中国，北京 — 2018 年 12 月 27 日 — Adobe (Nasdaq: ADBE)近日宣布将Adobe Experience Manager内现有的图像智能标签功能延伸至用户原创内容视频当中。这一新增功能可自动扫描并识别视频中的对象，让市场营销人员无需通篇浏览社交媒体内容，便可轻松搜索和筛选视频。
用户原创内容(UGC)的衍生，有效地降低了内容营销成本，提高了市场营销活动效益，同时还解决了营销人员面临的大规模制作问题。在内容爆炸并且个性化内容大行其道的市场环境下，品牌在面临大规模营销内容创作时，用户原创内容成为了有效缓解大规模创作挑战的良药。因为用户原创内容不仅性价比高，大多数情况下甚至并无内容产出成本，而且还更具真实性和表现力。据Adweek数据显示，64%的社交媒体用户在购买之前都会先搜索一下相关的用户原创视频进行参考，除此之外，用户原创内容视频的浏览量比品牌制作的视频高出10倍以上。
利用人工智能（AI）寻找最合适的用户原创内容
Adobe目前正致力于开发计算机视觉技术，将原本由人工完成的筛选过程转为自动化。由Adobe Sensei支持的智能标签功能可以自动扫描图像并识别其中的关键对象、对象类别和艺术特征，用作建立描述性标签。这样一来，营销人员就可以把那些标签不符合搜索条件的视觉内容直接筛掉。
尽管使用智能标签处理图像十分有效，但其实视频才是如今网上最受欢迎的媒介类型。据思科统计，截至2021年，网络流量当中的82%将被视频内容占有，在过去一年当中图片视频分享社交App Instagram上发布的视频数量比往年增长了4倍。视频类文件比图片所占空间更大且记录的时长更久，因此它们比图像更难进行分类、筛选和审核。
Adobe Experience Manager 中的视频智能标签功能
Adobe Experience Manager中由Adobe Sensei支持的视频自动标记服务可为长达60秒的视频生成两组标签。第一组标签对应的是视频中的对象、场景和相关特征，第二组则描绘视频中的动作。这些标签可用于改善视频的搜索和筛选过程，帮助营销人员过滤掉不符合搜索条件的内容。
除了对象、场景和相关特征之外，智能标签功能还可以识别视频中随时间变化的事件，包括视频中的动作或者相关活动，例如“喝”和“跳”等动作。这一功能是通过图像自动标记功能来完成对动作的预测。而完成这一预测则需要一套带有大量动作的视频，并配以Adobe内部视频数据库用户数据中产生的动作标签训练而成的。动作自动标签可跨越视频当中的多个画面，汇集各时间段的标签最终形成该视频的一整套动作标签集。
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