So nutzen Sie KI für Digital Asset Management mit Auto-Tagging
Was ist Auto-Tagging?
Automatisiertes Metadaten-Tagging - oder kurz Auto-Tagging - ist der Prozess der automatischen Zuweisung von Metadaten zu großen Mengen von Mediendateien, wie Fotos, Bildern, Videos oder Dokumenten. Anstatt jedes Asset manuell mit Begriffen und Phrasen zu versehen, nutzt Auto-Tagging Algorithmen und KI, um den Inhalt zu analysieren und relevante Tags, Schlüsselwörter, Asset-spezifische Informationen oder Beschreibungen zu generieren. Dieser Prozess reichert Ihre digitalen Inhalte mit wertvollen Informationen an, die auch die Grundlage für die Nutzung des vollen Potenzials Ihres Digital Asset Management (DAM) Systems bilden.
Mehr dazu: Die 5 wichtigsten Gründe für automatische Metadatenvergabe in DAM
Was sind „Tags“ und warum braucht man sie?
Im DAM bezieht sich ein Metadaten-Tag auf einen beschreibenden Begriff oder ein Schlagwort, das einem Asset zugewiesen wird. Aussagekräftige Tags helfen, Ihre Dateien zu organisieren und zu kategorisieren, so dass sie leichter zu finden und zu verwerten sind.
Auto-Tagging in Fotoware
Die Fotoware DAM Auto-Tagging-Funktion wird von Computer Vision in Azure Cognitive Services bereitgestellt und bietet verschiedene Möglichkeiten, die Organisation Ihrer Inhalte mit KI zu erleichtern:
Personenerkennung: Zeigt die Anzahl der erkannten Personen an oder den Text „Keine Personen erkannt“, wenn keine Personen im Bild erkannt wurden.
Objekt-Erkennung: Liefert für jedes im Bild gefundene Objekt ein Stichwort. Wenn ein Bild beispielsweise einen Hund, eine Katze und ein Auto enthält, werden diese drei Objekte in der Objekterkennung aufgeführt.
Markenerkennung: Liefert den Markennamen, wenn Markenlogos in einem Bild vorhanden sind, basierend auf einer Datenbank mit Tausenden von globalen Logos, um kommerzielle Marken zu identifizieren.
Beschreibung: Liefert eine für Menschen lesbare Beschreibung auf der Grundlage verschiedener visueller Merkmale.
Tags: Liefert inhaltliche Schlagwörter für Tausende von erkennbaren Objekten, Lebewesen, Landschaften und Aktionen, die in den Bildern vorkommen.
Optische Zeichenerkennung (OCR): Ermöglicht die Extraktion von gedrucktem oder handgeschriebenem Text aus Bildern, wie z. B. Plakaten, Straßenschildern und Produktetiketten.
Anwendungsbeispiele für Auto-Tagging im DAM
Die verschiedenen Möglichkeiten der KI-gesteuerten Auto-Tagging Funktionen können auf vielfältige Weise genutzt werden.
Verwalten Sie Ihre Asset Datenbank
Erstellen und verwalten Sie Sammlungen Ihrer digitalen Assets automatisch in Ihrem DAM auf der Grundlage von Bildinhalten! Metadaten helfen bei der Strukturierung und Organisation von Assets, indem sie einen entsprechenden Rahmen für die Kategorisierung und Taxonomie bieten. Assets können logisch gruppiert werden, basierend auf beschreibenden Schlagwörtern oder Tags, die ihre Inhalte bzw. Themen darstellen, z.B. „Natur“. Dies kann beispielsweise bei der Erstellung einer Marketingkampagne mit „Natur“-Bildern hilfreich sein.
Verbessern Sie Ihre Prozesse zur Einhaltung von DSGVO-Vorschriften
Ist Ihr Unternehmen mit Datenschutzbestimmungen und der DSGVO konfrontiert? Dann kann die Personenerkennung Ihre Arbeitsabläufe für das Einwilligungsmanagement erleichtern! Verwenden Sie Auto-Tagging, um automatisch alle Fotos zu identifizieren, auf denen Personen (z. B. Ihre Mitarbeiter) zu sehen sind, und um die entsprechende Zustimmung zur Verwendung ihrer Bilder für Marketingzwecke einzuholen.
Mehr dazu: Wie verwendet man Mitarbeiter-Bilder DSGVO konform?
KI-gesteuerte Texterkennung
Sie arbeiten mit Archivierung und Kategorisierung? Der Einsatz von KI für OCR kann Ihnen bei der zeitaufwändigen Aufgabe zur Digitalisierung helfen! Text auf Fotos mit visuell erkennbaren Texten kann automatisch erkannt, extrahiert und in Form von Metadaten-Tags gespeichert werden. Auf diese Weise können Benutzer nach Textinhalten von Bildern in ihrem DAM suchen.
Mehr dazu: Mehr als Digitalisierung: Wie DAM Kultureinrichtungen hilft Sammlungen zu verwalten
Mehrsprachige Zusammenarbeit
In Unternehmen, die in mehreren Ländern oder Regionen tätig sind, sprechen Mitarbeiter, Kunden und andere DAM-Benutzer möglicherweise verschiedene Sprachen. Die Auto-Tagging-Funktion unterstützt die Vergabe von Metadaten-Tags in mehreren Sprachen, so dass Benutzer anhand von Schlagwörtern in ihrer bevorzugten Sprache nach Assets suchen können. Diese Funktionen verbessern die Auffindbarkeit von Inhalten wesentlich und erleichtern die effektive Zusammenarbeit über Kulturen und Grenzen hinaus.
Die Vorteile von KI-gestütztem Auto-Tagging
Die Verwendung der Auto-Tagging-Funktion in Ihrem DAM-System bringt vielfältige Vorteile mit sich:
- Effizienzsteigerung Ihres Unternehmens durch Zeiteinsparung beim manuellen Verschlagworten von Daten
- Verbesserte Suchmöglichkeiten: Präzisere Schlagwörter verbessern die Auffindbarkeit Ihrer Assets
- Einführung von Content Workflows innerhalb des DAM: Metadatengesteuerte Workflows reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit und ermöglichen die automatisierte Bearbeitung von Assets
- Verbesserte Zusammenarbeit: Umfangreiche Metadaten vereinfachen die gemeinsame Nutzung von Assets intern oder extern
- Einhaltung der DSGVO gewährleisten: Automatisch erkennen, ob Personen in einem Asset abgebildet sind
- Verbesserung der Verfügbarkeit Ihrer Daten in verschiedenen Sprachen dank präziser und einheitlicher Metadatenanreicherung
Zusammengefasst: Mit der Funktion Auto-Tagging können Sie den Wettbewerbsvorteil Ihres Unternehmens ausbauen und greifbare Geschäftsergebnisse erzielen!
