计算机视觉使可购物视频栩栩如生

30秒总结：

• 计算机视觉是人工智能的一个历史悠久的部分，它处理机器理解和处理视觉效果并提供适当输出的能力。
• 但随着计算机视觉的发展和完善，它越来越多地用于零售营销，以通过可购物视频等渠道了解消费者需求并简化购买过程。
• 品牌商和零售商可以上传整个目录并使用计算机视觉来映射其中包含的所有产品。 这些产品可以在视频内容中自动识别，零售商无需花费数小时手动标记或分配它们。
• 具有计算机视觉的可购物视频使消费者能够打开和浏览精选的产品选择，而无需离开视频或通过多个页面和链接重定向。
• AI 支持对视觉内容进行深入和持续的评估，以帮助品牌和零售商完善和优化他们的视频策略。 它使他们能够超越观看率等通用指标，以全面了解观众体验。

零售业的萌芽正在萌芽，最新的巴克莱卡数据显示支出有所回升。 随着大流行促使消费者增加他们的数字购物——在线零售商目前每花费 10 英镑就可以获得 3 英镑——零售商必须重新考虑他们的参与策略，以提供真正推动转化的沉浸式在线体验。 事实证明，允许消费者与特色产品互动并购买特色产品的可购物视频是一种流行的解决方案，尤其是在通过人工智能 (AI) 和计算机视觉进行增强后，显着提高了消费者的参与度和转化率。

那么到底什么是计算机视觉，以及如何使用它来提高可购物视频的性能？

计算机视觉是人工智能的一个历史悠久的部分，它处理机器理解和处理视觉效果并提供适当输出的能力。

它已经广泛应用于各种应用程序，例如社交媒体平台上的面部识别软件和照片标记功能。

但随着计算机视觉的发展和完善，它越来越多地用于零售营销，以通过可购物视频等渠道了解消费者需求并简化购买过程。

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以下是计算机视觉和人工智能将可购物视频变为现实的三种方式：

实时产品识别

计算机视觉使机器能够以与人脑相同的方式查看图像和视频等视觉媒体，并提取样式、颜色和图案等详细属性。

这些属性可用于实时识别视觉媒体中的零售产品，并将消费者与这些产品联系起来。

品牌商和零售商可以上传整个目录并使用计算机视觉来映射其中包含的所有产品。 这些产品可以在视频内容中自动识别，零售商无需花费数小时手动标记或分配它们。

然后可以创建可购物的热点，为消费者提供立即令人满意的体验，他们可以直接从产品兴趣到购买，而无需离开视频环境。

基于人工智能的推荐

除了实时识别单个产品外，计算机视觉还可用于推荐类似的产品，或与观众感兴趣的产品互补的产品。

通过检测视频内容中的关键帧并自动识别特色产品，该技术可以立即从零售商的产品目录中生成替代建议和推荐。

具有计算机视觉的可购物视频使消费者能够打开和浏览精选的产品选择，而无需离开视频或通过多个页面和链接重定向。

例如，如果消费者正在观看家居用品品牌新系列花园家具的宣传视频，购物热点可以鼓励他们浏览和购买配套配件，如靠垫和照明，以及家具系列本身的椅子和桌子.

虽然对替代或补充产品的建议主要基于消费者正在观看的视频内容中的产品，但也可以在等式中添加额外的个性化层。

推荐可以考虑与用户的人口统计、偏好和过去的浏览或购买行为相关的数据，以确保显示的产品最有可能满足他们的个人口味。

分析和洞察力

AI 支持对视觉内容进行深入和持续的评估，以帮助品牌和零售商完善和优化他们的视频策略。 它使他们能够超越观看率等通用指标，以全面了解观众体验。

他们可以确定观看者在视频内容中的哪个点参与度最高，最常与哪些热点互动，以及消费者在哪些方面失去兴趣并流失。

他们可以理解高度特定的偏好，例如喜欢的音乐节奏，以及分析独特的属性，例如设备类型和地理位置。

通过将这些见解反馈到内容创作中，品牌和零售商可以不断提高可购物视频的性能。

当他们了解什么有效，什么无效时，他们可以对当前内容进行实时调整，例如微调视频图像、音频和持续时间。

他们还可以利用洞察力为未来的视频体验提供信息和改进，最终实现更好的投资回报 (ROI)。

随着向网上购物的转变加速，品牌和零售商应该着眼于可购买的视频，以提供身临其境的互动数字体验。

当通过人工智能和计算机视觉进行增强以实现实时产品识别、个性化产品推荐和可操作分析时，可购物视频可提供卓越的参与度和转化率，使品牌能够充分利用消费者支出的任何增长。