Snapchat'in Sihrinin Arkasındaki Yapay Zeka: Filtreler, Reklamlar ve Metriklerin Kodu Çözüldü
Snapchat, son yıllarda uygulamanın filtrelerini, reklamlarını ve analizlerini dönüştüren bir yapay zeka devrimi yaşadı. Şirket, kullanıcıları için daha kişisel, ilgi çekici ve etkileşimli deneyimler yaratmak amacıyla yapay zeka ve makine öğrenimine büyük yatırım yaptı. Snapchat, sinir ağları tarafından desteklenen eğlenceli yüz filtrelerinden kullanıcı davranışlarına dayalı gelişmiş reklam hedeflemeye kadar yapay zekadan yenilikçi yollarla yararlanıyor. Bu evrim, uygulamanın kalabalık bir sosyal medya ortamında rekabetçi kalmasına ve daha genç demografik gruplar arasındaki çekiciliğini korumasına yardımcı oldu. Snapchat yapay zeka yeteneklerini geliştirmeye devam ettikçe kullanıcılar, büyülü ve fütüristik hissettiren daha sezgisel özellikler bekleyebilirler. Şirketin yapay zekayı uygulamadaki başarısı, teknoloji yığınlarını yükseltmek isteyen diğer sosyal platformlar için de bir model sağlıyor.
Snapchat Filtreleri Daha Akıllı Hale Geliyor
Snapchat, selfie'leri ve fotoğrafları dijital olarak değiştirebilen eğlenceli filtreleri sayesinde birkaç yıl önce popülerliğe fırladı. Filtreler, yüzleri tanımlamak ve tek dokunuşla çeşitli katmanları uygulamak için temel bilgisayarlı görme tekniklerini kullandı. Ancak 2019'da Snapchat, daha gelişmiş sinir ağları ve makine öğrenimi ile desteklenen yeni nesil filtreleri piyasaya sürdü. Bu lensler, yüzdeki yer işareti tespiti ve 3 boyutlu yüz modelleme için gelişmiş tekniklerden yararlandı. Sonuçlar, kullanıcılar hareket ettikçe ve ayrıntılı yüz verilerine göre dinamik olarak yanıt verirken belirli yüz özelliklerini takip edebilen filtrelerdi.
Popüler yeni lensler, kullanıcıları ikna edici saç ve makyajla tamamlanan Disney prenseslerine dönüştürebilecek lensleri içeriyordu. Diğer filtreler, kullanıcının yüzüne düşen yağmur gibi ikna edici CGI öğeleri ekledi. Bu büyüleyici efektler, geniş fotoğraf ve video veri kümeleri üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi algoritmaları sayesinde gerçek zamanlı CGI gibi hissettirdi. Temel filtreler basit kurallara dayanırken, sinir ağı lensleri, profesyonel bir VFX sanatçısının efekti her kullanıcının benzersiz yüz yapısına göre uyarlamış gibi akıcı bir şekilde yanıt verebilir. Bu kişiselleştirme, filtrelerin neredeyse büyülü hissetmesine yardımcı olarak kullanıcıları fotoğraf çekmeye ve paylaşmaya teşvik ediyor.
Daha Akıllı Yaratıcı Araçlar
Lenslerdeki gelişmelere ek olarak Snapchat, genel yaratıcı araç paketini geliştirmek için yapay zekadan da yararlandı. Örneğin uygulama, fotoğrafları paylaşmadan önce altyazıları iyileştirmek için dilbilgisi düzeltmesi gibi yazma yardımı özellikleri sunuyor. Snapchat'in mesajlaşmaya yönelik ses dikte aracı da artık konuşmayı daha doğru bir şekilde yazıya dökmek için sinir ağlarını kullanıyor. Ek olarak, Snapchat'in artırılmış gerçeklik ve photoshop tarzı düzenleme araçları, tek dokunuşla düzeltmelere ve geliştirmelere izin verecek şekilde yapay zeka yetenekleriyle yükseltildi. Kullanıcılar artık tek tıklamayla anında lekeleri giderebilir, cildi pürüzsüzleştirebilir, aydınlatmayı ayarlayabilir ve daha fazlasını yapabilir. Temel olarak, bu kullanımı kolay düzenleyiciler, her fotoğrafa veya videoya özel iyileştirmeler uygulamak için rötuş teknikleri konusunda eğitilmiş algoritmalara güveniyor. Yapay zeka, kullanıcıların ilgi çekici görsel hikayeler oluşturmasına yardımcı olmak için yaratıcı insanların çalışmalarını gerçek zamanlı olarak etkili bir şekilde kopyalıyor.
Yapay Zeka Odaklı Reklamlar
Snapchat, Facebook gibi rakipleriyle karşılaştırıldığında reklamları uygulamakta da nispeten geç kaldı. Ancak reklam platformunu kullanıma sunduğundan beri Snapchat, markaların reklamları hedeflemesine ve performansı ölçmesine yardımcı olmak için büyük ölçüde yapay zekaya güveniyor. Snapchat'in reklam yöneticisi, geçmiş etkileşim verilerine dayanarak belirli reklamların hangi kullanıcı segmentlerine gösterileceğini optimize etmek için makine öğrenimini kullanıyor. Bu, alaka düzeyini artırır ve boşa harcanan reklam harcamalarını azaltır.
Snapchat ayrıca kullanıcıların herkese açık hikayelerindeki metni ve sesi ayrıştırmak için NLP ve duygu analizi algoritmalarını da uyguluyor. Bu, markaların belirli konular, ürünler, markalar vb. ile ilgilenen hedef kitleleri belirlemesine ve hedeflemesine olanak tanır. Snapchat ayrıca reklamverenlere yaya trafiği takibi ve satış takibi gibi güçlü analizler sunar. Gelişmiş modelleme, Snapchat reklamlarını gerçek dünyadaki mağaza ziyaretleri ve satın alma işlemleriyle ilişkilendirerek platformun pazarlama değerini vurgulayabilir.
Genel olarak yapay zeka, Snapchat'in reklam hedeflemesine, yerleştirmesine, performans ölçümüne ve optimizasyonuna güç veriyor. Bu, kullanıcıların ilgi alanlarına uygun daha alakalı promosyonlar alırken markaların sonuçları en üst düzeye çıkarmasına olanak tanır. Bu, en son teknolojinin kolaylaştırdığı veri odaklı bir yaklaşımdır.
Yapay Zekayla Geliştirilmiş Etkileşim Metrikleri
Snapchat'in yaratıcıları, performansı izleyip kıyaslayabilen yapay zeka algoritmaları sayesinde kullanıcı katılımına ilişkin ayrıntılı analizlere erişebilir. İçerik oluşturucular görüntülemeler, içeriği izlemek için harcanan süre, etkileşimler, paylaşım etkinlikleri ve daha fazlasına ilişkin verileri görebilir. Gelişmiş duygu analizi, kullanıcıların hikayelere verdiği duygusal tepkileri bile tespit ediyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan bu bilgiler, içerik oluşturucuların en iyi performans gösteren içeriklerini belirleyerek içerik stratejilerini geliştirmelerine olanak tanır.
Snapchat, düzenli kullanıcılar için de akışlarını düzenlemek ve her kullanıcının ilgisini çekme olasılığı en yüksek olan içeriği önermek için yapay zekadan benzer şekilde yararlanıyor. Bu, daha kişiselleştirilmiş bir ana ekran deneyimi yaratır. Arka uçta, makine öğrenimi modelleri, özel öneriler oluşturmak için milyarlarca veri noktasından yararlanır. Uygulama her kullanıcının tercihlerini, arkadaş ağını, davranışlarını ve alışkanlıklarını tanır.
Genel olarak Snapchat'in pazarlamayı, katılımı ve analitiği geliştirmek için yapay zekayı kullanması, uygulamanın daha akıllı bir platforma dönüşmesine yardımcı oldu. Kullanıcılar için daha eğlenceli, dinamik özellikler sağlar. Markalar için de hedef demografiyi anlamak ve onlarla bağlantı kurmak için yeni fırsatların kapısını açıyor.
Nesne Tanımasının Geliştirilmesi
Snapchat, fotoğraf ve videolardaki nesneleri tanımak için gelişmiş bilgisayar görüşünü ve derin sinir ağlarını kullanıyor. Bu, uygulamanın kullanıcıların çevresi ve etkinlikleri hakkındaki bağlamsal bilgileri anlamasına olanak tanır. Teknoloji evcil hayvanlar, yiyecekler, araçlar, önemli noktalar ve daha fazlasını algılayabiliyor.
Nesne tanıma, etkileşimli mercekler ve filtreler için birçok olanağın önünü açar. Örneğin Snapchat, bir sahnede algılanan öğelerle etkileşime giren animasyonlu 3 boyutlu nesneleri üst üste bindirebilir. Kamera bir köpek görürse dinamik AR yavru kulakları ve burnu ekleyebilir. Pizza gibi yiyecekleri tanımak, pizza dilimi çıkartmalarına sahip filtreleri tetikleyebilir. Geliştirilmiş nesne tanıma, lenslere kullanıcıların gerçek ortamları hakkında daha fazla farkındalık kazandırır.
Snapchat'in bilgisayarlı görme algoritmaları daha karmaşık hale geldikçe, nesne tanıma daha hızlı ve daha ayrıntılı hale gelecektir. Bu, tüm sahneyi analiz edebilen ve her fotoğraf veya videoya özel olarak ayarlanmış AR efektleri oluşturabilen lenslere olanak tanıyacak. Nesne tanıma, Snapchat'in yapay zeka ekipleri için önemli bir yatırım alanını yansıtıyor.
Sahne ve Ortam Anlayışının Geliştirilmesi
Snapchat'in yapay zekası, nesnelerin yanı sıra fotoğraf ve videolardaki genel sahneleri ve ortamları da analiz ediyor. Bu, hem iç hem de dış ortamların sınıflandırılmasını içerebilir. Uygulama, görsel ipuçlarına dayanarak plajda, arabada, spor salonunda, restoranda vb. olmayı tanıyabilir.
Kullanıcıların çevresini anlamak, Snapchat'in her duruma uygun filtreler sunmasına olanak tanır. Örneğin, bir plaj sahnesi palmiye ağaçları ve okyanus dalgaları içeren yazlık lensleri tetikleyebilir. Bir spor salonunu tanımak fitnessla ilgili AR öğelerini etkinleştirebilir. Sahne analizi bağlamsal olarak ilgili efektleri güçlendirir.
Sinir ağlarında görüntülerin tamamını ayrıştırabilen gelişmeler, Snapchat'in kullanıcıların konumları ve etkinlikleri hakkındaki farkındalığını daha da artıracak. Bu, daha eğlenceli ve ilgi çekici deneyimler için zamana, yere ve bağlama dayalı ek filtre kişiselleştirmenin kilidini açacaktır.
Bağlamsal Olarak İlgili Etkiler Oluşturma
Snapchat, nesne tanıma ve sahne anlayışını birleştirerek belirli bağlamlara bağlı mercekler ve efektler oluşturmaya başlayabilir. Kamera bir doğum günü pastası, hediye ve balon tespit ederse, ilgili doğum günü temalı AR öğelerini kullanıcının manuel olarak seçmesine gerek kalmadan otomatik olarak sağlayabilir.
Başka bir örnek olarak, plaj havlusu ve suyun algılanması, kullanıcı "plaj" seçeneğini belirtmemiş olsa bile uygun yaz filtrelerini etkinleştirebilir. Efektlerin yapay zeka analizine dayalı bu bağlamsal tetiklenmesi, lenslerin kullanımını daha hızlı ve daha sezgisel hale getirecek.
Gelecekte Snapchat, kullanıcıların çevreleri ve etkinlikleriyle eşleştiğine inandığı filtreleri proaktif olarak önerebilir. Bağlamsal efekt üretimi, Snapchat'in bilgisayarla görme yeteneklerinin izlenecek bir sonraki aşamasıdır.
Yüz Takibini İyileştirme
Yüksek kaliteli yüz takibi, Snapchat'in kullanıcıların yüz hareketlerini ve ifadelerini gerçek zamanlı olarak takip etmesi gereken artırılmış gerçeklik lensleri için kritik önem taşıyor. Daha akıcı, daha hassas yüz takibi, AR selfie lenslerinin gerçekçiliğini ve büyüsünü artırır.
İzlemeyi geliştirmek için Snapchat, yüz görüntülerinin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş makine öğrenme algoritmalarını kullanıyor. Sinir ağları, kullanıcılar hareket ederken bile gözler, burun ve ağız gibi yüz işaretlerini tespit ediyor. Bu veriler, yüzlerdeki 3 boyutlu nesneleri ve grafikleri ikna edici bir şekilde canlandırmak için AR efektlerini besliyor.
Telefonlardaki kamera donanımı geliştikçe Snapchat, yüzleri 3 boyutlu olarak haritalamak için derinlik algılama gibi teknikleri de kullanabilir. Geliştirilmiş yüz takibi sayesinde lensler AR nesnelerini ve efektlerini kullanıcıların yüzlerine gerçekçi bir şekilde sabitleyebilir. Snapchat'in Ar-Ge ekipleri sürekli olarak yüz izlemeyi geliştiriyor.
Animasyonlu 3B Nesneleri Genişletme
Snapchat'in lenslerdeki animasyonlu 3 boyutlu nesneler ve efektlerden oluşan kütüphanesi de büyümeye devam ediyor. Uygulama, geliştiricilerin, kullanıcıların üzerine yerleştirebileceği yeni nesneler oluşturmak için Lens Studio gibi AR geliştirme platformlarına erişmesini sağlar.
Animasyonlu maskelerden 3 boyutlu karakterlere kadar her şey, gelişmiş grafikler ve fizik simülasyonları kullanılarak kullanıcıların yüzleri veya ortamları etrafında dans edebilir. Makine öğrenimi algoritmaları ayrıca 3 boyutlu nesnelerin, kamera girişine dayalı olarak yüzeyler ve fiziksel alanlarla gerçekçi bir şekilde etkileşime girmesine olanak tanır.
Snapchat nesne kitaplığını genişletirken, geliştiricilerin benzersiz lensler tasarlamak için animasyonlu bileşenleri karıştırıp eşleştirmesine olanak tanıyor. Geliştirilmiş 3D grafikler ve fizik, kullanıcılar için genel olarak daha dinamik, ilgi çekici AR deneyimlerine katkıda bulunuyor.
Özet
Özetle Snapchat, filtreler, reklamlar ve analizler arasında daha gelişmiş deneyimler sunmak için yapay zekayı benimsedi. Son teknoloji ürünü sinir ağları ve derin öğrenme artık uygulamanın yüz lenslerini güçlendiriyor ve selfie'leri gerçekçi efektlerle dönüştürüyor. Markalar ayrıca Snapchat reklamlarından yatırım getirisi elde etmek için yapay zeka reklam hedefleme, yerleştirme ve ölçüm araçlarına da güveniyor. İçerik oluşturucular, içeriklerini optimize etmek için yapay zeka tarafından oluşturulan ölçümlerden yararlanıyor. Bu yenilikler hep birlikte, kullanıcıların beklentileri arttıkça Snapchat'i rekabetçi ve ilgi çekici kılıyor. Ayrıca yapay zekanın sosyal platformları tüm paydaşlara daha fazla değer sunacak şekilde nasıl geliştirebileceğinin altını çiziyorlar. Etkileşimi artırmak için yapay zekayı kullanmanın öncülerinden biri olan Snapchat, diğer şirketlerin ürünlerini geliştirmek için izleyebilecekleri bir örnek sunuyor.
New York Eczane Teknisyeni Arama
Teksas Emlak Komisyoncusu Lisansı Doğrulaması
TSA Ön Kontrol Randevu Saatleri
Denver DMV Randevu Programlama
Eczane Teknisyeni Sertifikasyon Doğrulaması New Jersey
Kuzey Dakota Araç Unvanı Transferi
New York'ta Online Bilet Ödeme
Kaliforniya Eczacılık Kurulu Lisansını Doğrula
Yeniden Oluşturulan Başlık Mississippi
Utah Ehliyet Bölümü Randevu Planlayıcı
Alabama Ünvanının Değiştirilmesi
New Mexico Mesleki Terapi Kurulu
SOS Ticari Varlık Arama Güney Carolina
Columbus Havaalanı Günlük Otopark
TSA Ön Kontrol Randevu Programı
Georgia Eyaleti Sigorta Acentesi Lisansı Arama
Güney Carolina Emlak Lisansı Kontrolü
Ehliyet Randevusu Houston Texas
TLC Randevu Alın Araç Transferi
DMV Tennessee Telefon Numarası
Idaho Ehliyetini Çevrimiçi Yenileyin
Randevu Planlayın Walgreens Kliniği
Mississippi Motosiklet İzin Testi
Connecticut Öğretmen Sertifikası Arama
Güney Karolina Kozmetoloji Lisansının Yenilenmesi
Charlotte Douglas Uluslararası Havaalanı'nda otopark
Hayat Sigortası Lisansları Arama Utah
Alabama DMV'de Göreve İade için Randevu Alın
New Jersey Doktor Lisansı Arama
Teksas Ceza İnfaz Kurumu Suçlu Arama
Salt Lake City Uluslararası Havaalanı Terminal Otoparkı
Kentucky Eczacı Lisansı Doğrulaması
DC Hemşirelik Lisansına Başvurun
Güney Carolina CDL Uygulama Testi
TSA Ön Kontrol Randevu Belgeleri
Porto Riko Hazine Bakanlığı Telefon Numarası
Laboratuvar Araştırması Randevuları
Florida Diş Hekimliği Kurulu Lisans Doğrulaması
DOS NYS Ev Tadilatı Yüklenici Lisansı Arama
New York Eyalet Barosu Telefon Numarası
KY Sigorta Acenteliği Lisans Arama
Kennedy Havaalanı Terminal 1 Otoparkı
DEVLET LİSANSLARININ DOĞRULANMASI, ARAMA VEYA ARAMA
Mississippi Dışişleri Bakanı İş Arama
Öğretmen Sertifikasyon Doğrulaması AK
Müteahhitler Lisansı İçin Louisiana Eyaleti Lisans Kurulu Araması
Colorado Kozmetoloji Kurulu Telefon Numarası
Markalar Pazarlama İçin Snapchat'ten Etkili Bir Şekilde Nasıl Yararlanabilir?
Mobil Kullanıcıların İlgisini Çekmek için Yaratıcı Snapchat Pazarlama Stratejileri
Viral Snapchat Kampanyaları: Markalar Sponsorlu Lenslerle Nasıl Kazanıyor?
Snapchat Pazarlama 101: İpuçları, Püf Noktaları ve En İyi Uygulamalar
Etkinliğinin Zamanla Arttığı Bağlantılar Nasıl Alınır?