亞馬遜深耕視覺搜索：AI 重塑網購導航與拼貼式購物體驗

過去消費者在電商平台找商品，多半得靠關鍵字慢慢篩選，但隨著商品數量爆炸性成長，光靠文字描述往往不夠直覺。亞馬遜近年持續加碼視覺辨識技術，近期更大幅升級購物應用程式中的智慧搜尋能力，企圖讓「看到就能買到」變得更加流暢。這波升級不僅強化圖像搜尋的精準度，也開始導入更具互動感的拼貼式購物功能，讓用戶能用更貼近直覺的方式探索商品。

重點整理：從「拍圖找物」到「以圖輔文」 亞馬遜這波視覺搜尋升級，核心圍繞著 Amazon Lens 功能。早在2024年，亞馬遜就陸續推出讓用戶直接上傳照片或截圖來找商品的機制，而近期更新後，系統不僅能辨識畫面中的物品類別，還能結合使用者額外輸入的文字條件，例如顏色、尺寸、品牌偏好等，進行更精準的二次篩選。舉例來說，用戶拍下一張沙發照片後，可以再輸入「灰色、北歐風、兩萬元以下」，AI就會在海量商品中過濾出符合視覺與文字雙重條件的選項。此外，亞馬遜也開始測試「拼貼式購物」體驗。

用戶可以將多張不同來源的商品圖片——例如從社群媒體、型錄或自己拍攝的照片——拖曳到同一個搜尋界面中，系統會分別辨識每一張圖中的品項，並推薦相近或可搭配的商品組合。這種做法打破了傳統單一商品搜尋的限制，特別適合用來尋找居家佈置、穿搭搭配或禮物組合等需要「多物件協調」的場景。

背景脈絡：電商競爭白熱化，視覺搜尋成必爭之地 為何亞馬遜在此時大力推動視覺搜尋？背後有兩大趨勢。第一，年輕消費者越來越習慣以圖像作為溝通媒介，無論是 Pinterest、Instagram 還是 TikTok，都以視覺內容為核心。傳統電商的文字搜尋欄位，對這群用戶而言反而顯得過時。第二，生成式 AI 與電腦視覺技術在近兩年快速成熟，讓「以圖找圖」的錯誤率大幅下降，還能進一步理解圖像中的風格、場景與隱含語意，這使得過去只能辨識「這是什麼商品」的技術，進化到能判斷「這件商品適合什麼風格」或「可以跟哪些東西擺在一起」。亞馬遜並非第一個投入視覺搜尋的平台。

Google 的 Google Lens、Pinterest 的鏡頭搜尋、甚至淘寶的拍立淘，都已累積大量用戶數據。然而亞馬遜的優勢在於其擁有全球最完整的商品庫存與物流體系，當用戶找到相似商品後，幾乎都能直接下單並快速到貨。換句話說，亞馬遜不是只做「搜尋」這一環，而是把視覺搜尋當成整個購物漏斗的起點，企圖縮短從「靈感」到「購買」的決策路徑。

可能影響：改變消費者行為，也衝擊品牌行銷策略 對一般消費者而言，視覺搜尋帶來最直接的改變是「降低描述門檻」。很多時候我們看到喜歡的衣服或家具，卻不知道該用什麼關鍵字去搜尋——「那個有點復古又帶金屬邊框的檯燈」這類模糊描述，AI 現在能直接從圖片理解。這對於非專業購物者、或者想找「有點像但又不完全一樣」的替代品時，特別實用。另一方面，拼貼式購物功能可能重塑「情境式消費」。過去用戶要規劃客廳佈置，可能得分別搜尋沙發、茶几、地毯、掛畫，再自行比對風格是否協調。亞馬遜的新功能若能一次識別整張情境圖中的多項商品，並推薦風格相近的選項，等於是幫消費者完成初步的搭配建議。

這對居家裝潢、派對佈置、穿搭造型等領域的賣家來說，會帶來更多跨品類的曝光機會。然而，這項發展也對品牌帶來壓力。過去品牌可以靠精準的關鍵字廣告爭取曝光，但當搜尋從「文字」轉向「圖像」時，商品本身的視覺辨識度、獨特設計元素變得更加重要。若自家商品外觀與大量競品相似，很可能在視覺搜尋結果中被淹沒。此外，拼貼式購物可能讓消費者更容易找到不同品牌的「類似款」進行比價，進一步壓縮小品牌的價格溢價空間。

讀者可關注的後續發展 台灣讀者若經常使用亞馬遜跨國購物，可以留意 Amazon Lens 是否會在近期支援更多語言與在地化商品庫存。目前這項功能在美國、日本等主要站點較為完整，但隨著亞馬遜持續優化中文辨識能力，未來台灣用戶用繁體中文搭配圖片搜尋，體驗應會逐漸提升。另一個值得追蹤的方向是「視覺搜尋與生成式 AI 的結合」。亞馬遜尚未公開說明是否會讓用戶用文字「生成」想要的商品圖片來搜尋，但從競爭對手的動向來看，例如 Google 已經測試讓用戶用文字描述生成類似風格圖片再找商品，這項功能很可能成為下一波戰場。

此外，拼貼式購物若與社群分享機制整合，例如用戶可以把自己搭配好的商品組合公開分享，或直接匯入網紅的穿搭照來找類似單品，將進一步模糊「內容平台」與「購物平台」的界線。對於習慣從社群媒體獲取購物靈感的台灣消費者來說，這類演進值得持續觀察。