Pulse

Biết ảnh nào chứng minh điều người mua cần biết

Visual Evidence đối chiếu ảnh sản phẩm với yêu cầu mua hàng, xác định thông tin được chứng minh, mâu thuẫn hoặc không thể hiện qua ảnh, đồng thời gợi ý ảnh cần bổ sung và dữ liệu cần cập nhật theo thứ tự ưu tiên.

Bộ ảnh của một chiếc laptop, một ảnh cạnh bên dưới kính lúp, nối với thẻ yêu cầu mua hàng: cổng kết nối có trong ảnh, màu mâu thuẫn với dữ liệu, mặt cổng cần thêm ảnh, và thời lượng pin, điều không ảnh nào cho thấy.
Bộ ảnh laptop đầy đủ được đánh dấu là hoàn chỉnh, bên cạnh một người mua đang thắc mắc: mặt cổng vẫn là dấu hỏi, còn thời lượng pin được đánh dấu là điều không ảnh nào cho thấy.

Một bộ ảnh đầy đủ vẫn có thể để câu hỏi bỏ ngỏ

Một máy tính xách tay chụp đủ mọi góc vẫn có thể không bao giờ cho thấy mặt cổng kết nối. Một bộ sofa chụp hoàn hảo vẫn khiến người mua không chắc có lọt qua cửa không. Danh sách kiểm tra bộ ảnh chỉ đếm số ảnh, không hỏi ảnh nào trả lời câu hỏi người mua đang vướng.

Và có những thông tin không ảnh nào thể hiện được, như thời lượng pin hay cân nặng. Bắt AI đọc chúng từ ảnh là cách một cửa hàng tự tin nói sai.

Đôi khi câu trả lời đúng là: không ảnh nào cho thấy điều này. Hãy ghi nó vào dữ liệu.

Visual Evidence hoạt động thế nào?

Cùng tệp xuất như Decision Audit, kèm đường dẫn ảnh. Không cần gắn gì lên website.

  1. Một bảng tính gồm sản phẩm, ngành hàng và đường dẫn ảnh đi vào khay tải lên, kèm nhãn không có dữ liệu khách hàng.

    01Bạn

    Gửi một ngành hàng kèm ảnh

    Tệp xuất danh mục của một ngành hàng, kèm đường dẫn ảnh bạn đang dùng. Không cần dữ liệu khách hàng.

  2. Ảnh cạnh bên của laptop trong khung quét, chuyển tới bộ máy yêu cầu, nơi cổng kết nối được đánh dấu là có trong ảnh, bộ nhớ hàn chết là không có ảnh, và thời lượng pin là không bao giờ.

    02Chúng tôi

    Kiểm tra từng ảnh theo yêu cầu mua hàng

    Với mỗi yêu cầu trong ngành hàng, cần những thông tin nào và ảnh có thể cho thấy từng thông tin không: cổng kết nối có, RAM hàn chết không, thời lượng pin không bao giờ. Mô hình thị giác đọc ảnh cho thấy gì; bộ máy yêu cầu của chúng tôi, không phải mô hình, quyết định ý nghĩa.

  3. Danh sách việc sửa đã xếp hạng: trước tiên thêm ảnh mặt cổng, rồi ghi cổng kết nối vào dữ liệu, rồi đối chiếu màu, nối với ảnh và dữ liệu mà chúng thay đổi.

    03Cả hai

    Bạn nhận các việc sửa ảnh và dữ liệu, đã xếp hạng

    Thông tin ảnh cho thấy nhưng dữ liệu thiếu, ảnh mâu thuẫn với dữ liệu, và ảnh cần thêm cho thông tin quan trọng, cùng với các việc sửa trường của Decision Audit.

Bạn nhận được gì

Cổng kết nối trong ảnh cạnh bên của laptop được đưa vào dữ liệu: dòng cổng kết nối đã được đánh dấu, còn bộ nhớ hàn chết và thời lượng pin vẫn để trống.

Thông tin ảnh cho thấy nhưng dữ liệu thiếu

Một cổng kết nối, một màu, một sơ đồ kích thước đã có trong bộ ảnh nhưng thiếu ở trường mà bộ lọc hay trợ lý AI đọc. Hãy đưa nó vào dữ liệu.

Thẻ dữ liệu ghi màu xanh navy và hai cổng HDMI, mâu thuẫn với ảnh một chiếc laptop màu xanh lá có một cổng HDMI, bên cạnh một kiện hàng bị trả.

Ảnh mâu thuẫn với dữ liệu

Thông số ghi hai cổng HDMI mà ảnh chỉ có một; trường màu ghi xanh navy mà ảnh là xanh lá. Người mua tin ảnh sẽ trả hàng.

Bộ ảnh laptop có một ô trống cho ảnh mặt cổng, nối với một bàn làm việc nơi laptop nối với hai màn hình.

Ảnh cần thêm, ở nơi quyết định

Thêm ảnh mặt cổng kết nối cho những máy này, vì người mua cần xuất ra hai màn hình dựa vào nó. Việc của thợ chụp ảnh, không phải nhập liệu.

Thời lượng pin, trọng lượng và bộ nhớ nâng cấp được, mỗi thứ được đánh dấu là điều không ảnh nào cho thấy, cùng dẫn về một chỗ: ghi vào dữ liệu.

Điều không ảnh nào cho thấy

Thời lượng pin, cân nặng, RAM không nâng cấp được: được đánh dấu là thông tin cần ghi, không bao giờ đọc từ ảnh.

Một con chip AI nói không xác định được, bên cạnh bảng điểm kiểm thử nơi không xác định được đạt điểm cao hơn một lần đoán may.

Mô hình biết nói không xác định được

Mỗi mô hình được chấm trên bộ kiểm thử của chúng tôi trước khi đọc ảnh của bạn, và một câu không xác định được đúng chỗ được điểm cao hơn một lần đoán trúng.

Visual Evidence sẽ làm và sẽ không làm gì

Việc này làm được gì

  • Cho biết ảnh nào cho thấy, mâu thuẫn hay không thể cho thấy từng thông tin người mua cần
  • Đề xuất ảnh cần thêm, xếp hạng cùng các việc sửa dữ liệu
  • Nói không xác định được khi không ảnh nào cho thấy, thay vì đoán
  • Cho bạn xem bộ kiểm thử mà mô hình đã vượt qua trước khi đọc ảnh của bạn

Việc này không làm gì

  • Hứa tăng doanh số hay giảm hàng trả. Nó chưa chạy trên danh mục của người bán nào, nên chưa có kết quả đo được để nêu
  • Bịa thông tin từ ảnh. Giá trị không ảnh nào cho thấy được báo là thiếu, không ước đoán
  • Tạo hay chỉnh sửa ảnh. Nó cho biết ảnh nào quan trọng; đội của bạn hoặc studio sẽ chụp
  • Thay thế Decision Audit. Nó thêm ảnh làm bằng chứng cho cùng một phép đo

Những câu quyết định

Đã dùng được chưa?

Truy cập sớm. Được cung cấp trước trong một đợt thí điểm Decision Audit, trên một ngành hàng. Sản phẩm đã được xây dựng và kiểm thử trên dữ liệu sản phẩm công khai, chưa chạy trên danh mục riêng của người bán.

Làm sao biết mô hình không bịa?

Mỗi mô hình được kiểm tra trước trên một bộ câu hỏi về sản phẩm, gồm cả những câu không ảnh nào trả lời được. Trong lần chạy đầu trên dữ liệu công khai, hai mô hình trả lời không xác định được 98% số lần khi không ảnh nào cho thấy thông tin. Đó là dữ liệu công khai và hai mô hình, không phải danh mục của bạn và không phải lời hứa.

Khác gì so với kiểm tra bộ ảnh theo yêu cầu hình ảnh?

Kiểm tra bộ ảnh hỏi bạn có đủ số lượng và loại ảnh yêu cầu không. Visual Evidence hỏi có ảnh nào chứng minh điều người mua cần biết không, và ảnh có khớp với dữ liệu không.

Các bạn có tạo ảnh còn thiếu không?

Không. Chúng tôi cho biết nên thêm ảnh nào và vì sao. Đội của bạn hoặc studio sẽ chụp, và lần kiểm tra sau xác nhận ảnh cho thấy đúng điều cần.

Các bạn cần dữ liệu gì?

Một tệp xuất ngành hàng kèm đường dẫn ảnh bạn đang dùng. Không cần dữ liệu khách hàng, không cần truy cập hệ thống.

Bắt đầu với một ngành hàng và ảnh của nó

Yêu cầu Visual Evidence cùng một đợt thí điểm Decision Audit.

Yêu cầu truy cập sớm

Truy cập sớm, định giá trong đợt thí điểm.