Optimieren Sie Ihr Digital Asset Management mit Auto-Tagging

by Veronika Altenbach

DAM
30. April 2024 4 Minuten

In der heutigen Zeit müssen Unternehmen die Metadaten von vielen digitalen Assets pflegen. Diese Metadaten sind unter anderem entscheidend für das effiziente Organisieren und das Finden der Inhalte, sowie für das Erstellen automatisierter Workflows. Häufig wird die Anreicherung der digitalen Assets manuell durchgeführt, was die Effizienz der Bereitstellung aktueller Inhalte erheblich mindern kann. In einer schnelllebigen digitalen Ära kann dies zu erheblichen finanziellen Einbussen führen. An diesem Punkt setzt der Einsatz von Metadata Mapping und künstlicher Intelligenz (KI) für die automatische Verschlagwortung von Metadaten an.

Auto Tagging

Automatische Verschlagwortung

Verständnis und Vorteile der automatischen Verschlagwortung

Automatische Metadaten-Verschlagwortung – oder auch Auto-Tagging – wird der& Prozess genannt, womit einer meist grossen Menge von Bildern automatisch beschreibende Metadaten zugeteilt werden. Jedes Asset wird durch Datenextraktion klassifiziert oder durch KI analysiert und mit relevanten Tags, Schlüsselwörtern und spezifischen Beschreibungen versehen. Dieser Prozess reichert die digitalen Assets mit wertvollen Informationen an, die auch die Grundlage dafür bilden, das volle Potenzial eines Digital Asset Management (DAM)-Systems auszuschöpfen.

Automatisches Tagging ist nicht ausschliesslich auf KI angewiesen; es kann auch ohne sie durchgeführt werden. So können wertvolle Informationen, die bereits bei der Aufnahme eines Assets von der Kamera gespeichert werden, automatisch extrahiert und genutzt werden. Beispielsweise lässt sich aus dem Aufnahmedatum direkt die zugehörige „Saison“ ableiten, für die das Bild relevant ist.

Tags

Die Bedeutung von Tags und warum sie relevant sind

In der DAM-Welt beziehen sich Metadaten auf einen beschreibenden Begriff, ein Schlüsselwort, Asset-spezifische Informationen wie Copyright-Information, Aufnahmeort etc. oder Beschreibungen des Inhalts des Assets. Sinnvolle Metadaten helfen nicht nur dabei, Assets schnell zu finden und wiederzuverwenden, sondern erleichtern auch die Automatisierung von Workflows und die Einhaltung von Richtlinien und Standards in Unternehmen.

Während mittels Metadata Mapper Felder wie

  • Aufnahmeersteller (z. B. Fotograf)
  • GPS Location
  • Aufnahmedatum
  • Bildgrösse
  • Bildformat (quer oder hoch)
  • Copyright Informationen
  • und weitere Informationen, die in IPTC-, EXIF- oder XMP-Daten hinterlegt wurden,

ausgelesen werden können, bieten KI-Dienste wie die Microsoft Azure KI Services weitere Möglichkeiten, Assets zu verschlagworten:

  • Objekterkennung: Für jedes im Bild gefunden Objekt wird ein Tag erstellt
  • Wiedererkennung: Markennamen und Logos werden erkannt und wiedergegeben
  • Identifikation: Hintergrund-, Vordergrund- und Akzentfarbe werden identifiziert
  • Verschlagwortung: Bereitstellung von Informationen zu erkennbaren Objekten wie Lebewesen, Landschaften und Handlungen, die in einem Bild vorkommen
  • Bildbeschriftung: Erstellung von Bildbeschreibungen, Bildunterschriften und Alt-Texten für mehr Barrierefreiheit
  • OCR-Erkennung: Extrahieren von Texten aus Bildern oder Textdokumenten für die automatische Erstellung von Alt-Texten, Bildunterschriften oder Bildbeschreibungen
  • Ähnlichkeitssuche: Präsentiert Bilder, die ähnlich zu einem hochgeladenen Bild sind, oder Dokumente, die thematisch ähnliche Texte enthalten

Fazit

Der Einsatz automatischer Verschlagwortung stellt einen bedeutenden Fortschritt im Digital Asset Management dar. Diese Technologie ermöglicht signifikante Zeitersparnisse und verbessert die Organisation sowie die Effizienz bei der Verwaltung von Assets. Dadurch können Unternehmen das gesamte Potenzial ihrer digitalen Ressourcen voll ausschöpfen.

Sind Sie bereit, die Vorteile des Auto-Taggings für Ihr Unternehmen zu entdecken?

Dann kontaktieren Sie uns und erfahren Sie mehr darüber

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