{"id":4587,"date":"2021-10-13T13:34:00","date_gmt":"2021-10-13T11:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/?p=4587"},"modified":"2025-01-08T00:02:49","modified_gmt":"2025-01-07T23:02:49","slug":"visuelle-suche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/visuelle-suche\/","title":{"rendered":"Visuelle Suche: Der neue Suchmaschinen-Trend?"},"content":{"rendered":"

Eine Pflanze einscannen und sofort die Art genannt zu bekommen, einen Hund abfotografieren, um die Rasse herauszufinden oder ein Kleidungsst\u00fcck vor die Kameralinse halten, um einen \u00e4hnlichen Artikel online erwerben zu k\u00f6nnen: dies alles sind Beispiele f\u00fcr die visuelle Suche<\/strong>. Was vor Jahren noch undenkbar war, befindet sich derzeit stark in der Entwicklung.<\/p>\n

Mithilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a><\/strong> k\u00f6nnen technische Maschinen Formen, Farben und Strukturen erkennen und zuordnen. In diesem Artikel schauen wir uns die neue Technologie genauer an und besprechen, welche Potenziale, aber auch Gefahren sie mit sich bringt.<\/p>\n

Nach Voice Search folgt der n\u00e4chste Suchmaschinentrend<\/h2>\n
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\"Symbol<\/figure>\n<\/div>\n

„Hey Siri, wie sp\u00e4t ist es gerade in Wellington, Neuseeland?“, „Hey Google, wie wird das Wetter morgen?“ \u2012 die sprachgesteuerte Suche<\/a> wird vor allem gerne \u00fcber das Smartphone genutzt. Kein Wunder, viel schneller erlangt man die gew\u00fcnschten Informationen, als m\u00fcssten die Fragen in die Suchmaschinenleiste eingetippt werden. Eine bahnbrechende Innovation. Doch damit nicht genug.<\/p>\n

Was, wenn mit Worten nicht genau beschrieben werden kann, wonach gesucht wird? Es war nur eine Frage der Zeit, bis Visual Search als neuer Trend<\/strong> den Markt erobert. Bilder sagen schlie\u00dflich mehr als 1000 Worte.<\/p>\n

Was ist Visual Search?<\/h2>\n

Anders als bei der gew\u00f6hnlichen Suche wird bei Visual Search (dt.: Visuelle Suche) kein Keyword in die Suchmaschine eingegeben, sondern ein Bild<\/a><\/strong>. Die Suchmaschine analysiert die Farben, Muster und Formen der gezeigten Abbildung, gleicht diese mit der Datenbank ab und pr\u00e4sentiert dazu passende Ergebnisse.<\/p>\n

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\"google<\/figure>\n<\/div>\n

Visual Search ist nicht mit der Google-Bildersuche (Image Search<\/a>) zu verwechseln. Statt mit Text nach Bildern zu suchen, wird bei Visual Search mithilfe von Bildern nach Informationen gesucht<\/strong>.<\/p>\n

Zur Erfassung des Objektes werden derzeit diverse Apps wie Bing Visual Search<\/a> oder Google Lens<\/a> verwendet. Dabei ist es egal, ob der Nutzer das Objekt selbst vor die Linse h\u00e4lt oder ein Bild abfotografiert wird.<\/p>\n

Wie funktioniert die visuelle Suche?<\/h2>\n

Die Funktionsweise der visuellen Suche ist hochkomplex. Sie basiert auf Machine Learning<\/strong> und hat noch lange nicht ihr volles Potenzial erreicht.<\/p>\n

Wenn wir Menschen ein Objekt betrachten, verarbeitet unser Gehirn innerhalb von Millisekunden das visuelle Erlebnis und gleicht es mit gelernten, gespeicherten Informationen ab. So k\u00f6nnen wir nur einen Teil eines Objektes sehen und wissen trotzdem, um was es sich handelt, da das Gehirn die fehlenden Informationen aus der Datenbank vervollst\u00e4ndigt.<\/p>\n

Bei Visual Search funktioniert dies \u00e4hnlich. Die Suchmaschine hat bereits einen immensen Datenspeicher. Wird ihr ein Bild<\/a> gezeigt, werden dessen Merkmale mit den gespeicherten Informationen abgeglichen<\/strong>. Je mehr Daten vorliegen, desto pr\u00e4zisere Ergebnisse erzielt die Suchmaschine.<\/p>\n

Handelt es sich hingegen um sehr rare antiquarische Gegenst\u00e4nde, die niemals fotografiert wurden, geschweige denn ins Netz hochgeladen wurden, wird es der Suchmaschine unm\u00f6glich sein, Ergebnisse zu diesem Objekt zu liefern.<\/p>\n

Bedeutung f\u00fcr das e-Commerce<\/h2>\n

Die Technologie der visuellen Suche bietet f\u00fcr das e-Commerce<\/a> ein erhebliches Potenzial. Hier l\u00e4sst sich zwischen zwei Aspekten differenzieren: Die Visuelle Suche f\u00fcr die eigenen Kan\u00e4le oder f\u00fcr fremde Kan\u00e4le nutzen. Wir schauen uns das Ganze n\u00e4her an.<\/p>\n

Eigene Kan\u00e4le<\/h3>\n

F\u00fcr Online-Shops kann die Visuelle Suche ein gro\u00dfer Zugewinn sein, indem die neue Technologie in die vorhandene Suchfunktion integriert<\/strong> wird. Hat ein Nutzer genau vor Augen, welches Kleidungsst\u00fcck er kaufen m\u00f6chte und ein Bild<\/a> von diesem parat, muss er sich nicht erst durch Filtereinstellungen klicken und etliche Katalogseiten durchscrollen.<\/p>\n

Stattdessen l\u00e4dt dieser das Bild<\/a> hoch, die Suchmaschine gleicht es mit dem Bestand des Online-Shops ab und im Idealfall wird dem potenziellen K\u00e4ufer genau das angezeigt, wonach er gesucht hat<\/strong>. Dies muss nat\u00fcrlich nicht auf das Hochladen von Nutzerbildern beschr\u00e4nkt werden. Sieht der Kunde beim St\u00f6bern ein Produkt, das ihn anspricht, besteht die M\u00f6glichkeit, das entsprechende Artikelbild in die Suche einzugeben, um \u00e4hnliche Ergebnisse pr\u00e4sentiert zu bekommen.<\/p>\n

Praxisbeispiel Zalando<\/h4>\n

Diese innovative Art der Suchanfrage wurde in der Praxis bereits vom Online-Versandh\u00e4ndler Zalando<\/a> umgesetzt. Das Unternehmen hat stets das Bestreben, neue Trends und Technologien zu nutzen, um das Shopping-Erlebnis f\u00fcr seine Kunden weiter zu optimieren. Eine spezielle App f\u00fcr den Online-Shop gibt es schon lange.<\/p>\n

Wenn Nutzende jetzt ein sch\u00f6nes Kleidungsst\u00fcck an einer Schaufensterpuppe oder einer anderen Person sehen, k\u00f6nnen sie schnell einen Schnappschuss t\u00e4tigen, das Bild<\/a> in die App laden<\/strong> und schon werden \u00e4hnliche Produkte angezeigt.<\/p>\n

Leider wird hier deutlich, dass die Technologie der visuellen Suche noch in der Entwicklung<\/strong> steckt. So kommt es gelegentlich vor, dass die vorgeschlagenen Artikel recht stark vom gew\u00fcnschten Bild<\/a> abweichen oder die Suche gar keine Treffer erzielt, obwohl \u00e4hnliche Produkte im Sortiment vorhanden sind.<\/p>\n

Praxisbeispiel Shnap<\/h4>\n

Eine weitere App die in der Welt der Mode angesiedelt ist, ist Shnap<\/a>. Hier k\u00f6nnen die Nutzenden entweder ein Bild aus der Galerie in die App laden, oder direkt innerhalb der App ein Foto aufnehmen. Die Anwendung sucht dann online nach passenden Items. Die Suche kann mittels verschiedener Filter noch weiter pr\u00e4zisiert werden.<\/p>\n

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\"filter<\/figure>\n<\/div>\n

Das von uns getestet Kleidungsst\u00fcck wurde von Shnap allerdings nicht gefunden, obwohl es zum Zeitpunkt des Tests noch im Online-Shop verf\u00fcgbar war. Stattdessen ergab dir Suche nur \u00e4hnliche, jedoch nicht den exakten Artikel.<\/p>\n

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\"visuelle<\/figure>\n<\/div>\n

Im Gegensatz zu Zalando ist Shnap nicht nur auf einen einzigen Store begrenzt. Weiterhin gibt es auch eine Erweiterung f\u00fcr Chrome, sodass die Funktion auch auf dem Desktop zur Verf\u00fcgung steht. <\/p>\n

Praxisbeispiel Pinterest<\/h4>\n

\u00dcber die App Pinterest Lens<\/a> k\u00f6nnen User ein Foto in die Suchfunktion hochladen, woraufhin ihnen themenrelevante Pins angezeigt werden. Auch hier m\u00fcssen es nicht zwangsl\u00e4ufig eigens hochgeladene Bilder sein, auch vorhandene Pins k\u00f6nnen f\u00fcr die Suche bei Pinterest genutzt werden.<\/p>\n

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