首先，我們需要將巨量創(chuàng)意中的視頻數(shù)據(jù)導入到養(yǎng)站站群程序中。這可以通過API接口實現(xiàn)，或者直接下載視頻文件并上傳到養(yǎng)站站群程序的服務器上。

接下來，我們要對每個視頻進行內(nèi)容分析。這通常包括提取視頻的關鍵幀，識別畫面中的物體、人物和動作，以及分析音頻中的語音和音樂。這些工作可以使用深度學習算法完成，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）。

將分析結(jié)果以圖表或報告的形式展示出來，讓用戶能夠直觀地了解每個視頻的內(nèi)容特點。同時，也可以根據(jù)用戶的查詢條件，快速找到符合要求的視頻。

針對目前存在的問題，我們提出以下改進意見：

當前的內(nèi)容分析方法可能會出現(xiàn)誤識和漏識的情況，因此需要進一步優(yōu)化模型，提高準確率。

增加用戶反饋功能，讓用戶能夠糾正錯誤的分析結(jié)果，并提供他們自己的標簽和注釋。

目前可能只支持部分常見的視頻格式，應考慮擴大支持的格式范圍，以便處理更多的視頻數(shù)據(jù)。