eBay最新的一项测试旨在通过计算机视觉和机器学习来改善搜索和浏览体验，从而重现“橱窗购物”的效果。
一项新功能利用现代计算机视觉技术，通过视觉发现驱动新的搜索范式，从而激发客户的愉悦感。
我们生活在一个以视觉探索为主导的世界，视觉欲望占据着至高无上的地位。“橱窗购物”、无限滚动的列表以及使用简单视觉线索进行的微互动已成为常态。传统搜索引擎会解析文本查询输入，并根据项目或文档与输入查询的相关性进行匹配和排序。检索结果的相关性是基于输入查询与匹配项目/文档之间的相似度评分得出的。
这种传统方法严重限制了用户对其隐含偏好（如风格和美学感受）提供语言受限的解释，而这些偏好通常没有共享的词汇表来表达。我们的工作目标是通过在搜索中启用以视觉为先的切入点，弥合灵感与发现之间的差距。
eBay技术博客进一步解释说，基于文本的搜索有时会导致结果变化过大，因此需要一种更视觉化的方法来精准锁定用户正在寻找的内容。
让我们用一个例子来说明这一点。一位用户拥有一个具有土耳其民族风格的客厅，正打算为其最近购买的黄褐色沙发购买靠垫。为了契合其个人风格，该用户以“土耳其装饰靠垫”作为初始搜索词，查看结果后，在此过程中识别出土耳其靠垫上使用的特定图案为“基利姆（kilim）”。
他们尝试使用各种文本查询组合来搜索这种靠垫，例如“橙色基利姆靠垫”、“橙色装饰基利姆靠垫”，甚至宽泛地搜索“基利姆靠垫”（结果见图1和图2），但这些查询并未在顶部结果中产生他们想要的结果。
尽管这些结果高度相关，并且与提供的查询文本匹配度最高，但由于并非所有库存都被展示出来，每个查询所匹配的项目结果差异显著，迫使用户反复查询，试图获得正确的查询文本组合。因此，文字无法唤起买家意图搜索的风格偏好。
在这种情况下，我们需要提供相关功能，通过邀请客户以更视觉上吸引人的方式浏览商品系列，帮助他们吸引热衷探索的客户，使他们能够精准锁定心仪的商品。
解决方案是一个“查看视觉相似商品”的功能，它利用图像识别和机器学习来增强浏览体验，目前正家具和家庭装饰类别中进行测试。
回顾“基里姆靠垫”的原始示例，用户现在可以通过单击“查看视觉相似商品”链接，浏览搜索结果并提供视觉提示以进行进一步探索。
这使得风格与偏好相似的庞大库存由用户自主选择掌控，帮助他们轻松识别目标商品，而无需提供文本形式的偏好描述。这使他们能够聚焦于在风格、美学、时尚趋势等方面紧密相关的特定商品集合，从而开启对未发掘库存的全新发现之旅。
该功能已在部分类别中启用，例如家具和家居装饰，在这些领域视觉搜索体验被证明是关键推动力；未来几个月内，其他类别及所有用户也将可用此功能。
近期，eBay 一直将搜索和浏览功能置于重要位置——许多用户在最近几个月经历了令人沮丧的搜索故障和问题；尽管上月进行了裁员，但 eBay 的招聘页面显示，他们正将解决搜索问题作为招聘工作的优先事项。
不幸的是，该平台的技术驱动型重塑进展缓慢，前景中并无真正令人兴奋的创新，且 eBay 在此方面仍远远落后于其他市场平台。
与此同时，Shopify 是最早加入 OpenAI 新 API 服务的公司之一，为其应用和网页体验带来了由 ChatGPT 驱动的购物助手。
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