Die KI hinter der Magie von Snapchat: Filter, Anzeigen und Metriken entschlüsselt
Snapchat hat in den letzten Jahren eine KI-Revolution erlebt, die die Filter, Anzeigen und Analysen der App verändert hat. Das Unternehmen hat stark in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen investiert, um seinen Benutzern personalisiertere, ansprechendere und interaktivere Erlebnisse zu bieten. Von lustigen Gesichtsfiltern, die auf neuronalen Netzen basieren, bis hin zu anspruchsvollem Anzeigen-Targeting auf der Grundlage des Benutzerverhaltens – Snapchat nutzt KI auf innovative Weise. Diese Entwicklung hat dazu beigetragen, dass die App in einer überfüllten Social-Media-Landschaft wettbewerbsfähig bleibt und bei jüngeren Zielgruppen weiterhin attraktiv bleibt. Während Snapchat seine KI-Fähigkeiten weiter verfeinert, können Benutzer noch intuitivere Funktionen erwarten, die sich magisch und futuristisch anfühlen. Der Erfolg des Unternehmens bei der Implementierung von KI dient auch als Vorbild für andere soziale Plattformen, die ihre Tech-Stacks aktualisieren möchten.
Snapchat-Filter werden intelligenter
Snapchat erlangte vor einigen Jahren aufgrund seiner verspielten Filter, mit denen man Selfies und Fotos digital verändern konnte, rasante Popularität. Die Filter verwendeten grundlegende Computer-Vision-Techniken, um Gesichter zu identifizieren und mit einem Fingertipp verschiedene Überlagerungen anzuwenden. Doch im Jahr 2019 führte Snapchat eine neue Generation von Filtern ein, die auf fortschrittlicheren neuronalen Netzen und maschinellem Lernen basieren. Diese Linsen nutzten verbesserte Techniken zur Erkennung von Gesichtspunkten und zur 3D-Gesichtsmodellierung. Das Ergebnis waren Filter, die bestimmte Gesichtsmerkmale verfolgen konnten, während sich Benutzer bewegten, und auf der Grundlage detaillierter Gesichtsdaten dynamisch reagierten.
Zu den beliebten neuen Linsen gehörten solche, die Benutzer in Disney-Prinzessinnen verwandeln konnten, komplett mit überzeugendem Haar und Make-up. Andere Filter fügten überzeugende CGI-Elemente hinzu, wie zum Beispiel Regen, der einem Benutzer ins Gesicht fällt. Diese fesselnden Effekte fühlten sich dank maschineller Lernalgorithmen, die auf riesigen Datensätzen von Fotos und Videos trainiert wurden, wie Echtzeit-CGI an. Während grundlegende Filter auf einfachen Regeln basieren, können die Linsen des neuronalen Netzwerks flüssig reagieren, als hätte ein professioneller VFX-Künstler den Effekt auf die einzigartige Gesichtsstruktur jedes Benutzers zugeschnitten. Durch diese Personalisierung fühlen sich die Filter fast magisch an und ermutigen Benutzer, weiter zu knipsen und zu teilen.
Intelligentere kreative Tools
Zusätzlich zu den Fortschritten bei den Objektiven hat Snapchat auch KI genutzt, um sein gesamtes Angebot an kreativen Tools zu verbessern. Die App bietet beispielsweise Schreibhilfefunktionen wie die Grammatikkorrektur, um Bildunterschriften vor dem Teilen von Fotos zu verbessern. Auch das Sprachdiktiertool von Snapchat für Nachrichten nutzt jetzt neuronale Netze, um Sprache genauer zu transkribieren. Darüber hinaus wurden die Augmented-Reality- und Photoshop-ähnlichen Bearbeitungstools von Snapchat mit KI-Funktionen aufgerüstet, um Korrekturen und Verbesserungen mit nur einem Tastendruck zu ermöglichen. Benutzer können jetzt mit einem Klick sofort Hautunreinheiten entfernen, die Haut glätten, die Beleuchtung anpassen und vieles mehr. Unter der Haube basieren diese benutzerfreundlichen Editoren auf Algorithmen, die auf Retuschiertechniken trainiert sind, um individuelle Verbesserungen an jedem Foto oder Video vorzunehmen. Die KI reproduziert effektiv die Arbeit menschlicher Kreativer in Echtzeit, um Benutzer bei der Erstellung fesselnder visueller Geschichten zu unterstützen.
KI-gesteuerte Anzeigen
Auch Snapchat war im Vergleich zu Konkurrenten wie Facebook relativ spät dran, Werbung einzuführen. Doch seit der Einführung seiner Werbeplattform setzt Snapchat stark auf künstliche Intelligenz, um Marken dabei zu helfen, Anzeigen gezielter auszurichten und die Leistung zu messen. Der Anzeigenmanager von Snapchat nutzt maschinelles Lernen, um anhand früherer Interaktionsdaten zu optimieren, welchen Benutzersegmenten bestimmte Anzeigen angezeigt werden. Dies erhöht die Relevanz und reduziert verschwendete Werbeausgaben.
Snapchat verwendet außerdem NLP- und Stimmungsanalysealgorithmen, um den Text und das Audio in den öffentlichen Geschichten der Benutzer zu analysieren. Dies ermöglicht es Marken, Zielgruppen zu identifizieren und anzusprechen, die sich für bestimmte Themen, Produkte, Marken usw. interessieren. Snapchat bietet außerdem zuverlässige Analysen für Werbetreibende, wie z. B. die Verfolgung des Fußgängerverkehrs und der Verkaufsverfolgung. Eine ausgefeilte Modellierung kann Snapchat-Anzeigen realen Ladenbesuchen und Käufen zuordnen und so den Marketingwert der Plattform hervorheben.
Insgesamt unterstützt KI das Anzeigen-Targeting, die Platzierung, die Leistungsmessung und die Optimierung von Snapchat. Dadurch können Marken ihre Ergebnisse maximieren, während Benutzer relevantere Werbeaktionen erhalten, die auf ihre Interessen abgestimmt sind. Es handelt sich um einen datengesteuerten Ansatz, der durch modernste Technologie ermöglicht wird.
KI-gestützte Engagement-Metriken
Dank KI-Algorithmen, die die Leistung verfolgen und bewerten können, haben die Ersteller von Snapchat Zugriff auf detaillierte Analysen zur Benutzerinteraktion. Ersteller können Daten zu Aufrufen, Zeit, die sie mit dem Ansehen von Inhalten verbracht haben, Interaktionen, Sharing-Aktivitäten und mehr sehen. Die erweiterte Sentiment-Analyse erkennt sogar die emotionalen Reaktionen der Benutzer auf Geschichten. Diese KI-generierten Erkenntnisse ermöglichen es Erstellern, ihre Content-Strategie zu verfeinern, indem sie ihre leistungsstärksten Inhalte identifizieren.
Für regelmäßige Benutzer nutzt Snapchat die KI in ähnlicher Weise, um ihre Feeds zu kuratieren und Inhalte vorzuschlagen, die jeden Benutzer am ehesten ansprechen. Dadurch entsteht ein personalisierteres Startbildschirmerlebnis. Im Backend greifen maschinelle Lernmodelle auf Milliarden von Datenpunkten zurück, um benutzerdefinierte Empfehlungen zu erstellen. Die App lernt die Vorlieben, das Freundesnetzwerk, das Verhalten und die Gewohnheiten jedes Benutzers kennen.
Insgesamt hat der Einsatz künstlicher Intelligenz durch Snapchat zur Verbesserung von Marketing, Engagement und Analysen dazu beigetragen, die App zu einer intelligenteren Plattform zu entwickeln. Für Benutzer ermöglicht es unterhaltsamere und dynamischere Funktionen. Und für Marken eröffnet es neue Möglichkeiten, Zielgruppen zu verstehen und mit ihnen in Kontakt zu treten.
Verbesserung der Objekterkennung
Snapchat nutzt fortschrittliche Computer Vision und tiefe neuronale Netze, um Objekte in Fotos und Videos zu erkennen. Dadurch kann die App kontextbezogene Informationen über die Umgebung und Aktivitäten der Benutzer verstehen. Die Technologie kann Dinge wie Haustiere, Lebensmittel, Fahrzeuge, Sehenswürdigkeiten und mehr erkennen.
Die Objekterkennung eröffnet viele Möglichkeiten für interaktive Linsen und Filter. Beispielsweise kann Snapchat animierte 3D-Objekte überlagern, die mit erkannten Elementen in einer Szene interagieren. Wenn die Kamera einen Hund erkennt, fügt sie möglicherweise dynamische AR-Welpenohren und -nase hinzu. Das Erkennen von Lebensmitteln wie Pizza könnte Filter mit Pizzastückaufklebern auslösen. Durch die verbesserte Objekterkennung können Objektive die reale Umgebung des Benutzers besser wahrnehmen.
Da die Computer-Vision-Algorithmen von Snapchat immer ausgefeilter werden, wird die Objekterkennung schneller und detaillierter. Dadurch werden Objektive möglich, die ganze Szenen analysieren und speziell auf jedes Foto oder Video abgestimmte AR-Effekte erzeugen können. Die Objekterkennung stellt einen wichtigen Investitionsbereich für die KI-Teams von Snapchat dar.
Verbesserung des Szenen- und Umgebungsverständnisses
Neben Objekten analysiert die KI von Snapchat auch Gesamtszenen und Umgebungen in Fotos und Videos. Dies kann die Kategorisierung von Innen- und Außenumgebungen umfassen. Die App kann anhand visueller Hinweise erkennen, ob man sich am Strand, im Auto, im Fitnessstudio, in einem Restaurant usw. befindet.
Durch das Verständnis der Benutzerumgebung kann Snapchat für jede Situation geeignete Filter bereitstellen. Beispielsweise könnte eine Strandszene sommerliche Linsen mit Palmen und Meereswellen auslösen. Das Erkennen eines Fitnessstudios kann Fitness-bezogene AR-Elemente aktivieren. Die Szenenanalyse ermöglicht kontextrelevante Effekte.
Fortschritte bei neuronalen Netzen, die ganze Bilder analysieren können, werden Snapchats Bewusstsein für die Standorte und Aktivitäten der Benutzer weiter verbessern. Dadurch werden zusätzliche Filterpersonalisierungen basierend auf Zeit, Ort und Kontext freigeschaltet, um unterhaltsamere und ansprechendere Erlebnisse zu ermöglichen.
Kontextrelevante Effekte generieren
Durch die Kombination von Objekterkennung und Szenenverständnis kann Snapchat damit beginnen, an bestimmte Kontexte gebundene Linsen und Effekte zu generieren. Wenn die Kamera eine Geburtstagstorte, Geschenke und Luftballons erkennt, kann sie automatisch relevante AR-Elemente zum Thema Geburtstag bereitstellen, ohne dass der Benutzer diese manuell auswählen muss.
Als weiteres Beispiel könnte die Erkennung von Strandtüchern und Wasser geeignete Sommerfilter aktivieren, selbst wenn der Benutzer nicht „Strand“ angegeben hat. Diese kontextbezogene Auslösung von Effekten auf Basis der KI-Analyse wird die Verwendung von Objektiven schneller und intuitiver machen.
In Zukunft könnte Snapchat sogar proaktiv Filter vorschlagen, von denen es glaubt, dass sie zur Umgebung und den Ereignissen der Benutzer passen. Die kontextbezogene Generierung von Effekten ist die nächste Phase der Computer-Vision-Funktionen von Snapchat, die es zu beobachten gilt.
Verbesserung der Gesichtsverfolgung
Eine qualitativ hochwertige Gesichtsverfolgung ist für die Augmented-Reality-Linsen von Snapchat von entscheidender Bedeutung, da sie die Gesichtsbewegungen und Gesichtsausdrücke der Benutzer in Echtzeit verfolgen müssen. Eine sanftere und präzisere Gesichtsverfolgung steigert den Realismus und die Magie von AR-Selfie-Objektiven.
Um das Tracking zu verbessern, nutzt Snapchat maschinelle Lernalgorithmen, die auf Datensätzen von Gesichtsbildern trainiert werden. Die neuronalen Netze erkennen Gesichtsmerkmale wie Augen, Nase und Mund, selbst wenn sich Benutzer bewegen. Diese Daten werden in AR-Effekte eingespeist, um 3D-Objekte und Grafiken auf Gesichtern überzeugend zu animieren.
Mit der Weiterentwicklung der Kamera-Hardware auf Mobiltelefonen kann Snapchat auch Techniken wie die Tiefenerkennung nutzen, um Gesichter in 3D abzubilden. Durch die verbesserte Gesichtsverfolgung können Objektive AR-Objekte und -Effekte realistisch an den Gesichtern der Benutzer verankern. Die Forschungs- und Entwicklungsteams von Snapchat verfeinern die Gesichtsverfolgung kontinuierlich.
Animierte 3D-Objekte erweitern
Auch die Snapchat-Bibliothek mit animierten 3D-Objekten und Effekten, die in Objektiven verfügbar sind, wächst ständig. Die App bietet Entwicklern Zugriff auf AR-Entwicklungsplattformen wie Lens Studio, um neue Objekte zu erstellen, die Benutzer überlagern können.
Alles, von animierten Masken bis hin zu 3D-Charakteren, kann mithilfe fortschrittlicher Grafik- und Physiksimulationen um die Gesichter oder Umgebungen der Benutzer tanzen. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können 3D-Objekte basierend auf Kameraeingaben auch realistisch mit Oberflächen und physischen Räumen interagieren.
Während Snapchat seine Objektbibliothek erweitert, können Entwickler animierte Komponenten kombinieren und kombinieren, um einzigartige Linsen zu entwerfen. Verbesserte 3D-Grafik und -Physik tragen insgesamt zu dynamischeren und ansprechenderen AR-Erlebnissen für Benutzer bei.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Snapchat künstliche Intelligenz genutzt hat, um fortschrittlichere Erlebnisse in Bezug auf Filter, Werbung und Analysen zu bieten. Modernste neuronale Netze und Deep Learning treiben jetzt die Gesichtslinsen der App an und verwandeln Selfies durch realistische Effekte. Marken verlassen sich auch auf KI-Anzeigen-Targeting-, Platzierungs- und Messtools, um den ROI von Snapchat-Anzeigen zu erzielen. Und Ersteller nutzen KI-generierte Metriken, um ihre Inhalte zu optimieren. Zusammen sorgen diese Innovationen dafür, dass Snapchat wettbewerbsfähig und attraktiv bleibt, wenn die Erwartungen der Benutzer steigen. Sie unterstreichen auch, wie KI soziale Plattformen verbessern kann, um allen Beteiligten mehr Mehrwert zu bieten. Als einer der Pioniere beim Einsatz von KI zur Steigerung des Engagements bietet Snapchat ein Beispiel, dem andere Unternehmen folgen können, um ihre Produkte zu verbessern.
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