智能时代，图像检索技术在美团APP中的应用分析

时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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智能时代下，海量的信息充斥着我们的周围，我们有更多的信息可以利用。因此就需要探索能够利用更多商家店铺信息，辅助用户产生更快、更准确的购买行为的交互方式。本文主要讲讲关于图像检索技术在美团APP中的应用。

一、美团用户购买行为现状分析

美团的用户群广泛、数量巨大，用户虽然有着不同的年龄、职业、性别等属性，但是其在美团的行为却存在很多共性和差异。

年龄、职业、性别等属性虽然重要，但是行为上的共性和差异才是关键，因为行为的共性和差异是指导我们对产品进行基本功能设计的根本。

根据用户在美团上购买行为的有无目的性以及其所表现的行为，将美团用户划分为以下几类：

用户的目的性不同，其所面对的主要问题就不同，这就导致其表现出的行为的不同。不同的行为用户在美团上所表现出的不同行为如下：

不同行为的用户，其所处于的时间和空间就会有不同的差别，因此产品就需要相对应的功能来满足不同行为下的用户的需求。

针对用户的随便看看行为，美团推出“大众点评”、“猜你喜欢”等推荐功能，以满足这类用户随便看看的需求，而在对有明确目的的用户的需求满足上。

笔者认为：其还有进一步提升空间，故本文主要对有明确目的的用户进行行为分析。

有明确目的用户，因行为发生的空间和时间的不同，其借助美团的表现形式也有所不同。提前性购买和即时性购买的主要区别在于用户产生购买行为是否发生在商家店铺附近（约10米以内）。

我们先来具体看下这两种购买环节中的具体表现行为，然后借助其在美团上的交互流程进行具体分析。

（1）提前性购买行为

在提前性购买环节中，用户提前了解商家信息、产生购买行为，进而前往目标商家进行消费。

（2）即时性购买行为

在即时性购买环节中，用户在商圈逛街时产生消费想法，进而产生即时的购买行为。

根据笔者的体验，这两种行为在美团上的交互过程是相同的，美团使用如下的交互方式来满足这两类用户的需求：

在即时性购买环节中，用户已处于商家店铺附近，此时可以获得的舆情调研哪家好商家信息，相比提前性购买环节获得的信息更多（地理信息、商家店铺信息等），因此美团就可以利用这些信息使用与提前购买环节中不一样的交互方式，让用户使用更少的操作流程，实现更快、更准确的检索，查询到用户所需要商家信息。

而通过上面的分析，我们可以看到：不管是提前性购买还是即时性购买，用户在美团点评上的操作流程是一样的，美团点评并没有充分利用商家的店铺信息，这样无疑隐性的增加了用户的操作成本，降低了用户的体验。

智能时代下，产品设计的目的无疑是要利用海量的数据信息，结合智能技术，减少用户的决策过程，让用户更快、更准确的获得所需要的信息。

在满足即时性购买用户的需求时，同时又能够结合商家信息，目前已有的方式是借助二维码以及地理信息，人们通过手机获取商家信息和服务时，需要找到方块状的二维码并扫描，或者进行基于地理位置的关键字查询。

相比于关键字查询，二维码利用了更多的商家店铺信息，可以实现更快的查询，但是真实场景中商家并没有醒目的二维码供用户进行扫描。因此用户就需要先找到二维码，完成扫描，才能进一步完成购买行为。

此外，二维码一旦被篡改（除非借助读写器，否则肉眼难以察觉），还会带来一系列的信息安全问题。

可见，在满足即时性购买用户的需求时，目前已有的方式还有很大的改善空间。

智能时代下，海量的信息充斥着我们的周围，我们有更多的信息可以利用，因此就需要探索能够利用更多商家店铺信息，辅助用户产生更快、更准确的购买行为的交互方式。

招牌是商家品牌最好的展示区，也是最好的信息世界入口。通过手机摄像头识别招牌，从而检索出特定商家，简便、自然，比起二维码或者定位，扫招牌的交互方式更加人性化。

消费者在逛街时，拿出手机，扫一扫感兴趣的商家的招牌，就可以获得商家的线上信息和服务，利于用户更方便、更快捷的产生购买行为。

这种方式在美团上的交互过程如下：

根据上述分析，在满足即时性购买用户的需求时，采用图像检索技术的交互方式利用商家店铺的招牌信息，辅助用户更快、更准确的检索出所需要的商家信息。

与美团现有的方式相比，这种方式更加充分的利用了商家的店铺信息，减少了用户到决策结果之间的操作流程（由原先的3步减少到2步），同时还可以有效避免二维码扫描带来的信息安全问题。

利用图像检索技术，融合现代商业与信息世界，在美团上实现“招牌扫描”的功能，可以实现更自然的交互，为线下商业提供更佳的互动体验，让O2O成为真正的数字O2O。

基于文字/语音的关键字查询，或者二维码扫描的最终目的，都是为了辅助用户更快、更准确的查询到所需要的商家信息，减少用户与购买行为之间的操作流程。

而用户对检索功能的需求无非是其所表现出来的准确性和快速性，而在人工智能下，美团现有的资源可以很容易的满足用户这一需求。

室内或室外的环境给招牌扫描带来的挑战无非是光照、遮挡、模糊、角度等因素，而美团点评已拥有商家海量的图像数据信息，利用深度学习技术可以实现对商家招牌信息更深层次特征的描述，从而可以有效避免上述问题带来的困扰。

借助用户地理信息，可以准确定位特定位置的商家，结合提取的深度图像特征，实现高准确率的检索查询。

美团云强大的计算服务，可以在离线/在线搜索查询时提供加速服务。查询特征匹配时，加入地理位置这一先验知识，进行同一区域内的特征相似度计算，既提高准确率也加快检索速度。

深度HASH编码，可以在不失准确率的前提下提升检索速度，有利于在手机端的部署。

消费者在商家招牌前，正在用手机扫招牌，这是商家与消费者互动的最好时机。这时，可以和商家进行合作，叠加主动的增强/虚拟现实画面，展开一系列的营销活动，让互动更有趣、更精彩。

本文由 @will 于。，。