Google宣布推出服裝款式視覺搜索系統(tǒng)Style Match

5月底，Google宣布推出服裝款式視覺搜索系統(tǒng)Style Match，運用Google Lens對服飾相關(guān)的照片進行圖像識別并搜索出網(wǎng)絡上可供購買的相似款型。

例如，如果在街上看到一款設計不錯的裙子，那么只需要拍一張照片，Style Match就可以幫助你在網(wǎng)上找到相似款式的裙子，并能幫助你比較價格。

Style Match目前可直接在Google Pixel和其他安卓手機上運行，iOS系統(tǒng)用戶需通過Google Photos來運用系統(tǒng)。

Google Lens可以識別名人明星等圖像，當攝像頭對準某個人像時，它可以識別人物身上像襯衫、牛仔褲這樣的單品。

隨著Instagram等社交平臺的興起，越來越多的人會在網(wǎng)絡平臺上關(guān)注明星或者網(wǎng)紅、時尚博主的穿著打扮，并熱衷于購買相似的款式。

Style Match無疑解決了人們的需求，用戶可以從Instagram導入圖片，系統(tǒng)就能幫助你搜索到相似的樣式、風格、顏色以及面料的時尚單品。

但是Google Lens也可能在識別上出現(xiàn)一些偏差，人物不同的姿態(tài)可能會造成服飾在平面視覺上的扭曲，從而影響系統(tǒng)對服裝款式的識別偏差。另外，按照相似度進行排序的設計可能會令搜索到的單品產(chǎn)生巨大的價格差異。

一件價值2251美元的Rick Owens外套可能出現(xiàn)在一件價值17.63美元的沃爾瑪產(chǎn)品旁邊，這可能導致相對混亂的消費體驗，用戶無法對品牌需求進行細分。

ASOS作為一家大型時尚電商也在安卓和iOS平臺推出了這類視覺搜索工具，目前ASOS擁有將近85000件產(chǎn)品可供搜索，并且將每星期增加5000新產(chǎn)品。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，ASOS 70% 的英國銷售額來自于手機端。ASOS目前擁有一個900人的技術(shù)團隊，運用機器學習和數(shù)據(jù)科學來提高用戶轉(zhuǎn)化率，了解客戶偏好并推薦他們想要的產(chǎn)品。

設計師會為服裝答上顏色、樣式、風格等標簽，當用戶導入圖片時，就會對這些元素進行深入分析，并匹配出標簽相同的產(chǎn)品。另外，ASOS在推出視覺搜索功能的同時，也提供屏幕截圖和分享功能，鼓勵消費者在社交媒體上分享產(chǎn)品。

總的來說，Google Lens的服裝款式視覺搜索系統(tǒng)可以清晰地識別單品的款式，以圖搜物的功能極大地便利了顧客搜索相似款的需求，人們不再需要輸入一長串的產(chǎn)品描述來找到自己需要的單品。

隨著Instagram等社交平臺的廣泛運用，人們對即時搜索、即使消費的需求日益增加，視覺搜索已然成為了時尚產(chǎn)業(yè)的一個新風潮。

線上搜索是挖掘客戶需求的第一步，也是消費者與零售商互動的開端，良好的搜索功能是提高客戶忠誠度的有效途徑。

視覺搜索技術(shù)將推動以視覺感受驅(qū)動的消費需求，簡化顧客尋找商品的過程，使顧客獲得更便捷的購物體驗，故而這項技術(shù)值得各大時尚電商學習推廣。

然而，視覺搜索也只是簡化搜索過程中的一個環(huán)節(jié)，如何為顧客細分品牌、價格等其他產(chǎn)品門類，更精準地推薦顧客偏好的產(chǎn)品，仍然是各大時尚電商需要思考的命題。