Визуальный поиск как неотъемлемая часть поиска в будущем
#Машинное обучение #Нейронные сети #Распознавание образов #e-Commerce
.png)
#Машинное обучение #Нейронные сети #Распознавание образов #e-Commerce
Современное общество всё более склонно передавать информацию образами. Вместо лонгридов – видео, вместо словесного описания эмоций – смайлы, эмоджи и гифки. 62% тех, кого называют миллениалами, предпочитают визуальный поиск любой другой технологии. Это неудивительно, ведь 90% информации в человеческом мозгу и так сосредоточено в визуальном виде, и мы всегда ищем наиболее удобный способ передачи образов.
В предыдущей статье «Визуальный поиск – революция в e-commerce» мы говорили о том, каким образом визуальный поиск кардинально меняет взаимодействие покупателей с брендами и мир e-commerce в принципе. В этой статье рассмотрим неожиданные области и системы, в которых уже сейчас активно используется Visual Search.
Визуальный поиск активно используют следующие ритейлеры: ASOS, eBay, Neimann Marcus, Ted Baker, Blippar, EasyJet, Levi’s, Disney, Walmart, Salesforce, Syte, Houseology CarStory, Snapchat’s, Farfetch, Marks, Pinterest, Amazon и др.
Концепт GrokStyle очень прост: наводищь камеру на любой предмет мебели в доме, кафе, магазине или даже в печатном каталоге, и сразу же получаешь несколько ссылок на его покупку. По сути система идентифицирует предмет мебели – диван, стул, ковёр, лампу – находит этот объект среди представленных в её внутреннем каталоге вариантов, и сразу же предлагает его купить.
Новизна программы в том, что она позволяет пользователю сразу же «примерить» как этот предмет интерьера будет смотреться у него дома. И в придачу к нему предлагает похожие варианты из разных ценовых категорий, что расширяет возможности покупки. Этот подход, в который сперва мало кто верил, оказался настолько интересным для рынка мебели, что GrokStyle сразу же заинтересовалась в IKEA.
Для тех, кто хочет купить подержанный автомобиль, поиск четырехколесного друга упростили при помощи визуального поиска на ресурсе CarStory. Выглядит всё следующим образом: вы можете просто сфотографировать любой понравившийся автомобиль, даже не зная его марку и модель, и система найдет на сайте такую же модель, представленную к продаже. А также предложит другие варианты, похожие по цвету, внешнему виду, цене позиции.
Таким образом любая парковка в городе или даже стране становится виртуальным автосалоном, который за секунду переводит человека в онлайн-магазин автомобилей. При этом на сервисе также присутствует информация по состоянию каждого автомобиля, его возрасте, общем пробеге, среднем пробеге за год. А использование поиска по локации позволяет найти автомобили вблизи от себя.
Ещё несколько лет назад компания Salesforce, производящая CRM-системы для удобного ведения бизнеса, представила продукт Einstein AI – умный CRM-ассистент. Его суть в том, чтобы объединять информацию со всех отделов компании, а потом на их основании анализировать портрет клиента, все точки его взаимодействия с бизнесом и предсказывать что именно будет ему интересно в дальнейшем. Таким образом бизнесы могут получить максимально точную информацию о своих клиентах и возможность улучшить пользовательский опыт.
В марте 2017 года Salesforce запустили Einstein Vision – визуальный поиск, внедренный в систему CRM. Его задача – помогать пользователям найти продукты, которые наиболее подходят их предпочтениям, и легко совершать их покупку. Интересно, что использовать такой сервис можно даже в таких сложных областях как покупка/продажа недвижимости.
Однако при помощи Einstein Vision процесс становится гораздо быстрее и проще для покупателей, а также удобнее в контроле для брокеров. Например, система классифицирует все дома, выставленные на продажу, по конкретным признакам: “Дома в стиле хай-тек”, “Дуплексы”, “Дома на 3 спальни”, “Дома на два этажа” и пр. Исходя из запроса пользователя, система предлагает ему дома, соответствующие его запросу, выставленные на продажу. А также информацию о них: местонахождение, стоимость, количество спален и ванных комнат. Аналитики при этом получили возможность анализировать какой тип домов пользуется спросом в каком регионе, а это позволяет формировать актуальную цену и быстро реагировать на изменения в поведении покупателей.
Благодаря возможностям ИИ сервис предсказывает какое предложение понравится клиенту на основании его предыдущих запросов и предлагает рассмотреть потенциально подходящие дома в рекомендациях. В то же время брокеры, работающие с данной недвижимостью, могут видеть заинтересованность конкретного клиента в конкретном доме, и на основании этого предлагать скидки. Для клиента это выглядит следующим образом: если цена на дом меняется, система присылает ему уведомление и мотивирует к покупке.
Google Lens позиционируется как система, дающая ответы на все вопросы о мире вокруг нас. Её главное предназначение – отвечать на вопрос «Что я сейчас вижу перед собой». Это ответы, за которыми не нужно обращаться в Википедию или на любые посторонние ресурсы – они просто появляются на экране вашего смартфона когда нужны.
Google Lens поддерживается камерами устройств следующих марок: LGE, Motorola, Xiaomi, Sony Mobile, HMD/Nokia, Transsion, TCL, OnePlus, BQ, Asus, Google Pixel.
Собственно, система работает в двух связанных направлениях «текст-картинка». Например, вы встречаете в меню ресторана незнакомое блюдо, наводите на название камеру, кликаете в нужной точке – и получаете его фото. Также работает наоборот: делаете фото блюда – получаете его название и краткое описание.
Google Lens также работает в режиме реального времени. Это значит, что вам не нужно делать фото объекта и загружать его в систему. Результаты отображаются сразу же после того, как вы наведёте камеру на объект. Система обозначает, что опознала некий объект кружком. Двойной клик на кружок вызывает информацию на экран. Точно также Google Lens может переводить любой текст в реальном времени: достаточно только скопировать его и нажать на соответствующую кнопку, как система тут же сама связывается с онлайн-словарями Google и выдает результат.
Поисковая система Bing от Microsoft в настоящее время занимает 2-е место в списке самых популярных поисковых сайтов по объёму трафика. Отличительной особенностью системы является возможность показывать просмотр результатов поиска на одной странице. А также возможность запрограммировать её на поиск конкретных вещей. Например, по фото блюда находить заведения поблизости, где его готовят.
Bing работает на системе Bing Visual Search и позволяет не только найти объекты мебели или одежду, как многие другие инструменты визуального поиска. Он способен узнать по фото знаменитостей, известные сооружения, предметы искусства или другие похожие объекты. Система поддерживает распознавание не только объектов, но и текста.
Система обучена при помощи ИИ таким образом, чтобы выдавать вам наиболее вероятный в соответствии с темой вашего поиска ответ. Например, загрузив фото собаки, вы, скорее всего, получите описание её породы; фото памятника или известного места приведет к ответу в виде названия и описания этого места или памятника; фото предмета одежды – к ссылкам на покупку этой вещи или похожих на неё. Более того, Bing также сортирует рекомендации, исходя из способа применения объекта на фото. Например, если загрузить фото фрукта или овоща, система предложит рецепт приготовления. В случае с цветком – опишет особенности ухода за ним.
Ещё одну систему распознавания объектов представил Google. Система называется Cloud Vision и распознает не только объекты, но и лица, а также эмоции: радость, злость, удивление и печаль. Также Google даже запустили собственный платный сервис для обучения систем на базе искусственного интеллекта: AutoML Vision Beta
Искусственный интеллект готовые решения: система визуального поиска от Evergreen. Распознавание образов на базе нейросетей для клиента «Ваш Пульт». Подробнее о том, каким образом реализовывалась задумка, читайте здесь. Если хотите внедрить систему визуального поиска в ваш бизнес – напишите нам. И помните, уже сегодня 36% всех пользователей интернета используют для покупки товаров визуальный поиск. И их количество будет только расти.
И напоследок...
Неожиданный кейс в данной подборке, но однозначно стоящий внимания. В августе 2018 года креативное агентство Redpepper представило робота, обученного при помощи систем ИИ находить конкретного изображенного человека в любых предложенных обстоятельствах. Происходит это следующим образом: металлическая рука-робот оборудована системой Vision Camera Kit, способной проводить распознавание лиц.
Робот рассматривает страницы со всевозможными изображениями лиц и анализирует их на схожесть с лицом персонажа Вальдо, распознавать которое его тренировали. Если уровень распознавания выше 95 процентов, рука-робот указывает на лицо, которое, по её мнению, принадлежит Вальдо.
Вот как это выглядит:
Важность этого изобретения в том, что всего после недели обучения робот начал безошибочно распознавать изображение Вальдо лишь за 4,45 секунды и указывать точно на него. Пока неизвестно каким именно образом визуальный поиск человека будет использован в бизнесе, но учитывая скорость, с которой обучаются машины, легко понять, что применение таким возможностям найдется очень быстро.