Optimizely のための AI アシスタントを備えたスマート画像アナライザー

Smart Image Analyzer は、タグ、代替テキスト、説明などの画像メタデータの管理を自動化し、コンテンツ ワークフローの効率と精度を向上させる、Optimizely CMS 用 Epicweb AI Assistant の新機能です。

AI を使用して画像プロパティを自動的に入力

Smart Image Analyzer は、高度な AI 機能を使用して画像を分析し、メディア オブジェクトのプロパティを自動的に設定します。画像が Optimizely CMS にアップロードされると、この機能により貴重な情報が抽出され、重要な属性がシームレスに入力されます。以下に、それができることの例をいくつか示します。

1. アクセシビリティのための代替テキスト

2. 画像からテキストを抽出する

   • OCR (光学文字認識) を使用して、アナライザーは画像内のテキストを識別してキャプチャし、セミコロン区切り形式で保存します。

3. 検索性を向上させるためのタグの生成

4. 説得力のあるセールス説明を作成する

   • AI は、セールストークに最適化された製品指向の説明を作成し、簡潔でインパクトのあるものにするために不必要な詳細を省きます。

5. 物体を識別して人数を数える

   • 特殊なニーズに応じて、アナライザーは特定のオブジェクト (車など) を検出したり、画像内の人の数をカウントしたりして、ブール値または数値出力を提供できます。

仕組み

Smart Image Analyzer は、イメージ モデルの Optimizely コードベースに設定された事前定義された属性を利用します。以下にプロパティの例をいくつか示します。

• [AnalyzeImage(prompt: "Return tags from the image on objects in the picture. Return a comma-separated list.")]
  画像コンテンツに基づいてタグを自動的に生成します。

この自動化されたアプローチにより、一貫性が確保され、編集者の時間が大幅に節約され、メタデータの管理ではなく、魅力的なコンテンツの作成に集中できるようになります。

編集者のメリット

1. 生産性の向上

2. 精度の向上

3. SEO とアクセシビリティの向上

4. 多言語サポート

ワークフローを変革する準備はできていますか?

Smart Image Analyzer は、Optimizely CMS を使用するコンテンツ編集者のための革新的なツールです。このツールは、AI を活用して画像管理を自動化することで、効率を向上させるだけでなく、コンテンツの品質も向上します。

今すぐ AI を活用した画像管理でコンテンツ戦略を強化しましょう!

ドキュメント

github でドキュメントを見つけてください。 https://github.com/Epicweb-Optimizely/Epicweb.Optimizely.AIAssistant/blob/master/configuration-image-analyzer.md

コードサンプル:

以下は、一緒に使用できるプロパティの例です。 AnalyzeImageAttribute:

1. 複数の言語の代替テキスト:

    [AnalyzeImageAltText]
    public virtual IListLocalizedString> AltTextList { get; set; }
   

2. 特定の 1 つの言語での代替テキスト:

   [AnalyzeImageAltText(languageCode: "sv")]
   public virtual string AltTextSE { get; set; }

   

3. タグの生成:

   [AnalyzeImage(prompt: "Return tags from the image on objects in the picture. Return a comma-separated list.")]
   public virtual IListstring> Tags { get; set; }

   

4. 販売説明の生成:

   [AnalyzeImage(prompt: "Describe this as a persuasive sales pitch, you are selling a product.", languageCode: "en")]
   public virtual string SalesDescription { get; set; }

   

5. オブジェクトの識別:

    [AnalyzeImage(prompt: "Return true or false if the image contains one or more cars. Return true or false only.")]
    public virtual bool IsCarInImage { get; set; }

6. 人を数える:

    [AnalyzeImage(prompt: "How many people is there in the picture? return an int")]
    public virtual int PeopleCountTest { get; set; }

7. 画像からテキストを抽出 OCR (光学式文字認識):

    [AnalyzeImage(prompt: "Return the Text that appear in the image. Return in semi colon separated (;) text.")]
    public virtual string TextInImage { get; set; }