Dans un contexte saturé par le contenu, vitesse et pertinence sont de mise. Les marketeurs et équipes créatives ressentent une pression croissante à offrir des expériences de contenu personnalisées qui génèrent des conversions, sans pour autant compromettre la cohérence de la marque ou la conformité. L’un des plus grands enjeux auxquels les entreprises de grande taille doivent s’atteler, c’est celui qui consiste à tirer le meilleur parti des contenus déjà présents dans leurs vastes médiathèques. C’est pour répondre à ce défi que nous avons développé une fonctionnalité de recherche par images similaires.
La plateforme de DAM alimentée par IA de Bynder inclut une fonctionnalité stratégique de recherche de similitudes, qui transforme la manière dont les équipes peuvent identifier et réutiliser des éléments de contenu, accélérant ainsi la mise sur le marché, et améliorant la performance des campagnes. Dans cet article, nous explorons le pouvoir de la recherche par similarités dans le contexte d’une plateforme de DAM. Cette capacité de recherche peut vous aider à débloquer le plein potentiel de vos assets existants en créant un impact plus quantifiable et en cumulant plus de clics et de conversions. À terme, vous bénéficierez de plus de temps à consacrer à l’élaboration d’idées stratégiques.
Infos clés à retenir
- La fonctionnalité de recherche par similitudes est une solution alimentée par l’IA qui classe tous les assets d’une médiathèque pour ensuite émettre des recommandations d’images qui ressemblent le plus, d’un point de vue visuel, à une image cible choisie par l’utilisateur. La solution offre aux utilisateurs du DAM la possibilité de trouver des éléments de contenu plus rapidement, sans se baser sur les noms des fichiers, sur les tags ou sur les métadonnées.
- Les équipes qui utilisent la recherche d’images similaires au sein de leur DAM pourront augmenter le ROI des contenus existants en favorisant leur réutilisation.
- Cette solution permet aux entreprises d’accélérer le processus de recherche des assets et de donner un coup de boost aux équipes pour lancer les campagnes sur le marché plus vite, favorisant plus d’engagement, de conversions et de loyauté à l’égard de la marque.
Qu’est-ce que la recherche de contenu basée sur des images similaires ?
La recherche basée sur des images similaires est une solution qui identifie et qui classe les images en fonction du degré de similarité visuelle qu’elles partagent avec une image de référence. Cette fonctionnalité permet de trouver facilement des assets visuellement similaires et offre une nouvelle manière de rechercher les contenus dont vous avez besoin. Plutôt que de vous appuyer sur les noms de fichiers, les tags ou les métadonnées, la recherche basée sur les similitudes entre les images utilise l’IA pour analyser le contenu visuel à proprement parler (couleurs, formes, textures, motifs) pour faire remonter rapidement des images qui se ressemblent parmi celles stockées dans votre DAM (qu’elles soient ou non associées à des tags).
Par exemple, si un marketeur importe ou sélectionne une photo produit, la recherche d’images similaires fait instantanément remonter d’autres images qui partagent les mêmes aspects esthétiques que la photo produit, comme l’arrière-plan ou la luminosité, par exemple. Résultat : les utilisateurs gagnent du temps et peuvent s’inspirer d’une image pour trouver un visuel similaire stocké dans leur DAM, et qu’ils ont le droit d’utiliser. Ce mode de recherche permet également de sélectionner un fichier parmi des images similaires de manière à éviter d’utiliser le même visuel à chaque fois. En somme, à partir d’images, cette méthode simplifie les recherches complexes qui impliquent des thématiques peu concrètes.
Comment fonctionne la recherche d’images similaires dans le contexte du DAM ?
La recherche par similitudes est l’une des meilleures fonctionnalités de DAM qui existent pour améliorer vos workflows. Mais concrètement, comment ça marche ? La fonctionnalité de recherche à partir de similitudes est une solution développée par Bynder et basée sur l’IA qui tire parti de l’apprentissage automatique et de technologies d’extraction et de comparaison d’aspects visuels dans le but d’identifier des images qui se ressemblent. Voici les différentes étapes du processus :
- Extraction des aspects visuels : une fois qu’une image a été importée, notre plateforme utilise des Vision Transformers, un réseau d’apprentissage neuronal profond, pour analyser certaines caractéristiques visuelles de l’image, comme les couleurs, les textures, les motifs, la luminosité, la composition et la disposition. Ces caractéristiques se traduisent alors sous forme de vecteur de caractéristiques unique, une sorte d’empreinte visuelle.
- Constitution d’un index visuel : la plateforme de DAM stockera les vecteurs de caractéristiques correspondant à chaque image présente dans votre médiathèque, de façon à constituer un index pour vous permettre de retrouver rapidement des fichiers au sein de l’intégralité de votre répertoire.
- Classement des images similaires : lorsque vous utilisez la fonctionnalité de recherche par similarités pour trouver une image ressemblante, la solution calcule l’empreinte visuelle de l’image sélectionnée ou importée et la compare à celles présentes dans l’index. Elle classera alors les résultats en fonction du degré de similitude des correspondances générées, affichant instantanément les assets les plus pertinents par rapport à votre recherche.
Des solutions d’IA pour le digital asset management (DAM), comme la recherche d’images similaires, favorisent l’optimisation des workflows pour créer plus d’impact.
Cas d’utilisation de la recherche d’images similaires
La recherche basée sur les images similaires offre une solution précieuse pour toutes sortes d’équipes de grande envergure, réunissant spécialistes marketing, designers, administrateurs de DAM, etc. Les marketeurs et les équipes créatives ont la possibilité de trouver en toute simplicité des éléments visuels conformes à l’image de la marque, accélérant ainsi le processus d’identification des assets et favorisant l’inspiration. Les équipes marketing internationales peuvent utiliser la recherche d’images similaires pour trouver des versions approuvées dans d’autres langues d’éléments visuels clés pour contribuer à une meilleure uniformité entre les régions.
La recherche à partir de similarités fait partie d’une longue liste de fonctionnalités de recherche alimentées par l’IA que les utilisateurs du DAM de Bynder ont à leur disposition pour créer des expériences de contenu plus engageantes, qui favorisent plus de clics et de conversions et de meilleurs résultats de campagnes marketing. Prenons l’exemple de Molson Coors. Molson Coors, l’un des plus grands fabricants de boissons au monde dont le portefeuille inclut notamment Blue Moon, Miller Lite et Staropramen, a fait appel à l’expérience de recherche développée par Bynder pour faciliter et accélérer l’identification des assets. La solution de recherche par similitudes s’est avérée essentielle étant donné l’envergure de la gamme de produits proposée par Molson Coors. Elle a permis de raccourcir les temps de recherche et d’augmenter la réutilisation des éléments de contenu.
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Quels avantages la recherche à partir d’images similaires peut-elle offrir aux entreprises de grande taille ?
La solution de recherche par similitudes de Bynder permet aux équipes de trouver des images qui partagent des similitudes visuelles et ainsi d’accélérer la mise sur le marché de contenus plus pertinents et plus cohérents. Les entreprises qui disposent de vastes bibliothèques multimédias tireront plusieurs bénéfices de la recherche à partir d’images similaires au sein de leur DAM. À savoir :
Une identification des assets plus optimisée
Avec la recherche par similitudes, les utilisateurs peuvent trouver des ressources dotées de caractéristiques visuelles similaires et n’ont donc plus à s’appuyer exclusivement sur des mots clés et des tags ajoutés manuellement. L’identification des fichiers est désormais plus rapide, même lorsque l’utilisateur n’a pas connaissance du nom exact ou des métadonnées de l’image. Qui dit assets plus rapides à trouver, dit accélération de la mise sur le marché, et donc la possibilité pour les marques de satisfaire la demande effrénée de contenu pour atteindre leurs publics cibles.
Une réutilisation accrue des assets et une meilleure gestion des contenus
Dès lors que les éléments de contenu visuellement ressemblants sont plus faciles à trouver, les équipes sont plus à même de réutiliser des contenus existants plutôt que d’en créer d’autres à partir de zéro. Grâce à la recherche à partir de similitudes, les équipes peuvent identifier des éléments de contenu existants qui correspondent aux besoins d’un projet donné. Résultat : une meilleure réutilisation des fichiers déjà créés et donc moins de nécessité d’acheter ou de créer de nouvelles images. Au final, vous maximisez la valeur de votre médiathèque. Une hausse du ROI en création de contenu aidera par ailleurs les équipes marketing à étendre l’échelle de leurs campagnes de manière plus efficace et permettra de faire en sorte que tous les assets soient utilisés à leur plein potentiel.
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Une nouvelle façon de faire des recherches
La solution de recherche d’images similaires aide les utilisateurs à faire remonter des éléments de contenu pertinents pour leurs besoins en se basant uniquement sur des aspects visuels. Plus besoin de connaître en détail la structure taxonomique ou les métadonnées de l’image. C’est une fonctionnalité qui offre une nouvelle façon d’effectuer des recherches et qui permet de faire en sorte que tous les utilisateurs qui y ont accès puissent trouver plus facilement les éléments de contenu dont ils ont besoin.
Optimisez l’identification des assets avec la recherche d’images similaires
La recherche d’images similaires dans le digital asset management est une fonctionnalité pratique, mais pas que. La solution alimentée par l’IA permet aux équipes d’avancer plus vite, d’assurer la conformité des contenus à l’image de marque et de diffuser des contenus qui créent du lien. En débloquant l’intelligence visuelle à l’échelle de votre médiathèque, la fonctionnalité de recherche par similarités favorise une réutilisation plus ingénieuse des contenus ainsi que des expériences plus engageantes et personnalisées. Elle accompagne les équipes en leur fournissant un processus d’identification plus intuitif des éléments de contenu, améliorant les workflows et les stratégies opérationnelles.
Au final, tout cela permet aux entreprises de lancer des campagnes plus rapidement, de garder une longueur d’avance par rapport aux tendances du marché, de maximiser la valeur de leurs investissements passés en faveur de shootings photo et d’éléments de contenu de marque, et de créer des contenus sur mesure pour favoriser l’engagement et de meilleures performances de campagne. Pour toute entreprise qui vise à étendre ses opérations de contenu et à accroître les résultats de ses campagnes, la recherche par images similaires n’est pas juste un extra, mais bien un facteur concurrentiel essentiel. Planifiez une démo avec Bynder dès aujourd’hui pour découvrir comment les fonctionnalités de recherche basées sur l’IA intégrées à notre plateforme de DAM, de la recherche par images similaires à la reconnaissance faciale, peuvent booster le travail de vos équipes.
