La recherche d’images améliorée Ai-Aived change tout

La recherche de médias en langage naturel dans Sitefinity CMS transforme comment les équipes marketing localisent des images, en remplaçant les jeux de devinettes de métadonnées par des descriptions intuitives qui trouvent réellement ce dont vous avez besoin.

Votre équipe marketing dispose de 50 000 images dans votre bibliothèque d’actifs numériques. Sarah de l’équipe de contenu a besoin d’une photo de «professionnels collaborant dans un cadre de bureau moderne» pour le lancement de la campagne de demain. Elle cherche une «réunion», obtient 2 000 résultats. Elle essaie «Office», 3 000 autres résultats. Après 45 minutes de clic sur des miniatures, elle abandonne et achète une photo de votre entreprise qui possède déjà quelque part dans ce labyrinthe numérique.

Cela semble familier? Les équipes de contenu perdent d’innombrables heures à rechercher des images dont ils savent existent mais ne peuvent pas localiser parce que quelqu’un a nommé le fichier « IMG_20230415_FINAL_V2_APPROUVE.JPG » au lieu de quelque chose de consultable à distance.

Le problème des métadonnées dont personne ne veut parler

Voici la vérité inconfortable sur la gestion des actifs numériques: cette taxonomie soigneusement fabriquée que vous avez créée il y a trois ans? Il est mort au moment où votre troisième stagiaire a téléchargé son premier lot d’images. Malgré les meilleures intentions, les meilleures pratiques organisationnelles pour la dénomination et l’organisation des images sont négligées lorsque les délais se profilent et que les équipes se développent.

L’approche traditionnelle de la recherche d’images repose entièrement sur les métadonnées – noms, balises, catégories et descriptions que quelqu’un a théoriquement ajouté lors du téléchargement de l’actif. Cela fonctionne parfaitement dans un monde où chaque membre de l’équipe suit religieusement les conventions de nommage. En d’autres termes, cela fonctionne parfaitement nulle part.

La plupart des organisations se retrouvent avec un mélange chaotique: codes de produit, noms descriptifs, systèmes spécifiques à l’équipe, dates. Le résultat? Votre système de gestion des actifs numériques devient un cimetière de fichiers coûteux où les bonnes images vont être oubliées.

Comment la recherche en langage naturel fonctionne réellement

Le progrès SITEFINITY Cloud Ai-Enhanced Media Search adopte une approche fondamentalement différente. Au lieu de s’appuyer uniquement sur ce que quelqu’un a tapé dans un champ de métadonnées il y a trois ans, il analyse ce qui est réellement dans vos images.

Le système utilise un modèle de recherche basé sur l’IA hybride Cela combine une recherche sémantique analysant le contenu visuel des images avec la recherche traditionnelle de mots clés par rapport aux métadonnées existantes. Lorsque Sarah recherche «les professionnels collaborant dans un cadre de bureau moderne», l’IA ne recherche pas seulement ces mots exacts dans les noms de fichiers. Il comprend qu’elle veut des images montrant que les gens travaillant ensemble dans des environnements d’espace de travail contemporain – identifiant les meubles de bureau, plusieurs personnes interagissant et collaboratif du langage corporel, quel que soit le marquage.

Cette double approche signifie que vous obtenez le meilleur des deux mondes. Vos images méticuleusement marquées restent trouvables grâce à la recherche traditionnelle, tandis que votre vaste collection d’actifs mal étiquetés devient soudainement découverte grâce à l’analyse de contenu visuel.

Victoire rapide: Commencez par rechercher des concepts plutôt que des mots clés. Au lieu de «conférence», essayez «les gens se présentant à un public». Au lieu de «produit», essayez «Gros plan d’emballage sur fond blanc». L’IA comprend le contexte et la composition, pas seulement les objets.

L’impact commercial au-delà de la recherche de fichiers plus rapidement

Lorsque les équipes de contenu peuvent réellement trouver des actifs existants, plusieurs choses se produisent:

• Les équipes marketing cessent d’acheter des photographies en double Banques de photographies. Les organisations avec de grandes bibliothèques de médias achètent souvent sans le savoir les droits sur des images presque identiques à celles qu’ils possèdent déjà. Avec Recherche d’images alimentée par AI dans SITEFINITY Cloudles équipes peuvent décrire ce dont elles ont besoin et la trouver, qu’elles soient téléchargées hier ou trois ans.

• La cohérence de la marque s’améliore automatiquement. Lorsque les équipes peuvent facilement localiser les actifs de marque approuvés, ils sont moins susceptibles d’utiliser des logos obsolètes ou des images hors marque. La possibilité de rechercher «notre équipe aux conférences» aide tout le monde à utiliser les matériaux actuels et approuvés.

• La vitesse du contenu augmente considérablement. Le Service d’IA emballé dans Sitefinity CMS n’aide pas seulement à trouver des images – il inclut la résumé de contenu, l’amélioration de l’écriture et les fonctionnalités de personnalisation. Combinés à la recherche d’images en langage naturel, les équipes de contenu passent du concept au contenu publié plus rapidement que jamais.

Réalités et contraintes de mise en œuvre

Avant de vous précipiter pour activer cette fonctionnalité, comprenez les conditions préalables. Cette capacité de recherche améliorée en AI est exclusivement disponible pour Cloud Sitefinity Les clients via le module complémentaire de service AI emballé. Les organisations exécutant des déploiements sur site ne peuvent pas accéder à cette fonctionnalité, rendant la décision cloud et sur site soudainement plus importante pour les opérations de contenu.

La fonctionnalité fonctionne exclusivement avec des images – pas des vidéos, des PDF ou d’autres types de documents – pour les organisations utilisant le Bibliothèques de gestion des actifs numériques Sitefinity. Bien que l’index de recherche backend puisse être configuré pour inclure tous les types de supports, l’analyse visuelle alimentée par AI s’applique uniquement aux fichiers d’image.

Le coût caché d’une mauvaise trouvabilité

Considérez ce que la recherche d’images inefficace coûte réellement votre organisation. Au-delà du temps évident, il y a le coût de licence des achats en double, les dommages à la marque des images incohérentes et le coût d’opportunité des campagnes retardées. Lorsque votre équipe de contenu passe 20% de son temps à rechercher des actifs, c’est essentiellement un membre de l’équipe dont le seul travail est de jouer à la cache-cache numérique.

Le passage de la recherche dépendante des métadonnées à la recherche conscient du contenu représente plus qu’une mise à niveau technique – il est reconnaissant que le comportement humain s’aligne rarement sur l’architecture de l’information idéale. Au lieu de forcer les équipes à s’adapter aux taxonomies rigides, SITEFINITY AI Capacités s’adapter à la façon dont les gens pensent et travaillent réellement.

Aller de l’avant avec une recherche plus intelligente

L’introduction de la recherche d’images en langage naturel dans Sitefinity CMS signale un changement plus large dans la façon dont les systèmes de gestion de contenu gèrent les actifs numériques. Plutôt que de traiter les images comme des fichiers avec des métadonnées joints, la plate-forme les comprend maintenant comme un contenu visuel avec une signification inhérente.

Pour les organisations qui se noient dans les actifs numériques, cette technologie offre un chemin pratique à suivre. Vous n’avez pas besoin de marquer rétroactivement des milliers d’images ou d’appliquer les conventions de dénomination draconienne. L’IA analyse ce que vous avez et le rend trouvable en fonction de ce qu’il contient réellement.

Prêt à transformer la façon dont votre équipe trouve et utilise le contenu visuel? Explorer comment Progress Sitefinity Ai-Enhanced Media Search Peut transformer votre bibliothèque d’images chaotiques en une ressource vraiment utile qui accélère la création de contenu et renforce la cohérence de la marque.