Visuelle Produktsuche im Onlineshop: Computer Vision für Suche und PIM
Wer ein Sofa auf einem Foto gesehen hat, findet es mit Suchbegriffen wie „grau, modern, dreisitzig“ selten wieder. In diesem halben Tag erfahren Verantwortliche für Onlineshop und Produktdaten, wie Computer Vision Produkte auf Bildern erkennt, ähnliche Artikel findet und Bilder für das PIM automatisch beschreibt. Eine Übung führt zu einem kleinen Prototyp einer visuellen Suche, eine zweite zur automatischen Verschlagwortung. Kosten, Latenz, Datenschutz und messbare Wirkung geben den Rahmen für eine Einführung im eigenen Shop.
- Dauer4 Stunden
- OrtBei Ihnen vor Ort oder live-online
- TeilnehmendeNur Ihr Team, keine offenen Termine
- BereichHandel, KI-Technik & Entwicklung, Vertrieb, Marketing & Kundenservice
Für wen
Verantwortliche für E-Commerce und Produktdaten sowie technisch interessierte Fachleute, die Bildanalyse und visuelle Suche in ihrem Onlineshop einsetzen wollen.
KI-Kompaktseminar · 4 Stunden
Mit Produktfotos suchen lassen und Bilddaten für Shop und PIM nutzbar machen
Das nehmen Sie mit
- Nach welchem Prinzip Bild-KI Artikel auf Fotos identifiziert und vergleicht, erklären Sie Shop-Team und IT verständlich.
- Einen Prototyp für eine visuelle Produktsuche auf Basis von Bild-Embeddings haben Sie selbst gebaut.
- Treffer einer Ähnlichkeitssuche beurteilen Sie nach Qualität und Relevanz und erkennen technische Grenzen.
- Verschlagwortung, Bildqualitätsprüfung, Attributierung fürs PIM und Moderation von Kundenbildern ordnen Sie als weitere Einsatzfelder ein.
- Für die Einführung liegen Kriterien zu Kosten, Latenz, Datenschutz und Erfolgsmessung bereit.
Ablauf
- Teil 1
Modul 1 – Grundlagen: So erkennt Bild-KI Artikel auf Fotos wieder
- Merkmale aus Produktfotos gewinnen und Artikel über ihre Bildähnlichkeit vergleichen
- Einsatzfelder im Shop: Suche per Foto, Shop-the-Look für komplette Outfits, doppelt angelegte Artikel
- Multimodale Modelle: Suchanfrage in Worten, Treffer per Bild und umgekehrt
- Live-Demo: Kundenfoto einer Lampe, der Shop schlägt passende Modelle aus dem Sortiment vor
- Ihr Shop heute: über welche Wege Kundinnen und Kunden Produkte suchen und wo sie abbrechen
- Teil 2
Modul 2 – Prototyp: Ähnlichkeitssuche mit Bild-Embeddings
- Bild-Embeddings erzeugen und in einem Vektorraum nach den nächsten Nachbarn suchen
- Übung: Prototyp einer visuellen Produktsuche für einen kleinen Beispielkatalog aufsetzen
- Trefferlisten beurteilen: passt das Ergebnis optisch, und ist es für die Kaufentscheidung relevant
- Wo die Technik scheitert, etwa bei Detailunterschieden, schlechten Fotos oder fehlendem Kontext
- Teil 3
Modul 3 – Erweiterung: Bilddaten für PIM und Moderation nutzen
- Produktbilder automatisch verschlagworten und auf Mängel wie Unschärfe oder falschen Ausschnitt prüfen
- Attribute wie Farbe, Muster oder Schnitt aus dem Bild ableiten und ins PIM übernehmen
- Content-Moderation: von Kundinnen und Kunden hochgeladene Bilder vor der Veröffentlichung sichten
- Übung: Eine Bildserie automatisch verschlagworten und die vergebenen Schlagworte kontrollieren
- Mehrwert jenseits der Suchfunktion: Datenpflege, Sortimentsübersicht, Qualität der Produktseiten
- Teil 4
Modul 4 – Einführung: Shop-Anbindung, Betrieb und Erfolgskontrolle
- Anbindung an Shopsystem und bestehende Produktsuche
- Rechenkosten, Antwortzeiten (Latenz) und Datenschutz bei Kundenfotos abwägen
- Fallstudie: Ein Onlinehändler führt eine visuelle Suche ein
- Wirkung belegen: Kennzahlen wie Suchabbrüche, Klickrate und Conversion vorher und nachher
- Fahrplan für Ihren Shop: Pilotsortiment, Bilddatenbestand, nächste Schritte
VoraussetzungenSie sollten mit den Grundzügen des Onlinehandels vertraut sein. Für die Übungen helfen Python-Kenntnisse.
AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge