Computer Vision für DAM
Computer Vision für DAM ist AI, die Bilder und Videos in einem Digital-Asset-Management-System analysiert, um sie automatisch zu taggen, zu beschreiben und zu ordnen.
Was ist Computer Vision für DAM?
Computer Vision für DAM ist der Einsatz von AI-Bilderkennung in einem Digital-Asset-Management-System, um Bilder und Videos zu analysieren und automatisch Tags, Beschreibungen und andere Metadaten hinzuzufügen, sodass Assets ohne manuelle Verschlagwortung durchsuchbar werden. Die Software erkennt Objekte, Farben, Text (per OCR), Logos, Hintergründe und Duplikate und speichert das Ergebnis als Metadaten am Asset. Klassisches DAM-Tagging basiert darauf, dass eine Person pro Datei Schlagwörter eintippt. Computer Vision übernimmt einen ersten Durchgang in großem Umfang, und Menschen korrigieren oder verfeinern ihn. Im E-Commerce hilft dieselbe Analyse beim Schreiben von Alt-Texten und bei der Prüfung, ob Bilder die Regeln eines Kanals erfüllen. Probier den Alt-Text-Generator für Bilder aus und sieh, wie AI ein Produktbild beschreibt.
Warum Computer Vision für DAM im E-Commerce wichtig ist
E-Commerce-Teams verwalten Tausende Produktfotos, Lifestyle-Aufnahmen und Videos. Wenn diese Dateien nur einen Dateinamen haben, dauert es lange, das richtige Bild für eine Kampagne oder einen Marktplatz zu finden, und dasselbe Foto wird unter verschiedenen Namen zweimal hochgeladen. Computer Vision macht eine große Medienbibliothek danach durchsuchbar, was auf dem Bild ist: Farbe, Produkttyp, Hintergrund, Text auf der Verpackung. Sie hilft auch bei Kanalprüfungen, etwa um Bilder ohne weißen Hintergrund für Marktplätze zu finden, die einen verlangen. Bilder sind Käufern wichtig: Das Baymard Institute fand 2018 heraus, dass 56 % der Nutzer auf einer Produktseite zuerst die Bilder ansehen.
Beispiele für Computer Vision für DAM
- 1Asset: Produktfoto eines Sneakers, Erkannt: Schuh, weiß, Sneaker, weißer Hintergrund, Nutzung: Such-Tags und Alt-Text
- 2Asset: Verpackungsaufnahme, Erkannt: Text 'organic', Markenlogo, Nutzung: OCR-Abgleich mit Produktaussagen
- 3Asset: Lifestyle-Bild, Erkannt: Wohnzimmer, Sofa, Personen, Nutzung: als Hauptbild für Marktplätze ausfiltern
- 4Asset: Zwei Uploads desselben Fotos, Erkannt: Beinahe-Duplikat, Nutzung: Kopie zusammenführen oder entfernen
So hilft WISEPIM
- Digital Asset Management hält Produktbilder und Dokumente mit dem richtigen Produkt verknüpft.
- Bulk Image Actions, darunter Resize und Convert, bereiten viele Bilder auf einmal für Kanalregeln vor.
- AI-Anreicherung füllt Beschreibungen, Attribute und Spezifikationen des Produkts, zu dem die Bilder gehören.
- Der kostenlose Alt-Text-Generator für Bilder schreibt Alt-Texte für Produktbilder.
Häufige Fehler bei Computer Vision für DAM
- AI-Tags ungeprüft veröffentlichen, sodass falsche Farben oder Produkttypen in Suchfiltern landen.
- Nur generische Tags nutzen, während dein Team mit euren eigenen Produktbegriffen sucht.
- Computer Vision ein Tag-Vokabular erzeugen lassen, das nicht zu deinen Produktattributen passt.
- Vergessen, dass Bilder mit Personen nach der DSGVO Datenschutzfragen aufwerfen können.
Tipps zu Computer Vision für DAM
- Ordne AI-Tags deinen eigenen Attributwerten zu, etwa deiner Farbliste.
- Prüfe pro Kategorie eine Stichprobe der Tags, bevor du ihnen in Filtern vertraust.
- Nutze OCR-Ergebnisse, um Verpackungstexte mit deinen Produktdaten abzugleichen.
- Trenne von Menschen geprüfte Tags von rohen AI-Vorschlägen.
Trends rund um Computer Vision für DAM
- Multimodale AI-Modelle, die ein Bild in ganzen Sätzen beschreiben, nicht nur mit Tags.
- AI-generierter Alt-Text als Ausgangspunkt für Barrierefreiheit.
- Automatische Prüfung von Bildern gegen Marktplatzregeln, etwa zu Hintergrund und Größe.
- Visuelle Suche in Webshops, die auf derselben Bildanalyse basiert.
Tools für Computer Vision für DAM
- Cloudinary
- Adobe Experience Manager Assets
- Amazon Rekognition
- Google Cloud Vision API
- WISEPIM (Digital Asset Management, Bulk Image Actions)