Au cours des dernières années, Facebook a fait des progrès significatifs avec son IA de reconnaissance d’images, aidant à alimenter une version plus avancée de son outil de recherche d’images sur plate-forme – qui n’a probablement pas reçu autant d’attention qu’elle le mérite.
Il existe de nombreuses façons d’utiliser la reconnaissance d’images pour faire avancer votre stratégie de marketing social – par exemple, si vous pouvez identifier des personnes qui partagent régulièrement des images de produits similaires ou liés aux vôtres sur Facebook, et dans votre région, qui pourraient présenter une opportunité pour vous de tendre la main et de leur offrir un rabais ou une offre spéciale dans l’espoir d’établir une connexion et de les amener à partager le mot sur votre entreprise avec leur réseau.
Ce n’est pas un processus aussi simple que de couvrir des groupes avec des publicités, mais demander à des utilisateurs sélectionnés de publier une mise à jour personnelle est plus propice au partage viral, et cibler ceux qui partagent déjà des images connexes pourrait être un excellent moyen de faciliter cela.
Avec la capacité de recherche de Facebook, c’est déjà possible, et cette semaine, The Social Network a partagé un nouveau document de recherche qui souligne à quel point leurs outils de recherche d’images sont déjà avancés et ciblés.
Tout d’abord, en février, Facebook a publié une mise à jour de la recherche sur son IA de reconnaissance d’images avancée et sur la façon dont il était désormais capable d’identifier davantage d’actions et d’objets dans les photos, qui ont été intégrés à leur fonction de recherche sur la plate-forme.
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Comme vous pouvez le voir dans ces exemples, vous pouvez désormais rechercher des lieux ou des événements et Facebook sera en mesure de les identifier, même si l’image n’a pas été taguée avec cette information.
Le dernier document de recherche de Facebook détaille comment ils ont encore amélioré cette capacité en utilisant leur système d’indexation Unicorn pour fournir des résultats plus pertinents sur le plan contextuel.
Unicorn a été conçu à l’origine pour alimenter la recherche graphique de Facebook, qui était leur outil de recherche avancé qui a découvert un tas de données et d’informations – tellement de données, en fait, que Facebook a dû les réduire pour protéger la confidentialité des utilisateurs et garder le contrôle sur leurs informations.
Dans cette nouvelle itération, Facebook utilise une version plus contenue de Unicorn pour fournir de meilleures correspondances d’images, en fonction du contexte pertinent, des correspondances personnelles et des publications publiques.
L’explication du fonctionnement d’arrière-plan du système est assez technique, mais en substance, les nouveaux systèmes de Facebook ont désormais une meilleure compréhension du contenu textuel et image de chaque publication, ce qui aide le système à fournir des correspondances plus contextuelles, permettant aux utilisateurs de trouver ce qu’ils recherchent parmi les milliards de photos téléchargées sur le réseau social chaque jour.
Et comme indiqué, cela peut être extrêmement bénéfique.
Par exemple, si vous gérez un magasin de vélos, vous pouvez consulter tous les messages publics d’une ville ou d’une région, et dans une certaine plage de dates, qui incluent des vélos.
Cela pourrait vous montrer des endroits communs où les gens prennent des photos, ce qui pourrait aider à mieux comprendre où ces groupes traînent, ou, comme indiqué, vous pourrez peut-être identifier les utilisateurs qui publient régulièrement des articles sur les vélos et les vêtements de vélo dans votre région. , et qui génèrent beaucoup d’engagement, aidant à identifier les influenceurs potentiels avec lesquels collaborer. Cela a toujours été possible dans une certaine mesure, mais les systèmes avancés de reconnaissance d’images de Facebook entraînent désormais des résultats plus pertinents, liés à des requêtes plus spécifiques, ce qui pourrait ouvrir de nouvelles opportunités pour ceux qui cherchent.
Comme indiqué, le partage viral est considérablement influencé par les individus au sein des groupes, par opposition aux explosions à grande échelle, comme le montre ce graphique du livre de Derek Thompson « Hit Makers : How Things Become Popular ».
La meilleure option, dit Thompson, est la dernière ici, la diffusion diffuse, où vous utilisez à la fois des méthodes de diffusion traditionnelles et le bouche-à-oreille individuel pour aider à faire passer le mot. Dans cette optique, identifier les micro-influenceurs Facebook de cette manière, tout en ciblant également un groupe plus large avec des publicités payantes, pourrait être un excellent moyen d’étendre votre présence sur un marché localisé.
Comme indiqué, il faut un peu plus de travail pour effectuer la recherche et entrer en contact avec les influenceurs pertinents, mais les outils avancés de reconnaissance d’images de Facebook facilitent cette tâche, avec plus d’options pour trouver les bons utilisateurs en fonction de leur contenu d’image publié.
Ce n’est qu’un exemple de la façon dont la capacité de recherche d’images avancée de Facebook pourrait être bénéfique. Cela vaut la peine de jeter un coup d’œil pour voir ce que vous pouvez trouver et comment la recherche d’images sur Facebook évolue.
