5月底，Google宣布推出服裝款式視覺搜索系統(tǒng)Style Match，運用Google Lens對服飾相關的照片進行圖像識別并搜索出網(wǎng)絡上可供購買的相似款型。

例如，如果在街上看到一款設計不錯的裙子，那么只需要拍一張照片，Style Match就可以幫助你在網(wǎng)上找到相似款式的裙子，并能幫助你比較價格。

Style Match目前可直接在Google Pixel和其他安卓手機上運行，iOS系統(tǒng)用戶需通過Google Photos來運用系統(tǒng)。

Google Lens可以識別名人明星等圖像，當攝像頭對準某個人像時，它可以識別人物身上像襯衫、牛仔褲這樣的單品。

隨著Instagram等社交平臺的興起，越來越多的人會在網(wǎng)絡平臺上關注明星或者網(wǎng)紅、時尚博主的穿著打扮，并熱衷于購買相似的款式。

Style Match無疑解決了人們的需求，用戶可以從Instagram導入圖片，系統(tǒng)就能幫助你搜索到相似的樣式、風格、顏色以及面料的時尚單品。

但是Google Lens也可能在識別上出現(xiàn)一些偏差，人物不同的姿態(tài)可能會造成服飾在平面視覺上的扭曲，從而影響系統(tǒng)對服裝款式的識別偏差。另外，按照相似度進行排序的設計可能會令搜索到的單品產生巨大的價格差異。

一件價值2251美元的Rick Owens外套可能出現(xiàn)在一件價值17.63美元的沃爾瑪產品旁邊，這可能導致相對混亂的消費體驗，用戶無法對品牌需求進行細分。

ASOS作為一家大型時尚電商也在安卓和iOS平臺推出了這類視覺搜索工具，目前ASOS擁有將近85000件產品可供搜索，并且將每星期增加5000新產品。

據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，ASOS 70% 的英國銷售額來自于手機端。ASOS目前擁有一個900人的技術團隊，運用機器學習和數(shù)據(jù)科學來提高用戶轉化率，了解客戶偏好并推薦他們想要的產品。

設計師會為服裝答上顏色、樣式、風格等標簽，當用戶導入圖片時，就會對這些元素進行深入分析，并匹配出標簽相同的產品。另外，ASOS在推出視覺搜索功能的同時，也提供屏幕截圖和分享功能，鼓勵消費者在社交媒體上分享產品。

總的來說，Google Lens的服裝款式視覺搜索系統(tǒng)可以清晰地識別單品的款式，以圖搜物的功能極大地便利了顧客搜索相似款的需求，人們不再需要輸入一長串的產品描述來找到自己需要的單品。

隨著Instagram等社交平臺的廣泛運用，人們對即時搜索、即使消費的需求日益增加，視覺搜索已然成為了時尚產業(yè)的一個新風潮。

線上搜索是挖掘客戶需求的第一步，也是消費者與零售商互動的開端，良好的搜索功能是提高客戶忠誠度的有效途徑。

視覺搜索技術將推動以視覺感受驅動的消費需求，簡化顧客尋找商品的過程，使顧客獲得更便捷的購物體驗，故而這項技術值得各大時尚電商學習推廣。

然而，視覺搜索也只是簡化搜索過程中的一個環(huán)節(jié)，如何為顧客細分品牌、價格等其他產品門類，更精準地推薦顧客偏好的產品，仍然是各大時尚電商需要思考的命題。