双十一网购狂欢进行时，虽然小编的电脑屏幕被各种弹屏广告，红包雨之类的撩地都快木法安心写作了，好在小编和同事们都定力十足，还是按时给各位呈上今天的内容分享。说到网购狂欢，各位电商朋友有没有想过，除了传统的文本搜索，买家还会通过什么渠道搜索到你的产品呢？

据外媒近日报道，通过上传图片的视觉搜索（visual search）功能正悄然成为产品搜索的主流渠道。

早在2006年，有个叫Like.com的公司推出了一款功能，使用户能够通过上传照片搜索产品。Like.com后来发展成了一个比价网站，但是它的视觉搜索并未在零售业内被广泛采用。谷歌在2010年收购了Like.com。

快进到当今的2016年，视觉搜索终于得到了全面的重视。现在，谷歌的图片搜索（“Images”search）就包括视觉搜索。去年Pinterest 也上线了视觉搜索特色功能，用户可以通过截图搜索感兴趣的产品，如下图中的厨房灯。亚马逊也在2014年推出了包含视觉搜索功能的移动App。

小编不禁思考：视觉搜索功能十年前就已出现，为何直到今年才得到广泛普及？下面是外媒给出的五个原因。

1. 人工智能的进步

人工智能是一种软件程序基于给定数据的分析能力。视觉搜索是对人工智能的一种挑战，因为要求系统从用户随机上传的图片中识别出相关物品，并匹配到相应物品。这个过程并不简单，因为系统要从几十亿张图片，物品或图形中完成匹配。

以上面这盏灯为例。在过去，要想让一台计算机在包含各种形状，颜色和尺寸的图片中识别出匹配项犹如天方夜谭——能不能从数据中获取全面的图形尺寸数据都是个难题，更别说让找到这款指定的吊灯了。

但是近年来计算能力和大数据飞速发展，使得数据分析更加全面彻底，这就意味着系统能够更轻易，更准确地识别出一个指定物品了。

人工智能化还能使计算机不间断地获取数据。如果一款新吊灯的图片出现，程序就会自动完成与其他几十亿款已有灯具的对比，并精准识别出不同点。这样一来，用户一旦上传了相关图片，系统就基本能够保证给出准确的匹配。

2. 实时准确度增加

实时性是视觉搜索得以快速发展又一因素。当前的人工智能系统能够快速地提供准确的搜索结果，这是一个巨大的进步。对于网购者而言，搜索结果出现的速度至少要与文本搜索速度一致，才能基本满足其搜索需求。

在过去几年里，搜索结果的呈现速度大大提高了，先进的计算技术使上传的图片不仅得到了更精确的分析，还能实时生成结果。这使视觉搜索功能更加完美了。

3. 视觉搜索服务的可利用性

这一点各位电商平台卖家应该深有感触。许多与电商相关的功能在作为一种便捷的服务被平台普及后，都会被广泛采纳，并用于站内的互动。Bazaarvoice的评级和评论功能就是个很好的例子。这一便捷的互动服务一经Bazaarvoice推出，就广受卖家欢迎，成千上万的卖家马上把该功能添加到了自己的站点。

可视搜索的普及也与此类似。以Slyce和Cortexica这两个视觉搜索服务商为例，卖家可以轻松将视觉搜索功能自行整合到自己的站点和App上。一旦完成设置，用户就可以通过上传图片进行搜索了。一款名为CamFind的移动APP，就免费提供视觉搜索。

4. 移动电商的发展

移动计算技术的快速发展，使用户可以随时随地轻松拍照。安装了视觉搜索功能的电商平台就有利可图了，因为消费者可以通过上传图片轻松搜索到想买的物品。

5. 主流市场的影响

当前，许多主流大型零售商的移动App上都提供视觉搜索功能，如Neiman Marcus, Nordstrom, J.C. Penney, John Lewis, Urban Outfitters, Home Depot这样的商家。这就使广大消费者更加期待中小型商家也支持该功能，加之当前视觉搜索服务商与各大知名电商平台的日益广泛合作，广大中小型卖家也轻松用上了这一功能。