डॉप्ल, गूगल का वह ऐप है जो एआई, फैशन और ऑनलाइन शॉपिंग को एक साथ लाता है।

Google Doppl में खरीदारी योग्य उत्पादों और स्टोरों के सीधे लिंक के साथ एक डिस्कवरी फ़ीड शामिल है।
यह ऐप जनरेटिव एआई और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके एक उपयोगकर्ता अवतार बनाता है और कपड़ों को वर्चुअली ट्राई करने की सुविधा देता है।
नए फीड में सोशल मीडिया रील्स के प्रारूप का अनुसरण करते हुए, केवल एआई द्वारा निर्मित वीडियो शामिल हैं।
फिलहाल, यह फीचर अमेरिका में 18 वर्ष से अधिक आयु के उपयोगकर्ताओं के लिए iOS और Android पर लॉन्च किया जा रहा है, जिसका यूरोपीय ई-कॉमर्स पर संभावित प्रभाव पड़ सकता है।

ऑनलाइन कपड़े खरीदने के तरीके को बदलने की लड़ाई में एक नया अध्याय जुड़ गया है। डोपल, गूगल का प्रायोगिक ऐप जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, लघु वीडियो और फैशन उत्पादों के लिए व्यक्तिगत अनुशंसाओं को जोड़ता है।हालांकि फिलहाल नवीनता इसका परीक्षण संयुक्त राज्य अमेरिका में किया जा रहा है।यह आंदोलन एक ऐसे बदलाव की ओर इशारा करता है जो देर-सवेर यूरोप और स्पेन के प्रमुख ई-कॉमर्स बाजारों तक पहुंच सकता है।

डॉप्पल के साथ, गूगल ऐसे माहौल में अपनी जगह बनाने की कोशिश कर रहा है जहां खरीदारी के फैसले तेजी से बदलते जा रहे हैं। TikTok या Instagram जैसे वीडियो फ़ीडलेकिन इस अवधारणा को उलट देनावास्तविक इन्फ्लुएंसर्स के बजाय, एआई ही कंटेंट और देखने का अनुभव दोनों उत्पन्न करता है। कि पहनने वाले पर प्रत्येक परिधान कैसा दिखेगा।

डॉप्पल क्या है और यह गूगल ऐप कैसे काम करता है?

Doppl के साथ एक व्यक्तिगत मॉडल बनाएं

संक्षेप में, डॉप्पल एक "वर्चुअल फिटिंग रूम" ऐप है। जो कंप्यूटर विज़न मॉडल और पर निर्भर करता है जनरेटिव एआई के लिए प्रत्येक उपयोगकर्ता का यथार्थवादी अवतार बनाएंइसका उपयोग शुरू करने के लिए, व्यक्ति एक फ़ाइल अपलोड करता है। पूरे शरीर की तस्वीर और वहां से, एप्लिकेशन एक डिजिटल संस्करण तैयार करता है जो एक व्यक्तिगत पुतले के रूप में काम करेगा।

उस अवतार के बारे में, डॉप्ल लगभग किसी भी डिजिटल स्रोत से लिए गए कपड़ों के आइटम को ओवरले कर सकता है।ऑनलाइन स्टोर से ली गई तस्वीरें, स्क्रीनशॉट, आपके फोन में सेव की गई तस्वीरें, या सोशल मीडिया पर देखे गए लुक्स। सिस्टम कपड़े को सिर्फ एक स्टिकर की तरह नहीं चिपकाता; एआई कपड़े को शरीर के अनुसार समायोजित करता है, उसके ड्रेप और मूवमेंट का अनुकरण करता है, और एक आकर्षक लुक तैयार करता है। पोशाक का एनिमेटेड वीडियो ताकि इसका प्रभाव वास्तविकता के करीब हो।

यह प्रारंभिक फोटो संयोजन, त्रि-आयामी उपयोगकर्ता मॉडल वीडियो तकनीक वर्चुअल फिटिंग रूम की सामान्य स्थिर तस्वीरों से कहीं आगे का अनुभव प्रदान करती है। उपयोगकर्ता देख सकता है कि आस्तीन कैसे हिलती हैं, चलते समय पोशाक कैसे फिट होती है, या पैंट कैसे फिट होती है—खरीदारी से पहले शंकाओं को कम करने और संभावित रूप से कीमत कम करने के लिए यह महत्वपूर्ण है। वापसी की मात्रा ई-कॉमर्स में।

एक ऐसा फ़ैशन डिस्कवरी फ़ीड जहाँ से आप पूरी तरह से खरीदारी कर सकते हैं

डॉपल गूगल लैब्स

डॉप्ल में गूगल द्वारा शामिल किया जा रहा सबसे बड़ा नया फीचर यह है कि... खरीदारी खोज फ़ीडएक ऐसा फीड जिसमें हर एक दृश्य सामग्री खरीदारी का सुझाव देती है। इस फीड में दिखने वाली अधिकतर वस्तुएं... स्टोर के सीधे लिंक वाले असली उत्पादताकि प्रेरणा और भुगतान के बीच का अंतर कुछ ही टैप में सिमट जाए।

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यह फ़ीड एक साधारण स्थिर कैटलॉग नहीं है: यह दिखाता है कपड़ों के एआई-जनित वीडियोतस्वीरों को गतिमान रूप में प्रस्तुत किया जाता है ताकि उपयोगकर्ता पोशाक की फिटिंग, ड्रेप और समग्र शैली को बेहतर ढंग से समझ सकें। प्रत्येक अनुशंसा एक छोटे वीडियो के रूप में कार्य करती है, जो सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर प्रचलित उपभोग पैटर्न के अनुरूप है।

गूगल का इरादा है कि यह स्थान एक नए परिधानों को खोजने और उन्हें खरीदने के बीच एक सीधा सेतु।इससे उपयोगकर्ता को अलग-अलग ऐप्स, वेबसाइटों और मध्यवर्ती प्रक्रियाओं के बीच जाने की आवश्यकता नहीं होती है। डॉप्पल में, तार्किक प्रक्रिया यह होगी: वीडियो देखें, अवतार पर पहनावा देखें, आकार चुनें और फिर उस परिधान को बेचने वाले स्टोर के लिंक पर क्लिक करें।

शैली और बातचीत के आधार पर व्यक्तिगत सुझाव

डोपल

उस फ़ीड को उपयोगी बनाने के लिए, न कि केवल एक सामान्य प्रदर्शन के रूप में, डॉप्पल एक शैली प्रोफ़ाइल प्रत्येक उपयोगकर्ता की। यह प्रोफ़ाइल दो मुख्य स्रोतों से बनती है: खाता बनाते समय घोषित प्राथमिकताएँ और सबसे महत्वपूर्ण बात, ऐप के भीतर का व्यवहार.

यह एप्लिकेशन विश्लेषण करता है वे वस्त्र जिनके साथ उपयोगकर्ता संपर्क करता हैयह ट्रैक करता है कि उपयोगकर्ता किन उत्पादों को सेव करता है, किन वीडियो को सबसे लंबे समय तक देखता है, अपने अवतार पर कौन से लुक आज़माता है और किन लुक को जल्दी से खारिज कर देता है। इस डेटा का उपयोग करके, एआई यह तय करता है कि कौन से कट, रंग या ब्रांड व्यक्ति के लिए सबसे उपयुक्त हैं, जिससे एक व्यक्तिगत उत्पाद प्रोफ़ाइल तैयार होती है। अधिक परिष्कृत अनुशंसाएँ जैसे-जैसे उपकरण का उपयोग किया जाता है।

यह दृष्टिकोण अनुशंसा एल्गोरिदम के समान तर्क का अनुसरण करता है। वीडियो प्लेटफॉर्म और सोशल मीडियालेकिन इसे फैशन और शॉपिंग के संदर्भ में ढाला गया है। यूरोप के उपयोगकर्ता, जो नेटफ्लिक्स, टिकटॉक या स्पॉटिफाई जैसी ऐप्स के सटीक अनुमानों के आदी हैं, उनके लिए यह आश्चर्य की बात नहीं होगी यदि कोई कपड़ों का ऐप भी आउटफिट्स के मामले में कुछ ऐसा ही करे।

मानव इन्फ्लुएंसरों के मुकाबले केवल एआई द्वारा संचालित फ़ीड

डॉप्ल ऐप

डॉप्पल का सबसे उल्लेखनीय पहलू यह है कि न्यूज़ फ़ीड की सभी सामग्री कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न की जाती है।टिकटॉक या इंस्टाग्राम पर जो होता है, उसके विपरीत, जहाँ वे कंटेंट क्रिएटर्स, ब्रांड्स या इन्फ्लुएंसर्स जो लोग उत्पादों को प्रस्तुत करते हैं; यहां, एआई ही वीडियो और प्रत्येक परिधान के संदर्भ का निर्माण करता है।

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यह बदलाव सोशल मीडिया में प्रचलित प्रवृत्ति के बिल्कुल विपरीत है, जो कि इसके इर्द-गिर्द घूमती है। मानव नुस्खा और प्रभावशाली व्यक्ति की भूमिकाडॉप्पल में किसी जैकेट की सिफारिश करने वाला कोई प्रसिद्ध चेहरा नहीं है, बल्कि एक कृत्रिम मॉडल है जो दिखाता है कि यह कैसा दिखता है, साथ ही उपयोगकर्ता का अपना व्यक्तिगत अवतार भी इसमें शामिल है।

Google को पता है कि पूरी तरह से बनी हुई फ़ीड सिंथेटिक सामग्री इससे जनता के एक वर्ग में कुछ प्रतिरोध उत्पन्न हो सकता है, जो उत्पाद प्रदर्शित करने वालों की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के आदी हैं। हालांकि, तकनीकी दिग्गज कंपनी का तर्क है कि यह वही प्रारूप है जिससे लाखों लोग पहले से ही परिचित हैं - लघु वीडियो, अनंत स्क्रॉलिंग और प्रत्यक्ष खरीद - बस इसमें पारंपरिक रचनाकारों के स्थान पर एआई (आर.आई.) प्रमुख भूमिका निभा रहा है।

स्पेन और यूरोप में ई-कॉमर्स पर संभावित प्रभाव

हालांकि डॉप्पल के डिस्कवरी फीड का प्रारंभिक कार्यान्वयन सीमित है संयुक्त राज्य अमेरिका में 18 वर्ष से अधिक आयु के उपयोगकर्तायह रणनीति ऐसे परिदृश्य के अनुरूप है जिसे स्पेन या यूरोप जैसे बाजारों में आसानी से दोहराया जा सकता है यदि परीक्षण सकारात्मक आते हैं। यूरोप प्रमुख केंद्रों में से एक है। फैशन ई-कॉमर्स का विकासउपभोक्ता ऑनलाइन खरीदारी के आदी तो हैं, लेकिन साथ ही साथ कुछ मुद्दों के प्रति संवेदनशील भी हैं, जैसे कि... गोपनीयता और डेटा का उपयोग.

यूरोपीय खुदरा विक्रेताओं और बाज़ारों के लिए, इस तरह का उपकरण कई नए रास्ते खोल सकता है। स्थानीय कैटलॉग के साथ विशिष्ट एकीकरणयह बात बड़े चेन स्टोर और छोटे ब्रांड, दोनों पर लागू होती है। अधिक व्यावहारिक ट्राई-ऑन प्रक्रिया के माध्यम से रिटर्न कम करने की संभावना इस क्षेत्र में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां फैशन रिटर्न की लॉजिस्टिक्स लागत और पर्यावरणीय प्रभाव तेजी से प्रमुख मुद्दे बनते जा रहे हैं।

हालांकि, स्पेन जैसे बाजारों में इसके आगमन से अनिवार्य रूप से कुछ समस्याएं उत्पन्न होंगी। नियामकीय और सांस्कृतिक अनुकूलता का आकलन करेंउपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई शारीरिक तस्वीरों के प्रसंस्करण से लेकर यूरोपीय डेटा संरक्षण नियमों के अनुपालन तक। इसके अलावा, सामाजिक धारणा भी इसमें शामिल है... अतियथार्थवादी अवतार और पूरी तरह से कृत्रिम सामग्रीजो देशों के बीच काफी भिन्न हो सकता है।

स्टार्टअप और खुदरा विक्रेताओं के लिए अवसर और चुनौतियाँ

डोपल कैसे काम करता है

गूगल के इस कदम के अलावा, डॉप्पल के पीछे की तकनीक कई संभावनाओं के द्वार खोलती है। स्टार्टअप और खुदरा विक्रेताओं के लिए अवसर यूरोप में फैशन, सौंदर्य, जूते या एक्सेसरीज़ में विशेषज्ञता रखने वाली कंपनियां। इसका मुख्य विचार—वर्चुअल फिटिंग रूम वीडियो बनाने के लिए एआई का उपयोग करना—इन सभी पर लागू होता है। चश्मे, हैंडबैग, गहने, मेकअप और यहां तक कि फर्नीचर या खेल जैसे क्षेत्रों में भी, जहां डिजिटल परीक्षण का महत्व बढ़ता जा रहा है।

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तकनीकी उद्यमियों के लिए, Doppl एक एआई + उपयोगकर्ता अनुभव एकीकरण का व्यावहारिक केस स्टडीयह दर्शाता है कि कैसे एक अत्यधिक दृश्य और प्रत्यक्ष प्रवाह पारंपरिक सोशल मीडिया मॉडल को हूबहू दोहराए बिना रूपांतरण को गति दे सकता है। साथ ही, यह शुरू से ही डिज़ाइन किए गए समाधानों को विकसित करने के लिए एक संदर्भ के रूप में कार्य करेगा। स्थानीय बाज़ार, यूरोपीय भाषाएँ और विशिष्ट नियम.

स्टार्टअप और स्थापित ब्रांड दोनों के लिए चुनौती यह होगी कि वे संतुलन कैसे बनाएँ। वैयक्तिकरण की व्यावसायिक प्रभावशीलता और व्यक्तिगत डेटा के उपयोग में पारदर्शिता। इसका मुख्य उपाय उपयोगकर्ताओं को इस बात पर स्पष्ट नियंत्रण प्रदान करना हो सकता है कि वे कौन सी जानकारी साझा करते हैं, उनका अवतार कैसे उत्पन्न होता है, और अनुशंसा एल्गोरिदम को परिष्कृत करने के लिए उनकी बातचीत का उपयोग कैसे किया जाता है।

संदर्भ: कृत्रिम बुद्धिमत्ता से निर्मित वीडियो का विस्तार

डॉप्पल के डिस्कवरी फीड का लॉन्च एक व्यापक प्रवृत्ति के अनुरूप है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा निर्मित वीडियो-आधारित प्लेटफार्मों और सुविधाओं का उदयपिछले कुछ महीनों के दौरान, प्रयोगात्मक सोशल नेटवर्क और उन बुद्धिमान सहायकों में कृत्रिम क्लिप पर ध्यान केंद्रित करने वाले प्रस्ताव सामने आए हैं जो जनरेटिव मॉडल द्वारा निर्मित सारांश या वीडियो सामग्री को एकीकृत करते हैं।

इस संदर्भ में, Google ई-कॉमर्स में Amazon जैसी दिग्गज कंपनियों और सोशल नेटवर्क के बढ़ते प्रभाव के खिलाफ अपनी स्थिति मजबूत करना चाहता है, जिन्होंने छोटे वीडियो को सीधे बिक्री चैनल में बदल दिया है। फैशन में विशेषज्ञता रखने वाले ऐप और वर्चुअल फिटिंग रूम में निवेश करके, इसका लक्ष्य एक ऐसा स्थान हासिल करना है जहां शरीर पर उत्पाद का दृश्य परिणामों की एक साधारण सूची की तुलना में एक महत्वपूर्ण बदलाव लाएं।

यूरोपीय उपभोक्ताओं के लिए, जो विभिन्न ऑनलाइन स्टोर और तुलना साइटों के बीच ब्राउज़ करने के आदी हैं, इस प्रकार का समाधान एक सफल विकल्प साबित हो सकता है। सामान्य खरीद चैनलों के लिए पूरक उपकरणबशर्ते कि क्षेत्र में उत्पादों, आकारों और दुकानों के लिंक की उपलब्धता व्यापक और सुव्यवस्थित हो।

कुल मिलाकर, डॉप्पल खुद को एक के रूप में प्रस्तुत करता है गूगल की प्रयोगशाला जनरेटिव एआई, लघु वीडियो और फैशन के अंतर्संबंधों का पता लगाएगीयह परीक्षण इस बात की पड़ताल करता है कि उपयोगकर्ता किसी इन्फ्लुएंसर के बजाय एल्गोरिदम द्वारा आउटफिट चुनने और प्रदर्शित करने को किस हद तक स्वीकार करते हैं। इसका विकास और अंततः यूरोप में इसका आगमन यह मापने में महत्वपूर्ण होगा कि क्या इस प्रकार का अनुभव उद्योग का मानक बन जाता है या डिजिटल वाणिज्य उद्यमों की लंबी सूची में एक और प्रयोग बनकर रह जाता है।