Kompletny przewodnik po sztucznej inteligencji w marketingu cyfrowym: narzędzia, przykłady i przydatne wskazówki

Sztuczna inteligencja (AI) zmienia kształt wielu dziedzin, a marketing cyfrowy nie jest wyjątkiem. Dane IBM pokazują, że 35% firm wykorzystuje już sztuczną inteligencję w swojej firmie, a 42% dopiero ją odkrywa. Jeśli zastanawiasz się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w marketingu cyfrowym, trafiłeś dokładnie tam, gdzie powinieneś!

Oto kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc Ci w marketingu, wraz z przykładami z życia codziennego i praktycznymi wskazówkami, które możesz zastosować, aby zbliżyć się do odbiorców.

Spis treści

• Spersonalizowane rekomendacje treści
• Analityka predykcyjna dla punktacji leadów
• Dynamiczny marketing e-mailowy
• Chatboty do obsługi klienta
• Targetowanie behawioralne w reklamie
• Analiza semantyczna w celu optymalizacji treści
• Analiza słuchania i nastrojów w mediach społecznościowych
• Automatyczna optymalizacja kampanii
• Modelowanie predykcyjnej wartości życiowej klienta (CLV).
• Wyszukiwanie wizualne i rozpoznawanie obrazów

1. Spersonalizowane rekomendacje treści

Wyobraź sobie przeglądanie, podczas którego jesteś bombardowany treściami, które nie są dla Ciebie ani interesujące, ani istotne. W tak hałaśliwym cyfrowym labiryncie prawdopodobnie w ogóle przestałbyś przeglądać.

A teraz porównaj to ze scenariuszem, w którym każda treść, którą widzisz, wydaje się specjalnie dla Ciebie wybrana, odpowiadająca Twoim zainteresowaniom i preferencjom. Druga scena odzwierciedla siłę spersonalizowanych rekomendacji treści opartych na sztucznej inteligencji.

Dane Google mówią, że dziewięciu na dziesięciu marketerów przyznaje, że personalizacja odgrywa główną rolę w zwiększaniu rentowności biznesu. Sztuczna inteligencja znacznie ułatwiła personalizację dzięki zastosowaniu algorytmów analizujących zachowania użytkowników w celu dostarczania dostosowanych sugestii dotyczących treści.

Przykład z życia wzięty: spersonalizowane rekomendacje YouTube

YouTube wykorzystuje sztuczną inteligencję do oferowania spersonalizowanych rekomendacji treści. Platforma analizuje dane dotyczące interakcji każdego użytkownika, w tym oglądane filmy, czas oglądania, polubienia, antypatie i komentarze, a każde działanie przyczynia się do zbudowania profilu jego preferencji.

Przez ostatnie tygodnie oglądałem filmy o produktywności i pisaniu. Wyrobiłem sobie także nawyk puszczania muzyki jazzowej w tle, gdy pracuję.

Oto moje rekomendacje z YouTube, które otworzyłem w przeglądarce podczas pisania tego artykułu:

Te rekomendacje wzbudziły moje zainteresowanie i prawdopodobnie bym je obejrzał, gdybym nie był zbyt zajęty głęboką pracą. To tylko pokazuje, jak sztuczna inteligencja YouTube rozumie treść i kontekst filmów, pomagając mi w tworzeniu rekomendacji dostosowanych do moich potrzeb. Ponieważ rekomendacje są trafne, oglądam więcej filmów i spędzam dłużej na platformie.

Zastosowanie go w Twojej marce

Rozważ wykorzystanie narzędzi do personalizacji AI w swoim biznesie e-commerce. Na przykład narzędzie takie jak Intellimaze umożliwia witrynom wyświetlanie unikalnych odmian stron każdemu odwiedzającemu witrynę za pomocą sztucznej inteligencji, zwiększając w ten sposób współczynniki konwersji.

Dynamic Yield oferuje również spersonalizowane rekomendacje produktów przy użyciu algorytmu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć następny produkt, który najprawdopodobniej kliknie każdy odwiedzający.

2. Analityka predykcyjna dla lead scoringu

Punktacja leadów odnosi się do metodologii marketingowej stosowanej do oceniania potencjalnych klientów według skali reprezentującej postrzeganą wartość każdego potencjalnego klienta.

Strategia ta polega na przypisywaniu wartości liczbowych, wyników lub deskryptorów (takich jak gorąco, ciepło lub zimno). Tradycyjnie marketerzy ustalają określone kryteria punktacji leadów, takie jak:

• Informacje demograficzne
• Rozmiar firmy
• Stanowisko
• Poziom zaangażowania (np. wizyty w witrynie lub interakcje e-mailowe)
• Gdzie się znajdują w ścieżce marketingowej

Tymczasem analityka predykcyjna została zdefiniowana przez Harvard Business School jako „wykorzystanie danych do przewidywania przyszłych trendów i wydarzeń”.

Sztuczna inteligencja w marketingu cyfrowym umożliwia analizę predykcyjną w zakresie punktacji leadów poprzez wykorzystanie danych historycznych do prognozowania potencjalnych scenariuszy. W końcu sztuczna inteligencja potrafi integrować i analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, m.in.:

• Systemy CRM
• Media społecznościowe
• Interakcje ze stroną internetową i
• Zaangażowanie e-mailowe.

Ta kompleksowa analiza danych zapewnia pełniejszy obraz każdego potencjalnego klienta.

Przykład ze świata rzeczywistego: punktacja leadów Einsteina w Salesforce

Salesforce, oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami (CRM), umożliwia użytkownikom śledzenie potencjalnych klientów. W CRM każdy lead powstaje w momencie otrzymania nowych danych kontaktowych w swojej bazie danych.

Platforma wykorzystuje technologię zwaną Einstein Lead Scoring w celu kwalifikowania leadów. Ta funkcja wykorzystuje moc sztucznej inteligencji do oceny potencjalnych klientów pod kątem ustalonych przez użytkownika wzorców udanych konwersji.

Einstein Lead Scoring wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy historycznych leadów, identyfikując, które obecne leady są najbardziej podobne do poprzednich konwerterów. Na podstawie tych danych system przypisuje tym leadom ocenę na podstawie różnych informacji. Im wyższy wynik, tym więcej leadów ma wspólnego z byłymi klientami.

Ta funkcja umożliwia marketerom wyświetlanie bardziej szczegółowych spostrzeżeń i ustalanie priorytetów potencjalnych klientów na podstawie ich wyniku.

Zastosowanie go w Twojej marce

Rozważ użycie oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji, aby uzyskać analizy predykcyjne dotyczące oceny potencjalnych klientów. Nie tylko usprawni to działania marketingowe, ale także zwiększy ogólną skuteczność Twojej marki w angażowaniu potencjalnych klientów.

3. Dynamiczny marketing e-mailowy

Jak często otwierasz e-maile marketingowe w swojej skrzynce odbiorczej? Dane z Mailmunch pokazują, że średni współczynnik otwarć e-maili w różnych branżach wynosi 21,33% – to tylko dwie na dziesięć e-maili.

Bez wątpienia marketing e-mailowy może być trudny, jeśli nie masz doświadczenia, umiejętności i odpowiednich narzędzi. Na szczęście sztuczna inteligencja w marketingu pozwala firmom optymalizować kampanie, wykorzystując uczenie maszynowe do tworzenia właściwych komunikatów i wysyłania ich do właściwych odbiorców we właściwym czasie.

W kontekście kampanii e-mailowych sztuczna inteligencja w marketingu cyfrowym pozwala użytkownikom na:

• Analizuj skuteczność wcześniejszych wiadomości e-mail, aby stworzyć przyciągające uwagę tematy i określić optymalny czas wysyłki
• Zbiorcza analiza wiadomości e-mail zapewniająca cenny wgląd w ogólną skuteczność kampanii
• Inicjuj przepływ pracy e-mail automatycznie w oparciu o określone działania podejmowane przez odbiorców
• Usprawnij zarządzanie listami e-mailowymi, czyszcząc i organizując listy kontaktów
• Wygeneruj dostosowaną treść wiadomości e-mail, która będzie rezonować z grupą docelową
• Personalizuj treść e-maili, aby zaspokoić potrzeby różnych segmentów odbiorców

Przykład ze świata rzeczywistego: narzędzie marketingowe AI firmy MailChimp

Mailchimp wykorzystuje swojego asystenta rozwoju sztucznej inteligencji, Intuit Assist, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki klienci podchodzą do swoich kampanii e-mailowych.

Narzędzie pozwala użytkownikom automatyzować i optymalizować różne aspekty marketingu oraz umożliwia tworzenie spersonalizowanych treści na dużą skalę. Funkcje sztucznej inteligencji Mailchimp obejmują generowanie automatyzacji witania nowych kontaktów, odzyskiwania porzuconych koszyków i ponownego angażowania utraconych klientów.

Narzędzie wykorzystuje również sztuczną inteligencję do tworzenia e-maili dotyczących marki i tekstów marketingowych, a także oferuje możliwości projektowania niestandardowego oparte na sztucznej inteligencji, które są zgodne z estetyką marki.

Zastosowanie go w Twojej marce

Rozważ użycie narzędzi do marketingu e-mailowego opartych na sztucznej inteligencji, aby zoptymalizować swoje kampanie e-mailowe. Dzięki temu będziesz mógł wysyłać właściwe wiadomości we właściwym czasie, poprawiając współczynnik otwarć e-maili i współczynnik klikalności.

4. Chatboty do obsługi klienta

Chatboty istnieją już od jakiegoś czasu. Jeśli jednak chatboty nie zostaną odpowiednio skonfigurowane, ograniczone możliwości tradycyjnych chatbotów mogą wpędzić klientów w frustrującą pętlę.

Poznaj chatboty konwersacyjne AI – najnowszą rewolucję AI w marketingu cyfrowym i obsłudze klienta.

Tradycyjne chatboty, zwane także chatbotami opartymi na regułach, opierają się na z góry określonym zestawie reguł i odpowiedzi. Narzędzia te działają w oparciu o logikę „jeśli-to”, reagując na określone słowa kluczowe lub frazy zidentyfikowane we wpisie użytkownika.

Z drugiej strony konwersacyjne chatboty AI korzystają z technologii takich jak ML i przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Oznacza to, że mogą rozumieć, uczyć się i reagować na ludzki język w sposób bardziej zniuansowany i świadomy kontekstu.

Przykład ze świata rzeczywistego: Królewskie Holenderskie Linie Lotnicze KLM

Baza klientów KLM Royal Dutch Airlines obejmuje kontynenty. Słusznie wdraża wielojęzycznego chatbota opartego na sztucznej inteligencji na Facebooku Messenger, dostępnego 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Chatbot zarządza 15 000 rozmów społecznościowych tygodniowo w różnych językach.

Próbowałem rozmawiać z botem po hiszpańsku, który zrozumiał moje zapytanie i wykonał niezbędne czynności:

Dzięki lepszemu zrozumieniu zapytań w wielu językach boty te nie tylko zwiększają zaangażowanie klientów, ale także oszczędzają czas przedstawicieli obsługi klienta, umożliwiając im skupienie się na bardziej złożonych zadaniach.

Zastosowanie go w Twojej marce

Jeśli otrzymujesz wiele skomplikowanych zapytań, które mogą być trudne do obsługi w przypadku chatbotów opartych na regułach, rozważ skorzystanie z chatbotów AI, takich jak LiveHelpNow, Ada, Tidio i wielu innych.

5. Targetowanie behawioralne w reklamie

Zastosowanie sztucznej inteligencji w marketingu cyfrowym obejmuje również targetowanie behawioralne, które pozwala markom tworzyć wysoce ukierunkowane i spersonalizowane kampanie reklamowe.

Jeśli kiedykolwiek szukałeś plecaka w Internecie i natychmiast po tym w Twoich aplikacjach i przeglądarkach zaczęły pojawiać się reklamy plecaków, oznacza to, że znasz siłę kierowania behawioralnego.

Technika ta wykorzystuje dane zebrane na temat zachowań użytkownika podczas przeglądania Internetu, takie jak wyszukiwania, odwiedzane strony i sprawdzane produkty, aby wybrać reklamy, które mają być wyświetlane tej osobie.

Na przykład staram się być na bieżąco z najnowszymi informacjami ze sztucznej inteligencji i biznesu, a tak wyglądają sponsorowane reklamy na mojej stronie na Instagramie:

Przykład ze świata rzeczywistego: reklamy spersonalizowane na Facebooku

Facebook wykorzystuje technologię uczenia maszynowego do usprawnienia dostarczania spersonalizowanych reklam, tworząc wartość zarówno dla konsumentów, jak i firm.

Reklamodawcy definiują swoją grupę docelową za pomocą samoobsługowych narzędzi Facebooka, wykorzystując takie dane jak:

• Wiek
• Płeć
• Działania użytkownika na platformie
• Informacje niestandardowe, takie jak listy e-mailowe lub dane osób odwiedzających witrynę

( Źródło obrazu )

Reklamy kierowane do tych odbiorców biorą udział w aukcji. W tym procesie Facebook wykorzystuje technologię uczenia maszynowego do obliczenia całkowitego wyniku wartości każdej reklamy na podstawie jej stawki, szacowanego współczynnika akcji (prawdopodobieństwo, że użytkownik podejmie pożądane działanie) i Wyniku Jakości reklamy.

System ten gwarantuje, że wygra nie tylko licytant, który zaoferuje najwyższą cenę, ale także reklamy, które według przewidywań będą bardziej wciągające lub lepszej jakości, umożliwiając firmom każdej wielkości skuteczne dotarcie do pożądanych odbiorców.

Zastosowanie go w Twojej marce

Korzystaj z platform takich jak Facebook i Instagram, które oferują zaawansowane algorytmy ML, aby wskazywać reklamy użytkownikom na podstawie ich interakcji online. Może to poprawić trafność reklam i zwiększyć współczynniki konwersji.

6. Analiza semantyczna w optymalizacji treści

Załóżmy, że otrzymałeś zadanie stworzenia treści dla słowa kluczowego „rock”. Na jakim temacie skupisz się na swoich treściach?

Cóż, jest kilka dróg, które możesz wybrać. Po pierwsze, możesz tworzyć treści na temat muzyki rockowej i omawiać jej historię oraz głównych graczy w branży. Z drugiej strony możesz także napisać artykuł o stałych materiałach mineralnych, ich rodzajach i zastosowaniach.

Tak czy inaczej, ponieważ przede wszystkim nie znasz odpowiedniego kontekstu, połowa osób wyszukujących termin „rock” może uznać Twoje treści za nieistotne. Tu właśnie wchodzi w grę analiza semantyczna.

W kontekście sztucznej inteligencji w marketingu cyfrowym narzędzia analizy semantycznej pomagają zrozumieć kontekst i niuanse językowe w treści. Proces ten pozwala na tworzenie treści zgodnych z intencjami użytkownika i lepiej dostosowanych do algorytmów wyszukiwarek.

Przykład ze świata rzeczywistego: Google BERT

Google BERT (Bilateral Encoder Representations from Transformers) to oparta na sieci neuronowej technika przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Narzędzie to ma na celu uchwycenie kontekstu i niuansów wyszukiwanych haseł, umożliwiając wyszukiwarce dostarczanie trafniejszych wyników dla wyszukiwań użytkowników.

W przeciwieństwie do poprzednich modeli, które rozumiały tekst w sposób linearny (słowo po słowie w kolejności), BERT przetwarza słowa w odniesieniu do wszystkich pozostałych słów w zdaniu w sposób dwukierunkowy.

Zastosowanie go w Twojej marce

Korzystaj z narzędzi SEO opartych na sztucznej inteligencji, które oferują możliwości analizy semantycznej w celu identyfikacji nie tylko słów kluczowych, ale także powiązanych pojęć, terminów i pytań, którymi interesują się Twoi docelowi odbiorcy. Twórz treści, które dotyczą tych obszarów i skup się na dostarczaniu wartości i odpowiadaniu na zapytania w odpowiednim kontekście sposób.

7. Analiza słuchania i nastrojów w mediach społecznościowych

Monitorowanie nastrojów klientów zawsze było częścią dobrych praktyk marketingowych. Ale sztuczna inteligencja w marketingu przeniosła tę metodę na zupełnie nowy poziom.

Algorytmy umożliwiają obecnie przedsiębiorstwom lepsze zrozumienie nastrojów klientów i odbioru społecznego oraz identyfikację trendów w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja może analizować ogromne ilości danych z mediów społecznościowych, zapewniając użytkownikom praktyczny wgląd w preferencje i zachowania konsumentów.

Przykład z życia wzięty: analiza nastrojów w Airbnb

Airbnb wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, aby wyciągać ważne wnioski z opinii klientów. Korzystając z metod NLP, platforma może analizować tekst w recenzjach gości, aby uzyskać kompleksowy obraz nastrojów, upodobań i niechęci klientów oraz obszarów ich obaw.

To podejście oparte na sztucznej inteligencji pozwala Airbnb na rozszerzenie podstawowej analizy nastrojów i precyzyjne określenie możliwości ulepszeń.

Zastosowanie go w Twojej marce

Aby wykorzystać sztuczną inteligencję do analizy nastrojów i słuchania mediów społecznościowych, rozważ skorzystanie z platformy do zarządzania mediami społecznościowymi obsługującej sztuczną inteligencję.

Na przykład Hootsuite umożliwia użytkownikom dostęp do danych dotyczących takich statystyk, jak częstotliwość wzmianek i często używane słowa podczas wyszukiwania.

Analizowany jest kontekst emocjonalny rozmów dotyczących wyszukiwanych haseł, aby zrozumieć odbiór społeczny. Na przykład stale negatywne opinie na temat produktu należy przekazać zespołowi ds. rozwoju produktu.

Identyfikacja „najlepszych autorów” może również odkryć potencjalnych wpływowych lub krytyków zaangażowanych w wyszukiwane hasła, oferując możliwości współpracy lub zaangażowania.

8. Automatyczna optymalizacja kampanii

Jeśli chodzi o wdrażanie i monitorowanie kampanii, strategie oparte na sztucznej inteligencji pozwalają marketerom wyjść poza domysły.

Sztuczna inteligencja w marketingu cyfrowym może ułatwić ciągłe testowanie i dostosowywanie w czasie rzeczywistym, umożliwiając użytkownikom uzyskanie największego zwrotu z inwestycji (ROI).

Jak to działa? Dzięki sztucznej inteligencji możesz zautomatyzować przydzielanie wydatków na reklamy do najskuteczniejszych elementów i kanałów kreatywnych. Dzięki temu Twoje kampanie będą mogły być bardziej precyzyjnie targetowane, a Ty możesz cieszyć się większymi współczynnikami konwersji.

Przykład z życia codziennego: rozwiązania Google Ads w zakresie kampanii oparte na sztucznej inteligencji

Google Ads umożliwia użytkownikom korzystanie z technologii automatycznego określania stawek zwanych Inteligentnymi stawkami. Ta funkcja wykorzystuje ML do optymalizacji kampanii pod kątem konwersji lub wartości konwersji.

( Źródło obrazu )

Ponieważ wielu użytkowników Google Ads korzysta już z automatycznego określania stawek, uwaga skupia się teraz na holistycznej optymalizacji w wielu kanałach.

Celem tej technologii jest wyjście poza tradycyjne strategie jednokanałowe poprzez integrację ustalania stawek w sieci wyszukiwania, reklamowej, wideo i nie tylko, dostosowując się do złożonej podróży konsumenta obejmującej wiele kanałów.

Na przykład badanie zakupów świątecznych przeprowadzone przez Google/Ipsos w okresie od października 2021 r. do stycznia 2022 r. wykazało, że ponad połowa kupujących w USA podczas zakupów w ciągu dwóch dni korzystała z co najmniej pięciu kanałów, takich jak media społecznościowe i wideo.

Zastosowanie go w Twojej marce

Rozważ skorzystanie z automatycznego określania stawek przy następnym uruchomieniu kampanii na platformach reklamowych. Na przykład w Google Ads ponad 80% użytkowników zdecydowało się już na automatyczne określanie stawek, warto więc sprawdzić, czy sprawdzi się to również w przypadku Twojej marki.

Warto również sprawdzić, czy optymalizacja międzykanałowa może być dobrą strategią prowadzącą odbiorców przez ścieżkę, gdy codziennie korzystają z wielu platform.

9. Modelowanie predykcyjnej wartości życiowej klienta (CLV).

Wartość życiowa klienta (CLV) to wskaźnik, który szacuje całkowitą kwotę, jakiej firma może oczekiwać od klienta w trakcie relacji biznesowej.

Oto podstawowy wzór na tę metrykę:

CLV = średnia wartość sprzedaży x liczba powtarzających się transakcji x średni czas przechowywania

Załóżmy, że średnia wartość sprzedaży wynosi 100 dolarów, liczba powtarzających się transakcji w ciągu roku wynosi pięć, a klienci są zatrzymywani średnio przez trzy lata. Jeśli użyjemy powyższego wzoru (100 $ x 5 x 3), CLV wyniesie 1500 $.

Sztuczna inteligencja w marketingu cyfrowym umożliwia przedsiębiorstwom obliczanie tych wskaźników na dużą skalę bez konieczności wykonywania ręcznych obliczeń. Dzięki predykcyjnemu CLV użytkownicy mogą prognozować przyszłą wartość klientów, analizując ich przeszłe i obecne zachowania.

Przykład ze świata rzeczywistego: Microsoft Dynamics 365

Microsoft Dynamics 365, pakiet aplikacji do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) i zarządzania relacjami z klientami (CRM), wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania CLV poprzez agregację historii transakcji i działań klientów.

W ten sposób pozwala użytkownikom identyfikować klientów o dużej wartości i odpowiednio opracowywać strategie, segmentować klientów w oparciu o potencjalną wartość i podejmować jednolite decyzje dotyczące rozwoju produktu.

Dynamics 365 wykorzystuje system scoringowy do oceny wydajności modelu AI w identyfikowaniu klientów o dużej wartości. Te stopnie to:

• Klasa A – model AI dokładnie przewiduje co najmniej 5% więcej klientów o wysokiej wartości w porównaniu z modelem bazowym
• Ocena B – skuteczność modelu AI w przewidywaniu klientów o dużej wartości mieści się w granicach 0–5% z większą dokładnością niż model bazowy
• Klasa C – ten model sztucznej inteligencji dokładnie przewiduje mniejszą liczbę klientów o wysokiej wartości w porównaniu z modelem bazowym

Ten system ocen pozwala użytkownikom ocenić skuteczność ich predykcyjnych modeli CLV i zdecydować, czy przy podejmowaniu strategicznych decyzji opierać się na przewidywaniach modelu AI.

Zastosowanie go w Twojej marce

Rozważ wdrożenie rozwiązania AI w celu zintegrowania danych z modelami predykcyjnymi, które mogą prognozować CLV. Możesz następnie wykorzystać te spostrzeżenia, aby dostosować swoje działania marketingowe wobec klientów o dużej wartości i spersonalizować ich doświadczenia, oferując dostosowane nagrody.

10. Wyszukiwanie wizualne i rozpoznawanie obrazu

Czy kiedykolwiek korzystałeś z wyszukiwania obrazów, aby znaleźć przedmiot w Internecie? Jeśli odpowiedziałeś tak, wiesz, jak pomocna może być ta funkcja dla konsumentów.

W połączeniu z technologią sztucznej inteligencji, wyszukiwanie wizualne i rozpoznawanie obrazów pozwalają na bardziej efektywne zakupy. W końcu klienci musieliby jedynie przesłać zdjęcia produktów i automatycznie uzyskać odpowiednie wyniki.

Algorytmy mogą również analizować obrazy w celu identyfikacji kolorów, kształtów, wzorów i innych cech, dzięki czemu klienci łatwiej znajdą to, czego szukają.

Przykład ze świata rzeczywistego: Amazon Lens

Amazon Lens to dobry przykład technologii wyszukiwania wizualnego opartej na sztucznej inteligencji w sektorze e-commerce.

Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do narzędzia bezpośrednio za pośrednictwem aplikacji Amazon. Wystarczy wybrać funkcję Obiektyw na pasku wyszukiwania i przesłać istniejący obraz lub zrobić zdjęcie przedmiotu. Algorytmy rozpoznawania obrazu zidentyfikują następnie produkty pasujące do cech wizualnych przedmiotu na zdjęciu.

Na przykład zrobiłem zdjęcie mojej myszy komputerowej, a Amazon Lens uzyskał podobne wyniki:

Zastosowanie go w Twojej marce

Zintegruj funkcję wyszukiwania wizualnego ze swoją witryną e-commerce. Użytkownicy Shopify mogą na przykład wybierać spośród kilku aplikacji w sklepie z aplikacjami Shopify, które oferują tę możliwość. Rozsądnie byłoby również korzystać z platform e-commerce, które już korzystają z tej funkcji, takich jak Amazon i eBay.