Effizientes Bildmanagement mit AI
Die Bedeutung von Bildern im Web ist immens: Bilder schaffen Identifikation, holen die Nutzer:innen emotional ab und veranschaulichen. Die Be- und Verarbeitung von Bildern für die digitale Welt stellt die Contentmanager:innen allerdings vor grosse Herausforderungen. Speziell die Formatierung ist anspruchsvoll. AI kann jedoch für Entlastung der Contentmanager:innen sorgen. Josef Dabernig, Senior Consultant Unic, und Markus Dittli, Head of Digital Platform & Projectmanagement, Schweiz Tourismus, berichten von ihren Erfahrungen mit intelligentem Bildmanagement.
Der interessante Teil des Bildes im Fokus
Perspektive von Unic
Das Responsive Design unterstützt eine beliebige Anzahl von Device-Grössen, und der Trend hin zur Bespielung von verschiedenen Kanälen multipliziert die Anzahl der möglichen Bildzuschnitte weiter. Diese Entwicklung fordert immer öfter eine automatische, softwaregesteuerte Berechnung, um die Contentmanager:innen zu entlasten und die visuelle Konsistenz des Webauftritts zu sichern.
Fokuspunkte mit AI automatisch berechnen
Die Verwendung eines sogenannten Fokuspunkts stellt sicher, dass bei der automatischen Berechnung der Zuschnitte der interessante Bildausschnitt immer im Blick bleibt. Klassischerweise wählen Editoren aufgrund von Formatanforderungen und Cropping-Konfigurationen den Bildausschnitt für jedes Bild. Wenn sehr viele Bilder verarbeitet werden müssen, kann es Sinn machen, dass ein KI-Service die Berechnung automatisch vornimmt. Solche Services analysieren auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen jedes hochgeladene Bild und liefern die notwendige Information, versuchen den Fokuspunkt herauszufinden und erstellen darauf basierend unter Berücksichtigung weiterer Cropping-Paramater die verschiedenen Bildzuschnitte. Falls notwendig, kann der Editor den Bildausschnitt manuell anpassen.
Andere Anwendungen für AI in der Bildverwaltung
Künstliche Intelligenz kann im Bildmanagement auch bei der Beschreibung und Verschlagwortung von Bildern helfen. Als relevante Erleichterung für die Content Manager können Bilder so automatisch kategorisiert werden. Dies unterstützt die Auffindbarkeit im Content-Management-System und bietet gleichzeitig neue Verlinkungsmöglichkeiten im Frontend. Die Erkennung von Farbschemen hilft dabei, Bilder automatisch farblich einzuordnen.
Mit der automatischen Berechnung des Fokuspunkts steigern wir somit die Usability für die Redaktion. Dank künstlicher Intelligenz kann sich die Redaktion bei der Verarbeitung von Bildern für die täglich wachsende Komplexität im Frontend bei verschiedensten Device-Grössen und Kanälen auf das Wesentliche, den Inhalt konzentrieren.
Das Content-Management-System und Framework Drupal bietet dank seiner modularen, flexiblen Architektur vielfältige Tools, um das Leben der Redaktoren zu vereinfachen. Wir haben ein Modul entwickelt, das im Zusammenspiel mit der Azure Computer Vision API automatisch den Focal Point berechnet.
Intelligent und automatisiert: Die Bildaufbereitung bei Schweiz Tourismus
Perspektive von Markus Dittli
Auf MySwitzerland.com wollen wir die Besucher zum Träumen bringen. Dank über 400’000 Bildern und Videos können sie in die Schönheiten der Schweiz eintauchen. Die schier unüberschaubare Vielfalt an Endgeräten und die hohen Anforderungen an die performante Auslieferung prägen das Management und die Aufbereitung der Assets: Sämtliche Bilder müssen in unterschiedlichen Formaten, unterschiedlichen Grössen sowie optimiert für verschiedene Browser, Endgeräte und Verbindungsgeschwindigkeiten zur Verfügung stehen.
Die extensive Verlinkung von Inhalten auf MySwitzerland.com mittels unterschiedlicher Teaser-Elemente ist eine zusätzliche Herausforderung, wobei insbesondere die Wahl des richtigen Bildausschnitts nicht trivial ist. Hinzu kommt, dass wir nebst den eigenen Assets sehr viele Bilder von verschiedenen Contentpartnern auf MySwitzerland.com ausgeben.
Manuell wäre das Bildmanagement für uns deshalb nicht zu bewältigen. Für diese aufwendige Aufgabe haben wir den AI-Cloud-Service Cloudinary integriert. Cloudinary analysiert mithilfe von Machine Learning jedes Bild und erstellt anhand verschiedener Parameter die notwendigen Bildableitungen davon. Der Bilderkennungsalgorithmus von Cloudinary entscheidet selbstständig, wie hoch die Komprimierung sein kann und welche Ausschnitte richtig sind. So pflegen die Editoren in Sitecore jeweils nur ein Bild ein: Die Aufbereitung übernimmt Cloudinary. Dies bedeutet eine riesige Entlastung. Wir gewinnen wertvolle Zeit für die Contenterstellung, die Contentvernetzung sowie für die Qualitätssicherung. Zudem steigen die Freiheitsgrade für die Gestaltungselemente auf der Website, weil Bildformate und Bildgrössen flexibel und automatisiert angepasst werden. Falls es mal nicht klappt mit dem richtigen Bildausschnitt, hat der Editor immer noch die Möglichkeit, den Bildausschnitt zu übersteuern.
Dies ist für uns der Einstieg in die Nutzung künstlicher Intelligenz – weitere Anwendungsgebiete werden ganz bestimmt folgen!
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