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我们给自己设定了一个挑战:我们能否使用机器学习来减少寻找完美图像所需的时间?

挪威剧作家易卜生(Henrik Ibsen)说过:“千言万语不如一件事”,尽管作家苔丝·弗兰德斯(Tess Flanders)说得更简洁:“用一幅画。”胜过千言万语。”

随着数字内容不断争夺我们的注意力,这一点比以往任何时候都更加真实。你可能会注意到并阅读哪一篇社交文章——一堵密密麻麻的文字墙还是一张引人入胜的图片?

这不仅仅是为了吸引眼球。我们从研究中了解到移情作用的营销这些图片可以引起情感反应,反过来,让你的观众更容易接受你的信息和你想要鼓励的行动。

为您的内容找到合适的图像可能是棘手的

如果图像是如此重要,那么营销团队应该投入大量精力去寻找完美的图像来陪伴他们的内容。令人惊讶的是,情况并非总是如此。图片通常是事后才想到的,在副本完成后的最后一分钟才提供。任何营销人员都知道,有时在共享的网络驱动器和股票库中搜索可能是一项乏味的任务。

即使是拥有良好的数字资产管理(DAM)解决方案的团队,找到合适的图像也需要时间。它需要经验和同理心。毕竟,你要找的是能吸引观众的形象,而不仅仅是你自己喜欢的形象。

为新内容找到完美的图像是必要的,但耗时——这正是我们希望在Bright解决的问题类型!我们与布赖顿合作机器学习专家聪明为了解决这个问题,我们进行了一个代号为KAPOW的研发项目。

KAPOW的首要目标之一是了解从人们开始为他们的新内容寻找图像到他们最终选择一个使其成为已发表文章的图像的过程。然后我们将使用机器学习来看看我们是否能缩短这一旅程。

从那里,我们将努力改进结果,测量,学习,然后重复。

现有的人工智能功能是有帮助的,但它们也有其局限性

我们为小型团队提供的DAM解决方案Dash已经提供了人工智能驱动的“内容搜索”功能。这允许内容营销人员复制粘贴他们的文章到一个弹出的文本框,然后看到相关的图片和视频。

Dash的人工智能搜索功能

Dash目前的搜索功能生成相关关键词,然后利用这些关键词搜索存储在客户库中的照片和视频的元数据。

例如,让我们以我们今年早些时候的一篇博文的前两段为例,这篇博文讲述了在冠状病毒封锁期间保护公司文化的重要性。

当我们使用Dash的“内容搜索”功能时,算法会生成以下关键字:“行为科学”、“心理学”、“行动(哲学)”、“人类活动”和“社会心理学”。

就描述文章文本的关键词而言,这是相当不错的。根据你的Dash账户中的内容,使用这些关键字搜索返回的图像甚至可能适合在博客中使用。但是,这些关键词都是抽象概念,这使得找到一个与之相关的图像变得困难。当你再看看我们的内容作者Emma为博客挑选的图片时,她选择了我们的员工在公司演示会上放松的照片,以及我们在Zoom电话会议上的拼贴画。我们现有的人工智能如何才能像艾玛那样在一瞬间建立起联想呢?这只是我们试图将这个过程自动化时所面临的挑战之一。

我们认为KAPOW是成功的,我们将开发的新功能应该比Dash现有的搜索功能更能吸引用户。

如果人工智能能够在学习使用哪些博客图片时自学呢?

观众价值的真实性。他们想要看到与自己有关的人的照片,而不是看起来完美的库存照片模特,他们不喜欢任何看起来陈腐或俗气的东西。如果你正在写一篇关于瑜伽的好处的文章,并通过情绪分析来寻找瑜伽的图片,它可能会让你想起某人做莲花姿势的照片。这是一个显而易见的选择——太明显了。我们认为有经验的内容作者可能会选择更切题的图像,比如令人放松的山景。

这就是挑战所在。通过检查网上已经存在的博客文章,以及伴随这些文章的图片,我们的机器学习模型能否学习到文本和有经验的人会为其选择的图片类型之间的关系?

这正是我们想要弄清楚的。看这个空间!

调用内容创造者:如果你愿意帮助我们测试这个新功能,取得联系

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