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Facebook migliora i suoi strumenti di shopping online per le PMI

L'azienda sta lavorando all'implementazione di un sistema globale di intelligenza artificiale per gli acquisti online sul market o sulle pagine di Facebook

I progressi dell’intelligenza artificiale fatti da Facebook fanno parte del suo processo di ampliamento e nel commercio elettronico. Martedì, la società ha annunciato Facebook Shops, un servizio rivolto alle PMI con cui possono creare una vetrina digitale dove i clienti possono navigare e acquistare articoli direttamente su Facebook o Instagram.

Gli utenti possono trovare negozi di Facebook direttamente sulla pagina Facebook o sul profilo Instagram di un’azienda o scoprirli attraverso articoli o annunci. In futuro, lo strumento sarà esteso ad altre piattaforme Facebook, consentendo ai clienti di navigare e fare acquisti da WhatsApp, Messenger o Instagram Direct.

Facebook sta inoltre aggiungendo nuovi strumenti promozionali per i marchi, come la possibilità di taggare i prodotti e includerli nella parte inferiore dei video live su Facebook o Instagram. La società aiuta anche le aziende a impostare programmi di fidelizzazione dei clienti dai loro account Facebook.

Facebook porta l’AI su un nuovo livello per le PMI

In concomitanza con questo annuncio, Facebook ha anche condiviso i dettagli delle nuove tecniche di intelligenza artificiale che ha sviluppato  per portare “tutto ciò che può essere” sul mercato: progressi nella segmentazione, rilevazione e classificazione di articoli per migliorare il modo in cui le persone acquistano, vendono e scoprono articoli sulle varie piattaforme Facebook. L’obiettivo a lungo termine, ha affermato Facebook in una dichiarazione e in un post sul blog , è quello di creare un sistema olistico basato sull’intelligenza artificiale per consentire un consumismo senza blocchi di alcun genere.

Facebook PMI“La nostra visione a lungo termine è quella di costruire un assistente AI “tutto in uno” che sia in grado di cercare e classificare con precisione miliardi di prodotti, adattandoli ai gusti individuali”, si legge in un post sul blog. “Lo stesso sistema renderebbe lo shopping online social come lo shopping con gli amici nella vita reale. Andando oltre, farebbe avanzare la ricerca visiva per rendere il tuo ambiente reale favorevole allo shopping. Se vedi qualcosa che ti piace (abbigliamento, mobili, elettronica, ecc.) Potresti scattare una foto e il sistema troverebbe quell’elemento specifico, così come molti altri simili da acquistare subito. Nel perseguimento di questa visione, Facebook sta implementando un nuovo sistema universale di visione artificiale chiamato GrokNet. Questo nuovo modello di riconoscimento del prodotto è stato progettato con l’intenzione di rendere “praticamente qualsiasi foto vendibile”.

Migliora il sistema di riconoscimento grazie a GrokNet

GrokNet attualmente fornisce funzionalità per acquirenti e venditori su Marketplace, la piattaforma di shopping online di Facebook. Quando un venditore carica una foto nel Marketplace, il sistema suggerisce automaticamente gli attributi all’elenco, come il colore o il materiale dell’articolo. Per gli acquirenti, il sistema consente di eseguire ricerche specifiche – come “divano in pelle nera” – e trovare quello che si sta cercando, anche se i termini di ricerca non corrispondono alla descrizione del prodotto del venditore.

Facebook spiega che ha bisogno di un sistema universale per le sue piattaforme, poiché milioni di utenti pubblicano elenchi in dozzine di categorie. La maggior parte dei modelli di riconoscimento del prodotto sono progettati per prodotti verticali specifici, come mobili o moda. Facebook ha voluto costruire un sistema per le PMI che serva tutti i Paesi e tutti gli utenti, indipendentemente da lingua, differenze culturali, età, classe socio-economica o altri fattori.

Facebook PMIIl nuovo sistema è in grado di identificare gli attributi di prodotti a grana fine su miliardi di foto, secondo Facebook, in diverse categorie. È due volte più accurato dei precedenti sistemi di riconoscimento dei prodotti Facebook.

Oltre a implementarlo nel Marketplace, Facebook lo utilizza per testare l’etichettatura automatica dei prodotti sulle pagine di Facebook. Ciò dovrebbe consentire alle PMI di commercializzare i propri prodotti più facilmente, facilitando nel contempo i consumatori a trovare i prodotti che preferiscono. Facebook prevede inoltre di utilizzarlo per popolare i negozi delle PMI, in modo che i clienti possano ottenere suggerimenti personalizzati dalle aziende sui prodotti più rilevanti per le loro esigenze.

Spazio alla segmentazione

Per costruire un modello unificato, Facebook ha dovuto migliore la tecnologia di segmentazione – il processo di visione artificiale per identificare quali pixel appartengono a quali oggetti. I vestiti possono essere particolarmente difficili da identificare, poiché sono spesso stratificati o nascosti.

Facebook ha sviluppato una nuova tecnica per analizzare l’abbigliamento chiamata “Instance Mask Projection”, che l’azienda afferma essere il primo sistema in grado di prevedere oggetti ostruiti o sovrapposti sulle foto, come una maglietta sotto la giacca. La società afferma di aver raggiunto una precisione superiore all’80%. Per identificare un oggetto, il sistema prevede innanzitutto che l’utente crei una casella attorno a ciascun capo di abbigliamento. Una volta effettuata questa grossolana segmentazione, il sistema identifica con precisione ogni pixel.

Facebook sta inoltre migliorando la qualità delle immagini sul Marketplace con una nuova funzionalità che consente a qualsiasi venditore con un telefono con fotocamera di trasformare un video 2D in una vista 3D interattiva. La società afferma che Marketplace è la prima piattaforma commerciale da persona a persona a offrire questa tecnica di stabilizzazione video automatica. Facebook lo sta attualmente testando sul Marketplace per iOS. Questa funzione consente agli utenti di ruotare e spostare l’immagine di 360 gradi per ottenere una visione completa dell’articolo in vendita.

Per creare angoli di ripresa nello spazio 3D, Facebook utilizza il framework SLAM (Localizzazione e mappatura simultanea Visual-inerziale), che viene comunemente utilizzato negli ambienti di realtà virtuale.

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Danilo Loda

100% "milanes", da una vita scrivo di bit e byte e di quanto inizia con on e finisce con off. MI piace tutto quello che fa rumore, meglio se con un motore a scoppio. Amo viaggiare (senza google Maps) lo sport, soprattutto se è colorato di neroazzuro.

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