Virtual Try-On e Modalità AI di Google Shopping: guida strategica per dirigenti e imprenditori
- Andrea Viliotti
- 4 giorni fa
- Tempo di lettura: 16 min
La ricerca conversazionale applicata allo shopping online, unita all’uso di AI generativa, di modelli linguistici all’avanguardia e del Virtual Try-On, consente di esplorare modi inediti per individuare prodotti, interagire con le offerte e finalizzare transazioni. L’evoluzione delle ricerche contestuali, supportata da tecnologie come Google Gemini, apre nuove prospettive per dirigenti, imprenditori e appassionati di innovazione che puntano a potenziare i propri canali di vendita e migliorare l’esperienza dei clienti. La Modalità AI di Google Shopping, con l’aggiunta di funzionalità come la prova virtuale dei capi (Virtual Try-On) e il checkout automatizzato, offre strumenti interessanti per chi desidera cogliere opportunità di business in un mercato sempre più competitivo.
Virtual Try-On e Modalità AI di Google Shopping: funzionalità emergenti
La nascita di una ricerca conversazionale applicata alle piattaforme di e-commerce ha trasformato il modo di individuare e selezionare prodotti. Grazie a un motore conversazionale che sfrutta un modello di linguaggio avanzato come Google Gemini, Google Shopping fornisce suggerimenti mirati e risposte in tempo reale, basandosi sia sulle domande degli utenti sia sull’interpretazione intelligente del contesto testuale e visivo. Questo approccio si fonda su un enorme grafico di dati relativi alle schede prodotto, denominato Shopping Graph, che comprende oltre cinquanta miliardi di articoli provenienti da rivenditori internazionali e locali. L’interazione tra motore AI e database è resa dinamica dal fatto che Google dichiara di aggiornare due miliardi di schede ogni ora, processo che evita informazioni obsolete o non più disponibili.
Grazie al Virtual Try-On e alla Modalità AI, l’utente può porre domande ricche di dettagli, come se stesse dialogando con un consulente personale in un negozio fisico. Un esempio concreto appare quando si cerca una borsa da viaggio adatta a un viaggio in una città piovosa e non troppo ingombrante: la Modalità AI effettua in parallelo più ricerche interne, filtra i risultati in base a criteri impliciti come capienza e impermeabilità e mostra articoli in linea con i requisiti espressi. L’utente riceve una selezione immediata di immagini, prezzi e caratteristiche, con la possibilità di affinare ulteriormente le richieste fino a trovare il prodotto desiderato.
Il fulcro di questa interazione sta nella capacità di interpretare più variabili in simultanea: caratteristiche del prodotto, preferenze personali, disponibilità del rivenditore, possibili riduzioni di prezzo e così via. La piattaforma, grazie a un LLM (Large Language Model) evoluto, è in grado di inferire esigenze secondarie anche senza che queste vengano esplicitate nel testo della query. La conversazione si estende su diversi passaggi, ognuno dei quali aggiunge un tassello per perfezionare l’acquisto. È un sistema che mira a ridurre il tempo dedicato alla comparazione manuale e a offrire risposte personalizzate secondo le richieste degli utenti.
Un aspetto che merita attenzione riguarda la possibilità di monitorare i prezzi di un prodotto e impostare una soglia desiderata. Se il costo scende, l’AI notifica immediatamente l’occasione e propone l’acquisto automatizzato, evitando all’utente la fatica di compilare i dati di pagamento. Tutto ciò avviene in modo agentico, grazie a un sistema che riproduce i passaggi normalmente svolti da un essere umano in fase di checkout. L’integrazione con Google Pay e simili soluzioni di pagamento accelera ulteriormente la procedura. Il cosiddetto “Buy for me” si rivela vantaggioso sia per i consumatori, che concludono l’ordine in modo semplificato, sia per i rivenditori, che incrementano la probabilità di finalizzare vendite lampo.
Il concetto di smart guidance offerto dalla Modalità AI si basa su un apprendimento costante e su processi di raffinamento progressivo. Le ricerche parallele, chiamate query fan-out, consentono al sistema di esplorare varie categorie merceologiche a partire da una sola domanda, proponendo brand o modelli che l’utente potrebbe non conoscere. Questo approccio, unito alla possibilità di generare risultati visivi esaustivi, apre scenari in cui il consumatore si sente accompagnato lungo tutta la fase di scelta, proprio come accadrebbe in un negozio dotato di un assistente attento a ogni esigenza. Per dirigenti e imprenditori, questa modalità introduce nuove opzioni per migliorare la propria presenza online e intercettare un pubblico più vasto.
Virtual Try-On: il nuovo camerino digitale del fashion online
La scelta di un capo di moda online è spesso ostacolata dall’incertezza sulla vestibilità e sulla resa estetica. Da questa considerazione nasce il Virtual Try-On, un camerino virtuale basato su AI generativa che permette di caricare una foto personale e sovrapporvi il capo desiderato. Non si tratta di un semplice fotomontaggio, bensì di un modello di generazione immagini allenato su un enorme set di fotografie: l’algoritmo comprende la forma e la proporzione del corpo umano, interpretando le linee del tessuto per simulare con realismo pieghe, riflessi e drappeggi del materiale.
Questa funzione consente di vedere, in pochi secondi, come un abito o una maglia stia su una determinata corporatura, a prescindere dalla taglia dichiarata dall’e-commerce. Il sistema non suggerisce indicazioni di misura, ma offre uno “sguardo virtuale” sullo stile e sul potenziale abbinamento cromatico. È un modo per superare la distanza psicologica tra l’immagine catalogo e l’effetto reale sulla persona, spesso all’origine dei resi. Inoltre, i tessuti che presentano caratteristiche di lucentezza o texture particolari possono essere resi visibili con un elevato livello di dettaglio, garantendo un’esperienza immersiva al potenziale acquirente.
Il Virtual Try-On costituisce un punto di svolta per marchi e retailer del settore fashion. L’algoritmo associato, addestrato su campioni umani con conformazioni fisiche diversificate, elabora le caratteristiche del capo partendo dalle immagini fornite dai brand e genera un output fotorealistico che rispetta le proporzioni corporee. Si è visto, per esempio, come un vestito da sera possa apparire in modo convincente su un corpo con curve pronunciate, mentre una camicia sportiva rifletta correttamente la sua vestibilità su corporature esili. Ciò valorizza la molteplicità di silhouette e consente a un pubblico più ampio di usufruire di suggerimenti attendibili.
Fino a poco tempo fa, molte piattaforme si limitavano a mostrare il prodotto su modelli virtuali prestabiliti, con taglie standard. Adesso, invece, il caricamento di una foto personale offre un riscontro più personalizzato. Per un dirigente o un proprietario di un’impresa di moda, questa evoluzione significa poter aumentare il tasso di conversione e ridurre il rischio di insoddisfazione post-acquisto. Alcuni brand hanno già notato un miglior coinvolgimento degli utenti, che passano più tempo sulle pagine dei prodotti e sperimentano virtualmente capi diversi. Questa modalità può rafforzare la brand identity e generare passaparola positivo, dal momento che le persone possono salvare o condividere le immagini del proprio avatar vestito con vari outfit.
Il funzionamento tecnico del Virtual Try-On non si affida a scanner 3D o a modelli tridimensionali del prodotto. Basta una foto bidimensionale di buona qualità e il sistema, leggendo i pattern del tessuto e i parametri visivi del corpo, genera un risultato coerente con pieghe, tessitura e persino giochi di ombre. È una procedura in parte sperimentale e non priva di possibili errori di resa, ma rappresenta un passo significativo verso un e-commerce realmente immersivo. Si tratta di una tecnologia già operativa per alcune categorie di abbigliamento, quali top, pantaloni, gonne e abiti, con la prospettiva di estendersi a nuovi segmenti e a mercati internazionali nel futuro prossimo. Chi offre la possibilità di provare virtualmente un prodotto gode di un vantaggio competitivo, specialmente in quei segmenti in cui la componente estetica e la percezione di stile risultano cruciali.
Virtual Try-On: categorie supportate e sviluppi futuri
Il Virtual Try-On, finora, è rivolto a tipologie di abbigliamento comuni come magliette, camicie, pantaloni, gonne e vestiti interi. Sono escluse categorie che presentano aspetti tecnici o di maggiore complessità, per esempio scarpe, costumi da bagno, intimo e accessori particolari. Queste scelte rivelano le priorità dell’azienda tecnologica che ha sviluppato la funzione, intenzionata a consolidare la precisione del modello generativo su quei capi che attirano la maggior parte delle richieste. Al tempo stesso, esiste la concreta possibilità di aggiungere nuove categorie nelle prossime versioni, sulla base dei risultati positivi e della capacità dei modelli di riconoscere correttamente la diversa tipologia di tessuti.
La tendenza di potenziare gli strumenti di visual commerce, favorendo la ricerca multimodale e l’integrazione con la realtà aumentata, si colloca in uno scenario in cui il commercio online deve differenziarsi dal punto vendita tradizionale offrendo elementi di interattività ed esperienze immersive. Alcune funzionalità promesse nei prossimi anni prevedono un’integrazione più spinta con Google Lens, in modo che l’utente possa scoprire prodotti simili a partire da una semplice fotografia scattata con lo smartphone. È facile ipotizzare, per esempio, che un’immagine di un capo indossato da un personaggio pubblico possa generare suggerimenti di acquisto con la funzione “Provalo”, consentendo a chiunque di visualizzare quello stesso stile su di sé.
In questa evoluzione, i brand che si sono già attivati per offrire immagini di alta qualità e dati strutturati nei feed di Google Merchant Center partono avvantaggiati. Chi fornisce le informazioni più rilevanti in maniera accurata, come la composizione dei tessuti, i colori disponibili e immagini multiple del prodotto, riscontra una migliore visibilità nei risultati generati dall’AI. Una ragione di ciò sta nel modo in cui l’algoritmo valorizza i contenuti completi e coerenti, preferendo articoli che presentano fotografie nitide e descrizioni dettagliate. L’obiettivo, infatti, è massimizzare la soddisfazione dell’utente finale, offrendo risposte sempre più pertinenti.
Nei prossimi anni, si prevede un forte allargamento della base di utenti che avranno accesso alle funzioni di Virtual Try-On. Attualmente la modalità di prova virtuale è disponibile in alcuni paesi e per utenti selezionati, ma gli sviluppatori mirano a un lancio graduale in territori più vasti, Italia compresa, non appena la qualità del rendering e la gestione della privacy raggiungeranno standard pienamente ottimali. Esiste poi la prospettiva di includere i dati delle recensioni o dei rating forniti dagli acquirenti, affinché il sistema comprenda non solo le foto ufficiali ma anche gli eventuali feedback sulle vestibilità reali, sulle taglie e sulla qualità dei tessuti.
L’espansione a livello geografico e merceologico si accompagna all’ipotesi di arricchire l’esperienza di shopping con contenuti generati dall’AI in modo più creativo. Una proposta ricorrente riguarda la possibilità di mostrare un capo in differenti scenari d’uso. Si pensi a un cappotto invernale da vedere in un ambiente cittadino imbiancato dalla neve o in un contesto di viaggio tra montagne e paesaggi naturali. Queste soluzioni scenografiche potrebbero favorire un grado ulteriore di immersività, facendo leva su simulazioni di look e scenari diversi. Per i dirigenti d’impresa interessati a questa nuova forma di commercio online, l’attenzione va alla continuità strategica: un’azienda che si prepara oggi all’integrazione di questi strumenti può mantenere un vantaggio competitivo anche nel medio-lungo periodo.
Virtual Try-On e checkout automatizzato: integrazione senza attriti
Chi possiede un negozio online e vuole apparire nella nuova esperienza di Google Shopping basata sull’AI può sfruttare i sistemi di feed già offerti dal Merchant Center. Il caricamento dei dati dei prodotti (titolo, descrizione, prezzo, immagini e attributi come taglie e colore) è la chiave per entrare nello Shopping Graph e beneficiare delle funzioni di ricerca conversazionale, visualizzazione interattiva e, se pertinente all’abbigliamento, anche del Virtual Try-On. Non occorre una procedura diversa da quella già seguita per rendere i prodotti visibili nei risultati di Google Shopping tradizionale. È però importante fornire immagini chiare, ad alta risoluzione e con sfondi puliti, in modo che il sistema sia in grado di riconoscere correttamente le forme e le caratteristiche del capo.
Di particolare interesse è il meccanismo “Buy for me”, che consiste nell’acquisto automatizzato per conto dell’utente. Si attiva quando una persona chiede di essere avvisata se il prezzo scende al di sotto di una soglia definita. In caso di abbassamento del costo, l’AI può procedere con la finalizzazione dell’ordine, compilando i campi necessari con i dati di pagamento salvati. Questa dinamica influisce sulla strategia di marketing e pricing delle aziende che vendono online, poiché introduce una variabile di tempestività. Il sistema è progettato per operare come un agente che imita i click e le selezioni di un consumatore reale, riducendo gli ostacoli che spesso portano all’abbandono del carrello.
Per chi gestisce e-commerce nei settori più competitivi, la prospettiva di affidare alla piattaforma AI la conclusione della transazione può rappresentare un vantaggio nella riduzione dei tassi di abbandono. L’utente, infatti, non deve più ricordarsi di tornare sul sito per completare l’acquisto. D’altro canto, è essenziale che il sito supporti procedure di checkout prive di frizioni, con preferenza per metodi di pagamento come Google Pay. Integrare questi strumenti spesso richiede un audit tecnico preliminare, e in molti casi l’aiuto di consulenti esterni può abbreviare i tempi di implementazione.
Per rendere le informazioni di prodotto più leggibili dall’AI, alcuni marketer parlano di Generative Engine Optimization, un’estensione dei classici concetti di SEO, orientata a strutturare i dati in modo che un modello di linguaggio possa riassumerli con precisione. Attributi come materiale, vestibilità, dimensioni e descrizioni testuali ricche di dettagli vengono considerati utili al sistema per fornire risposte esaustive. Un negozio specializzato in articoli sportivi, ad esempio, potrebbe evidenziare il peso esatto di una bicicletta da corsa, specificare il numero di velocità e la tipologia di sospensioni, così che l’AI risponda in modo accurato quando un utente cerca una “mountain bike leggera per trail impegnativi”. In questo scenario, le ricerche contestuali sfruttano ogni frammento di informazione presente nel feed, aumentando la probabilità di mostrare i prodotti giusti alle persone giuste.
L’ampliamento di questo sistema d’acquisto dipende in parte anche dall’evoluzione dei modelli di pagamento. Con la diffusione dei wallet digitali, la procedura di finalizzazione automatizzata diventa sempre più fluida. Per le aziende, significa dover investire non solo sulla qualità delle schede prodotto ma anche sul miglioramento dell’esperienza di checkout, evitandone la frammentazione o la presenza di passaggi ridondanti. I rivenditori che curano tali aspetti risultano più attraenti per il meccanismo dell’AI e possono scalare le posizioni nelle preferenze degli utenti, che si affidano al sistema conversazionale per trovare e acquistare gli articoli in modo immediato.
Virtual Try-On: perché dati e immagini sono decisivi
Il Virtual Try-On non richiede modelli tridimensionali del capo o scansioni 3D del corpo umano, e questa caratteristica ne facilita la diffusione. È sufficiente che il merchant fornisca immagini bidimensionali del prodotto, possibilmente scattate su sfondo neutro e con un buon livello di risoluzione, così da mostrare il taglio e i dettagli del tessuto. Se la foto è troppo piccola, sgranata o copre parzialmente il capo, il sistema fa fatica a identificare correttamente la forma e la resa su un corpo virtuale. Per un dirigente o un imprenditore nel settore abbigliamento, vale dunque la pena investire su servizi fotografici di alta qualità e su descrizioni complete, fondamentali per migliorare la resa del prodotto durante la fase di prova virtuale.
Un aspetto delicato riguarda la privacy delle fotografie caricate dagli utenti. La tecnologia, infatti, non conserva le immagini personali per nuovi addestramenti e non le inoltra ai venditori. L’utente può eliminarle in qualunque momento, e i protocolli di sicurezza offerti dalla piattaforma mirano a impedire usi impropri di immagini sensibili. Per le aziende, ciò si traduce in una minore preoccupazione sul fronte della tutela dei dati personali, perché non richiedono copie delle foto e non devono gestirne l’archiviazione. Al contempo, però, la tutela della brand image rimane cruciale: se il risultato generato dal Virtual Try-On dovesse presentare difetti estetici macroscopici, potrebbero nascere fraintendimenti sull’effettiva qualità dei capi. Diventa quindi importante controllare la coerenza fra la descrizione ufficiale e la resa simulata.
Esistono linee guida specifiche sulle immagini per il Virtual Try-On. È consigliabile mostrare il capo da solo o indossato da un modello in posa frontale e neutra, evitando la sovrapposizione con altri elementi che possano coprire il tessuto. Sono preferibili risoluzioni superiori a 512 x 512 pixel, con una propensione verso i 1024 px o più, e un’illuminazione uniforme che consenta all’AI di leggere correttamente le cuciture, i bottoni e le eventuali decorazioni. Per una giacca, ad esempio, è utile che sia aperta se l’intento è far vedere l’interno, oppure chiusa in modo da mostrare come veste quando abbottonata. Si cerca di dare al modello generativo quanto più materiale possibile per capire come ricreare digitalmente ogni caratteristica distintiva.
I vantaggi derivanti da immagini professionali si estendono anche ad altre funzioni. Chiunque cerchi un capo su Google potrebbe trovare le immagini del prodotto, cliccarci e procedere alla prova virtuale. Migliore è la qualità della foto e meglio l’AI potrà riprodurre dettagli come la forma del collo, la presenza di maniche speciali o di tessuti con pattern elaborati. La tabella sottostante mostra un esempio di requisiti sintetici consigliati per il Virtual Try-On:
Caratteristica | Requisito minimo | Requisito consigliato |
Risoluzione foto | 512x512 pixel | 1024x1024 pixel |
Sfondo | Neutro e uniforme | Bianco, grigio o colore tenue |
Inquadratura | Capo frontale ben visibile | Modello in posa neutra a figura intera |
Abbigliamento parziale | Evitare sovrapposizioni | Rimuovere accessori che coprono il capo |
Illuminazione | Buona visibilità dei dettagli | Luci diffuse senza ombre marcate |
Investire su immagini e dati è cruciale anche perché l’AI Mode, nella sua componente conversazionale, attinge a ogni elemento disponibile per fornire risposte. Se il negozio non riporta un attributo rilevante, o se l’immagine è di scarsa qualità, la piattaforma potrebbe non proporre il prodotto tra quelli consigliati. In un contesto in cui i consumatori cercano immediatezza e affidabilità, la qualità del feed e delle immagini diventa un asset competitivo che migliora l’esperienza di acquisto.
Virtual Try-On: casi di studio e opportunità per le aziende
Alcuni grandi marchi di moda hanno già colto i vantaggi di questa evoluzione, collaborando con la piattaforma per arricchire il catalogo online di descrizioni dettagliate e immagini in alta risoluzione. Alcuni brand, apprezzati da una clientela internazionale, hanno condiviso il feedback secondo cui i clienti appaiono più propensi all’acquisto quando vedono risultati fotorealistici sul proprio corpo virtuale. In certe demo pubbliche, la tecnologia di generazione di immagini ha mostrato una persona che caricava la sua foto e si vedeva ritratta con una giacca in pochi secondi, suscitando curiosità e interesse per l’acquisto immediato. Dal punto di vista di un imprenditore, questi sviluppi offrono un ponte diretto tra interazione e finalizzazione dell’ordine.
Nell’ambito dell’abbigliamento, alcuni dati sperimentali indicano che la percentuale di utenti che provano virtualmente un capo può superare il trenta per cento nelle categorie più gettonate. Anche se non ci sono ancora statistiche consolidate sull’impatto a lungo termine, l’impressione è che chi vive l’esperienza interattiva sviluppi maggiore familiarità con il marchio e, di conseguenza, possa generare vendite ripetute. D’altra parte, per gli e-commerce meno strutturati che vendono vestiti o accessori, adeguarsi a queste novità può richiedere una revisione tecnica e fotografica del catalogo. La prospettiva di affidarsi a consulenze specializzate diventa quindi rilevante per ridurre i tempi di adattamento e integrare le migliori pratiche nel minor tempo possibile.
La partnership con organismi di consulenza, come “Rhythm Blues AI”, può rivelarsi utile nel momento in cui un dirigente o un proprietario d’azienda voglia comprendere con precisione le potenzialità del Virtual Try-On, della ricerca conversazionale e delle best practice legate all’intelligenza artificiale. Prima di avviare investimenti significativi, è spesso consigliabile condurre un audit sui flussi di lavoro e sui processi aziendali per valutare da dove partire. La possibilità di strutturare un percorso modulare, a seconda del livello di familiarità con l’IA, è un’opportunità per le imprese che desiderano gradualmente integrare sistemi avanzati in più reparti. Ad esempio, chi inizia con una semplice ottimizzazione del feed di prodotti può poi passare a un piano strategico più ampio, in cui la generazione di contenuti e la gestione automatizzata dei prezzi vengono estese a più linee di business.
L’incontro tra tecnologia AI e settori tradizionali, come la moda, crea nuovi paradigmi che vanno oltre la semplice pubblicazione di articoli in catalogo. L’interazione costante, la personalizzazione delle proposte e la riduzione delle barriere all’acquisto sono fattori che aiutano le aziende a fidelizzare la clientela. In un mercato globale sempre più affollato, l’adozione di soluzioni di AI generativa e ricerche contestuali consente di emergere, offrendo un’esperienza d’acquisto gradevole e trasparente. La possibilità di vedere, quasi in tempo reale, un abito sul proprio corpo virtuale rappresenta un cambiamento che può modificare in profondità i parametri di scelta, riducendo i resi e ottimizzando i costi logistici.
La prospettiva per i prossimi anni è quella di un’ulteriore evoluzione, in cui saranno integrati dati provenienti dalle recensioni degli utenti e feedback dei rivenditori, così da perfezionare le raccomandazioni dell’AI. I brand interessati a questi progressi si preparano già oggi a caricare sui loro canali immagini in grado di valorizzare le proprie collezioni, consapevoli che l’impatto sulle vendite può crescere in modo significativo. L’effetto combinato di una ricerca conversazionale più fluida, del Virtual Try-On e di sistemi di checkout intelligenti crea un ecosistema ricco di opportunità, pronto a essere colto da imprenditori e dirigenti che non vogliono rimanere indietro.
Virtual Try-On e conversational commerce: conclusioni manageriali
Le soluzioni presentate delineano scenari inediti per il commercio online, grazie a modelli di linguaggio avanzati che accompagnano l’utente con interazioni visuali e suggerimenti sempre più precisi. L’elemento distintivo sta nel collegare un vasto archivio di prodotti alla capacità di interpretare richieste articolate, generando proposte in linea con gusti e contesti specifici. L’integrazione con un ecosistema già maturo rappresenta un vantaggio concreto, poiché permette di unire funzionalità di consulenza personalizzata e checkout semplificato, a beneficio di utenti e aziende.
Molte piattaforme offrono versioni limitate di prova virtuale o di assistenza all’acquisto, ma la possibilità di integrare la conversazione con il checkout automatizzato apre prospettive ancora più interessanti per dirigenti e manager. Questa sinergia non solo accelera la finalizzazione della vendita, ma fornisce dati fondamentali per comprendere il comportamento dei clienti, dalle preferenze di stile ai budget di spesa. Avere una panoramica più chiara sulle abitudini di acquisto consente di pianificare le risorse con maggiore accuratezza.
Da una prospettiva strategica, il Virtual Try-On sottolinea il valore fondamentale dell’elemento visuale nel convincere il cliente, mentre il “Buy for me” dimostra la crescente propensione a delegare all’AI alcune decisioni operative. Per le aziende che puntano a emergere, disporre di immagini di alta qualità e di procedure di pagamento snelle rappresenta un vantaggio rilevante. Sebbene esistano altre tecnologie basate su realtà aumentata o personalizzazione avanzata, la proposta di Google integra un ecosistema già collaudato, semplificando l’implementazione e garantendo un’ampia base utenti. Per chi desidera approfondire, è possibile prenotare una consulenza mirata per valutare il ruolo dell’IA nei processi aziendali. Un primo confronto si può fissare accedendo a https://calendar.google.com/calendar/u/0/appointments/AcZssZ3eexqwmgoYCSqEQU_4Nsa9rvUYF8668Gp7unQ, dove Rhythm Blues AI offre una call gratuita per esaminare le necessità specifiche di ogni realtà imprenditoriale e individuare le aree di intervento più promettenti.
FAQ sul Virtual Try-On nel commercio guidato dall’AI
Dopo aver esplorato le varie tematiche legate alla ricerca conversazionale e al Virtual Try-On, ecco alcune risposte a domande frequenti che potrebbero emergere tra dirigenti e proprietari d’azienda:
1. Quali vantaggi pratici porta la ricerca conversazionale rispetto al classico motore di ricerca prodotti?
Si ottiene un’interazione più naturale e mirata, in cui l’utente pone domande complesse e riceve risposte contestuali con suggerimenti e approfondimenti automatici.
2. Come funziona il Virtual Try-On su un’immagine personale?
L’algoritmo riconosce il corpo nell’immagine caricata e sovrappone digitalmente il capo, generando una simulazione fotorealistica che riflette pieghe e tessuti.
3. In quali mercati è attivo il “Buy for me”?
La funzione di acquisto automatizzato è stata introdotta negli Stati Uniti per un gruppo selezionato di utenti, con piani di estensione progressiva ad altre regioni.
4. L’AI Mode richiede l’uso di Google Pay?
Non è obbligatorio, ma avere metodi di pagamento rapidi e integrati agevola il processo automatizzato di checkout, riducendo i passaggi manuali.
5. È possibile disabilitare il Virtual Try-On su determinati prodotti?
Sì, i merchant hanno l’opzione di non aderire, contattando il supporto dedicato per escludere dal try-on le categorie non desiderate.
6. Come vengono gestite le taglie quando si fa la prova virtuale?
Il sistema non fornisce raccomandazioni di taglia, ma crea un’anteprima visiva per mostrare come il capo potrebbe apparire a livello estetico.
7. Quali dati sono essenziali per ottimizzare la scheda prodotto nell’AI Mode?
Sono utili descrizioni dettagliate, immagini di alta qualità, informazioni su materiali e funzioni specifiche, nonché corrette indicazioni di prezzo e disponibilità.
8. Il Virtual Try-On riduce i resi?
Stando alle prime stime, chi utilizza questa funzione sembra avere una visione più chiara di come il capo appare, con conseguente calo dei resi dovuti a scarsa conformità estetica.
9. Quali categorie di abbigliamento sono supportate al momento?
Top, pantaloni, gonne e vestiti interi, mentre scarpe, intimo, costumi e accessori restano ancora fuori dal perimetro ufficiale.
10. Perché un negozio tradizionale dovrebbe interessarsi a queste soluzioni AI?
Permettono di ampliare la clientela online, offrire esperienze immersive e incrementare vendite potenziali, in un periodo in cui la digitalizzazione influenza ogni settore.
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