"Прикид как у Собчак". Петербургский стартап зарабатывает на желании копировать стиль знаменитостей

Проблема героини песни «Ленинграда», мечтающей получить модный аксессуар как у известной телеведущей, не чужда миллионам россиянок, решил петербургский предприниматель Андрей Корхов. И призвал на помощь искусственный интеллект.

Сервис Sarafan.AI петербургской компании «Анетика» обещает избавить модниц от многочасовых походов по магазинам, штудирования сайтов интернет-магазинов и страниц журналов, а заодно помочь брендам зарабатывать на знаменитостях и fashion-блогерах, не нанимая их. Услугами платформы уже пользуются более сотни ретейлеров в России и Индии, на очереди выход на рынки Великобритании и США. «Фонтанка» протестировала платформу на политиках и звездах шоу-бизнеса. По оценке искусственного интеллекта, одеться под Владимира Путина в десять раз дешевле, чем под Виталия Милонова. А выглядеть как Ксения Собчак – в пять раз дороже, чем как Валентина Матвиенко.

До появления Sarafan.AI его основатель Андрей Корхов был далек от мира моды. Импульс проекту дало увлечение технологиями искусственного интеллекта и компьютерного зрения, которое возникло во время путешествия в Кремниевую долину. За плечами у молодого специалиста уже был диплом программиста Сибирского технологического университета и несколько курсов по тематике нейросетей и машине Тьюринга. Но достижения американских коллег так вдохновили, что он решил заняться этой темой профессионально. Перебравшись в Петербург из Красноярска, в 2015 году Андрей Корхов создал компанию «Анетика», которая стала резидентом бизнес-инкубатора «Ингрия» в составе «Технопарка» Петербурга.

После череды мозговых штурмов команда решила, что лучшей сферой для применения разработок будет fashion-индустрия. Увидев «идеальное платье» по телевизору, в модном журнале или просто на улице, модницы задаются вопросом, где найти и купить такую же одежду или аксессуары. В свою очередь, бренды и ретейлеры тратят много усилий, чтобы рассказать о себе аудитории, но предложить то, что нужно в конкретный момент, могут далеко не всегда. Современные технологии позволяют помочь и тем, и другим — причем в один клик.

Разработка Sarafan.AI велась два года. Алгоритмы обучали на фотографиях из фотостоков, интернет-магазинов, медийных сайтов. При этом модель несколько раз подвергалась пересмотру. Так, сначала программисты создали мобильное приложение. Но идея не сработала. «Люди пользовались приложением несколько раз, а потом забывали его», – говорит Андрей Корхов. Кроме того, фотографировать или скачивать изображение, а затем загружать его в приложение было очень долго. Потом сервис стали продвигать через блогеров Instagram. Программисты разработали платформу My Look Blog, ссылку на которую владельцы аккаунтов могли публиковать в своих аккаунтах. Но в конце концов команда Sarafan.AI решила сократить процесс до двух действий: «увидел – купил».

«Мы перешли к формату виджета. Эта модель работает в разы результативнее», – комментирует предприниматель. Партнеров было решено искать среди интернет-изданий, посвященных моде, красоте и шопингу.

Как работает и на чем зарабатывает

Физически Sarafan.AI выглядит как несколько строчек кода, которые вставляются в интернет-страницу, после чего возле фотографий появляется кнопка «купить этот образ». Нажав ее, пользователь видит товары и их цену. Кликнув на изображение, он может перейти в интернет-магазин и тут же оформить заказ.

Но внутри зашито сразу несколько прогрессивных технологий. Так, алгоритмы компьютерного зрения позволяют распознать на картинке отдельные вещи, их цвет и фасон, а также являются ли они предметами женского или мужского гардероба. По словам создателей, на данный момент алгоритм способен распознать 20 тысяч атрибутов одежды, аксессуаров, включая их цвет, принт и текстуру тканей.

Технология обработки больших данных (big data) используется, чтобы сопоставить образ на фото с ассортиментом подключенных к сервису магазинов и выбрать из 20 миллионов позиций 4 – 5 наиболее подходящих моделей. Делать правильные выводы и угадывать с каждым разом более точно помогает машинное обучение на основе нейросетей. Рекомендации выдаются в зависимости от того, где находится пользователь, а также с учетом популярности товаров и схожести аудиторий бренда и ресурса, где размещена фотография. При этом Sarafan.AI улучшает сам себя, анализируя поведение пользователей и экспертные данные о модных трендах.

Решение программисты разработали самостоятельно. Для вычислений использовали облачную платформу от Microsoft. Благодаря использованию серверов с вычислениями на графических картах (GPU) поиск занимает чуть больше 1 миллисекунды.

По данным платформы, на данный момент к ней подключено 300 площадок, включая Cosmopolitan, «7дней», «Ева.ру», «Лайфхакер», которые размещают виджеты в своих публикациях. Также у площадки около 150 партнеров-ретейлеров. Среди них крупные интернет-магазины – британский Asos, итальянский Yoox, российская La Moda. Общее число представленных в них брендов перевалило за 350. Ретейлеры платят медиа за переходы по ссылкам виджета в онлайн-магазин, Sarafan.AI получает комиссию, размер которой не раскрывается. По данным сайта, сервис обрабатывает 300 тысяч фотографий в сутки и имеет аудиторию более 40 млн пользователей в месяц.

Эксперимент «Фонтанки»

«Фонтанка» решила составить собственное мнение о вкусе разработки и создала страницу, на которой разместила фотографии звезд из мира политики и шоу-бизнеса: https://www.fontanka.ru/sarafan/ Тестирование показало, что искусственный интеллект довольно близко попадает в образ, цвет и даже текстуру ткани. Но принцип, по которому определяется статусность предлагаемого бренда, остался для нас загадкой. Надо особо отметить – иногда результат веселил.

К примеру, образ депутата Виталия Милонова искусственный интеллект оценил в диапазоне от 15 до 30 тысяч рублей. Правда, чтобы походить на парламентария, известного приверженностью к исконно русским традициям, платформа предложила приобрести деловой костюм итальянского производства. Деловой пиджак на губернаторе Петербурга Георгии Полтавченко на первый взгляд мало отличается по стилю от аналогичного предмета гардероба Виталия Милонова. Но его образ нейросеть оценила в 4 – 5 тысяч рублей, предложив товары от российской и испанской марки сегмента масс-маркет. Возможно, разницу в оценке гардероба политиков предопределили другие детали образа: к примеру, борода Виталия Милонова могла выдать в нем последователя хипстерской субкультуры, тогда как усы Георгия Полтавченко склонили искусственный интеллект в пользу более классических вариантов.

А вот одеться в стиле Владимира Путина, по оценке искусственного интеллекта, любой может за 3,5 тысячи рублей. Хотя настоящих стилистов главы государства сложно заподозрить в экономии, для подражания образу президента машина предложила преимущественно отечественные бюджетные бренды Ostin и Modis.

При этом всех троих политиков Sarafan.AI оставил без галстуков, хотя эти предметы гардероба присутствовали на исходных фотографиях. Стандартный виджет умеет подбирать только одежду, пояснили создатели, хотя распознавать аксессуары алгоритм тоже обучают.

Из женщин, чей гардероб решила изучить «Фонтанка», дороже всего Sarafan.AI оценил вечернее платье Ксении Собчак — предложенный наряд от модного дома Saint Laurent можно приобрести за 50 тысяч рублей на распродаже (изначальная цена – 135 тысяч). Но этот вариант соответствовал фасону, выбранному телеведущей, лишь по цвету — ни тебе кружева, ни полупрозрачного крепа.

Несмотря на известную изысканность политика в стиле, желающим одеться как Валентина Матвиенко предложили пиджаки и юбки средней ценовой категории (5 – 11 тысяч рублей). Причем если для костюма бледно-голубого цвета нашлись весьма похожие варианты, то найти аналогичное черное платье с белым бантом и белыми рукавами не получилось. Так что образ экс-губернатора Северной столицы в какой-то степени остался неповторимым.

Красное платье как у Марии Захаровой удалось найти без труда. Чтобы выглядеть как официальный представитель МИДа, придется потратить от 8 до 23 тысяч рублей. Деловой брючный костюм, похожий на тот, что был на Наталье Поклонской, — в 3,5 – 20 тысяч рублей, розовое платье в романтичном стиле — в 3,5 тысячи рублей. Причем депутат Госдумы от Крыма стала единственной персоной, кому искусственный интеллект предложил «дополнить образ» – сначала в рекомендуемых товарах появилась кружевная комбинация, потом туфли.

А вот кажущаяся простота образов исполнителей Сергея Шнурова и Монеточки не ввели в заблуждение искусственный интеллект. Белая майка, толстовка и кеды почти как у лидера «Ленинграда» суммарно оценены в 30 тысяч рублей. Простой черный топик Елизаветы Гырдымовой — в 2,5 – 5,5 тысячи.

По словам создателей, в данном случае логику искусственного интеллекта однозначно интерпретировать сложно. Но ценовой диапазон можно настроить под возможности аудитории. «Для этого нужно установить виджет на действующие страницы, в течение тестового периода мы проанализируем – товары какой категории пользуются предпочтением», – говорят они.

Мода на весь мир

Создателям удалось привлечь инвестиции в размере 400 000 долларов. Средства вложили венчурный фонд The Untitled Venture Company и фонд Сергея Дашкова. По словам Андрея Корхова, сейчас Sarafan.AI учат узнавать товары не только на фото, но и на видео, и рекомендовать продукцию из смежных категорий – аксессуаров и косметики. Параллельно команда готовит международную экспансию. В 2018 году компания вышла на рынок Индии, в планах – Европа, Америка и Азия.

Ретейлеры, опрошенные «Фонтанкой», считают идею Sarafan.AI интересной, но отмечают, что стартапу придется конкурировать с более традиционными инструментами и собственными разработками сетей.

«Идея виртуального стилиста безусловно востребована», – считает Андрей Ревяшко, ИТ-директор Wildberries. В приложении ретейлера недавно появилась функция поиска одежды по фотографии. Функционал набирает популярность, но сейчас о равноценной замене говорить пока рано, подчеркивает топ-менеджер. «Существует множество нюансов: от длины рукава до декоративной отделки изделия. Подобные «мелочи» пока сложно уловимы для искусственного интеллекта», – подчеркивает он.

Sarafan.AI обещает ретейлерам бóльшую конверсию посетителей в покупателей, чем обычная таргетированная реклама, — около 3% против 1,5 – 2%. «Но конверсия зависит от многих факторов: корректности настройки целевой аудитории, визуала рекламы, карточки товара и т. д.», – отмечает директор по e-commerce сети Baon Алсу Юдина. По ее словам, у проекта было бы больше возможностей, если бы вместе с похожими товарами пользователям отображались именно те вещи, которые отображены в образе. «Развитие e-commerce и социальных сетей влияет на покупательское поведение аудитории. Потребители ориентируется на луки блогеров и лидеров мнений», – говорит топ-менеджер.

Многое зависит и от платформы, где размещается виджет. К примеру, на одном из сайтов-партнеров Sarafan.AI кнопка «купить этот образ» появилась рядом с фотографией Кайли Миноуг, образ которой был ниже раскритикован экспертами и пользователями соцсетей.

Галина Бояркова, «Фонтанка.ру»