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Le immagini sono sempre più determinanti nelle strategie di content marketing. Ecco come farsi aiutare dagli algoritmi neurali per classificarne il contenuto e costruire il profilo d’interesse degli utenti
Se è vero che saper comunicare dà valore a un’azienda, comunicare efficacemente e al passo con i tempi garantisce un business di successo.
Vi ricordate le tavolette sumere? La nascita della scrittura rappresenta la prima rivoluzione tecnologica nell’ambito della comunicazione. Così come c’è stato il passaggio dalla forma orale a quella scritta – dall’orecchio all’occhio, per così dire –, motivato dall’urgenza di lasciare traccia di sé, adesso stiamo vivendo una nuova fase. Si tratta dell’“analfabetismo visivo”.
Di cosa si tratta? Poter assorbire la moltitudine di messaggi che la Rete ci restituisce quotidianamente è impossibile. Ne siamo quasi anestetizzati.
Però c’è ancora un modo che riesce a catturare la nostra attenzione: le immagini raccontano e veicolano concetti in modo piacevole e intuitivo. Ce le ‘beviamo’ con gli occhi e sono diverse le ricerche che attribuiscono loro una maggiore possibilità di restare impresse, complice la struttura del nostro cervello che assimila più facilmente gli elementi visuali.
L’importanza del visivo è testimoniata dal suo boom sui social: dal più famoso Instagram a Snapchat, Tumblr, Pinterest, Flickr ma anche Facebook, se pensiamo che ogni giorno vengono caricate 250 milioni di foto.
Visto il sempre maggiore significato funzionale delle immagini, emerge l’urgenza di elaborarle in modo da poter interpretare e classificare il contenuto delle stesse. Se non si padroneggiano a dovere i propri strumenti di comunicazione, infatti, si alza enormemente il rischio di usarli in maniera poco efficace.
Gli algoritmi neurali: a cosa servono?
Dar vita a un’intelligenza artificiale in grado di gareggiare con il pensiero umano su larga scala: questa è la vision che per decenni ha guidato- e guida ancora oggi – gli studi neurobiologici sui meccanismi superiori del cervello.
A partire da questi presupposti sono nate le prime reti neurali artificiali(ANN), dei modelli matematici composti da “neuroni” artificiali che si ispirano alle reti nervose biologiche.
Ogni unità, chiamata neurone, processore o nodo, ha un piccolo potere computazionale che combinato ad altri (creando così degli strati, ovvero “layer” di nodi) può essere utilizzato per risolvere problemi di natura complessa, non facilmente decodificabili.
Le reti neurali possono essere addestrate nel riconoscimento di immagini. Parliamo delle CNN (Convolutional Neural Networks) che prendono a modello le reti neurali della corteccia visiva.Tramite una rete neurale convoluzionale il computer è in grado di classificarecosa un’immagine mostra e identificare con buona probabilità il suo contenuto:e questo vale sia per loghi che elementi grafici ma anche fotografie, tutti elementi visivi prioritari per l’azienda.
Come funziona la classificazione delle immagini?
Gli strumenti di riconoscimento delle immagini richiedono una fase di addestramento: al sistema “classificatore” viene sottoposto un “pattern” identificativo del problema.
Il riconoscimento e la classificazione sono preceduti infatti da una fase di estrazione dei descrittori e delle caratteristiche di ciascun pattern, caratteristiche di tipo morfologico (insieme di grandezze che descrivono la forma) e densitometrico (variabili come luminosità, colore etc.)
Una volta che il sistema è stato addestrato, è capace di individuarle automaticamente ogniqualvolta si presentano e associarle a specifiche categorie nominali. In questo modo l’azienda che dispone di tali strumenti tecnologici è in grado di comprendere il contenuto di ogni asset visualein suo possesso e recuperarlo con più facilità tramite stringhe di ricerca al momento del bisogno.
THRON, il DAM Intelligente che classifica le immagini
C’è un tool che non può mancare nella cassetta degli attrezzi dei marchi che vogliono comunicare in maniera efficace. Parliamo del DAM Intelligente. Esso è in grado di comprendere semanticamente i contenuti, qualunque sia la loro natura.
Nello specifico THRON dispone di motori AI atti al riconoscimento visuale che si basano su una rete neurale convoluzionale. Elementi visuali e pattern, estratti in precedenza dalle immagini, sono applicati a modelli che identificano oggetti e caratteristiche: in questo modo, appena un visual viene caricato sulla piattaforma, la piattaforma è in grado di popolarlo automaticamente con le tag che rappresentano il suo contenuto.
Perché è importante classificare le immagini?
- I contenuti visivi, grazie ai metadati, sono facilmente rinvenibili tramite il motore di ricerca sia internamente al DAM sia nei canali di front end in cui sono state pubblicate. Questo assicura la piena governance sul loro utilizzo
- Le tag vanno ad arricchire il profilo dell’utente, anonimo e non, che ha visualizzato le immagini: in questo modo avremo informazioni sempre aggiornate in tempo reale su chi sta guardando (o non guardando) cosa.
In questo modo le metriche del DAM Intelligenteti informano su:
1) quali sono gli argomenti che interessano maggiormente gli utenti (quello che dobbiamo rappresentare nel visual)
2) quali tipologie di contenuto guardano di più (quale tipologia di visual scegliere)
3) con quali canali interagiscono di più (dove è meglio pubblicare il visual?)
A questo punto mettere in atto le migliori strategie di Visual Storytellingdiventa facile!
