Já viu um móvel na história do Instagram de um amigo ou um casaco giro em alguém na rua e pensou: "Eu preciso disso"? O seu próximo passo é provavelmente pegar no telemóvel, mas o que é que se escreve na barra de pesquisa? "Poltrona castanha de estilo moderno de meados do século com pernas de madeira"? "Casaco de ganga preto ligeiramente oversized"? É desajeitado, e os resultados são geralmente completamente aleatórios.
É exatamente este o problema que a IA de pesquisa visual foi criada para resolver, e está a mudar completamente a forma como encontramos coisas e nos conectamos com as marcas online. É bastante simples: tecnologia que permite pesquisar com uma imagem em vez de palavras. Este guia irá explicar-lhe o que é a IA de pesquisa visual, como os grandes nomes a estão a usar, onde muitas vezes falha, e como pode construir uma estratégia mais inteligente que abranja toda a jornada do cliente, desde o primeiro momento "Eu quero isso" até obter ajuda após a compra.
O que é a IA de pesquisa visual?
Na sua essência, a IA de pesquisa visual utiliza inteligência artificial, especificamente tecnologias como visão computacional e aprendizagem automática, para perceber o que está numa imagem. Em vez de se atrapalhar para encontrar as palavras-chave certas, pode simplesmente usar uma imagem para encontrar o que procura. Fecha a lacuna entre ver algo de que gosta e conseguir encontrá-lo.
Aqui está uma explicação simples de como funciona:
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Carrega uma imagem: Tira uma foto ou usa uma captura de ecrã do item que quer encontrar.
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A IA começa a trabalhar: Modelos de IA inteligentes analisam a imagem, identificando os objetos principais e as suas características, como cor, padrão, forma e até textura.
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O sistema encontra uma correspondência: Em seguida, procura numa base de dados, como o catálogo de produtos de uma empresa, para encontrar itens com as mesmas características visuais ou muito semelhantes.
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Recebe resultados relevantes: Em segundos, está a ver uma lista de produtos que são uma correspondência visual para o que queria.
Isto é um grande avanço em relação a uma pesquisa de Imagens do Google padrão, que geralmente se baseia apenas no texto em redor de uma imagem, como o nome do ficheiro ou o texto alternativo, para adivinhar o que é. A pesquisa visual compreende os píxeis e o conteúdo dentro da própria imagem, o que a torna muito mais poderosa e precisa para encontrar coisas específicas.
Como a IA de pesquisa visual é aplicada hoje em dia
A pesquisa visual não é um conceito distante; já está aqui e a ser usada de formas bastante interessantes. O local mais óbvio onde a verá é no e-commerce, mas o seu potencial vai muito além das compras.
Como a pesquisa visual melhora a descoberta de produtos no e-commerce
Os retalhistas online foram os primeiros a abraçar verdadeiramente a pesquisa visual, e faz sentido. Elimina grande parte do atrito nas compras e faz com que encontrar produtos pareça uma experiência mais natural e pessoal.
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"Compre o look": Vê uma foto de um influenciador ou de uma sala perfeitamente decorada e quer obter o mesmo estilo. Com a pesquisa visual, pode carregar a imagem, e a IA pode identificar itens individuais, o candeeiro, o tapete, a mesa de apoio, e mostrar-lhe produtos semelhantes que pode comprar imediatamente.
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Encontrar itens semelhantes: Digamos que encontrou um par de sapatos de que gosta, mas não são exatamente o que procura. Talvez os queira noutra cor ou num estilo ligeiramente diferente. A pesquisa visual permite-lhe usar essa imagem de produto para obter instantaneamente uma lista de opções visualmente semelhantes.
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Filtragem baseada em imagem: Em vez de marcar uma série de caixas para "azul", "algodão" e "decote em V", pode usar uma imagem para guiar a sua pesquisa. É uma forma mais intuitiva de restringir as suas opções com base naquilo de que realmente gosta visualmente, não apenas numa lista de atributos.
A próxima grande novidade: IA de pesquisa visual no apoio ao cliente
A jornada do cliente não termina assim que clicam em "comprar". O que acontece quando o produto chega e eles têm uma pergunta, ou pior, um problema? É aqui que a maioria das ferramentas de pesquisa visual falham redondamente, mas é também onde a tecnologia poderia ser incrivelmente útil.
Pense nestas situações:
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Identificar produtos para obter ajuda: Um cliente precisa de acionar a garantia de uma máquina de café que comprou há dois anos. Em vez de ter de procurar um número de modelo, poderia simplesmente enviar uma foto. O sistema de apoio poderia identificar instantaneamente o produto e aceder ao seu histórico de compras.
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Resolver problemas complicados: Um cliente está a tentar montar um móvel e uma peça parte-se. Tentar descrever qual o parafuso ou suporte específico que falhou é uma grande dor de cabeça. Com a pesquisa visual, ele poderia enviar uma foto da peça partida, e um agente de IA poderia compreender imediatamente o problema, verificar se há peças de substituição no seu inventário do Shopify e dar início a uma solução. O mesmo se aplica a software, uma captura de ecrã de uma mensagem de erro é muito mais rápida do que tentar escrevê-la.
O problema é que isto quase nunca acontece. A maioria das empresas tem uma ferramenta de IA de pesquisa visual para a descoberta e um sistema para apoio totalmente separado. Toda essa informação visual útil recolhida durante a venda perde-se, e o cliente tem de começar do zero. É uma experiência desajeitada e frustrante para todos.
O panorama da IA de pesquisa visual: Plataformas e limitações
O mercado da pesquisa visual está praticamente dividido entre plataformas gigantes que fazem tudo e ferramentas mais pequenas e especializadas. Ambas têm os seus pontos fortes, mas também partilham um problema comum: criam experiências desconectadas para o cliente.
Os gigantes da tecnologia da pesquisa visual (Google, Amazon, Microsoft)
Plataformas como o Google Lens, Amazon Rekognition e Azure AI Vision são incrivelmente poderosas. Foram treinadas com milhares de milhões de imagens e conseguem identificar quase tudo o que lhes mostrar.
A sua maior limitação, no entanto, é que não estão prontas a usar. São tecnologias em bruto, geralmente oferecidas como APIs, o que significa que precisa de uma equipa de desenvolvedores e de uma boa quantidade de trabalho de engenharia para as integrar no seu site ou sistema de apoio. São generalistas, por isso não compreendem as especificidades dos seus produtos, as suas políticas de devolução ou os problemas comuns dos seus clientes sem muito desenvolvimento personalizado.
Ferramentas especializadas de pesquisa visual para e-commerce
No outro extremo do espectro, tem ferramentas como Syte e ViSenze, que são construídas especificamente para o retalho. São fantásticas na descoberta de produtos e fazem um ótimo trabalho a ajudar as lojas online a aumentar as suas taxas de conversão, facilitando aos compradores a tarefa de encontrar e comprar coisas.
Mas essa especialização é também a sua fraqueza. Estas ferramentas ficam muitas vezes presas na sua própria bolha, focadas apenas no catálogo de produtos e na jornada antes da compra. No segundo em que um cliente precisa de ajuda com uma encomenda, essa experiência visual fluida desaparece. A conversa não transita para os canais de apoio pós-compra como o Zendesk ou o Freshdesk. O cliente volta à estaca zero, a tentar explicar o seu problema com palavras.
Porque é que uma abordagem unificada é melhor
O panorama atual é completamente fragmentado. Tem plataformas poderosas mas complexas, que são caras de configurar, e tem ferramentas eficazes mas isoladas, que resolvem apenas uma parte do puzzle. Nenhuma delas oferece uma jornada do cliente de ponta a ponta que utilize informações visuais desde a descoberta até ao apoio.
É aqui que ter uma plataforma de IA integrada faz realmente a diferença. Em vez de descartar as ferramentas que já utiliza ou contratar uma equipa de desenvolvimento para um projeto de meses, precisa de uma solução que funcione com os sistemas que já possui.
| Característica | Gigantes da Tecnologia (ex: Google Vision AI) | Ferramentas de E-commerce (ex: Syte) | Uma Plataforma de IA Integrada |
|---|---|---|---|
| Principal Caso de Uso | Reconhecimento Geral de Imagens | Descoberta de Produtos e Vendas | Apoio ao Cliente de Ponta a Ponta |
| Esforço de Configuração | Alto (Requer Desenvolvedores) | Médio (Integração de Plataforma) | Baixo (Self-Service, Minutos) |
| Integração de Fluxo de Trabalho | Requer trabalho de API personalizado | Isolado no site de e-commerce | Nativo do Helpdesk (Zendesk, etc.) |
| Fontes de Conhecimento | N/A | Apenas Catálogo de Produtos | Unifica Todas as Fontes (Documentos, Tickets, Shopify) |
| Ideal Para | Construir aplicações de visão personalizadas | Aumentar as vendas online | Automatizar o apoio e unificar a CX |
Como implementar uma estratégia de pesquisa visual mais inteligente
A melhor estratégia é aquela que conecta o "o que é isto?" da descoberta com o "como é que eu resolvo isto?" do apoio. Trata-se de criar uma única conversa contínua com o seu cliente, onde esse contexto visual nunca se perde.
É exatamente para isso que uma plataforma de apoio com IA como a eesel AI foi concebida. Funciona dentro das suas ferramentas existentes, não tenta substituí-las. Eis como esta abordagem preenche as lacunas que outras soluções deixam abertas:
- Comece a funcionar em minutos, não em meses: Esqueça os longos ciclos de vendas e as demonstrações obrigatórias. Com a eesel AI, pode começar completamente por sua conta. Oferece integrações com um clique com helpdesks como Zendesk, Freshdesk e Intercom, para que possa estar a funcionar em questão de minutos. Este modelo self-service é uma grande mudança em relação ao pesado trabalho de desenvolvimento exigido pelas grandes plataformas tecnológicas.
Uma visão das integrações com um clique da eesel AI, que são fundamentais para implementar rapidamente uma estratégia de IA de pesquisa visual mais inteligente.- Unifique o seu conhecimento, instantaneamente: Esta é a parte mais importante. A eesel AI não olha apenas para o seu catálogo de produtos. Conecta-se a todas as suas fontes de conhecimento para construir uma imagem completa. Aprende com os seus tickets de apoio anteriores, wikis internos no Confluence, documentos de procedimentos no Google Docs e os seus dados de produtos no Shopify. Isto significa que, quando um cliente envia uma imagem de um problema, a IA tem o contexto completo, os passos de resolução de problemas, informações de garantia, números de peças de substituição, para ajudar a resolver o problema no momento.
Este infográfico demonstra como uma plataforma de IA de pesquisa visual integrada unifica o conhecimento de múltiplas fontes para fornecer um apoio abrangente.- Controlo e confiança totais: Implementar IA pode parecer uma espécie de aposta. E se der a resposta errada? A eesel AI ajuda a eliminar essa incerteza com um poderoso modo de simulação. Pode testar a sua configuração em milhares dos seus tickets anteriores antes de alguma vez falar com um cliente real. Pode ver exatamente como teria lidado com questões visuais passadas e obter uma previsão precisa da sua taxa de resolução. Outras plataformas simplesmente não oferecem este tipo de testes sem risco. Pode começar pequeno, deixando a IA lidar apenas com um tipo de questão visual, e depois expandir o seu papel à medida que se sentir mais confortável.
O modo de simulação na eesel AI permite que as empresas testem a sua configuração de IA de pesquisa visual em tickets passados para uma implementação confiante.O futuro é visual com a IA de pesquisa visual
A IA de pesquisa visual é muito mais do que um truque interessante para sites de e-commerce; está a tornar-se uma parte central da experiência do cliente moderna. Mas o seu verdadeiro poder só é desbloqueado quando é utilizada em toda a jornada do cliente.
Uma estratégia dispersa, onde a descoberta e o apoio vivem em mundos separados, apenas cria dores de cabeça para os clientes e significa que não está a tirar o máximo proveito da tecnologia. O futuro pertence a plataformas que podem unir esta jornada, criando uma única conversa inteligente que acompanha o cliente desde o seu primeiro vislumbre de interesse até à sua resolução final. Ao integrar capacidades de pesquisa visual diretamente nos seus fluxos de trabalho de apoio, pode fornecer respostas mais rápidas, aliviar a carga dos seus agentes e criar o tipo de experiência fácil que faz com que os clientes permaneçam fiéis.
Pronto para construir uma estratégia de apoio visual unificada? A eesel AI integra-se com o seu helpdesk e fontes de conhecimento existentes para resolver os problemas dos clientes instantaneamente. Comece o seu teste gratuito hoje e veja como funciona em minutos.
Perguntas frequentes
A IA de pesquisa visual utiliza visão computacional e aprendizagem automática para compreender o conteúdo de uma imagem. Em vez de digitar palavras-chave, carrega uma imagem e a IA analisa as suas características para encontrar itens visualmente semelhantes numa base de dados.
Permite que os compradores encontrem produtos ao carregar uma imagem, possibilitando funcionalidades como "comprar o look" ou encontrar itens semelhantes com base em atributos visuais. Isto torna as compras online mais intuitivas e reduz o atrito, levando a uma descoberta de produtos mais fácil.
Sim, a IA de pesquisa visual pode melhorar significativamente o apoio ao cliente ao permitir que os utilizadores identifiquem produtos ou resolvam problemas simplesmente enviando uma foto. Isto ajuda os sistemas de apoio a obter instantaneamente informações relevantes, como o histórico de compras ou peças de substituição.
A maioria das ferramentas de IA de pesquisa visual existentes ou exigem um extenso trabalho de desenvolvimento para serem integradas ou são especializadas apenas para a descoberta pré-compra. Isto cria experiências desconectadas, forçando os clientes a reexplicar os problemas sem contexto visual no apoio pós-compra.
Uma pesquisa inversa de imagens padrão muitas vezes baseia-se no texto em redor de uma imagem (como nomes de ficheiros ou texto alternativo). Em contraste, a IA de pesquisa visual analisa os píxeis e o conteúdo dentro da própria imagem, compreendendo características como cor, forma e padrão para uma correspondência mais precisa.
Uma abordagem unificada integra as capacidades de pesquisa visual em toda a jornada do cliente, desde a descoberta inicial do produto até ao apoio pós-compra. Isto garante que o contexto visual é mantido, proporcionando uma conversa contínua e mais inteligente e uma experiência mais fluida para o cliente.
Embora algumas plataformas gerais exijam um esforço de desenvolvimento significativo, soluções de IA integradas e especializadas como a eesel AI podem ser configuradas em minutos com integrações de um clique para helpdesks populares. Estas soluções unificam as fontes de conhecimento e oferecem testes sem risco antes da implementação.
