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La evolución es imparable: la Inteligencia Artificial y el Voice Search han crecido exponencialmente en los últimos meses, así como los dispositivos asociados a los asistentes de voz, los cuales están cambiando la forma en la que los usuarios realizan sus búsquedas. A este tipo de búsquedas les acompaña otra tendencia que también se sirve de la IA y del Deep Learning y que va a influir en el comportamiento de los usuarios a la hora de comprar online en los próximos años: el Visual Search.

De acuerdo con un estudio realizado por Accenture, las redes sociales se convertirán en el canal favorito de compra de la Generación Z con el 69% de los consumidores jóvenes interesados en comprar a través de estas redes. Este informe revela que la elección favorita a la que recurre esta generación para hacer shopping es Youtube, seguida de Instagram y Snapchat. Otra conclusión que deja ver este informe es que la Generación Z es un grupo cuya decisión de compra se basa mucho en las recomendaciones, los likes y los reviews de otros, por lo que si tienes en cuenta que todas estas redes sociales se basan en imágenes de UGC (User Generated Content), es muy probable que esta generación capture imágenes de esos usuarios con el objetivo de encontrar un producto similar al que estén llevando, comiendo, o tengan colocado en su casa, y es aquí donde el visual search podría jugar un papel importante.

 

¿Qué es el Visual Search?

Todos participamos en el visual search a diario: cada vez que, por ejemplo, tenemos que localizar las llaves entre un montón de cosas nuestro cerebro realiza esta función. Sin embargo, esta es una tarea que puede resultar algo más complicada para un ordenador.

El Visual Search consiste en realizar una búsqueda (o query) a través de la subida de una imagen a una app o plataforma (en vez de un texto como el Image Search), con el objetivo de encontrar como resultado en el motor de búsqueda una batería de imágenes con características similares al query realizado.

 

Google Lens
 

¿Cómo funciona?

Al igual que en Voice Search, esta tecnología también intenta imitar el funcionamiento del cerebro humano, aunque en este caso se centra en cómo este identifica y clasifica los objetos que está visualizando en un momento determinado. Todo esto se realiza a través de la Inteligencia Artificial o Deep Learning, más en concreto en este caso se basa en el proceso de “deep neural networks” a través de tests como el que puedes ver a continuación:

Inteligencia Artificial

 

El problema para los ordenadores surge en el momento en el que tienen que priorizar entre color, tamaño o forma. Existe un gran esfuerzo a la hora de enseñar al Machine Learning a pensar como el cerebro humano, ya que a veces ni siquiera nosotros mismos podemos explicar técnicamente por qué hemos elegido un objeto en lugar de otro, simplemente sabemos que es ese :)

 

Ventajas del Visual Search

A la hora de buscar un producto es más fácil imaginarlo que describirlo; la tecnología visual search es mucho más rápida y concisa que el text search a la hora de introducir el query por parte de los usuarios, ya que estos suben directamente el producto que quieren sin necesidad de describirlo.

Además, en el caso de los productos de eCommerce, este sistema puede devolver directamente un número mucho más limitado de resultados pero mucho más afines a la búsqueda que un text query, evitando así la necesidad de que el usuario haga scroll  y entre o salga en las webs para chequear los productos. De esta manera se simplifica y agiliza el proceso de compra.

 

Los grandes empiezan a tomar posiciones

Como muestra del interés en esta tecnología, algunos de los “gigantes tech” y de los retailers más importantes del mercado han realizado avances en este campo durante los últimos meses, con el lanzamiento de nuevas herramientas de visual search:

 

  • Bing Visual Search

En junio de 2017, Bing anunció durante el evento Techcrunch 50, que a partir de ese momento los usuarios podrían realizar búsquedas a través de imágenes:

 

Aunque el visual search en Bing ya existía desde 2009, en el año 2012 Bing retiró este producto ya que la gente no lo usaba porque su precisión en las búsquedas no era muy buena. Aún así, teniendo en cuenta que en el último año, gracias a la IA, tanto la precisión como la latencia han mejorado notablemente, y otras plataformas y redes sociales ya han lanzado su visual search, era de esperar que volviesen a entrar en este mercado.

 

  • Google Lens

Google anunció en mayo de este año su nuevo producto Google Lens. El verdadero objetivo de esta nueva función es convertir nuestros smartphones en verdaderos motores de búsqueda visuales.

A través de este producto puedes, por ejemplo, apuntar con tu cámara hacia un restaurante y el Lens te devuelve el nombre del lugar, las reseñas del sitio y te indica si algún amigo tuyo lo ha visitado previamente.

 

  • Pinterest Lens

Dentro del conjunto de herramientas llamado Visual Discovery (junto con “Shop the Look” e ”Instant Ideas”), Pinterest Lens te permite usar tu cámara dentro de la app para descubrir ideas inspiradas en los objetos que vemos en el mundo real.

Pinterest Visual Search

De momento el Lens funciona mejor para encontrar ideas de decoración, moda o comida, pero con el incremento en el uso de este producto y la mejora tecnológica en el reconocimiento de imágenes, se estima que las categorías de búsqueda aumenten en los próximos meses.

Lens está disponible solo para los pinners de Estados Unidos, así que si quieres probarlo tendrás que cambiar -dentro de la app de Pinterest- tu ubicación y poner USA. A su vez, en los settings de tu smartphone deberás cambiar la región (USA) y el idioma (USA English).

La opción la encontrarás dentro de la caja de búsquedas, en el lado derecho representada mediante el icono de una cámara de fotos. Así aparecen los resultados de una búsqueda hecha con el Lens:

Pinterest Lens: Visual Search

El reconocimiento de imagen de la app es bastante bueno, los resultados muestran la misma planta que se ha fotografiado (maranta). Además, una vez han aparecido los resultados, haciendo click en el icono “+”, éste te lleva a la siguiente opción:

Pinterest Lens: reconocimiento de la imagen

Tanto si el resultado ha sido el esperado como si no, la app muestra la opción de sugerirle a la herramienta un término asociado a la imagen que está viendo, y a su vez te enseña los resultados asociados a ese mismo término, opción práctica en el caso de que el Visual Search no hubiese funcionado correctamente. De esta forma, la IA de la app se sirve de UGC y de sus sugerencias para alimentar el Machine Learning de reconocimiento de imagen.

El siguiente paso será monetizar esta herramienta, de tal forma que el visual search entre dentro del pack de estrategias de paid social que oferta, un movimiento que hará que algunos retailers se muevan del target de keywords y del prospecting de social hacia esta nueva modalidad.

 

  • ASOS Visual Search

ASOS obtiene el 80% de su tráfico y el 70% de los pedidos en UK a través dispositivos móviles, con una navegación media de 80 minutos al mes por cada usuario dentro de su app. Teniendo en cuenta que este ecommerce es conocido por tener una de las mejoras apps de retail con mejor user experience, no es de extrañar que durante el verano de 2017 lanzasen la funcionalidad de visual search dentro de su app.

Esta nueva herramienta la podrás encontrar en la caja de búsqueda dentro de la app, estableciendo como país de origen UK, representada con el icono de una cámara de fotos con la que podemos disparar una foto o subirla desde la biblioteca.

Te lo mostramos en este ejemplo en el que subimos la imagen de unas botas de esta temporada (de otra marca).  El resultado fue bastante bueno, ya que devolvió productos muy similares al buscado, tanto en forma, como color y material:

Asos - Visual Search

En cambio mira este otro ejemplo: subiendo un producto disponible en la colección actual de ASOS mediante una foto de su Instagram el resultado no es el esperado:

ASOS - Resultado no esperado

Además de mostrar ropa para hombre, en ningún caso la prenda buscada coincide con alguno de los 100 resultados devueltos. Probando con una búsqueda mediante texto, nos devuelve el siguiente resultado:

ASOS - Búsqueda mediante texto

Al final, solo mediante text search hemos podido encontrar la sudadera que habíamos visto previamente en el perfil de Instagram de ASOS, aunque necesitando algo de tiempo para encontrar la descripción exacta que nos había llevado a ella, ya que en la imagen de Instagram no se ve bien el texto de la sudadera, por lo tanto si hubiese funcionado el visual search, hubiese sido mucho más rápido y efectivo que el text.

 

  • eBay “Image Search” y “Find it on eBay”

eBay también lanzó a finales de octubre otras dos nuevas herramientas de visual search. Mediante estas se pueden subir a la plataforma imágenes desde el móvil o la cámara de fotos (Image Search), o se pueden compartir imágenes cuando se navegue por otras webs o redes sociales (Find it on eBay):

Búsqueda de un producto mediante la herramienta “Image Search”
Búsqueda de un producto mediante la herramienta “Find it on eBay"
 

¿Seguirán más retailers y plataformas esta tendencia?

Para otros retailers o plataformas con menos capital es normal que a día de hoy no sea una prioridad, sin embargo, se estima que en los próximos años el 80% de todas las search quearies sean o bien a través de imágenes o de voz, así que con más tiempo, más uso, y con una tecnología más afinada, tanto la mayoría de las marcas como los retailers, recurrirán al visual search como una herramienta indispensable para el día a día de su eCommerce.

 

¿Estás preparad@? ;)

 

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