De heilige graal van video search

Video explodeert. Rich media hebben de toekomst. Het vinden van een goede video is echter nog een hele kunst. Daarmee is de consument niet bij gebaat, maar vooral adverteren bij online video is nog een hachelijke zaak. De technologie gaat echter snel vooruit. Beeld- en spraakherkenning worden ingezet om de twijfelachtige positie van tagging te vervangen of versterken. De heilige graal voor video search is er echter nog niet. Zelfs bij Google niet. Startups vechten voor een plek in deze markt of wellicht om Google te helpen met haar YouTube-aankoop te verzilveren. Een analyse met enkele voorbeelden.

Video op internet heeft de toekomst. De verschillende onderzoeksbureau’s buitelen over elkaar heen om uit te rekenen om hoeveel geld dit gaat. De hoeveelheid bits en bytes op de servers en over de pipes exploderen. De plekken om video te consumeren worden steeds talrijker. Langzaam maar zeker wordt het voor de consument steeds moeilijker om te vinden wat hij zoekt. Daarnaast heeft de adverteerder online video nog (lang) niet omarmd. Uiteraard kijken de adverteerders de kat uit de boom. De meeste adverteerders maken pas net de “sprong” naar traditionele TV en alleen de grote adverteerders kijken verder. De belofte van gericht bereik (door profilering) wordt overschaduwd door problemen rondom Digital Rights Management en contextual risk. Eigenlijk weet niemand bij welke video men de advertentie geplaatst krijgt en of deze video wel legaal is. Hierdoor is ook moeilijk vast te stellen wat de doelgroep is die naar de video kijkt.

Hoe zoeken we?

De kennis van video’s is georganiseerd in zogenaamde metadata. Vroeger werden die nauwkeurig ingevoerd door de producent, met inbreng van de redactie. Nu heten ze tags en kan iedereen ze invoeren bij zijn eigen of iemand anders video. Bij populaire video’s zorgt wisdom of the crowds voor nauwkeurige tagging. Maar het aanbod is zo groot dat bij veel video’s geen of geen juiste tags staan. Soms worden er ook bewust foutieve tags geplaatst. Tags met een hoge attentiewaarde creëren mogelijk veel bezoekers. Dat is sommige videomakers meer waard dan accurate zoekresultaten.

Daarom is de zoektocht naar de geautomatiseerde indexering van video’s al zo oud als video zelf. De explosie van online video heeft het belang enorm vergroot. Vandaar dat de video search technologie op dit moment een sterke ontwikkeling doormaakt. Hierin worden op dit moment grofweg twee verschillende benaderingen gekozen: zoeken op spraak of op beeld.

Het zoeken op spraak kent vooral een wordprocessor-achtergrond (Lernout en Hauspie, anyone?). De video’s worden gescand op gesproken tekst en gematcht via spraakherkenningssoftware aan woorden in een database. Dit betreft onder meer de volgende bedrijven: Podzinger, Scanscout, Podscope, YuMe networks en ook ons Nederlandse Noterik is hiermee bezig. Tveyes heeft een leuk filmpje over hoe dit kan uitpakken. Aardig is dat deze technologie ook kansen biedt voor audio, zoals podcasts.

Het zoeken op beeld kent vooral een medische achtergrond. MRI’s worden door gescand op mogelijke ziektebeelden. Dit kan natuurlijk ook met “gewone” beelden of rijen van gewone beelden (een video). Deze techniek is nog veel minder ver ontwikkeld, maar biedt meer potentie. Bedrijven die hierin vooraan in de markt staan zijn: Ipharro, Nevver en Nexidia. Nevver is recent overgenomen door Google. Over Nexidia staat bij NewTeeVee een mooie uitleg. Deze technologie kan natuurlijk ook goed voor foto’s gebruikt worden (Flickr of Picasa).

Er zijn ook bedrijven die alle vormen van zoeken combineren, zoals Blinkx en IBM met Marvel.

Relevantie van video

Doel is om te komen tot relevantie. Relevantie voor de consument die video zoekt en relevantie voor de adverteerder die een passend umfeld zoekt. Het horrorbeeld is nog steeds een reclame voor een Ford bij een filmpje van een autocrash. Deze relevantie is nu nog ver weg, ook met de bovenstaande technologieën. Daarom wordt er nog sterk geleund op de menselijke component. Sommige doen dit door een kleine hoeveelheid video’s aan te bieden aan de adverteerders. Anderen door in India complete volksstammen video’s te laten indexeren. De heilige graal van de compleet geïndexeerde video (elk beeld in de video met de tekst) is nog niet gevonden. Uiteraard zijn de ogen vooral gericht op zoekgigant Google, dat op deze manier zijn YouTube-aankoop kan verzilveren. Google is hier ook druk mee bezig, zo liet Google-oprichter Brin eind vorig jaar al weten in een conferencecall. De huidige stand van zaken is echter nog wat treurig.

Kennis van de inhoud van een video hoeft overigens niet te leiden tot een passende advertentie. Naast de inhoud van video’s gaat het vooral om de merkwaarde van het product en om wat anderen ervan vinden. Daarmee is de driehoek finding-branding-connecting weer in beeld. Bij branding gaat het bijvoorbeeld om 24 of Lost. De tekst noch de beelden in die die videocontent bieden houvast voor een adverteerder. Bij connecting gaat het om de waarde van mijn community. Lonelygirl 15 was een mooie gelegenheid om bij te adverteren. Maar ook hier is de letterlijke inhoud minder relevant dan het gehele concept.

Een goed geïndexeerde video zal altijd gekoppeld moeten worden aan de mogelijke consument van de video ervan. De analyse hiervan is een compleet ander verhaal.