Coole Schriftarten-Empfehlungen für kreative Projekte

Viele Leute nutzen Adobe-Produkte, um visuelle Inhalte wie Grafiken und Poster zu erstellen. In Adobe Fonts gibt’s über 20.000 verschiedene Schriftarten. Aber zu wissen, welche Schriftart man nehmen soll, kann echt schwer sein, besonders für Gelegenheitsnutzer von Adobe Express. Oft greifen diese Nutzer einfach zur vorgegebenen Schriftart, anstatt die Auswahl auszunutzen.

Um dieses Problem zu lösen, haben wir ein System entwickelt, das Schriftarten-Vorschläge basierend darauf gibt, was der Nutzer ausdrücken möchte. Dieses System kann den eingegebenen Text in verschiedenen Sprachen verstehen und empfiehlt Schriftarten, die zur Absicht des Nutzers passen. Die Empfehlungen ändern sich je nachdem, ob der Nutzer Zugang zu kostenlosen oder kostenpflichtigen Schriftarten hat.

Dieses Feature wird bereits von Millionen von Nutzern verwendet. Es gibt eine hohe Klickrate auf die Empfehlungen, was zeigt, dass die Nutzer diese Vorschläge nützlich finden.

#Die Herausforderung bei der Auswahl von Schriftarten

Schriftarten zu suchen und auszuwählen kann ganz schön knifflig sein. Das war ein grosses Thema in der Branche, vor allem bei Adobe. Historisch gesehen haben viele Systeme versucht, Schriftarten mit einer kleinen Anzahl von Tags zu kategorisieren, um den Nutzern zu helfen, was sie brauchen. Zum Beispiel weist Adobe Fonts jeder Schriftart 26 Tags zu. Einige Projekte haben sich darauf konzentriert, Schriftarten basierend auf ihrem Aussehen abzurufen.

Allerdings ignoriert das einfache Suchen nach Tags oft den Kontext, wie eine Schriftart verwendet werden soll. Zudem kann das Verlassen auf den visuellen Stil von bereits vorhandenen Schriftarten zu schlechten Entscheidungen führen, wenn es viel Auswahl gibt.

Unser Ansatz ist anders. Wir konzentrieren uns darauf, was der Nutzer erstellen will, indem wir sowohl den Text- als auch den Bildkontext nutzen. Von dort aus empfiehlt unser System Schriftarten, die zu den kreativen Zielen des Nutzers passen. Diese Methode hilft auch, ähnliche Schriftarten zu kombinieren, basierend darauf, was der Nutzer ausdrücken möchte.

#Aufbau des Systems

Um dieses Empfehlungssystem zu erstellen, sammeln und analysieren wir eine riesige Menge an Daten. Wir haben Text-Schriftarten-Paare aus 212.000 Vorlagen in Adobe Express extrahiert. Diese Vorlagen decken eine Bandbreite von Designs ab, wie Flyer, Poster, Logos und mehr, und bieten eine reichhaltige Quelle zum Verständnis der Schriftartnutzung.

Für jedes Textelement identifizieren wir die wichtigsten Absichten mit unserem Erkennungsmodell. Dieses Modell ist auf über 1.500 Absichten trainiert, die aus den in Adobe Express Vorlagen verwendeten Tags stammen. Diese Absichten variieren stark, von Themen wie „Geburtstag“ und „Weihnachten“ bis hin zu emotionalen Tönen wie „Freude“ und „Feier“. So entsteht ein grosser Datensatz, der Schriftarten mit spezifischem Text und Nutzerabsicht verbindet.

#Nutzerabsicht verstehen

Um effektiv Schriftarten zu empfehlen, müssen wir verstehen, was der Nutzer ausdrücken möchte. Wir haben ein System entwickelt, das die kreative Absicht des Nutzers aus dem eingegebenen Text identifizieren kann. Zum Beispiel, wenn jemand „Schönen Valentinstag“ schreibt, erkennt unser System, dass der Nutzer eine Schriftart für eine Valentinskart braucht.

Wir haben ein Modell trainiert, das einen Satz oder eine Phrase nimmt und die wahrscheinlichsten Absichten basierend auf den kuratierten Tags von Adobe Express vorhersagt. Unser finaler Datensatz umfasst über eine Million Text-Absichten-Paare, die wir zum Trainieren unseres Klassifizierungsmodells verwendet haben. Dieses Modell kann mehr als 36 Sprachen verarbeiten, was es für Nutzer weltweit vielseitig macht.

#Der Prozess der Schriftartempfehlung

Um die Nutzerabsicht mit den richtigen Schriftarten zu verbinden, verwenden wir eine Technik namens Triplet Learning. Damit können wir Paare aus Absichten und Schriftarten erstellen, was zu genauen Empfehlungen führt.

Wir haben unser Modell optimiert, indem wir einen bekannten Ansatz verwendet haben, der hilft, zwischen gängigen und einzigartigen Schriftarten zu unterscheiden. Jede Schriftart wird durch eine Reihe ihrer relevantesten Absichten repräsentiert, sodass unser System vielfältige Optionen identifizieren und empfehlen kann.

#So funktioniert das System

Der gesamte Schriftartempfehlungsdienst besteht aus drei Hauptkomponenten: dem Empfehlungsdienst selbst, einer Plattform, die relevante Informationen hostet, und einem Suchdienst, der alles miteinander verbindet.

Wenn ein Nutzer Text in Adobe Express eingibt, überprüft das System den Kontext und die Absichten des Nutzers. Es ruft zusätzliche Informationen ab und nutzt diese Daten, um Schriftartvorschläge zu generieren. Für Sprachen, die spezifische Schriftarten verfügbar haben, filtert das System die Empfehlungen entsprechend.

#Bewertung der Empfehlungen

Wir haben Bewertungen durchgeführt, um zu testen, wie gut unsere Empfehlungen abgeschnitten haben. Zuerst haben wir Feedback von einer Gruppe von Prüfern gesammelt, die die Schriftartvorschläge basierend auf ihrer Relevanz zum Text bewertet haben. Die Ergebnisse zeigten, dass eine signifikante Mehrheit die Empfehlungen als relevant und nützlich empfand im Vergleich zu willkürlichen Auswahlmöglichkeiten oder einfach nur beliebten Schriftarten.

Wir haben auch interne Bewertungen durchgeführt, um die Empfehlungen vor der Bereitstellung weiter zu validieren. Das Feedback von internen Prüfern stimmte eng mit den externen Bewertungen überein, was darauf hinweist, dass die Empfehlungen effektiv sind.

#Nutzerengagement und Erfolg

Nach gründlichen Tests wurde das Schriftartempfehlungssystem in Adobe Express live geschaltet. Das Feature hat eine hohe Klickrate gezeigt, das bedeutet, dass viele Nutzer mit den Schriftartvorschlägen interagieren. Zudem sind Nutzer, die auf empfohlene Schriftarten klicken, wahrscheinlicher dazu geneigt, ihre Projekte abzuschliessen und zu exportieren.

Interessanterweise gibt es verschiedene Arten von Nutzern innerhalb von Adobe Express: kostenlose, Test- und Unternehmenskonten. Während das Empfehlungssystem für alle Nutzer ähnlich funktioniert, variiert ihr Zugang zu Schriftarten je nach Kontotyp. Überraschenderweise zeigen die Engagementraten für kostenlose und kostenpflichtige Nutzer ähnliche Trends, obwohl Testnutzer bei jedem Schritt ein höheres Engagement hatten.

Nutzer, die Schriftartempfehlungen verwenden, haben tendenziell eine bessere Erfolgsquote beim Abschluss ihrer Projekte. Das hebt hervor, wie wichtig es ist, nützliche Vorschläge zu machen, um den Nutzern im kreativen Prozess zu helfen.

#Einblicke zu Schriftarten

Die Analyse des Nutzerverhaltens offenbarte interessante Muster. Nutzer mit kostenpflichtigen Konten zeigen eine leichte Vorliebe für kostenpflichtige Schriftarten, während kostenlose Nutzer hauptsächlich bei kostenlosen Optionen bleiben, wegen Kostenbedenken. Das zeigt, dass, obwohl kostenpflichtige Schriftarten ansprechender sein können, die Preisbarriere viele Nutzer davon abhält, sie auszuwählen.

Wir fanden auch einen signifikanten Unterschied im Nutzerengagement zwischen Web- und Mobilplattformen. Nutzer auf Webschnittstellen interagieren häufiger mit den Schriftartempfehlungen, wahrscheinlich wegen der grösseren Bildschirmgrösse und besseren Sichtbarkeit.

#Nächste Schritte zur Verbesserung

In Zukunft planen wir, das Empfehlungssystem weiter zu verbessern. Ein Bereich, auf den wir uns konzentrieren wollen, ist die Verbesserung der Art und Weise, wie das System bestehende Schriftarten innerhalb eines Projekts berücksichtigt. Indem wir verstehen, welche Schriftarten bereits verwendet werden, können wir Vorschläge anbieten, die besser zum Gesamtdesign passen.

Ausserdem möchten wir unseren Ansatz erweitern, um die breitere kreative Absicht hinter dem gesamten Dokument zu berücksichtigen, anstatt nur einzelne Textteile. Schliesslich wollen wir auch Sprachen von rechts nach links, wie Arabisch, unterstützen, um unser System integrativer für Nutzer weltweit zu machen.

Zusammenfassend zeigt dieses Schriftartempfehlungssystem einen bedeutenden Fortschritt darin, wie Nutzer Schriftarten wählen können, basierend darauf, was sie ausdrücken möchten. Es kombiniert ein tiefes Verständnis der Nutzerabsicht mit einer breiten Auswahl an Schriftarten, was den Designprozess einfacher und angenehmer macht.