У вересні 2025 року Ozon, провідний онлайн-ринок, представив нову функцію візуального пошуку, яка дозволяє користувачам знаходити товари, завантажуючи або роблячи фотографії. Раніше на платформі користувачі могли шукати товари лише за допомогою текстових запитів або сканування штрих-коду. Функція візуального пошуку тепер доступна як у мобільному додатку Ozon, так і на його веб-сайті після завершення тестового періоду, який розпочався в серпні. Це розгортання приводить екосистему пошуку Ozon у відповідність до тенденції, яка набирає обертів у всьому секторі електронної комерції.
Контекст і функціональність
Додавання пошуку на основі фотографій на Ozon створює більш інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для споживачів. Замість того, щоб покладатися на ключові слова, які не завжди відповідають опису товару в каталозі, користувачі можуть просто надіслати зображення товару, який вони хочуть знайти. Алгоритм аналізує завантажене зображення та зіставляє його з візуально схожими товарами з інвентарю Ozon. Це може значною мірою зменшити труднощі для покупців, особливо для товарів, де назви моделей, характеристики або мовні бар'єри ускладнюють традиційний пошук.
Хоча це нова розробка для Ozon, візуальний пошук впроваджено основними ринками в попередні роки. Застосування цієї технології очевидне у глобальній електронній комерції, де компанії інтегрують розпізнавання зображень, щоб подолати розрив між візуальним натхненням і відкриттям продукту. За даними Retail Dive, впровадження візуального пошуку корелює зі збільшенням обсягів запитів: Amazon повідомила про зростання на 70% кількості запитів на візуальний пошук за рік після впровадження подібних функцій. Це вказує на зростаюче переважання споживачів візуально сприяючим процесам покупки, особливо у міру дозрівання розпізнавання зображень і штучного інтелекту для обробки більш широких наборів товарів (Retail Dive).
Значення для електронної комерції та інфраструктури контенту
Вплив на продуктові каталоги та якість
Візуальний пошук ставить більш високі вимоги до повноти та якості каталогів товарів. Кожен товар повинен бути представлений високоякісним зображенням, що повністю відповідає стандартам платформи. Наприклад, Ozon вимагає, щоб усі основні зображення товарів мали розмір щонайменше 1000x1000 пікселів у форматах JPEG або PNG та були вільними від накладеного тексту чи логотипів. Ці вимоги не є лише естетичними, а й функціональними; точні дані зображень безпосередньо покращують надійність відповідностей візуального пошуку. Спільність, яка не відповідає стандартам якості, ризикує виключенням з результатів пошуку, відхиленням товарів або зниженням видимості в рейтингу пошуку, відповідно до даних і операційних принципів Ozon (SmartBuy). Для отримання більш детальної інформації про вимоги до продуктових feed, див. наш посібник Як завантажити картки товарів.
Зростаюче значення якості зображень підкреслює важливість ретельного керування контентом та операційної стандартизації. Продавці повинні оптимізувати зображення для чіткості, однорідності фону та відповідності представленню у всіх елементах каталогу. Невиконання цього може призвести до зменшення показників кліків і, зрештою, зниження продажів, оскільки релевантність та точність результатів візуального пошуку зменшуються при поганій якості зображень.
Впливи на стандарти каталогізації та швидкість асортименту
Інтеграція візуального пошуку прискорює потребу у стандартизованих процесах каталогізації. Це стимулює ринки та продавців до прийняття більш суворих контролів над метаданими зображень, тегами та категоризацією. В результаті, завантаження нових SKU вимагає покращення автоматизації в створенні та перегляді контенту. Оптимізація каталогу товарів є важливою у цьому автоматизованому робочому процесі. Збільшився попит на інструменти відповідності зображень, такі як автоматичне видалення фону або оцінка якості, що дозволяє компаніям ефективніше відповідати стандартам платформи.
Автоматичне маркування зображень за допомогою штучного інтелекту може ще більше спростити каталогізацію. Витягуючи атрибути товарів, такі як колір, форма чи матеріал безпосередньо зі зображень, штучний інтелект допомагає в швидкому збагаченні даних про товари. Це не тільки прискорює внесення нових товарів до каталогу, але й забезпечує послідовність, структуру та легке відкриття контенту як користувачами, так і алгоритмами.
Роль безкодових та AI-керованих рішень
Злиття безкодових інструментів і штучного інтелекту зробило можливим внесок нетехнічних команд у робочі процеси інфраструктури контенту. Платформи все частіше пропонують продавцям модулі на основі штучного інтелекту для покращення зображень, видалення фону та автоматичного класифікування товарів. Ці можливості зменшують операційні бар'єри, знижують витрати та зменшують залежність від спеціалізованих ІТ-ресурсів. Наприклад, безкодові рішення дозволяють масово редагувати або перевіряти зображення товарів, а штучний інтелект забезпечує точність даних пошуку та інвентарю. Зі збільшенням використання візуального пошуку зростатиме й більш широке впровадження таких інструментів. Автоматизовані перевірки якості, заповнення метаданих та навіть створення синтетичних зображень для каталогів набирають обертів, покращуючи точність результатів пошуку та задоволення клієнтів. Результатом є більш стійка, масштабована інфраструктура контенту, яка може адаптуватися до еволюції поведінки клієнтів та технологічних стандартів.
Вплив на майбутнє відкриття та користувальницький досвід
Динаміка візуального пошуку відображає зміну очікувань споживачів. Покупці все частіше шукають швидкі, безперешкодні шляхи від натхнення — часто за допомогою онлайн-контенту, соціальних мереж або офлайн-зустрічей — до відкриття та покупки товару. Візуальний пошук стирає кордони між офлайн та онлайн-торгівлею, перетворюючи будь-яке реальне чи цифрове зображення у потенційну точку входу для транзакції.
Для команд контенту та операцій ця тенденція вимагає постійних інвестицій у процес створення зображень, узгодженості даних та моніторингу відповідності. Це також створює нові вимоги до інструментів аналітики та моніторингу, оскільки платформи тепер повинні відстежувати та оптимізувати нові типи даних запитів та конуси перетворення.
Стратегічні міркування для ринків та продавців
Впровадження візуального пошуку принципово підвищує конкурентні показники на російському ринку електронної комерції. Продавці повинні адаптуватися до більш суворих вимог до зображень та складного валідації контенту та використовувати автоматизовані рішення для керування даними товарів, необхідними для керування каталогом товарів. З точки зору платформи, інвестиції у масштабовану інфраструктуру для управління активами на основі штучного інтелекту тепер є передумовою для задоволення зростаючих обсягів та очікувань якості.
У подальшому ці інвестиції, ймовірно, стимулюватимуть подальші нововведення в галузі відкриття та персоналізації товарів, що базуються на штучному інтелекті. Оскільки візуальні та мультимодальні можливості пошуку поширюються, екосистема ринку переходить від тексто-орієнтованої навігації до більш збагаченого, більш контекстно-обізнаного процесу взаємодії з клієнтом.
Висновок
Впровадження Ozon пошуку товарів на основі фотографій є логічним розвитком у відповідь на споживчий попит та галузеві стандарти. Це приклад взаємодії між технологічним прогресом та операційною дисципліною в сучасній електронній комерції. Оскільки візуальний пошук тепер є ключовою точкою контакту з клієнтами, необхідність у надійних та точних даних про товари стає надзвичайно важливою. NotPIM може допомогти компаніям, які займаються електронною комерцією, ефективно керувати цими даними, спрощуючи процес впровадження, підтримуючи цілісність даних та забезпечуючи позитивний досвід для клієнтів. Ця зміна підкреслює важливість автоматизованих інструментів керування даними для ринків та продавців, і NotPIM добре позиціонується для надання допомоги в цих операціях.
Джерела:
Retail Dive: Amazon запускає набір функцій візуального пошуку
SmartBuy: Технічні характеристики розмірів зображень Ozon 2025