Google Doppl は AI を活用したショッピングフィードでファッションショッピングを強化

オンラインで服を買う方法を変える戦いは、新たな章を追加します ドップル、 人工知能、ショートビデオ、ファッション製品のパーソナライズされた推奨事項を組み合わせた Google の実験的なアプリ。今のところ目新しい 米国で試験中この動きは、遅かれ早かれヨーロッパやスペインの主要な電子商取引市場に影響を及ぼす可能性のある変化を示唆している。

Dopplによって、Googleは、購入がますます消費者の購買行動によって決定される環境に適応しようとしている。 TikTokやInstagramのような動画フィードしかし、その概念を逆転させると実際のインフルエンサーの代わりに、コンテンツと視聴体験の両方を生成するのは AI です。 それぞれの衣服がユーザーにどのように見えるかを確認します。

Doppl とは何ですか? この Google アプリはどのように機能しますか?

本質的に、 Dopplは「バーチャル試着室」アプリです コンピュータービジョンモデルと ジェネレーティブAI パラ 各ユーザーのリアルなアバターを作成する使用を開始するには、 全身写真 そこから、アプリケーションは個人用のマネキンとして機能するデジタル バージョンを生成します。

そのアバターに関しては、 Dopplは、ほぼあらゆるデジタルソースから取得した衣服アイテムを重ね合わせることができます。オンラインストアの画像、スクリーンショット、スマートフォンに保存されている写真、ソーシャルメディアで見たスタイルなど。このシステムは、単に衣服をステッカーのように貼るのではなく、AIが生地を体型に合わせて調整し、ドレープや動きをシミュレーションし、 衣装のアニメーションビデオ 効果がより現実に近づくようにするためです。

この最初の写真の組み合わせは、 3次元ユーザーモデル さらに、動画生成によって、バーチャル試着室の典型的な静止画をはるかに超える体験が可能になります。ユーザーは袖の動き、歩くときのドレスのドレープ、パンツのフィット感などを実際に確認できるため、購入前の不安を軽減し、価格を抑える可能性を高めることができます。 返品量 電子商取引において。

完全にショッピング可能なファッション発見フィード

GoogleがDopplに組み込んだ大きな新機能は ショッピング発見フィードビジュアルコンテンツのフィードで、それぞれのアイテムが実質的に購入の提案となっています。このフィードに表示されるアイテムのほとんどは… 店舗への直接リンク付きの実際の商品インスピレーションから支払いまでのステップが数回のタップに短縮されます。

フィードは単なる静的なカタログではありません。 AIが生成した衣服の動画画像は動画で表示されるため、ユーザーはフィット感、ドレープ感、そして全体的なスタイルをより深く理解できます。それぞれのおすすめは短い動画コンテンツとして機能し、ソーシャルメディアプラットフォームで標準化された消費パターンに非常によく合致しています。

Googleの意図は、このスペースを 新しい服を発見することとそれを購入することの間に直接的な橋渡しをするこれにより、ユーザーは複数のアプリ、ウェブサイト、中間プロセスを行き来する必要がなくなります。Dopplでは、動画を視聴し、アバターで衣装を確認し、サイズを選択し、そこからリンクをクリックしてその衣装を販売している店舗へ移動する、という論理的な流れになります。

スタイルとインタラクションに基づいたパーソナライズされた推奨事項

そのフィードを単なる一般的なショーケースではなく、役立つものにするために、Dopplは スタイルプロフィール 各ユーザーのプロフィールは、主に2つの情報源から構成されます。アカウント設定時に宣言された設定と、 アプリ自体の動作.

アプリケーションは、 ユーザーが触れる衣服ユーザーがどの商品を保存したか、どの動画を最も長く視聴したか、どのアバターでどのようなスタイルを試したか、そしてどのスタイルをすぐに破棄したかを追跡します。これらのデータを用いて、AIはどのカット、カラー、ブランドが個人に最も適しているかを精査し、パーソナライズされた商品プロファイルを生成します。 より洗練された推奨事項 ツールが使用されるにつれて。

このアプローチは推奨アルゴリズムと同じロジックに従います ビデオプラットフォームとソーシャルメディアしかし、ファッションとショッピングという文脈に適応している。Netflix、TikTok、Spotifyがますます正確に番組を予測することに慣れているヨーロッパのユーザーにとって、ファッションアプリが服装に関して同様の機能を備えていても不思議ではないだろう。

AIのみのフィードと人間のインフルエンサー

Dopplの最も印象的な点の一つは 新しいフィードのすべてのコンテンツは人工知能によって生成されるTikTokやInstagramで起きているようなこととは異なり、 コンテンツクリエイター、ブランド、インフルエンサー 商品をプレゼンテーションする人々。ここでは、ビデオと各衣服のコンテキストを構築するのは AI です。

この変化は、ソーシャルメディアの主流である「 人間の処方箋と影響力のある人物像Doppl では、ジャケットを推薦する有名人の顔は表示されませんが、ジャケットの外観を示す合成モデルが表示され、ユーザー自身のカスタマイズされたアバターが補完されます。

Googleは、フィード全体が 合成コンテンツ これは、製品を宣伝する人の信頼性を評価することに慣れている一部の人々から抵抗を招く可能性があります。しかし、このテクノロジー大手は、このフォーマットは、何百万人もの人々が既に慣れ親しんでいるもの、つまり短編動画、無限スクロール、そして直接購入といったものと同じであり、従来のクリエイターではなくAIが中心となるだけだと主張しています。

スペインとヨーロッパの電子商取引への潜在的な影響

Dopplのディスカバリーフィードの初期実装は 米国の18歳以上のユーザーこの戦略は、検査結果が良好であればスペインやヨーロッパなどの市場で容易に再現できるシナリオに適合している。ヨーロッパは、 ファッションEコマースの成長消費者はオンラインショッピングに慣れているが、次のような問題にも敏感である。 プライバシーとデータの使用.

ヨーロッパの小売業者や市場にとって、このようなツールは、 ローカルカタログとの特定の統合これは大手チェーン店とニッチブランドの両方に当てはまります。より現実的な試着プロセスを通じて返品を削減する可能性は、ファッション商品の返品に伴う物流コストと環境への影響がますます深刻な問題となっているこの地域において特に重要です。

しかし、スペインのような市場への参入には必然的に 規制と文化の適合性を評価するユーザーがアップロードしたボディ写真の処理から、欧州のデータ保護規制への準拠まで、そしてそれに加えて、社会的な認識も重要です。 超現実的なアバターと純粋に合成されたコンテンツこれは国によって大きく異なる場合があります。

スタートアップ企業と小売業者にとっての機会と課題

Googleの動きを超えて、Dopplの背後にある技術はさまざまな可能性を切り開く スタートアップ企業と小売業者にとっての機会 ヨーロッパのファッション、美容、靴、アクセサリーを専門とする企業。AIを活用してバーチャル試着室動画を作成するという中心的なアイデアは、 メガネ、ハンドバッグ、ジュエリー、化粧品 さらに、家具やスポーツなどの分野でも、デジタルテストがますます有効になってきています。

テクノロジー起業家にとって、Dopplは AI + ユーザーエクスペリエンス統合の実践的なケーススタディ従来のソーシャルメディアモデルをそのまま再現することなく、視覚的にわかりやすく直接的なフローでコンバージョンを加速できることを示す。同時に、ゼロから設計されたソリューションを開発するための参考資料としても役立つだろう。 現地市場、ヨーロッパの言語、特定の規制.

スタートアップと既存ブランドの両方にとっての課題は、 パーソナライゼーションの商業的効果 個人データの利用における透明性。鍵となるのは、ユーザーが共有する情報、アバターの生成方法、そしてユーザーのインタラクションがレコメンデーションアルゴリズムの改善にどのように活用されるかを明確に制御できる機能を提供することだろう。

背景：AI生成ビデオの拡大

Doppl のディスカバリー フィードの開始は、より広範なトレンドに当てはまります。 AI生成のビデオベースのプラットフォームと機能の台頭ここ数か月、実験的なソーシャル ネットワークと、生成モデルによって生成された要約やビデオ コンテンツを統合するインテリジェント アシスタントの両方で、合成クリップに焦点を当てた提案が登場しています。

このような状況下、GoogleはAmazonのような巨大企業や、ショートビデオを直接販売チャネルへと変貌させたソーシャルネットワークの台頭に対抗し、eコマースにおける地位強化を目指している。ファッションに特化したアプリとバーチャル試着室への投資によって、Googleは、 製品を身体に装着した際の視覚化 単純な結果リストと比べて違いを生み出します。

さまざまなオンラインストアや比較サイトを閲覧することに慣れているヨーロッパの消費者にとって、この種のソリューションは 通常の購買チャネルを補完するツールただし、地域内の製品、サイズ、店舗へのリンクの入手可能性が広範かつ適切に統合されていることが条件となります。

全体的に、Dopplは Googleのラボは、生成AI、ショートビデオ、ファッションの交差点を探りますこれは、インフルエンサーではなくアルゴリズムが服装を選び、表示することをユーザーがどの程度受け入れるかを試すものです。この取り組みの進化と、最終的にヨーロッパに導入されるかどうかは、この種の体験が業界標準となるのか、それともデジタルコマースベンチャーの長いリストの中の単なる実験に留まるのかを判断する鍵となるでしょう。