大多数时候，我们被我们看到的东西所吸引，我们想买类似的东西。而是如何寻找一件摆在你面前的东西。文本不会证明搜索是正确的。那么，为什么不拍张照片，搜索一下最相似的东西呢？现在，有了新的技术视觉搜索，这一点就成为可能。

纯文本曾经是在搜索引擎上查找信息的唯一选择的日子已经一去不复返了。如今，人们已经开始使用图像作为搜索查询输入，以快速查找与图像或相似图像相关的信息。零售业将从视觉搜索中获益最多。它允许买家购买这种外观，从而帮助他们获得无摩擦的零售体验。这意味着买家可以用有影响力的人的照片或个人的快照进行搜索，找到确切的产品或相关的产品。

视觉搜索的重要性

视觉搜索使用屏幕截图、互联网图像或照片等真实世界的图像作为在线搜索的刺激，它在电子商务行业有许多应用，特别是对时尚和家居装饰零售商来说。视觉搜索允许零售商向购物者推荐主题或风格相关的商品，这是他们仅使用文本查询难以做到的。

零售品牌正在策划时尚系列，为特定的客户群量身定做，揭示最热门的流行款式，让我们能够轻松购买整个系列。现在，我们只需上传一张图片并获得与图片中的项目在视觉上兼容的产品推荐即可。这是一种更快、更准确、更吸引人的购物体验。突然之间，购物又变得有趣起来了！

视觉搜索是如何工作的？

与基于文本的搜索一样，视觉搜索也解释和理解用户的查询(在本例中是图像)，并最终提供相关的搜索结果。人工智能用于检测图像中的元素，然后使用这些元素来识别和显示相似的图像。基于文本的搜索迫使人们努力思考，使他们的搜索查询正确，并找到他们正在寻找的东西。但由人工智能提供动力的视觉搜索有助于解读图像并从中获取视觉线索，从而减轻搜索者的负担。

这项技术使用视觉作为“查询”，并分析形状、颜色和大小，以找到最佳匹配的搜索结果。图像识别允许计算机实际识别、理解和分类图像中的特定对象。要准确做到这一点，视觉AI需要训练，就像一个小孩子需要被教导“4”意味着“4”和“？”意思是“问题”

研究人员和工程师训练视觉人工智能引擎通过将图像引入尽可能多的分类和标记的图像来解释和识别图像中的特定元素。AI引擎处理每个图像中的每个像素并从中学习，因此它可以随着时间的推移细化和扩展对不同对象的理解。

例如，工程师可以向视觉人工智能引擎提供数千张不同风格、大小和颜色的沙发图像。现在，当你上传一张图片到视觉人工智能引擎时，它会自动将每个像素与它见过的每一张沙发进行比较。这意味着，当你通过计算机视觉输入房间照片时，AI引擎可以指向沙发，知道它是什么，并在瞬间识别出它最微小的特征。以下是实施视觉搜索的一些要求

结构化数据

结构化数据的使用有助于将视觉搜索体验提升到一个全新的水平。它允许视觉搜索引擎更准确地扫描网页内容，从而帮助它们返回更相关的结果。

图像分类

图像的标记和注释有助于改善图像搜索体验。图像的标记和分类有助于为搜索者提供最好的图像，并使他们更容易找到他们正在寻找的东西。

Alt属性

除了提高图像的可访问性外，描述性的Alt文本还有助于搜索引擎更好地理解图像并提供相关的搜索结果。

图像质量

图像的质量必须足够好，视觉搜索引擎才能看到图像中的各个组成部分，并且图像不应该被像素化。

结束工作

尽管视觉搜索仍处于早期阶段，但它正以令人难以置信的速度发展。顶级行业参与者已经在研究和实验开发上投入了大笔资金，这进一步加快了这一进程。数字营销人员应该密切关注这一趋势。通过适应消费者对视觉内容的自然偏好，品牌一定会成功。

在TagX，我们将技术与人工关怀相结合，以像素级的精度提供图像注释和视频注释。我们的数据标签器在处理和标记图像数据的同时保持质量，可以有效地用于各种AI和ML计划。随着搜索超越其传统形式，以及新技术的不断引入，尽快理解和利用它是很重要的。TagX

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