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Adobe将推出视觉相似性建议

时间:2021-01-15 10:32:40来源:

下周,Adobe将推出“视觉相似性建议”,根据消费者正在考虑购买的产品提供基于AI的产品建议。而这种对视觉解释和推荐的即时使用仅仅是个开始。

如今,在大流行期间有越来越多的人在网上购物,品牌商需要简化人们狩猎,浏览和发现产品的多种方式。但是,如果购物者直到看到购物者才完全知道自己想要什么,要做到这一点并不容易。输入AI和视觉相似度。

下周,Adobe将推出一种产品推荐工具,该工具将使用机器学习和人工智能来显示外观上与其他商品相似的商品。这个想法是要给人们一种简单的方法,以类似的色调,图案甚至质地,找到具有类似于他们已经喜欢的产品的视觉属性的事物。

尽管Amazon,Target,eBay和其他公司已经推出了此类功能,但Adobe现在正在向使用其Magento Commerce平台的中小型商人提供此选项。

从历史上看,产品推荐需要消费者行为分析,但是现在,这些由AI驱动的飞跃为寻求与资金雄厚的竞争对手竞争的较小厂商提供了更好的消费者体验和更平坦的竞争环境。

电子商务咨询公司Podean的全球首席执行官特拉维斯·约翰逊(Travis Johnson)说:“这很有趣,因为您正在匹配不易描述的事物。” 人们不会输入“四舍五入”或“多种颜色”以及其他类型的字词。而且您不会在另一端为这个项目输入400个描述符。AI可以做的就是找到类似的特征,从而改善搜索并减少挫败感。现在期望搜索将花费更少的精力。”

开发了用于电子商务的可视化AI技术的其他公司包括Syte和Vue.ai。该领域的进步包括视觉搜索工具,使人们可以根据上传的照片中的图像查找产品。例如,亚马逊的StyleSnap会找到与照片中某人穿着的衣服相似的物品,例如一条破旧的牛仔裤或粗大的毛衣。

大量库存和快速时尚

可以将视觉相似性推荐工具视为一个数字化销售助理,他可以很好地了解商店的库存,并可以帮助购物者找到颜色,形状,大小,材料或样式相似的东西,或者当“您直到真正不知道想要什么时,您会看到它。” Adob​​e高级产品营销经理Ryan Green说。

视觉相似性技术非常适合产品种类繁多的电子商务品牌,例如,卖家提供数百个椅子和沙发制造商提供的家具,或者是出售数千个电子零件的B2B公司。格林说,快时尚品牌可以快速生产新商品,但可能没有时间为第十八季冬季连帽衫制定复杂的销售规则,这也可能会受益。他说:“可能埋藏了一些东西,如果您不制定销售规则,我将永远看不到该产品。”

数字咨询公司Kin + Carta的电子商务部门Loop Integration的首席运营官Kami Kris说,Wayfair,Forever21,Neiman Marcus和其他公司一直在研究AI和视觉搜索。克里斯(Kris)说,改善的体验有助于提高转化率。

但这有效吗?

Kin和Carta的应用AI和数据平台副总裁Kevin Gumz说,视觉AI或“计算机视觉”往往可以很好地用于显示相似的图案和颜色,例如在各种地板地毯中。他说,基于纹理检测相似性可能会有更多问题。

目前尚不清楚产品发现是否总能满足消费者的期望。Wayfair于2017年开始推出其视觉搜索功能。在线零售商在产品页面上提供“视觉上相似的商品”。但是,Wayfair产品页面的最新视图是采用由褶皱的合成丝状材料制成的蓝绿色枕头制成的产品,外观看起来很相似,其中包括带有黑白音符的掷枕,以及另一种绣有彩色巨嘴鸟的枕头白色背景。

Gumz说,不仅某些AI技术会产生令人怀疑的结果,而且考虑添加基于AI的风铃的品牌应该首先明确实现这些功能的目标。他说:“它的确回到了应用程序设置中。” “这个工具会真正解决我们要实现的目标吗?”

Green在Adobe表示,在计算机视觉算法完成电子商务品牌可能希望的一切之前,仍然存在一些挑战。例如,Magento视觉推荐系统无法区分品牌产品,也无法始终分辨出衬衫,衬衫或毛衣的V领和其他领口的区别。“我们还不在那里;我们仍在解决其中一些问题。”格林说。

克里斯说,另一个障碍是影响营销商和电子商务商人。她说,为了使AI为产品销售商服务,这些系统应该能够显示出消费者为什么做出自己的决定。“更好的引擎不仅使用AI,还向商品商解释为什么某些商品在搜索结果中被提升,这使得机器学习与商品商如何将商品作为一个集合的智慧相结合。”

深度学习系统越复杂,说明自己的难度就越大。在AI算法的世界中,这是一个称为可解释性的概念。Kris说:“所有这些搜索工具技术的关键实际上就是将AI的“黑匣子”与客户意图所发生的事情结合起来。”

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