ImageDT图片舆情：开启图像大数据的商业应用

图片是品牌曝光的主要形式

移动互联网时代，消费者在”随时、随地、随心”的人机交互中产生了巨量数据，这些丰富、自发、实时、低成本的数据为品牌企业进行消费者与市场研究提供了巨大价值。然而，由于缺乏有效的技术手段，互联网数据的监测和分析一直停留在文本层面，海量的图片数据未被应用。这是一个读图时代，越来越多的消费者倾向用图片来表达情感，全国社交媒体上每天就有超过6亿张图片被分享。相对于文本数据，图片数据有着许多未被挖掘的优势。

首先，图片是品牌曝光的主要形式，而非文字。消费者通常不会主动用文字提及品牌或产品名称，而是通过随手拍的照片，再附上一小段评价，来分享生活中的体验。图片的视觉感知能力也比文字更强。

其次，图片可以描述更加丰富的上下文，回答诸如消费者“为什么分享”，“在什么场景下分享”之类的问题。任何文字的表述，无论真假，都是经过人脑加工过的；而图片中蕴含的上下文信息，则更加自然和真实。

首个基于深度学习的图片舆情系统

该系统首先通过分布式全网爬虫系统，对主流声量网站（包括微博、微信、论坛、新闻、电商等）的图片进行全量采集；然后运用图像识别引擎，对每一张图片进行分析，判断其是否包含所监测的目标对象。图像识别引擎背后的核心，是一个深度学习平台：对于任意的监测目标，只需要准备好足够大量的训练图片样本，经过深度神经网络学习得到识别模型，就能让机器进行自动判别。

品牌的图片声量

 图片声量不可或缺。声量监测的目的，是找到互联网中所有提及某一品牌/产品/企业的相关数据，以评估品牌资产与影响力，或某次营销活动/事件的传播效果。图片是品牌曝光的主要形式；据统计，在带有品牌Logo图片的信息中，高达80%以上的数据并未有文字提及。因此，单纯的通过文本关键词进行声量监测，将会丢失大量的图片声量数据，监测结果失真。随着ImageDT图片舆情产品的诞生，图片数据将成为品牌声量监测中不可或缺的组成部分。挖掘丰富的图片内容。通过图像识别技术，一方面可以所有找到包含品牌、产品的图片，另一方面可以对图片内容进行深度地挖掘。以某酸奶产品为例，通过图片数据发现：常见的分享动机产品对比，通常是几个同类产品包装放在一起比较；常见的消费场景是教室、书房，说明学生是主要的消费群体；常见的伴随消费是水果，用酸奶做水果色拉；有趣的是，消费者经常会分享各种奇葩的“舔盖”经历。

营销活动中的品牌曝光

在重大节假日等时间点，品牌主们通常会“扎堆”曝光，进行商品促销或品牌传播，抢夺消费者的眼球和钱包。除了对自身品牌的声量监测之外，图像识别还可以运用于竞品或全行业的监测，捕捉同一时段各品牌的实际曝光与消费情况，做到知己知彼。比如，当大家都在疯晒情人节礼物的时候，ImageDT图片舆情系统就可以快速给出一份“情人节最受欢迎的品牌榜”。

视觉内容的传播

图片是绝佳的传播素材，屡屡成为话题营销的重要内容工具。傅园慧的“洪荒之力”，习大大的“撸起袖子加油干”，还有各式各样的“皮皮虾”，都一度成为最热“网红”。通过图片舆情，分析热点视觉内容的传播元素，什么群体在讨论、谁是KOL、哪些品牌在参与、有怎样的衍生形式，帮助品牌找准最恰当的切入点。

产品体验、趋势与创新

通过图像识别，获得所有包含某一款产品的图片，结合文本语义识别，可以研究产品的用户体验；对某一类产品的分析，细分至形状、颜色、款式、风格，则可以获得当前的流行趋势，为产品创新提供依据。比如，我们可以辅助罐装饮料的包装设计，知道当季最流行的服装时尚元素，以及什么人会喜欢，甚至为什么喜欢。

用户画像与消费者洞察

用户画像是营销大数据应用的必备工序。除了通过文本、关系、行为之外，用户在社交网络上分享的图片，“美女发自拍、吃货发美食、驴友晒景点、妈妈晒娃”，是精准描绘用户画像的重要来源。例如，我们找到了酸奶品牌的消费者，根据图片内容的分析，她可能是个烹饪爱好者。