基于多维AI技术的媒体内容分析工具（提升用户留存率）

最近，AI技术高速发展，AIGC深刻影响着视频行业。爆款视频一般有哪些元素？带哪些tag容易让视频上热门？什么封面更吸引人？怎么快速提取视频中的高光片段并进行二创？……如果想解答这些问题，传统的人工模式面临着很多挑战：

1.数据处理能力有限：人工处理视频内容，尤其是长视频，需要投入大量的时间和精力，随着视频分辨率和时长的增加，手动分析和编辑变得愈发困难；

2.效率低下：手动提取视频亮点、添加标签或进行二次创作是一项耗时且重复性较高的工作，这不仅增加了成本，还降低了内容产出的速度，难以跟上快节奏的市场需求；

3.准确性问题：人工判断视频内容的质量和潜力时，容易受到主观因素的影响，不同人对“亮点”或“爆款元素”的认知可能存在差异，导致内容选择的不一致和不确定性；

4.市场洞察不足：人工难以快速捕捉和分析市场趋势、观众偏好以及竞争对手的动态，这在快速变化的数字市场中是一个关键劣势。

作为开发者或运营人，我们不仅要解决上面提到的问题，还要顾及内容的获取和整合、内容的审核、技术的实现方式等问题，难免分身乏术。

现在，给大家分享一个自动化工具——百度智能云出品的媒体内容分析（Media Content Analysis）。它是基于多维 AI 技术的产品，借助海量级数据模型，可以对视频、图片、文本进行结构化分析，输出结构化标签、封面图和高光片段，帮助实现自动化内容理解，为个性化内容推荐、提升用户检索体验提供基础。

MCA可适配以下场景：

1.个性化推荐：通过自动抽取视频内容的结构化标签，有效解决新视频冷启动的推荐问题，实现个性化的精准推荐；

2.内容检索：通过快速为视频或图片生成泛标签，解决视频或图片缺乏关键词而无法露出或检索的问题；

3.内容创作：捕捉整段视频中最能体现核心内容、画面美观度较高的图片或视频片段，可用于创作视频集锦或用作视频封面。

特别提示

1.媒体内容分析MCA支持多种部署形态，包括公有云 API 调用、私有化本地部署、混合云部署，可根据业务需求采取最优部署方式；

2.媒体内容分析MCA提供通用标签的同时，还支持自定义分析模板、自定义库、自定义标签等扩展功能，为创作者提供更便捷、更高效的创作体验；

3.对比人工浏览视频内容标注出的视频标签，使用媒体内容分析 MCA 分析效率提升 3~5 倍，能够将新热视频快速展现到推荐页面中；

4.对比人工浏览视频内容标注出的视频标签的数量，使用媒体内容分析 MCA 的结构化标签数量提升了 10 倍左右，能够准确地描述视频中的细节内容，提升视频搜索的搜全率。

第一步

登录百度智能云产品官网，进入媒体内容分析（Media Content Analysis）产品页面。

登录链接https://cloud.baidu.com/product/ai-mca.html?doc

第二步

根据需求，选择“智能标签>视频内容分析/图片内容分析”或者“智能封面分析”“精彩视频分析”，进入相应的页面。

第三步

点击左上角，创建分析任务。

注意：

1.MCA分析支持三种导入方式：本地文件导入、BOS 地址导入、在线地址导入

2.输入限制

第四步

分析过程中可以看到分析状态（排队中→分析中→分析完成/分析失败）。

如果分析失败，可以将鼠标移到分析失败旁边的图标上查看失败原因。若分析完成，则可查看分析结果。

第五步

点击右侧的“查看详情”，即可查看分析结果。

点击“分析管理”按钮，可以自主配置需要使用的分析类型（即从哪些维度进行分析），还可以创建自定义库（如logo、人脸、文本等）。

MCA成为开发者和运营人的左膀右臂：

1.通过分析素材中的人脸、语音、文字、物体、场景、logo等内容，输出泛标签，提高搜索准确度和满意度；

2.基于用户的历史行为和偏好，通过标签和分类，为用户推荐更符合其兴趣的内容，提高用户黏性和活跃度；

3.通过场景切分、音视频特征分析等技术，自动提取长视频中的高光片段，快速吸引用户注意力，为二次创作提供素材；

4.通过对视频、图像等内容的理解，从清晰度、构图美学、精彩程度等方面进行分析，生成视频的静态、动态和视频封面。

更多保姆级的MCA使用指南，可点击下方链接：

https://cloud.baidu.com/product/ai-mca.html?docindex