Kun digitaalinen maailma kehittyy jatkuvasti, perinteiset videoanalytiikan vaatimukset eivät enää riitä. Yritykset vaativat nyt enemmän kuin koskaan kehittyneitä työkaluja, jotka voivat helposti seuloa valtavia määriä videosisältöä.

Tässä blogissa perehdymme videohaun mullistavaan merkitykseen sekä kuva- ja tekstianalyysin korvaamattomaan rooliin nykyaikaisen mediakulutuksen kiemuroiden tulkinnassa.

Liity seuraamme, kun paljastamme, miksi Exolytin tekoälyvideohaku ei ole vain lisäominaisuus vaan välttämättömyys nykypäivän dynaamisessa digitaalisessa ympäristössä.

Sosiaalisen median alustoilla videosisällön räjähdysmäisen kasvun myötä yritykset tarvitsevat kehittyneitä työkaluja, joilla ne voivat tehokkaasti tallentaa, analysoida, paljastaa ja demokratisoida merkityksellisiä tietoja.

Jäämme kuitenkin usein kiinni määrällisistä mittareista ja keskitymme vain metatietoihin, kuten hashtageihin, sitoutumisasteeseen ja yleisön kokoon, ja unohdamme itse sisällön!

Vain ymmärtämällä sosiaalisen videon sisältöä voimme todella tunnistaa trendejä ja vivahteita, mitä ihmiset tekevät ja sanovat ja miltä käyttäjien käyttäytyminen näyttää. Sisältö voi mahdollisesti paljastaa syvempiä sosiaalisen kuuntelun laadullisia oivalluksia, jotka voidaan muotoilla laadukkaiksi havainnoiksi.

Yleisin lähestymistapa sosiaaliseen videohakuun:

Monet videoalustat, kuten Exolyt, käyttävät nykyään tunnisteisiin perustuvaa hakua videoiden löytämiseen. Tunnisteisiin perustuvissa hakujärjestelmissä käyttäjät luokittelevat videoita käyttämällä tiettyjä tunnisteita tai avainsanoja, jotka auttavat alustoja ymmärtämään, mitä videon sisällä tapahtuu.

• Kun käyttäjät hakevat avainsanoja, jotka vastaavat täsmälleen näitä tageja, hakutuloksissa näytetään aiheeseen liittyvää sisältöä. Jos käyttäjä esimerkiksi hakee “nopea moonwalk-tanssin opastus”, tageihin perustuvat hakujärjestelmät palauttavat videoita, joiden tageissa esiintyvät esimerkiksi “nopea”, “opastus”, “moonwalk” ja “tanssi.”

Vaikka tämä menetelmä on suoraviivainen, se ei useinkaan anna kattavia tuloksia, erityisesti silloin, kun käyttäjät käyttävät yksityiskohtaisia pitkän aikavälin avainsanoja ja fraasimaisia kyselyjä, jotka eivät välttämättä vastaa sanasta sanaan ennalta määriteltyjä tunnisteita.

• Esimerkin perusteella videota nimeltä ”Opi Michael Jacksonin ikoniset liikkeet 5 minuutissa” ei palautettaisi, koska se ei vastaisi lainkaan käyttäjän hakukyselyä.
• Lisäksi käyttäjät hakevat usein avainsanoilla, jotka eivät välttämättä liity videon pääaiheeseen. Esimerkiksi jos käyttäjä hakee ”esiintyjä mustassa hatussa”, Michael Jacksonia käsittelevä video ei välttämättä koskaan näy hakutuloksissa, koska sen metatiedoissa tuskin mainitaan missään ”esiintyjä mustassa hatussa”.

Yleiset käyttäjäominaisuudet:

• Monet sisällöntuottajat eivät ehkä merkitse tai mainitse brändiäsi tai tuotteitasi, mutta he käyttävät niitä edelleen ja jakavat mielenkiintoista palautetta vain esittelemällä niitä.
• Monet TikTokin käyttäjät käyttävät hashtageja ja kuvatekstejä yhä harvemmin. Heidän videoissaan näkyy kuitenkin edelleen jotain tärkeää, joka jää helposti huomaamatta.

Nämä ja monet muut seikat edellyttävät parempia hakuominaisuuksia. Haluamme siis avata tämän ikkunan sinulle semanttisella videohakutyökalulla.

Exolytin uusi AI Video Search on suunniteltu ratkaisemaan juuri tämän edellä kuvatun haasteen ja tekemään sisällöistä helposti löydettäviä.

Tagipohjaisen haun sijaan hyödynnämme koneoppimista ja tekoälyä analysoidaksemme videon yksittäisiä ruutuja, tunnistaaksemme niiden sisällön ja tehdäksemme sen haettavaksi tekstipohjaisella haulla.

Exolytin videohaku siirtyy hashtag- ja kuvatekstihakua pidemmälle semanttiseen analyysiin, jonka avulla pystytään ottamaan talteen kaikki videot, jotka jäävät huomaamatta.

Sen tulokset ovat laajoja ja kattavat videot, joissa tuotteesi näkyvät ruudulla, vaikka niitä ei ole merkitty. Voit myös löytää hakuusi liittyviä mainintoja ruudulla näkyvästä tekstistä ja muuta, mikä auttaa sinua yhdistämään tarpeisiisi parhaiten soveltuvaa videosisältöä.

Exolyt käyttää huippuluokan koneoppimista videoiden muuntamiseen korkea-ulotteisiksi vektoreiksi. Nämä vektorit pyrkivät vangitsemaan videoiden selkeimmät piirteet, ja näiden piirteiden perusteella luomme koordinaattijärjestelmän, jossa jokaisella videolla on oma ainutlaatuinen paikkansa.

Näin löydämme sähköisen kaupankäynnin ja viihteen sumussa hukassa olevan sisällön keräämällä tarpeisiisi sopivimmat videot.

Tässä on yksinkertainen esimerkki, jossa käytetään perusmuotoja ja värejä -

Oletetaan, että meillä on nämä puunmuodot ja meidän pitäisi kuvata niiden eroja ja yhtäläisyyksiä tehokkaasti.

Näemme, että muodoilla on kaksi erillistä ominaisuutta: pyöreys ja väri. Voisimme luoda "koordinaatiston", jossa "pyöreys" ja "väri" ovat ulottuvuuksia, ja sijoittaa nämä muodot koordinaatistoon seuraavasti:

Mitä pidemmälle oikealle menet, sitä pyöreämmäksi muodot muuttuvat, ja mitä ylemmäs menet, sitä värikkäämmiksi muodot muuttuvat.

Sisällönhakumme toimii samoilla perusperiaatteilla, mutta muotojen sijaan käytämme videoita ja "pyöreyden" ja "värikkyyden" sijaan käytämme enemmän sisältökohtaisia ominaisuuksia.

Tässä on yksinkertaistettu esimerkki siitä, miten menetelmä voidaan havainnollistaa videoiden kontekstissa -

Voimme kuvitella, että yksi ulottuvuus mittaa videon "kosmeettisuutta" ja toinen sen "muotia", ja voimme käyttää näitä ulottuvuuksia videoiden kartoittamiseen ja sen mittaamiseen, kuinka kaukana ne ovat toisistaan.

Muista, että tässä esimerkissä käytetään vain kahta hyvin yksinkertaista ulottuvuutta. Todellisuudessa menetelmämme käyttää erittäin suuria ulottuvuuksia ja hyvin abstrakteja vektoreita. Näin voimme suhteuttaa kaikki videot toisiinsa hyvin yksityiskohtaisesti ja antaa käyttäjillemme mahdollisuuden tehdä erittäin tarkkoja sisältöhakuja.

Kuten aiemmin mainittiin, on yhä suurempi tarve saada talteen videoita, jotka jäävät huomaamatta, koska hakupotentiaali on rajallinen eikä videosisältöä analysoida kokonaisvaltaisesti.

Exolytin AI Video Search ratkaisee tämän haasteen mahdollistamalla suurten TikTok-sisältömäärien nopean läpikäynnin. Tämä on erityisen tärkeää yrityksille, jotka analysoivat käyttäjä- ja sosiaalista käyttäytymistä ruutu ruudulta yhdistäen sisällön yksityiskohdat suorituskykymittareihin. Lisäksi:

• Kun etsit ja katselet laajaa valikoimaa yrityksesi kannalta merkityksellistä sisältöä, voit ymmärtää paremmin, minkä tyyppiset videot saavat vetovoimaa, ja edistää sisältöstrategioita, jotka vastaavat yleisösi kiinnostuksen kohteita ja käyttäytymistä.
• Sisältöhaun avulla brändit voivat tunnistaa vaikuttajia, joiden sisältö vastaa niiden arvoja ja markkinointitavoitteita. Näin on helpompi solmia aitoja kumppanuuksia, jotka todennäköisesti saavat vastakaikua sekä vaikuttajan että brändin yleisön keskuudessa.
• Tuotemerkit voivat seurata sisältöhaun avulla, missä ja miten ne mainitaan eri TikTok-videoissa. Tämä ominaisuus on ratkaisevan tärkeä brändin maineen hallinnassa, asiakaspalautteeseen vastaamisessa ja yhteydenpidossa yhteisöön ajoissa.
• AI-videohaku auttaa käyttäjiä löytämään myös videoita, jotka vastaavat samaa tekstipohjaista hakukuvausta. Tämä voi antaa yrityksille mahdollisuuden tunnistaa laajempia esteettisiä, kulttuurisia ja semanttisia trendejä ennen muita. Esimerkiksi brändit voivat hakea termeillä "clean girl aesthetic", "old money aesthetic" tai "big US trucks" ja nähdä videoita, jotka vastaavat aihetta yleisellä tasolla. Näin ne voivat tunnistaa alustalla nousevia kulttuurisia ja visuaalisia trendejä.

*Tämä ominaisuus on tällä hetkellä Alpha-tilassa, ja parannamme sitä jatkuvasti kulissien takana. Jos siis olet asiakas, voit jakaa palautetta!