I september 2025 introducerede Ozon, en førende online markedsplads, en ny visuel søgefunktion, der giver brugerne mulighed for at finde produkter ved at uploade eller tage billeder af dem. Tidligere kunne kunderne på platformen kun søge efter varer ved hjælp af tekstforespørgsler eller ved at scanne en stregkode. Den visuelle søgefunktion er nu tilgængelig i Ozon's mobil app og på hjemmesiden, efter en testfase, der startede i august. Denne lancering bringer Ozons søgeecosystem i tråd med en tendens, der har vundet indpas i hele e-handelssektoren.
Kontekst og funktionalitet
Tilføjelsen af fotobaseret søgning på Ozon skaber en mere intuitiv brugerflade for forbrugerne. I stedet for at stole på søgeord, som muligvis ikke altid stemmer overens med produktbeskrivelserne i kataloget, kan brugerne blot indsende et billede af det produkt, de ønsker at finde. Algoritmen analyserer det uploadede billede og matcher det med visuelt ens produkter fra Ozons lager. Dette kan betydeligt reducere friktion for købere, især for produkter, hvor produktnavne, specifikationer eller sprogbarrierer komplicerer traditionel søgning.
Selvom dette er en ny udvikling for Ozon, er visuel søgning blevet implementeret af store markedspladser i de foregående år. Anvendelser af denne teknologi er tydelige i det globale e-handelslandskab, idet virksomheder integrerer billedgenkendelse for at overvinde kløften mellem visuel inspiration og produktfund. Ifølge Retail Dive er vedtagelsen af visuel søgning korreleret med øgede forespørgsler: Amazon rapporterede en stigning på 70 % år-over-år i visuelle søgeforespørgsler efter at have introduceret lignende funktioner. Dette tyder på en stigende brugerpræference for visuelt lette shoppingoplevelser, især når billedgenkendelse og kunstig intelligens modnes til at håndtere bredere varelager (Retail Dive).
Betydning for e-handel og indholds infrastruktur
Indvirkning på produktfeeds og katalogkvalitet
Visuel søgning sætter højere krav til kompletheden og kvaliteten af produktdatabaser. Hver vare skal repræsenteres med billeder i høj opløsning, der overholder platformens standarder. Ozon kræver for eksempel, at alle primære produktsbilleder er mindst 1000x1000 pixels, i JPEG eller PNG format og uden tekst- eller logo-overlejringer. Disse krav er ikke udelukkende kosmetiske, men funktionelle; nøjagtige billeddata forbedrer direkte pålideligheden af visuelle søgematch. Opføringer, der falder under kvalitetskravene, risikerer at blive udelukket fra søgeresultater, produktgenkald eller reduceret synlighed i søgerangeringer, iflg Ozons data og driftsvejledning (SmartBuy). Du kan finde flere oplysninger om specifikke krav til produktfeeds i vores guide om Hvordan man uploader produktsider.
Den stigende betydning af billedkvalitet understreger værdien af omhyggelig indholdsstyring og driftsstandardisering. Sælgere skal optimere billederne for klarhed, ensartet baggrund og repræsentativ troværdighed på tværs af alle katalogposter. Manglende overholdelse kan føre til lavere klikfrekvenser og i sidste ende lavere salg, da relevansen og præcisionen af visuelle søgeresultater falder med billeder af lav kvalitet.
Virkninger på katalogstandarder og hurtighed af sortiment
Integrationen af visuel søgning accelererer behovet for standardiserede katalogiseringsprocesser. Det opfordrer både markedspladser og handlende til at vedtage strengere kontrol over billedmetadata, tags og kategorisering. Det resulterer i, at onboarding af nye SKU'er kræver forbedret automatisering af indholdsgenerering og gennemgang. Produktfeedoptimering er afgørende i denne automatiserede arbejdsgang. Kravet til værktøjer til billedkonformitet - såsom automatisk fjernelse af baggrunde eller kvalitetsvurdering - er steget, så virksomheder kan overholde platformens standarder mere effektivt.
Automatiserede billedtags via kunstig intelligens kan yderligere strømline katalogisering. Ved at udtrække produktattributter som farve, form eller materiale direkte fra billeder hjælper AI med den hurtige berigelse af produktdata. Dette fremskynder ikke alene opsætningen af nye produkter, men sikrer også, at indholdet bliver konsekvent, struktureret og nemmere at finde for både brugere og algoritmer.
Rolle af no-code og AI-drevne løsninger
Sammenfaldet af no-code-værktøjer og AI har gjort det muligt for ikke-tekniske teams at bidrage til arbejdsgange i indholds infrastrukturen. Platforme tilbyder i stigende grad handlende AI-drevne moduler til billedforbedring, fjernelse af baggrunde og automatisk produktklassificering. Disse funktioner reducerer operative barrierer, sænker omkostningerne og mindsker afhængigheden af specialiserede IT-ressourcer. For eksempel muliggør no-code-løsninger masse redigering eller revision af produktsbilleder, mens AI sikrer, at søge- og lagerdata forbliver korrekte og opdaterede. Allerede nu ses en øget brug af sådanne værktøjer, idet visuel søgning tager hul. Automatiserede kvalitetskontrol, metadatapopulation og endda generering af syntetiske billeder til kataloger er på vej opad, hvilket øger nøjagtigheden af søgeresultater og kundetilfredshed. Nettoeffekten er en mere robust, skalerbar indholds infrastruktur, der kan tilpasse sig udviklende kundeadfærd og teknologiske standarder.
Implikationer for fremtidig opdagelse og brugeroplevelse
Momentet bag visuel søgning afspejler en ændring i forbrugernes forventninger. Købere søger i stigende grad hurtige, friktionsløse veje fra inspiration – ofte hentet fra online indhold, sociale medier eller offline møder – til produktfund og køb. Visuel søgning lukker hullet mellem offline og online handel ved at konvertere ethvert billede fra den virkelige verden eller digitalt til et potentielt indgangspunkt for transaktioner.
For indholds- og driftsteams kræver denne tendens en løbende investering i billedproduktionsprocesser, datakonsistens og overholdelsesovervågning. Det stiller også nye krav til analytiske og overvågningsværktøjer, da platforme nu skal spore og optimere omkring nye forespørgselsdata og konverteringskanaler.
Strategiske overvejelser for markedspladser og handlende
Introduktionen af visuel søgning hæver grundlæggende konkurrencepunkter i den russiske e-handelssektor. Handlende skal tilpasse sig strengere billedkrav og sofistikerede indholdsvalideringer, og bruge automatiserede løsninger til at håndtere produktdataene, der kræves for produktfeedstyring. Fra platformers perspektiv er en investering i skalerbar infrastruktur til AI-drevet aktivstyring nu en forudsætning for at imødekomme de stigende mængder og kvalitetsforventninger.
Nedstrøms vil disse investeringer sandsynligvis stimulere yderligere innovation inden for AI-drevet produktfund og personalisering. Efterhånden som visuelle og multimodal searched funktioner prolifererer, skifter markedspladssystemet fra en tekstbaseret navigation til en rigere, mere kontekstbevidst kunderejse.
Konklusion
Ozons implementering af fotobaseret produktsøgning er en logisk udvikling som reaktion på både forbrugernes efterspørgsel og branchestandarder. Det eksemplificerer samspillet mellem teknologisk fremskridt og driftsdisciplin i moderne e-handel. Med visuel søgning nu som et vigtigt kundepunkt, bliver behovet for robuste og nøjagtige produktdata afgørende. NotPIM kan hjælpe e-handelsvirksomheder med at styre disse data effektivt, strømline onboarding, opretholde dataintegritet og sikre en positiv kundefaciliteter. Denne ændring understreger betydningen af automatiserede datastyringsværktøjer for markedspladser og handlende, og NotPIM er godt positioneret for at yde assistance i disse operationer.
Kilder:
Retail Dive: Amazon lancerer suite af visuelle søgefunktioner
SmartBuy: Ozon Billedstørrelsesspecifikationer 2025