AI标签
定义
AI标签通常利用人工智能和图像识别技术来识别图像中的物体和其他属性，例如颜色或文本。然后，这些属性会被关联到相应的关键词。AI标签通常在初始上传和导入资产时执行。
虽然一些实验性工作已应用于视频媒体，但这项技术目前主要用于静态图像，例如照片。大多数数字资产管理（DAM）供应商使用第三方图像识别组件来实现AI标签，而不是自行开发此功能。
AI标签的核心优势
AI 产品标签通过自动化与智能分析，为企业和客户双向创造价值，核心优势包括三点：
显著节省时间成本
实现标签流程全自动化，无需人工手动输入标签和描述，帮助企业将人力聚焦到其他核心运营领域，减少重复性操作。
提升标签准确性
自动标签的出错率和不一致性远低于人工标签，能确保客户在搜索时获取相关且准确的结果，直接优化购物体验。
优化产品搜索结果
可智能匹配产品最相关的关键词、描述和属性，让顾客能快速找到目标商品，进而提高购买意愿。
AI 标签的工作原理
AI 标签依托机器学习算法实现智能分析：
特征提取：通过机器学习算法分析产品图像，自动提取颜色、纹理、形状、尺寸等基础视觉特征。
数据处理：从结构化或非结构化的视觉、文本输入中，同步完成数据提取与数据预测，丰富产品信息。
自我迭代：自动化流程可即时完成标签生成，并能从用户反馈中学习，支持自定义标签规则，持续优化标签效果。
AI 产品标签的核心应用场景
不同类型企业可基于自身需求落地该技术，典型场景有两个：
零售商场景
利用 AI 标签提高产品搜索结果的准确性，让顾客快速找到所需商品，最终提升顾客满意度、忠诚度及整体销售额。
电子商务企业场景
通过 AI 标签优化产品推荐逻辑，精准识别相关商品并推送给客户，帮助提高平均订单价值，改善整体客户体验。
Baklib 的 AI 打标效果
Baklib 的资源库默认集成了 AI 打标功能，即当用户上传任意一个资源后，后台将启动 AI 分析功能，自动为资源进行分析并标识出其名称、描述、文本识别、分类、尺寸等属性。
