الكلمات هي وسيلة رهيبة لوصف الموضة. حاول وصف نمط محدد: “قميص أزرق بخطوط عمودية بيضاء، وياقة واسعة، وقماش أكسفورد”. حتى إذا كتبت ذلك بشكل مثالي، فقد يعرض لك محرك البحث قميصًا أزرق اللون. البحث المرئي يحل هذه المشكلة. فهو يتيح للمستخدم أن يقول: “أريد هذا” وإظهار الصورة. بالنسبة للجيل Z، الكاميرا هي جهاز الإدخال الأساسي، وليس لوحة المفاتيح. يرون نظرة على TikTok. لقد قاموا بتصويرها. يريدون شرائه. إذا كان تطبيقك لا يدعم “البحث بالصور”، فأنت تجبرهم على ترجمة الرغبة المرئية إلى كلمات رئيسية. طبقة الترجمة هذه هي المكان الذي تخسر فيه عملية البيع.

لماذا تتحدث Maison Code عن هذا

في Maison Code Paris، نعمل عند تقاطع الفخامة والتكنولوجيا. لقد رأينا الكثير من العلامات التجارية تستثمر الملايين في “التحول الرقمي” فقط لتشهد نموًا ثابتًا.

نناقش هذا لأن عائد الاستثمار لهذه الاستراتيجية غالبًا ما يُساء فهمه. لا يتعلق الأمر فقط بـ “التحديث”؛ بل يتعلق بتعظيم القيمة الدائمة (LTV) لكل تفاعل رقمي.

لماذا تناقش Maison Code البحث مع كبار مسؤولي التكنولوجيا

البحث هو الإجراء الأكثر نية على الموقع. المستخدمون الذين يقومون بالبحث يقومون بالتحويل بمعدل 4 مرات أعلى من المستخدمين الذين يتصفحون. لكن “البحث النصي” معطل بالنسبة للمنتجات المرئية. نقوم بتنفيذ محركات بحث متعددة الوسائط (نص + صورة) لالتقاط الهدف الذي لا يمكن للكلمات التعبير عنه. نحول الكاميرا إلى قارئ بطاقة الائتمان.

1. حلقة “شاهدها، أريدها، اشتريها”.

المسار التقليدي خطي:

أدرك الحاجة (“أحتاج إلى فستان”).
ابحث في Google (“فستان زهري صيفي”).
تصفح النتائج.
انقر.

مسار التحويل المرئي فوري:

شاهد الزي الرائع على Instagram.
لقطة الشاشة.
قم بالتحميل إلى تطبيق العلامة التجارية.
شراء. يؤدي هذا إلى تقليل “وقت الاكتشاف” من دقائق إلى ثوانٍ. لقد قامت ASOS وPinterest وGoogle Lens بتدريب المستخدمين على توقع ذلك. إذا رأى المستخدم حقيبة يد بقيمة 3000 دولار على أحد المشاهير، فهو لا يريد تخمين اسم الموديل. يريدون أن تتعرف الآلة عليه.

2. التقنية: بحث المتجهات والتضمينات

كيف يعرف الكمبيوتر أن صورة “الفستان الأحمر” تتطابق مع منتج في الكتالوج الخاص بك؟ لا يستخدم “الكلمات الرئيسية”. ويستخدم ** المتجهات **. نحن نستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي (مثل CLIP من OpenAI أو ResNet من Google) لتحويل الصور إلى أرقام.

الصورة أ (صورة المستخدم) -> [0.1، 0.5، 0.9...]
الصورة ب (صورة المنتج) -> [0.1، 0.5، 0.8...] تقوم قاعدة البيانات بحساب المسافة الرياضية بين هذه الأرقام. كلما اقتربت الأرقام، زادت تشابه المنتجات. هذا هو البحث الدلالي. إنه يفهم “النمط” و”الحيوية” و”الملمس” دون وضع علامة على كلمة رئيسية واحدة.

مكدس التنفيذ

نموذج التضمين: CLIP (OpenAI).
قاعدة بيانات المتجهات: Pinecone أو Milvus أو Weaviate.
الواجهة الأمامية: أيقونة “الكاميرا” في شريط البحث.

3. استراتيجية “تسوق المظهر”.

الرفاهية لا تتعلق ببيع قطعة واحدة. يتعلق الأمر ببيع أسلوب حياة. عندما تقوم بتحميل صورة لعارضة أزياء ترتدي سترة وسروالاً وأحذية:

بحث قديم: لا يجد شيئًا (الصورة معقدة جدًا).
الذكاء الاصطناعي البصري: يكتشف 3 مربعات محيطة.
- المربع 1: السترة (المطابقة: SKU-99).
- المربع 2: السراويل (المطابقة: SKU-88).
- المربع 3: الأحذية (المطابقة: SKU-77). تقول واجهة المستخدم: “تسوق هذا المظهر”. يمكن للمستخدم إضافة الزي بأكمله إلى سلة التسوق بنقرة واحدة. يؤدي هذا إلى زيادة متوسط قيمة الطلب (AOV) بشكل كبير.

4. تحسين محركات البحث المرئية: صور Google

لا تنسى الويب المفتوح. يعد Google Images ثاني أكبر محرك بحث في العالم. يبحث الأشخاص عن “فستان ضيف الزفاف” وينتقلون إلى علامة التبويب “الصور”. للفوز هنا، تحتاج إلى Visual SEO.

صور عالية الدقة: تعطي Google الأولوية للمحتوى الدقيق.
البيانات المنظمة (مخطط المنتج): يجب عليك تغليف صورتك برمز JSON-LD الذي يخبر Google: “هذا منتج. السعر: $500. متوفر.”
أسماء الملفات الوصفية: red-silk-gown-gucci.jpg، وليس DCM_1293.jpg.
نص بديل: قم بوصف الصورة الخاصة بإمكانية الوصول و الروبوتات.

5. المنقذ “نفاد المخزون”.

البحث المرئي هو أفضل دفاع ضد OOS (نفاد المخزون). يبحث المستخدم عن “أحذية Blue Velvet Loafers” محددة. لقد بيعت بالكامل. البحث القياسي: “0 نتائج.” (يغادر المستخدم). البحث المرئي: “لم نعد نملك هذا الحذاء المحدد، ولكن لدينا 5 أحذية متشابهة بصريًا.”

نفس عائلة الألوان.
نفس الصورة الظلية.
نفس القماش . نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتطابق مع “Vibe”، وليس فقط SKU، فإنك تحافظ على العميل من خلال تقديم بديل ذي صلة.

6. تكامل التجارة الاجتماعية

Instagram و TikTok عبارة عن منصات مرئية. يجب أن يستوعب محرك البحث المرئي خلاصتك الاجتماعية. “هل رأيت هذا على Instagram الخاص بنا؟” اسمح للمستخدمين بالنقر على صورة مربكة من خلاصتك والعثور على المنتجات على الفور. وهذا يسد الفجوة بين “المشاركة” و”المعاملة”. اجعل الخلاصة قابلة للتسوق بشكل افتراضي (باستخدام رؤية الكمبيوتر، وليس وضع العلامات اليدوي).

7. طبقة البيانات الوصفية (وضع علامات الذكاء الاصطناعي)

وضع العلامات اليدوي ممل وعرضة للخطأ. “هل هذا “بحري” أم “أزرق داكن”؟” استخدم Visual AI لوضع علامة على الكتالوج الخاص بك تلقائيًا.

تحميل 1000 صورة.
يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء علامات: خط العنق: رقبة على شكل حرف V، الكم: طويل، النمط: زهور، الجو: بوهيمي. وهذا يثري البحث عن النص الخاص بك أيضًا. الكتالوج الأكثر ثراء يعني نتائج أفضل قابلة للتصفية.

9. تأثير Pinterest (الاكتشاف)

Pinterest هي الشبكة الاجتماعية الوحيدة التي تحتوي على محتوى الإعلانات. يذهب الناس إلى هناك للعثور على أشياء للشراء. يقوم البحث المرئي بتحويل موقعك إلى Pinterest. اسمح للمستخدمين بإنشاء “لوحات” أو “مجموعات” على موقعك. “نظرة زفافي”. “أجواء الصيف الخاصة بي”. ثم اسمح للذكاء الاصطناعي بالتوصية بالمنتجات التي تناسب تلك اللوحة. “تتناسب هذه الحقيبة مع أجواء Summer Board الخاصة بك.” وهذا يزيد من مدة الجلسة والاستثمار العاطفي.

10. تكامل الواقع المعزز (تصور النتيجة)

البحث المرئي يعثر على المنتج. AR (الواقع المعزز) يثبت أنه مناسب. (راجع الفرصة المكانية). بعد أن يتعرف الذكاء الاصطناعي على الأريكة.. يجب أن يظهر زر “العرض في الغرفة” على الفور. لا تجعلهم يبحثون مرة أخرى. قم بتوصيل مسار “البحث” بمسار “التحقق”. عديم الاحتكاك.

11. مشكلة MNIST الخاصة بالأزياء (بيانات التدريب)

الذكاء الاصطناعي جيد بقدر جودة بيانات التدريب الخاصة به. إذا قمت بتدريب نموذجك على صور مخزنة عامة… فسوف يفشل. يجب عليك ضبط النموذج في الكتالوج الخاص بك. قم بتغذيتها بجمالية “Maison Code” الخاصة بك. تدريبه على التعرف على الفرق بين “Ecru” و”White”. هذا ** الذكاء الاصطناعي الخاص **. لا تعتمد على النماذج العامة المدربة على صور الكلاب. السياق هو الملك.

12. زاوية الخصوصية (طمس الوجه)

عندما يقوم المستخدمون بتحميل الصور… يقومون بتحميل الوجوه. هذه هي معلومات PII (معلومات التعريف الشخصية). القاعدة: قم بمعالجة الصورة في المتصفح (جانب العميل) إن أمكن. أو قم بطمس الوجوه على الخادم على الفور قبل التخزين. لا تقم بتخزين صور شخصية للمستخدم في قاعدة البيانات الخاصة بك إلا إذا لزم الأمر. “نحن نحلل الفستان وليس الوجه.” اجعل هذا واضحا. الخصوصية تبني الثقة في استخدام الكاميرا.

13. المرآة الذكية (تكامل البيع بالتجزئة)

البحث المرئي لا يقتصر على التطبيق فقط. انها للمتجر. السيناريو: يأخذ المستخدم الفستان إلى غرفة القياس. تتعرف المرآة (RFID + الكاميرا) على الفستان. “هذا يبدو رائعًا. هل تريد رؤية الأحذية المطابقة؟” ينقر المستخدم على “نعم”. أحد العاملين في المتجر يجلب الأحذية. هذه هي حلقة فيجيتال. يؤدي التعرف البصري إلى تشغيل خدمة حقيقية.

14. الاقتصاد القيمي (الذكاء الاصطناعي البشري)

الذكاء الاصطناعي المرئي قوي. لكن الذوق البشري أفضل. الاستراتيجية: استخدم الذكاء الاصطناعي للاقتراح، والإنسان للتخلص منه. اسمح لمصممي الأزياء لديك “بتنظيم” نتائج الذكاء الاصطناعي. “يقترح الذكاء الاصطناعي هذه الأحذية الخمسة. وتوصي مصممة الأزياء لدينا Chloé بالرقم 3.” قم بتضمين شارة “Stylist Pick” في نتائج الذكاء الاصطناعي. ويجمع هذا بين حجم الخوارزميات وثقة الخبرة البشرية. إنها التجارة السايبورغية.

15. الاستنتاج

مستقبل البحث متعدد الوسائط. سنبحث بأصواتنا وكاميرتنا وتاريخنا. كانت لوحة المفاتيح بمثابة جسر مؤقت بين النية البشرية وفهم الآلة. يقوم البحث المرئي بإزالة الجسر. فهو يربط العين مباشرة بالكاميرا ولا يكذب. إنه يوضح لنا ما نرغب فيه، على الفور، دون احتكاك اللغة أو الترجمة. إذا تمكنت من بناء نظام يفهم اللغة المرئية لعميلك، فستكسب ولائهم إلى الأبد. المستقبل ليس مكتوبا. لقد تم رؤيته.

ألا يستطيع العملاء العثور على ما يرونه؟

نقوم بتنفيذ محركات البحث والتوصيات المرئية للمؤسسات. قم بتوظيف مهندسينا.