玛丽亚·马利宁（Maria Malinina），资深互联网营销专家，Mall'ER Try-On 营销自动化工作室人工智能产品开发部电子商务方向负责人
在当今社交媒体、杂志、电影、广告及日常生活中，商品与品牌种类极其丰富。消费者往往不清楚或记不住想买商品的准确名称，但几乎总能描述出其外观。视觉搜索和虚拟试穿等功能正是为解决这一难题而生：将非结构化的视觉需求转化为可衡量的购买路径——从上传照片到完成下单。
这对于服装、配饰、珠宝、家具、装饰品、汽车配件等利基品类尤为关键，因为在这些领域，传统文本搜索往往无能为力。
为什么视觉搜索如今变得尤为重要
购物体验正日益以视觉为主导：高达62%–70%的用户承认，商品图片对购买决策的影响远大于文字描述。在移动端环境下，用户更倾向于直接发送照片，而非费力输入“黑色纹理面料宽驳头Oversize西装外套”等复杂查询词。越来越多的店主会在客服渠道收到顾客发来的照片询问：“你们有这款吗？”
对零售业而言，这不仅是体验升级，更是增长驱动力。研究表明，使用图片搜索的用户转化率提升了20%–30%甚至更多，这得益于更精准的查询与结果匹配。
利基品类（如珠宝、服装、鞋履、家居装饰、汽车配件等）因缺乏统一的商品描述标准，文本搜索常出现无结果的情况。消费者厌倦了构思文本关键词，转而流向提供视觉搜索功能的平台。
引入视觉搜索和虚拟试穿功能可带来以下持续性积极效果：
- 通过将部分场景转化为用户自助服务，减少与商品搜索挑选相关的客服咨询量；
- 平均退货率降低20%–30%，在“先买后付”在线场景中，退货率可降低40%–60%，尤其在时尚服饰、鞋履、眼镜和化妆品领域效果显著；
- 通过相似推荐和试穿互动机制，提升页面浏览深度和用户停留时间。
如何处理“非直观”查询的搜索
从技术角度看，视觉搜索基于计算机视觉和专门训练的神经网络，这些模型已在数百万张商品图像上完成训练。用户上传照片后，系统提取形状、纹理、颜色、材质等特征，并在目录中进行检索。
通常适用于图片搜索的品类包括：
- 服装、鞋履、包袋及配饰、帽子、眼镜、化妆品；
- 首饰和仿饰；
- 家具、装饰品、室内元素、挂画、餐具、纪念品；
- 汽车零部件和车身部件；
- 家用电器和电子产品的个别部件、小工具；
- 文具、体育用品；
- 膳食补充剂、药品、食品和日用化学品；
- 宠物用品、园艺和花园用品。
人工智能在此解决了消费者的核心痛点：针对稀有型号、缺乏标准化描述或模糊查询（如“像这张照片里的吊灯”、“这种风格的柜门把手”、“与照片中相同的造型”等），实现精准匹配。
视觉搜索在哪些场景下效果最佳
不同品类用户对视觉搜索的期望各异，需根据上下文调整用户体验和模型：
- 时尚与配饰：风格、剪裁、颜色和合身度至关重要。有助于找到“博主同款”或“灵感照片同款”替代品。
- 珠宝与手表：细节和比例是关键。有助于根据设计而非仅凭材质挑选替代品。
- 家具与室内装饰：尺寸、形状、风格和色彩搭配是核心参数。结合房间虚拟摆放功能，能显著提升转化率并降低选错风险。
- 汽车零部件与技术设备：重点在于形状和型号匹配。无需知晓货号或精确索引即可搜索，直接影响利基品类销售收入。
虚拟试穿：视觉搜索的增强器
虚拟试穿（VTO）是视觉搜索的自然延伸：用户不仅能找到相似商品，还能立即预览“上身”或“摆放”效果。
研究和案例表明：
- 在商品详情页添加虚拟试穿功能后，转化率可提升高达30%；
- 参与度（互动次数和页面停留时间）可增长高达200%；
- 退货率平均降低20%–30%，在“先试后买”模式下可降低40%–60%。
对于服装、鞋履、眼镜、化妆品、家居内饰等主观选择因素强的品类，这是建立信任的关键。用户基于数字化“个人体验”做出决策。数据显示，引入眼镜和服装虚拟试穿组件后，该功能吸引了网站80%访客的关注。
基于心理类型的搜索：个性化下一步
进阶方案是将视觉搜索与基于心理类型和风格的个性化相结合。这不仅寻找“相似商品”，更判断其是否符合特定买家的生活方式和审美。
基于心理类型的搜索解决以下问题：
- 在情感化且依赖情境选择的品类中保持用户注意力；
- 超越基础筛选条件（价格和颜色），提高推荐相关性；
- 通过符合风格的“逻辑搭配”组合，增加交叉销售（cross-sell）和向上销售（up-sell）概率。
“照片搜索+虚拟试穿+心理类型”的组合形成了个性化零售新标准：网站不再只是目录，而是成为视觉风格助手和在线销售员。
小部件（Widgets）：快速集成，替代自主研发
现代解决方案多以小部件形式实现，包括视觉搜索、虚拟试穿及基于心理类型/风格的搜索小部件。其对电商平台的主要优势如下：
- 快速集成：采用JS小部件+目录API/连接器模式，试点可在3–5天内完成，无需多年内部开发。同时支持根据业务需求和细分领域进行定制扩展。
- 无需昂贵复杂的开发：机器学习、模型训练、索引构建、服务器部署及维护均由服务商处理，商家只需关注前端集成和业务逻辑。
- 核心指标增长：行业数据显示，视觉搜索和虚拟试穿可使转化率提升20%–30%，通过游戏化和深度浏览增加用户停留时间，退货率降低20%–40%。
- “哇”效应与公关潜力：AI小工具的发布易成为媒体热点，提升品牌曝光度，凭借差异化表现使零售商脱颖而出。
此类小部件如同“现成的创新层”，既提升用户体验、带来可衡量的转化增长，又创造媒体话题，无需零售商从零构建AI平台。这一趋势在电商领域正迅速升温。
大型市场参与者已持续数年积极测试并部署相关工具，有效缩短了客户决策路径，提升了转化率及匹配精准度。然而，许多零售商仍推迟采用此类技术，可能错失良机，只能旁观竞争对手凭借先发优势占据新细分市场有利地位。
玛丽亚·马利宁娜，
资深互联网营销专家，
Mall'ER Try-On自动化营销工作室AI产品发展部电商业务负责人。
为New Retail撰写