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克里丝廷•廷斯基(Kristin Tynski)是Fractl的联合创始人和SBP创意公司。Fractl是一家增长型营销机构，帮助财富500强企业和精品企业获得优质媒体报道、后台联系、意识和权威。

大多数营销人员认为，在内容中出现相关、引人入胜的图像具有很大价值。

但是，为博客文章、社交媒体帖子或视频指甲选择“正确”的图片，在历史上一直是一个主观过程。社交媒体和SEO gurus为选择正确的图像提供了大量建议，但这些建议通常缺乏真实的经验数据。

这让我想：是数据驱动的，还是更好的，是人工智能驱动的，目的是更深入地了解哪些图像更有可能表现良好（也就是更有可能吸引人类的注意力和分享行为）？寻找最佳照片的技术。

2019年7月，发表了一篇引人入胜的新机器学习论文，名为《内在形象普及评估》 。这种新模式找到了预测图片可能“受欢迎”的可靠方法（估计图片在Instagram上可能会变得类似）。

它还显示出表现优于人类的能力，在预测Instagram照片会有多少人喜欢照片方面的准确度为76.65% ，而人类的准确度为72.40% 。

图像信用： Ding / Ma / Wang(打开新窗)

我利用本文中的模型和源代码，提出了营销人员如何增加选择对其内容影响最大的图像的机会。

寻找最佳屏幕帽，供录像使用

视频优化的最重要方面之一是选择视频的拇指指甲。

根据谷歌(Google)的数据，该平台上90%的顶级表演视频使用定制的特定图像。点击率以及最终视图的重要性，可在很大程度上取决于视频标题和拇指指甲对查询者的吸引力。

近年来，谷歌应用人工智能自动提取视频拇指指甲，试图帮助用户从视频中找到更有可能吸引关注和点击的拇指指甲。

不幸的是，由于只提供了三种选择，谷歌目前推荐的指甲不太可能是任何特定视频中最好的指甲。

这就是人工智能进入的地方。

有了一些简单的代码，就有可能将"内在受欢迎程度评分"(类似于本文所讨论的模型得出)与视频的所有单个框架进行比较，提供更广泛的选择。

这方面的守则可在此查阅。这个脚本下载YouTube的一段视频，将其分为. jpg图像，并在每张图像上运行模型，为每张图像提供预测的受欢迎程度。

切记：重要的是要记住，这种模式是在Instagram图片上接受过培训和测试的。鉴于点击Instagram照片或YouTube拇指指甲的行为很相似，我们觉得，如果拇指指甲的表现与Instagram照片一样好，也很有可能（尽管从未测试过）和YouTube视频拇指指甲一样好。

让我们看看这个例子，看看它是如何运作的。