Визуалното търсене изкарва GLAMI крачка напред

Визуалното търсене изкарва GLAMI крачка напред

Чрез опцията потребителите могат да откриват по снимки както отделни модни артикули, така и цели тоалети

Мария Динкова
975 прочитания

Деветдесет процента от информацията, която се предава към човешкия мозък, е визуална, като той може да идентифицира изображения, видени едва за 13 милисекунди. С други думи, ние възприемаме света изключително чрез образи и картини. Именно и затова една от големите тенденции в електронната търговия безспорно е възможността за визуално търсене. А когато говорим за е-магазини в сферата на модата, тя просто е задължителна.

Статията е част от рипорта "Изкуственият интелект в електронната търговия" на Digitalk от 10/2021 г.
Цялото издание можете да намерите в дигиталната библиотека.
ОПИТЪТ НА GLAMI

Това е и следващата крачка за глобалната модна търсачка GLAMI, която продължава да разширява своите функционалности, базирани на изкуствен интелект и машинно обучение. Компанията въвежда визуалното търсене както в своята десктоп и мобилна версия, така и в своето мобилно приложение. На практика всеки потребител може да качи изображение на даден продукт или дори на цял тоалет - например от своя любим инфлуенсър или знаменитост - и платформата ще намери най-близките артикули, които са налични в каталога на компанията.

"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.

"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.

Деветдесет процента от информацията, която се предава към човешкия мозък, е визуална, като той може да идентифицира изображения, видени едва за 13 милисекунди. С други думи, ние възприемаме света изключително чрез образи и картини. Именно и затова една от големите тенденции в електронната търговия безспорно е възможността за визуално търсене. А когато говорим за е-магазини в сферата на модата, тя просто е задължителна.

Статията е част от рипорта "Изкуственият интелект в електронната търговия" на Digitalk от 10/2021 г.
Цялото издание можете да намерите в дигиталната библиотека.
ОПИТЪТ НА GLAMI

С използването на сайта вие приемате, че използваме „бисквитки" за подобряване на преживяването, персонализиране на съдържанието и рекламите, и анализиране на трафика. Вижте нашата политика за бисквитките и декларацията за поверителност. ОК