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Treinamento de tags inteligentes

Última atualização: 13 de outubro de 2026
  • Aplica-se a:
  • Experience Manager as a Cloud Service

Criado para:

  • Admin
  • Usuário

O treinamento de marcas inteligentes ensina o mecanismo de marcação a estrutura de marcas específica e a taxonomia comercial da sua organização, para que seja possível definir marcas personalizadas quando o conjunto padrão não abranger as especificidades dos ativos de uma empresa. O treinamento de tags inteligentes usa o Adobe AI, a estrutura de inteligência artificial (AI) da Adobe, para treinar o algoritmo de reconhecimento de imagem de acordo com sua estrutura de tags e sua taxonomia comercial. Essa inteligência de conteúdo treinada aplica automaticamente tags relevantes e específicas de negócios a ativos novos e não marcados anteriormente.Experience Manager Assets​aplica tags inteligentes automaticamente a ativos carregados por padrão.

Como funciona o treinamento de tags inteligentes

O treinamento de tags inteligentes alinha o reconhecimento automatizado de imagens à forma como uma empresa específica classifica e pesquisa seu conteúdo. O processo funciona da seguinte maneira:

  1. Forneça uma estrutura e taxonomia de marcas — Forneça as marcas e a taxonomia de negócios que refletem como sua organização categoriza os ativos.
  2. Treine o algoritmo de reconhecimento — Adobe AI analisa os ativos rotulados e aprende os padrões visuais associados a cada marca.
  3. Criar inteligência de conteúdo — O modelo treinado desenvolve uma compreensão da sua estrutura de tags específica, em vez de depender apenas de tags genéricas prontas para uso.
  4. Aplicar marcas automaticamente — Experience Manager Assets usa esta inteligência de conteúdo para aplicar marcas relevantes a ativos novos e não marcados anteriormente durante o carregamento.

Como o algoritmo é treinado em sua própria taxonomia, as tags resultantes são mais relevantes para sua empresa do que as tags padrão sozinhas. Isso é especialmente importante quando o conjunto de tags padrão não reconhece produtos, categorias ou atributos específicos do domínio.

Principais benefícios do treinamento de tags inteligentes

  • Marcação específica da empresa — reconhece e aplica marcas alinhadas à taxonomia da sua organização, não apenas rótulos genéricos.
  • Aplicativo automático — por padrão, Experience Manager Assets marcas carregam ativos sem esforço manual.
  • Pesquisa avançada — tags mais precisas e relevantes facilitam a localização e a organização de ativos no sistema de gerenciamento de ativos digitais.
  • Consistência escalável — depois de treinado, o algoritmo aplica marcas consistentes em grandes volumes de ativos novos e não marcados anteriormente.

Ao combinar o reconhecimento de imagem do Adobe AI com sua própria estrutura de tags e taxonomia comercial, o treinamento de tags inteligentes estende a marcação automatizada além dos recursos padrão, garantindo que os ativos sejam rotulados de forma a corresponder à maneira como sua organização realmente classifica e recupera seu conteúdo.

Determinar o requisito do treinamento de tags inteligentes smart-tag-training-requirement

O treinamento de tags inteligentes ensina o modelo de marcação automatizada a reconhecer e aplicar rótulos relevantes aos seus ativos. O treinamento é necessário nos seguintes cenários:

  • Adicione um rotulador automatizado para eliminar a rotulagem repetitiva, pois tags inteligentes treinadas aplicam rótulos automaticamente sempre que você carrega o mesmo ativo, salvando iterações manuais.
  • Melhore a relevância da marca para que os ativos correspondam aos rótulos mais contextualmente apropriados.
  • Aumente a precisão da marcação para os rótulos que aparecem em um ativo, reduzindo marcas incorretas ou irrelevantes.
  • Adicionar rótulos indisponíveis ou ausentes que o modelo padrão ainda não reconhece.
NOTE
O treinamento de tags inteligentes é aplicável somente em um tipo de imagem do ativo. Como resultado, o treinamento de tags inteligentes não se aplica a tipos de ativos que não sejam de imagem.

Etapas envolvidas no treinamento de tags inteligentes

As Tags inteligentes são rótulos de metadados que o Experience Manager as a Cloud Service aplica automaticamente a ativos digitais usando modelos de aprendizado de máquina, facilitando a pesquisa, a filtragem e a organização de ativos. Experience Managercomo Cloud Service gera automaticamente Tags inteligentes para ativos e vídeos baseados em texto por padrão. Como esses modelos são pré-treinados para conteúdo de texto e vídeo, nenhuma configuração adicional é necessária para marcar esses tipos de ativos.

As imagens, no entanto, se beneficiam de um modelo treinado personalizado. O treinamento do modelo ensina o Experience Manager a reconhecer os objetos, estilos ou conceitos específicos relevantes para a marca presentes na sua biblioteca de imagens. Como resultado, a marcação se torna mais precisa e consistente, o que melhora diretamente a descoberta de ativos e a relevância da pesquisa para equipes que gerenciam grandes coleções de imagens.

Fluxo de trabalho para treinamento de tags inteligentes em imagens

Para treinar Tags inteligentes para imagens, conclua as seguintes tarefas em sequência:

  1. Entenda os modelos e as diretrizes de tag — Analise como funcionam os modelos de tag e as diretrizes para preparação de dados de treinamento, para que o modelo aprenda com exemplos bem estruturados e representativos.
  2. Treine o modelo — Forneça imagens de exemplo e treine o modelo para reconhecer as marcas relevantes para seus ativos.
  3. Marque seus ativos digitais — aplique o modelo treinado para gerar Tags inteligentes em seus ativos de imagem.
  4. Gerenciar as marcas e pesquisas — Revise, refine e gerencie as marcas resultantes para manter as pesquisas precisas e atualizadas.

Siga estas etapas para garantir que o modelo seja configurado corretamente antes da marcação, produzindo Tags Inteligentes confiáveis que aprimoram a pesquisa e o gerenciamento de ativos no Experience Manager as a Cloud Service.

Entender modelos e diretrizes de tags understand-tag-models-guidelines

Um modelo de marca é um grupo de marcas relacionadas associadas aos aspectos visuais distintos, como design, uso, cor ou estilo, das imagens que estão sendo marcadas. Cada tag em um modelo mapeia para uma característica visual claramente diferente, de modo que, quando as tags são aplicadas a uma imagem, elas permitem que o serviço de pesquisa recupere tipos específicos de imagens com precisão. Como as tags em um único modelo compartilham um tema comum, agrupá-las melhora a precisão e a relevância dos resultados da pesquisa de imagem.

Por exemplo, uma coleção de sapatos pode conter várias tags diferentes, mas todas elas estão relacionadas a sapatos e podem pertencer ao mesmo modelo de tag. Quando essas marcas são aplicadas às imagens de sapatos, elas ajudam os usuários a encontrar diferentes tipos de sapatos, por exemplo, por design (como tênis, formal ou sandálias) ou por uso (como corrida, caminhada ou uso casual). Essa organização garante que cada consulta de pesquisa seja resolvida para o subconjunto mais relevante de imagens, pois cada tag codifica uma distinção visual significativa.

Antes de criar um modelo de tag e treinar o serviço, siga estas etapas para garantir resultados confiáveis:

  1. Identifique um conjunto de marcas exclusivas que descreva melhor os objetos nas imagens no contexto da sua empresa. Cada tag deve representar um aspecto visual distinto e não sobreposto, para que o modelo possa diferenciar entre os tipos de imagem.
  2. Verifique se os ativos do seu conjunto preparado estão em conformidade com as diretrizes de treinamento. A adesão a essas diretrizes é essencial, pois ativos com boa curadoria e em conformidade com as diretrizes determinam diretamente a precisão com que o serviço treinado aplica tags durante a pesquisa.

Diretrizes de treinamento training-guidelines

Verifique se as imagens no conjunto de treinamento estão em conformidade com as diretrizes a seguir. Um conjunto de treinamento bem preparado é relevante, consistente e claramente dimensionado, o que melhora diretamente a precisão do modelo de tag resultante:

  • Relevância: inclua somente imagens que representem claramente as marcas que você pretende treinar. Cada imagem deve ser um exemplo reconhecível e representativo de sua tag.
  • Consistência: use imagens com qualidade, clareza e enquadramento comparáveis para que o modelo aprenda padrões visuais confiáveis em vez de ruído.
  • Limpar escopo: agrupe marcas em um único modelo de marca somente quando elas pertencerem à mesma categoria lógica. Evite misturar categorias não relacionadas em um modelo.
  • Quantidade suficiente: forneça exemplos distintos suficientes por marca para que o modelo possa se generalizar e evitar a duplicação dos mesmos assuntos em vários modelos.
Métricas
Descrição
Quantidade e tamanho
Mínimo de 10 e máximo de 50 imagens por tag.
Coerência
Verifique se as imagens de uma tag são visualmente semelhantes. É melhor adicionar tags sobre os mesmos aspectos visuais (como o mesmo tipo de objetos em uma imagem) em um único modelo de tag. Por exemplo, não é uma boa ideia marcar todas essas imagens como my-party (para treinamento) porque elas não são visualmente semelhantes.

Figura: imagens ilustrativas de coerência para exemplificar as diretrizes de treinamento
Cobertura
Deve haver variedade suficiente nas imagens no treinamento. A ideia é fornecer alguns exemplos, mas razoavelmente diversos, para que o aprenda a focar nas coisas certas. Se você estiver aplicando a mesma tag em imagens visualmente diferentes, inclua pelo menos cinco exemplos de cada tipo. Por exemplo, para a tag model-down-pose, inclua mais imagens de treinamento semelhantes à imagem destacada abaixo para que o serviço identifique imagens semelhantes com mais precisão durante a marcação.

Figura: imagens ilustrativas da cobertura para exemplificar as diretrizes de treinamento
Distração/obstrução
O serviço treina melhor em imagens com menos distração (fundo proeminente, acompanhamento não relacionado, como objetos/pessoas com o assunto principal). Por exemplo, para a tag casual-shoes, a segunda imagem não é um bom candidato para treinamento.

Figura: imagens ilustrativas de Distração/obstrução para exemplificar as diretrizes de treinamento
Integridade
Se uma imagem se qualificar para mais de uma tag, adicione todas as tags aplicáveis antes de incluir a imagem para treinamento. Por exemplo, para tags, como capa de chuva e perfil de modelo, adicione ambas as tags ao ativo elegível antes de incluí-lo para treinamento.

Figura: imagens ilustrativas da integridade para exemplificar as diretrizes de treinamento
Número de marcas
A Adobe recomenda que você treine um modelo usando pelo menos duas tags distintas e pelo menos dez imagens diferentes para cada tag. Em um modelo de tag única, não adicione mais de 50 tags.
Número de exemplos
Para cada tag, adicione pelo menos dez exemplos. No entanto, a Adobe recomenda cerca de 30 exemplos. Há suporte para no máximo 50 exemplos por tag.
Impedir falsos positivos e conflitos
A Adobe recomenda criar um modelo de tag única para um único aspecto visual. Estruturar os modelos de tags de forma a evitar a sobreposição de tags entre os modelos. Por exemplo, não use tags comuns como tênis em dois modelos de tag diferentes chamados sapatos e calçados. O processo de treinamento substitui um modelo de tag treinado pelo outro para uma palavra-chave comum.

Exemplos: mais alguns exemplos para orientação:

  • Escopo recomendado do modelo de tag — Crie um modelo de tag que inclua apenas:

    • As tags relacionadas aos modelos de carro.
    • As tags relacionadas a jaquetas para adultos e crianças.

  • O que evitar — Não criar:

    • Um modelo de etiqueta que inclui modelos de carros lançados em 2019 e 2020.
    • Vários modelos de tag que incluem os mesmos poucos modelos de carro.
NOTE
É possível usar as mesmas imagens para treinar modelos de tags diferentes. No entanto, não associe uma imagem a mais de uma marca em um modelo de marca, pois atribuir marcas conflitantes no mesmo modelo introduz sinais de treinamento ambíguos e reduz a precisão da previsão. É possível marcar a mesma imagem com tags diferentes pertencentes a modelos de tags diferentes, o que permite reutilizar uma biblioteca de imagens compartilhada em vários modelos com escopo distinto.
Não é possível desfazer o treinamento. Como o treinamento é irreversível, revise e finalize com cuidado a seleção da imagem. Seguir essas diretrizes melhora a precisão do modelo de tag, pois garante que o conjunto de treinamento seja relevante, consistente e inequívoco antes de você se comprometer com o treinamento.

Treine o modelo para suas tags personalizadas train-model

O treinamento de um modelo personalizado para suas tags específicas de negócios ensina Tags inteligentes a reconhecer categorias importantes para sua organização, melhorando a precisão e a relevância da marcação automatizada. Para criar e treinar um modelo para suas tags específicas de negócios, siga estas etapas:

  1. Crie as tags necessárias e a estrutura de tags apropriada. Faça upload das imagens relevantes para o repositório do Gerenciamento de ativos digitais (DAM).

  2. Na interface de usuário do Experience Manager Cloud Service, acesse o Assets > Treinamento de Marca Inteligente.

  3. Clique em Criar. Forneça um Título, Descrição.

  4. Clique no ícone de pasta no campo Marcas. Uma janela pop-up é aberta.

  5. Pesquise ou selecione as marcas apropriadas nas marcas existentes em cq-tags que você deseja adicionar ao modelo. Clique em Avançar.

    note
    NOTE
    Você pode classificar a estrutura de marcas em ordem crescente ou decrescente com base na data Nome (ordem alfabética), Criada ou Modificada.

  6. Na caixa de diálogo Selecionar Assets, clique em Adicionar Assets para cada marca. Pesquise ou procure o repositório do Gerenciamento de ativos digitais (DAM) para selecionar pelo menos 10 e no máximo 50 imagens para cada tag. Essa faixa oferece variedade visual suficiente para treinar um modelo preciso e, ao mesmo tempo, evitar sobrecarga ou cargas de treinamento excessivas. Selecione ativos, e não a pasta. Após selecionar as imagens, clique em Selecionar.

    Exibir status do treinamento

  7. Para visualizar as miniaturas das imagens selecionadas, clique no acordeão na frente de uma tag. Modifique a seleção clicando em Adicionar Assets. Depois de satisfeito com a seleção, clique em Enviar. A interface do usuário do exibe uma notificação na parte inferior da página confirmando que o treinamento foi iniciado.

  8. Verifique o status do treinamento na coluna Status para cada modelo de marca. Os possíveis status são:

    • Pendente — a solicitação de treinamento foi enviada e está na fila ou em andamento.
    • Treinado — o modelo foi treinado com êxito e está pronto para aplicar suas marcas personalizadas.
    • Falha — o treinamento não foi concluído com êxito e deve ser repetido, normalmente depois de revisar a seleção de marcas e os ativos associados.

Fluxo de trabalho para treinar o modelo de marcação para Tags Inteligentes

Figura: etapas do fluxo de trabalho de treinamento para treinar o modelo de marcação.

Exibir status e relatório do treinamento training-status

Para verificar se o serviço de Tags inteligentes é treinado em suas tags no conjunto de ativos de treinamento, revise o relatório de fluxo de trabalho de treinamento no console Relatórios.

  1. Na interface do Experience Manager Cloud Service, vá para Ferramentas > Assets > Relatórios.
  2. Na página Relatórios de ativos, clique em Criar.
  3. Selecione o relatório Treinamento de Tags Inteligentes e clique em Avançar na barra de ferramentas.
  4. Especifique um título e uma descrição para o relatório. Em Agendar relatório, deixe a opção Agora selecionada. Se desejar agendar o relatório para posteriormente, selecione Posteriormente e especifique uma data e hora. Em seguida, clique em Criar na barra de ferramentas.
  5. Na página Relatórios de ativos, selecione o relatório gerado. Para exibir o relatório, clique em Exibir na barra de ferramentas.
  6. Revise os detalhes do relatório. O relatório exibe o status do treinamento das tags que você treinou. A cor verde na coluna Status de Treinamento indica que o serviço de Tags inteligentes é totalmente treinado para a tag, o que significa que ele aprendeu exemplos rotulados suficientes para aplicar a tag de forma confiável. A cor Amarelo indica que o serviço é parcialmente treinado para uma marca específica, portanto, a precisão de marcação para essa marca pode ser menor até que o treinamento seja concluído. Para treinar o serviço completamente para uma tag, adicione mais imagens com a tag específica e execute o fluxo de trabalho de treinamento, pois o serviço requer exemplos rotulados suficientes para reconhecer a tag com precisão. Se você não vir suas tags neste relatório, execute o fluxo de trabalho de treinamento novamente para essas tags.
  7. Para baixar o relatório, selecione-o na lista e clique em Baixar na barra de ferramentas. O relatório é baixado como uma planilha.
NOTE
A transferência de treinamento de Tags inteligentes entre instâncias por meio de uma exportação depende da estrutura da organização do Adobe Identity Management System (IMS).
Não é necessário exportar o treinamento de Tags inteligentes se o ambiente pertencer à mesma Organização IMS, pois o treinamento é compartilhado automaticamente em ambientes dessa organização. Se o ambiente estiver entre organizações IMS, não há como compartilhar ou exportar o treinamento de Tags inteligentes.

Limitações e práticas recomendadas relacionadas às tags inteligentes limitations-smart-tags-training

  • Para treinar o modelo, use as imagens representativas mais apropriadas, pois o modelo aprende associações de tags diretamente desses exemplos. O treinamento não pode ser revertido e um modelo treinado não pode ser removido. Como a precisão da marcação depende diretamente do treinamento atual, selecione as imagens de treinamento com cuidado; imagens incorretas ou não representativas reduzem permanentemente a precisão da marcação.
  • Não é possível treinar o serviço que aplica Tags inteligentes a vídeos usando vídeos específicos. A Marcação Inteligente de Vídeo opera apenas em configurações padrão de Adobe AI e não pode ser personalizada com seus próprios vídeos.
NOTE
A capacidade do serviço de Tags inteligentes de treinar suas tags e aplicá-las em outras imagens depende da qualidade de imagens usadas para treinamento. Imagens consistentes e de maior qualidade produzem associações de tags mais confiáveis, porque o modelo se generaliza a partir dos padrões visuais que observa durante o treinamento.
Para obter melhores resultados, a Adobe recomenda usar imagens visualmente semelhantes para treinar o serviço para cada tag. Imagens de treinamento visualmente semelhantes ajudam o serviço a reconhecer características visuais compartilhadas, o que melhora a consistência e a precisão das tags aplicadas aos novos ativos.

Consulte também

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