上个月，我探讨了视觉搜索在电子商务领域的兴起。如今，许多大型零售商已在移动应用中提供该功能。这个假日季为我提供了测试这一能力的机会，以便深入了解视觉搜索的现状及其是否有助于提升转化率。然而，我遇到了不少问题。以下是我的观察结果。
电商视觉搜索的10个问题
1. 产品类型识别错误。视觉搜索功能常常在未确认或询问用户的情况下自行假设产品类型，且经常出错。例如，在Neiman Marcus移动应用中，我上传了下方毯子的照片，但搜索结果却显示了具有相似图案的衬衫。视觉搜索功能并未询问产品类型，而是错误地假设我对衬衫感兴趣。
当作者将一条毯子的照片上传至Neiman Marcus移动应用时，视觉搜索结果错误地显示了具有相似图案的衬衫（见下图）。
在Neiman Marcus移动应用中，当作者上传一张具有相似图案的毯子照片时，视觉搜索结果错误地显示了衬衫。
2. 频繁出现“未找到结果”提示。文本搜索已发展到即使没有完全匹配的结果，也会推荐相关或类似产品。但我在视觉搜索中并未获得此类体验。几家零售商似乎仅准备了有限的图片库用于搜索，因此我频繁遇到“未找到结果”的提示。
"未找到结果"的消息频繁出现，因为包括Neiman Marcus应用（如图所示）在内的几家零售商似乎为视觉搜索提供了有限的图片集。本可以通过显示推荐商品或畅销产品列表来避免这种情况，而不是展示带有错误信息的空白页面。
3. 搜索算法错误。对于部分零售商，其视觉搜索算法试图过于智能，试图在不依赖人工输入或确认的情况下生成准确结果。然而在我的测试中，该算法经常出错。例如，在下方的照片中，Nordstrom的算法通过展示其识别出的颜色、图案和产品类型来彰显其智能，但实际上颜色和产品信息均不正确，且系统未提供任何修正选项。
Nordstrom的这款视觉搜索算法试图识别颜色、图案和产品类型。然而，颜色和产品类型均识别错误，且没有提供修正选项。
4. 错误的图像质量报错。在某些情况下，视觉搜索将无法显示结果归咎于图像质量不佳，但实际上图像质量很高且非常清晰，在其他零售商的网站上却能正常生成结果。
用户在使用视觉搜索功能时，通过智能手机上传高质量图片后却收到“图像质量”错误提示，这令人沮丧，例如J.C. Penney的此例所示。
5. 家居用品搜索无效。视觉搜索在服装类商品上表现良好，但在搜索家居用品（如台灯或花瓶）时却失败。它无法一致地识别物体，且经常无法准确匹配照片中物体的颜色。
6. 使用应用时手机死机。多次尝试多家零售商的应用时，我的iPhone 6S Plus智能手机在尝试从零售商应用打开相机时发生死机。尽管应用已获得相机访问权限，但不知何故反复卡死，唯一的解决办法是重启手机。
7. 搜索速度缓慢。部分零售商的视觉搜索速度很慢。上传图片后，即使等待数分钟也未显示任何结果，最终不得不取消搜索。
8. 产品推荐与搜索商品不匹配。当我搜索服装或灯具时，这种情况经常发生。结果旁边显示的推荐内容与搜索无关。在下方的例子中，来自家得宝（Home Depot）的纳舒胶带（Nashua Tape）被与棉被和绗缝被一起推荐。
在Home Depot搜索服装或灯具时，视觉搜索推荐的相关性很差。在此示例中，Nashua Tape被与寝具和被子一起推荐。
9. 颜色匹配功能不起作用。几家零售商的视觉搜索忽略了颜色因素。搜索结果虽然匹配了产品类型，但不匹配颜色。例如，在尼曼·马库斯（Neiman Marcus）移动应用上搜索白色毛巾时，我得到了以下结果。
在Neiman Marcus移动应用中搜索白色毛巾时，视觉搜索确实返回了正确类型的产品——毛巾。但大多数毛巾的颜色是棕色或蓝色，而非白色。
10. 缺乏全渠道整合。视觉搜索非常适合全渠道使用场景。购物者可以拍摄产品照片，通过实体零售商的应用程序找到匹配的产品，然后到实体店取货。不幸的是，在我测试过的拥有实体店的零售商中，没有一家尝试引导我去实体店以获取搜索结果中的产品。这是一个错失增收的机会，因为根据产品可用性和客户proximity整合实体店位置，可以增加成交的可能性。
如果您有关于视觉搜索的观点或经验，欢迎分享。