小尺寸视频:人工智能和新兴技术如何改变视频制作以提高观众参与度
随着过去几年视频消费的增加, broadcasters, sports teams, 各组织一致努力增加其内容. 他们在很大程度上是成功的——几乎是太成功了, 因为很多人都沉浸在视频中.
现在的问题不是要不要录像, 而是如何以一种有效的方式充分利用所有这些视频——在某些情况下，这些视频的时长从数百小时到数千小时不等. 短视频有能力增加观众的参与度，并推动更高的内容货币化. 但挑战在于，手动分析直播内容以识别关键亮点既耗时又涉及昂贵的人力.
对于越来越多的内容开发者, 答案是在人工智能的帮助下制作的小视频.
小型视频有很多好处, 主要是因为它们很容易被消费和分享, 它们是许多人的首选媒介, 包括25-34岁的人. 对内容制作者来说，这在很大程度上并不新鲜. 由人工智能驱动的视频编辑功能是什么.
智能内容处理 Using AI
人工智能(AI), 机器学习(ML), deep learning, 和自然语言处理(NLP) enhancing 视频内容制作和流媒体的主要方式. 这些技术将对从内容创作到流媒体制作的各个阶段产生影响, processing, and 通过消费进行后期制作. AI is 在很短的时间内用最少的人力完成平凡的、重复的任务 resources 这是必须的.
许多这些改进都是使用AI和ML执行元数据提取和分析的结果, 哪些是以前手工完成的. In one instance, 这很典型, 基于AI引擎的视频内容处理，节省了70%的人工编辑时间，节约了80%的成本. 它还通过消除人为错误提高了效率.
人工智能的应用 “Highlights” Streaming
“Highlights” 增长最快的视频部分是什么, 无论是在运动方面, movies, or television, 与商业视频行业估计达到近 $到2023年将达到200亿美元.
人工智能可以通过生成描述性标签来解释流内容并提取元数据, categories, 自动总结. 这有助于更智能的分析、内容洞察和更好的内容管理. 在体育领域，由人工智能和机器学习驱动的先进解决方案可以识别特定的比赛 对象、构造、玩家、事件和动作. 这有助于近乎实时的内容发现，并帮助体育制作人自动创建亮点包 a 游戏正在进行中.
One s港口媒体制作组织最近使用了人工智能 to b在其应用程序上与观众进行互动, 在重大网球大满贯赛事的直播过程中，即时向他们提供相关的实时内容.
The AI-driven平台 first 帮助确定内容的上下文，并将其映射到整个广播中. 人工智能识别并标记了九个关键的上下文数据点. includ得分，扣球，双误，情绪反应. In all 分析了490小时的直播内容, 365个小时的关键时刻和亮点被识别出来，并被重新利用成更小的片段d content, 节省70%的手工编辑时间，实现 成本节约 80%. 最大的影响是观众参与度增加了120%.
不仅仅是在运动场上. 人工智能在视频内容处理中的力量是 在时装秀上也有影响力. One of the 世界上最大的时尚视频授权商ors, for example, w可以自动生成数千小时时装秀的时间编码元数据 footage.
通过这些努力, 该公司使其被许可人可以通过姓名和元数据轻松搜索个人ously 是否位于多个系统中. 在这个新系统的帮助下, 被许可方只能直接从视频许可方的门户网站提取相关剪辑.
获取客户洞察和商业智能
在零售业， 基于人工智能的零售分析帮助企业获得丰富的客户洞察. 复杂的算法分析和监控大量的视频和提取 帮助企业进行业务决策的关键见解.
例如，即使是简单的o观察有多少客户进入一个故事，以及他们什么时候这样做，是一个主要的分析. 它提供运营和品牌洞察, 并揭示了客户关系的许多其他方面. 广告分析——视频分析——为客户与广告和展示互动的行为提供实时和离线的洞察, 帮助增加销售和改善客户体验. These a高级视频分析使商店能够了解顾客与产品互动的地点和时间, displays, 还有存储空间and 帮助商店战略性地放置展示，结账 柜台，以及整体店面布局.
Conclusion
采用小尺寸视频 is expected to 微学习、市场营销、体育、时尚和零售等各个领域的增长. 人工智能等尖端技术, ML, NLP, 预测分析正在通过革命性的突破扩大观众的参与度，比如 自动实时创建亮点和关键时刻包，以及先进的视频分析.
对于那些使用视频内容与客户互动的公司来说，将人工智能解决方案纳入其内容战略将是一个明智的举措. 这将帮助他们以更少的人力成本获得更高的用户粘性, 同时大大缩短了生产时间, 这直接转化为更高的利润.
[编者注:这是来自 Toch.ai. 流媒体接受供应商署名完全基于它们对我们读者的价值.]
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