Avec l'introduction par Google de sa fonction de match de vision, les utilisateurs peuvent désormais décrire un produit qu'ils recherchent et l'IA générera des suggestions similaires à cet élément.
Le vrai botteur est que le produit généré n'existe probablement pas.
L'IA créera quelque chose que vous voulez, vous montrera le produit, puis essaiera de faire correspondre le produit AI avec des articles du monde réel.
Cela ressemble à une expérience d'achat rationalisée et conviviale qui pourrait encore révolutionner les achats en ligne.
- Mais cela améliore-t-il réellement notre parcours commercial?
- Ces résultats générés par l'AI-AI sont-ils vraiment plus efficaces que les résultats du produit que nous obtenons de la recherche Google traditionnelle?
- Qu'est-ce que cela signifie pour les annonceurs?
Pour le savoir, j'ai testé la fonctionnalité moi-même, en comparant les résultats de la correspondance de vision avec des résultats de recherche standard pour quelques catégories de produits.
Ce que j'ai trouvé peut vous donner une nouvelle perspective sur le rôle que l'IA joue dans les achats en ligne.
Test 1: Vision Match 'Query suggéré'
Pour commencer, je choisis l'une des «requêtes suggérées» de Vision Match.
- Recherche de recherche: « Bottes de plate-forme holographique avec des reflets métalliques »
Résultats de la correspondance de vision
Résultats des achats parrainés
Résultats de la liste gratuite
Fait intéressant, mes résultats d'image générés par l'IA sont plus précis que les résultats du «produit similaire».
Bien que les recommandations de produits incluaient certaines bottes de plate-forme holographique métalliques, elles comprenaient également un mélange de bottes non métalliques et même une robe de bal.
Alors, quel est l'intérêt des images générées par l'AI s'ils ne m'aident pas réellement à trouver le produit que je veux, mais en créant plutôt une fausse version?
Ne serait-il pas plus judicieux d'élargir la section «Shop similaire» au-delà de six produits et de nous donner plus de réelles options?
Ce qui me ressort également, c'est la sélection de détaillants.
Je n'ai jamais entendu parler de la plupart de ces détaillants. Certains résultats proviennent de plates-formes de revente comme eBay et Poshmark.
Et puis il y a la différence de coût. Le prix moyen des recommandations de produits générés par l'IA?
Un énorme 230 $, avec quelques annonces atteignant 954 $.
Pendant ce temps, le prix moyen d'une recherche régulière? Seulement 75 $.
En regardant mes résultats d'achat, chaque produit du premier carrousel (et au-delà) est une paire de bottes de plate-forme holographique avec des reflets métalliques et rien d'autre.
Maintenant, je n'ai pas l'intention d'assister à une fête disco de sitôt, mais si j'étais, je saurais où aller: Google Search.
| Concurrent | Grade |
| Match de vision | D + |
| Recherche traditionnelle | UN |
Ensuite, j'ai essayé une requête plus large, espérant des résultats plus précis.
Test 2: Recherche non spécifiée (pièce de déclaration)
- Recherche de recherche: « Chemise boutonnée rouge pour hommes »
Résultats de la correspondance de vision
Résultats des achats parrainés
Résultats de la liste gratuite
Les premières suggestions d'images et de produits générées par l'AI ont montré une chemise boutonnée rouge (bien que certains puissent affirmer que c'est un rouge orange.)
De là, j'ai eu un mélange de boutones rouges, certaines avec des motifs et des textures.
Dans l'ensemble, ce n'était pas mal, mais la fourchette de prix était toujours partout.
Je me retrouve toujours attiré par les résultats de recherche traditionnels.
Lorsque je recherche une «chemise boutonnée rouge pour hommes», je reçois exactement ce que j'ai demandé.
Pas de conjecture, pas de variations inutiles.
De plus, on me donne des détails précieux à l'avance, comme:
- Pourcentages de réduction.
- Notes des clients.
- Calouteaux d'attribut de produit («confortable», «facile à nettoyer»).
Ces éléments rendent les listes beaucoup plus convaincantes et dignes de confiance, ce qui incite mon clic – contrairement aux résultats générés par l'IA, qui ressemblent plus à une meilleure supposition qu'une vraie recommandation.
| Concurrent | Grade |
| Match de vision | C |
| Recherche traditionnelle | UN |
Test 3: Recherche de marque
Vous vous attendez à ce que la recherche d'une marque spécifique en surface les produits principalement sur le site officiel de cette marque, non?
Pas tout à fait.
J'ai effectué cette recherche plusieurs fois juste pour être sûr de ne pas imaginer des choses – et encore, moins de 3% des résultats provenaient en fait du propre site de Nike.
- Recherche de recherche: « Sneakers Nike »
Résultats de la correspondance de vision
Résultats des achats parrainés
Résultats de la liste gratuite
Pire encore, on m'a donné des résultats supplémentaires non pertinents – des baskets New Balance, des chaussettes, des leggings et des couvertures à pois bleus – certainement pas Sneakers Nike.
Le shopping sponsorisé est une autre histoire.
Étant donné que d'autres grands détaillants transportent des produits Nike, il est logique de les voir apparaître aux côtés de Nike.
Cependant, lorsque vous regardez les listes gratuites, tous mes résultats proviennent de Nike.com.
Alors, qu'est-ce que cela signifie pour les marques?
Si Nike, l'un des plus grands détaillants du monde, est à peine présenté dans les résultats du match de vision, qu'est-ce que cela signifie pour les petites marques?
Vont-ils lutter encore plus pour obtenir une visibilité dans Vision Match et peut-être d'autres recommandations de produits générées par l'intermédiaire de l'AI?
| Concurrent | Grade |
| Match de vision | D- |
| Recherche traditionnelle | A + |
Test 4: une recherche tendance
Pour mon test final, je voulais voir comment l'IA gérerait une tendance de la mode plutôt qu'un article standard.
Les tendances vont et viennent rapidement, créant une forte demande pour une courte période de temps, contrairement aux pièces de base comme une «chemise boutonnée rouge pour hommes», qui reste pertinente année après année.
Cela ressemblait à un test important, compte tenu de la rapidité avec laquelle la mode se déplace et de la cruciale pour les outils de magasinage de suivre les styles en constante évolution.
- Recherche de recherche: « Barrel Jeans »
Résultats de la correspondance de vision
Résultats des achats parrainés
Résultats de la liste gratuite
Si vous n'avez pas entendu parler de la tendance «Barrel Jean», ne vous inquiétez pas; Vous ne manquez pas beaucoup dans les résultats de la correspondance de vision car ils se trompent complètement.
Je n'ai inclus que trois captures d'écran, mais après avoir fait défiler tout, je n'ai pas repéré une seule paire de jeans de baril réels.
Au lieu de cela, j'ai obtenu un jean dans chaque couleur et motif imaginable, ainsi que des pantalons de robe aléatoire.
Pendant ce temps, une simple recherche Google m'a donné exactement ce que je cherchais: une variété de jeans en baril de détaillants bien connus disponibles dans différentes gammes de prix et lavages.
Il est assez clair que lorsqu'il s'agit de suivre les tendances de la mode, l'IA peut être tendance, mais Vision Match n'est toujours pas avant-gardiste.
| Concurrent | Grade |
| Match de vision | F |
| Recherche traditionnelle | A + |
Le verdict final
D'après mon expérience, bien que Vision Match offre une nouvelle façon intéressante de rechercher des produits, il a encore un long chemin à parcourir en termes de précision et de pertinence.
Dans chaque test, il a eu du mal à fournir des correspondances précises pour les produits que je recherchais, offrant souvent des articles non liés ou un mélange d'options déroutant.
D'un autre côté, les résultats de recherche traditionnels de Google m'ont donné exactement ce que je voulais: des options de produits clairs, des gammes de prix et des détails pertinents qui m'ont aidé à prendre une décision éclairée.
Jetons un coup d'œil aux résultats finaux de notre test:
| Concurrent | Grade |
| Match de vision | D |
| Recherche traditionnelle | UN |
Je comprends que ces résultats sont subjectifs, mais toute personne ayant une intention de recherche conviendrait qu'une moyenne D est généreuse dans ce cas.
Alors, qu'est-ce que cela signifie pour les annonceurs?
À mesure que les résultats générés par l'IA se développent, les annonceurs doivent continuer à adapter leurs stratégies pour s'assurer que leurs produits sont représentés avec précision.
Cependant, avec un contrôle limité sur ce qui est présenté dans Vision Match, ce sera très difficile.
Étant donné que les résultats actuels de la correspondance de vision semblent inférieurs à la moindre mois, les utilisateurs préfèrent probablement toujours les résultats de recherche traditionnels, qui continuent de fournir des options plus précises et pertinentes.
Bien que Vision Match ait un potentiel, ses limites actuelles ne balanceront probablement pas de nombreux utilisateurs des résultats de la recherche pour l'instant.
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