Вместо тысячи слов: зачем интернет-магазинам нужен визуальный поиск

Рассказываем о новом революционном инструменте, который станет будущим ecommerce. 

Статистика жестока: 70% пользователей покидают интернет-магазин, если не нашли нужный товар за минуту (Shopify). Как онлайн-ритейлерам выживать в таких условиях и оставаться конкурентоспособными? Один из возможных выходов — визуальный поиск. Он делает жизнь клиента проще, значительно облегчает серфинг по сайту. Вместо текста теперь — картинки, а у магазинов — много новых возможностей, которые позволят не только остаться на плаву, но и хорошо заработать. 

Технология 

Искусственный интеллект уже давно захватывает мир. Он проник и в промышленность, и в медицину, и в образование, и в компьютерные игры, и даже в такие творческие сферы как маркетинг и журналистика. 

Добрались вездесущие нейросети и до ecommerce. Так, в основе визуального поиска как раз лежат компьютерное зрение и глубокое машинное обучение — специально «обученная» система алгоритмов, которая умеет распознавать товары по изображениям. 

Как ее научили? Если совсем утрированно, то процесс выглядит так: системе «скармливают» несколько миллионов фотографий с изображением определенного товара. Она анализирует его основные атрибуты (цвет, размер, материал, силуэт и другие) и запоминает их. 

Конечно, это дело не пяти минут — на обучение системы может уйти несколько месяцев.  

Как правило, нейронные сети проходят через многочисленные тесты, чтобы обрабатывать данные максимально близко к тому, как это делал бы человеческий мозг. 

Пока таких результатов добиться не удалось, но все к этому идет. 

Как работает 

Несмотря на то, что технология сама по себе очень сложная, пользоваться визуальным поиском проще простого. 

Вместо того, чтобы писать в строке ввода «красное обтягивающее платье с молнией черного цвета», нужно просто загрузить фотографию/картинку/скриншот этого платья на сайт или приложение интернет-магазина или вставить ссылку на пост c ним из Instagram. 

Система сначала распознает изображение (считывает его характерные признаки и метаданные), а затем ищет подобные изображения в своем каталоге, и, если надо, то напрямую в интернете. И в финале выдает релеватные возможные товары, основываясь на сходствах — например, цвете или стиле. 

В идеале визуальный поиск должен находить не только искомый товар, но и связанные с ним (похожие или сопутствующие товары) и сформировать полный комплект. Допустим, к тому самому красному платью предложить еще туфли и сумочку. 

С чего все началось 

О визуальном поиске начали говорить, конечно, не вчера, а довольно давно, еще в 2008 году. И, как ни странно, первыми этой темой заинтересовались поисковики, чтобы получить преимущества в борьбе за трафик и пользователей. 

А ритейлеры потом позаимствовали эти технологии для своих онлайн-площадок. Конечно, взяв их за основу, доработав и улучшив. 

Сервис TiniEye

Пионером визуального поиска стал канадский сервис TiniEye, который представляет собой поисковую систему, куда входит более 35 миллиардов изображений. Появился в 2008 году. 

TiniEye ищет изображения по принципу сходства — сравнивает загруженную картинку с аналогичными из интернета. Однако это единственное, что он может предложить, поэтому смотрится довольно бледно на фоне конкурентов. 

Визуальный поиск Bing

Примерно в это же время, в 2009 году, Microsoft добавил в свой поисковик Bing возможность поиска по картинкам. 

Его главная особенность — способность искать товар по фрагменту изображения. Пользователь мог выделить определенный объект на картинке, а Bing распознавал этот объект и предлагал подобные ему товары.  

Несмотря на то, что функция была очень многообещающей, Microsoft удалил ее в 2012 году. Люди попросту не пользовались визуальным поиском, поскольку он не мог похвастаться высокой точностью.

Pinterest Lens

В 2015 Pinterest запустил Lens — новый инструмент визуального поиска, который распознает объекты в реальном мире и предлагает пользователю похожие.

Его часто сравнивали с популярным сервисом Shazam для поиска музыкальных треков. Достаточно просто направить камеру на еду, мебель или даже ночное небо, чтобы сервис показал подобные предметы.

Например, сервис может распознать гранат, а Pinterest отобразит гранатовый кекс,  сэндвичи и советы по чистке фрукта. 

В чем отличия Lens от «собратьев»? Прежде всего, он умеет искать предметы из пинов. Например, вы видите объект в пине и выделяете его. Если он есть в базе данных сервиса, то вы получаете название предмета и всю необходимую информацию  о нем. Более того, в некоторых странах предметы на изображениях можно не только определить, но и сразу купить (функция Shop the Look). 

Pinterest Lens оказался очень успешным. Каждый месяц через него совершается более 600 миллионов визуальных поисковых запросов, а технологию внедрили многие крупные онлайн-ритейлеры. 

Google Lens 

Еще один успешный инструмент для визуального поиска, который корпорация представила в 2017 году. 

Google Lens — мобильное приложение, довольно точно определяющий предметы, людей, вывески магазинов, технику, снятых на смартфон. Достаточно просто сфотографировать объект, и Google подскажет вам, что вы только что сняли, и предоставит связанную с этим объектом информацию. 

Например, если это ресторан, то Google Lens определит его название, ходили ли туда ваши друзья и отыщет парочку отзывов. 

Приложение распознает не только непосредственно объекты. Оно также выделяет штрих-коды, названия в тексте и даже телефоны, позволяя сразу позвонить по указанному номеру. 

А в этом году Google Lens получил много важных обновлений: поддержку дополненной реальности, функции перевода, чтение текста вслух. 

Приложение способно распознавать более миллиарда объектов. 

Преимущества визуального поиска перед текстовым 

Такой подход значительно упрощает поиск желаемого товара, особенно в случаях, когда забыл название и сложно описать то, что ищешь. Поисковик может и не понять, что под «плетеный браслет, можно использовать в экстремальных условиях для выживания» вы имеете в виду «браслет выживания» из паракорда.

Соответственно, запрос тоже неточный, а результат в выдаче —  или нерелевантный, или вовсе нулевой (самый нежеланный вариант). 

О том, что обычный поиск сильно проигрывает визуальному, говорят и цифры:

• 70% интернет-магазинов требуют вводить поисковой запрос в определенном формате. 
• 84% не обрабатывают запросы с субъективными квалификаторами («дешевый», «качественный»). 
• 60% не поддерживают тематические запросы («весенняя куртка», «офисный стул»). 
• 22% сайтов не работают с поисковыми запросами на изменение цвета. 

В то же время визуальный поиск более нативный и интуитивно понятный. И самое важное — он гораздо быстрее текстового поиска. 

Какие задачи решает 

Увеличивает конверсию. Согласно исследованию eMarketer, визуальный поиск повышает количество просмотров продуктов на 48%, повторных посещений — на 75% и среднюю стоимость покупки на 11%.

Сокращает время на поиск. Клиенту больше не надо тратить время, чтобы правильно сформулировать запрос. Картинка все скажет сама, а, значит, путь от поиска до покупки становится меньше. 

Стирает границы между онлайном и офлайном. Омниканальность — наше все, и визуальный поиск отлично соответствует этому тренду. Например, забронировать номер в отеле или столик в ресторане, просто прикоснувшись к фотографии. Звучит как фантастика, но технология развивается, и скоро эта возможность станет доступной для всех. 

Привлекает клиентов через социальные сети. 69% молодых покупателей делают покупки через социальные сети. Визуальный поиск помогает привлечь клиентов, которые будут загружать на ваш сайт картинки, найденные на этих площадках. 

Как использовать визуальный поиск: рекомендации для интернет-магазинов  

Сразу нужно понять, что не стоит совсем отказываться от текстов, ссылок и других базовых «рычагов» успешного продвижения. Лучше использовать все вместе. 

Что касается непосредственно изображений, то здесь важны:

• Четкость и качество картинки. Возможности распознавания в приложениях визуального поиска пока развиты слабо. Поэтому ваша главная задача — подготовить качественные уникальные фотографии товара.
• Отсутствие помех и дефектов. Искусственный интеллект должен четко выделять отдельные объекты на картинках. А помехи значительно усложнят ему работу.
• Соответствие базовым принципам оптимизации картинок. Сюда относятся такие важные параметры как размер, вес картинки и скорость загрузки страниц в целом.

Также сделать на сайте:

• Добавить текстовое описание изображений, чтобы поисковая система могла определить категорию товара. 
• Разместить изображения в карте сайта для индексации.  
• Оптимизировать названия и атрибуты изображений для привлечения низкочастотного трафика. 
• Откорректировать размер и тип графических файлов для ускорения загрузки страниц. 
• Адаптировать изображения для мобильных устройств.

А есть ли ограничения? 

К сожалению, есть. Прежде всего, они связаны с несовершенством самой технологии. 

Выбор. С одной стороны, визуальный поиск, в теории позволяет быстро распознать, найти товар и предложить ему много альтернатив. Но на практике выбор покупателя сильно ограничен, так как немногие интернет-магазины сейчас пользуются визуальным поиском — пока только 8% ритейлеров встроили его на свой сайт. 

Распознавание объектов. Даже при наличии качественного снимка найти нужную вещь на сайте интернет-магазинов в большинстве случаев весьма затруднительно. Это можно объяснить несколькими факторами:

• Отсутствием детальных категорий товаров. 
• Ограниченностью возможностей поиска товара по нетипичной фотографии с плохим освещением, «сложным» фоном или помехами. 
• Недостаток пользовательского инструментария в приложениях, ориентированных на визуальный поиск.

Сферы, где уместен визуальный поиск 

Там, где покупатели делают выбор, ориентируясь на внешний вид продукта и его сочетание с другими элементами: в сегментах одежды и украшений, декора, мебели, хендмейда и красоты.

Кто уже внедрил: опыт компаний  

Многие лидеры ecommerce, особенно на Западе, поняли, как улучшить работу с клиентом, и уже несколько лет успешно предоставляют своим покупателям инструмент визуального поиска. Среди них — Amazon, Ebay, ASOS, IKEA, Target и другие ресурсы. 

Amazon 

Свой визуальный поиск Amazon разрабатывал вместе со Snapchat. 

Принцип действия следующий: нужно навести камеру на вещь или штрихкод, после чего удерживать палец на экране. Когда приложение распознает объект, на экране появляется карточка со ссылкой на товар — или на схожую продукцию. Кликнув, пользователь попадет в приложение Amazon (если оно установлено на телефоне) или на сайт Amazon.com, где он сможет оформить покупку или продолжить поиск. 

Так, представленные на Amazon магазины получили новый канал продвижения без каких-либо усилий со своей стороны. 

В чем уникальность решения: система ищет товар на Amazon по изображению реального предмета или штрихкода. 

Ebay

Конкурируя с Amazon, eBay создал собственное приложение для визуального поиска по каталогу товаров. К слову, это было просто необходимо: общий каталог сайта состоит из более чем миллиарда единиц товаров, и пользователям было все сложнее искать что-то привычными методами.

Работает приложение, как и остальные такого плана: можно загрузить фото из памяти телефона или только что сделанные на камеру в специальный чат-бот и получить в ответ ссылки на этот товар. 

В чем уникальность решения: распознавание продукции только по фото при помощи автокатегоризации, ведь у некоторых листингов вообще нет фото. По предварительным итогам, благодаря системе уже увеличилось количество просмотров на 21%. 

Что ждет визуальный поиск  

Без сомнения, он будет развиваться и совершенствоваться дальше, станет более удобным и точным, пополнится и «визуальный словарь». Не исключено, что визуальный поиск превратится в основной инструмент ecommerce в ближайшие пару лет. 

Поэтому более мелким интернет-магазинам следует последовать примеру крупных корпораций и тоже внедрять этот инструмент у себя на сайте. Тем более, согласно исследованию Gartner, у ритейлеров, которые к 2021 году будут поддерживать визуальный и голосовой поиск, доход увеличится на 30%. Веский аргумент, не находите?