這篇文章想要告訴你的事：Google 推出新功能以提升線上購物體驗，結合 AI 技術和 Gemini 模型，將 450 億個產品清單重新設計。本文將會介紹 Google 購物帶來的個人化購物體驗、虛擬試穿及生成式 AI、優惠工具、使用者反饋機制……等新功能，並介紹可放大 Google 購物廣告成效的功能：Google Lens ，對於購物廣告的協助。
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🛍 Google 購物新功能
推出根據 Google 數據指出，人們每天在 Google 上的購物次數超過 10 億次（會透過虛擬試穿、Lens 視覺搜尋）為了因應這項趨勢，Google 透過 AI 技術將 Google 購物廣告重新設計，將 450 億個產品清單與 Gemini 模型結合，推出全新客製化的購物體驗，提升消費者的線上購物體驗。目前 Google 購物廣告的全新功能將今年十月開始宣布，並於未來幾週內在美國推出。購物廣告的新增的內容如下：
加入 Google AI 後的升級版購物體驗
新體驗能快速顯示與消費者最相關的產品，幫助其簡化研究過程。 透過 Google AI 生成的協助，可以幫助用戶了解購買前的重要資訊。例如，消費者需要某個尺寸靴子，可透過虛擬試穿功能，由生成式 AI 和 AR 購物工具尋找符合自己需求的物品，享受更愉悅的消費體驗。
更具有客製化意識
Google 購物新主頁提供根據用戶偏好的個人化 Feed，包含符合喜好的產品和影片。用戶可以隨時更新或關閉個人化結果，也可以隨時關閉偏好設定（讓系統不要追蹤你的喜好產品）Google 購物也提供用戶從上次停下的地方繼續，以回顧之前感興趣的商品。
🌟 提醒：如果您想更新或關閉客製化功能，可以前往 Google 購物選單並點擊頁面底部的【購物偏好】即可管理您的偏好。
尋找優惠工具
新版 Google 購物包含價格比較、價格洞察、追蹤……等工具，還設有專用的客製化優惠頁面，消費者只需點擊頁面頂部的【優惠】連結即可探索商品的優惠價格。
使用者反饋機制
由於 Google 購物目前所提出的新功能尚在實驗性階段，也十分期待用戶提供回饋以改進服務（可透過主頁點選【提供回饋】發表意見）消費者可以透過 Google 搜尋上的【購物標籤】或造訪 shopping.google.com 找到新版 Google 購物。新版 Google 購物將於未來幾週在美國推出。這些變化旨在提升線上購物的便利性和個性化，利用 Google AI 技術提供更好的用戶體驗。
🪞 補充：Google Lens 可提供的購物協助
Google Lens 每月擁有高達 200 億次的視覺搜尋——使用 Google 購物的消費者高度依賴 Google Lens 的視覺搜尋功能，從探索服裝靈感、客廳裝飾創意到識別影片背景中的物品。依據 Google 統計，在所有 Google Lens 的搜尋中，有 20% 與購物相關。因此，如果想要更近一步提升購物廣告成效，或許你可以試試看以 Google Lens 進行廣告策略輔助。
功能一：即時查找商品
Google Lens 可協助用戶透過視覺搜尋進行購物，使用照片尋找產品和詳細資訊。比如，你在路上看見喜歡的衣服，只需要拍下照片，透過 Google 搜尋即可查找到相關資訊。如，價格、優惠、評論和購買地點……等產品訊息。 Google 在測試這項新功能的過程中，發現購物者更有可能在新介面中接觸資訊。結果頁面還可顯示相關的購物廣告，以便購物者比較選項和價格，協助零售商突出顯示相關產品。
⚠️ 注意：目前這項功能將在部分國家的 Android 和 iOS 裝置上推出這項新體驗，首先從玩具、電子產品和美容品等熱門假期購物類別開始。
功能二：Circle to Search 多重搜尋
透過 Google Lens 的 Circle to Search 功能，使用者可以從瀏覽網頁、觀看影片或社群平台轉向購買您所看到的內容，而無需切換應用程式。根據 Google 觀察，嘗試過 Circle to Search 的用戶中有三分之一每週都會使用這項功能，而且購物者可不斷回頭購買更多商品。☞ 使用方式：只需長按選定 Android 裝置上的主頁按鈕（或導覽列）然後在螢幕上圈出、塗寫或點擊產品即可找到類似選項。
功能三：透過文字或圖像提升搜尋體驗
Google Lens 可以同時搜尋文字和圖像，協助消費者真正細化想要尋找的內容。 舉例，Lens 其中一項受歡迎的用途是購買家具。假設您在家飾店裡看到一張喜歡的沙發，但顏色或材質與您家中的風格不搭。只需使用 Lens 拍攝一張照片，然後添加文字即可縮小搜尋範圍（例如，咖啡色、防貓抓布）即可更順利地尋找到符合需求的選項。
✍🏻 延伸閱讀：虛擬試穿、視覺搜尋、購物圖表、Gemini 模型配對、 AR 美容工具、AR 購物、透過 AR 購買合適的傢俱、AI 搜尋、Circle to Search、多重搜尋
以上就是本日的數位資訊分享。感謝您的閱讀，我們下篇文章見 🧙🏻♀️
