Тегирование — это процесс присвоения меток или ключевых слов элементам, например изображениям, статьям или видео, с целью их классификации, организации и извлечения более эффективно. Он широко используется в различных областях, включая социальные сети, веб-сайты и системы управления контентом, для улучшения возможностей поиска и навигации. Например, в Martech Zone теги обеспечивают превосходные результаты внутреннего поиска, повышают релевантность связанных сообщений, а также предоставляют соответствующие статьи, относящиеся к каждому из них. акроним на сайте.
Поскольку искусственный интеллект (ИИ) стала неотъемлемой частью маркировки активов и, в целом, мультимодальных систем распознавания активов, ее влияние на создателей контента и маркетологов становится все более важным. Передовой автоматическая пометка позволяет сделать теги активов видимыми и доступными, и без них вы не сможете должным образом хранить, утилизировать и повторно использовать свои активы.
Как работает автоматическая пометка?
Автоматическая пометка — это популярная функция, которая позволяет назначать определенные теги активам определенной или любой модальности. Другими словами, функция выделяет активы, анализирует и выдает все необходимые теги. Естественно, возможности систем автоматической маркировки будут напрямую зависеть от ИИ, на котором они основаны. Более простые версии могут работать с одной модальностью — изображениями и фотографиями, текстом, аудио, видео и т. д. В своем наиболее мощном развертывании мультимодальная технология ИИ может маркировать различные типы медиа, используя различные методы и алгоритмы, адаптированные к конкретным характеристикам любого середина:
- Текст: Для текстового контента методы на основе ИИ, такие как обработка естественного языка (НЛП), а алгоритмы машинного обучения могут анализировать и определять ключевые слова, фразы и темы в контенте. Такие методы, как моделирование темы, распознавание именованных сущностей и анализ тональности, могут помочь в создании тегов, представляющих основные темы и элементы контента.
- Картинки: ИИ может использовать такие методы, как компьютерное зрение и алгоритмы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (Си-Эн-Эн) для анализа и идентификации объектов, сцен и закономерностей на изображениях. Модели распознавания изображений и обнаружения объектов могут генерировать теги на основе идентифицированных элементов изображений. Например, система ИИ может пометить изображение с собакой, парком и мячом такими тегами, как собака, парки мяч.
- Аудио: Для аудиоконтента ИИ может использовать такие методы, как распознавание речи, для преобразования произносимых слов в текст, а затем использовать НЛП и алгоритмы машинного обучения для анализа текста и создания тегов. Кроме того, ИИ может определять такие особенности, как музыкальный жанр, настроение или конкретные инструменты, анализируя звуковые паттерны и характеристики.
- Видео: ИИ может маркировать видеоконтент, комбинируя методы, используемые для маркировки аудио и изображений. ИИ может анализировать визуальные элементы в кадрах видео, используя компьютерное зрение и глубокое обучение (DL) алгоритмы, в то время как распознавание речи и НЛП могут обрабатывать и маркировать аудиоконтент. ИИ также может обнаруживать и помечать определенные действия, события или сцены в видео на основе анализа как визуальных, так и звуковых компонентов.
- Смешанная техника: Для контента, который содержит комбинацию различных типов мультимедиа, ИИ может использовать комплексный подход для анализа и маркировки каждого компонента по отдельности, а затем генерировать теги, представляющие весь контент. Этот процесс может включать использование НЛП для текста, компьютерного зрения для изображений и распознавания речи для аудио.
Сегодня мультимодальные ИИ, способные анализировать различную информацию, становятся все более и более совершенными в рамках уже используемых в ней топовых решений. С помощью более продвинутого ИИ можно добиться более высокой точности автоматической пометки и получить больше возможностей для настройки системы. Также из-за МЛ алгоритмы, можно получить еще лучшие результаты с помощью автоматизации тегов.
Как автоматическая пометка используется производителями контента
Но зачем нам в конце концов помечать наши активы? Почему бы просто не оставить их как есть, сохранить в соответствующих папках? Потому что сегодня это невозможно, когда речь идет о всестороннем обмене информацией, который требует огромного количества специализированного контента. Чтобы сократить время производства, маркетологи должны придерживаться практики модульного контента, ориентированного на шаблоны, и, конечно же, также автоматизировать ряд процессов.
Глобальные фармацевтические компании часто имеют дело с большим объемом контента, который необходимо хранить, повторно использовать, проверять и удалять. Каждая маленькая часть контента имеет свою особую ценность, и теги помогают нам выделить ее. Однако автопометка не дает 100% результатов и обычно показывает точность на уровне 80% – 90%. Некоторая работа по-прежнему возлагается на человека-оператора, и тем не менее скорость и мощность машинной маркировки, которая выполняется практически мгновенно, полностью оправдывают затраченные усилия.
Исходя из моей собственной практики, правильно помеченная база активов может иметь большое значение.
- Маркировка позволяет удобный поиск и доступ. Независимо от того, находятся ли все активы в централизованной системе, администратор может установить уровни доступа для разных пользователей на основе тегов доступа к активам.
- Теги настоятельно рекомендуют повторно использовать контент поскольку на практике это полностью защищает ваши активы от потери. В то же время ваш писатель и дизайнер получают мгновенный доступ ко всем соответствующим креативам, которые можно использовать повторно.
Итак, вы уже видите, как автоматическая пометка способствует глобальной согласованности контента, делая все активы видимыми и предоставляя информацию об их функциях. Когда мы говорим о согласованности, мы также часто предполагаем определенную согласованность для всех брендов. И именно расширенное тегирование помогает определить необходимый контент для локализации на новых рынках.
Преимущества маркировки автомобилей с помощью ИИ
Автоматическая пометка на основе ИИ имеет ряд преимуществ:
- Эффективность: Алгоритмы ИИ могут анализировать и маркировать контент гораздо быстрее, чем люди, что делает его более эффективным по времени, особенно для больших наборов данных.
- Последовательность: Системы на основе ИИ могут поддерживать согласованную структуру тегов, снижая вероятность дублирования или отсутствия тегов и обеспечивая стандартизированный подход к набору данных.
- Улучшенные возможности поиска и обнаружения: Теги, сгенерированные искусственным интеллектом, могут улучшить функциональность поиска, упрощая пользователям поиск релевантного контента на основе их интересов или вопросов.
- Анализ в реальном времени: Системы искусственного интеллекта могут анализировать и маркировать контент в режиме реального времени, поддерживая систему маркировки в актуальном состоянии и обеспечивая быструю категоризацию нового контента.
- Осведомленность о контексте: Усовершенствованные алгоритмы искусственного интеллекта могут понимать контекст и семантику, позволяя использовать более точные и значимые теги, которые лучше представляют контент.
- Масштабируемость: Автоматическая пометка на основе ИИ может обрабатывать большие объемы данных, что делает ее подходящей для компаний и платформ, которые генерируют или собирают огромные объемы контента.
- Многоязычная поддержка: Алгоритмы ИИ могут обрабатывать и помечать контент на нескольких языках, улучшая доступность и удобство поиска для пользователей по всему миру.
Имейте в виду, что автоматическая пометка с помощью ИИ не идеальна и иногда может генерировать нерелевантные или неправильные теги. Непрерывное совершенствование алгоритмов ИИ и обучающих данных может помочь уменьшить количество таких проблем и повысить точность и надежность систем маркировки автомобилей.
Автоматическая пометка в фокусе разных подходов
В общем, автотегирование — это лишь одна из черт, определяющих современные фарма-ориентированные МарТех пейзаж Конечно, это может принести маркетологам много преимуществ как отдельное решение или функция. Настоящий потенциал можно раскрыть только в связке с другими краеугольными маркетинговыми подходами, такими как модульный подход, автоматизация, омниканальный подход и, конечно же, использование продвинутого искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Автоматическая пометка и модульный подход – Модульный подход широко применяется в фармацевтическом маркетинге, что позволяет создателям контента использовать предварительно сохраненные модули для создания новых оригинальных частей контента. В этом контексте мы можем ???????????????????????????????????? gate и, в целом, создание более гибкой системы управления контентом, обеспечивающей быструю связь между всеми создателями и менеджерами.
- Автоматическая пометка и многоканальный подход – Омниканальный подход в маркетинге предполагает широкое использование различных медиа-каналов для коммуникации с клиентами, вместо того, чтобы ограничивать свой круг каналов наиболее выгодными. Естественно, омниканальный подход требует более сложной контентной стратегии и внедрения новых каналов, что потребует от создателей контента некоторых дополнительных усилий. Кроме того, автоматическая пометка помогает пометить ресурсы как относящиеся к каналу и упорядочить ресурсы по типу кампании, каналу, кластеру клиентов и т. д.
- Автоматическая пометка и автоматизация – Автоматизация — одна из самых больших тенденций в маркетинге на сегодняшний день, а автоматическая пометка — один из самых простых, но наиболее полезных примеров реализации технологии. Проблема с маркировкой под руководством оператора не ограничивается только проблемой емкости активов, поскольку иногда оператору-человеку может потребоваться год, чтобы просмотреть и пометить все активы в корпоративной библиотеке. Само собой разумеется, что поступление новых фондов — это непрерывный процесс, так что новые фонды постоянно пополняют библиотеку. Кроме того, вмешательство человека само по себе может стать проблемой, когда мы имеем дело с огромными базами знаний. И опять же, участие разных операторов может со временем привести к настоящей неразберихе в вашей библиотеке активов.
Сегодня решения на основе ИИ становятся все более прибыльными, обеспечивая автоматизацию, высокоточное распознавание активов и использование машинного обучения, что также может значительно сократить участие людей-операторов. Механизм автоматической маркировки играет ключевую роль в вашем наборе инструментов MarTech, поскольку он позволяет управлять активами в объеме, который не может быть обеспечен операторами-людьми. Только с помощью метаданных, присвоенных каждому отдельному активу, компания может реализовать хорошее хранение активов и получить технические возможности для реализации других передовых подходов.
