Adobe выпустит ИИ-инструмент для поиска по картинке и визуальных рекомендаций

Популярность интернет-шоппинга выросла, и бренды стремятся облегчить поиск и приобретение товаров. В случаях, когда покупатель не знает, чего он хочет, на помощь придут ИИ и визуальные рекомендации. 

Adobe запускает инструмент рекомендаций на основе ИИ, который помогает искать товары с похожими визуальными характеристиками. Так потребители смогут найти вещи, похожие на то, что им уже понравилось, по оттенкам, принтам или даже текстурам.

Несмотря на то, что у таких конкурентов, как Amazon, Target и eBay уже имеется похожий инструмент, Adobe на своей платформе Magento Commerce сделает эту опцию доступной для малого и среднего бизнеса.

Раньше для рекомендаций товаров необходимо было глубоко анализировать поведение потребителей. Развитие ИИ открывает возможности для улучшения потребительского опыта и создает лучшие условия для малых предприятий, которые конкурируют с более финансируемыми компаниями.

По его словам, в поисковой строке покупатель, как правило, не указывает такие характеристики, как «круглый» или «разноцветный». При этом в описании товаров интернет-магазина не перечислены все характеристики. ИИ может выявить схожие параметры, улучшить качество поиска и снизить разочарование. Таким образом, отмечает он, найти нужный товар будет намного проще.

Платформы Syte и Vue.ai также разработали собственную технологию визуального ИИ для электронной коммерции. Достижения в этой области включают инструменты визуального поиска, которые позволяют людям находить товары на загруженных ими изображениях. Например, StyleSnap от Amazon находит товары, которые похожи на одежду на фотографии.

Огромный ассортимент и быстрая мода

Инструмент визуальных рекомендаций можно воспринимать как цифрового консультанта, который хорошо знает ассортимент магазина и может помочь покупателю найти что-то похожего цвета, формы, размера, материала или стиля, или в случаях, когда «вы не знаете, что именно хотите, пока не увидите нужный товар», — говорит Райан Грин, старший менеджер по маркетингу продуктов в Adobe.

Технология визуального сходства отлично подойдет для онлайн-брендов с большим каталогом товаров — например, для магазинов, предлагающих мебель сотен производителей, или компаний, продающих тысячи электронных деталей. По словам Грина, модные бренды, которые быстро выпускают новинки, но не успевают разработать правила мерчандайзинга, также могут оценить данное нововведение: ни один новый товар не останется незамеченным. 

Крис отмечает, что улучшенный опыт значительно повышает коэффициент конверсии.

Но действительно ли это работает?

Визуальный ИИ, или «компьютерное зрение» обычно хорошо справляется с поиском похожих узоров и цветов, например, в большой коллекции напольных ковров. Кевин Гумц, вице-президент по прикладным платформам ИИ и данных в Kin and Carta отмечает, что алгоритму труднее выявлять сходство по текстурам.

Пока не ясно, всегда ли технология помогает покупателям найти то, что хотели. Wayfair начала внедрять инструменты визуального поиска в 2017 году. На страницах с описанием продуктов в интернет-магазине размещаются «похожие товары». Однако в качестве рекомендации к бирюзовой подушке из гофрированного синтетического материала, похожего на шелк, Wayfair предлагает черно-белую подушку с нотами и белую подушку с вышитым на ней разноцветным туканом.

На данном этапе, по словам Грина, технология Adobe не отвечает всем требованиям электронной коммерции и требует усовершенствования. Например, система визуальных рекомендаций Magento не может распознать продукты разных брендов и не всегда отличает V-образный вырез от других вырезов на рубашке, блузке или свитере. «Нам все еще есть над чем работать», — говорит Грин.

Источник.