Die Content-Organisation optimieren: mit KI-gestützter Untertitelung und automatischem Metadaten-Tagging im DAM von Wedia

In der heutigen digitalen Landschaft ist die effiziente Verwaltung großer Mengen von Inhalten eine Herausforderung für viele Unternehmen und Organisationen. Da die Menge an digitalen Inhalten immer weiter wächst, wird die Notwendigkeit einer effektiven Organisation und Abfrage immer wichtiger. An dieser Stelle kommen Digital Asset Management (DAM)-Plattformen ins Spiel, die Lösungen zur Rationalisierung von Content-Management-Prozessen bieten. Unter den vielen Funktionen, die DAM-Plattformen bieten, haben sich die automatische Kennzeichnung von Metadaten und die Generierung von Untertiteln als nützliche Tools zur Verbesserung der Auffindbarkeit und Zugänglichkeit von Inhalten erwiesen.

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Was ist  Metadaten-Verschlagwortung?

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Beim Metadaten-Tagging werden digitalen Assets beschreibende Metadaten zugewiesen, die es Benutzer:innen ermöglichen, Inhalte effektiver zu suchen, zu filtern und abzurufen. Diese Metadaten-Tags liefern wertvolle Informationen über den Inhalt, z. B. Keywords, Beschreibungen, Kategorien und Copyright-Angaben. 

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In diesem Bild könnte die KI beispielsweise automatisch Tags wie Sonnenuntergang, Strand, Meer, Urlaub, Freunde erkennen und so das Bild in einer Reihe von Kategorien auffindbar machen, während sie gleichzeitig eine Bildunterschrift generiert, die das Bild beschreibt. 

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Traditionell war die Kennzeichnung von Metadaten ein manueller Prozess, der Nutzer:innen viel Zeit und Mühe abverlangte, um jedes Asset angemessen zu kennzeichnen, und bei dem das Risiko von Fehlern bestand (Rechtschreibfehler, Unterschiede in der verwendeten Sprache, z. B. US-Englisch gegenüber britischem Englisch). Mit den Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) haben sich jedoch die automatische Metadatenkennzeichnung und die Generierung von Beschriftungen als unverzichtbare Hilfsmittel für das Content Management erwiesen.

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Die Rolle von DAM-Plattformen

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DAM-Plattformen dienen als zentrale Repositories zum Speichern, Organisieren und Verteilen digitaler Assets in einem Unternehmen. Diese Plattformen bieten eine Reihe von Funktionen zur Rationalisierung von Content-Workflows, einschließlich Versionskontrolle, Tools für die Zusammenarbeit und Zugriffskontrollmechanismen. 

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Wedia ist sich seit langem der Notwendigkeit bewusst, sein DAM-System ständig zu aktualisieren, um Nutzern die aktuellsten und nützlichsten Funktionalitäten zur Verfügung zu stellen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien hat sich Wedia dazu entschlossen, automatisiertes KI-Metadaten-Tagging und KI-gestützte Beschriftungserstellung in sein DAM-System zu integrieren, um Nutzern das Auffinden relevanter Assets zu erleichtern und sie genau zu organisieren und zu indexieren. Diese Funktion, die auf dem aktuellen DAM-Angebot aufbaut, trägt dazu bei, den gesamten Prozess der Suche nach Assets innerhalb des DAM so nahtlos wie möglich zu gestalten. 

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Wie automatisches Metadaten-Tagging und KI-gestützte Beschriftungen funktionieren

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Der Prozess der automatischen Metadatenerfassung umfasst die folgenden Schritte:

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1. Inhaltsanalyse: Die DAM-Plattform analysiert den Inhalt digitaler Assets mithilfe verschiedener Techniken, wie Bilderkennung, Textanalyse und Natural Language Processing (NLP). KI-Algorithmen können zum Beispiel Objekte, Szenen und Text in Bildern identifizieren, Schlüsselbegriffe aus Dokumenten extrahieren oder audiovisuelle Inhalte auf relevante Merkmale analysieren.

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2. Erzeugung von Metadaten: Auf der Grundlage der Analyseergebnisse generiert die Plattform automatisch beschreibende Metadaten-Tags und KI-Beschriftungen. Die Tags können Keywords, Bezeichnungen, Beschreibungen, Kategorien und andere relevante Attribute enthalten. Der Prozess der Metadatengenerierung wird durch vordefinierte Regeln, maschinelle Lernmodelle und benutzerdefinierte Präferenzen gesteuert.

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3. Tag-Zuweisung: Die generierten Metadaten-Tags werden dann den entsprechenden digitalen Assets innerhalb des DAM-Systems zugewiesen. Diese Metadatenanreicherung verbessert die Durchsuchbarkeit und die kontextuelle Relevanz der Inhalte, was eine effizientere Erkennung und Abfrage von Inhalten ermöglicht.

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Vorteile von automatischem Metadaten-Tagging und KI-gesteuerten Beschriftungen

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Automatisches Metadaten-Tagging und KI-gestützte Beschriftungen bieten Unternehmen, die ihre Content-Management-Workflows optimieren möchten, mehrere Vorteile. Für große Organisationen, die verschiedene Arten von Assets speichern müssen, die verschiedenen Projekten und Teams zugeordnet werden können, kann es eine Herausforderung sein, Duplikate zu reduzieren und einen zentralen Hub für alle validierten Assets zu haben. 

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Durch die Verwendung von automatischem Metadaten-Tagging und KI-gesteuerten Beschriftungen innerhalb des DAM werden Assets in hohem Maße durchsuchbar und das Risiko menschlicher Fehler beim Hinzufügen einer Beschreibung zu einem Bild, einem Video, einer Audiodatei usw. wird erheblich reduziert. 

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Wie können Marketing- und Kommunikationsteams noch von der automatischen Metadatenvergabe profitieren? 

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1. Zeit- und Kostenersparnis: Durch die Automatisierung des Metadaten-Tagging und der Beschriftungserstellung können Unternehmen den Zeit- und Ressourcenaufwand für das manuelle Tagging erheblich reduzieren und so den Prozess der Indizierung ihrer Medien optimieren. So können sich Teams auf höherwertige Aufgaben konzentrieren und gleichzeitig die Arbeitsabläufe bei der Verarbeitung von Inhalten beschleunigen.

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2. Verbesserte Konsistenz und Genauigkeit: Die automatische Metadatenverschlagwortung trägt dazu bei, die Konsistenz und Genauigkeit der Metadatenzuordnung bei einer großen Menge digitaler Assets sicherzustellen. Durch die Anwendung standardisierter Tagging-Kriterien und KI-gesteuerter Analysen kann die Plattform konsistent relevante Metadaten generieren und so Fehler und Diskrepanzen minimieren.

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3. Verbesserte Auffindbarkeit von Inhalten: Mit den umfangreichen Metadaten und Beschriftungen, die den digitalen Assets beigefügt sind, können Benutzer die Inhalte einfach nach bestimmten Kriterien suchen, filtern und abrufen. Die automatische Kennzeichnung und Beschriftung von Metadaten verbessert die Auffindbarkeit von Inhalten, so dass Benutzer schnell und effizient die richtigen Inhalte finden können. 

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Darüber hinaus müssen Marken ihr Image schützen und sind daher wachsam, was die von ihnen veröffentlichten Inhalte angeht, um sicherzustellen, dass Urheberrechte, Genehmigungen und Markenrichtlinien beachtet werden. Dank der automatischen Kennzeichnung mit Metadaten können Nutzer:innen in einem Unternehmen freigegebene Inhalte leichter finden und in ihre Marketingkampagnen einbinden. 

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4. Erleichterte Personalisierung und Empfehlungen: Mit Metadaten angereicherte Inhalte ermöglichen es DAM-Plattformen, Benutzer:innen personalisierte Erfahrungen und Empfehlungen zu bieten. Durch die Analyse von Benutzerpräferenzen und -verhalten in Verbindung mit Content-Metadaten kann die Plattform relevante Assets, Sammlungen oder verwandte Inhalte vorschlagen und so das Engagement und die Benutzerzufriedenheit steigern.

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Neue und verbesserte KI-gestützte Generierung von Untertiteln 

Die Digital Asset Management (DAM)-Lösung von Wedia hat vor kurzem durch eine neue Partnerschaft mit Anthropic einen bedeutenden Schritt nach vorne gemacht und eine innovative Funktion zur KI-gestützten Erstellung von Beschriftungen eingeführt.

Diese neue Zusammenarbeit nutzt die fortschrittlichen Fähigkeiten der multimodalen KI Claude von Anthropic, die für ihr ausgefeiltes Verständnis und die Generierung kontextbezogener Beschriftungen bekannt ist. 

Mit der Integration von Claude können Wedia-Kund:innen nun die Erstellung von beschreibenden, relevanten und ansprechenden Beschriftungen für ihre digitalen Assets automatisieren. Diese Verbesserung optimiert nicht nur den Prozess der Inhaltsverwaltung, sondern stellt auch sicher, dass jedes Asset von präzisen und kontextrelevanten Informationen begleitet wird, was die Auffindbarkeit und das Engagement der Nutzer:innen deutlich erhöht. 

Überzeugen Sie sich selbst:

Zuvor waren die Algorithmen zur Erstellung von Bildunterschriften rudimentär und produzierten einfache und oft ungenaue Beschreibungen, denen es an kontextueller Relevanz fehlte. 

In diesem Beispiel zeigt die KI-gestützte Beschriftung für eine typische Cocktailwerbung, "eine Tasse Wasser", die Grenzen dieser frühen Modelle auf, die sich stark auf die grundlegende Bilderkennung und das Verschlagworten von Keywords stützten und nur eine einfache Texterstellung ermöglichten. 

Mit der Einführung der multimodalen KI, die sowohl visuelle als auch textuelle Daten verarbeitet, können die heutigen hochentwickelten KI-Modelle wie Claude von Anthropic Bilder, Videos und andere Medien analysieren, um hochpräzise, kontextreiche Beschriftungen zu erstellen.

Durch die Kombination von Bild-, Text- und Metadaten-Eingaben ist die KI nun in der Lage, eine äußerst relevante und ansprechende Bildunterschrift zu generieren: "Ein Glas mit einem rosafarbenen Cocktail, garniert mit einer Zitronenscheibe vor dem Hintergrund eines blauen Ozeans und Himmels, mit einem Text, der "New Signature Cocktails by ClubWed" bewirbt.

Wie Sie sehen, integrieren multimodale KI-Modelle Textinformationen, wie Bildschirmtext, Untertitel und sogar Audiotranskriptionen, so dass sie Untertitel generieren können, die das gesamte Spektrum des Inhalts eines Assets widerspiegeln.  

Diese Fortschritte haben DAM-Systeme verändert und sie effizienter und benutzerfreundlicher gemacht, indem sie präzise, ansprechende und relevante Beschreibungen liefern, die die Auffindbarkeit und Nutzbarkeit von Assets verbessern.

Durch den Einsatz dieser innovativen KI-Technologie unterstreicht Wedia sein Engagement, seinen Kund:innen innovative Lösungen anzubieten, die die betriebliche Effizienz und die Qualität der Inhalte verbessern, und setzt sich damit an die Spitze des Fortschritts im Digital Asset Management. 

Die DAM-Lösung von Wedia

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Durch den Einsatz des DAM-Systems von Wedia profitieren Kund:innen von einem vielseitigen Content-Management-Tool. 

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Neben der Möglichkeit, Inhalte zu speichern und zu verwalten, können Benutzer ihre Inhaltsprojekte innerhalb des DAM erstellen. Dies bedeutet, dass ein neues Inhaltsprojekt mit der Funktion "Creative Workflow " erstellt wird und dann die Möglichkeit besteht, seine Verteilung und die Art der Bereitstellung zu verbessern. 

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Bei der Erweiterung der in Wedias DAM verfügbaren Tools um die automatische Metadatenverschlagwortung und die Erstellung von Bildunterschriften geht es darum, die Möglichkeiten der KI-Technologie zu nutzen. Der Einsatz dieser Technologie bedeutet, dass die Arbeit von Marketing- und Kommunikationsexpert:innen weniger mit banalen Aufgaben zu tun hat und sich mehr auf die Kreativität konzentriert. Das ist nur einer der Gründe, warum Wedia ständig neue Innovationen in seine Technologie einbringt. 

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Blick in die Zukunft

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Die automatische Kennzeichnung von Metadaten stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des Digital Asset Management dar und bietet Unternehmen eine skalierbare und effiziente Lösung für die Organisation und Erkennung von Inhalten. Im Zuge der Weiterentwicklung von KI- und ML-Technologien sind weitere Verbesserungen bei der automatischen Metadatenverschlagwortung zu erwarten, die zu verbesserter Content Intelligence, personalisierten Erlebnissen und optimierten Arbeitsabläufen führen werden. 

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