Metadaten lassen sich nicht effizient verwalten? So hilft dir eine AI-Bildersuche beim Asset-Management (DAM)
DAM-Systeme helfen bei der Verwaltung deiner Medieninhalte – nun auch mit effizienter AI-Bildersuche
- Wie verläuft die DAM-Bildersuche ohne AI?
- Wie hilft die AI-Bildersuche in deinem DAM-System?
- Mit welcher Software gelingt die AI-gestützte Bildersuche?
- Fazit: DAM-Systeme sind durch die AI-Bildersuche sogar noch praktischer
Heutzutage brauchst du nicht nur überzeugende Texte, um online erfolgreich zu sein. Ob Produkte im Shop, Beiträge auf Social Media oder einfach die firmeneigene Startseite – du musst obendrein passende und optisch ansprechende Bilder parat haben. Die Aufmerksamkeit von potenzieller Kundschaft wird immer kürzer, die Konkurrenz immer stärker.
Damit du für jede Kampagne genau die richtigen Medien (Assets) wie Videos, Bilder oder Audiodateien ablegen und wiederfinden kannst, eignen sich sogenannte DAM-Systeme (Digital Asset Management) für die beteiligten Teams. Als virtueller Ablageort für sämtliche Medien sorgen geeignete Tools für die Katalogisierung der Dateien.
Mit einer AI-Bildersuche findet diese Einordnung der Medien durch den Einsatz künstlicher Intelligenz statt. In diesem Artikel erfährst du, wie genau die Automatisierung dein Digital Asset Management voranbringt und welches Tool eine solche intelligente Suche anbieten kann.
Wie verläuft die DAM-Bildersuche ohne AI?
Klassische DAM-Systeme bieten bereits den Vorzug, dass Dateien in ihrer neuesten Version abgelegt werden können. Danach haben alle Teammitglieder orts- und zeitunabhängig voneinander die Möglichkeit, diese zu bearbeiten und beispielsweise wiederzuverwenden.
Um auf Medien erneut zugreifen zu können, musst du allerdings in die Suchleiste ein oder mehrere Schlüsselwörter eingeben. Zuvor müssen sämtliche Bilder und Videos mit sogenannten Metadaten versehen werden. Und dies geschieht meist manuell.
Wenn also neue Medien erstellt sind, findet eine individuelle Verschlagwortung statt, um Anhaltspunkte für die Bildersuche zu definieren. Dazu sind folgende Schritte nötig:
- Schlagwort-Kategorien: Damit du dir die spätere Suche erleichterst, solltest du vorab Kategorien wie „Thema“, „Ort“, „Datum“, „Format“, „Kontext“ o. Ä. anlegen.
- Inhaltsanalyse: Das digitale Asset wird inhaltlich zusammengefasst, indem du die relevanten Personen, Orte und Handlungen identifizierst.
- Schlüsselbegriffe definieren: Basierend auf der Analyse vergibst du einzelne Wörter oder Wortgruppen, die das Asset bestmöglich bestimmen. Diese tippst du ins DAM-System ein.
- Abgleich mit Vokabelliste (falls vorhanden): Branchen- und unternehmensspezifische Namen oder Abkürzungen sind keine Seltenheit. Um Dateien wirklich wiederfinden zu können, solltest du stets auf einen einheitlichen Wortlaut achten.
- Metadaten hinzufügen: Zusätzlich zu den Schlagworten lassen sich weitere Metadaten wie Titel, Erstellungsdatum, Urheber*in, Copyright-Infos oder Format einsetzen.
- Regelmäßige Aktualisierung: Bei jeglichen Änderungen wie einem anderen Kontext oder bei der Einführung eines neuen Begriffs musst du Schlagworte und Metadaten manuell anpassen.
Du siehst: Zwar ist die Nutzung eines DAM-Systems (übrigens auch einer MAM- oder PIM-Lösung) sinnvoll, die Pflege aber zeitintensiv und mühselig. Je nachdem, wie viele Personen innerhalb des Tools arbeiten, besteht die Gefahr, dass die Vergabe der Schlagworte nicht mehr konsistent (im Sinne des Brandings) verläuft. Außerdem muss immer daran gedacht werden, dass du wirklich alle Assets bei einem Update anpasst.
Des Weiteren droht immer, dass fehlerhafte Fassungen, veraltete Versionen oder gar Dubletten im DAM-System herumschwirren, ohne dass du es merkst. Wie so oft sind wiederkehrende und stumpfe Prozesse nämlich höchst fehleranfällig. Die Lösung dieser Herausforderungen liegt in der Verwendung von künstlicher Intelligenz, um daraufhin eine AI-Bildersuche einzurichten.
Wie hilft die AI-Bildersuche in deinem DAM-System?
Die AI-Bildersuche als Integration für DAM-Systeme bezeichnet den Einsatz von Automatisierungen und Generierungsprozessen. Durch maschinelles Lernen und diverse Algorithmen zur Bilderkennung kann sie alle Inhalte auf Grundlage von visuellen Merkmalen automatisch identifizieren und unstrukturierte Bilddaten besser katalogisieren. So lässt sich der Content effizienter und präziser für die intelligente Suche aufbereiten.
Neben einer digitalen Erkennung der bildlichen Elemente können KI-gestützte DAM-Tools sogar per Gesichtserkennung die abgebildeten Personen ihren (zugewiesenen) Namen zuordnen. Darüber hinaus lassen sich Verschlagwortung und Zuweisung der Metadaten automatisieren. Somit ergeben sich für dich mehrere Vorteile der AI-Bildsuche:
- Zeitliche Kapazitäten für die Pflege der Datenbank lassen sich wesentlich senken.
- Dein Team hat weniger Aufwand mit eintöniger Arbeit.
- Kreations- und Freigabeprozesse sind weniger verzögert und effektiver.
- Eine KI hat unter Umständen die eingepflegten firmenspezifischen Vokabeln besser parat als alle Stakeholder.
- Verschlagwortung und Zuweisung der Metatexte erfolgen fehlerfrei.
- Veraltete oder unerwünschte Versionen werden nicht berücksichtigt.
- Duplikate lassen sich einfacher aufspüren und löschen.
- Es ist möglich, alle Daten automatisch übersetzen zu lassen, falls erwünscht.
Die vorherige Nutzung von KI-Technologien innerhalb des DAM-Systems vereinfacht und beschleunigt gleichermaßen die spätere Nutzung der AI-Bildersuche. Und diese praktische Funktion steigert Suchqualität sowie Arbeitseffizienz. Zusätzlich eröffnen sich dadurch neue Optionen wie die Suche nach visuellen Ähnlichkeiten, die Erkennung von Gesichtern oder Logos sowie die automatische Verwaltung größerer Dateibestände.
Mit welcher Software gelingt die AI-gestützte Bildersuche?
Die AI-gestützte Bildersuche gelingt etwa mit dem DAM-System Canto, einem Software-Anbieter, der vor 30 Jahren in Berlin gegründet wurde. Das Tool unterstützt inzwischen über 3.000 Brands weltweit dabei, die eigenen digitalen Assets effizient in der Cloud zu verwalten. Für Marketingverantwortliche wie Brand Manager, Content Manager oder Product Marketer sowie Fachkräfte aus IT, Digital Transformation und E-Commerce bietet Canto eine praktikable Lösung. Dabei stammen die meisten Kund*innen aus dem Mittelstand der Branchen Industrie, Tourismus, Energie und Einzelhandel.
Für jede Mediendatei kannst du bei Canto diverse Metadaten hinterlegen und bearbeiten, um sie später via AI-Bildersuche wiederzufinden.
Neben den traditionellen Funktionalitäten eines DAM-Systems bietet der Anbieter die innovative Canto AI Visual Search (AI-Bildersuche). Diese ist in der Lage, visuelle Inhalte präzise und intuitiv zu erkennen, selbst wenn keine Metadaten vorhanden sind. Um die intelligente Suchfunktion optimal zu nutzen, solltest du das System jedoch umfassend mit Inhalten befüllen lassen und klare Zugriffsrechte für die Personen im Team festlegen. Erst dann können Marketing wie auch technische Abteilungen mühelos auf die benötigten Medien zugreifen und die Möglichkeiten einer KI-gestützten DAM-Lösung nutzen.
Mit Canto bringst du Ordnung in deine Mediensammlung. Nutze dazu einfach die AI-Bildersuche und die Filteroptionen nach Dateityp.
Fazit: DAM-Systeme sind durch die AI-Bildersuche sogar noch praktischer
Der Bedarf an immer mehr Content ist da. Und dieser darf nach Meinung der Konsument*innen auch immer gerne visuell sein. Um bei all den Bild-, Video- und Audiodateien nicht durcheinanderzukommen, setzen viele Unternehmen auf DAM-Tools. Mit diesen virtuellen Ablegeorten ist die manuelle Arbeit für die Kategorisierung der Medien allerdings nicht getan. Erst mit KI-Funktionen kannst du das Potenzial deines Digital Asset Managements vollends ausschöpfen und praktische Lösungen wie eine AI-Bildersuche bei dir im Unternehmen einführen.
Die AI von Canto bietet dir neben der intelligenten Suchfunktion auch einige Features an, die dir schon bei den Prozessen Verschlagwortung, Datenpflege und Freigabe dank künstlicher Intelligenz behilflich sein können. So sparst du Zeit bei der Erstellung der Metadaten ebenso wie bei der Suche nach dem passenden Asset für deine nächste Marketingkampagne.
Marvin ist Redakteur bei OMR Reviews. Nach seinem Studium in Englisch und Spanisch an der Uni Augsburg zog der gebürtige Hannoveraner nach Hamburg. Dort ist er im Fitnessstudio, im Kino oder in einem der Sushirestaurants anzutreffen. Neben der Leidenschaft für Sprachen interessiert er sich für digitales Marketing und praktische Onlinetools.
