Slika govori više od pojma za pretraživanje

Netko u podzemnoj željeznici ugleda jaknu čiji je kroj upravo onakav kakav traži, ali ne zna ni marku ni naziv modela. Nekada bi takvo zapažanje uglavnom ostalo bez posljedica. Danas je dovoljna fotografija snimljena pametnim telefonom, a pretraživanje slikom u nekoliko sekundi pronalazi slične ili identične proizvode, često odmah s mogućnošću kupnje. Upravo ta promjena, od opisivanja riječima prema izravnom vizualnom upitu, trenutačno mijenja način na koji ljudi traže proizvode – brže nego što su mnoge e-commerce tvrtke za to pripremile vlastite sustave.

Koliko je ta promjena zapravo velika?

Brojke iza ovog trenda sada su prevelike da bi ga se moglo odbaciti kao sporednu pojavu. Google Lens danas obrađuje gotovo 20 milijardi vizualnih upita mjesečno i koristi ga više od 1,5 milijardi ljudi – prije četiri godine ta je brojka iznosila oko 3 milijarde upita mjesečno.¹ Otprilike svako peto pretraživanje putem Lensa već je izravno povezano s kupnjom, a kod oko 40 posto pretraživanja proizvoda mlađih korisnica i korisnika pretraga sada počinje slikom umjesto riječju.¹ Samo na Njemačku otpada procijenjenih 250 do 300 milijuna tih mjesečnih upita.²

Ova je krivulja rasta vrijedna pažnje jer ne proizlazi iz jednog viralnog događaja, nego iz stalnog, višegodišnjeg razvoja koji se ubrzavao sa svakom novom generacijom pametnih telefona i svakim poboljšanjem modela za prepoznavanje slika na kojima se temelji. Za razliku od mnogih kratkotrajnih trendova u e-commerceu, vizualno pretraživanje tako se razvilo od eksperimentalne dodatne funkcije do čvrste navike u ponašanju pri pretraživanju, koja je danas šest puta veća nego prije četiri godine.

Zašto ljudi posežu za slikom umjesto za riječju

Razlog za ovu promjenu manje je u tehnologiji, a više u vrlo ljudskom problemu: određena vizualna svojstva gotovo je nemoguće precizno opisati riječima. Na koju se nijansu zelene misli, na koji uzorak, koji kroj, koju siluetu namještaja? Jedno istraživanje pokazuje da već 62 posto ispitanih kupaca radije koristi vizualno pretraživanje nego tekstualno kada treba pronaći određeni proizvod – pri čemu mlađe skupine korisnika u dobi od 18 do 24 godine posebno snažno pokreću ovaj trend.³ Za njih kamera odavno nije dodatna funkcija, nego najprirodnija polazna točka za pretraživanje proizvoda.

Platforme koje pokreću promjenu

Ova se promjena posebno jasno vidi na Pinterestu, koji je vizualno otkrivanje od samog početka stavio u središte svoje platforme. Istraživanje samog Pinteresta pokazuje da 80 posto aktivnih korisnica i korisnika započinje kupnju vizualnim pretraživanjem, u usporedbi s 58 posto osoba koje platformu ne koriste aktivno. Osim toga, pri online kupnji odjeće ili namještaja 85 posto ispitanika pridaje veću važnost vizualnim nego pisanim informacijama o proizvodu.⁴ Google slijedi taj smjer s Lensom, kao i Amazon, eBay i brojni modni trgovci, koji su pretraživanje slikom u međuvremenu integrirali u svoje aplikacije kao standardnu funkciju.¹ Ono što je prije nekoliko godina bila nišna funkcija za tehnološki potkovane korisnike tako je konačno stiglo u mainstream.

Zanimljivo je pritom da se platforme razlikuju po fokusu: dok Google Lens prije svega funkcionira kao proširenje postojećeg, tekstualnog pretraživanja i često se koristi za brzu identifikaciju već viđenog predmeta, Pinterest je od temelja izgrađen oko vizualne inspiracije. Za kupce to znači dvije različite polazne situacije: jedni već točno znaju što su vidjeli i žele to identificirati. Drugi su još u ranoj fazi vođenoj inspiracijom i dopuštaju da ih vizualno slični prijedlozi dovedu do novih proizvoda. Trgovina koja je pripremljena samo za prvu skupinu propušta znatan dio potražnje druge.

Podcijenjeni sporedni učinak: manje povrata

Ono što se u raspravi o vizualnom pretraživanju često zanemaruje jest njegov učinak koji seže daleko izvan same pronalažljivosti. Globalno istraživanje tvrtke Cloudinary među gotovo 2.700 potrošačica i potrošača u Njemačkoj, Velikoj Britaniji, SAD-u i Australiji pokazuje da ciljano korišten slikovni i video materijal, poput prikaza od 360 stupnjeva, 3D modela i videozapisa koje izrađuju korisnici, može povećati stopu konverzije do 57 posto.⁵ Još je značajnije to što tvrtke koje dosljedno koriste vizualni sadržaj mogu smanjiti stopu povrata do jedne trećine. Gotovo trećina ispitanika, 30 posto, izjavila je da je već vratila robu jer proizvod u stvarnosti nije izgledao kao na web stranici.⁵ Vizualno pretraživanje i vizualni prikaz proizvoda ovdje dakle djeluju dvostruko: ne pomažu kupcima samo da uopće pronađu pravi proizvod, nego i da razviju realnija očekivanja o tome što će stići.

Što to znači tehnički

Tehnički, vizualno pretraživanje funkcionira na sličnom osnovnom načelu kao moderno semantičko pretraživanje teksta, samo na razini slike umjesto na razini riječi: učitana fotografija pretvara se u vektor, matematički prikaz njezinih vizualnih obilježja kao što su oblik, boja, uzorak i tekstura, te se uspoređuje s odgovarajuće pripremljenim slikama u katalogu proizvoda. Slike koje su vizualno slične nalaze se blizu jedna drugoj u tom vektorskom prostoru, čak i ako u tekstovima proizvoda nema nijedne zajedničke riječi. Za trgovce to znači: da bi se njihovi proizvodi uopće mogli pojaviti u takvom pretraživanju, slike moraju biti visoke kvalitete, s neutralnom pozadinom, jasnim strukturama i prepoznatljivim atributima kao što su materijal, kroj i logotip marke, uz strukturirane podatke i metapodatke prema uobičajenim standardima poput Schema.org.¹

Često podcijenjena točka pritom: ti se zahtjevi znatno razlikuju od onoga što je optimizirano za klasičnu fotografiju proizvoda u vlastitoj trgovini. Slika koja dobro izgleda na vlastitoj stranici proizvoda, s dekorativnom pozadinom ili s više proizvoda istodobno na slici, može biti teško procjenjiva za automatizirano vizualno prepoznavanje, jer sustav ne može jednoznačno odrediti koji je element na slici zapravo relevantan proizvod. Tko vizualno pretraživanje shvaća ozbiljno, stoga najčešće treba barem jednu dodatnu, izrezanu referentnu sliku po proizvodu, neovisno o ostaloj galeriji slika na stranici proizvoda.

Kako Eywora priprema tvrtke za vizualno pretraživanje

Upravo je ta sposobnost dio Eyworine semantičke AI pretrage: uz tekstualno i hibridno pretraživanje, platforma podržava i vizualnu AI pretragu, pri kojoj kupci mogu učitati fotografiju ili sliku kako bi pronašli odgovarajuće ili slične proizvode u katalogu trgovine – bez potrebe za izgradnjom zasebnog, dodatnog sustava. Pretraživanje tekstom i slikom pritom se odvija na istoj bazi podataka i istom modelu za ponovno rangiranje (reranking), tako da se rezultati, neovisno o formatu unosa, dosljedno razvrstavaju prema relevantnosti, dostupnosti i individualnom kontekstu.

Kako bi ovaj kanal od samog početka besprijekorno funkcionirao, modul Health Score dodatno pokazuje kod kojih proizvoda kvaliteta slike ili nedostajući atributi mogu ograničiti pronalažljivost putem vizualnog pretraživanja, i to prije nego što kupci to uopće primijete. Tko želi vidjeti kako se vizualno pretraživanje može primijeniti na vlastiti katalog, može Eyworu 14 dana besplatno isprobati bez kreditne kartice ili rezervirati 30-minutni live demo na stvarnoj trgovini klijenta.

Praktični plan: kako se pripremiti već sada

Tko se želi pripremiti za vizualno pretraživanje, ne bi trebao krenuti od tehnologije, nego od vlastite baze slika. Fotografije proizvoda trebale bi biti dosljedno visoke kvalitete, s neutralnim pozadinama i jasno prepoznatljivim detaljima materijala, boje, oblika i marke. Strukturirani podaci o proizvodima prema Schema.org i ažuran Google Merchant feed osiguravaju da vanjski sustavi pretraživanja poput Google Lensa uopće mogu ispravno prepoznati vlastite proizvode. A tko želi dugoročno mjeriti učinak, trebao bi od samog početka postaviti praćenje koje vizualni promet iz pretraživanja analizira odvojeno od klasičnog tekstualnog prometa – jer vidljivost u pretraživanju slikom još nije prihod ako nitko ne prati dovodi li ona doista do kupnji.

Zaključak: tko razmišlja samo riječima, propušta polovicu potražnje

Vizualno pretraživanje više nije scenarij budućnosti, nego već danas tržište od desetaka milijardi mjesečnih upita, koje posebno kod mlađih ciljnih skupina s jakom kupovnom moći sve više nadopunjuje, a djelomično i zamjenjuje klasično tekstualno pretraživanje. Tvrtke koje svoje podatke o proizvodima i kvalitetu slika i dalje usmjeravaju isključivo na tekstualne tražilice odriču se rastućeg dijela potražnje koji se jednostavno više ne može izraziti riječima. Tko danas ulaže u čiste slikovne podatke i mogućnost vizualnog pretraživanja, gradi prednost koja će sutra postati osnovni preduvjet.