В сентябре 2025 года Ozon, ведущая онлайн-площадка, представила новую функцию визуального поиска, позволяющую пользователям находить товары, загружая или делая фото. Ранее пользователи платформы могли искать товары только по текстовым запросам или сканированию штрихкода. Функция визуального поиска теперь доступна как в мобильном приложении Ozon, так и на его веб-сайте, после завершения тестовой фазы, начавшейся в августе. Это внедрение приводит экосистему поиска Ozon в соответствие с тенденцией, набравшей силу в сфере электронной коммерции.
Контекст и функциональность
Добавление поиска по фотографиям на Ozon создаёт более интуитивно понятный интерфейс для потребителей. Вместо того, чтобы полагаться на ключевые слова, которые могут не всегда соответствовать описанию товара в каталоге, пользователи могут просто загрузить изображение нужного товара. Алгоритм анализирует загруженное изображение и сопоставляет его с визуально похожими товарами из базы Ozon. Это может значительно снизить препятствия для покупателей, особенно для продуктов, где названия моделей, технические характеристики или языковые барьеры усложняют традиционный поиск.
Хотя это новая разработка для Ozon, визуальный поиск был реализован крупнейшими маркетплейсами в предыдущие годы. Применение этой технологии очевидно в глобальной электронной коммерции, где компании интегрируют распознавание изображений, чтобы преодолеть разрыв между визуальным вдохновением и открытием продукта. По данным Retail Dive, внедрение визуального поиска коррелирует с увеличением объёмов запросов: Amazon показал увеличение запросов по визуальному поиску на 70% год к году после внедрения аналогичных функций. Это говорит о растущем предпочтении пользователей визуально облегчённых процессов покупок, особенно по мере того, как распознавание изображений и искусственный интеллект совершенствуются, чтобы обрабатывать более широкие наборы товаров (Retail Dive).
Значение для электронной коммерции и инфраструктуры контента
Влияние на карточки товаров и качество каталога
Визуальный поиск предъявляет более высокие требования к полноте и качеству каталогов товаров. Каждый товар должен быть представлен изображениями высокого разрешения, строго соответствующими стандартам платформы. Например, Ozon требует, чтобы все основные изображения товаров были не менее 1000x1000 пикселей, в формате JPEG или PNG и не содержали текстовых наложений или логотипов. Эти требования — не просто косметические, а функциональные; точные данные изображений напрямую улучшают надёжность совпадений при визуальном поиске. Товары, не соответствующие стандартам качества, рискуют быть исключёнными из результатов поиска, отклонены или иметь сниженную видимость в списках поиска, согласно данным и оперативным инструкциям Ozon (SmartBuy). Дополнительную информацию о требованиях к карточкам товаров можно найти в нашем руководстве по Загрузке карточек товаров.
Растущее значение качества изображений усиливает важность тщательного управления контентом и операционной стандартизации. Продавцы должны оптимизировать изображения для чёткости, однородности фона и точности представления во всех записях каталога. Несоблюдение этих требований может привести к снижению показателя кликов и, в конечном итоге, к снижению продаж, поскольку релевантность и точность результатов визуального поиска уменьшаются при использовании изображений низкого качества.
Влияние на стандарты каталогизации и скорость ассортимента
Интеграция визуального поиска ускоряет необходимость стандартизированных процессов каталогизации. Это побуждает маркетплейсы и продавцов к принятию более строгих правил по метаданным изображений, тегам и категоризации. В результате, загрузка новых артикулов требует повышения автоматизации в генерации и проверке контента. Оптимизация карточек товаров имеет решающее значение в этом автоматизированном процессе. Возросла потребность в инструментах проверки соответствия изображений — таких как автоматическое удаление фона или оценка качества — что позволяет компаниям более эффективно соответствовать стандартам платформы.
Автоматическая разметка изображений с помощью ИИ может ещё больше упростить каталогизацию. Извлекая такие атрибуты товара, как цвет, форма или материал непосредственно из изображений, ИИ способствует быстрому обогащению данных о продукте. Это не только ускоряет загрузку новых продуктов, но и обеспечивает согласованность, структурированность и лёгкость поиска контента как пользователями, так и алгоритмами.
Роль безкодовых и ИИ-решений
Слияние безкодовых инструментов и ИИ позволило ненаучно-техническим командам принимать участие в рабочих процессах инфраструктуры контента. Платформы всё чаще предлагают продавцам модули на основе ИИ для улучшения изображений, удаления фона и автоматической классификации продуктов. Эти возможности снижают операционные барьеры, уменьшают затраты и снижают зависимость от специализированных ИТ-ресурсов. Например, безкодовые решения позволяют массово редактировать или проверять изображения товаров, а обработка ИИ обеспечивает точность данных поиска и инвентаризации. По мере развития визуального поиска более широкое внедрение таких инструментов будет ускоряться. Автоматизированные проверки качества, заполнение метаданных и даже генерация синтетических изображений для каталогов — всё это растёт, что улучшает точность результатов поиска и удовлетворенность клиентов. В итоге получается более надёжная, масштабируемая структура контента, способная адаптироваться к эволюции поведения клиентов и технологическим стандартам.
Последствия для будущего поиска и пользовательского опыта
Популярность визуального поиска отражает сдвиг в ожиданиях потребителей. Покупатели всё чаще ищут быстрые и лёгкие пути от вдохновения — часто получаемого из онлайн-контента, социальных сетей или офлайн-встреч — к открытию товара и покупке. Визуальный поиск сокращает разрыв между офлайн и онлайн-торговлей, превращая любое реальное или цифровое изображение в потенциальную точку входа для транзакции.
Для команд по контенту и операциям эта тенденция требует постоянных инвестиций в рабочие процессы производства изображений, согласованности данных и мониторинга соответствия. Она также ставит перед платформами новые требования к аналитике и инструментам мониторинга, поскольку им теперь необходимо отслеживать и оптимизировать новые типы данных запросов и воронки конверсий.
Стратегические соображения для маркетплейсов и продавцов
Вступление визуального поиска кардинально повышает конкурентную планку в российской сфере электронной коммерции. Продавцы должны адаптироваться к более строгим требованиям к изображениям и сложной проверке контента, использовать автоматизированные решения для управления данными о продукте, необходимыми для управления карточками товаров. С точки зрения платформы, инвестиции в масштабируемую инфраструктуру для управления активами на основе ИИ являются теперь необходимым условием для удовлетворения растущих объёмов и ожиданий качества.
В дальнейшем эти инвестиции, вероятно, стимулируют дальнейшие инновации в области поиска продуктов и персонализации на основе ИИ. По мере распространения визуальных и мультимодальных возможностей поиска экосистема маркетплейсов переходит от текстового навигации к более богатому и осознающему контекст пути клиента.
Заключение
Внедрение Ozon поиска по фотографиям продуктов является логичным развитием в ответ как на спрос потребителей, так и на отраслевые стандарты. Это демонстрирует взаимодействие между технологическим прогрессом и операционной дисциплиной в современной электронной коммерции. Теперь, когда визуальный поиск стал ключевым точкой контакта с клиентами, потребность в надёжных и точных данных о продуктах становится крайне важной. NotPIM может помочь компаниям электронной коммерции эффективно управлять этими данными, оптимизируя загрузку, поддерживая целостность данных и обеспечивая позитивный пользовательский опыт. Этот сдвиг подчёркивает важность автоматизированных инструментов управления данными для маркетплейсов и продавцов, и NotPIM хорошо позиционирован для оказания помощи в этих операциях.