Aggiungere tag avanzati alle risorse in AEM smart-tags-assets-aem

Le organizzazioni che si occupano di risorse digitali utilizzano sempre più spesso il vocabolario controllato dalla tassonomia nei metadati delle risorse. In sostanza, include un elenco di parole chiave che i dipendenti, i partner e i clienti utilizzano comunemente per fare riferimento alle proprie risorse digitali e per ricercarle. L’assegnazione dei tag alle risorse tramite un vocabolario controllato dalla tassonomia consente di identificarle e recuperarle facilmente nelle ricerche.

Rispetto ai vocabolari del linguaggio naturale, l’assegnazione di tag basati sulla tassonomia aziendale consente di allineare le risorse con le attività aziendali di un’azienda e assicura che le risorse più rilevanti vengano visualizzate nelle ricerche. Ad esempio, un produttore di automobili può taggare le immagini dell’auto con i nomi dei modelli in modo da visualizzare solo le immagini pertinenti quando viene effettuata la ricerca per progettare una campagna promozionale.

In background, la funzionalità utilizza il framework artificialmente intelligente di Adobe Sensei per addestrare l'algoritmo di riconoscimento delle immagini in base alla struttura dei tag e alla tassonomia aziendale. Questa content intelligence viene quindi utilizzata per applicare tag rilevanti a un diverso set di risorse. Per impostazione predefinita, l’AEM applica automaticamente i tag avanzati alle risorse caricate.

Tipi di risorse supportati per i tag avanzati in AEM smart-tags-supported-file-formats

Puoi assegnare i tag ai seguenti tipi di risorse:

Per impostazione predefinita, i tag avanzati vengono aggiunti automaticamente alle risorse basate su testo e ai video da AEM. Per aggiungere automaticamente tag avanzati alle immagini, completa le seguenti attività.

Comprendere modelli e linee guida per i tag understand-tag-models-guidelines

Un modello di tag è un gruppo di tag correlati associati a vari aspetti visivi delle immagini a cui vengono assegnati tag. I tag si riferiscono agli aspetti visivi nettamente diversi delle immagini, in modo che, se applicati, aiutino a cercare tipi specifici di immagini. Ad esempio, una raccolta di scarpe può avere tag diversi, ma tutti i tag sono correlati alle scarpe e possono appartenere allo stesso modello di tag. Quando applicati, i tag consentono di trovare diversi tipi di scarpe, ad esempio in base alla progettazione o all’utilizzo. Per comprendere la rappresentazione del contenuto di un modello di apprendimento in Experience Manager, visualizzare un modello di apprendimento come entità di livello principale composta da un gruppo di tag aggiunti manualmente e immagini di esempio per ogni tag. Ogni tag può essere applicato esclusivamente a un’immagine.

Prima di creare un modello di tag e addestrare il servizio, identifica un set di tag univoci che descrivono al meglio gli oggetti nelle immagini nel contesto della tua azienda. Assicurati che le risorse del set curato siano conformi alle linee guida per la formazione.

Linee guida per la formazione training-guidelines

Assicurati che le immagini nel set di formazione siano conformi alle seguenti linee guida:

Quantità e dimensioni: almeno 10 immagini e massimo 50 immagini per tag.

Coerenza: verifica che le immagini di un tag siano visivamente simili. È consigliabile aggiungere i tag relativi agli stessi aspetti visivi (come lo stesso tipo di oggetti in un’immagine) in un unico modello di tag. Ad esempio, non è consigliabile assegnare a queste immagini il tag my-party (per la formazione), perché non sono visivamente simili.

Copertura: le immagini del corso di formazione devono essere sufficientemente diverse. L'idea è quella di fornire alcuni esempi, ma ragionevolmente diversi, in modo che Experience Manager apprenda a concentrarsi sulle cose giuste. Se applichi lo stesso tag a immagini visivamente diverse, includi almeno cinque esempi per ogni tipo. Ad esempio, per il tag model-down-pose, includi più immagini di formazione simili all'immagine evidenziata di seguito affinché il servizio identifichi più accuratamente immagini simili durante l'assegnazione dei tag.

Distrazione/ostruzione: il servizio si addestra meglio alle immagini che hanno meno distrazione (sfondi prominenti, accompagnamenti non correlati, come oggetti/persone con il soggetto principale). Ad esempio, per il tag casual-shoe, la seconda immagine non è un buon candidato per la formazione.

Completeness (Completezza): se un’immagine è idonea per più tag, aggiungi tutti i tag applicabili prima di includere l’immagine nella formazione. Ad esempio, per tag quali raincoat e model-side-view, aggiungi entrambi i tag alla risorsa idonea prima di includerla nella formazione.

Numero di tag: l'Adobe consiglia di addestrare un modello utilizzando almeno due tag distinti e almeno dieci immagini diverse per ogni tag. In un singolo modello di tag, non aggiungere più di 50 tag.

Numero di esempi: per ogni tag, aggiungi almeno dieci esempi. Tuttavia, l’Adobe consiglia circa 30 esempi. Sono supportati un massimo di 50 esempi per tag.

Impedisci falsi positivi e conflitti: l'Adobe consiglia di creare un modello di tag singolo per un singolo aspetto visivo. Strutturare i modelli di tag in modo da evitare la sovrapposizione dei tag tra i modelli. Ad esempio, non utilizzare tag comuni come sneakers in due diversi modelli di tag con nomi shoes e footwear. Il processo di apprendimento sovrascrive un modello di tag addestrato con l’altro per una parola chiave comune.

Esempi: ulteriori esempi a titolo di guida:

Immagini utilizzate per addestrare: è possibile utilizzare le stesse immagini per addestrare diversi modelli di tag. Tuttavia, non associare un’immagine a più tag in un modello di tag. È possibile assegnare tag alla stessa immagine con tag diversi appartenenti a modelli di tag diversi.

Non è possibile annullare l’apprendimento. Le linee guida di cui sopra dovrebbero aiutarti a scegliere le immagini migliori da addestrare.

Addestra il modello per i tag personalizzati train-model

Per creare e addestrare un modello per i tag specifici per l’azienda, segui questi passaggi:

Figura: passaggi del flusso di lavoro di formazione per addestrare il modello di assegnazione tag.

Visualizza stato e rapporto del corso di formazione training-status

Per verificare se il servizio Tag avanzati è stato addestrato sui tag nel set di apprendimento delle risorse, controlla il rapporto sul flusso di lavoro di formazione dalla console Rapporti.

Assegnare tag avanzati alle risorse in AEM tag-assets

Tutti i tipi di risorse supportate vengono automaticamente taggati da Experience Manager Assets al momento del caricamento. Per impostazione predefinita, l’assegnazione tag è attivata e funziona. L’AEM applica i tag avanzati appropriati quasi in tempo reale.

Gestire tag avanzati e ricerche di risorse manage-smart-tags-and-searches

Puoi curare i tag avanzati per rimuovere eventuali tag non accurati assegnati alle risorse del tuo marchio, in modo che vengano visualizzati solo i tag più rilevanti.

La moderazione dei tag avanzati consente inoltre di perfezionare le ricerche di risorse basate su tag, garantendo che le risorse vengano visualizzate nei risultati di ricerca per i tag più rilevanti. In sostanza, aiuta a eliminare la possibilità che risorse non correlate vengano visualizzate nei risultati di ricerca.

Puoi anche assegnare una classificazione più alta a un tag per aumentarne la rilevanza per la risorsa. La promozione di un tag per una risorsa aumenta le possibilità che la risorsa appaia nei risultati di ricerca quando viene eseguita una ricerca in base a tale tag.

Per moderare i tag avanzati delle risorse digitali:

Comprendere i risultati della ricerca di Experience Manager con tag avanzati understand-search

Per impostazione predefinita, la ricerca Experience Manager combina i termini di ricerca con una clausola AND. L’utilizzo di smart tag non modifica questo comportamento predefinito. L'utilizzo di smart tag aggiunge una clausola OR per trovare i termini di ricerca negli smart tag applicati. Ad esempio, provare a cercare woman running. Assets con solo woman o solo running parola chiave nei metadati non viene visualizzata nei risultati della ricerca per impostazione predefinita. Tuttavia, una risorsa con tag woman o running tramite tag avanzati viene visualizzata in tale query di ricerca. I risultati della ricerca sono quindi una combinazione di:

I risultati della ricerca che corrispondono a tutti i termini di ricerca nei campi di metadati vengono visualizzati per primi, seguiti dai risultati della ricerca che corrispondono a qualsiasi termine di ricerca nei tag avanzati. Nell’esempio precedente, l’ordine approssimativo di visualizzazione dei risultati della ricerca è:

Limitazioni e best practice relative ai tag limitations

L’assegnazione tag avanzati migliorata si basa sull’apprendimento di modelli di immagini e dei relativi tag. Questi modelli non sono sempre perfetti per identificare i tag. La versione corrente dei tag avanzati presenta le seguenti limitazioni:

Per addestrare il modello, utilizzate le immagini più appropriate. Non è possibile ripristinare l’addestramento o rimuovere il modello di addestramento. La precisione dei tag dipende dall'addestramento corrente, quindi esegui questa operazione con attenzione.

Per cercare file con smart tag (regolari o avanzati), utilizzare la ricerca Assets (ricerca full-text). Non esiste un predicato di ricerca separato per i tag avanzati.

Consulta anche