视觉搜索——品牌搜索营销的新方向

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Pinterest首席执行官Ben Silbermann暗示：“我真的认为，摄像头将作为下一个键盘。它将作为你用来查找周边世界、发掘身边事物、或想象某个东西可能适合你生活的一个基本工具。” 随着搜索引擎优化行业语音搜索的重要性日益增多，视觉搜索技术持续发展，据KBV Research发布的“全世界图像识别市场（2016-2022）”报告表示，2022年全世界图像识别市场规模预计将达到422亿美元，6年的年均复合增长率达到18%。到底什么是视觉搜索，视觉搜索的发展怎样，数字营销人员需要晓得什么，它又是不是已然具备了改变搜索营销格局的力量？

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视觉搜索——从关键字搜索到图像探索

你上一次购买某制品是完全基于其文字描述，而无看它的描述照片是什么时候？ 倘若你想要一盒偶尔看到的国外粗粮饼干，却不晓得它是什么牌子，你更愿意向超市人员口头描述它，还是将饼干照片带过去给她看？

咱们不难发掘，在这两种状况下，视觉内容常常比文字更为有效。据认识，人类接收的信息中80%以上是经过视觉途径得到的，而照片正是承载人们所获信息的重要载体。而在过去的很长期，人们对互联网的依赖大大都是基于关键字搜索，咱们会发掘，有时候在文本框中输入内容难以描述咱们真正需要的东西，由于这种传统的搜索方式需求用户有知道的意图，而现实生活中咱们大都数的网络行径都离不开一个无准确意图的 “探索发掘”过程。随着用户需要的升级和技术的发展，人们在这一过程中日益表现出对视觉内容的偏好，如在基于图像的社交网络Instagram上，照片类内容的受欢迎和共享度是其他类型内容的三倍。这一态势使得视觉内容起始渗透于传统的基于文本的搜索，“一张照片胜过千言万语”作为对当下搜索范式及其发展方向的最佳描述。

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视觉搜索应用——发展快速，将来可期

谷歌是视觉搜索技术的先驱和领导者，于2001年初就已起始关注这一行业；2008年，TinEye作为第1个运用图像识别技术的图像搜索引擎。在过去几年中，视觉搜索行业的发展尤快，据Jumpshot和Moz在2017年的报告表示：视觉搜索正在崛起，10个重点媒介的搜索中有27%用于图像搜索（如下图所示）。

数据源自：Jumpshot

对视觉搜索功能的应用始于PC端，直到2010年，Google旗下的Google Goggles应用程序才起始准许用户运用手机摄像头搜索理学世界。随着移动互联网技术的发展，Amazon、Pinterest、eBay、Target、Macy’s、Asos等许多机构起始将自己的视觉搜索功能扩展到移动设备APP，使得全部视觉搜索市场的布局更加完善。日前，视觉搜索市场重点包含两大参与主体：一是平台类，如零售电商平台（Alibaba、Amazon、Forever21等）、社交媒介网站（Instagram、Pinterest等）、搜索平台等（Bing、Google、Splash等），其目的在于吸引消费者，加强日活和流量，增多平台商场化的机会。二是没有视觉搜索技术支撑的品牌宣传主——其目的在于经过与拥有视觉搜索功能的平台合作，将平台用户吸引并转化作为本品牌的顾客，重点触及到时尚类品牌和家居类品牌（Home Depot）。而这两类参与者亦作为了推动网络视觉搜索发展的重要力量。

就国内的视觉搜索市场而言，与国外由搜索引擎和社交媒介领导发展有所区别，国内针对视觉搜索的最早应用始于电商。在国内互联网巨头纷纷推出图像搜功能或应用，如百度识图、微X扫一扫和扫街景、淘宝拍立淘、京东拍照购等，图像搜索越来越得到广泛认同。但因为视觉搜索技术研发难度很强，除了以上几大平台之外，该技术在国内始终无得到大面积应用。

京东在2012年推出了拍照购功能，最初支持图书和3C等品类商品的搜索，近年来其应用品类持续扩张，但在搜索的准确性上还有待加强。2014年淘宝上线拍立淘功能，用户能够经过照片或手机摄像头识别的方式，以视觉信息搜索商品信息，在决定购买的瞬间转到下单环节。如今其已然作为青年消费者购物时的另一重点搜索方式，每日超过千万UV。另外百度、搜狗等搜索平台亦推出了类似的识图功能。但因为起步较晚、缺少技术和人才支持，国内对视觉搜索的应用远远无达到国外的层次，有很大的改善空间。

如今，Pinterest、Bing、Google三家已作为视觉搜索行业的重要竞争者。Pinterest凭借数十亿的数据点和经验丰富的图像搜索专业人员的优良，供给了最流畅，最准确的体验；它能够经过把握物体的风格特征供给更深层的意见，扩展了搜索营销的可能范围。Bing搜索功能准确，然则并不像Pinterest同样能够供给深层次搜索功能且缺少和谷歌抗衡的王牌应用程序。就Google而言，其可运用的资源和制品套件作为它的最大优良。

三大视觉搜索应用平台对比

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视觉搜索——品牌营销的关键发力点

缩短购买流程、强化个性化购物体验

视觉搜索对顾客的好处显而易见。尤其在时尚或家居装饰方面，顾客能够运用她们目的物品的图像来搜索匹配相应制品，从而更有可能在短期内找到她们想要的东西。当顾客处在“ready-to-buy”的购买周期时，视觉搜索减少了顾客本来必须经历的过程（如键入关键字或滚动浏览结果），相反，所需制品会立即导致她们的重视。另一方面来讲，视觉搜索在必定程度上亦能够减少顾客因为“双趋冲突”引起的放弃购买，消除令其摇摆不定的取舍过程

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另外，视觉搜索可在顾客的购买行径处在浏览或发掘周期时，为她们创造更加个性化和独特的购物体验，助力企业精细营销。例如品牌能够按照顾客搜索到的制品的仔细视觉属性举荐商品，而非顾客过去的购买及行径举荐或归类制品。这寓意着品牌能够分析和思虑图像的详细细节，如图案、形状和颜色，并运用这些特征为顾客供给更具关联性和量身定制的内容。相比之下，关键词搜索带来的个性化常常较为宽泛，难以准确显示顾客的个人偏好，使顾客的个性化体验不良。

发掘消费场景和营销机会

当应用计算机视觉搜索技术时，各品牌或平台能够拜访和理解用户照片，经过分析品牌制品的运用环境，以及运用它们的人当时所带有的心情，挖掘制品的“消费场景”。经过洞察，营销人员能够深入认识顾客，发掘消费者需要的变化趋势并探求新的营销机会。

最经典的案例便是星巴克对视觉搜索技术在这方面的应用。她们经过搜索社交平台的信息流来找包括品牌徽标的照片，结果发掘了许多狗在汽车中享受一种装有鲜奶油外卖杯的照片，从而针对这一消费场景对狗主人展开了营销活动。如若无图像分析，这种独特的消费场景就很可能被忽略。

照片源自 ：网络

另一方面，视觉搜索的另一个好处是它能够作为交叉营销工具。倘若品牌网站无库存中的所需制品，则能够表示可提示购买的类似关联项目。另外，它还能够帮忙顾客想象其他制品对这件制品的弥补搭配效果。例如，有人在搜索一件白色卫衣时，看到一个模特穿着一件白卫衣并挎有一个斜肩包的形象，顾客可能有倾向于购买超过最初预期的东西。

预测将来趋势并规划制品线

用户针对社交媒介上照片的搜索常常基于自己的偏好和兴趣，因此品牌经过图像分析不仅能够发掘人们怎样运用制品，还能够发掘消费者的需要并用于预测将来的趋势。例如， 在Instagram的网站上，经过对用户图像搜索状况的设备视觉分析，能够确定当下最受欢迎的颜色。利用这种洞察力，品牌方能够发掘自己制品线与消费者需要的差距，乃至能够基于此洞察结果设计将来的新制品。这种方式针对快时尚品牌来讲尤为重要，使得品牌方能够基于实时背景和洞察，创造一种更加以顾客为中心的灵活策略，一种依赖品牌核心顾客反馈、而非高端时尚机构决定制品趋势的营销契机。

如视觉智能平台Dash Hudson就经过对Instagram上照片的分析，为ASOS、Pull&Bear、GAP、H&M等快时尚品牌发掘出了最受消费者喜欢的服饰趋势，乃至发什么样的海报更易赢得消费者的共鸣。

照片源自 ：网络

助力品牌展开有效的影响者营销

视觉搜索和图像识别技术是帮忙营销人员进行影响者营销的最后方式。由于营销人员一般会按照影响者营销力的覆盖面或追随者数量，人工选取影响者。但这并不必定能保准影响者切实会与品牌自己的目的受众产生联系，或说是不是适合。为了使影响者营销的效果发挥到更大，借助视觉搜索和图像识别分析影响者关心的事物类型和实时参与状况，能够更有效的选取和发挥影响者营销的功效。

除了节省时间和资源外，视觉搜索还能够帮忙发掘可能漏网的影响者。倘若一个品牌想要推销特定制品，例如保健品，品牌方经过主题标签搜索会返回必定数量的候选人，但这并不全面，基于图像的搜索可能会发掘更加多符合品牌调性的影响者。

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视觉搜索——冷观与展望

经过个性化、自然语言处理和多媒介结果的进步，搜索行业在过去十年中取得了显着的发展；时至当下，发展最新的视觉搜索已然作为世界上都数大科技机构的重要构成部分，发展的步伐持续在加快。

曾几何时，Pinterest Lens和Google Lens的到来诱发了视觉搜索引擎至上的争夺战。由于在即时满足驱动的世界中，视觉搜索简化搜索界面，打开了顾客“即使购买”的前门，除了为电子商务开辟新的收入来源之外，该技术亦进一步改变了顾客的购买习惯和购买决策，为电商供给了一个充满期盼的发展方向。

然而，虽然经过优化视觉搜索能够达到改善网站的用户体验、转化率和在线流量的目的，但咱们仍然能够说图像的力量尚未研发。这不是由于缺乏关注或是投资，其真正的挑战在于视觉搜索于平台、品牌、顾客的价值之发挥不仅需要技术、更需要对人们的心理洞察，乃至是神经科学知识。但日前大都数平台及品牌对视觉搜索功能的研发或应用却少相关注图像理解，更加多的是将重点放在优化速度这一短期目的上，而不是平台针对顾客的不可替代属性和吸引力这一更长时间目的上，单纯的想让视觉搜索作为基于文本搜索的变体是不现实的。

怎样认识照片和文字的混合搜索，怎样能够回答人们的一系列视觉问题，按照用户不晓得或无想到的信息提出意见，这是实现计算机视觉搜索智能化的关键，而这种智能化怎样与场景营销进行完美结合，才是视觉搜索对品牌的真正价值所在。

【知识小分享】

视觉搜索的兴起与发展

计算机视觉行业的著名专家Richard Szeliski 在其撰写的《计算机视觉》一书中描述了计算机专家怎样在20世纪70年代初便起始处理图像识别和视觉搜索问题，但直到40数年后，这些技术才起始被细化为对营销人员和消费者有用的应用程序，作为许多行业关注的焦点。

最初，视觉搜索只能供给机构图库中“关联照片”的功能，处在一种“按图索骥”的状态，把“以物找物”得到的照片做为查找结果。如今，经过模拟人类查看和识别物体时的原理，利用深度学习训练视觉搜索，许多平台的搜索引擎都准许顾客将她们的查找集中在其上传/捉捕照片的某一部分来在线发掘信息或制品；不仅如此，这些视觉搜索引擎在理解照片内容、供给全面精细的搜索结果方面表现更好，并真正起始以审美的方式认识用户品味，为其供给关于照片的意料之外的信息，例如食品的制作办法、裙子的搭配意见、酒店的攻略等。

随着视觉搜索技术的持续改进，视觉搜索亦被应用于各样平台上，如内置于Google、Pinterest，Bing等平台的搜索功能，或整合到品牌应用程序和网站中，视觉搜索正在改变品牌的搜索营销格局。对此，Pinterest的首席执行官本·西尔伯曼就曾预言 ，“搜索的将来将是照片而非关键词。”

视觉搜索的发展动力

据全世界市场科研机构Markets and Markets的数据表示，到2019年，图像识别市场将增长到256.5亿美元，比2014年的96.5亿美元增长216％。那样支撑视觉搜索技术发展及应用的动力安在？

技术的进步使得网络时代数字媒介中的一切几乎都是视觉的，这是促进视觉搜索发展的原动力之一。一方面，搜索引擎架构和策略、深度学习、人工智能等技术的推进促进搜索引擎持续优化升级，使其实现从文本搜索到语音搜索再到视觉搜索的跨越。另一方面，移动智能手机等终端设备的技术发展使得人们越来越依赖移动设备来帮忙她们驾驭平常生活。无论是寻找餐饮场所，购买制品，还是经过社交途径进行商务和娱乐，移动设备都作为咱们的伴侣。咱们依赖智能手机和平板电脑做为获取关联实时信息的途径，而缩小理学世界和数字体验之间差距的需要催生了移动视觉搜索技术的演进。

其次，用户在繁杂信息中获取理想信息的成本日益增多，直观、有效的信息获取方式作为用户的追求，而仅有倾听用户的声音、迎合用户的思维，品牌和平台才可长青。据数据表示，用户处理图像的速度比文本快约60,000倍；2017年eMarketer的科研显示，大约四分之三的美国互联网用户在购买制品前经常或总是搜索关联视觉内容；Kissmetrics的科研亦印证了这一观点——93％的消费者认为视觉效果是购买决策的关键决定原因。这便是为何在过去几年里，电子商务平台始终在致力于视觉搜索方面的奋斗来增多顾客转化和顾客黏性的原由所在。

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文字：唐安琪

指点老师：郑苏晖

编辑：许力丹

主编：吕艳丹

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