Sve što trebate znati o automatskom označavanju vođenom umjetnom inteligencijom 2023

Označavanje je postupak dodjele oznaka ili ključnih riječi stavkama, kao što su slike, članci ili videozapisi, kako bi se one kategorizirale, organizirale i učinkovitije dohvatile. Široko se koristi u raznim područjima, uključujući društvene medije, web-mjesta i sustave za upravljanje sadržajem, za poboljšanje mogućnosti pretraživanja i navigacije. Na Martech Zone, na primjer, označavanje pruža vrhunske interne rezultate pretraživanja, poboljšava relevantnost povezanih objava, kao i popis relevantnih članaka s obzirom na svaki akronim na stranici.

Od umjetne inteligencije (AI) je postao sastavni dio označavanja imovine i, općenito, multimodalnih sustava za prepoznavanje imovine, njegova poluga za kreatore sadržaja i trgovce postala je sve značajnija. Napredna automatsko označavanje omogućuje da sredstva za označavanje budu vidljiva i dostupna, a bez toga ne možete ispravno pohraniti, povući i ponovno koristiti svoja sredstva. 

Kako funkcionira automatsko označavanje?

Automatsko označavanje je popularna značajka koja omogućuje dodjeljivanje određenih oznaka imovini određenog ili bilo kojeg modaliteta. Drugim riječima, značajka dodjeljuje sredstva, analizira i dodjeljuje sve potrebne oznake. Naravno, mogućnosti sustava za automatsko označavanje izravno će se oslanjati na AI koja ih pokreće. Jednostavnije verzije mogu se nositi s jednim modalitetom – vizualnim elementima i slikama, tekstom, zvukom, videom itd. U svojim najmoćnijim primjenama, multimodalna AI tehnologija može označiti različite vrste medija koristeći različite tehnike i algoritme prilagođene specifičnim karakteristikama svakog medija:

• Tekst: Za tekstualni sadržaj, tehnike temeljene na umjetnoj inteligenciji poput obrade prirodnog jezika (NLP) i algoritmi strojnog učenja mogu analizirati i identificirati ključne riječi, izraze i teme unutar sadržaja. Metode kao što su modeliranje tema, prepoznavanje imenovanih entiteta i analiza osjećaja mogu pomoći u generiranju oznaka koje predstavljaju primarne teme i elemente sadržaja.
• Slike: AI može koristiti tehnike poput računalnog vida i algoritama dubokog učenja kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN) za analizu i prepoznavanje objekata, prizora i uzoraka unutar slika. Modeli prepoznavanja slika i detekcije objekata mogu generirati oznake na temelju identificiranih elemenata na slikama. Na primjer, AI sustav može označiti sliku koja sadrži psa, park i loptu s oznakama poput pas, parki lopta.
• Audio: Za audio sadržaj, AI može koristiti tehnike poput prepoznavanja govora za pretvaranje izgovorenih riječi u tekst, a zatim koristiti NLP i algoritme strojnog učenja za analizu teksta i generiranje oznaka. Osim toga, AI može identificirati značajke poput glazbenog žanra, raspoloženja ili specifičnih instrumenata analizom audio uzoraka i karakteristika.
• Video: AI može označiti videosadržaj kombinirajući tehnike koje se koriste za označavanje zvuka i slike. AI može analizirati vizualne elemente u video okvirima koristeći računalni vid i duboko učenje (DL) algoritme, dok prepoznavanje govora i NLP mogu pomoći u obradi i označavanju audio sadržaja. AI također može otkriti i označiti određene akcije, događaje ili scene unutar videa, na temelju analize vizualnih i audio komponenti.
• Kombinirana tehnika: Za sadržaj koji sadrži kombinaciju različitih vrsta medija, AI može koristiti integrirani pristup za analizu i označavanje svake komponente zasebno, a zatim generirati oznake koje predstavljaju cijeli sadržaj. Ovaj proces može uključivati ​​korištenje NLP-a za tekst, računalnog vida za slike i prepoznavanje govora za zvuk.

Današnje multimodalne umjetne inteligencije, koje su sposobne analizirati različite informacije, postaju sve naprednije unutar vrhunskih rješenja koja se u njima već koriste. Uz pomoć naprednije umjetne inteligencije, možete postići veću preciznost u automatskom označavanju i dobiti više opcija za podešavanje sustava. Također, zbog ML algoritama, moguće je postići još bolje rezultate s automatizacijom označavanja.

Kako proizvođači sadržaja koriste automatsko označavanje

Ali zašto ipak trebamo označavati svoju imovinu? Zašto ih jednostavno ne ostavite onakvima kakvi jesu, pohranjujući ih u odgovarajuće mape? Jer to danas ne može biti slučaj kada se radi o opsežnoj razmjeni informacija koja zahtijeva ogromne količine prilagođenog sadržaja. Kako bi se smanjilo vrijeme proizvodnje, trgovci se moraju pridržavati prakse modularnog sadržaja orijentirane na predloške i, naravno, automatizirati brojne procese.

Globalne farmaceutske tvrtke često se moraju nositi s velikom količinom sadržaja, sadržaja koji se mora pohraniti, ponovno koristiti, pregledati i povući iz upotrebe. Svaki mali dio sadržaja ima svoju posebnu vrijednost, a označavanje nam pomaže da to istaknemo. Međutim, automatsko označavanje ne daje 100% rezultate, obično pokazuje preciznost po stopi od 80% – 90%. Dio posla je još uvijek dodijeljen ljudskom operateru, ali ipak brzina i kapacitet strojnog označavanja, koje se izvodi gotovo trenutno, u potpunosti opravdava uloženi trud.

Iz moje vlastite prakse, pravilno označena baza imovine može napraviti značajnu promjenu.

1. Označavanje dopušta jednostavno pretraživanje i pristup. Bilo da se sva imovina nalazi unutar centraliziranog sustava, administrator može postaviti razine pristupa za različite korisnike na temelju oznaka pristupa imovini.
2. Označavanje snažno potiče ponovna upotreba sadržaja budući da, kao praksa, savršeno osigurava vašu imovinu od gubitka. U isto vrijeme, vaš pisac i dizajner dobivaju izravan pristup svim relevantnim oglasima koji se mogu ponovno upotrijebiti.

Dakle, već vidite kako automatsko označavanje pridonosi globalnoj dosljednosti sadržaja, čineći sva sredstva vidljivima i pružajući informacije o njihovim značajkama. Kada govorimo o dosljednosti, također često pretpostavljamo određenu koherentnost na svim tržištima. Upravo napredno označavanje pomaže identificirati potreban sadržaj za lokalizaciju na novim tržištima.

Prednosti automatskog označavanja vođenog umjetnom inteligencijom

Automatsko označavanje temeljeno na umjetnoj inteligenciji ima niz prednosti:

1. Učinkovitost: AI algoritmi mogu analizirati i označavati sadržaj puno bržim tempom od ljudi, što ga čini vremenski učinkovitijim, posebno za velike skupove podataka.
2. Dosljednost: Sustavi vođeni umjetnom inteligencijom mogu održavati dosljednu strukturu označavanja, smanjujući vjerojatnost duplikata oznaka ili oznaka koje nedostaju i osiguravaju standardizirani pristup cijelom skupu podataka.
3. Poboljšana mogućnost pretraživanja i otkrivanja: Oznake generirane umjetnom inteligencijom mogu poboljšati funkcionalnost pretraživanja, olakšavajući korisnicima pronalaženje relevantnog sadržaja na temelju njihovih interesa ili upita.
4. Analiza u stvarnom vremenu: Sustavi umjetne inteligencije mogu analizirati i označavati sadržaj u stvarnom vremenu, održavajući sustav označavanja ažurnim i omogućujući brzu kategorizaciju novog sadržaja.
5. Svijest o kontekstu: Napredni AI algoritmi mogu razumjeti kontekst i semantiku, omogućujući preciznije i smislenije oznake koje bolje predstavljaju sadržaj.
6. skalabilnost: Automatsko označavanje pokretano umjetnom inteligencijom može obraditi velike količine podataka, što ga čini prikladnim za tvrtke i platforme koje generiraju ili uređuju goleme količine sadržaja.
7. Višejezična podrška: AI algoritmi mogu obraditi i označiti sadržaj na više jezika, poboljšavajući pristupačnost i vidljivost za korisnike diljem svijeta.

Imajte na umu da automatsko označavanje koje pokreće umjetna inteligencija nije savršeno i da povremeno može generirati nevažne ili netočne oznake. Stalna poboljšanja algoritama umjetne inteligencije i podataka o obuci mogu pomoći u ublažavanju takvih problema i povećati točnost i pouzdanost sustava za automatsko označavanje.

Automatsko označavanje u fokusu različitih pristupa

Općenito, automatsko označavanje samo je jedna od značajki koje definiraju modernu farmaceutsku orijentaciju MarTech pejzaž. Naravno, marketinškim stručnjacima može donijeti mnoge prednosti kao samostalno rješenje ili značajka. Pravi potencijal može se otkriti samo u kombinaciji s ostalim marketinškim pristupima temeljcima kao što su modularni pristup, automatizacija, višekanalni pristup i, naravno, uključivanje napredne umjetne inteligencije i ML-a.

• Automatsko označavanje i modularni pristup – Modularni pristup naširoko se primjenjuje u farmaceutskom marketingu, omogućujući kreatorima sadržaja korištenje unaprijed pohranjenih modula za stvaranje novih originalnih dijelova sadržaja. U ovom kontekstu možemo govoriti o bilo kojoj vrsti imovine – dijelovima pisanog teksta, vizualnim elementima ili dizajnu itd. Što je najvažnije, automatsko označavanje omogućuje farmaceutskim tvrtkama da uštede vrijeme za MLR odobrenje ponovnim korištenjem unaprijed odobrenih modula i, općenito , stvarajući agilniji sustav za upravljanje sadržajem koji omogućuje brzu komunikaciju između svih kreatora i upravitelja.
• Automatsko označavanje i višekanalni pristup – Višekanalni pristup u marketingu pretpostavlja opsežnu upotrebu različitih medijskih kanala za komunikaciju s kupcima, umjesto ograničavanja opsega kanala na one najpovoljnije. Naravno, omnikanalni pristup zahtijeva kompleksniju strategiju sadržaja i uvođenje novih kanala, što će od kreatora sadržaja zahtijevati dodatni napor. Također, automatsko označavanje pomaže u označavanju sredstava kao specifičnih za kanal i raspoređivanju sredstava prema vrsti kampanje, mediju, grupi kupaca itd.
• Automatsko označavanje i automatizacija – Automatizacija je jedan od najvećih trendova današnjice u marketingu, a automatsko označavanje jedan je od najlakših, ali najkorisnijih primjera implementacije tehnologije. Problem s označavanjem koje vodi operater nije ograničen samo na problem s kapacitetom imovine, jer ponekad može biti potrebna i godina da ljudski operater pregleda i označi svu imovinu u knjižnici tvrtke. Nepotrebno je reći da je pristizanje novih sredstava kontinuirani proces, pa će nova sredstva stalno nadopunjavati knjižnicu. Također, samo ljudsko uplitanje može postati problem kada imamo posla s golemim bazama znanja. I još jednom, uključenost različitih operatera tijekom vremena može uzrokovati pravi nered u knjižnici vaših sredstava.

Danas rješenja temeljena na umjetnoj inteligenciji postaju sve unosnija, omogućujući automatizaciju, visokoprecizno prepoznavanje imovine i uključivanje strojnog učenja što također omogućuje drastično smanjenje uključenosti ljudskih operatera. Motor za automatsko označavanje ima ključnu ulogu u vašem paketu MarTech alata, budući da omogućuje upravljanje imovinom u kapacitetu koji ljudski operateri ne mogu pokriti. Samo uz pomoć metapodataka dodijeljenih svakoj pojedinoj imovini, tvrtka može ostvariti pravilno skladištenje imovine i steći tehnički kapacitet za implementaciju drugih naprednih pristupa.

povezan Martech Zone Sadržaj

Najpopularnije i najpotrebnije oznake za implementaciju u e-trgovini u 2025

Postavljanje Google upravitelja oznaka i Google Analytics 4 za vašu web-lokaciju: vodič za početnike

Što je upravljanje oznakama poduzeća? Zašto biste trebali primijeniti upravljanje oznakama?

Pet strategija za brendove za povećanje angažmana društvenih medija na X