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La nueva API de Syte.ai hace que la búsqueda visual sea accesible para más minoristas de moda en línea

Dec 7, 2017 7:00 PM ET

A principios de este año, Syte.ai , que desarrolla tecnología de búsqueda visual para marcas de moda, recaudó $ 8 millones de inversores, incluidas las principales firmas tecnológicas asiáticas NHN, Line Corp. y Naver. Ahora está revelando una nueva API que hace que agregar la búsqueda visual sea accesible para más sitios de comercio electrónico.

Llamada Visual Search for All, la característica de marca blanca puede integrarse en sitios web o aplicaciones minoristas en 24 horas y permite a los compradores cargar fotos guardadas en sus teléfonos, como capturas de pantalla de Instagram, para encontrar productos similares a la venta. Se basa en la misma tecnología que las herramientas de búsqueda de Syte.ai para grandes marcas de moda y editoriales, que muestra a los compradores los elementos relevantes cuando pasan el cursor sobre una parte de la imagen (algunos de los clientes de Syte.ai incluyen Marks & Spencer y Kohl’s).

El cofundador de Syte.ai y director de marketing Lihi Pinto Fryman dice que una vez que indexa el feed de productos de una marca, Visual Search for All se puede agregar a la barra de búsqueda de un sitio en menos de un día agregando una línea de HTML. Los clientes pagan una tarifa de licencia mensual basada en el número de coincidencias de imágenes que probablemente se utilizarán.

 

En comparación, otras herramientas de búsqueda visual pueden tardar semanas o meses en implementarse y capacitarse para trabajar con el feed de productos de una marca, dice Fryman, y a menudo son inaccesibles para los clientes objetivo de Syte.ai, incluidos minoristas más pequeños que venden a la generación del milenio y adolescentes.

Los usuarios de Facebook Messenger y Line pueden probar la tecnología de Syte.ai enviando imágenes a su bot de chat, Syte Inspire.

See Campaign: http://techcrunch.com/2017/12/07/syte-ais-new-api-makes-visual-search-accessible-to-more-online-fashion-retailers/
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Catherine Shu

Tags:
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