基於視訊搜尋技術，Markable想做內容平臺和電商的橋樑

就像音樂識別軟體能告訴你那是什麼歌，Markable可以幫你識別影象裡時尚產品是哪一款～

Markable是36氪最近接觸的一家影象識別技術公司，Markable基於視訊識別技術，幫助使用者識別照片和視訊中的時尚產品，並將使用者導流到電商平臺，實現內容平臺和電商的對接。

內容平臺需要變現，電商需要流量 。二者的結合形式往往是視訊裡穿插著商品廣告，而出現在視訊中間的廣告總會影響使用者觀看體驗。通過安裝Markable的外掛，使用者在觀看視訊時，可以自發地和廣告產生互動，而不是被動地多次被廣告打斷。使用者在觀看視訊時點選懸停在感興趣的產品上，便可以在0.5秒內得到視覺上類似的產品結果。

Markable的核心技術在於對視訊內容的 “高速準確多物體識別”。 通過圖片搜尋、特徵詞抓取和基於圖片識別衍生的視訊搜尋， 市面上現有大多數視訊搜尋是逐幀識別，本質上就是圖片識別，Markable的視訊識別是模仿人眼，“跟蹤”商品，知道商品什麼時候出現、消失、再出現。 使用者使用Markable擴充套件外掛，搜尋明星網紅照片，點進“相似產品”按鈕，便可以看到來自電商的同款商品，目前Markable資料庫裡已有約500萬時尚單品可供匹配。

通過Markable實現的“相似推薦”和電商平臺的“猜你喜歡”的區別在於，電商平臺的“猜你喜歡”通常是基於瀏覽過該商品的其他使用者消費行為分析出來的，而Markable是基於商品本身的特徵屬性得出的相似產品推薦。目前，  forever 21，revolve等電商已在使用Markable的技術。

Markable 產品demo

目前Markable做2B業務，主要合作物件是電商和內容平臺。根據使用者的成交結果進行抽成。從運營資料來看，Markable自2014年在美國成立後，目前在美國已有上千萬搜尋量，這上千萬使用者使用Markable進行圖片搜尋到完成購買的轉化率約為3.9%，而且該轉化率一直很穩定。據悉，Markable也在考慮轉向2C，這方面的佈局會和已經做2C比較成熟的公司合作。

對於在國內的佈局，Markable2018年剛被帶到國內，目前已和國內一些大的內容平臺達成合作意向，合作達成後年收入可達到三億。對於國內外市場的不同，Joy Tang表示：“這個產品如果要支撐國內大流量的搜尋，需要打磨出一個適合國內市場的大架構，我個人更喜歡中國市場，因為網際網路已經把市場教育地很好了，另外國內消費者會更熱衷明星同款，國內市場對AI的接受速度會更快，想象空間更大。”

當能和很多內容平臺對接之後，Markable就知道了使用者都在內容平臺裡和什麼樣的產品互動，至於從互動到購買的轉化率究竟有多少，需要國內市場的進一步驗證，這也決定了視訊搜尋能不能成為內容平臺的一種可持續的廣告形式。

36氪瞭解到百度等巨頭也在研發此類基於影象識別衍生出的視訊識別技術，此項技術的核心是運算量， 關於是否擔心巨頭將技術商業化後進行“降維打擊” ，Joy Tang表示：“技術不是最重要的事情，巨頭擁有這樣的技術，會用來提高自己的站內轉化率，和內容平臺對接的話，可能挺困難的，內容平臺也很難獲得巨頭的產品庫資料。 我們做的事情是“多對多”，多個內容平臺可以和多個電商平臺對接 。這是我們的差異化。”

Markable的創始人Joy Tang 畢業於麻省理工大學數學系，做過七年高頻交易模型分析工作，目前在 ofollow,noindex">長江創創社群矽谷班深造。