Snapchat の魔法を支える AI: デコードされたフィルター、広告、メトリクス
Snapchat は近年 AI 革命を経験し、アプリのフィルター、広告、分析を変革しました。同社は、ユーザーにとってよりパーソナライズされた魅力的でインタラクティブなエクスペリエンスを作成するために、人工知能と機械学習に多額の投資を行ってきました。ニューラル ネットワークを活用した楽しいフェイシャル フィルターから、ユーザーの行動に基づいた高度な広告ターゲティングまで、Snapchat は革新的な方法で AI を活用しています。この進化により、アプリは混雑したソーシャル メディア環境で競争力を維持し、若い層への魅力を維持することができました。 Snapchat が AI 機能を磨き続けるにつれて、ユーザーは魔法のように未来的に感じられる、さらに直感的な機能を期待できるようになります。 AI導入における同社の成功は、技術スタックのアップグレードを目指す他のソーシャルプラットフォームにもモデルを提供する。
Snapchatフィルターがよりスマートに
Snapchat は、自撮り写真や写真をデジタル的に変更できる遊び心のあるフィルターに基づいて、数年前に人気が急上昇しました。フィルターは基本的なコンピューター ビジョン技術を使用して顔を識別し、タップでさまざまなオーバーレイを適用しました。しかし、2019年にSnapchatは、より高度なニューラルネットワークと機械学習を活用した新世代のフィルターを展開しました。これらのレンズは、顔のランドマーク検出と 3D 顔モデリングのための改良された技術を活用しました。その結果、ユーザーが動き、詳細な顔データに基づいて動的に反応したときの特定の顔の特徴を追跡できるフィルターが完成しました。
人気の新しいレンズには、ユーザーを説得力のあるヘアとメイクアップを備えたディズニープリンセスに変身させることができるものも含まれていました。他のフィルターには、ユーザーの顔に降る雨など、説得力のある CGI 要素が追加されました。写真やビデオの膨大なデータセットで訓練された機械学習アルゴリズムのおかげで、これらの魅力的なエフェクトはリアルタイム CGI のように感じられます。基本的なフィルターは単純なルールに依存していましたが、ニューラル ネットワーク レンズは、プロの VFX アーティストが各ユーザーの固有の顔の構造に合わせて効果を調整したかのように、流動的に応答できます。このパーソナライゼーションにより、フィルターがまるで魔法のように感じられ、ユーザーがスナップして共有し続けることが促進されます。
よりスマートなクリエイティブツール
レンズの進歩に加えて、Snapchat は AI を活用してクリエイティブ ツール全体を改善しました。たとえば、このアプリは、写真を共有する前にキャプションを改善するための文法修正などの執筆支援機能を提供します。 Snapchat のメッセージング用音声ディクテーション ツールも、ニューラル ネットワークを使用して音声をより正確に書き写すようになりました。さらに、Snapchat の拡張現実および Photoshop スタイルの編集ツールが AI 機能でアップグレードされ、ワンタッチで修正や強化が可能になりました。ユーザーは、クリックするだけで、即座にシミを除去したり、肌を滑らかにしたり、照明を調整したりできるようになりました。これらの使いやすいエディターは内部的には、レタッチ技術で訓練されたアルゴリズムに依存して、各写真やビデオにカスタムの改善を適用します。 AI は人間のクリエイティブな作業をリアルタイムで効果的に複製し、ユーザーが魅力的なビジュアル ストーリーを作成できるように支援します。
AI を活用した広告
Snapchatは、Facebookなどのライバルと比べて広告の導入も比較的遅かった。しかし、Snapchatは広告プラットフォームを展開して以来、ブランドが広告のターゲットを絞り、パフォーマンスを測定するのを支援するために人工知能に大きく依存してきた。 Snapchat の広告マネージャーは機械学習を使用して、過去のエンゲージメント データに基づいて特定の広告がどのユーザー セグメントに表示されるかを最適化します。これにより関連性が高まり、無駄な広告費が削減されます。
Snapchat は、NLP と感情分析アルゴリズムを適用して、ユーザーの公開ストーリー内のテキストと音声を解析します。これにより、ブランドは、特定のトピック、製品、ブランドなどに興味のある視聴者を特定してターゲットにすることができます。さらに、Snapchat は、客足追跡や販売追跡などの強力な分析を広告主に提供します。洗練されたモデリングにより、Snapchat 広告を現実世界の店舗訪問や購入に関連付けることができ、プラットフォームのマーケティング価値が強調されます。
全体として、AI は Snapchat の広告のターゲティング、配置、パフォーマンスの測定、最適化を強化しています。これにより、ブランドは結果を最大化できると同時に、ユーザーは自分の興味に合わせたより関連性の高いプロモーションを受け取ることができます。これは、最先端のテクノロジーによって促進されるデータ駆動型のアプローチです。
AI によって強化されたエンゲージメント指標
Snapchat の作成者は、パフォーマンスを追跡およびベンチマークできる AI アルゴリズムのおかげで、ユーザー エンゲージメントに関する詳細な分析にアクセスできます。クリエイターは、視聴回数、コンテンツの視聴に費やした時間、インタラクション、アクティビティの共有などに関するデータを確認できます。高度な感情分析により、ストーリーに対するユーザーの感情的な反応も検出されます。 AI によって生成されたこれらの洞察により、クリエイターは最もパフォーマンスの高いコンテンツを特定することで、コンテンツ戦略を磨き上げることができます。
通常のユーザーに対しても、Snapchat は同様に AI を活用してフィードを厳選し、各ユーザーの興味を引く可能性が最も高いコンテンツを提案します。これにより、よりパーソナライズされたホーム画面エクスペリエンスが作成されます。バックエンドでは、機械学習モデルが数十億のデータポイントから抽出してカスタムの推奨事項を作成します。アプリは各ユーザーの好み、友人ネットワーク、行動、習慣を把握します。
全体として、Snapchat は人工知能を使用してマーケティング、エンゲージメント、分析を強化することで、アプリをよりインテリジェントなプラットフォームに進化させるのに役立ちました。ユーザーにとっては、より楽しくダイナミックな機能が可能になります。そしてブランドにとっては、ターゲット層を理解し、つながるための新たな機会が開かれます。
物体認識の改善
Snapchat は、高度なコンピューター ビジョンとディープ ニューラル ネットワークを使用して、写真やビデオ内のオブジェクトを認識します。これにより、アプリはユーザーの環境やアクティビティに関するコンテキスト情報を理解できるようになります。このテクノロジーは、ペット、食べ物、乗り物、ランドマークなどを検出できます。
物体認識は、インタラクティブなレンズとフィルターに多くの可能性をもたらします。たとえば、Snapchat は、シーン内で検出されたアイテムと対話するアニメーション 3D オブジェクトをオーバーレイできます。カメラに犬が映ると、ダイナミックな AR の子犬の耳と鼻が追加される場合があります。ピザなどの食べ物を認識すると、ピザのスライスのステッカーを使用したフィルターがトリガーされる可能性があります。物体認識の向上により、レンズはユーザーの実際の環境をよりよく認識できるようになります。
Snapchatのコンピュータビジョンアルゴリズムがより洗練されるにつれて、オブジェクト認識はより速く、より詳細になるでしょう。これにより、シーン全体を分析し、それぞれの写真やビデオに合わせて調整された AR 効果を生成できるレンズが可能になります。オブジェクト認識は、Snapchat の AI チームの主要な投資分野を反映しています。
シーンと環境の理解を向上させる
SnapchatのAIは、オブジェクトに加えて、写真やビデオ内のシーンや環境全体も分析します。これには、屋内と屋外の両方の設定の分類が含まれる場合があります。アプリは、視覚的な手がかりに基づいて、ビーチ、車、ジム、レストランなどにいることを認識する場合があります。
ユーザーの周囲を理解することで、Snapchat はそれぞれの状況に適したフィルターを提供できるようになります。たとえば、ビーチのシーンでは、ヤシの木や海の波を取り入れた夏らしいレンズをトリガーできます。ジムを認識すると、フィットネス関連の AR 要素がアクティブになる場合があります。シーン分析により、文脈に応じた効果が強化されます。
画像全体を解析できるニューラル ネットワークの進歩により、Snapchat によるユーザーの位置とアクティビティの認識がさらに向上します。これにより、時間、場所、コンテキストに基づいた追加のフィルターのカスタマイズが可能になり、より楽しく魅力的な体験が実現します。
状況に応じた効果の生成
オブジェクト認識とシーン理解を組み合わせることで、Snapchat は特定のコンテキストに関連付けられたレンズとエフェクトの生成を開始できます。カメラが誕生日ケーキ、プレゼント、風船を検出すると、ユーザーが手動で選択しなくても、関連する誕生日をテーマにした AR 要素が自動的に提供されます。
別の例として、ユーザーが「ビーチ」を指定していない場合でも、ビーチタオルと水を検出すると、適切な夏用フィルターがアクティブになる可能性があります。 AI 分析に基づくこの状況に応じたエフェクトのトリガーにより、レンズの使用がより速く、より直感的になります。
将来的には、Snapchat がユーザーの環境やイベントに一致すると思われるフィルターを積極的に提案することもあるかもしれません。エフェクトのコンテキスト生成は、Snapchat のコンピュータ ビジョン機能の次の段階で注目すべきものです。
顔追跡の改善
ユーザーの顔の動きや表情をリアルタイムで追跡する必要があるSnapchatの拡張現実レンズにとって、高品質の顔追跡は非常に重要です。よりスムーズで正確な顔の追跡により、AR 自撮りレンズのリアリズムと魔法が強化されます。
追跡を改善するために、Snapchat は顔画像のデータセットでトレーニングされた機械学習アルゴリズムを採用しています。ニューラル ネットワークは、ユーザーが動き回っていても、目、鼻、口などの顔のランドマークを検出します。このデータは AR エフェクトにフィードされ、顔上の 3D オブジェクトやグラフィックスを説得力のあるアニメーションにします。
携帯電話のカメラハードウェアが進歩するにつれて、Snapchatは深度センシングなどの技術を使用して3Dで顔をマッピングすることもできます。顔追跡が改善されたため、レンズは AR オブジェクトとエフェクトをユーザーの顔にリアルに固定できます。 Snapchat の研究開発チームは、顔追跡を継続的に改良しています。
アニメーション化された 3D オブジェクトの展開
レンズで利用できるアニメーション 3D オブジェクトとエフェクトの Snapchat ライブラリも増え続けています。このアプリは、開発者が Lens Studio などの AR 開発プラットフォームにアクセスして、ユーザーがオーバーレイできる新しいオブジェクトを作成できるようにします。
高度なグラフィックスと物理シミュレーションを使用して、アニメーション化されたマスクから 3D キャラクターに至るまで、あらゆるものをユーザーの顔や環境の周りで踊ることができます。機械学習アルゴリズムにより、3D オブジェクトがカメラ入力に基づいて表面や物理空間とリアルに相互作用することも可能になります。
Snapchat がオブジェクト ライブラリを拡張すると、開発者はアニメーション コンポーネントを組み合わせて独自のレンズを設計できるようになります。改善された 3D グラフィックスと物理学は、全体的にユーザーにとってよりダイナミックで魅力的な AR エクスペリエンスに貢献します。
まとめ
要約すると、Snapchat は人工知能を採用して、フィルター、広告、分析にわたってより高度なエクスペリエンスを提供しています。最先端のニューラル ネットワークとディープ ラーニングがアプリの顔用レンズを強化し、リアルな効果を通じてセルフィーを変身させます。ブランドは、Snapchat 広告から ROI を得るために、AI 広告のターゲティング、配置、測定ツールにも依存しています。また、クリエイターは AI が生成した指標を利用してコンテンツを最適化します。これらのイノベーションにより、ユーザーの期待が高まるにつれて、Snapchat の競争力と魅力が維持されます。また、AI がどのようにソーシャル プラットフォームをアップグレードして、すべての関係者により多くの価値を提供できるかについても強調しています。 AI を利用してエンゲージメントを高める先駆者の 1 つとして、Snapchat は、他の企業が自社の製品をレベルアップするために真似できる例を提供しています。