CrowdCore

CrowdCore는 영상을 검색 가능한 데이터로 바꾼다. 시공간 임베딩을 만들어 클립의 모든 순간을 누가 입력한 메타데이터가 아니라 실제로 화면에 있는 내용으로 찾는다. 이 방식이 47개 언어에서 복합 정확도 78.5%에 이른다고 회사는 밝힌다. 사용자 입장에서는 키워드를 짐작하는 대신 내용과 톤으로 검색한다는 뜻이다.

도구는 소재의 전체 타임라인, 최대 두 시간을 두고 추론하며 실체, 인과, 서사를 시간에 따라 추적한다. 범용 모델은 프레임을 몇 장 뽑아 추측한다. CrowdCore는 흐름 전체를 따라간다. 크리에이터의 스타일이 영상 중반에야 드러날 때 이 차이가 크다.

심사는 표면 수치에서 멈추지 않는다. 영상, 댓글, 오디언스 구성, 리스크 신호, 형식 적합도를 보고, 그 크리에이터가 왜 목록에 올랐는지 설명한다. 다른 사람이 아니라 이 사람을 고른 이유를 고객이 물을 때 내미는 것이 이 근거다.

CrowdCore는 알려진 이름만 거르지 않고 크리에이터 콘텐츠와 프로필을 넓게 검색한다. 전통적인 데이터베이스는 이미 팔로워가 있는 사람을 주로 보여준다. 이 인플루언서 숏리스트 도구는 놓쳤을 사람을 끌어올리기 위해 만들어졌다.

공개 크리에이터를 자기 비공개 풀과 함께 검색하고 심사할 수 있다. CRM 메모, 명단 맥락, 숏리스트 결정, 캠페인에서 얻은 것을 한 흐름에 남긴다. 팀원이 떠나도 지식은 따라 나가지 않는다.

CrowdCore는 콘솔, API, 관리형 흐름 중 무엇으로도 돌아간다. 얼마나 직접 다룰지에 따라 고르면 된다. 에이전트 개발자와 기술 팀은 기존 도구에 붙일 수 있고, 작은 팀은 화면 안에서 끝낼 수 있다.