Die visuelle Suche der nächsten Generation: Wie KI das Digital Asset Management revolutioniert

Vom Metadaten-Chaos zur intelligenten Bildsuche

Wäre es nicht ideal, wenn Fotograf:innen, Videoeditor:innen oder Content-Teams einfach beschreiben könnten, was sie suchen – ohne sich Gedanken über Schlagwörter oder Metadaten zu machen?

Leider sieht die Realität oft anders aus: Assets sind schlecht oder gar nicht verschlagwortet, Metadaten fehlen oder sind veraltet. Besonders bei Videos wird das Auffinden relevanter Inhalte zur zeitraubenden Herausforderung.

Doch KI-basierte visuelle Suche läutet einen Paradigmenwechsel ein: Inhalte werden anhand ihrer visuellen Merkmale gefunden, nicht nur über Schlagwörter.

Was ist visuelle Suche im DAM-Kontext?

In klassischen Digital Asset Management (DAM)-Systemen erfolgt die Suche über Metadaten: Text-Keywords, Tags oder Filter. Diese Methode ist jedoch:

• häufig ungenau
• stark vom Tagging (manuell oder maschinell) abhängig
• aufwändig in der Pflege
• nicht intuitiv

Die Lösung: AI Visual Search. Eine Technologie, die Inhalte visuell analysiert und auffindbar macht – ganz ohne vordefinierte Schlagworte.

Grenzen klassischer Metadaten-Suche

• Manuelles Tagging ist zeitintensiv und teuer
• Automatisches Tagging produziert oft irrelevante Begriffe
• Inhalte sind über viele Speicherorte verteilt
• Nutzer:innen müssen komplexe Filter oder boolesche Suchlogiken verstehen

Ergebnis: Selbst die besten Inhalte bleiben unsichtbar. Ein Beispiel: Bei der Associated Press (AP) war die häufigste Nutzerbeschwerde – trotz durchdachter UX – die schlechte Auffindbarkeit von Medien.

Warum KI-basierte visuelle Suche ein Gamechanger ist

Dank Deep Learning kann heute gesucht werden, wie Menschen denken. Die visuelle KI-Suche erlaubt:

• Natürliche Suchanfragen wie: “Gen Z beim Ollie bei Sonnenuntergang”
• Ergebnisse ohne Schlagwörter
• Hohe Treffgenauigkeit auch bei Millionen von Assets

Beispiel: Mit Canto’s VisualSearch Pro wird genau dieses Bild gefunden – ohne ein einziges Keyword. Auch komplexe Beschreibungen wie “verschwommene Bewegung eines Skifahrers in Rot zwischen Bäumen” sind kein Problem mehr.

VisualSearch Pro: Hybride Sucherfahrung in Canto

Heißt das das Ende der Metadaten? Nein. Aber ihre alleinige Rolle wird abgelöst.

Canto VisualSearch Pro kombiniert:

• Klassische Metadaten-basierte Suche
• KI-basierte visuelle Inhaltsanalyse

Das Ergebnis: Eine intuitive, hybride Sucherfahrung, die Inhalte schneller und treffsicherer auffindbar macht – durch Sprache, Beschreibung oder Bildinhalt.

Warum moderne DAM-Systeme visuelle Suche brauchen

• Die Menge an Bild- und Videocontent steigt rasant
• Redaktionen, Agenturen & Kreativteams stehen unter Zeitdruck
• Digitale Natives erwarten Sucherlebnisse wie bei Google oder ChatGPT

Fazit: Ein DAM-System ohne visuelle KI-Suche ist heute nicht mehr zukunftsfähig. Nur mit natürlichen, bildbasierten Suchmethoden lassen sich Inhalte effizient erschließen und wiederverwenden.

Praxisbeispiel: VisualSearch Pro bei Associated Press

Die AP setzt auf Canto VisualSearch Pro, um:

• Millionen Assets (Bilder & Videos) intelligent zu durchsuchen
• Treffer sekundengenau zu verorten (z. B. Szene bei Minute 16:15 im JFK-Segelvideo)
• Relevante Inhalte sofort für Redaktion oder Vertrieb bereitzustellen

Vorteile:

• Reduzierung manueller Suchzeit
• Steigerung der Wiederverwendung & des ROI
• Entlastung des Teams bei Tagging & Pflege

Jetzt ausprobieren: KI-gestützte Bildsuche live testen

Testen Sie Canto VisualSearch Pro selbst:

• Besuchen Sie den AP Newsroom
• Klicken Sie auf „Enable AI“
• Starten Sie Ihre Suche ohne Schlagworte

Erleben Sie, wie moderne visuelle Suche Ihre Medienverwaltung revolutionieren kann.