基于视频搜索技术，「Markable」想做内容平台和电商的桥梁

就像音乐识别软件能告诉你那是什么歌，Markable可以帮你识别图像里时尚产品是哪一款～

Markable是36氪最近接触的一家图像识别技术公司，Markable基于视频识别技术，帮助用户识别照片和视频中的时尚产品，并将用户导流到电商平台，实现内容平台和电商的对接。

内容平台需要变现，电商需要流量。二者的结合形式往往是视频里穿插着商品广告，而出现在视频中间的广告总会影响用户观看体验。通过安装Markable的插件，用户在观看视频时，可以自发地和广告产生互动，而不是被动地多次被广告打断。用户在观看视频时点击悬停在感兴趣的产品上，便可以在0.5秒内得到视觉上类似的产品结果。

Markable的核心技术在于对视频内容的“高速准确多物体识别”。通过图片搜索、特征词抓取和基于图片识别衍生的视频搜索，市面上现有大多数视频搜索是逐帧识别，本质上就是图片识别，Markable的视频识别是模仿人眼，“跟踪”商品，知道商品什么时候出现、消失、再出现。用户使用Markable扩展插件，搜索明星网红照片，点进“相似产品”按钮，便可以看到来自电商的同款商品，目前Markable数据库里已有约500万时尚单品可供匹配。

通过Markable实现的“相似推荐”和电商平台的“猜你喜欢”的区别在于，电商平台的“猜你喜欢”通常是基于浏览过该商品的其他用户消费行为分析出来的，而Markable是基于商品本身的特征属性得出的相似产品推荐。目前， H&M，forever 21，revolve等电商已在使用Markable的技术。

Markable 产品demo

目前Markable做2B业务，主要合作对象是电商和内容平台。根据用户的成交结果进行抽成。从运营数据来看，Markable自2014年在美国成立后，目前在美国已有上千万搜索量，在短视频应用场景下，用户点击到购买的转化率约为15％。这上千万用户使用Markable进行图片搜索到完成购买的转化率约为3.9%，而且该转化率一直很稳定。据悉，Markable也在考虑发展2C业务，这方面的布局会和已经做2C比较成熟的公司合作。

对于在国内的布局，Markable2018年刚被带到国内，目前已和国内一些大的内容平台达成合作意向，合作达成后年收入可达到三亿。对于国内外市场的不同，Joy Tang表示：“这个产品如果要支撑国内大流量的搜索，需要打磨出一个适合国内市场的大架构，我个人更喜欢中国市场，因为互联网已经把市场教育地很好了，另外国内消费者会更热衷明星同款，国内市场对AI的接受速度会更快，想象空间更大。”

当能和很多内容平台对接之后，Markable就知道了用户都在内容平台里和什么样的产品互动，至于从交互到购买的转化率究竟有多少，需要国内市场的进一步验证，这也决定了视频搜索能不能成为内容平台的一种可持续的广告形式。

36氪了解到百度等巨头也在研发此类基于图像识别衍生出的视频识别技术，此项技术的核心是运算量，关于是否担心巨头将技术商业化后进行“降维打击”，Joy Tang表示：“技术不是最重要的事情，巨头拥有这样的技术，会用来提高自己的站内转化率，和内容平台对接的话，可能挺困难的，内容平台也很难获得巨头的产品库数据。我们做的事情是“多对多”，多个内容平台可以和多个电商平台对接。这是我们的差异化。”

Markable的创始人Joy Tang 毕业于麻省理工大学数学系，做过七年高频交易模型分析工作，目前在长江创创社区硅谷班深造。

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我是高涵，36氪超人学院创始学员，关注有远见的创始人、有潜力的项目。请加微信orangreen-620，可交流一切。超人学院相信早期生态推动社会变革，使命是为早期生态培养领袖人才。