KI SpotlightNewsCondé Nast verkürzt Video-Suche mit AWS von 250 Minuten auf unter zwei Minuten
Multimodale Discovery-Lösung auf Amazon Bedrock und TwelveLabs Marengo durchsucht Transkripte, Bild und Ton
Mit KI erstelltInhalt
◆ Fakten auf einen Blick
- Condé Nasts Redaktionsteams benötigten durchschnittlich 250 Minuten pro Content-Discovery-Aufgabe und durchsuchten manuell eine Bibliothek von mehr als 140.000 Videos, wobei sie sich nur auf Titel und Beschreibungen verließen.
- Das Problem war strukturell: Bestehende Suchwerkzeuge können nicht in Videoinhalte hineinschauen; Teams waren von institutionellem Wissen abhängig, und ungenutzte Inhalte blieben unauffindbar.
- Condé Nast arbeitete mit dem AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) zusammen, um eine KI-gestützte multimodale Video-Discovery-Lösung zu entwickeln.
- Die Lösung basiert auf Amazon Bedrock und Amazon OpenSearch Service und führt eine absichtsbasierte semantische Suche über Video-Transkripte, visuelle Elemente und Audio durch.
- Das Team wählte das TwelveLabs Marengo Embedding-Modell wegen seiner Fähigkeit, visuelle, Audio- und Transkript-Signale gemeinsam zu kodieren.
- Die Lösung reduzierte die Discovery-Zeit von 250 Minuten auf unter 2 Minuten.
Video-Discovery bei Condé Nast: von 250 Minuten auf unter zwei Minuten
Nach Angaben von Condé Nast und AWS benötigten Redaktionsteams des Medienhauses bislang durchschnittlich 250 Minuten pro Content-Discovery-Aufgabe. Sie durchsuchten manuell eine Bibliothek von mehr als 140.000 Videos und verließen sich dabei ausschließlich auf Titel und Beschreibungen. Das Problem war strukturell: Bestehende Suchwerkzeuge können nicht in Videoinhalte hineinschauen, Teams waren von institutionellem Wissen abhängig, und ungenutzte Inhalte blieben unauffindbar. In einem Medienumfeld, in dem Geschwindigkeit bis zur Markteinführung direkt die Umsatzgenerierung bestimmt, verursachte dieser Prozess messbaren operativen Aufwand. Gemeinsam mit dem AWS Generative AI Innovation Center hat Condé Nast nun eine KI-gestützte multimodale Video-Discovery-Lösung entwickelt. Sie reduziert die Discovery-Zeit nach Angaben des Unternehmens von 250 Minuten auf unter zwei Minuten.
Technische Basis: Amazon Bedrock, OpenSearch und TwelveLabs Marengo
Technisch basiert die Lösung auf Amazon Bedrock und dem Amazon OpenSearch Service. Sie führt eine absichtsbasierte semantische Suche über Video-Transkripte, visuelle Elemente und Audio durch. Für die Einbettung wählte das Team das TwelveLabs Marengo Embedding-Modell, weil es visuelle, Audio- und Transkript-Signale gemeinsam kodieren kann. Diese Fähigkeit ist zentral, da herkömmliche Suchwerkzeuge nicht in Videoinhalte hineinschauen können. Marengo bildet nach Angaben von Condé Nast und AWS die Grundlage für die multimodale Suche der Lösung.
Einsatz bei Vogue, GQ, Vanity Fair und Wired
Eingesetzt wird die Lösung nach Angaben von Condé Nast bei Marken wie Vogue, GQ, Vanity Fair und Wired. Dort bestimmt die Geschwindigkeit bis zur Markteinführung direkt die Umsatzgenerierung. Die Reduktion der Suchzeit von 250 Minuten auf unter zwei Minuten betrifft damit genau die redaktionellen Arbeitsabläufe, in denen schnelle Content-Discovery unmittelbar geschäftskritisch ist.
