引言 双十一网购狂欢进行时,虽然小编的电脑屏幕被各种弹屏广告,红包雨之类的撩地都快木法安心写作了,好在小编和同事们都定力十足,还是按时给各位呈上今天的内容分享。说到网购狂欢,各位电商朋友有没有想过,除了传统 ...
双十一网购狂欢进行时,虽然小编的电脑屏幕被各种弹屏广告,红包雨之类的撩地都快木法安心写作了,好在小编和同事们都定力十足,还是按时给各位呈上今天的内容分享。说到网购狂欢,各位电商朋友有没有想过,除了传统的文本搜索,买家还会通过什么渠道搜索到你的产品呢?
据外媒近日报道,通过上传图片的视觉搜索(visual search)功能正悄然成为产品搜索的主流渠道。
早在2006年,有个叫Like.com的公司推出了一款功能,使用户能够通过上传照片搜索产品。Like.com后来发展成了一个比价网站,但是它的视觉搜索并未在零售业内被广泛采用。谷歌在2010年收购了Like.com。
快进到当今的2016年,视觉搜索终于得到了全面的重视。现在,谷歌的图片搜索(“Images”search)就包括视觉搜索。去年Pinterest 也上线了视觉搜索特色功能,用户可以通过截图搜索感兴趣的产品,如下图中的厨房灯。亚马逊也在2014年推出了包含视觉搜索功能的移动App。
小编不禁思考:视觉搜索功能十年前就已出现,为何直到今年才得到广泛普及?下面是外媒给出的五个原因。
1. 人工智能的进步
人工智能是一种软件程序基于给定数据的分析能力。视觉搜索是对人工智能的一种挑战,因为要求系统从用户随机上传的图片中识别出相关物品,并匹配到相应物品。这个过程并不简单,因为系统要从几十亿张图片,物品或图形中完成匹配。
以上面这盏灯为例。在过去,要想让一台计算机在包含各种形状,颜色和尺寸的图片中识别出匹配项犹如天方夜谭——能不能从数据中获取全面的图形尺寸数据都是个难题,更别说让找到这款指定的吊灯了。
但是近年来计算能力和大数据飞速发展,使得数据分析更加全面彻底,这就意味着系统能够更轻易,更准确地识别出一个指定物品了。
人工智能化还能使计算机不间断地获取数据。如果一款新吊灯的图片出现,程序就会自动完成与其他几十亿款已有灯具的对比,并精准识别出不同点。这样一来,用户一旦上传了相关图片,系统就基本能够保证给出准确的匹配。
2. 实时准确度增加
实时性是视觉搜索得以快速发展又一因素。当前的人工智能系统能够快速地提供准确的搜索结果,这是一个巨大的进步。对于网购者而言,搜索结果出现的速度至少要与文本搜索速度一致,才能基本满足其搜索需求。
在过去几年里,搜索结果的呈现速度大大提高了,先进的计算技术使上传的图片不仅得到了更精确的分析,还能实时生成结果。这使视觉搜索功能更加完美了。
3. 视觉搜索服务的可利用性
这一点各位电商平台卖家应该深有感触。许多与电商相关的功能在作为一种便捷的服务被平台普及后,都会被广泛采纳,并用于站内的互动。Bazaarvoice的评级和评论功能就是个很好的例子。这一便捷的互动服务一经Bazaarvoice推出,就广受卖家欢迎,成千上万的卖家马上把该功能添加到了自己的站点。
可视搜索的普及也与此类似。以Slyce和Cortexica这两个视觉搜索服务商为例,卖家可以轻松将视觉搜索功能自行整合到自己的站点和App上。一旦完成设置,用户就可以通过上传图片进行搜索了。一款名为CamFind的移动APP,就免费提供视觉搜索。
4. 移动电商的发展
移动计算技术的快速发展,使用户可以随时随地轻松拍照。安装了视觉搜索功能的电商平台就有利可图了,因为消费者可以通过上传图片轻松搜索到想买的物品。
5. 主流市场的影响
当前,许多主流大型零售商的移动App上都提供视觉搜索功能,如Neiman Marcus, Nordstrom, J.C. Penney, John Lewis, Urban Outfitters, Home Depot这样的商家。这就使广大消费者更加期待中小型商家也支持该功能,加之当前视觉搜索服务商与各大知名电商平台的日益广泛合作,广大中小型卖家也轻松用上了这一功能。
(编辑:亿恩 苗苗)
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