Con la ingreso de Google de su Match de visión Característica, los usuarios ahora pueden describir un producto que están buscando, y la IA generará sugerencias similares a ese factor.
El seguro truco es que el producto generado probablemente no existe.
La IA creará poco que desee, le mostrará el producto y luego intentará hacer coincidir el producto de IA con artículos del mundo positivo.
Suena como una experiencia de negocio optimizada y practicable de usar que podría revolucionar las compras en semirrecta una vez más.
- ¿Pero efectivamente restablecimiento nuestro delirio de negocio?
- ¿Son estos resultados generados por IA efectivamente más efectivos que los resultados del producto que obtenemos de la búsqueda tradicional de Google?
- ¿Qué significa esto para los anunciantes?
Para averiguarlo, probé la función yo mismo, comparando los resultados de la coincidencia de visión con los resultados de búsqueda estereotipado para algunas categorías de productos.
Lo que encontré puede darle una nueva perspectiva sobre el papel que desempeña la IA en las compras en semirrecta.
Prueba 1: Vision Match ‘Consulta sugerida’
Para comenzar, elijo una de las “consultas sugeridas” de Vision Match.
- Consulta de búsqueda: “Botas de plataforma holográfica con reflejos metálicos”
Resultados de visión de coincidencia
Resultados de compras patrocinados
Resultados de relación sin cargo
Curiosamente, los resultados de mi imagen generada por IA son más precisos que los resultados de “producto de aspecto similar”.
Si aceptablemente las recomendaciones del producto incluyeron algunas botas de plataforma holográfica metálica, además incluyeron una mezcla de botas no metálicas e incluso un vestido de fiesta.
Entonces, ¿cuál es el punto de las imágenes generadas por IA si en existencia no me ayudan a encontrar el producto que quiero, sino que crea una lectura falsa de él?
¿No sería más sensato expandir la sección de “tienda similar” más allá de seis productos y darnos más opciones reales?
Lo que además me destaca es la selección de minoristas.
Nunca he oreja platicar de la mayoría de estos minoristas. Algunos resultados provienen de plataformas de reventa como eBay y Poshmark.
Y luego está la diferencia de costos. ¿El precio promedio de las recomendaciones de productos generadas por IA?
Un enorme $ 230, con algunos listados hasta $ 954.
Mientras tanto, ¿el precio promedio de una búsqueda regular? Solo $ 75.
Mirando los resultados de mis compras, cada producto en el primer carrusel (y más allá) es un par de botas de plataforma holográfica con reflejos metálicos y nulo más.
Ahora, no estoy planeando asistir a una fiesta de discoteca en el corto plazo, pero si lo estuviera, sabría a dónde ir: búsqueda de Google.
| Contendiente | Calificación |
| Match de visión | D+ |
| Búsqueda tradicional | A |
A continuación, probé una consulta más amplia, esperando resultados más precisos.
Prueba 2: Búsqueda no especificada (cuchitril de información)
- Consulta de búsqueda: “Camisa de llamador rojo para hombres”
Resultados de visión de coincidencia
Resultados de compras patrocinados
Resultados de relación sin cargo
La primera imagen generada por la IA y sugerencias de productos mostró una camisa roja con ordenanza (aunque algunos pueden argumentar que es un rojo naranja).
A partir de ahí, obtuve una mezcla de ordenanza rojos, algunos con patrones y texturas.
En común, no estaba mal, pero el rango de precios todavía estaba por todas partes.
Todavía me siento atraído por los resultados de búsqueda tradicionales.
Cuando busco “camisa de ordenanza rojo para hombres”, obtengo exactamente lo que pedí.
Sin conjeturas, sin variaciones innecesarias.
Adicionalmente, me dan detalles valiosos por aventajado, como:
- Porcentajes de descuento.
- Calificaciones de los clientes.
- Llamadas de atributos del producto (“cómodo”, “practicable de acicalar”).
Estos nociones hacen que los listados sean mucho más convincentes y confiables, lo que incentiva mi clic, a diferencia de los resultados generados por la IA, que se sienten más como una mejor suposición que una verdadera recomendación.
| Contendiente | Calificación |
| Match de visión | do |
| Búsqueda tradicional | A |
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Prueba 3: búsqueda de marca
Esperaría que averiguar una marca específica se produzca productos de superficie principalmente del sitio web oficial de esa marca, ¿verdad?
No exactamente.
Ejecuté esta búsqueda varias veces solo para asegurarme de que no estaba imaginando cosas, y aún así, menos del 3% de los resultados en existencia provienen del sitio de Nike.
- Consulta de búsqueda: “Nike Sneakers”
Resultados de visión de coincidencia
Resultados de compras patrocinados
Resultados de relación sin cargo
Peor aún, me dieron resultados irrelevantes adicionales: zapatillas de deporte de New Cómputo, calcetines, leggings y mantas de lunares azules, definitivamente no Zapatillas de deporte de Nike.
Las compras patrocinadas son una historia diferente.
Donado que otros minoristas importantes llevan productos Nike, tiene sentido verlos aparecer inmediato a Nike.
Sin requisa, al mirar los listados gratuitos, todos mis resultados provienen de nike.com.
Entonces, ¿qué significa esto para las marcas?
Si Nike, uno de los minoristas más grandes del mundo, escasamente aparece en los resultados de Vision Match, ¿qué significa esto para las marcas más pequeñas?
¿Lucharán aún más para obtener visibilidad en Vision Match y posiblemente otras recomendaciones futuras de productos generados por IA?
| Contendiente | Calificación |
| Match de visión | D- |
| Búsqueda tradicional | A+ |
Prueba 4: una búsqueda de tendencias
Para mi prueba final, quería ver cómo AI manejaría una tendencia de moda en ocupación de una prenda de vestir estereotipado.
Las tendencias van y vienen rápidamente, creando una gran demanda por un corto período de tiempo, a diferencia de las piezas básicas como una “camisa roja con ordenanza de hombres”, que permanece relevante año tras año.
Esto se sintió como una prueba importante, dada lo rápido que se mueve la moda y lo crucial que es para las herramientas de negocio para mantenerse al día con los estilos en constante cambio.
- Consulta de búsqueda: “Jeans de barril”
Resultados de visión de coincidencia
Resultados de compras patrocinados
Resultados de relación sin cargo
Si no has oreja platicar de la tendencia de “barril jean”, no te preocupes; No te estás perdiendo mucho en los resultados del partido de visión porque están completamente equivocados.
Solo incluí tres capturas de pantalla, pero a posteriori de desplazarme por todo, no vi un solo par de jeans de barril reales.
En cambio, obtuve jeans en cada color y patrón imaginable, inmediato con algunas pantalones de vestir al azar.
Mientras tanto, una simple búsqueda en Google me dio exactamente lo que estaba buscando: una variedad de jeans de barril de minoristas conocidos disponibles en diferentes rangos de precios y lavados.
Está proporcionado claro que cuando se proxenetismo de mantenerse al día con las tendencias de la moda, la IA podría estar en tendencia, pero Vision Match aún no es de moda.
| Contendiente | Calificación |
| Match de visión | F |
| Búsqueda tradicional | A+ |
El veredicto final
En mi experiencia, mientras que Vision Match ofrece una nueva forma interesante de averiguar productos, todavía tiene un espacioso camino por recorrer en términos de precisión y relevancia.
En cada prueba, luchó por proporcionar coincidencias precisas para los productos que estaba buscando, a menudo ofreciendo artículos no relacionados o una combinación confusa de opciones.
Por otro flanco, los resultados de búsqueda tradicionales de Google me dieron exactamente lo que quería: opciones claras de productos, rangos de precios y detalles relevantes que me ayudaron a tomar una audacia informada.
Echemos un vistazo a los resultados finales de nuestra prueba:
| Contendiente | Calificación |
| Match de visión | D |
| Búsqueda tradicional | A |
Entiendo que estos resultados son subjetivos, pero cualquier persona con intención de búsqueda estaría de acuerdo en que un promedio de D es liberal en este caso.
Entonces, ¿qué significa esto para los anunciantes?
A medida que crecen los resultados generados por la IA, los anunciantes deben continuar adaptando sus estrategias para avalar que sus productos estén representados con precisión.
Sin requisa, con un control prohibido sobre lo que aparece en Vision Match, esto será muy difícil.
Donado que los resultados de la coincidencia de visión coetáneo parecen deficientes, los usuarios probablemente aún prefieren los resultados de búsqueda tradicionales, que continúan proporcionando opciones más precisas y relevantes.
Si aceptablemente Vision Match tiene potencial, sus limitaciones actuales probablemente no se alejarán de muchos usuarios de los resultados de búsqueda por ahora.
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