亚马逊Scout全新购物体验背后，视觉搜索和AI力量

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作为全球电商公司之一，亚马逊始终坚持用技术开辟疆土。从人工智能到机器学习，从虚拟展示到视觉购物，亚马逊正试图通过技术打造全新的购物体验。

以 2018 年 9 月亚马逊推出的视觉购物工具 Scout 为例，其旨在帮助那些消费者直观地了解想要购买的品类。那么在这场技术革新购物体验的历程中，Scout 如何帮助亚马逊站稳脚跟且进一步优化客户体验呢？

什么是亚马逊 Scout？

Scout 工具结合了图像技术、点赞应用和机器学习。客户将以类似 Pinterest 的方式浏览商品图片，而 Scout 则会根据消费者对商品图片的喜好来个性化推荐包括家具和女鞋在内的一系列商品。

Scout 目前可推荐家庭家具，厨房和餐饮产品，女鞋，家庭装饰，庭院家具，照明和床上用品。据了解，服装和手袋等商品的类别也将会越来越多。

“这是一种新的购物方式，可以让顾客浏览数以百万计的商品，并根据视觉属性快速调整选择。亚马逊利用其强大的图片库，提取数千种视觉属性，向客户展示各种商品，以便他们可以选择自己的喜好。这种创新的购物体验是由机器学习所驱动的。最后通过让人期待而完美的图像推送形式，为用户带来有趣的个性化商品搜索体验——只需几次点击，消费者就可以找到满意的商品。”亚马逊发言人如是说。

为何推出 Scout？

Scout 旨在使亚马逊的浏览体验更加个性化。截至 2018 年 1 月，亚马逊在其网站上列出了超过 5.6 亿种产品，且这一数字在过去一年中不断增长。与此同时庞大的产品目录引起了消费者反感，虽然亚马逊是一个很好的购物平台，但如果客户无法确切得知想要购买的产品，那么浏览体验还有很多不足之处。眼花缭乱的产品可能导致浏览体验耗时过久令人沮丧。

Scout 如何改善亚马逊产品过多的负面效应？

该工具会向消费者展示他们所选类别中的各种产品，然后由消费者表示喜好。

当消费者对每一个产品表示喜好时，该工具就会使用机器学习来分析客户输入的内容进行数据运算，然后根据他们的选择自动显示新产小红书kol种草品。这一过程为客户提供了精准产品供给，而不是仅仅通过搜索“浴室镜子”就产生超过 5000 个结果。

Scout 的原理就是通过客户数据输入来匹配更符合客户兴趣取向的产品。该服务目前在家具和家居装饰等高度可视化的类别中提供，亚马逊表示包括手提包和服装在内的更多类别即将推出该工具的配套服务。

Scout 还允许购物者通过各种选项进行过滤，包括价格、颜色、款式、面料、材质、平均评级得分以及相关产品是否符合 Prime 标准等。对于亚马逊来说，Scout 代表了传统搜索和在线购物的进步，同时也帮助其收集了更多有关消费者行为习惯和购物偏好的数据信息。

Scout 专注于解决两个难题——“我不知道我想要什么，但当我看到它时就会知道”和“我知道我想要什么，但我不知道它叫什么”。借用亚马逊发言人的观点，Scout 的推出是亚马逊试图让客户免于用文字来描述高度视觉类的产品。AI 技术加上 Pinterest 风格的视觉输入，客户可以完全无文本地浏览亚马逊的产品，而这与亚马逊的 Echo 家居语音设备形成鲜明对比，后者允许消费者只使用语音形式进行购物。

AI 搜索力量的崛起

Scout 只是亚马逊一项利用人工智能和机器学习来提供精准个性化购物体验的尝试。但其代表着 AI 力量在购物搜索中的崛起。

与此同时，视觉搜索作为类似概念正在被更加广泛地推广。消费者只需捕捉并上传图片，然后人工智能就可以在客户一键点击后提供多个网站和零售商，以供用户购买。

Google Lens 就是典型的视觉购物工具，其几乎支持所有物品的识别，包括衣服、鞋子、家具、家居装饰。用户只需拍摄产品图片，然后就可以通过谷歌购物找到该产品并购买。

与亚马逊的 Scout 一样，这是一种无需消费者多次输入关键词来寻找理想产品的尝试。此外在推出 Sco危机公关处理技巧ut 的同期，亚马逊还在 Snapchat 发起了类似的视觉搜索测试。

此外 Pinterest 的 Shop the Look 功能则支持用户选择固定图像的某些部分来查找类似产品，而其镜头功能使用 AI 技术和 Pinterest 应用的相机来搜索视觉上相似的 Pin。

而 Google Lens 的成功证明了视觉搜索不仅仅只是在在线零售行业崭露头角，其已经风靡了当代的消费者：2017 年 2 月至 2018 年期间，Lens 搜索量同比增长 140％。

从亚马逊 Scout 到 Google 再到 Pinterest 等，视觉搜索和人工智能正在变得越来越普遍，并以全新的购物形式影响着在线零售生态的未来走向。从卖家角度而言，为了在这场技术风暴中占有一席之地甚至扩大盈利，务必要确保产品照片的质量和美观程度，紧跟视觉购物的潮流。