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今日，电商平台eBay发布了两款视觉搜索工具，帮助用户通过他们拍下的、存储的、在网站或者其他社交平台截取的图片，在eBay的商品库中寻找匹配的商品。这两个工具分别叫做“图像搜索Image Search”和“在eBay上找Find it on eBay”。两个工具建立在计算机视觉和深度学习技术之上。
Image Search允许用户在app中拍照或者调取图片库中的照片，然后软件就会向用户呈现与图片中物品一样或者至少看起来非常相似的商品信息（如下图）。
尽管其他网站例如Amazon、Pinterest或者家具垂直行业的电商Wayfair都表示自己有图片搜索的能力，但是eBay说自己的商品目录有11亿件。尽管Pinterest年初表示自己的图片站上有1000亿个“想法”，但是那些并不都是像eBay上的一样，都是可以购买的商品。eBay海量的产品目录本来也就是机器学习的好素材，公司副总裁Mohan Patt也认为，过去这么多年来积累的数据，是eBay做商品图像搜索的最佳优势。
另一个工具叫Find it on eBay，允许用户在浏览网页或者社交平台的时候，将发现的图片直接“分享”到eBay，直接找到相似的产品（如下图）。
尽管利用视觉搜索是网购平台的一个发展趋势，但是这个功能长期的实效目前不得而知；没有零售公司公布过图片搜索转销售的数据。在当前的技术条件下，最大的问题在于，当你使用图片搜索时，你希望得到的是你要买的那一款产品，而不是一款看起来很相似的产品。也许有的时候，你想要某种红色链带的小包，但有些人要的就是某个红色链带的小包。
尤其是当客户其实看重的是某件商品的品牌或者质量时，一款长得像200元钱墨镜的10元墨镜不能取代前者对于客户的价值。
正是由于用户体验的巨大不确定性，图片搜索还没有成为真正有效的导流方式。但是未来，如果人工智能除了分析图像本身之外，能再输入图片来源和其他大数据信息，视觉搜索商品的准确性就会大大提高。能不能转化销售率我们不知道，但一定会提高用户对商品的搜索效率。
