Snapchat 魔法背後的人工智慧:解碼過濾器、廣告和指標
近年來,Snapchat 經歷了一場人工智慧革命,改變了該應用程式的過濾器、廣告和分析。該公司在人工智慧和機器學習方面投入巨資,為用戶創造更個人化、引人入勝的互動體驗。從由神經網路驅動的有趣的臉部過濾器到基於用戶行為的複雜廣告定位,Snapchat 正在以創新的方式利用人工智慧。這種演變幫助該應用程式在擁擠的社交媒體環境中保持競爭力,並保持對年輕族群的吸引力。隨著 Snapchat 不斷完善其人工智慧功能,用戶可以期待更加直覺、神奇和未來感的功能。該公司在人工智慧方面的成功實施也為其他尋求升級技術堆疊的社交平台提供了典範。
Snapchat 濾鏡變得更加智能
Snapchat 幾年前因其有趣的濾鏡而迅速流行起來,這些濾鏡可以以數位方式改變自拍照和照片。這些濾鏡使用基本的電腦視覺技術來識別臉部並透過點擊來應用各種疊加。但在 2019 年,Snapchat 推出了由更先進的神經網路和機器學習提供支援的新一代過濾器。這些鏡頭利用改進的臉部標誌檢測和 3D 臉部建模技術。結果是過濾器可以在使用者移動時追蹤特定的臉部特徵,並根據詳細的臉部資料進行動態響應。
流行的新鏡頭包括可以將用戶變成迪士尼公主、擁有令人信服的髮型和妝容的鏡頭。其他濾鏡添加了令人信服的 CGI 元素,例如雨落在用戶臉上。這些迷人的效果感覺就像即時 CGI,這要歸功於在大量照片和視訊資料集上訓練的機器學習演算法。雖然基本濾鏡依賴簡單的規則,但神經網路鏡頭可以流暢地回應,就像專業視覺特效藝術家根據每個使用者獨特的臉部結構客製化效果一樣。這種個人化讓濾鏡給人一種近乎神奇的感覺,鼓勵用戶不斷拍照和分享。
更聰明的創意工具
除了鏡頭的進步之外,Snapchat 還利用人工智慧來改進其整體創意工具套件。例如,該應用程式提供語法校正等寫作輔助功能,以在共享照片之前改進字幕。 Snapchat 的語音聽寫工具現在也使用神經網路來更準確地轉錄語音。此外,Snapchat 的擴增實境和 Photoshop 風格的編輯工具已透過人工智慧功能進行了升級,可實現一鍵式修正和增強。用戶現在只需點擊一下即可立即消除瑕疵、平滑皮膚、調整照明等等。在幕後,這些易於使用的編輯器依靠經過修飾技術訓練的演算法對每張照片或影片應用自訂改進。人工智慧有效地即時複製人類創意人員的工作,幫助用戶製作引人入勝的視覺故事。
人工智慧驅動的廣告
與 Facebook 等競爭對手相比,Snapchat 實施廣告的時間也相對較晚。但自從推出廣告平台以來,Snapchat 嚴重依賴人工智慧來幫助品牌定位廣告並衡量效果。 Snapchat 的廣告管理器使用機器學習,根據過去的參與數據來優化向哪些用戶群展示特定的廣告。這增加了相關性並減少了廣告支出的浪費。
Snapchat 也應用 NLP 和情感分析演算法來解析用戶公共故事中的文字和音訊。這使得品牌能夠識別和定位對某些主題、產品、品牌等感興趣的受眾。Snapchat 還為廣告商提供強大的分析功能,例如客流量追蹤和銷售追蹤。複雜的建模可以將 Snapchat 廣告歸因於現實世界的商店訪問和購買,突出該平台的營銷價值。
總體而言,人工智慧為 Snapchat 的廣告定位、投放、效果衡量和優化提供了動力。這使得品牌能夠最大限度地提高效果,同時用戶可以獲得更符合其興趣的相關促銷活動。這是一種由尖端技術推動的數據驅動方法。
人工智慧增強的參與度指標
借助可以追蹤和基準測試效能的人工智慧演算法,Snapchat 的創建者可以獲得有關用戶參與度的詳細分析。創作者可以查看觀看次數、觀看內容所花費的時間、互動、分享活動等資料。進階情緒分析甚至可以檢測使用者對故事的情緒反應。這些人工智慧產生的見解使創作者能夠透過識別表現最好的內容來磨練他們的內容策略。
對於普通用戶來說,Snapchat 類似地利用人工智慧來管理他們的資訊流,並推薦最有可能吸引每個用戶的內容。這創造了更個人化的主螢幕體驗。在後端,機器學習模型從數十億個數據點中提取客製化建議。該應用程式了解每個用戶的偏好、朋友網路、行為和習慣。
整體而言,Snapchat 利用人工智慧來增強行銷、參與度和分析,幫助該應用程式發展成為一個更聰明的平台。對於用戶來說,它可以實現更多有趣、動態的功能。對於品牌來說,它開啟了了解目標人群並與之建立聯繫的新機會。
提升物體辨識能力
Snapchat 使用先進的電腦視覺和深度神經網路來識別照片和影片中的物件。這使得應用程式能夠了解有關用戶周圍環境和活動的上下文資訊。此技術可偵測寵物、食物、車輛、地標等物體。
物體辨識為互動鏡頭和濾鏡開啟了許多可能性。例如,Snapchat 可以疊加與場景中偵測到的項目互動的動畫 3D 物件。如果相機看到一隻狗,它可能會添加動態 AR 小狗耳朵和鼻子。識別披薩等食物可能會觸發帶有披薩片貼紙的過濾器。改進的物體辨識功能使鏡頭能夠更了解使用者的真實環境。
隨著 Snapchat 的電腦視覺演算法變得更加複雜,物體辨識將變得更快、更詳細。這將使鏡頭能夠分析整個場景並產生專門針對每張照片或影片進行調整的 AR 效果。物體辨識是 Snapchat 人工智慧團隊的一個主要投資領域。
提高場景和環境理解
除了物件之外,Snapchat 的人工智慧還可以分析照片和影片中的整體場景和環境。這可以包括室內和室外設置的分類。該應用程式可以根據視覺提示識別出在海灘、汽車中、健身房、餐廳等。
了解用戶的周圍環境使 Snapchat 能夠提供適合每種情況的過濾器。例如,海灘場景可能會引發帶有棕櫚樹和海浪的夏日鏡頭。認識健身房可能會激活與健身相關的 AR 元素。場景分析可實現上下文相關的效果。
可以解析整個影像的神經網路的進步將進一步提高 Snapchat 對使用者位置和活動的感知。這將根據時間、地點和背景解鎖額外的過濾器個性化,以獲得更多有趣和引人入勝的體驗。
產生上下文相關的效果
透過將物件識別和場景理解相結合,Snapchat 可以開始產生與特定上下文相關的鏡頭和效果。如果相機偵測到生日蛋糕、禮物和氣球,它可以自動提供相關的生日主題 AR 元素,而無需使用者手動選擇。
另一個例子,即使用戶沒有指定“海灘”,檢測沙灘巾和水也可以啟動合適的夏季過濾器。這種基於人工智慧分析的上下文觸發效果將使鏡頭的使用變得更快、更直觀。
未來,Snapchat 甚至可能會主動建議它認為與用戶的周圍環境和事件相符的過濾器。情境效果產生是 Snapchat 電腦視覺功能值得關注的下一個階段。
改進臉部追蹤
高品質的臉部追蹤對於 Snapchat 的擴增實境鏡頭至關重要,因為它需要即時追蹤用戶的臉部動作和表情。更流暢、更精確的臉部追蹤增強了 AR 自拍鏡頭的真實感和魔力。
為了改進跟踪,Snapchat 採用了在臉部圖像資料集上訓練的機器學習演算法。即使使用者四處走動,神經網路也會偵測到眼睛、鼻子和嘴巴等臉部標誌。這些數據會輸入到 AR 效果中,以令人信服的方式製作 3D 物件和臉部圖形的動畫。
隨著手機相機硬體的進步,Snapchat 還可以使用深度感應等技術來繪製 3D 臉部圖。透過改進的臉部跟踪,鏡頭可以將 AR 物件和效果真實地錨定到使用者的臉部。 Snapchat 的研發團隊正在不斷完善臉部追蹤。
擴充動畫 3D 對象
Snapchat 的動畫 3D 物件和鏡頭效果庫也在不斷成長。該應用程式為開發人員提供了存取 Lens Studio 等 AR 開發平台的權限,以創建用戶可以疊加的新物件。
從動畫面具到 3D 角色,一切都可以使用先進的圖形和實體模擬在使用者的臉部或環境中跳舞。機器學習演算法還允許 3D 物件根據相機輸入與表面和物理空間進行真實的互動。
隨著 Snapchat 擴展其物件庫,開發人員可以混合搭配動畫元件來設計獨特的鏡頭。改進的 3D 圖形和實體特性有助於為使用者帶來更動態、引人入勝的 AR 整體體驗。
總結
總之,Snapchat 採用了人工智慧,在過濾器、廣告和分析方面提供更先進的體驗。尖端的神經網路和深度學習現在為應用程式的臉部鏡頭提供動力,透過逼真的效果改變自拍照。品牌也依靠人工智慧廣告定位、展示位置和衡量工具來從 Snapchat 廣告中獲得投資回報。創作者利用人工智慧產生的指標來優化他們的內容。隨著用戶期望的成長,這些創新共同使 Snapchat 保持競爭力和吸引力。他們也強調人工智慧如何升級社交平台,為所有利害關係人提供更多價值。作為利用人工智慧提高參與度的先驅之一,Snapchat 為其他公司提供了一個可以效仿的例子來提升其產品水準。