Las palabras son una forma terrible de describir la moda. Intente describir un patrón específico: “Camisa azul con rayas verticales blancas, cuello ancho, tela Oxford”. Incluso si escribes eso perfectamente, el motor de búsqueda podría mostrarte una camiseta azul. Búsqueda visual resuelve esto. Permite al usuario decir: “Quiero esto” y mostrar una imagen. Para la Generación Z, la cámara es el dispositivo de entrada principal, no el teclado. Ven una mirada en TikTok. Le hacen una captura de pantalla. Quieren comprarlo. Si su aplicación no admite la “Búsqueda por imagen”, los está obligando a traducir el deseo visual en palabras clave. Esta capa de traducción es donde se pierde la venta.

Por qué Maison Code habla de esto

En Maison Code Paris, operamos en la intersección del Lujo y la Tecnología. Hemos visto demasiadas marcas invertir millones en “Transformación Digital” solo para ver un crecimiento plano.

Discutimos esto porque el ROI de esta estrategia a menudo se malinterpreta. No se trata solo de “modernización”; se trata de maximizar el Valor de Vida (LTV) de cada interacción digital.

Por qué Maison Code analiza la búsqueda con los directores de tecnología

La búsqueda es la acción de mayor intención en un sitio. Los usuarios que buscan convierten 4 veces más que los usuarios que navegan. Pero la “Búsqueda de texto” no funciona para productos visuales. Implementamos motores de búsqueda multimodal (Texto + Imagen) para capturar la intención que las palabras no pueden expresar. Convertimos la cámara en un lector de tarjetas de crédito.

1. El bucle “Véalo, quítelo, cómprelo”

El embudo tradicional es lineal:

Darse cuenta de la necesidad (“Necesito un vestido”).
Busque en Google (“Vestido floral de verano”).
Examinar los resultados.
Haga clic.

El Embudo Visual es inmediato:

Ver atuendo genial en Instagram.
Captura de pantalla.
Subir a la aplicación de marca.
Compra. Esto reduce el “Tiempo de descubrimiento” de minutos a segundos. ASOS, Pinterest y Google Lens han capacitado a los usuarios para que esperen esto. Si un usuario ve un bolso de 3.000 dólares en una celebridad, no quiere adivinar el nombre del modelo. Quieren que la máquina lo identifique.

2. La tecnología: búsqueda de vectores e incrustaciones

¿Cómo sabe una computadora que la foto de un “Vestido Rojo” coincide con un producto de su catálogo? No utiliza “Palabras clave”. Utiliza Vectores. Usamos modelos de IA (como CLIP de OpenAI o ResNet de Google) para convertir imágenes en números.

Imagen A (Foto de usuario) -> [0.1, 0.5, 0.9...]
Imagen B (Foto del producto) -> [0.1, 0.5, 0.8...] La base de datos calcula la distancia matemática entre estos números. Cuanto más cercanos sean los números, más similares serán los productos. Esta es Búsqueda Semántica. Entiende “Estilo”, “Ambiente” y “Textura” sin etiquetar una sola palabra clave.

Pila de implementación

Modelo de incrustaciones: CLIP (OpenAI).
Base de datos de vectores: Pinecone, Milvus o Weaviate.
Frontend: un ícono de “Cámara” en la barra de búsqueda.

3. La estrategia “Comprar el look”

El lujo no se trata de vender un solo artículo. Se trata de vender un estilo de vida. Cuando subes una foto de una modelo con chaqueta, pantalones y zapatos:

Búsqueda anterior: no encuentra nada (la imagen es demasiado compleja).
AI visual: Detecta 3 cuadros delimitadores. *Caja 1: Chaqueta (Partido: SKU-99). *Caja 2: Pantalón (Partido: SKU-88).
- Caja 3: Zapatos (Partido: SKU-77). La interfaz de usuario dice: “Compra este estilo”. El usuario puede agregar el conjunto completo al carrito con un solo toque. Esto aumenta enormemente el valor medio del pedido (AOV).

4. SEO visual: Google Imágenes

No te olvides de la web abierta. Google Imágenes es el segundo motor de búsqueda más grande del mundo. La gente busca “Vestido de invitada de boda” y cambia a la pestaña “Imágenes”. Para ganar aquí, necesitas SEO visual.

Imágenes de alta resolución: Google prioriza el contenido nítido.
Datos estructurados (esquema de producto): debe envolver su imagen en un código JSON-LD que le diga a Google: “Este es un producto. Precio: \€500. En stock”.
Nombres de archivo descriptivos: bata-de-seda-roja-gucci.jpg, no DCM_1293.jpg.
Texto alternativo: describe la imagen para accesibilidad y bots.

5. El salvador “agotado”

Visual Search es la mejor defensa contra OOS (Agotado). El usuario busca “Mocasines de terciopelo azul” específicos. Estás agotado. Búsqueda estándar: “0 resultados”. (El usuario se va). Búsqueda visual: “Nos quedamos sin ese zapato específico, pero aquí hay 5 zapatos visualmente similares”.

Misma familia de colores.
Misma silueta. *Mismo tejido. Debido a que la IA coincide con “Vibe”, no solo con el SKU, usted retiene al cliente ofreciéndole una alternativa relevante.

Instagram y TikTok son plataformas visuales. Su motor de búsqueda visual debería absorber su feed social. “¿Viste esto en nuestro Instagram?” Permita que los usuarios hagan clic en una imagen confusa de su feed y encuentren los productos instantáneamente. Esto cierra la brecha entre “Compromiso” y “Transacción”. Haga que el feed se pueda comprar de forma predeterminada (mediante visión por computadora, no etiquetado manual).

7. La capa de metadatos (etiquetado AI)

El etiquetado manual es aburrido y propenso a errores. “¿Es esto ‘azul marino’ o ‘azul oscuro’?” Utilice Visual AI para etiquetar automáticamente su catálogo.

Sube 1000 imágenes.
La IA genera etiquetas: Escote: cuello en V, Manga: larga, Patrón: floral, Vibe: bohemio. Esto también enriquece su búsqueda de texto. Un catálogo más rico significa mejores resultados filtrables.

9. El efecto Pinterest (descubrimiento)

Pinterest es la única red social donde se encuentran contenidos anuncios. La gente va allí para encontrar cosas para comprar. Visual Search convierte su sitio en Pinterest. Permita que los usuarios creen “Tableros” o “Colecciones” en su sitio. “Mi look de boda”. “Mi ambiente de verano”. Luego, deje que la IA recomiende productos que se ajusten a esa placa. “Este bolso combina con el ambiente de tu Summer Board”. Esto aumenta la duración de la sesión y la inversión emocional.

10. Integración AR (Visualización del resultado)

La búsqueda visual encuentra el producto. AR (Realidad Aumentada) demuestra que encaja. (Ver Oportunidad espacial). Después de que la IA identifique el sofá… El botón “Ver en la habitación” debería aparecer instantáneamente. No les hagas buscar de nuevo. Conecte el embudo de “Buscar” al embudo de “Verificación”. Sin fricción.

11. El problema MNIST de la moda (datos de entrenamiento)

La IA es tan buena como sus datos de entrenamiento. Si entrenas a tu modelo con fotografías de archivo genéricas… fallará. Debes ajustar el modelo en Tu catálogo. Dale tu estética específica de “Código Maison”. Entrénelo para que reconozca la diferencia entre “Crudo” y “Blanco”. Esta es IA privada. No confíes en modelos genéricos entrenados con fotografías de perros. El contexto es el rey.

12. El ángulo de la privacidad (cara borrosa)

Cuando los usuarios suben fotos… suben caras. Esta es PII (Información de identificación personal). Regla: Procese la imagen en el navegador (lado del cliente) si es posible. O difuminar inmediatamente las caras en el servidor antes de almacenarlas. No almacene selfies de usuarios en su base de datos a menos que sea necesario. “Analizamos el vestido, no el rostro”. Deja esto claro. La privacidad genera confianza para usar la cámara.

13. El espejo inteligente (integración minorista)

Visual Search no es sólo para la aplicación. Es para la Tienda. Escenario: El usuario lleva un vestido al probador. El Espejo (RFID + Cámara) reconoce el vestido. “Esto se ve genial. ¿Quieres ver los zapatos a juego?” El usuario toca “Sí”. Un empleado de la tienda trae los zapatos. Este es el Bucle Phygital. El reconocimiento visual desencadena un servicio del mundo real.

14. La economía del curador (IA humana)

La IA visual es poderosa. Pero el gusto humano es mejor. Estrategia: Utilice IA para proponer, Humano para disponer. Permita que sus estilistas “seleccionen” los resultados de la IA. “La IA sugiere estos cinco zapatos. Nuestra estilista Chloé recomienda el número tres”. Incruste la insignia “Selección de estilista” en los resultados de IA. Esto combina la escala de los algoritmos con la confianza de la experiencia humana. Es Comercio Cyborg.

15. Conclusión

El futuro de la búsqueda es multimodal. Buscaremos con nuestra voz, con nuestra cámara y con nuestro historial. El teclado fue un puente temporal entre la intención humana y la comprensión de las máquinas. Visual Search elimina el puente. Conecta el ojo directamente con La cámara no miente. Nos muestra lo que deseamos, al instante, sin la fricción del idioma o la traducción. Si puede crear un sistema que comprenda el lenguaje visual de su cliente, se ganará su lealtad para siempre. El futuro no está escrito. Se ve.

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