Google, çevrim içi alışverişte kıyafet deneme sürecine yeni bir boyut kazandıracak bir özelliği test etmeye başladı. Kullanıcıların kendi tam boy fotoğraflarını sisteme yükleyerek kıyafetleri doğrudan kendi görselleri üzerinde denemelerine olanak tanıyan bu uygulama, şu anda ABD’de Search Labs platformu üzerinden erişilebilir durumda. Deneme süreci içinde, pantolon, gömlek, elbise ya da etek gibi ürünlerin yanında yer alan “try it on” (deneyin) butonuna tıklayarak özellik kullanılabiliyor. Google, bu süreci kullanıcıların alışveriş tercihlerini daha bilinçli şekillendirebilmeleri için tasarladığını belirtiyor.
Yeni sistemde kullanıcıdan bir tam boy fotoğraf talep ediliyor ve bu görsel, yapay zekâ destekli bir model aracılığıyla işleniyor. Bu model, kıyafetin insan vücudu üzerindeki duruşunu simüle ederken, kumaşın esnemesi, katlanması ya da sarkması gibi fiziksel davranışlarını da göz önünde bulunduruyor. Kullanıcı, oluşturulan bu görüntüyü daha sonra kaydedebiliyor ya da başka platformlarda paylaşabiliyor. Böylelikle, alışveriş sürecine daha kişisel ve görsel bir katman eklenmiş oluyor.
Google’ın bu yeni uygulaması, klasik ürün görselleriyle sınırlı alışveriş deneyiminin ötesine geçmeyi amaçlıyor. Şirket, bu sistemin farklı vücut yapılarında kıyafetlerin nasıl durabileceğini görselleştirme konusunda daha gerçekçi bir araç sunabileceğini ifade ediyor. Tüketici davranışlarını analiz etmek üzere geliştirilen bu özellik, hem estetik hem de pratik tercihlerin daha isabetli yapılmasını sağlayabilir. Tüm bunlara rağmen, sistemin henüz deneme aşamasında olduğunu belirtmekte yarar var.
Google, alışveriş aramalarını bağlamsal ihtiyaçlara göre yeniden şekillendiriyor
Google’ın alışveriş deneyimine entegre ettiği bir başka yenilik de Gemini tabanlı yapay zekâ ile çalışan “AI Mode” adlı arama sistemi. Bu sistem, kullanıcıların niyet ve bağlamlarını analiz ederek görsel ve içerik olarak özelleştirilmiş ürün panelleri oluşturuyor. Örneğin, “Portland’da mayıs ayında kullanmak üzere bir seyahat çantası” araması yapıldığında, sistem hem bölgesel hava koşullarını hem de seyahat ihtiyaçlarını dikkate alarak sonuç sunabiliyor. AI Mode bu işlemi, aynı anda birden çok arama gerçekleştirebilmesi sayesinde gerçekleştirebiliyor.
Bu tür bağlamsal analizler sayesinde yapay zekâ, kullanıcının ihtiyacını sadece kelime bazında değil, kullanım senaryoları üzerinden de anlamaya çalışıyor. Su geçirmez kumaş, geniş iç hacim veya fazladan cepler gibi özellikler bu şekilde ön plana çıkabiliyor. Bunun yanında, kullanıcılar daha detaylı bilgi vererek sonuçları daraltabiliyor. Bu yaklaşım, geleneksel arama motoru mantığından farklı olarak, rehberlik eden bir yapıya dayanıyor.
Alışveriş sürecine eklenen bir diğer modül ise “Buy for me” (Benim için satın al) adlı otomatik satın alma işlevi. Bu sistemde kullanıcı, ürünün fiyatını takip etme, beden ve renk tercihini belirleme gibi ön adımları tamamladıktan sonra işlemi Google’a devredebiliyor. Google, bu tercihleri esas alarak ürün indirime girdiğinde kullanıcıya bildiriyor ve onay alınması hâlinde satıcının web sitesi üzerinden ödeme işlemini Google Pay ile güvenli biçimde tamamlıyor. Böylece alışveriş süreci kullanıcı müdahalesi en aza indirgenerek ilerliyor.
Bu sistem, çevrim içi alışverişte zaman yönetimini önceliklendiren kullanıcılar için özellikle işlevsel olabilir. Mobil cihazlar üzerinden yapılan alışverişlerde işlem süresini kısaltmak ve işlem tekrarlarını azaltmak amacıyla geliştirilen bu çözüm, kullanım alışkanlıklarına göre farklı senaryoları destekleyebilecek biçimde yapılandırılmış. Yine de güvenlik, gizlilik ve kullanıcı onayı gibi başlıkların bu süreçte dikkatle ele alınması gerektiği ortada.
Google’ın sunduğu bu yeni alışveriş araçları, çevrim içi ticaretin sadece ürün sunumu değil, kullanıcı deneyimi bakımından da dönüştüğünü ortaya koyuyor. Görselleştirilmiş deneme sistemleri, bağlamsal arama panelleri ve otomatik ödeme çözümleri, klasik e-ticaret yapısının ötesine geçen yaklaşımlar sunuyor. Bu dönüşüm, yalnızca teknoloji firmalarının değil, perakende sektörünün de mevcut sistemlerini yeniden gözden geçirmesini zorunlu kılabilir.
Bununla birlikte, söz konusu teknolojilerin yaygınlaşması bazı sınırlamalarla karşılaşabilir. Kullanıcı verisinin işlenmesi, görsel içeriklerin depolanması ve sistem güvenliği gibi konular ilerleyen dönemlerde kamuoyunun ve düzenleyici kurumların ilgisini çekebilir. Özellikle kişisel görsellerin yapay zekâ tarafından işlenmesi, veri gizliliği açısından hassasiyet taşıyabilecek bir alan olarak öne çıkıyor.
