이미지 인식: 이제 시각적 언급 식별이 쉬워졌습니까?

연구에 따르면 엄청난 양의 정보가 웹과 소셜 미디어에 범람하고 있습니다. 많은 사람들에게 이 넘쳐나는 데이터는 전망인 동시에 도전이 될 수 있습니다. 우리는 종종 소셜 미디어에서 특정 제품이나 서비스에 대한 텍스트 기반 정보가 있는 게시물을 접하게 됩니다. 소스 및 관련 세부 정보를 추적하는 쉬운 방법입니다. 하지만 비주얼 멘션이라면? 관련 브랜드에 대한 텍스트 참조가 공존하지 않는 제품 또는 서비스 이미지를 어떻게 모니터링하겠습니까?

이것이 바로 이미지 인식이 유용한 이유이며, 다양한 온라인 데이터 대량에 대한 실제 통찰력을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 다음은 기업이 청중에게 보다 구형적인 브랜드 통찰력을 제공하기 위해 시각적 언급을 식별하는 방법에 대한 가이드입니다. 아래로 스크롤하여 읽어보세요!

이미지 인식: 무엇입니까?

아마도 이미지 인식이 무엇인지 이미 머리로 짐작했을 것입니다. 그러나 이미지 인식은 디지털 이미지 형태로 존재하는 장소, 사람, 브랜드 로고, 다양한 물체, 제품 및 기타 여러 사물을 식별하는 데 도움이 되는 기술이라는 점을 분명히 해야 합니다. 인간의 광학 버전은 e 기반 프로그램보다 낫습니다. 인간은 특수한 높은 수준의 이미지 친숙성, 맥락 이해 및 매우 유사한 두뇌 처리 능력을 가지고 있습니다.

이동 중에도 보고, 처리하고, 저장할 수 있습니다. 그러나 인간의 능력은 시각적 요소 관리의 예시적인 범위 후에 급격히 감소합니다. 또한 파악된 데이터는 많은 특정 작업 환경에서 인간이 접근할 수 없거나 너무 흐릿합니다. 따라서 이러한 이유로 여러 클래스에서 쉽게 식별할 수 있도록 이미지 인식 시스템이 게임에 도입됩니다.

권장 사항: PWA(Progressive Web Apps) 및 SEO(검색 엔진 최적화).

이미지 인식은 시각적 언급을 식별하는 데 어떻게 작동합니까?

그래서 위에서 이미지 인식 기술에 대해 간략하게 이야기했습니다. 이 기술이 어떻게 작동하는지 배우고 온라인에서 시각적 언급을 식별할 때입니다. Forbes에 따르면 이미지 인식은 특별한 시각적 평가를 수행하기 위해 백엔드에서 실행되는 여러 작업이 있는 복잡한 프로세스입니다.

인식 기술에 제공되는 데이터는 이미지에서 서로 다른 픽셀의 위치와 강도입니다. 그러나 정확도를 제공하는 한 가지는 AR(증강 현실)과 결합된 AI(인공 지능)로, 이미지는 인터넷에서 관련 결과 및 정보를 찾는 기반이 됩니다. 이 이미지 인식 기술은 역 이미지 검색의 형태로 찾을 수 있습니다.

이미지 인식을 사용하여 시각적 멘션을 식별하는 이유

당신의 친구가 재킷을 입고 셰이크를 들고 스타벅스에 앉아 있다고 가정해 봅시다. 그녀는 무작위로 그녀의 사진을 당신과 공유했고 당신은 그녀가 현재 어디에 있고 어떤 브랜드를 입고 있는지 궁금해했습니다. 그런 경우에는 그녀의 위치나 브랜드 정보를 손에 쥐지 못할 것입니다.

이제 역방향 사진 조회와 함께 이미지 인식 기술을 사용하는 것을 고려하십시오. 이미지를 입력으로 놓으면 시스템이 개체를 분석합니다. 또한 유명한 스타벅스 로고를 감지하고 이미지와 캡처된 위치에 대한 모든 정보를 알려줍니다. 이것이 작동하는 방식입니다. 시각적 언급을 식별해야 하는 이유를 파악하십시오.

데이터 및 인사이트 분석

오늘날 매일 39억 장의 사진이 생성되며 몇 분 안에 수천 장의 사진이 생성됩니다. 이는 온라인 사용자와 브랜드의 수가 증가하고 있음을 의미합니다. 엄청난 양의 시각적 데이터, 특히 소셜 미디어에서 사람들은 어떤 브랜드가 신뢰할 수 있는지 또는 다른 곳에서 보았을 수 있는 제품과 대조되는 것을 찾기가 어렵습니다. 이미지 재조합 기술이 없었다면 상업권은 난장판이 됐을 것이다.

이미지는 번역이 필요하지 않으므로 사진 검색 분석은 비즈니스 캠페인 및 전략에 특히 유용합니다. 로고 감지를 사용하여 시각적 개체를 식별하려는 사람들에게 반가운 소식입니다. 텍스트 기반 데이터를 해독할 필요가 없기 때문에 모든 국가의 모든 사람이 쉽게 사용할 수 있습니다.

사용자 생성 콘텐츠 제작

브랜드가 엄청난 양의 데이터를 놓치고 있음을 암시하는 텍스트 기반 멘션만 분석하는 위협이 있다는 점에 유의해야 합니다. 물론 브랜드는 브랜드에 대한 포괄적인 정보를 제공하여 서비스를 제공해야 합니다. 이 정보는 이동 중에 사용자가 특정 서비스에 대해 알 수 있도록 도와주는 사용자 생성 콘텐츠를 기반으로 해야 합니다.

이것은 시각적 언급을 식별하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 해시태그와 ALT 텍스트는 의미나 참조 자체를 조정할 수 있지만 이미지를 식별하는 것은 훌륭한 옵션이 될 것입니다. 비주얼에 대한 시각적 언급이 호의적이기 때문에 이미지 인식 기술은 특히 사용자 생성 콘텐츠에서 브랜드에 매우 유익할 것입니다.

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더 빠른 커뮤니케이션

스냅챗과 인스타그램이 커머스의 핵심 소셜 채널이 되면서 이미지 인식도 진화했다. 우리 모두는 인간이 텍스트보다 시각적인 것을 처리하는 것을 좋아한다는 것을 알고 있으므로 데이터가 시각적인 기반일 때 정보를 수집하고 소통하는 것이 훨씬 더 빠를 것입니다. 그러나 엄청난 양의 데이터 범람이 있기 때문에 이를 구분하고 전달하기가 어렵습니다. 예를 들어, 다른 의류 브랜드의 인스타그램 스토리를 넘기고 갑자기 의상이 당신을 사로잡습니다. 당신은 그것을 사고 싶었지만 이미지에 대한 정보가 없습니다.

신뢰성을 평가할 수 없습니다. 이럴 때 온라인 반전 이미지 검색 도구에서 이미지 인식 기술을 사용하면 언급된 비주얼에 대한 모든 관련 정보를 공개할 수 있으므로 고려해 볼 가치가 있습니다. 그러나 소스를 추적하고 구매 결정을 내릴지 여부를 알아볼 수도 있습니다. 브랜드가 경쟁사의 성공 경로를 추적하려는 경우에도 동일한 프로세스가 작동합니다.

팩트체킹과 카피캣 적발

오늘날, 당신의 삶에 가짜 사람과 콘텐츠를 허용하는 것보다 더 위험한 것은 없습니다. 장점이 여러 개인 좋은 일이 있다면 편안함을 망칠 수 있는 단점도 존재할 것입니다. 위에서 언급했듯이 인터넷에는 이미지가 넘쳐나고 대부분이 가짜입니다.

이러한 이미지는 관심을 끌기 위해 순환하고 온라인 사용자를 특정 장소로 ​​끌어들입니다. SNS에 올라온 제품의 이미지를 보고 호기심이 생겨 온라인 구매를 생각했다면 위험하다. 반면에 모방범은 브랜드나 웹사이트 소유자인 경우 위협이 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 시각적 언급을 식별하는 것이 인터넷에 있는 모든 사람에게 중요해지고 있습니다.

향상된 제품 검색 가능성

이미지 인식 기술을 사용하여 시각적 언급을 식별하는 것이 중요한 또 다른 이유는 제품 검색 가능성입니다. 이미지 검색을 통해 온라인 사용자는 유사하거나 관련된 이미지 또는 입력 이미지를 활용하는 제품에 대한 시각적 언급을 식별할 수 있습니다. 드레스 사진을 캡처했거나 소셜 미디어에서 직접 이미지를 다운로드했다고 가정합니다.

이미지가 있고 특정 사진에 대한 결과와 정보를 얻으려면 이미지 인식 기술을 사용해야 합니다. 오늘날 사람들은 텍스트 기반 정보 및 검색이 실패하는 제품 검색 및 온라인 배송을 향상시키기 위해 디지털 상거래에서 이 새로운 검색 관행을 채택합니다.

역 이미지 검색을 통한 이미지 인식 수행

이동 중에 이 이미지 인식 기술을 사용하는 방법이 궁금할 것입니다. 잘! 선택할 수 있는 방법은 많습니다. 여기에는 Google, Bing, Yandex 등과 같은 이미지 검색 엔진이 포함됩니다. 그러나 이미지 인식을 수행하여 전반적으로 시각적 언급을 식별하려는 경우 그 중 하나를 선택할 수 있습니다.

역방향 이미지 검색은 이미지 인식 알고리즘 및 이동 중에 시각적 데이터를 평가하는 데 도움이 되는 다기능 기술과 병합됩니다. 웹에서 신뢰할 수 있는 사진 검색 유틸리티에 액세스하고 이미지로 검색하기만 하면 됩니다. 그렇게 하면 이동 중에 유사하고 관련된 결과를 파악하기 위해 확인 버튼을 누르십시오.

영상인식 기술로 보는 비주얼 멘션의 미래!

그렇다면 이미지 검색 기술을 이용한 비주얼 멘션의 미래는? 이 질문이 마음에 강하게 와 닿을 수 있으며 이 기술이 적용되는 주요 부문을 알고 싶을 수도 있습니다. 우리는 이 기술이 거의 모든 디지털 영역에 존재한다는 것을 명확히 하고 싶습니다. 이 도구는 더 광범위한 사용자 기반을 가진 대기업에서만 사용할 수 있지만 궁극적으로 가격은 낮아질 것입니다. 잘! 쇼핑객이 이름을 검색하지 않고도 회사 이름을 쉽게 언급할 수 있기 때문에 시각적 멘션 세계에 도달하는 것이 가능합니다.

그러나 소기업은 이미지를 정확하게 최적화하여 이 기술을 크게 활용할 수 있습니다. 이 작업을 시작하면 시각적 언급을 통해 검색에 나타나기 시작합니다. 모두가 알다시피 이미지 인식이 작동합니다. 지구는 모든 소셜 네트워크에서 흘러나오는 빅 데이터를 탐색하기 위해 달리고 있습니다. 이는 이미지 인식 기술이 규모, 제품 또는 경쟁에 관계없이 모든 비즈니스에 도움이 될 것임을 암시합니다.

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결론

독자 여러분, 이미지 인식을 통해 시각적 멘션 식별이 더 쉬워졌습니다. 소셜 미디어 평가 및 사용 가능한 브랜드 광고와 관련하여 시각적 요소는 필수 키라는 점에 유의해야 합니다. 브랜드와 사람들이 생성하는 정보를 분석하는 이점을 무시하기 시작하면 그들의 통찰력이 실제와 같지 않을 것이기 때문에 위험합니다. 이미지 검색 기술이 발달하기 전에도 e-세상은 엉망진창이었습니다. 귀하의 성공을 위해 바로 이점을 활용하십시오!