雙十一網購狂歡進行時，雖然小編的電腦屏幕被各種彈屏廣告，紅包雨之類的撩地都快木法安心寫作了，好在小編和同事們都定力十足，還是按時給各位呈上今天的內容分享。說到網購狂歡，各位電商朋友有沒有想過，除了傳統的文本搜索，買家還會通過什么渠道搜索到你的產品呢？

據外媒近日報道，通過上傳圖片的視覺搜索（visual search）功能正悄然成為產品搜索的主流渠道。

早在2006年，有個叫Like.com的公司推出了一款功能，使用戶能夠通過上傳照片搜索產品。Like.com后來發展成了一個比價網站，但是它的視覺搜索并未在零售業內被廣泛采用。谷歌在2010年收購了Like.com。

快進到當今的2016年，視覺搜索終于得到了全面的重視。現在，谷歌的圖片搜索（“Images”search）就包括視覺搜索。去年Pinterest 也上線了視覺搜索特色功能，用戶可以通過截圖搜索感興趣的產品，如下圖中的廚房燈。亞馬遜也在2014年推出了包含視覺搜索功能的移動App。

小編不禁思考：視覺搜索功能十年前就已出現，為何直到今年才得到廣泛普及？下面是外媒給出的五個原因。

1. 人工智能的進步

人工智能是一種軟件程序基于給定數據的分析能力。視覺搜索是對人工智能的一種挑戰，因為要求系統從用戶隨機上傳的圖片中識別出相關物品，并匹配到相應物品。這個過程并不簡單，因為系統要從幾十億張圖片，物品或圖形中完成匹配。

以上面這盞燈為例。在過去，要想讓一臺計算機在包含各種形狀，顏色和尺寸的圖片中識別出匹配項猶如天方夜譚——能不能從數據中獲取全面的圖形尺寸數據都是個難題，更別說讓找到這款指定的吊燈了。

但是近年來計算能力和大數據飛速發展，使得數據分析更加全面徹底，這就意味著系統能夠更輕易，更準確地識別出一個指定物品了。

人工智能化還能使計算機不間斷地獲取數據。如果一款新吊燈的圖片出現，程序就會自動完成與其他幾十億款已有燈具的對比，并精準識別出不同點。這樣一來，用戶一旦上傳了相關圖片，系統就基本能夠保證給出準確的匹配。

2. 實時準確度增加

實時性是視覺搜索得以快速發展又一因素。當前的人工智能系統能夠快速地提供準確的搜索結果，這是一個巨大的進步。對于網購者而言，搜索結果出現的速度至少要與文本搜索速度一致，才能基本滿足其搜索需求。

在過去幾年里，搜索結果的呈現速度大大提高了，先進的計算技術使上傳的圖片不僅得到了更精確的分析，還能實時生成結果。這使視覺搜索功能更加完美了。

3. 視覺搜索服務的可利用性

這一點各位電商平臺賣家應該深有感觸。許多與電商相關的功能在作為一種便捷的服務被平臺普及后，都會被廣泛采納，并用于站內的互動。Bazaarvoice的評級和評論功能就是個很好的例子。這一便捷的互動服務一經Bazaarvoice推出，就廣受賣家歡迎，成千上萬的賣家馬上把該功能添加到了自己的站點。

可視搜索的普及也與此類似。以Slyce和Cortexica這兩個視覺搜索服務商為例，賣家可以輕松將視覺搜索功能自行整合到自己的站點和App上。一旦完成設置，用戶就可以通過上傳圖片進行搜索了。一款名為CamFind的移動APP，就免費提供視覺搜索。

4. 移動電商的發展

移動計算技術的快速發展，使用戶可以隨時隨地輕松拍照。安裝了視覺搜索功能的電商平臺就有利可圖了，因為消費者可以通過上傳圖片輕松搜索到想買的物品。

5. 主流市場的影響

當前，許多主流大型零售商的移動App上都提供視覺搜索功能，如Neiman Marcus, Nordstrom, J.C. Penney, John Lewis, Urban Outfitters, Home Depot這樣的商家。這就使廣大消費者更加期待中小型商家也支持該功能，加之當前視覺搜索服務商與各大知名電商平臺的日益廣泛合作，廣大中小型賣家也輕松用上了這一功能。

（編輯：億恩 苗苗）

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