Tự động hóa có thể tạo ra mười bản nháp trước khi một người hoàn thành một bản. Tốc độ đó chỉ hữu ích khi các bản nháp có thể sử dụng được. Trước khi mở tác nhân video Pippit, hãy chỉ định người chịu trách nhiệm cho bản tóm tắt, bản cắt đại diện đầu tiên và quyết định xuất bản cuối cùng.
Tại sao tự động hóa video lại tạo ra nhiều công việc hơn?
Người chỉnh sửa thủ công dành thời gian để chọn tài liệu, xây dựng chuỗi, viết chú thích và chuẩn bị các phiên bản. Tự động hóa video có thể thực hiện phần lớn việc lắp ghép đó. Công việc còn lại thì khác: ai đó phải xác minh ý nghĩa, độ chính xác, thời gian, quyền và sự phù hợp với khán giả. Khi không ai chịu trách nhiệm cho những quyết định đó, hệ thống tạo ra nhiều tài liệu hơn nhưng không tạo ra nhiều sản phẩm hoàn chỉnh hơn.
Vấn đề rất dễ bị bỏ qua vì đầu ra đầu tiên trông có vẻ hoàn chỉnh. Nó có thể bao gồm âm nhạc, phụ đề, chuyển cảnh và một kết thúc rõ ràng. Tuy nhiên, một hình ảnh sản phẩm sai, một tuyên bố yếu hoặc một lỗi thời gian dù chỉ một giây cũng có thể khiến cả đoạn nội dung không thể sử dụng được. Một bản thảo trông hoàn chỉnh không giống như một tài sản đã được phê duyệt.
Lỗi nảy sinh trong quy trình làm video ở đâu?
Một quy trình tự động có một số bước chuyển giao thủ công. Bản mô tả ngắn gọn trở thành một kịch bản. Kịch bản chọn hoặc tạo các hình ảnh trực quan. Các hình ảnh trực quan được chuyển vào biên tập. Bản biên tập trở thành các phiên bản nền tảng. Mỗi lần bàn giao có thể giữ nguyên một sai sót trước đó hoặc thêm một sai sót mới.
Sai lệch bản tóm tắt
Sai lệch bản tóm tắt bắt đầu khi một yêu cầu rộng rãi che giấu một quy định cứng nhắc. “Tạo một video sản phẩm đầy năng lượng” không cho biết tuyên bố nào được phê duyệt, hình ảnh nào hiện tại hoặc đối tượng nào quan trọng. Hệ thống lấp đầy các khoảng trống. Sau đó, một biên tập viên phải tìm ra những lựa chọn nào là đoán.
Không khớp tài sản
Lỗi không khớp tài sản xảy ra khi các tệp tương tự nằm cùng một thư mục. Một gói cũ, một mức giá khu vực hoặc một biểu trưng nháp có thể trông hợp lệ đối với một máy móc. Một khi hình ảnh đó xuất hiện trong nhiều cảnh và tỷ lệ khung hình khác nhau, việc thay thế không còn là một hành động đơn giản.
Lỗi thời gian
Lỗi thời gian xảy ra khi chú thích, lời nói và cảnh quay được tạo ra bởi các bước riêng biệt. Một chú thích có thể xuất hiện sau khi sản phẩm đã rời khỏi khung hình. Một giọng nói có thể nhắc đến lợi ích trước khi bằng chứng xuất hiện. Các kiểm tra tự động có thể xác nhận thời lượng và kích thước tệp, nhưng chúng không phải lúc nào cũng phát hiện ra một trò đùa xuất hiện muộn hoặc một lời giải thích cảm thấy vội vàng.
Tối ưu hóa nền tảng
Tối ưu hóa nền tảng thêm một lớp khác. Một khung cảnh cắt có thể loại bỏ bàn tay chứng minh hành động. Một phiên bản dọc có thể che nhãn với chú thích. Nếu bản cắt chính chưa từng được phê duyệt, mọi phiên bản phái sinh sẽ nhân lên cùng một điểm yếu.
Những bài kiểm tra nào nên được tự động hóa?
Máy móc thích hợp nhất cho các quy tắc có câu trả lời rõ ràng là đúng hoặc sai. Các câu hỏi biên tập vẫn cần một người chịu trách nhiệm vì ý nghĩa, sự thật và sự phù hợp với khán giả đều phụ thuộc vào ngữ cảnh.
Hướng dẫn của AWS cho các hệ thống tạo nội dung khuyến nghị tự động hóa cho các hành động được định nghĩa rõ ràng, rủi ro thấp và thực hiện kiểm duyệt con người cho các trường hợp không quen thuộc hoặc có rủi ro cao hơn. Hướng dẫn vòng đời hoạt động của nó cũng nhấn mạnh việc đánh giá, phản hồi và khả năng truy xuất nguồn gốc. Áp dụng vào vận hành nội dung, mọi bản thảo bị từ chối cần phải có lý do để cải thiện trong lần thực hiện tiếp theo.
Xem xét việc đánh giá của con người nên diễn ra ở đâu?
Trước khi tạo nội dung, hãy xác nhận khán giả, một thông điệp chính, các tuyên bố được phê duyệt, tài sản cần thiết, tài sản bị cấm, tỷ lệ khung hình và người có thể phê duyệt ngoại lệ.
Sau khi cắt đại diện đầu tiên, kiểm tra thứ tự câu chuyện, sự chính xác của sản phẩm, giọng điệu và khoảnh khắc chứng cứ then chốt trước khi bắt đầu bản địa hóa hoặc thay đổi kích thước.
Trước khi xuất bản, hãy xem lại tệp đã xuất thực tế trong hình dạng nền tảng cuối cùng và xác nhận chú thích, vùng an toàn, liên kết, quyền, chính tả, chi tiết ưu đãi và tài khoản đã lên lịch.
Pippit cho phép nhà sáng tạo xem trước kết quả được tạo và chọn chỉnh sửa thêm trước khi tải xuống hoặc xuất bản. Điều đó khiến tác nhân video trở nên hữu ích trong một quy trình kiểm soát. Nhà sáng tạo có thể chuyển một bản nháp vào trình chỉnh sửa video AI để thay đổi thay vì coi kết quả đầu tiên là cuối cùng.
Làm thế nào để bạn đo lường đầu ra hữu ích?
Một số lượng bản nháp lớn có thể che giấu hiệu suất yếu. Theo dõi tỷ lệ đầu ra sử dụng được: video được chấp thuận chia cho video được tạo, sau đó nhân với một trăm. Nếu một hệ thống tạo ra năm mươi bản nháp và năm được chấp thuận, tỷ lệ hữu ích là mười phần trăm. Bốn mươi lăm bản nháp còn lại vẫn tiêu tốn thời gian đánh giá, lưu trữ và sự chú ý.
Một số lượng bản nháp đang tăng lên với đầu ra được phê duyệt không đổi không phải là có quy mô. Đây là một hàng chờ xem xét lớn hơn. Theo dõi một tập hợp nhỏ các biện pháp cho thấy nơi thời gian và chất lượng đang bị mất.
Phân loại đầu ra thành ba nhóm: được phê duyệt khi tạo, được phê duyệt sau một chỉnh sửa nhỏ và bị từ chối. Tỷ lệ phê duyệt của một tác nhân video duy nhất che giấu lượng lao động con người đằng sau mỗi kết quả. Ghi lại các phút xem xét cùng với quyết định. Nếu số lần phê duyệt tăng lên nhưng thời gian xem xét cũng tăng, thì chuỗi xử lý có thể chỉ đang chuyển công việc từ chỉnh sửa sang kiểm tra. Phân chia này giúp các nhóm tìm hiểu xem bản tóm tắt, bước tạo hay lắp ráp cuối cùng cần được chú ý.
Tỷ lệ đầu ra sử dụng được: Tỷ lệ các video được tạo mà đạt được phê duyệt.
Phút chỉnh sửa: Thời gian của con người cần thiết cho mỗi video được phê duyệt.
Lý do từ chối: Các lỗi xuất hiện thường xuyên nhất.
Giai đoạn thất bại: Điểm mà mỗi vấn đề được phát hiện đầu tiên.
Những video nào cần xem xét thêm?
Không phải cảnh nào cũng đáng được xem xét ở mức độ như nhau. Tạo quy tắc ngoại lệ để chuyển công việc không chắc chắn đến một người. Các ví dụ bao gồm một bàn tay được tạo chạm vào sản phẩm, một tuyên bố có số liệu, trích dẫn của khách hàng, giá cả, tuyên bố về sức khỏe hoặc tài chính, nhân vật công chúng, trẻ em hoặc phương tiện được cấp phép. Hệ thống có thể gắn cờ danh mục ngay cả khi không thể đánh giá ý nghĩa cuối cùng.
Giữ một mã lý do ngắn cho mỗi lần từ chối, chẳng hạn như tài sản sai, tuyên bố không được hỗ trợ, lỗi hình ảnh, thời gian, quyền riêng tư, quyền hoặc phù hợp nền tảng. Không sửa chữa mọi kết quả xấu bằng tay. Khi cùng một mã lặp lại, hãy thay đổi lời nhắc, nguồn tài sản, mẫu hoặc quy tắc quy trình. Một đại lý video trở nên hữu ích hơn khi thông tin lỗi được truyền ngược lại.
Liên hệ được tạo ra giữa một bàn tay và một sản phẩm.
Một tuyên bố bao gồm một con số, giá cả hoặc kết quả được trích dẫn.
Tuyên bố của khách hàng, dữ liệu riêng tư hoặc phương tiện có bản quyền.
Nội dung liên quan đến sức khỏe, tài chính, pháp luật, nhân vật công chúng hoặc trẻ em.
Một quy trình kiểm soát có thể vẫn hoạt động nhanh không?
Kiểm soát không có nghĩa là một người phải theo dõi từng giây của mọi tệp trung gian. Điều đó có nghĩa là quy trình có các đầu vào rõ ràng, một đánh giá đại diện, xử lý ngoại lệ và một người chịu trách nhiệm cuối cùng. Kiểm tra tệp định kỳ có thể duy trì tự động hóa. Sự chú ý biên tập hướng đến những thời điểm mà một lựa chọn sai có thể lan rộng.
Bắt đầu với một loại nội dung và một nền tảng. Sử dụng cùng một bộ tài nguyên đã được phê duyệt cho một lô nhỏ. Ghi lại lý do tại sao các bản nháp bị thất bại. Sau khi tỷ lệ đầu ra sử dụng ổn định, hãy thêm một tỷ lệ khác, ngôn ngữ khác hoặc loại chiến dịch khác. Hướng dẫn Pippit về quy trình làm việc AI có tính chủ động cung cấp thêm bối cảnh cho công việc sáng tạo liên kết, trong khi các điểm đánh giá giúp ngăn biến thể trở thành sự hỗn loạn.
Dấu hiệu tốt nhất của sự tự động hóa video trưởng thành không phải là một bảng điều khiển đầy các bản nháp. Đó là một con đường nhỏ hơn, có thể dự đoán từ bản tóm tắt đến xuất bản được phê duyệt, với ít bất ngờ hơn ở cuối.
Câu hỏi thường gặp
Q1. Tại sao việc tạo nhanh hơn đôi khi lại khiến đội nhóm chậm lại?
Nhiều bản nháp tạo ra nhiều quyết định hơn. Nếu chất lượng không tăng theo khối lượng, người đánh giá sẽ dành thời gian phân loại, giải thích và sửa chữa những kết quả yếu.
Q2. Những kiểm tra video nào nên tự động?
Sử dụng tự động hóa cho các quy tắc rõ ràng như: kích thước, thời lượng, âm thanh bị thiếu, sự hiện diện của phụ đề, đặt tên tệp, và xuất bản trùng lặp.
Q3. Đánh giá bởi con người nên được thực hiện ở đâu?
Đánh giá bản mô tả, một bản cắt đại diện, và bản xuất cuối cùng. Thêm đánh giá ngoại lệ cho các yêu cầu rủi ro, phương tiện không chắc chắn hoặc các chủ đề nhạy cảm.
Q4. Một chỉ số chất lượng hữu ích cho tác nhân video là gì?
Theo dõi tỷ lệ các video được tạo ra đạt được sự chấp nhận, cộng với thời gian sửa đổi và các lý do từ chối phổ biến nhất.
Q5. Nhóm có nên sửa chữa tất cả các bản thảo yếu không?
Không. Chỉ sửa chữa bản thảo khi ý tưởng là hợp lý. Khi cùng một lỗi lặp lại, hãy thay đổi đầu vào, quy tắc, nguồn tài sản hoặc quy trình.
Tóm tắt
Tự động hóa hoàn toàn tạo ra các vấn đề cần dọn dẹp khi đầu vào mơ hồ và các lỗi không được kiểm tra lan truyền qua nhiều giai đoạn. Sử dụng máy móc cho các quy tắc cơ học rõ ràng và sử dụng con người để xử lý ý nghĩa, yêu cầu, sự thật về sản phẩm và phê duyệt cuối cùng. Kiểm tra một ví dụ đại diện trước khi tạo các biến thể, theo dõi tỷ lệ đầu ra sử dụng được và gửi các lỗi lặp lại trở lại quy trình làm việc. Trước khi mở rộng quy trình làm việc của Pippit, hãy tìm vị trí đầu tiên mà một lỗi nhỏ trở nên tốn kém và đặt một cổng kiểm tra tại đó.