80% des publications où des marques sont détectées sur des images ne mentionnent pas les marques en question dans le texte associé. Je répète: 80% !!! Vous passez à côté de toutes cette social data qui concernent votre marque !
L’analyse d’image est le procédé qui consiste à extraire les informations des images. Il peut s’agir de tout simplement scanner un code-barre mais peut s’avérer aussi complexe que PiP, l’un des systèmes d’identification d’animaux de compagnie les plus pointus du marché.
PiP est une application créée pour les propriétaires d’animaux domestiques qui ont perdu leur chat, chien, poisson. Enregistrez une photo de votre animal de compagnie dans l’app PiP. Si vous égarez votre animal de compagnie, sa photo sera analysée et matchée avec des photos d’animaux errants qui ont été trouvés dans la rue.
Vous craignez de perdre votre chat ou votre chien ? Gardez un oeil sur eux avec l'appli gratuite PIP MY PET #lostpets pic.twitter.com/jyrAYnpRrY
— PiP app (@petrecognition) May 19, 2015
L'analyse d'image permet de résoudre les problèmes de médailles perdues, puces électroniques obsolètes, et tatouages illisibles.
Apprendre à un ordinateur à regarder n’est pas une mince affaire. Pour qu’un ordinateur voit comme nous voyons, il utilise la vision numérique et la reconnaissance d’image. La vision numérique est la partie qui saisit, et non les yeux. Elle permet d'interpréter ce que voit une machine.
La reconnaissance d’image grâce à l’intelligence artificielle utilise la vision numérique pour interpréter l’input reçu dans le but de le catégoriser. Voici quelques exemples concrets :
C’est un oiseau ! C’est un avion ! C’est un hot dog !
Entraîner un réseau neuronal - la partie qui traite les pixels dans une image - est complexe. Mais si on lui montre une image pré-identifiée un nombre de fois suffisant, il va apprendre à reconnaître des images similaires.
L'analyse d'image concerne une image que vous avez déjà enregistrée. Le système identifie ce qui se trouve sur l’image. Par exemple, ci-dessous, l’analyse d’image permettrait d’identifier un homme, deux paires de lunettes, trois ordinateurs portables, et une table.
L’analyse d’image identifie ce qui peut être aperçu sur l’image.
La reconnaissance d'image - c’est magique ! Il s’agit d’une technologie d’intelligence artificielle qui retrouve sur internet des images qui contiennent une requête de recherche prédéfinie. Dans l’exemple ci-dessous, la requête est Talkwalker.
Le logo Talkwalker a été retrouvé à deux reprises sur l’image partagée.
Oui. C’est une partie vitale de toute stratégie Marketing du fait du très grand nombre d’images publiées sur internet chaque jour. Plus d’un milliard contiennent des marques et des produits. La plateforme Talkwalker Analytics permet la reconnaissance d’image, identifiant de multiples éléments puis les comparant à notre base de données de plus de 30 000 logos, scènes et objets.
Non. Pas du tout. Jamais de la vie.
Si vous voulez une vue complète de tout ce qui est dit sur votre marque sur internet, vous devez utiliser à la fois l’analyse de texte et l’analyse d’image.
Etant donné que le contenu est partagé massivement, il n’y a pas photo : le visual listening est LA nouvelle façon de procéder pour les marques.
Excellente question.
Premièrement, jetons un oeil où vous devriez rechercher votre logo...
Il y a un tas de choses à faire si vous pratiquez l’analyse des médias sociaux et en particulier l’analyse d’image.
Dans le passé, il s’agissait des mentions de votre marque / produit au sein de posts sur les médias sociaux : des mentions textuelles ou des identifications directes de votre marque. Mais cette méthode vous fait passer à côté de tellement de cas : qu’en est-il des publications qui ne comportent pas de texte ?
Juste une image. L’analyse d’image va retrouver toutes les reprises de contenu généré par les utilisateurs (CGU) sous forme d’image. Cela inclut le visual listening dans l’analyse des médias sociaux et signifie que vous pouvez identifier des images qui incluent votre logo et produit. Les instances positives vous fournissant alors du contenu CGU pour alimenter votre stratégie Marketing.
La fonctionnalité de reconnaissance d’image de Talkwalker identifie des marques, qu’elles soient mentionnées dans le contenu ou non.
no es la gloria esto?? pic.twitter.com/DQYLMZ6WJ3
— әu!ɯzɐɾ (@_jazminalmiron) February 27, 2019
Oui, c’est merveilleux. Merveilleux que la reconnaissance d’image retrouve cette publication positive qui inclut Coca-Cola mais sans en faire la mention.
La découverte visuelle de produits. Les consommateurs choisissent un produit qu’ils envisagent d’acheter. On va ensuite leur montrer des produits similaires. En quoi est-ce bénéfique ? Pour un site e-commerce avec une catalogue produits large et varié - Amazon par exemple - cela signifie que davantage de produits peuvent être mis en avant. Si vous recherchez des baskets dans la section Mode, la découverte de produits vous proposerait également des baskets de la section Sport.
Une fois encore, il s’agit de publications partagées qui mettent en scène votre produit, mais ne le référencent pas dans le contenu. L’analyse de sentiment va lire et comprendre les mots, et dire comment se sentent vos consommateurs. L’analyse d’image va identifier votre marque / produit dans l’image.
Aïe ! Le cauchemar ! Un contenu négatif qui devient viral n’est pas bon pour votre marque. Un contenu négatif visuel est encore plus mauvais car le contenu comprenant des visuels a 40 fois plus de chances d’être partagé qu’un autre type de contenu. Le management de crise est crucial si vous voulez identifier de potentiels déclencheurs de crise. Faites le grâce à la veille visuelle !
Comment savoir si payer beaucoup d’argent pour faire apparaître votre logo dans un stade de sports vaut le coup ? Qu’en est-il de ce gros événement que vous venez de sponsoriser ? Qu’est-ce que cela a-t-il apporté au business ? Ce sont des questions que pourrait vous poser votre patron et auxquelles vous devrez être en mesure de répondre… immédiatement.
Quel a été le ROI ?
La technologie de reconnaissance d’image va détecter les logos de Martini, Texaco, Michelin, même s’ils ne sont pas mentionnés.
La technologie de reconnaissance d’image - qui identifie votre logo - signifie que vous pouvez quantifier l’exposition dont votre marque a bénéficié. Ce qui démontre le ROI de votre campagne de sponsoring.
Plus de 60 milliards de dollars de profits sont perdus chaque année en U.E. à cause de vêtements contrefaits.
Qui ça ??
Protéger votre marque déposée d’un détournement. L’analyse d’image devrait être utilisée pour détecter l’utilisation non autorisée de votre logo et les marques de contrefaçon. Les sites e-commerce pourront identifier les fausses marques vendues sur leur plateforme et les marques peuvent utiliser la même technologie pour trouver des copies de leurs produits vendues ailleurs.
Regardez ça: cette célébrité a été photographiée arborant votre logo. Dommage qu’elle n’ait pas mentionné le nom de votre marque...
Pas de panique... Si vous utilisez la reconnaissance d'image, vous trouverez ce contenu. Et hop, de la publicité gratuite !
Le contenu généré par les utilisateurs de façon spontanée est une mine d’or. Encore faut-il le trouver.
Chaque marque veut en savoir le plus possible sur comment, quand et où les consommateurs utilisent ses produits. Votre bière apparaît fréquemment sur des images sur internet. Les consommateurs prennent des selfies, le verre siglé à la main. Tiens, il semblerait qu’une grande proportion des photos montre des gens qui partagent une marque en particulier ou un snack. Une opportunité de partenariat ?
Regardez un peu In Pizza We Crust. Il s’agit d’une étude de cas sur une chaîne de restaurants qui a utilisé la reconnaissance d’image pour déterminer où exactement étendre son business en Europe. Une délicieuse idée.
Exploitez le contenu généré par les utilisateurs et boostez la notoriété de votre marque. Salesforce affirme que le contenu UGC peut améliorer de 50% la popularité d’une campagne, et augmenter le taux de clic de 73% et la conversion de 10%.
De telles statistiques ne peuvent pas laisser indifférent !
Cela est différent de l’analyse de sentiments sur notre plateforme. Il s’agit ici de représenter en image les émotions des gens.
L’analyse faciale grâce à l’intelligence artificielle utilise une webcam pour capter les réactions des gens à des publicités et du contenu. Plus rapide qu’une étude de marché, cette technologie permet de collecter des réactions faciales réelles et spontanées.
Pourrait-on rêver mieux que de voir la réaction immédiate à l’un de vos articles de blog, tweets, l’une de vos publicités ou même l’un de vos produits ?
L’analyse d’image ne se restreint pas au contenu publié en ligne. Elle peut également être utilisée dans d’autres secteurs comme par exemple l’imagerie médicale (détection de cancer sur les radiographies, mammographies, scanners) mais également la détection d’intrusion, la détermination du contenu minéral d’échantillons rocheux, la défense, l’astronomie, etc.
En 2016, Amazon Go fait les gros titres en proposant “l’une des technologies d’achat les plus avancées au monde. Pas de queue, pas de caisse, servez-vous et partez !”
La technologie employée est similaire à celle utilisée par les voitures sans chauffeurs: la vision numérique, la fusion de capteurs et l’apprentissage profond.
Les consommateurs pénètrent dans un magasin via un tourniquet. Le code-barre qui figure sur leur app Amazon Go est scanné et le consommateur est suivi tout le long de son shopping.
Une fois ses courses faites, le consommateur quitte le magasin. L’app a enregistré et stocké dans un panier virtuel tout ce qu’il a pris. Peu après avoir quitté la supérette, le consommateur reçoit un reçu et le coût de ses achats est débité de son compte Amazon.
Mesurer la fréquentation des magasins n’est pas une démarche nouvelle, mais elle s’est améliorée grâce à la vision numérique qui peut être utilisée pour optimiser l’expérience shopping en entier.
RetailNext est l’une des solutions d’analyse de données in-store les plus avancées du marché.
RetailNext utilise des capteurs et la vision numérique pour que les propriétaires de boutiques puissent identifier:
La reconnaissance optique de caractères existe depuis plusieurs décennies. Il s’agit un ordinateur qui reconnaît le texte imprimé ou manuscrit et qui le traduit en texte encodé comme l’ASCII.
En 2004, Royal Mail - la poste britannique - a payé une fortune (environ 200 millions de dollars) pour une technologie qui scanne le devant et l’arrière des enveloppes et transcrit ensuite les adresses postales en codes lisibles par les machines, ce qui a permis la livraison express à grande échelle.
L’analyse d’image se développe à vive allure. Qui aurait cru que l’on pourrait détecter votre marque sur internet sans qu’elle soit textuellement mentionnée ?!! La reconnaissance d’image, c’est le futur, mais qui a lieu maintenant.
Peut-être sera-t-il bientôt possible - croisons les doigts - de faire la même chose avec des vidéos ?
Partir à la chasse de votre logo dans des vidéos, ça serait vraiment génial !
