然简单明了，但这种方法往往无法提供全面的结果，尤其是当用户使用长尾详细关键词和短语类查询时，而这些查询不一定与预定义标签逐字对齐。

参考上面的例子，一个名为“5 分钟内学会迈克尔杰克逊的标志性动作”的视频不会被返回，因为它与用户的搜索查询没有任何重叠。
此外，用户经常搜索与视频主题无关的关键词。例如，如果用户搜索“戴黑帽的表演者”，则可能永远不会返回有关迈克尔·杰克逊的视频，因为该视频不太可能在其元数据的任何地方提及“戴黑帽的表演者”。

这些问题以及其他许多问题都要求改进搜索功能。因此，我们希望通过语义视频搜索工具为您大规模打开这一窗口。

我们不采用基于标签的搜索，而是使用机器学习和人工智能来分析视频中的帧，提取其内容，并使其可以进行基于文本的搜索。

Exolyt 的视频搜索不仅限于标签和标题搜索，还具备语义分析功能，能够捕获所有被遗漏的视频。

搜索结果范围广泛，涵盖了即使未加标签也能在屏幕上显示您的产品的视频。您还可以在屏幕上的文本中找到与您的搜索相关的提及内容，以及更多内容，以帮助您汇总与您的需求最相关的视频内容。

Exolyt 使用尖端的机器学习将视频转换为高维向量。这些向量试图捕捉视频中最明显的特征，并基于这些特征创建一个坐标系，其中每个视频都有自己独特的位置。

这就是我们如何通过捕捉最符合您需求的视频来发现迷失在电子商务和娱乐迷雾中的内容。

这是一个使用简单形状和颜色的简单示例 -

假设我们有这些树形，并且必须有效地描述它们的差异和相似之处。

我们可以看到形状有两个不同的属性：圆度和颜色。我们可以创建一个“坐标”系统，其中“圆度”和“颜色”是维度，并将这些形状放置在该坐标系中，如下所示：

越往右，形状的圆度就越大，越往上，形状的颜色就越丰富多彩。

我们的内容搜索基于相同的基本原理，但是，我们使用视频而不是形状，使用更多特定于内容的特征而不是“圆度”和“色彩度”。

以下是一个非常简单的例子，说明如何在视频中直观地展示该方法 -

我们可以想象，一个维度衡量视频的“美观”性，而另一个维度衡量视频的“时尚”性，我们可以使用这些维度来映射视频并衡量它们彼此之间的距离。

请记住，此示例仅使用两个非常简单的维度。实际上，我们的方法使用极高维空间和非常抽象的向量。这使我们能够以非常详细的方式将所有视频相互关联，并使我们的用户能够进行高精度内容搜索。

如前所述，由于搜索潜力有限且无法全面分析视频内容，因此越来越需要捕获那些被遗漏的视频。

Exolyt 的 AI 视频搜索通过快速搜索大量 TikTok 内容的能力解决了这个问题，这对于逐帧研究用户和社交行为、将内容细节与性能指标相结合的公司来说非常重要。此外：

搜索和查看与您的业务相关的各种内容有助于您更好地了解哪些类型的视频能够获得关注，并推广符合受众兴趣和行为的内容策略。
内容搜索使品牌能够识别内容符合其价值观和营销目标的网红。这使得建立真正的合作伙伴关系变得更加容易，这种合作伙伴关系可能会引起网红和品牌受众的共鸣。
品牌可以使用内容搜索来跟踪他们在各种 TikTok 视频中被提及的位置和方式。此功能对于管理品牌声誉、响应客户反馈以及及时与社区互动至关重要。
AI 视频搜索还允许用户查找与相同文本搜索描述相匹配的视频。这可能使公司能够先于其他人发现更广泛的审美、文化和语义趋势。例如，品牌可以搜索“干净的女孩审美”、“老钱审美”或“美国大卡车”，并查看与该主题大致匹配的视频，以检测整个平台的文化或视觉趋势。

*此功能目前处于 Alpha 阶段，我们正在幕后不断改进。因此，如果您是客户，请随时分享您的反馈！