「ZETA SEARCH IMAGE EXTENSION」とは
AI活用した画像認識技術により、商品画像や撮影写真から直感的に商品を検索でき、CV改善や回遊率アップに貢献する画像検索エンジンです。
カテゴリやキーワードでは見つけにくい商品も、画像をもとに類似アイテムを提案することで、ユーザーに新しい購買体験を提供します。
なぜ「画像検索」が求められるのか
キーワード検索では伝えきれない“感覚的なニーズ”に応える手段として、ECサイトでの画像検索の導入が進んでいます。
商品画像から類似アイテムを探せる仕組みが、回遊率や購入率向上に寄与しています。
検索市場全体の約23%が
Google画像検索を利用
視覚的なプラットフォームに慣れた
ユーザーが画像検索を求める傾向に
こんな課題をお持ちの方におすすめ
特徴
画像の絞り込み
ZETA SEARCHとの連携により
画像検索結果をカテゴリ、価格、サイズなどで絞り込み可能
在庫有り商品を表示
ZETA SEARCHとの連携により
販売終了ページでも在庫のある類似商品を表示し
機会損失を防止
レコメンド機能
閲覧中の画像に似た商品をおすすめ表示
業種別活用シナリオ
例1：古着買取サイト
買取価格を検索
例2：アパレル系ECサイト
色合い、形が近しい、名前が分からない形の商品の検索
例3：家具系ECサイト
言語化が難しい形状の商品を検索
お客様の声
株式会社スタイリングライフ・ホールディングス
プラザスタイル カンパニー
導入前の課題
検索機能やデータ活用が不十分で、ユーザーが目的の商品を見つけにくく、回遊性にも課題があった
導入経緯
ECサイトの全面リニューアルにあたり、検索体験の向上と回遊性の強化を目的に、カスタマイズ性と手厚い運用支援を評価して「ZETA SEARCH」と「ZETA HASHTAG」を導入
導入後の成果
1：検索データを可視化・分析できるようになり、データに基づく継続的な検索改善が可能に
2：ハッシュタグを起点とした回遊が活性化し、ハッシュタグ経由の購入数は半年弱で約2.3倍に増加
3：検索精度と回遊性が向上し、実店舗のような「偶然の商品との出会い」をECでも実現
資生堂ジャパン株式会社
導入前の課題
オンラインでの「偶然の出会い」の提供
導入経緯
検索の持つ役割をさらに広げ、機能に柔軟性を持たせるため
商品データを反映させながら、検索順序や検索軸を柔軟にアレンジするため
導入後の成果
1：コンバージョンに明確な差
2：従来の検索システムに比べて柔軟性が大幅に拡大
3：検索ログや行動履歴データでPDCAを迅速化
SHOPLIST株式会社
導入前の課題
リテールメディアの広告売上を強化したいと以前から思っており、サイトの規模が拡大するにつれて広告掲載面をもっと増やしたいと考えるように
導入経緯
以前からZETA様のEC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」を導入しており、その精度の高さから安心感があった
加えて「ZETA SEARCH」で貯めてきた膨大な情報を広告に活かせる点が導入の決め手である
導入後の成果
1：CTRとROASは140％改善
2：クリック後の購入率は150～160％増
3：ROASは多い時には1,000％を超える成果
ZETA CXシリーズ
生成AIによる高度なパーソナライズとレコメンドによりCX(顧客体験)と購買体験を向上させ、
透明性のあるデータドリブンなマーケティングを支援するソリューション
