📑 В этой статье

  1. Что такое visual search
  2. Как это работает: CLIP и image embeddings
  3. Use-cases: для каких категорий работает лучше
  4. Метрики: насколько улучшает конверсию
  5. Челленджи: где visual search не работает
  6. AI Search Visual Search: когда и за сколько
  7. Waitlist: 20% скидка на старте
  8. FAQ

Покупатель в магазине мебели видит диван в кафе, фотографирует и загружает на ваш сайт. Через секунду видит 12 похожих диванов из вашего каталога. Это и есть visual search — поиск товаров по изображению вместо текста. В этой статье — как это работает, кому реально нужно, и когда запустится в AI Search.

Что такое visual search

Покупатели в 2026 фотографируют товары в офлайн-магазинах, на улицах, в Pinterest и Instagram. Классический текстовый поиск требует от них описания — "белый кожаный диван с подлокотниками". Если у вас 5 вариантов — покупатель не найдёт именно тот. Visual search решает это иначе:

  • Покупатель загружает фото
  • Алгоритм превращает изображение в вектор и находит похожие в каталоге
  • Результаты упорядочены по визуальной похожести

Как это работает: CLIP и image embeddings

В основе — CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) от OpenAI или open-source альтернативы (OpenCLIP, SigLIP).

Индексация

  1. Для каждого товара берётся главное изображение
  2. Прогоняется через CLIP — получаем вектор 512 или 768
  3. Сохраняется рядом с product_id

Поиск

  1. Покупатель загружает фото
  2. Сервер прогоняет через ту же CLIP-модель
  3. Cosine similarity между запросом и всеми product-векторами
  4. Top-K ближайших товаров возвращается

Use-cases

👗
Одежда
🪑
Мебель
👟
Обувь
🌿
Растения
🎨
Декор
💎
Украшения

Другие use-cases: запчасти ("у меня сломался кран — найти аналог"), аксессуары (сумки, часы), обувь с тысячами вариаций.

Метрики

Для visual-friendly категорий — обычно +15-30% mobile conversion uplift, время до покупки сокращается с 3-7 до 1-2 кликов, bounce падает на 15-30 п.п.

⚠️
Caveat: цифры из разных e-commerce отчётов. Зависят от category-mix. На non-visual категориях effect-а нет.

Челленджи

  1. Качество фото товаров. Плохое освещение, watermarks, разные ракурсы — embeddings шумные.
  2. Категории без visual-component. Книги, digital products, услуги.
  3. Очень похожие товары. 50 белых рубашек различаются только фактурой — CLIP их путает.
  4. Размер каталога. <500 — плохо. >5000 — хорошо.
  5. Mobile UX. Загрузка фото должна быть one-tap.

AI Search Visual Search: когда и за сколько

Visual Search запланирован как add-on к AI Search v1.0.5, релиз Q3 2026.

Что включено

  • Upload-zone в форме поиска (камера, галерея, URL)
  • Страница /visual-search для full-screen режима
  • Авто-индексация product-images через CLIP на наших GPU
  • Фасетные фильтры поверх visual-результатов
  • API endpoint для кастомных интеграций

Ожидаемая цена

Add-on ~$17-20/мес поверх основного тарифа AI Search ($29-49 общая). Free-план — неограниченные текстовые поиски, но visual ограничен 100 запросами/мес.

Waitlist: 20% скидка на старте

Если у вас магазин в visual-friendly категории — присоединяйтесь к waitlist на /visual-search. Первые 100 подписчиков получат:

  • 20% скидка на launch (~$15/мес вместо $19)
  • Early-tester доступ — лимитированная бесплатная демонстрация
  • Преимущество в очереди в первые дни запуска

→ Присоединиться к waitlist

🎁
Что даёт waitlist прямо сейчас: 20% launch-скидка для первых 100, early-tester доступ, очередь priority. Email только на старте — никакого спама.

FAQ

Можно ли тестировать visual search сейчас?

Нет, в публичном релизе пока нет. Внутреннее альфа-тестирование на 3 dev-магазинах. Запуск Q3 2026.

Visual search будет бесплатным для Free-плана?

Free — до 100 visual-запросов/мес. Production — add-on $17-49/мес.

Нужно ли reindex для visual search?

Да. CLIP-индексация отдельно от текстовой. ~1 секунда на товар. 10k SKU — ~3 часа на наших серверах.

Что с товарами без изображений?

Visual search работает только на товарах с product-photos. Для no-photo — fallback на обычный AI Search.

Можно запросить по URL-изображения?

Да. API поддерживает file-upload и URL.