En septiembre de 2025, Ozon, uno de los principales mercados online, introdujo una nueva capacidad de búsqueda visual que permite a los usuarios encontrar productos subiendo o capturando fotos. Anteriormente, los clientes de la plataforma solo podían buscar artículos usando consultas de texto o escaneando un código de barras. La función de búsqueda visual ahora está disponible tanto en la aplicación móvil como en el sitio web de Ozon, después de completar una fase de prueba que comenzó en agosto. Este lanzamiento pone el ecosistema de búsqueda de Ozon en línea con una tendencia que ha ganado fuerza en todo el sector del comercio electrónico.
Contexto y Funcionalidad
La incorporación de la búsqueda basada en fotos en Ozon crea una interfaz más intuitiva para los consumidores. En lugar de depender de palabras clave, que puede que no siempre coincidan con la descripción del catálogo de un producto, los usuarios pueden simplemente enviar una imagen del producto que desean encontrar. El algoritmo analiza la imagen subida y la hace coincidir con artículos visualmente similares del inventario de Ozon. Esto puede reducir significativamente los obstáculos para los compradores, especialmente para productos donde los nombres de los modelos, las especificaciones o las barreras lingüísticas complican la búsqueda tradicional.
Si bien esto es una novedad para Ozon, las principales plataformas de venta online han implementado la búsqueda visual en años anteriores. Las aplicaciones de esta tecnología son evidentes en el panorama global del comercio electrónico, con empresas que integran el reconocimiento de imágenes para cerrar la brecha entre la inspiración visual y el descubrimiento de productos. Según Retail Dive, la adopción de la búsqueda visual se ha correlacionado con un aumento en el volumen de consultas: Amazon informó un aumento del 70% interanual en las consultas de búsqueda visual después de introducir funciones similares. Esto sugiere una creciente preferencia del usuario por experiencias de compra facilitadas visualmente, especialmente a medida que el reconocimiento de imágenes y la inteligencia artificial maduran para manejar conjuntos de inventario más amplios (Retail Dive).
Importancia para el Comercio Electrónico e Infraestructura de Contenido
Impacto en los Feeds de Productos y la Calidad del Catálogo
La búsqueda visual establece mayores demandas en cuanto a la exhaustividad y calidad de los catálogos de productos. Cada artículo debe estar representado con imágenes de alta resolución que se ajusten estrictamente a los estándares de la plataforma. Ozon, por ejemplo, requiere que todas las imágenes primarias del producto tengan al menos 1000x1000 píxeles, en formato JPEG o PNG, y sin superposiciones de texto o logotipos. Estos requisitos no son meramente estéticos, sino funcionales; los datos de imagen precisos mejoran directamente la fiabilidad de las coincidencias de la búsqueda visual. Los listados que no cumplen con los estándares de calidad corren el riesgo de ser excluidos de los resultados de búsqueda, la denegación del producto o una visibilidad reducida en los rankings de búsqueda, según los datos y las directrices operativas de Ozon (SmartBuy). Para obtener más información sobre los requisitos específicos de los feeds de productos, consulta nuestra guía sobre Cómo subir las fichas de producto.
La creciente importancia de la calidad de la imagen refuerza el valor de la gestión meticulosa del contenido y la estandarización operativa. Los vendedores deben optimizar las imágenes para que sean claras, con fondos uniformes y con una fidelidad representativa en todas las entradas del catálogo. No hacerlo puede dar lugar a una disminución en las tasas de clics y, en última instancia, a menores ventas, ya que la relevancia y la precisión de los resultados de la búsqueda visual disminuyen con imágenes de baja calidad.
Efectos en los Estándares de Catalogación y la Velocidad de la Selección de Productos
La integración de la búsqueda visual acelera la necesidad de procesos de catalogación estandarizados. Alienta a las plataformas y a los vendedores a adoptar controles más estrictos sobre los metadatos, las etiquetas y la categorización de las imágenes. Como resultado, la incorporación de nuevos SKU requiere una mayor automatización en la generación y revisión de contenido. La optimización del feed de productos es crucial en este flujo de trabajo automatizado. La demanda de herramientas de cumplimiento de imágenes, como la eliminación automática de fondos o la evaluación de la calidad, ha aumentado, lo que permite a las empresas cumplir con los estándares de la plataforma de forma más eficiente.
La etiquetado automático de imágenes impulsado por IA puede optimizar aún más la catalogación. Al extraer atributos de producto como el color, la forma o el material directamente de las imágenes, la IA ayuda a enriquecer rápidamente los datos del producto. Esto no solo acelera la publicación de nuevos productos, sino que también asegura que el contenido permanezca consistente, estructurado y fácilmente descubrible tanto para los usuarios como para los algoritmos.
Papel de las Soluciones No-Code e Impulsadas por IA
La convergencia de las herramientas no-code y la IA ha hecho posible que equipos no técnicos contribuyan a los flujos de trabajo de la infraestructura de contenido. Las plataformas ofrecen cada vez más a los vendedores módulos impulsados por IA para mejorar las imágenes, eliminar los fondos y clasificar automáticamente los productos. Estas capacidades reducen las barreras operacionales, los costes y la dependencia de los recursos informáticos especializados. Por ejemplo, las soluciones no-code permiten la edición o auditoría masiva de imágenes de productos, mientras que la gestión por IA garantiza que los datos de búsqueda e inventario sigan siendo precisos y actualizados. A medida que la búsqueda visual se consolida, la adopción generalizada de estas herramientas se acelerará. Los controles de calidad automatizados, la población de metadatos e incluso la generación de imágenes sintéticas para catálogos están aumentando, mejorando la precisión de los resultados de búsqueda y la satisfacción del cliente. El efecto neto es una infraestructura de contenido más robusta y escalable que puede adaptarse a las conductas de los clientes y a los estándares tecnológicos en evolución.
Implicaciones para el Futuro del Descubrimiento y la Experiencia del Usuario
El impulso de la búsqueda visual refleja un cambio en las expectativas del consumidor. Los compradores buscan cada vez más vías rápidas y sin fricción desde la inspiración, a menudo procedente de contenido online, redes sociales o encuentros fuera de línea, hasta el descubrimiento y la compra de productos. La búsqueda visual cierra la brecha entre el comercio electrónico y el comercio tradicional al convertir cualquier imagen del mundo real o digital en un posible punto de entrada para la transacción.
Para los equipos de contenido y operaciones, esta tendencia exige una inversión continua en flujos de trabajo de producción de imágenes, la consistencia de los datos y el seguimiento del cumplimiento. También plantea nuevas exigencias a las herramientas de análisis y supervisión, ya que las plataformas deben ahora realizar un seguimiento y optimizar los nuevos tipos de datos de consulta y los embudos de conversión.
Consideraciones Estratégicas para Plataformas de Venta y Vendedores
La introducción de la búsqueda visual eleva fundamentalmente los estándares de la competencia en el sector del comercio electrónico ruso. Los vendedores deben adaptarse a requisitos de imagen más estrictos y a una validación de contenido sofisticada, y utilizar soluciones automatizadas para gestionar los datos de producto necesarios para la gestión del [feed de productos]. Desde la perspectiva de la plataforma, la inversión en una infraestructura escalable para la gestión de activos impulsada por IA es ahora un requisito previo para satisfacer el creciente volumen y expectativas de calidad.
En consecuencia, estas inversiones probablemente estimulen más innovaciones en el descubrimiento de productos y la personalización impulsados por IA. A medida que las capacidades de búsqueda visual y multimodal se multiplican, el ecosistema de la plataforma pasa de una navegación centrada en el texto a una experiencia del cliente más rica y contextualizada.
Conclusión
La implementación de la búsqueda de productos basada en fotos por parte de Ozon es una evolución lógica en respuesta a la demanda de los consumidores y a los estándares de la industria. Ejemplifica la interacción entre el avance tecnológico y la disciplina operativa en el comercio electrónico moderno. Con la búsqueda visual como punto de contacto clave con el cliente, la necesidad de datos de producto robustos y precisos se vuelve primordial. NotPIM puede ayudar a las empresas de comercio electrónico a gestionar esos datos de forma eficaz, optimizando la incorporación, manteniendo la integridad de los datos y garantizando una experiencia positiva para el cliente. Este cambio destaca la importancia de las herramientas automatizadas de gestión de datos para las plataformas y los vendedores, y NotPIM está bien posicionada para ayudar con esas operaciones.
Fuentes:
Retail Dive: Amazon lanza una serie de funciones de búsqueda visual
SmartBuy: Especificaciones de tamaño de imagen de Ozon 2025