Машинное обучение пожирает недвижимость — 3 способа извлечь из этого выгоду!
Охота за домом вызывает коктейль эмоций. У большинства людей есть список предпочтений, прежде чем они начнут поиск. У них должна быть связь с местом, его внешним видом, он должен быть в рамках бюджета, расположен в их предпочтительном районе и т. д. Поскольку пространство недвижимости сосредоточено в основном в Интернете, эмоции приглушены. И здесь действительно вступает в действие ИИ.
Домашние поиски редко начинаются с офиса риелтора, а скорее с Google. В то время как 80% всех поисков дома происходит в Интернете, 83% всех искателей жилья хотят увидеть фотографии собственности, прежде чем планировать просмотр. Поскольку у них уже есть представление о том, как они хотели бы, чтобы их будущий дом выглядел, визуальный поиск на основе ИИ может значительно улучшить списки недвижимости.
Визуальный поиск позволяет горожанам просматривать объекты по визуальному сходству, потому что чаще всего слов недостаточно, чтобы описать, что нам нравится в месте. Известные фильтры остаются (бюджет, район, количество комнат и т. д.), но когда горожанин имеет визуальный контроль над своим выбором, результаты вскоре соответствуют его первоначальному списку требований.
Компьютерное зрение, управляемое искусственным интеллектом, может идентифицировать определенные места в собственности, например. бассейн на заднем дворе), объекты на территории (например, камин) или материалы (например, деревянные полы). Допустим, горожанин хотел, чтобы каждый дом имел «кухню открытой планировки» с преимущественно черной цветовой гаммой/напольной плиткой в определенном районе.
Вместо того, чтобы прокручивать каждое объявление с этим почтовым индексом, Визуальный поиск предложит горожанину ряд вариантов, которые он может просмотреть и, возможно, арендовать или купить.
Воздействие искусственного интеллекта
Как эти визуальные эффекты отражают визуальные предпочтения горожанина? Первый шаг происходит, когда визуальные эффекты загружаются на веб-сайт недвижимости — технология распознавания изображений помогает автоматически помечать изображения, помогая сортировать их при необходимости. Следующий шаг — когда горожанин запрашивает эти изображения во время визуального просмотра, сайт затем предлагает ряд визуально похожих списков на основе этих тегов и визуальных предпочтений горожанина.
При обучении компьютеров видеть мир превратился в выставочный зал. И поскольку горожане перегружены визуальным контентом, для сайтов недвижимости как никогда важно использовать преимущества своего обширного банка визуальных активов. Применение технологии распознавания изображений к их переднему (покупателю) и заднему (продавцу) концам дает им преимущество в расширении своей пользовательской базы.
Закулисный поток веб-сайтов по недвижимости
Такие функции, как визуальный поиск, помогают продавцам определить, были ли определенные изображения загружены ранее и уже находятся в сети, что позволяет избежать дублирования контента. Еще одной функцией, которая может помочь продавцам сократить трудоемкие механические задачи, является автоматическая пометка.
Предлагаемая автоматическая пометка помечает изображения правильными ключевыми словами и затем становится частью метаданных вашего изображения. Технология помогает ускорить процесс, помечая отправленные материалы и извлекая уроки из каждой загрузки.
HomeHunting with AI
Покупатели проводят больше времени в Интернете и хотят видеть изображения интересующих их домов — задолго до того, как они решат увидеть их лично. Для веб-сайтов недвижимости важно извлекать выгоду из множества визуальных данных, которые у них есть под рукой, и предоставлять визуальный опыт как для своей покупательской, так и для продающей клиентской базы.
