Google Lens et la Recherche Visuelle : Les Annonces Shopping sur une Nouvelle Surface

La façon dont les consommateurs font leurs achats se transforme profondément. Au lieu de taper des mots-clés dans une barre de recherche, des millions d’utilisateurs pointent désormais leur appareil photo vers des produits qu’ils voient dans le monde réel et s’attendent à les trouver en ligne instantanément. Google Lens, le moteur de recherche visuelle qui alimente ce comportement, a évolué d’une fonction anecdotique à une surface commerciale critique où les annonces shopping apparaissent désormais aux côtés des résultats organiques.

Selon les données de Google, Lens traite près de 20 milliards de recherches visuelles chaque mois. Ce qui rend cela remarquable n’est pas seulement le volume, mais l’intention : environ 20 pour cent de toutes les requêtes Lens sont liées aux achats, ce qui en fait l’un des canaux de découverte à la croissance la plus rapide pour le commerce électronique. Pour les annonceurs, cela représente une nouvelle frontière pour atteindre les clients hautement intentionnels au moment exact où ils veulent faire un achat.

L’Évolution de la Recherche Visuelle en tant que Canal de Commerce

La recherche visuelle a existé pendant des années comme une curiosité. Les premières implémentations manquaient de précision, retournant souvent des résultats tangentiellement liés. La technologie a exigé des améliorations significatives en apprentissage automatique et en reconnaissance d’images avant de pouvoir gérer le commerce réel à l’échelle.

Google Lens a changé cette trajectoire. Alimenté par des avancées en intelligence artificielle et connecté au Shopping Graph:une base de données contenant plus de 50 milliards de listes de produits:Lens fournit désormais des correspondances de produits remarquablement précises. Quand un utilisateur photographie une paire de baskets ou un meuble, Lens ne trouve pas seulement des articles similaires ; il identifie le produit exact ou des alternatives immédiates avec le prix, les informations du détaillant et les avis des clients.

Au début de 2025, Google avait intégré les annonces shopping directement dans les résultats Lens, marquant un moment décisif. Pour la première fois, les annonceurs pouvaient atteindre les consommateurs via la recherche visuelle, pas seulement les requêtes basées sur du texte. Cela a ouvert une toute nouvelle surface publicitaire qui complète les campagnes Shopping traditionnelles et les annonces basées sur la recherche textuelle.

Ce qui rend ce changement important est le comportement des consommateurs lui-même. Les jeunes acheteurs Gen Z s’attendent déjà à acheter visuellement. Quatre-vingts pour cent de la Gen Z utilise Google pour la découverte d’achats et la recherche d’achat, avec Circle to Search:l’outil de recherche visuelle par geste sur Android:voyant un engagement particulièrement élevé des utilisateurs plus jeunes. D’ici 2026, les prévisions du secteur suggèrent que la recherche visuelle passera d’un canal émergent à un pilier central de la découverte du commerce électronique.

Comment Fonctionnent les Annonces Shopping Google Lens

Les mécaniques sont simples du point de vue du consommateur, mais la technologie sous-jacente est sophistiquée. Quand quelqu’un utilise Google Lens pour rechercher un produit, il peut prendre une photo, télécharger une image depuis son téléphone, ou utiliser Circle to Search pour pointer quelque chose sur son écran et initier une requête visuelle.

Les algorithmes de Google analysent l’image, en extraient les attributs visuels clés et interrogent le Shopping Graph pour les produits correspondants. La page de résultats affiche un mélange de correspondances organiques et d’annonces shopping. Les annonces apparaissent au-dessus et à côté des résultats organiques, donnant aux annonceurs un espace prioritaire pour les clients hautement intentionnels.

Ce qui distingue les Annonces Shopping Lens des annonces Shopping traditionnelles est le moment de l’intention. Un consommateur tapant « chaussures de course bleues » pourrait être en phase de recherche précoce. Un consommateur photographiant des chaussures de course qu’il vient de voir a probablement une intention d’achat immédiate. Cette différence comportementale signifie que les Annonces Shopping Lens attirent du trafic avec une probabilité de conversion plus élevée.

De plus, Google a introduit la Recherche Multisearch, une fonctionnalité qui combine les images avec les requêtes textuelles. Un utilisateur peut photographier un meuble et ajouter du texte comme « velours marron » pour affiner davantage les résultats. Cette approche de recherche hybride permet aux consommateurs d’exprimer l’intention avec une précision impossible par le texte seul, et les annonceurs peuvent capturer ces requêtes très spécifiques via les annonces Shopping.

La configuration ne nécessite aucune configuration de campagne distincte. Les annonceurs qui exécutent des campagnes Google Shopping standard avec des produits dans Merchant Center deviennent automatiquement éligibles pour les emplacements Lens. Tant que le flux de produits contient des titres, descriptions, images et prix précis, les produits peuvent apparaître dans les résultats Lens.

Recherche Multisearch et l’Avenir de la Découverte de Produits

La recherche Multisearch représente une évolution cruciale dans la manière dont les consommateurs expriment leurs désirs de produits. La fonctionnalité permet aux acheteurs de combiner une image avec un texte descriptif, créant des requêtes composées qui isolent les résultats avec une précision remarquable.

Considérez un scénario pratique : un utilisateur voit un canapé dans l’appartement d’un ami et veut en trouver un similaire. Avec la recherche traditionnelle, il pourrait taper « canapé velours marron » et parcourir des pages de résultats. Avec Multisearch, il photographie le canapé et ajouté du texte comme « abordable » ou « style moderne », et Google retourne des options ciblées à partir de ce point de départ filtré.

Du point de vue du commerce, Multisearch résout un problème qui a harcelé le commerce électronique depuis ses origines : le fossé entre l’inspiration visuelle et la découverte de produits. Les flux de médias sociaux, les vidéos et les observations du monde réel suscitent le désir, mais traduire ce désir visuel en termes de recherche a toujours créé une friction.

Multisearch élimine cette friction. L’échelle du Shopping Graph:plus de 50 milliards de produits:signifie que les requêtes Multisearch retournent des résultats dans pratiquement toutes les catégories. Mode, meubles, décoration d’intérieur, électronique, accessoires : tous répondent bien à cette approche de recherche hybride.

Pour les annonceurs, l’implication est claire : la qualité du flux de produits devient primordiale. Une image d’un canapé pourrait correspondre parfaitement à la photo de l’utilisateur, mais si le titre et la description du produit ne traitent pas les attributs de texte qu’il a spécifiés, la chaîne de conversion se brise. Cela crée le besoin d’informations produit plus détaillées, d’images plus riches et de meilleures métadonnées dans Merchant Center.

Circle to Search : Apporter Lens aux Applications et au Web

Tous les achats ne se font pas dans Google Lens. Les utilisateurs découvrent des produits sur les médias sociaux, via des vidéos, sur les sites commerciaux et sur les sites Web sans rapport avec le commerce. Circle to Search comble ce fossé en rendant la recherche visuelle disponible à partir de n’importe quelle application ou page Web.

La fonctionnalité fonctionne par un geste : les utilisateurs appuient longuement sur le bouton d’accueil ou la barre de navigation sur les appareils Android pris en charge, puis encerclent, gribouillent ou appuient sur un produit visible sur leur écran. Cela initie une recherche Lens sans quitter l’application actuelle. Quelques secondes plus tard, les résultats apparaissent montrant où le produit peut être acheté, son prix, les avis et les alternatives concurrentes.

Circle to Search a été particulièrement réussi auprès des utilisateurs plus jeunes. L’interface gestuelle se sent intuitive pour la Gen Z, et la capacité à acheter contextuellement sans changer d’application réduit la friction. Pour les annonceurs, cela signifie que l’intention d’achat émerge de moments inattendus : en regardant TikTok, en parcourant Pinterest ou en lisant un article avec des images de produits.

Points Clés

Les implications vont au-delà de la commodité. Circle to Search active les impulsions d’achat qui ne se produiraient pas par une recherche délibérée. Un utilisateur pourrait ne pas rechercher activement un style particulier de pull-over, mais s’il en voit un dans une vidéo et peut instantanément identifier où l’acheter, la conversion devient possible. Cela représente une nouvelle catégorie d’intention d’achat que la recherche visuelle capture de manière unique.

At the time this feature rolls out more broadly through 2025 and 2026, the surfaces where shopping ads can appear expand exponentially. Any Android app with displayed imagery becomes a potential entry point for visual shopping, and any advertiser with optimized product feeds and Shopping campaigns automatically benefits from this expanded reach.

Optimisation du Flux de Produits pour la Recherche Visuelle

Les algorithmes de recherche visuelle évaluent les produits principalement par les images et les attributs visuels, mais ils utilisent également les métadonnées pour affiner les correspondances. Cela signifie que l’optimisation du flux de produits pour Lens diffère quelque peu de l’optimisation pour les annonces Shopping traditionnelles.

La qualité de l’image se classe comme le facteur unique le plus important. Google recommande des images d’au moins 1 500 x 1 500 pixels pour une reconnaissance optimale. Les images entre 2 000 et 3 000 pixels fournissent à l’algorithme plus de données visuelles pour travailler. Les images basse résolution ne réussissent pas à capturer le détail sur lequel les algorithmes de recherche visuelle s’appuient, limitant la probabilité de correspondances.

Plus d’angles sont importants de manière significative. Une seule image de produit de face raconte une histoire limitée. Le téléchargement d’images sous différents angles:avant, arrière, côtés, haut et utilisation en contexte:donne à l’algorithme plus de points de référence et augmente la probabilité de correspondance aux requêtes d’utilisateurs sous diverses perspectives. Certains produits bénéficient de vues à 360 degrés si disponibles.

Points Clés

Les métadonnées d’image ne doivent pas être négligées. Les noms de fichiers descriptifs, le texte alt détaillé et le formatage correct de l’espace colorimétrique (sRGB est la norme Web) signalent tous les informations produit à l’algorithme. Le balisage de schéma et les données structurées améliorent encore la compréhension de Google sur ce que le produit est et à quoi il ressemble.

Les titres et descriptions de produits portent un poids supplémentaire. Bien que la recherche visuelle repose principalement sur l’analysé d’images, des titres descriptifs aident l’algorithme à comprendre la catégorie de produit, les attributs clés et les variations. Un titre comme « Pardessus en laine bleu marine pour hommes, coupe classique » fournit un contexte que l’analysé visuelle pure pourrait manquer.

La précision des couleurs mérite une attention particulière. Si un produit est disponible en plusieurs options de couleur, assurez-vous que chaque image représente vraiment cette couleur telle qu’elle apparaît sous lumière réelle. La couleur est l’un des attributs principaux que les consommateurs utilisent pour faire correspondre les produits visuellement, et la fausse représentation des couleurs conduit à des recherches qui ne correspondent pas à l’inventaire.

Stratégie de Mise en Oeuvre

La visibilité de la marque dans les images importe pour la reconnaissance. Les produits avec des logos visibles ou une marque distinctive sont plus faciles à identifier pour l’algorithme, particulièrement pour la mode et les accessoires. Quand possible, assurez-vous que la photographie de produit inclut les éléments de marque de manière naturelle et non obstructive.

La précision des prix et l’état des stocks doivent être actuels. La recherche visuelle pourrait faire correspondre un produit parfaitement, mais si le prix indiqué est dépassé ou l’article est rupture de stock, la correspondance ne se convertit pas. Les flux automatisés qui se synchronisent avec les systèmes d’inventaire en temps réel fonctionnent mieux dans les résultats Lens.

Performances des Annonces Shopping sur Google Lens

Les commerçants et les annonceurs disposent désormais de preuves que les Annonces Shopping Lens génèrent des résultats mesurables. Bien que Lens reste un canal plus récent comparé aux annonces traditionnelles Search ou Shopping, les premiers adoptants signalent des métriques d’engagement fortes.

La qualité du trafic diffère des annonces Shopping basées sur les mots-clés. Parce que la recherche visuelle représente un comportement d’intention élevée, les utilisateurs cliquant sur les Annonces Shopping Lens tendent à avoir une intention d’achat plus urgente. Les taux de conversion sur le trafic Lens dépassent fréquemment ceux des campagnes Shopping traditionnelles, bien que cela varie selon la catégorie de produit et le marché.

Les catégories de produits qui bénéficient le plus de la recherche visuelle sont celles où l’apparence est le critère décisionnel principal. La mode, les chaussures, les meubles, la décoration d’intérieur, les lunettes et les bijoux affichent des performances particulièrement fortes. Les produits avec des caractéristiques visuelles distinctives:un motif spécifique, une silhouette ou une couleur:tendent à correspondre plus précisément.

Les catégories avec une différenciation visuelle plus faible, telles que l’électronique de base ou les fournitures de bureau, voient une précision d’appariement plus faible et une réduction du trafic provenant de Lens. Cela ne signifie pas que ces catégories doivent être ignorées, mais plutôt que l’optimisation devrait se concentrer sur les attributs produit distinctifs si disponibles.

Points Clés

Le ciblage géographique fonctionne sur les Annonces Shopping Lens comme sur les campagnes traditionnelles, bien qu’avec une mise en garde importante : les requêtes de recherche visuelle peuvent provenir de lieux différents des lieux d’achat. Un utilisateur pourrait photographier un produit qu’il voit en voyage mais vouloir l’acheter localement, créant une complexité géographique que la recherche par mots-clés traditionnelle ne produit pas.

Les modèles saisonniers existent mais diffèrent de la saisonnalité de la recherche par mots-clés. Les pics de recherche visuelle suivent souvent les lancements de nouveaux produits sur les médias sociaux, les endorsements de célébrités ou les moments de tendance virale de produits. Une augmentation soudaine de la recherche visuelle pour un produit pourrait indiquer un statut tendance sur les plateformes sociales, suggérant un moment pour les ajustements d’enchères ou l’augmentation du budget d’allocation.

Mises à jour de Merchant Center et Éligibilité Lens

Pour apparaître dans les Annonces Shopping Lens, les commerçants doivent maintenir des campagnes Google Shopping actives et garder les données produit à jour dans Merchant Center. Cependant, des exigences spécifiques existent au-delà de l’éligibilité des annonces Shopping de base.

Les titres de produits doivent être descriptifs sans bourrage de mots-clés. Les algorithmes de Google analysent les titres pour comprendre ce qu’est un produit ; un titre lisant « Pull-over en Cachemire Bleu, Encolure en V, Tricot Italien » aide plus que « Pull-over Bleu Cachemire » répété deux fois pour l’emphase des mots-clés.

Les descriptions de produits doivent mettre en évidence les attributs visuels distinctifs et les propositions de valeur uniques. Ces métadonnées aident l’algorithme à comprendre la position du produit dans le Shopping Graph et rendent les correspondances plus probables quand les consommateurs recherchent des attributs spécifiques.

Les images de haute qualité avec une complexité d’arrière-plan minimale fonctionnent mieux pour l’appariement de recherche visuelle. Les arrière-plans blancs purs ou d’éclairage cohérent permettent à l’algorithme de se concentrer sur le produit lui-même plutôt que sur le contexte environnemental. Certaines catégories bénéficient d’images lifestyle contextuelles, mais les images de produit primaires doivent prioriser la clarté.

Points Clés

Les variantes de couleur et de taille doivent être représentées comme des produits distincts avec des images distinctes dans Merchant Center, pas comme des variantes au sein d’une seule liste. Cela permet à l’algorithme de faire correspondre chaque variante aux requêtes de recherche visuelle de manière plus précise.

Le balisage de schéma pour les produits aide à fournir des informations structurées que les algorithmes de recherche visuelle utilisent pour confirmer les correspondances et comprendre les attributs produit. Bien que non obligatoire, le balisage de schéma améliore la précision d’appariement.

La cohérence et la stabilité des URL font preuve. Les produits qui changent fréquemment d’URL ou disparaissent de l’inventaire créent de mauvaises expériences utilisateur quand les Annonces Shopping Lens dirigent les utilisateurs vers des pages manquantes. La stabilité des URL impacte directement le taux de conversion et les métriques de satisfaction utilisateur que Google surveille pour la qualité.

L’Avantage Compétitif de l’Adoption Précoce

Alors que les Annonces Shopping Lens continuent à se déployer au cours de 2025 et jusqu’en 2026, les premiers adoptants gagnent des avantages compétitifs. Les commerçants qui optimisent dès maintenant les flux de produits pour la recherche visuelle verront une précision d’appariement améliorée et une visibilité accrue à mesure que la fonctionnalité s’étend.

La concurrence pour la visibilité dans les résultats Lens s’intensifiera à mesure que davantage de commerçants réaliseront le potentiel du canal. Les pionniers construisent des données sur les produits qui fonctionnent bien visuellement, les optimisations qui génèrent des correspondances et comment enchérir efficacement. Cette connaissance institutionnelle devient précieuse à mesure que le canal arrive à maturité.

La préférence algorithmique pour la qualité du produit et la précision des métadonnées signifie que les commerçants avec des flux bien maintenus verront une visibilité améliorée. Les scores de qualité de Google tiennent compte de la pertinence, et les produits avec des images précises, des métadonnées et des descriptions correspondent à plus de requêtes avec une confiance plus élevée.

La sensibilisation à la marque s’accumule différemment sur la recherche visuelle que sur la recherche par mots-clés. Un produit qui correspond à la recherche visuelle d’un consommateur devient majeur au moment exact où il le veut. Ce moment de découverte crée des associations de marque que la recherche par mots-clés ne peut pas égaler car la recherche par mots-clés se produit souvent pendant les phases de recherche plutôt que les moments d’achat dirigés par l’intention.

Les effets de réseau de la recherche visuelle signifient qu’à mesure que davantage de consommateurs adoptent Circle to Search et Lens, la valeur du canal augmente de manière exponentielle. Cela crée une incitation pour les annonceurs à optimiser maintenant, avant que la saturation limite les rendements.

Mesurer le Succès : Analyse pour la Recherche Visuelle

La création de rapports Google Ads a évolué pour segmenter le trafic par source, y compris les résultats Lens. Les commerçants peuvent afficher les conversions générées par Lens, les clics et les métriques de coût séparément des données des annonces Shopping traditionnelles.

Comprendre les performances de Lens nécessite des cadres analytiques différents des campagnes basées sur les mots-clés. Parce que la recherche visuelle est intrinsèquement orientée par l’intention plutôt que par l’intérêt, des métriques comme le taux de conversion et le retour sur investissement publicitaire deviennent plus importantes que le volume de clics. Une campagne avec un trafic plus faible mais un taux de conversion plus élevé pourrait surpasser une avec un volume plus élevé et une intention plus faible.

Le modèle d’attribution fonctionne différemment pour la recherche visuelle. Un utilisateur qui découvre un produit via Lens pourrait ne pas se convertir immédiatement ; il pourrait visiter le site, partir et revenir via un canal différent pour completer l’achat. L’attribution multi-touch devient importante pour comprendre la contribution réelle de Lens aux revenus.

Les métriques de comportement utilisateur fournissent des signaux sur l’adéquation produit-marché. Si les utilisateurs générés par Lens ont des taux de rebond élevés, le décalage entre la requête de recherche visuelle et la qualité ou le prix du produit explique probablement ceci. Si les taux d’ajout au panier sont élevés mais que les taux de conversion sont faibles, la friction dans le processus de paiement pourrait être le facteur limitant.

L’analysé comparative entre le trafic Lens et d’autres canaux révèle les catégories de produits qui se comportent mieux sur la recherche visuelle. Tester des hypothèses sur la qualité d’image, les descriptions de produits et la tarification peut affiner la stratégie au fil du temps.

L’Écosystème Plus Large : Lens au-delà des Achats

Bien que les achats représentent une application de Lens, l’écosystème plus large révèle à quel point la recherche visuelle est devenue centrale à la vision de Google pour l’avenir.

La traduction visuelle, la réponse aux questions visuelles et l’identification de produits utilisent tous la technologie Lens. À mesure que Google investit dans l’amélioration de la technologie de base, les achats bénéficient de ces investissements. Un meilleur appariement visuel à des fins de traduction signifie un meilleur appariement visuel pour les achats.

L’intégration à Google Maps apporte les achats dans la découverte basée sur la localisation. Un utilisateur photographiant la façade d’un magasin peut voir les produits disponibles à cet endroit, créant des ponts entre le commerce en ligne et hors ligne. Cette intégration étendue suggère l’importance croissante de Lens dans l’écosystème du commerce électronique.

L’intégration à YouTube et à d’autres propriétés Google augmente les surfaces où la recherche visuelle peut provenir. À mesure que Lens devient disponible dans plus de contextes, le nombre de points d’entrée possibles pour les achats augmente proportionnellement.

Implications Stratégiques pour les Commerçants en Commerce Électronique

L’émergence des annonces shopping de recherche visuelle signale un changement fondamental dans la manière dont les consommateurs découvrent et achètent des produits. Les commerçants qui reconnaissent ce changement et adaptent leurs stratégies en conséquence captureront des rendements disproportionnés à mesure que le canal se met à l’échelle.

L’optimisation pour la recherche visuelle signifie repenser la photographie de produits, les métadonnées et la gestion du flux. Elle exige un investissement dans des images de qualité supérieure, des informations produit plus détaillées et une hygiène des données plus rigoureuse. Ces investissements ont des avantages au-delà de Lens:ils améliorent l’expérience d’achat sur toutes les surfaces:mais la recherche visuelle rend le ROI concret.

L’allocation budgétaire pour la recherche visuelle devrait refléter sa position unique en tant que canal d’intention élevée. Commencer avec des budgets modestes pour établir des lignes de base, puis évoluer en fonction des performances démontrées, permet aux commerçants de développer l’expertise dans ce nouveau domaine sans surengager les ressources.

Les compétences de l’équipe ont besoin de mises à jour. L’optimisation de la recherche visuelle nécessite de comprendre l’analysé d’images, les attributs visuels et la logique du graphique d’achats. Ces compétences se situent entre la gestion traditionnelle du flux de produits et la conception visuelle, exigeant un profil d’expertise quelque peu différent des opérations de commerce électronique traditionnelles.

La collaboration entre les équipes marketing, produit et photographie devient essentielle. Les performances de la recherche visuelle dépendent de la qualité de l’image, que les équipes photographiques contrôlent. Mais la stratégie d’enchère des mots-clés et le ciblage du public restent importants, créant des dépendances entre les équipes que de nombreuses organisations n’ont pas encore alignées.

L’Avenir de la Recherche Visuelle et des Achats

Face à l’avenir, la recherche visuelle continuera à s’étendre en tant que canal de commerce. Les prévisions du secteur suggèrent que 30 pour cent des grandes marques de commerce électronique intégreront l’optimisation de la recherche visuelle d’ici 2025, avec une adoption s’accélérant jusqu’en 2026.

Les améliorations de l’IA rendront la recherche visuelle plus capable. Une meilleure compréhension du contexte, du style et de la préférence personnelle rendra les correspondances plus pertinentes. L’IA générative pourrait permettre aux consommateurs de décrire des concepts visuels en langage naturel, combinant la précision de la recherche basée sur le texte avec l’intuition de la découverte visuelle.

Les considérations de confidentialité autour de la recherche visuelle restent sous-explorées mais importantes. À mesure que Lens traite les images, les questions sur les données conservées, la manière dont elles sont utilisées et qui peut y accéder deviendront pressantes. Les commerçants doivent surveiller comment Google traite ces préoccupations, car les réglementations sur la confidentialité pourraient impacter le fonctionnement de la recherche visuelle.

L’intégration avec la réalité augmentée et les expériences d’essayage virtuel semble probable. Un consommateur pourrait photographier un meuble et visualiser son apparence dans sa pièce, ou essayer virtuellement des lunettes après les avoir découvertes via Lens. Ces intégrations approfondiraient l’expérience d’achat au-delà de la simple découverte de produits.

La consolidation de la recherche visuelle dans l’expérience Google de base suggère que ceci n’est pas une tendance passagère mais plutôt une évolution fondamentale dans la manière dont les gens interagissent avec Google. Les commerçants et annonceurs qui développent l’expertise en recherche visuelle maintenant auront des avantages qui se composent au fil du temps.

Conclusion : S’Adapter à la Recherche Visuelle

Google Lens et la recherche visuelle représentent une nouvelle frontière du marketing du commerce électronique. En permettant aux consommateurs de photographier des produits et de les trouver instantanément, avec les annonces shopping apparaissant aux côtés des résultats, Google a créé une surface commerciale qui capture l’intention d’une manière sans précédent.

La clé du succès réside dans la compréhension que l’optimisation de la recherche visuelle nécessite des approches différentes des annonces de recherche et d’achats traditionnelles. L’image produit devient aussi critique que la stratégie de mots-clés. Les métadonnées prennent une nouvelle importance. Les structures de données du Shopping Graph doivent être comprises et exploitées.

Les commerçants qui investissent maintenant dans l’optimisation de la recherche visuelle, tandis que le canal est encore en phase de croissance, établiront des avantages compétitifs qui persisteront à mesure que Lens devient omniprésent. L’investissement requis est modeste comparé aux rendements potentiels de la capture du trafic de recherche visuelle hautement intentionnel.

Le déplacement vers la recherche visuelle ne représente rien de moins qu’une réinvention de la découverte de produits. En s’adaptant rapidement et judicieusement, les entreprises de commerce électronique peuvent se positionner pour prospérer dans cette nouvelle ère des achats.