"Изображението може да бъде картинка от техния десктоп или телефон, скрийншот, качено изображение от мрежата или просто нещо, снимано с тяхната камера", разказва Оскар Стирънд, ръководител "Продукти" в GLAMI. Той обяснява, че вътрешно опцията работи в две стъпки. На първо място стартира процес за откриване на обекти, т.е. това е начинът, по който се идентифицират всички продукти в съответното изображение. След това се преминава към втората стъпка, свързана с намирането на подобни артикули от каталога на GLAMI.

Оскар Стирънд, ръководител "Продукти" в GLAMI

"Най-сложното приложение на функционалността е, когато нашите посетители искат да "купят цял тоалет" и всичко, което имат, е негова снимка. В този случай те не трябва да знаят как се наричат дрехите, какви са техните категории или тагове, а системата ще намери отделните части вместо тях", споделя Стирънд.

ТЕХНОЛОГИЯТА ЗАД ТЪРСАЧКАТА

Двете системи за визуално търсене представляват сложни невронни мрежи. Първата е модел, обучен чрез етикетирани от хора бази данни. Неговата задача е да се опита да постави ограждаща рамка около всяка дреха на изображението и съответно да я разпознае. Второто решение е модел, който трябва да открива подобни на търсените от потребителите артикули. По думите на експерта той е визуално фокусиран модел, който се опитва да създаде представяне на всеки продукт, вектор от числа, така че да се улавят визуалните прилики между изображенията.

В случая и двата модела GLAMI купува от различни трети страни и ги съчетава заедно в една система. Според Стирънд всяка организация, която иска да въведе подобна функционалност на своя сайт, е изправена пред няколко варианта за получаване на нужното решение. Подобно на много други технологии с машинно обучение може да се избере голяма компания като Google, Microsoft, Amazon и т.н., които да предложат визуално търсене като универсален продукт, който поддържа всички приложения на едно място. Разбира се, другата опция е всеки компонент да се купи от по-малки организации и впоследствие те да се сглобят, както са предпочели в GLAMI.

"Или на последно място - компанията може да го разработи самостоятелно с вътрешен екип. Изграждането на опция като тази може да отнеме много време и средства, ако включим всички необходими стъпки (като създаване на бази данни). Но ако това не е основният бизнес на организацията, това е един много ангажиращ процес, като се започне с базите данни и се приключи с продължаващата поддръжка на такива модели", изтъква Стирънд. Той съветва всяка компания да прецени кой е правилният подход за нея спрямо собствените й цели, бизнес възможности и финансови показатели.

ОЩЕ ПОВЕЧЕ ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ

В GLAMI сериозно се фокусират върху въвеждането на повече функционалности, основани на изкуствен интелект. Досега компанията предложи на своите потребители не само възможностите на визуалното търсене, но и автоматизации за категоризиране на артикулите в сайта по продуктова снимка и описание, както и система за персонализиране на каталога въз основа на потребителското поведение. AI екипът обаче не планира да спре дотук и в момента той разработва модел за препоръки за тагове, който може персонализира какви филтри се показват на посетителите и в какъв ред.

"Например ние можем да определим, че някой предпочита определени цветове, марки или стилове, и след това да им предложим да използват тези филтри, когато разглеждат нашия каталог или когато посещават нашата начална страница. В момента ние подготвяме AB тест за тази нова функционалност", споделя Стирънд.

Той допълва също така, че през следващата година потребителите на сайта могат да очакват и асистент, който ще им помага да завършат своя тоалет. Той ще им предлага артикули, които подхождат на вече избраните от тях продукти.