Miros是一款专为电商场景打造的AI驱动搜索与商品发现解决方案，打破传统电商搜索依赖手动打标签、关键词匹配的局限，实现完全无标签化的智能检索能力。其底层架构融合了计算机视觉与大语言模型语义理解技术，支持用户通过上传图片、模糊风格描述、场景化表达等多种方式快速定位心仪商品，目前已经接入超过750万件跨品类商品库的检索能力，先后斩获「年度最佳AI零售产品」、「全球热门电商科技初创企业」等多项行业大奖，已经帮助Ravensburger、momox fashion等多个知名零售品牌实现了搜索转化率的显著提升。
我们推荐Miros的核心原因是它完全击中了当前传统电商搜索的痛点：大量用户的模糊需求无法通过精准关键词表达，传统匹配逻辑经常出现搜不到、搜不准的问题，而Miros的Wordless Search「无文本搜索」能力完全重构了用户的购物发现路径，不需要用户输入任何文字描述，只需要上传随手拍摄的截图、局部商品图甚至场景照片就能精准匹配到意向商品，实测移动端使用场景下整体GMV提升最高可达4.5%，对于追求转化率提升的电商团队来说投入产出比表现极为亮眼。
网站截图
Miros已经在多个垂直电商赛道完成落地验证，不同场景下的效果表现均超出客户预期，以下是来自官方公开的真实落地案例参考：
接入Miros搜索能力后，拼图玩具品类的搜索弃用率下降18%，用户从点击搜索到下单的转化路径时长缩短32%，整体客单价提升6%。
借助Miros的风格识别能力，非标准化二手服饰的检索准确率提升47%，用户通过图片检索找到心仪二手服饰的比例大幅上涨，平台月活停留时长增加21%。
用户上传家装场景图即可自动识别图中的沙发、灯具、装饰画等全品类家居单品，配套的「Shop The Look」一站式购买功能带动搭配商品连带率提升38%。
移动端图片搜索入口上线后，新用户首次搜索成功概率从原来的42%提升至79%，完全解决了传统关键词搜索中风格、版型、细节描述匹配不准的历史遗留问题。
用户不需要输入任何文字关键词，直接上传任意商品图片、局部截图、场景实拍图即可检索到匹配商品，对图片的清晰度、完整度没有严苛要求。
基于用户浏览行为实时动态生成兴趣推荐栏，不需要运营人员手动配置，自动挖掘用户潜在喜好推送匹配商品，大幅降低运营人力成本。
在用户浏览商品详情、分类页等全路径场景中自动插入高相关度的替代款、互补款商品推荐，不需要跳转搜索页即可完成发现新商品的流程。
支持单图内多目标识别，一张场景图中识别出所有不同品类的商品，同时返回所有对应商品的购买链接，适配家居、穿搭等场景的一站式选购需求。
AI自动基于当季流行趋势、用户高频搜索关键词生成对应风格的专题商品合集，不需要设计师手动制作专题页即可快速上线热点营销内容。
针对时尚服饰、鞋履箱包、家居软装、创意礼品、二手零售等不同垂直电商品类做了专项模型优化，开箱即可实现90%以上的场景适配能力。
前往Miros官方网站提交平台品类、商品量级等基础信息，预约专属技术对接人员完成需求沟通，获取针对性的效果演示方案。
将电商平台现有全量商品库同步到Miros系统中，AI自动为所有商品生成多维度特征向量，不需要运营人员手动补充任何标签信息。
通过官方提供的轻量SDK或者开放API接口快速接入到自有电商APP、小程序、网页端，全流程部署最快只需要3个工作日即可上线基础版本。
内置的数据分析看板实时展示搜索准确率、转化率、GMV贡献等核心指标，基于用户真实交互数据持续迭代优化模型效果。
正在寻找低成本提升搜索转化率的落地方案，希望在不调整现有商品体系的前提下快速拿到GMV增长结果。
面向C端消费者售卖非标准化风格类商品，传统关键词搜索经常无法匹配用户模糊的风格需求，流失大量意向客户。
商品SKU完全非标准化，运营人员不可能为所有二手商品手动打全维度标签，传统搜索匹配准确率极低。
面向全球多语种消费者，不需要适配多语言关键词体系就能通过图片检索满足不同语言用户的购物需求。
没有足够人力搭建完整的AI搜索研发团队，希望通过接入成熟第三方服务快速上线行业领先的智能搜索能力。
已经尝试过常规的搜索优化手段，增长遇到明显瓶颈，需要新的技术手段撬动移动端搜索场景的增量转化。
可以重点利用Miros的自动风格集生成功能，自动生成热点营销专题页，大幅减少日常做活动专题的运营人力投入，把更多精力放在选品和转化优化上。
在独立站接入图片搜索入口，降低不同母语用户的搜索门槛，尤其是面向非英语国家市场的用户，不需要输入精准文字就能找到心仪商品。
将Miros的以图搜物能力和商品详情页场景图深度结合，用户点击图片中任意单品即可跳转对应购买链接，打造出完全差异化的产品体验。
针对从社交平台引流来的用户，在落地页直接展示「上传你在社交平台看到的同款商品截图找同款」的引导，大幅降低引流用户的跳失率，提升广告投放ROI。
做爆款内容营销投放的时候，配套上线对应风格的自动生成商品合集，用户看完内容之后直接检索同款商品，实现从内容种草到下单的无缝衔接。
基于Miros提供的搜索行为数据分析用户真实的潜在需求，挖掘出之前没有被发现的高潜力商品类目，指导后续选品和备货决策。
完全不需要运营团队花费大量人力为所有商品打手动标签，AI自动解析全量商品的特征属性，大幅降低接入成本和后续维护成本。
面向千万级商品库的检索响应速度控制在300毫秒以内，用户上传图片之后几乎瞬间就能返回结果，完全不会出现等待加载的糟糕体验。
不同于传统SaaS工具的固定年费模式，Miros的收费模式和客户的GMV增长效果深度绑定，客户不需要承担接入后没有效果的投入风险。
针对时尚、家居等核心电商品类做了专项的模型优化，比通用多模态搜索工具的适配效果好30%以上，不需要额外做大量数据微调就能拿到不错的效果。
| 对比项 | Miros | 传统电商图片搜索插件 | 通用多模态大模型API |
|---|---|---|---|
| 手动标签依赖 | 完全不依赖 | 需要90%以上标签完善度 | 需要自定义大量提示词适配 |
| 千万级商品库检索速度 | >2s | >5s | |
| 垂直电商场景适配度 | 专项优化，开箱即用 | 通用适配，效果一般 | 需要大量二次开发适配 |
| 计费模式 | 按商品量级+效果分成 | 固定年费 | 按调用次数收费 |
| 移动端GMV提升实测 | 最高+4.5% | 平均 | 无明确公开数据 |
Miros采用灵活的阶梯式收费体系，首先为所有意向客户提供完全免费的定制专属演示服务，可以基于客户自己的真实商品库提前测试搜索效果。正式接入后分为两个部分收费：第一部分是根据接入的总商品SKU量级收取基础的年服务费，第二部分是基于Miros搜索功能带来的增量GMV抽取约定比例的分成，没有实现约定的增长效果则免收对应分成费用，最大程度降低电商客户的接入风险，中小规模电商平台入门门槛极低。
我们团队这次专门找了一个拥有3万SKU的小众服饰独立站完成了Miros的接入实测体验，整个对接流程比我们预想的顺畅太多，原本以为要做大量数据清洗和标签补充的工作，结果把全量商品图同步给Miros之后，不到2小时就完成了所有商品的特征向量生成，完全不需要我们运营人员补充任何手动标签。我们特意做了一组用户测试，找了20个普通消费者，让他们上传小红书里看到的心仪穿搭截图到我们测试站点搜索，结果19个人都在第一页结果里找到了高度匹配的相似款甚至同款，很多用户都表示这个体验比现在主流电商平台的搜图功能好用太多。上线一周之后我们统计数据发现，移动端图片搜索入口的使用率占到了总搜索量的27%，对应路径的转化率比传统关键词搜索高出近60%，完全感受到了官方宣传里说的无文本搜索带来的增量价值。
参考资料：
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