DAM，当AI遇上品牌营销内容：图像篇

本文主要是介绍DAM，当AI遇上品牌营销内容：图像篇，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

hi～大家好，我是shadow，本文是DAMCC（数字资产管理）的投稿，接下来将会更新系列文章：探讨在消费者和品牌之间，人工智能有什么样的应用空间，希望带给大家更多的跨领域思考。借此机会，我写了个推荐序。

推荐序

设计师的风格，完全取决于其作品。如何形成个人的设计风格没有捷径，只需要不断地向外界输出自己的设计作品，自然而然就能形成自己设计风格。

可以说，设计风格就是靠不断地实践、反复推敲、总结而形成的。不仅是设计，写作也类似，文如其人，不断地写不断地思考、总结，文风即可形成。当设计师已形成个人风格，其个人品牌自然就形成了。设计师的风格、作者的文风，都是品牌的范畴。

品牌不仅仅是消费品才有的概念。那么，品牌通过什么来不断输出呢？不断通过内容（故事）来表达、丰富品牌这一综合的印象。

在消费者、内容和品牌之间，人工智能又有什么样的应用空间？

图像篇

大数据时代，品牌内容的输出频率、数量远超我们想象。如何管理如此多的内容？人们开始将目光投向技术赋能的品牌内容管理。

???? 品牌内容管理技术

人工智能的发展很明显地给品牌管理带来更多的助力，最突出的就是基于图像识别的品牌形象管理。AI的自动化打标可以在互联网海量内容中精准定位每一条品牌露出，大大降低品牌形象管理的难度。

???? 品牌形象管理包括哪些方面？

互联网之上的品牌美誉度，品牌形象成为当代消费者对品牌比较关心的核心参考因素。如果只把品牌形象理解为VI形象、几个主打产品就太狭隘了。今天，它是消费者根据他们与品牌的业务的每一次互动而产生的联想的混合体。

❓why品牌形象管理？

每个品牌都努力建立强大的品牌形象，因为这有助于实现企业的商业动机。强大而稳定的品牌形象具有以下优势：

随着新客户被品牌吸引，获得更多的利润。

易于推出同一品牌下的新产品。

增强现有客户的信心。有助于留住他们。

一般来说，为了维护品牌形象，品牌公关会定期检查互联网上有关品牌的各类消息，查看有无虚假信息负面新闻等。那么如何在海量的信息中搜索并检查每一条和品牌有关的信息成为了难点。

直接在公域网络进行关键词搜索并不能解决问题，AI为保护品牌声誉带来了新的工具。在人人都是创作者的时代，管理品牌声誉对企业来说重要而困难的。评论在网上像野火一样蔓延。由下而上的传播力量足以提高品牌声量或完全摧毁它。Bright Local 最近的一份报告发现，营销人员平均每周有 17% 的工作时间用于在线声誉管理。这几乎是每周一整天的工作量。

品牌形象管理的最常见作用

那么一般来说，AI在哪些方面能助力品牌形象管理呢？

????通过技术监测品牌在社交媒体上的传播情况

借助当今复杂的算法，logo识别软件可以查看您的品牌在体平台上被提及的频率，提及内容的情绪偏向等。摸清互联网上品牌的传播情况。

????品牌保护-盗版预警

还可以肃清仿冒品牌及碰瓷品牌，举个例子，像Supreme这样的时装公司经常会在盗版产品上看到它的logo。现在一个品牌的名字本身，或者一种特定的颜色，都可能会赋予产品一个与品牌强相关的意义，并使其与竞争对手进一步区分，比如Louboutin高跟鞋上使用的红色鞋底。

一家位于巴塞罗那的知识产权和品牌保护公司 Red Points是此赛道的先锋，该公司 CEO Urquizu 认为，机器学习工具，如计算机视觉和自然语言处理，可以帮助品牌更快地搜索信息和检测假货，从而实现知识产权保护的自动执行。

Red Points解决方案

❤️ AI如何赋能

/ NLP

而人工智能使用自然语言处理 NLP，意味着计算机可以理解和破译您的消费者在说什么。它的特点是可以让让机器能够像人类一样理解书面文本和口语。NLP是将计算语言学（人类语言的规则模型）与统计模型、机器学习 ML 和深度学习相结合的结果，是计算机科学与语言学的交叉学科。这种组合使机器能够完全理解人类语言，包括话语中表达的意图和感觉。

NLP提供了一种更好的方法来减轻线上管理声誉的压力：

自动化监控过程。

在正确的时间回复和征求评论。

使品牌经理和产品经理能够进行大规模研究。

监控社交媒体、网站和其他在线论坛。

识别社交媒体上的提及并将负面评论分叉以尽早纠正。

识别和记录积极的评论。

通常来说，NLP可以在以下7个方面帮助品牌进行声誉管理：语音识别、文本总结、意图归类、关键词提取或NER（命名实体识别）、拼写检查、机器翻译、情绪分析。Deeper Insight、Master of Code Global、IBM Watson是此领域的top公司。

❤️ AI如何赋能

/ 图像识别

还有一种基于机器学习的品牌识别方式，即图像识别，具体来说是通过定位品牌关键图像如logo或者品牌代表性人物，在互联网上收集品牌相关信息，以达到品牌管理的目的。logo识别可以帮助营销团队在不包含任何文字的社交媒体帖子中找到提及品牌的内容，它所需要的只是在照片中出现的可识别品牌logo。

如果只觉得AI可以依靠识特定的图形来进行品牌管理就太浅了，此类技术还可以应用在人脸识别中，为名人明星进行形象管理。

对于有形象管理的名人明星来说，Amazon 推出的人脸识别技术就非常必要了。世界上最大的在线GIF共享平台Giphy也推出了Giphy名人探测器，能够识别 GIF中超过2300个名人的面孔，准确度达到98％

同样，在营销和品牌管理领域，品牌公关可以通过定位名人明星来管理品牌代言，在公域网络中及时撤下代言合约到期的广告。Amazon Rekognition和Vision AI都是图像识别技术中的TOP公司。

Amazon Rekognition

amazon推出的使用机器学习自动执行图像和视频分析的产品。支持识别数千种对象（例如自行车、电话、建筑）和场景（例如停车场、海滩、城市）。借助 Amazon Rekognition 自定义标签，您可以扩展 Amazon Rekognition 的检测功能，可以助力品牌形象管理。例如，在社交媒体中查找您的企业logo和企业代言人信息，在商店货架上识别产品，在装配线上对您的机器部件进行分类，或在视频中检测您的动画角色。

除此之外，面孔搜索和验证名人检测、情绪分析也是Amazon Rekognition的主打功能。

Vision AI

谷歌推出的基于机器学习的AI识别产品，它可以检测图像中的多个对象并进行分类，包括检测每个对象在图像中的位置。Vision AI支持检测对象、对象位置及数量、视觉化商品搜索、检测人脸、查找新闻事件、logo和 Web 上的类似图像等。Gartner在在《2021 年云 AI 开发者服务魔力象限》报告中将Google 评为云 AI 开发者服务的业界领导者。The New York Times、Chevron和Box皆是Vision AI的知名客户。