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淘淘搜资讯-找同款，大比价
编辑：干脆面 |
| 日期： 14:00:15 | 浏览次
双12就要来了，但很多人还沉浸在双11的喧嚣中：一方面业界惊叹双11570亿的销售神话，另一方面买家不断吐槽没抢到某家商品，买贵了某
& & & &&双12&就要来了，但很多人还沉浸在&双11&的喧嚣中：一方面业界惊叹&双11&570亿的销售神话，另一方面买家不断吐槽没抢到某家商品，买贵了某个商品，没有占到便宜!
& & & &最近身边总有朋友跟我抱怨说，很早以前就筹划要等到&双11&打折的时候买到在商场上看到的一款鞋，还拍了照片，但是等到&双11&的时候却无论如何也检索不出来他想要的那款，只好作罢。另一位朋友，早早的在网上看到了一款羽绒服，等到&双11&的时候，果然打折了，果断下单买下了，可令她想不到的是她发现另一个店家也在卖同款衣服，而且价格比这家打折还要便宜得多，上当了!
& & & &&双11&，&双12&，对消费者最大的吸引力就是买到心仪的打折商品，但面对过10亿的商品，消费者怎么才能在茫茫大海中，找到自己喜欢的同款，找到最便宜的卖家，成了大家无法逾越的鸿沟。
& & & &比如，对于很多女孩子来说，逛淘宝，找美衣，是每天的必修课。今天看到高圆圆在电视剧《我们结婚吧》中的那款波点衬衣非常喜欢，白色的衬衣上，布满了黑色的小圆点，简单大方，清新脱俗。于是打开淘宝，搜索出来的结果却风马牛不相及，十分不精确。
& & & &前一段时间看北京卫视《新发现》栏目，主持人推荐了一款神器&&&淘淘搜(原名找神马)&，不仅可以找到同款商品，还可以实现轻松比价。淘淘搜APP于今日在91助手上独家首发，于是笔者抱着试一试的心态在91助手上下载了淘淘搜手机应用，拍摄找这款商品,结果如下图，让我震撼极了，非常快，而且精准，并且还发现有很多家店都在卖，比价功能非常强大，一目了然，非常方便。
& & & &淘淘搜的手机应用如此强大，究竟是谁做的?怎么做到的呢?现在行业发展状况怎样?
& & & &带着疑问，笔者检索发现，图像搜索是最具想象力和挑战的互联网技术之一， Google、微软、Facebook、Yahoo、百度等已在该领域投入巨资。淘淘搜是阿里巴巴投资的公司，专注图像购物搜索已经3年，是目前全球已知最大的图像搜索引擎。在PC上，淘淘搜主站和淘淘搜图搜助手等产品已经非常成熟，累积使用用户已经过亿，每日搜索请求过1000万，每周活跃用户超过500多万。
& & & &实现找同款、比价，用户可以通过上传商品图片或复制图片URL地址，到淘淘搜主站进行快速搜索，还可以百度输入关键字下载安装&淘淘搜图搜助手&。安装淘淘搜图搜助手后，打开淘宝、天猫、、美丽说、等网站时，在商品下方就会有一个黄色的&相似宝贝&提示按钮，当鼠标放在商品图片上，在商品右侧或左侧就会快速出现同款或相似款商品的推荐，方便又实用。
& & & &体验完淘淘搜APP、淘淘搜主站和淘淘搜图搜助手后，给笔者的冲击力很大，用户无论逛街、看电视、看杂志、还是浏览购物网站，看到就能买到喜欢的商品，还能轻松比价。这么好的产品，不用真的太亏了，强力推荐给大家。
通过对数据库的索引,我们还为您准备了：
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淘淘搜：一个从0到1亿的潘看匆的嫦
　　文/金错刀(微信公众号ijincuodao)　　我很关注图片战略的产品，此前做过类似的。最近，有投资的朋友推荐了一个图片购物搜索的案例公司，3年时间，从0做到1亿用户数，挺潘磕嫦Ｍ计阉魇且桓龊苣炎龅氖谐。环矫嬷苯用娑BTA的图片战略，一方面要面对美丽说等导购网站的竞争压力。　　跟淘淘搜创始人林建聪聊了聊，曾经拿过淘宝第一届赢在淘宝应用开发者大赛总冠军，但真正变成产品，也走过弯路。2010年4月开始，一个弯路是早期搭了搜索的架构和技术，但没有用户，对用户缺乏理解。另一个弯路是，做技术的很容易走进死胡同，如何去技术至上化。　　这个产品现在累计用户1亿，每天使用的用户过百万。每天要处理1500万次图片搜索请求。最大的痛点是：解决用户不能和不愿用文字搜索的困难!　　我的判断，这个产品要想做大，还有两大挑战：1、要拼爹，阿里巴巴投资了这个公司，但要想在图片购物搜索上产品门槛化的竞争力，就需要阿里在数据的更大开放。2、要拼服务，目前淘淘搜1个多亿的用户量大多来自于“淘同款购物助手”，工具是免费的，服务才能赚钱，如何在工具之外拼服务，是一大难题。　　金错刀：曾经说过，全新的读图时代已经来临，“中国互联网的内容主流，正出现从文字转向图片的趋势”。你如何看这其中最大的痛点?　　林建聪：我们发现用户有非常多的场景，看到了喜欢的东西，但因为讲不清楚，没法用文字去表达，就没法去购物站点搜索。用文字去表达一个看到的事物，比如一件衣服，大脑翻译成关键词，其实，对用户是一件非常困难的事情。所以，我们看到在淘宝上用户搜索的关键词，绝大部分都是模糊的关键词，如：韩版、 2013新款、连衣裙，很少人对商品款式和设计元素等真正决定购物的关键特征能够清晰描述，尤其是面对一个明确的想买的商品，很难描述、搜索　　在购物领域，非常典型的就是衣服等非标类，占到整个电子商务的55%市场份额。现在用户，在淘宝只要看到了某个商品，就可以到淘淘搜直接用图片就能搜索同款还有那些店卖，也能找到更多的相似款。这是过去，文字搜索做不到的。比如，我们看到很多在百度的问答请求，“陈冠希这件毛衣哪里买”。在购物场景，用户图片找商品，每天我们的搜索请求已经超过1500万次。　　在资讯、门户等站点，我们和两家门户都有过合作测试，发现这些站点的流量，一半左右都是在看图片，其中，购物、女性相关的PV都是过亿。在这些站点，阅读后需求是被割断的，用户看到喜欢的东西后，想找没地方找，需求成了断环。Yahoo中国没有转型前，我们还和Yahoo做个测试，发现在图片上给用户提供快捷搜索，找到相似商品的服务，用户使用粘度很高，甚至点击率是普通广告好几倍。让人惊奇的是，这种点击率还总是在成长。说明，这种服务，真的对用户有用　　传统搜索对门户的颠覆是信息获取更加个性化，更加快;我们在购物领域，尝试用图像搜索完成比文本搜索搜的更准、更快。　　这种变化，用户感受会非常明显。过去，说不清楚，只能敲比较粗放的类目关键词，搜个范围，然后，再慢慢翻很多页去找。可能很多人折腾了半天都找不到想要的结果。一个真实有趣的故事，一个老太太，女儿教会了她淘宝购物。后来，她看到一件很喜欢的衣服，下架了。怎么用文字搜都没有搜到，折腾了老太太好几天，心情那个纠结。她女儿号称也是淘宝的资深买家，也折腾了好几个小时搞不定，怎么搜都搜不到，这就是现在文字搜索的困境。后来，知道淘淘搜后，她用qq截图，上传到淘淘搜，找到一大堆同款的衣服在不同的店还在卖。在网购平台上，买家和卖家之间，因为主观和客观的原因，对同一个商品的描述都不一样，用户能够搜到的同款只是极少部分。另外，卖家为了不被人比价，以及SEO，总是人为的乱写商品标题，让买家也搜不到。但，通过图片搜索这个问题就有望彻底解决。　　金错刀：此前也有不少公司想做个性化的购物搜索引擎，但感觉不够痛点。　　林建聪：有的产品想做的是推荐，严格讲是基于用户行为的推荐，期望超过淘宝的推荐引擎，给用户推更准的商品。其实，我觉得这很困难，一方面是很难建立起用户能够感知的价值，推荐效果不明显;另一方面淘宝的推荐已经做得很强大了，这里面的用户迁移成本比较高。文本搜索在百度、淘宝如此强大的情况下，我们认为是红海，创业成功的概率很小，我们自己也不碰。　　其实，在我们成立之初，阿里投资我们的时候，我们就一直在思考这个问题。我们尝试做的是用户需求顺势而为的产品，和百度、淘宝文本搜索有明确界限的产品，能够发挥我们团队特长的产品，当然，市场规模要足够大，所以，我们选了图像搜索。从用户搜索源，入口上把业务、用户价值就和现在大公司区隔开了。　　虽然，图像搜索是全世界互联网的难题，很艰辛，不过，这条路后面的既有市场巨大、商业模式成熟，竞争也相对小些，主要考验的是我们的耐心、信心，能够紧抓用户需求，沉下去做技术和应用创新。图像搜索其实可以应用的领域很多，我们专注现在购物领域突破，主要原因还是希望发现用户真正刚性的图像搜索需求，也方便我们做技术、应用突破。　　我们决定先落地购物搜索领域前，也做过大量调查，其中发现：淘宝一半多的流量、成交都在服饰等非标类，而在这些类目用户搜索的关键词绝大部分又是模糊关键词，用户真的讲不清楚服饰的特征，如前所述。同时，我们还做了大量的淘宝真实购物用户EDM调研，超过万份用户问卷反馈，证明图像搜索方式是绝大部分用户刚性的需求。　　金错刀：这个工具还挺痛点。你说的1亿多用户数，淘淘搜(图片搜索引擎)+淘淘搜图搜助手(淘同款网页插件)+找神马(APP)。总共一个亿吗?　　林建聪：这是真实的统计数据，使用过我们产品的用户累计我看了一下1.1亿左右，现在留存的用户差不多7千万上下。　　金错刀：从1到1个亿，说说你们的潘磕嫦套罟丶牟肺⒋葱碌?　　林建聪：图像搜索，盘子很大，但技术和应用突破特别难。我们一边技术研发，一边做业务摸索。大概经历了四个阶段：　　第一个阶段，公司成立之初2010年4月开始，完成了技术框架，建立了淘淘搜网站，尝试引导用户到淘淘搜站点上去体验图片找商品，半年的时间，发现很困难。既要兼顾研发，又要找到相当多的用户，而且，当时对用户特点我们是缺乏理解的，只觉得是购物用户，用户特性、购物真实环境的理解都不够，留不下来，拿不到足够的需求样本。对于一家创业公司，要做搜索，而且还做图像搜索，的确是太难了。　　第二阶段，因为我们和淘宝多年的合作、投资关系，也因为淘宝内部也看到了这个应用方向的价值，所以，我们打算学习Google、百度早起发展，去给淘宝提供服务。给淘宝相关业务线，提供图像搜索技术，这是关键的一步。让我们有真实的用户环境、足够的用户，我们更加理解了用户在购物场景需要什么。事实证明，因为图像搜索的价值，我们提供的产品对比文本搜索，平均成交转化提升至少30%以上，个别类目达到了200%，因此，淘宝很多业务线也和我们合作，平常日UV超过80万，最时日UV超过150万。　　这给了我们很大信心，接下来，我们开始走出来，离开淘宝孵化土壤。要到离用户更近的地方来挖掘需求，所以，我们开始着手独立应用产品。　　第三阶段，我们先把淘淘搜主站改版，但连续改几次，发现：用户对图像搜索的认知还不够，用户要拿图片到淘淘搜来搜索的方式，还是太繁琐，推广用户、沉淀用户还是太难。所以，我们思考什么方法让用户用起来最简单。我们想到了两种方法，一是网站合作，走联盟方式，放代码，对方网站图片上就能快捷搜索;二是向用户提供网页插件，用户装了在购物、资讯站看到图片上就能快捷搜索。一句话，在图片上去摆摊，放快捷搜索，离用户最近。　　现在，开始第四阶段，我们发现用户手机拍照搜索的需求在爆炸成长，，所以，我们开始尝试推进APP，构建公司PC和手机的完整布局。　　金错刀：从0到1个亿，从产品经理的角度，你的最大反思和经验是什么?　　林建聪：从0到1个亿，从产品经理的角度，我最大的反思：产品必须顺势而为，不能自已想当然的去给用户创造一个产品。不要老是幻想，去另一个地方找蓝海，而应该真正沉下心去向，怎么在红海里面插上自己蓝色的旗帜。宽市场创新最容易做成功、做大，因为，在红海才会有足够规模、足够成熟的用户。　　我们公司和很多技术公司不一样，我们很明确的全员严肃的讲过：我们是一家应用驱动的技术型公司，不是通常的技术驱动型公司。这就决定了我们时时刻刻，想的都是如何发现用户刚性需求和便捷的使用体验，其次，才是去构想技术和产品实现的路径。　　做技术的很容易走进死胡同，因为往往别人没有玩过的都很难。做技术创新的公司，往往最难突破的地方有两个：一是需要真正用到的技术算法突破;二是如何让有限的技术突破能够找到最好的应用土壤。市场和技术团队，在技术公司，一天到晚都是打架，我们也曾经也有过纠结。不过，争执、磨合后，我们发现解决问题的方法除了平衡技术和市场团队心声，给予明确价值定位外，最重要的是用户需求，什么是用户要的，我们能够怎么做好。
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淘淘搜：用张图片找同款
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你可能喜欢视觉搜索淘淘搜：用张图片找淘宝同款
作者: i天下网商来源: i天下网商 10:17:59
【编者按】搜索的核心应用在于场景。尽管今天的文本搜索已经达到了成熟的阶段，但对于消费者来说，词不达意的模糊搜索依然大量出现。对于搜索技术公司而言，用一张图来找同款的搜索方式便成了创业的机会。
作为图像搜索购物领域的佼佼者，淘淘搜CEO林建聪为其产品构建的应用场景如下：当用户在淘宝上搜到某款心仪服装，却希望找到更便宜的价格时，只需将该图片的网页地址输入到淘淘搜的搜索框，以图搜图，就能找到相同或相似款的产品，并同时兼有比价的效果。
淘淘搜的前身是一家外包软件公司。外包软件市场竞争门槛低，利润渐趋微薄，林建聪和他的合伙人萌生退意。2007年底，林建聪来到杭州，开始寻找新项目。
彼时，图像搜索正作为一个新兴概念进入中国。在淘淘搜之前，林建聪的公司已经在图像搜索领域沉淀多年，曾尝试过人脸漫画、虚拟整形和车牌识别等等。他们也曾帮助淘宝制作一款叫做试衣间的产品，用户只需输入自己的照片，便能体验虚拟的穿衣效果。这是一个非常酷的项目，一时间吸引了大量媒体聚焦，用户PV更是水涨船高。但令林建聪大跌眼镜的是，在极高的PV之下，转化率却始终无法提高。
“我们曾经犯过一个严重的错误，那就是把自己定位为一家技术驱动型的公司。”事后，林建聪这样反思。他希望将公司运营从技术驱动转为应用驱动。
调研之后，林建聪将目光转向了搜索领域：BAT这三家国内最大的互联网公司，百度做搜索，淘宝最大的入口也是搜索，而腾讯每年投入不菲的资金用于搜索。从互联网历史来看，搜索模式是最具成长能力的商业模式。由此，他得出结论：要做宽市场创新，搜索的盘子很大，创业机会很多。
在当年的淘宝上，文本搜索技术非常成熟，但即便如此，作为淘宝最大成交类目的服装服饰，仍然充斥着大量词不达意的模糊搜索。
“用户喜欢搜索2013、韩版、连衣裙、碎花、田园这些词，但实际到了商品词的描述时，绝大部分用户描述不清，淘宝搜索的第一屏全是密密麻麻的勾选，就是为了帮助用户精准描述。所以，如何让用户更快更好地找到搜索结果，是一个很好的课题。”
语言不能搞定的事情，必须靠图片去解决。相比于国内已相当成熟的文本搜索，林建聪试图利用图像搜索为自己构筑护城河。
视觉搜索比文本搜索难得多
然而，这是一个比文本搜索难得多的课题。
“首先要对图像进行特征提取，让机器知道图片里是个什么东西，同时还需要让机器接受大量的训练。”林建聪告诉《天下网商·经理人》记者。
这一训练背后的原理是虚拟网络神经元，通过模拟人的神经中枢，使得机器具有视觉能力。用专业术语来表述，便是机器视觉。
林建聪以一个比喻简洁地解释机器视觉：一张张图片在计算机的数据库中好比一串串DNA密码，每张图片都有其特定的序列，当搜索引擎输入一张新的图片时，后台便会进行一系列的DNA密码比对，特征重叠达到一定程度，相应的图片就会被认为是吻合的，并按照相似度给出排序。
为了给图片的特征编码，淘淘搜需要将一张张原始图片切割成非常小的像素点，而不同的切割方式决定了机器最终的识别效果。这一系列技术，涉及一门叫做“深度学习”的算法。
机器视觉是巨头涉足的领域，百度为深入研究“深度学习”算法，特地在苹果总部的所在地美国库比蒂诺市设立了IDL（Institute of Deep Learning）研究院。研究的目的之一就是利用“深度学习”研究成果改善百度搜索引擎中的图像检索功能，抢占未来的图像搜索市场。
谷歌更是在短短几年时间内，陆续收购了七八家涉足图像识别的技术公司，并试图以产品谷歌眼镜抢占未来的入口。
图像搜索和识别的远景堪称宏伟。麻省理工学院的科学家五年前就已经研发出能根据人的面部表情变化做出相应反应的机器人Nexi，这为著名科幻电影《人工智能》里的机器小男孩在现实中的出现提供了可能。
然而，因为经历过失败，对过于极客范儿的畅想，林建聪始终保持着警惕。在巨头的缝隙中生存，他深知淘淘搜的不易，并为自己制定了一系列原则：做好打持久战的准备，深挖用户需求，形成先发优势。
从技术驱动转向应用驱动
跟所有搜索公司一样，林建聪首先要做的，便是为淘淘搜建立一个数据库：先导入大量网页图片，再将数据库中的图片过滤和合并，随后提取出所有图片的特征，形成索引和序列。当用户搜索一张图片时，淘淘搜会根据图像的特征从数据库里调取并排序。
然而，林建聪很快发现了作为一家应用驱动的技术型公司背后的困难：做图像搜索的应用，面对的是数以亿计的图片，想要让搜索更精确，必须有一些辅助手段。
与数据量级相对较小的人脸搜索相比，淘淘搜所涉及的服装服饰的搜索更为困难。以衬衣为例，其质量好坏与织物的密度有关，但密度的高低更多要靠手感，靠单纯的机器视觉无法识别。再比如，搜索引擎的数据库更新都有一定的时间延迟，往往会出现用户发送了搜索请求，淘淘搜搜索到图片，而用户点击链接到淘宝后，却发现该款商品已经下架的情况。
此外，跟所有图像搜索遭遇的问题类似，林建聪发现，商品的色彩、图案是最容易被优先识别的，其材质、版型的识别则显得较为困难。
对这一系列问题，淘淘搜的解决方案颇为务实。“除了图片搜索，我们还会借助文本来进行分析，做出二次过滤。例如，用户搜索的是一款雪地靴的图片，但如果他随后输入品牌UGG，搜索结果就能将不符合的图片过滤掉。”林建聪告诉《天下网商·经理人》记者，“十八般武艺全上，技术只是其中一种手段。”
除了提高分析的速度外，林建聪还希望通过提供尽可能多的相似款来解决用户难以找到相同款的问题。“用户搜索往往是冲着一件衣服的某一项或几项特征去的，比如T恤，用户看重的无非是领型和图案，而连衣裙是否收腰、是否包臀这类表现曲线的设计很重要，所以，我们按照类目，列出不同类目的特征元素，建模的时候建立权重配比，告诉机器哪一类的哪些权重更高一些。”
建模的背后是一套相似度权重的设计。
林建聪将这项调研分为理性和感性两方面，理性打分单纯考察搜索结果的款式、图案、色彩与输入图片的相似度，而感性打分只有0和1两项，单纯地考察商品的“神似度”。通过不断测试，一点点优化搜索结果。
十八般武艺都用上的结果是，淘淘搜的转化率相对其他搜索方式出奇地高。“我们平均每个类目的搜索转化率，都比单纯的文本搜索要高出30%左右。”林建聪说，“这证明了图片搜索比文本搜索更为便捷。”
因场景制作解决方案
自2012年底淘淘搜开始独立运营以来，除了一部分淘宝客和广告收入，目前仍处于投入阶段。而林建聪思考最多的，依然是如何满足用户需求，为不同的场景提供不同的解决方案这一问题。在此之前，淘淘搜PC端有官网和插件淘淘搜比价服务用户，但在移动端，产品无疑有更大的想象空间。于是，淘淘搜开发的App顺势上线，完成了“搜索引擎+网页插件+ App”的布局。
在移动端，淘淘搜的App“帮我找”解决这样一类问题：当你在路上遇到有人穿着一件好看的衣服，却又不知道去哪里淘时，只需用手机拍下照片，打开“帮我找”输入图片，就可以搜索购买。这样的以图搜图场景无疑比网页版的比价功能具有更大的想象力，却也面临着更多复杂的情境。例如，手机的性能、图片的像素、拍摄对象的姿势和背景等，都会影响到最终的搜索结果。目前，林建聪仍在探索，如何在这一复杂情境下快速起跑，构筑起自己的图像识别护城河。
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