コンテンツに最適な画像を選ぶ方法があります。AIを適用する

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ほとんどのマーケティング担当者は、コンテンツに関連性のある魅力的な画像を掲載することには大きな価値があると考えています。

しかし、ブログ記事、ソーシャルメディア投稿、動画サムネイルに「適切な」画像を選ぶことは、これまで主観的なプロセスでした。ソーシャルメディアやSEOの専門家は、適切な画像を選ぶためのアドバイスを数多く提供していますが、これらのアドバイスには実際の実証データが欠けていることが多いのです。

このことから、私は考えました。どの画像がパフォーマンスが高くなる可能性が高いか（つまり、人間の注目や共有行動を引き出す可能性が高いか）について、より深い洞察を得るためのデータ駆動型（あるいは、AI 駆動型というほうが適切）のプロセスはあるのだろうか？

最適な写真を見つけるテクニック

2019年7月、「Intrinsic Image Popularity Assessment（内在的画像人気度評価）」と呼ばれる興味深い機械学習論文が発表されました。この新しいモデルは、画像の「人気度」（Instagramでいいねを獲得する可能性の推定値）を予測する信頼性の高い方法を発見しました。

また、インスタグラムの写真がどれだけの「いいね！」を獲得するかを予測する精度は76.65％で、人間の精度72.40％を上回り、人間を上回る能力を示した。

**画像クレジット:** Ding/Ma/Wang (新しいウィンドウで開きます)

私はこの論文のモデルとソースコードを使用して、マーケティング担当者がコンテンツに最も影響を与える画像を選択する可能性を高める方法を考え出しました。

動画に最適なスクリーンキャプチャを見つける

ビデオの最適化において最も重要な側面の 1 つは、ビデオのサムネイルの選択です。

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Googleによると、プラットフォーム上で最もパフォーマンスの高い動画の90%は、カスタム選択された画像を使用しています。クリック率、そして最終的には視聴回数は、動画のタイトルとサムネイルが検索ユーザーにとってどれだけ目を引くかによって大きく左右されます。

近年、Google は AI を活用して動画のサムネイル抽出を自動化し、ユーザーが動画から注目を集めてクリックスルーする可能性の高いサムネイルを見つけられるように努めています。

残念ながら、選択できるオプションが 3 つしかないため、Google が現在推奨しているサムネイルが特定の動画に最適なサムネイルである可能性は低いです。

ここで AI が役に立ちます。

いくつかの簡単なコードを使用すると、ビデオのすべての個別のフレームに対して「固有の人気スコア」（この記事で説明したものと同様のモデルによって導出される）を実行することができ、はるかに幅広いオプションが提供されます。

これを実行するためのコードは、こちらから入手できます。このスクリプトは、YouTube動画をダウンロードし、それを.jpg画像としてフレームに分割し、各画像に対してモデルを実行して、各フレーム画像の人気度予測スコアを提供します。
注意：このモデルはInstagram画像でトレーニングおよびテストされたことを覚えておくことが重要です。Instagramの写真とYouTubeのサムネイルをクリックする際の行動の類似性を考えると、あるサムネイルがInstagramの写真として高い評価を受けると予測される場合、YouTube動画のサムネイルでも同様に高い評価を受ける可能性が高いと考えられます（ただし、テストは行っていません）。

これがどのように機能するかの例を見てみましょう。