Jak działa wyszukiwanie obrazem i dlaczego jest ważne dla sklepów internetowych?

Wyszukiwanie obrazem pozwala znaleźć produkt, stronę lub informację na podstawie zdjęcia, zrzutu ekranu albo obrazu z aparatu. Użytkownik nie musi znać nazwy przedmiotu. Pokazuje wyszukiwarce to, czego szuka, a system rozpoznaje obiekt i wyświetla pasujące lub podobne wyniki. Dla sklepu internetowego oznacza to dodatkową drogę dotarcia do klientów. Dobrze przygotowane zdjęcie produktu może pojawić się w Google Grafika, Google Lens i innych narzędziach visual search. Stamtąd użytkownik może przejść bezpośrednio na kartę produktu.

Skala tego sposobu wyszukiwania jest już duża. W lutym 2025 roku Google informował, że użytkownicy wykonywali za pomocą Lens ponad 20 miliardów wyszukiwań wizualnych miesięcznie. W danych opublikowanych kilka miesięcy wcześniej 20% zapytań w Lens dotyczyło zakupów.

Czym jest wyszukiwanie obrazem?

Wyszukiwanie obrazem, nazywane również visual search, polega na wykorzystaniu grafiki jako zapytania. Zamiast wpisywać „czarna metalowa lampa wisząca w stylu loftowym”, użytkownik może zrobić zdjęcie lampy albo przesłać zapisany wcześniej obraz.

System analizuje to, co znajduje się na fotografii. Może rozpoznać przedmiot, kolor, kształt, wzór, materiał, napis, miejsce lub kilka obiektów jednocześnie. Następnie szuka podobnych obrazów, stron i produktów.

Wyszukiwanie zdjęciem sprawdza się szczególnie wtedy, gdy klient:

• nie zna nazwy produktu,
• nie potrafi dokładnie opisać jego stylu,
• widzi interesujący przedmiot poza sklepem,
• chce znaleźć ten sam model lub tańszy odpowiednik,
• szuka podobnego produktu w innym kolorze,
• ma tylko zrzut ekranu z filmu lub serwisu społecznościowego.

Hasła „szukaj obrazem” i „wyszukiwanie na podstawie obrazu” opisują ten sam mechanizm. Różnica może dotyczyć narzędzia, sposobu przesłania zdjęcia oraz rodzaju prezentowanych wyników. Wyszukiwanie poprzez obraz nie ogranicza się już do znajdowania identycznych plików. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji potrafią analizować zawartość całej sceny. Mogą oddzielić fotel od stojącej obok lampy, rozpoznać krój sukienki albo odczytać tekst widoczny na etykiecie.

Dla sprzedawcy najważniejsza jest jedna zmiana: klient nie zawsze zaczyna poszukiwania od słów. Czasem jego pierwszym zapytaniem jest zdjęcie.

Jak działa wyszukiwanie obrazem?

Dokładne algorytmy używane przez Google, Microsoft czy Pinterest nie są publiczne. Można jednak opisać uproszczoną metodę działania wspólną dla nowoczesnych systemów visual search.

1. Użytkownik przesyła zdjęcie

Zdjęcie może pochodzić z aparatu, galerii telefonu, dysku komputera, strony internetowej albo zrzutu ekranu. Niektóre narzędzia pozwalają też zaznaczyć tylko wybrany fragment obrazu.

Klient może na przykład zrobić zdjęcie całego salonu, a następnie zaznaczyć wyłącznie krzesło, które chce kupić.

2. Algorytmy analizują obraz

System rozpoznaje elementy widoczne na zdjęciu. Analizuje między innymi:

• kontury i kształty,
• kolory,
• wzory,
• faktury,
• położenie obiektów,
• napisy i oznaczenia,
• relacje między elementami sceny.

Nowoczesne modele tworzą numeryczną reprezentację obrazu. Dzięki niej mogą porównywać nie tylko identyczne pliki, lecz także przedmioty podobne wizualnie.

3. Rozpoznawane są cechy produktu

W przypadku mody może to być fason, długość, typ rękawa, kolor lub wzór. Przy meblach liczy się forma, materiał, rodzaj nóżek czy styl wykończenia. W elektronice pomocne bywają logo, układ przycisków i charakterystyczne elementy konstrukcji.

System może również wykorzystać tekst widoczny na opakowaniu, numer modelu albo nazwę producenta.

4. Obraz jest porównywany z indeksem

Rozpoznane cechy są zestawiane z obrazami i informacjami zapisanymi w indeksie wyszukiwarki. W przypadku produktów znaczenie mają nie tylko podobieństwa wizualne.

Wyszukiwarka może również analizować:

• nazwę produktu,
• nazwę pliku graficznego,
• tekst alternatywny,
• podpis pod zdjęciem,
• opis produktu,
• treść otaczającą grafikę,
• dane strukturalne,
• dostępność strony dla robotów,
• dane przekazane w pliku produktowym.

Algorytm nie ocenia zdjęcia w oderwaniu od strony. Dobra fotografia pomaga, ale jej znaczenie rośnie, gdy jest umieszczona na kompletnej i poprawnie opisanej karcie produktu.

5. Użytkownik otrzymuje wyniki

W zależności od narzędzia mogą to być:

• identyczne zdjęcia,
• podobne produkty,
• strony zawierające dany obraz,
• informacje o rozpoznanym obiekcie,
• ceny i dostępność,
• opinie,
• lokalne sklepy,
• podpowiedzi pozwalające doprecyzować zapytanie.

Wyszukiwanie za pomocą obrazu nie zawsze prowadzi do jednego, dokładnie rozpoznanego modelu. Przy mało charakterystycznych produktach system częściej pokazuje podobne propozycje. Właśnie dlatego liczy się spójność zdjęć, danych produktowych i opisów.

Jakie narzędzia umożliwiają wyszukiwanie obrazem?

Określenie „programy do wyszukiwania za pomocą obrazu” może sugerować, że trzeba instalować osobne oprogramowanie. W praktyce wiele narzędzi działa w przeglądarce albo jest częścią aplikacji, z których użytkownik już korzysta.

Google Lens

Google Lens umożliwia wyszukiwanie produktów i informacji za pomocą aparatu, zdjęcia, zrzutu ekranu lub fragmentu strony. Jest dostępny między innymi w aplikacji Google, Google Photos i przeglądarce Chrome, choć zakres funkcji zależy od urządzenia, języka i kraju.

Użytkownik może:

• zrobić zdjęcie przedmiotu,
• przesłać plik,
• zaznaczyć konkretny element na fotografii,
• przeszukać obraz wyświetlany na stronie,
• dodać tekst, aby zawęzić wyniki.

Przykład? Klient fotografuje zielony fotel, ale szuka podobnego modelu w kolorze beżowym. Może dodać do obrazu słowo „beżowy” i otrzymać lepiej dopasowane propozycje.

Wyniki Google Lens mogą zawierać podobne zdjęcia, strony internetowe, informacje o obiektach oraz oferty produktowe. Gdy narzędzie rozpozna produkt, może również pokazać cenę, opinie i miejsca zakupu.

Google Grafika

Google Grafika służy do przeglądania obrazów zaindeksowanych przez wyszukiwarkę. Użytkownik może rozpocząć od zapytania tekstowego, a następnie przejść do wyników graficznych. Może też uruchomić wyszukiwanie obrazem Google i przesłać własny plik.

To dobre narzędzie do:

• znajdowania źródła zdjęcia,
• szukania podobnych grafik,
• porównywania wariantów produktu,
• odkrywania sklepów oferujących podobne przedmioty,
• szukania inspiracji.

Google Grafika i Google Lens są ze sobą powiązane, ale nie są tym samym. Google Grafika jest częścią wyników wyszukiwania. Google Lens analizuje wybrany obraz lub obiekt i pozwala wykonać na jego podstawie kolejne działania.

Zdjęcia produktów mogą pojawiać się w Google Grafika wraz z dodatkowymi informacjami zakupowymi. Pomagają w tym między innymi dane strukturalne Product oraz aktualne informacje przekazywane do Google.

Bing Visual Search

Bing Visual Search to rozwiązanie Microsoftu dostępne w wyszukiwarce Bing. Na komputerze użytkownik może przeciągnąć plik, wkleić adres obrazu, przesłać zdjęcie lub skorzystać z kamery. Na urządzeniu mobilnym może zrobić zdjęcie albo wybrać je z galerii.

Narzędzie wyszukuje:

• podobne obrazy,
• strony zawierające daną grafikę,
• produkty,
• informacje o rozpoznanych obiektach,
• tekst widoczny na zdjęciu.

Bing Visual Search może być dodatkowym źródłem ruchu, szczególnie gdy odbiorcy sklepu korzystają z wyszukiwarki Bing lub przeglądarki Edge.

Pinterest Lens

Pinterest Lens łączy wyszukiwanie wizualne z odkrywaniem inspiracji. Użytkownik może zrobić zdjęcie aparatem albo przesłać obraz. Może też zaznaczyć konkretny fragment Pina i znaleźć podobne przedmioty.

Rozwiązanie ma duże znaczenie w branżach, w których wybór zaczyna się od stylu i wyglądu:

• moda,
• wyposażenie wnętrz,
• uroda,
• rękodzieło,
• dekoracje,
• kulinaria.

W przypadku wybranych Pinów Pinterest pozwala zaznaczyć produkt i przejść do podobnych ofert dostępnych w sklepach sprzedawców.

Dlaczego wyszukiwanie obrazem staje się ważne w e-commerce?

Klient zauważa plecak u osoby stojącej przed nim w kolejce na lotnisku. Podoba mu się kształt i układ kieszeni, ale nie widzi logo. Opisanie go słowami byłoby trudne. Robi zdjęcie, zaznacza plecak i otrzymuje podobne produkty wraz z cenami oraz linkami do sklepów.

Google wykorzystuje właśnie przykład plecaka zauważonego na lotnisku do pokazania zakupowych możliwości Lens. To dobrze oddaje przewagę wyszukiwania wizualnego: narzędzie przechwytuje zainteresowanie w chwili, w której klient widzi produkt, ale nie potrafi go jeszcze nazwać.

Klient szybciej znajduje właściwy produkt

Tradycyjne wyszukiwanie wymaga dobrania odpowiednich słów. To problem, gdy produkt ma nietypowy krój, wzór lub wykończenie.

Zdjęcie przekazuje wiele informacji jednocześnie. Użytkownik nie musi wiedzieć, że ogląda „krzesło tapicerowane boucle z zaokrąglonym oparciem”. Wystarczy fotografia.

Zakupy mobilne wymagają mniej pisania

Zrobienie zdjęcia lub zaznaczenie obiektu na ekranie często jest wygodniejsze niż wpisywanie długiego zapytania na telefonie. Klient może przejść od inspiracji do oferty bez opuszczania przeglądanej strony, filmu czy aplikacji.

Produkty mogą docierać do klientów spoza tradycyjnych wyników tekstowych

Dobrze przygotowana oferta ma szansę pojawić się w wynikach graficznych, Lens, kartach zakupowych i innych powierzchniach wykorzystujących dane produktowe.

Nie zastępuje to klasycznego SEO. Rozszerza liczbę miejsc, w których klient może znaleźć produkt.

Visual search pasuje do sposobu wybierania produktów

W wielu branżach wygląd jest jednym z głównych kryteriów zakupu. Dotyczy to zwłaszcza mody, mebli, dekoracji, kosmetyków, biżuterii i dodatków.

Klient nie zawsze szuka konkretnej marki. Często chce znaleźć produkt „podobny do tego ze zdjęcia”. Sklep może wtedy konkurować nie tylko rozpoznawalnością nazwy, lecz także jakością i trafnością prezentacji oferty.

Ruch może być lepiej dopasowany do produktu

Osoba korzystająca z wyszukiwania wizualnego zazwyczaj ma już konkretną inspirację. Wie, jaki efekt chce uzyskać, nawet jeśli nie zna nazwy przedmiotu.

Gdy zdjęcie w wynikach odpowiada temu, co użytkownik zobaczy później na karcie produktu, maleje ryzyko rozczarowania po kliknięciu.

Wyszukiwanie obrazem w e-commerce skraca drogę między momentem „podoba mi się” a przejściem do oferty. Nie usuwa jednak kolejnych barier zakupowych. Cena, dostępność, dostawa i jakość karty produktu nadal decydują o sprzedaży.

Jak przygotować zdjęcia produktów pod wyszukiwanie obrazem?

Zdjęcia powinny pomagać jednocześnie klientowi i wyszukiwarce. Nie ma sensu poświęcać jakości prezentacji produktu tylko po to, aby zmieścić dodatkową frazę w nazwie pliku.

Pokaż produkt wyraźnie

Główne zdjęcie powinno pozwalać szybko rozpoznać przedmiot. Unikaj sytuacji, w której produkt zajmuje niewielką część kadru albo zlewa się z tłem.

Dobrym rozwiązaniem jest połączenie kilku rodzajów zdjęć:

• ujęcie całego produktu,
• zdjęcia z różnych stron,
• detale materiału i wykonania,
• produkt w użyciu,
• zdjęcie pokazujące skalę,
• fotografie wariantów kolorystycznych.

Zdjęcie aranżacyjne buduje wyobrażenie o produkcie. Packshot ułatwia jego rozpoznanie. W karcie produktu przydają się oba.

Dbaj o jakość, ale kontroluj wagę pliku

Niewyraźna fotografia utrudnia ocenę produktu klientowi i algorytmowi. Bardzo ciężki plik wydłuża za to ładowanie strony.

Google zaleca łączenie wysokiej jakości z optymalizacją rozmiaru oraz stosowanie responsywnych obrazów dopasowanych do różnych ekranów. Obsługiwane formaty obejmują między innymi JPEG, PNG, WebP i AVIF.

Najlepszy plik nie jest ani największy, ani najmniejszy. Ma pokazywać potrzebne szczegóły bez niepotrzebnego obciążania strony.

Stosuj opisowe nazwy plików

Nazwa IMG_5837.jpg nie przekazuje żadnej informacji. Lepsza będzie nazwa:

lampa-wiszaca-czarna-metal-40-cm.webp

Nazwa powinna być krótka i zgodna z tym, co znajduje się na zdjęciu. Nie twórz ciągu wszystkich możliwych słów kluczowych. Google traktuje nazwę pliku jako lekką wskazówkę, a nie najważniejszy sygnał.

Uzupełnij tekst alternatywny

Atrybut alt opisuje zawartość zdjęcia. Pomaga wyszukiwarkom zrozumieć grafikę, ale pełni też ważną funkcję w dostępności cyfrowej. Jest odczytywany przez technologie wspierające osoby, które nie widzą obrazu.

Przykład:

Czarna metalowa lampa wisząca o średnicy 40 cm nad drewnianym stołem

Opis jest konkretny i odpowiada zawartości fotografii.

Nie kopiuj tej samej nazwy produktu do każdego pola alt. Każde zdjęcie może pokazywać inny kadr, detal lub zastosowanie. Opisz tę różnicę.

Nie dodawaj wielu powtarzających się fraz. Google wskazuje, że upychanie słów kluczowych pogarsza doświadczenie użytkownika i może zostać uznane za spam.

Umieszczaj zdjęcia przy odpowiedniej treści

Fotografia produktu powinna znaleźć się na stronie, która rzeczywiście go opisuje. Nazwa, wariant, materiał, wymiary i inne istotne informacje pomagają zbudować kontekst.

Wyszukiwarka analizuje nie tylko plik, lecz także treść strony, tytuł, podpisy i tekst w sąsiedztwie obrazu.

Zadbaj o dostępność zdjęć dla robotów

Obraz powinien być osadzony w standardowym elemencie HTML i dostępny pod adresem, który może zostać pobrany przez wyszukiwarkę. Google wskazuje, że grafiki dodane wyłącznie jako tło CSS nie są indeksowane w taki sam sposób jak obrazy umieszczone w elemencie <img>.

Nie blokuj plików graficznych w robots.txt. Sprawdź też, czy zdjęcia nie wymagają logowania.

Dodaj dane strukturalne produktu

Dane strukturalne pomagają wyszukiwarce powiązać zdjęcie z konkretnym produktem, ceną, dostępnością, marką i ofertą.

Google zaleca używanie oznaczeń Product i Offer na stronach, na których klient może kupić dany produkt. Zdjęcie wskazane w danych strukturalnych powinno być możliwe do pobrania, przedstawiać oznaczony produkt i mieć odpowiednią jakość.

Dane strukturalne zwiększają możliwość wykorzystania informacji w rozszerzonych wynikach. Nie gwarantują jednak, że dany element zostanie wyświetlony.

Przekazuj aktualne dane produktowe

Cena, dostępność, warianty i identyfikatory powinny być zgodne na stronie produktu, w danych strukturalnych i w zewnętrznych plikach produktowych.

Niespójność utrudnia wyszukiwarce prawidłowe zrozumienie oferty. Może też prowadzić do sytuacji, w której użytkownik widzi nieaktualną cenę albo niedostępny wariant.

Jak zwiększyć sprzedaż dzięki wyszukiwaniu obrazem?

Zależność jest prosta:

Ostatni krok nie dzieje się automatycznie. Wyszukiwanie obrazem może sprowadzić zainteresowanego użytkownika, ale karta produktu musi zamienić zainteresowanie w decyzję.

Zachowaj zgodność zdjęcia z ofertą

Jeśli użytkownik klika beżową sofę, powinien zobaczyć beżową sofę, a nie stronę kategorii z kilkudziesięcioma modelami. Wariant widoczny w wynikach powinien być łatwy do znalezienia na stronie.

Dotyczy to również wzoru, rozmiaru, koloru i dostępności.

Pokaż produkt bez ukrywania istotnych cech

Zdjęcie nie powinno sugerować większego rozmiaru, innego materiału ani elementów, których klient nie otrzyma w zestawie.

Przykładowo: jeśli fotografia lampy pokazuje trzy klosze, ale cena dotyczy jednego, informacja musi być widoczna od razu. W innym przypadku dobrze dopasowane wyszukiwanie sprowadzi ruch, lecz nie zbuduje sprzedaży.

Ułatw zakupy na telefonie

Znaczna część wyszukiwania za pomocą obrazu rozpoczyna się na urządzeniu mobilnym. Strona produktu powinna szybko się ładować i pozwalać wygodnie:

• obejrzeć zdjęcia,
• powiększyć szczegóły,
• wybrać wariant,
• sprawdzić cenę,
• dodać produkt do koszyka,
• zobaczyć warunki dostawy i zwrotu.

Uzupełnij informacje potrzebne do decyzji

Klient, który znalazł produkt przez zdjęcie, może nie znać sklepu ani marki. Potrzebuje szybkiej odpowiedzi na podstawowe pytania:

• Czy produkt jest dostępny?
• Ile kosztuje?
• Kiedy zostanie dostarczony?
• Czy można go zwrócić?
• Jakie ma wymiary?
• Z czego został wykonany?
• Czy zdjęcie pokazuje właściwy wariant?

Zdjęcie zdobywa uwagę. Kompletna karta produktu redukuje niepewność.

Wykorzystaj podobne i uzupełniające produkty

Visual search często prowadzi do użytkownika poszukującego konkretnego stylu, a nie jednej marki. To dobra sytuacja do pokazania:

• podobnych modeli,
• innych kolorów,
• tańszych lub droższych wariantów,
• pasujących dodatków,
• produktów z tej samej kolekcji.

Rekomendacje powinny wynikać z potrzeb klienta. Nie warto zasłaniać nimi głównej oferty ani utrudniać zakupu wybranego produktu.

Mierz wyniki na poziomie konkretnych kart produktów

Nie oceniaj skuteczności wyłącznie na podstawie liczby wejść. Sprawdzaj także:

• ruch organiczny prowadzący do produktów,
• udział urządzeń mobilnych,
• współczynnik przejścia do koszyka,
• sprzedaż produktów z kompletem zdjęć,
• zachowanie użytkowników na stronie,
• liczbę wyjść z karty produktu,
• popularność poszczególnych wariantów.

Porównuj podobne produkty i dłuższe okresy. Sama zmiana zdjęcia nie wyjaśnia każdego wzrostu lub spadku. Wpływ mają też cena, sezon, dostępność, kampanie i pozycja marki.

Jak Shoper pomaga przygotować sklep pod wyszukiwanie obrazem?

Platforma Shoper udostępnia funkcje, które pomagają budować czytelne karty produktów i przygotowywać grafiki pod SEO.

W panelu sklepu można dodać indywidualny atrybut ALT do zdjęć w galerii produktu. Alternatywne opisy można również uzupełniać dla innych grafik, takich jak banery, ikony i elementy szablonu.

Technologia Storefront wspiera responsywne prezentowanie sklepu na komputerach, tabletach i smartfonach. Pozwala też dostosować układ do różnych szerokości ekranu. W przypadku Storefront grafiki w formatach takich jak JPG i PNG mogą być automatycznie konwertowane do WebP, co pomaga ograniczać ich wagę.

Shoper obsługuje również elementy istotne dla widoczności produktów, między innymi:

• ustawienia SEO produktów i kategorii,
• indywidualne opisy alternatywne zdjęć,
• uporządkowane karty produktów,
• responsywne szablony,
• mikrodane rich snippets i schema.org,
• kanoniczne adresy URL,
• integracje z narzędziami Google,
• rozwiązania wspierające szybkość działania sklepu.

Na karcie produktu jego nazwa jest domyślnie nagłówkiem H1. Pomaga to zachować czytelną strukturę strony, o ile nazwa produktu jest konkretna i zgodna z ofertą.

Sama platforma nie gwarantuje wysokiej pozycji w Google ani obecności w wynikach Google Lens. Zapewnia jednak funkcje, które ułatwiają poprawne wdrożenie działań SEO i optymalizację zdjęć.

Po stronie sprzedawcy pozostają jakość fotografii, nazwy produktów, opisy, dane, aktualność oferty i konsekwentne uzupełnianie pól dostępnych w panelu.

Przyszłość Visual Search – AI zmienia sposób robienia zakupów

Granica między wyszukiwaniem tekstowym i obrazowym stopniowo zanika. Użytkownik może przesłać zdjęcie, dodać pytanie, zaznaczyć fragment, dopowiedzieć kolor, użyć głosu, a następnie kontynuować rozmowę z wyszukiwarką.

W 2026 roku Google zaprezentował między innymi rozpoznawanie wielu obiektów jednocześnie w Circle to Search oraz możliwość przesyłania kilku obrazów i zadawania bardziej złożonych pytań. Systemy potrafią analizować cały kadr, rozdzielać jego elementy i wykonywać dodatkowe zapytania dotyczące poszczególnych obiektów. Dostępność konkretnych funkcji zależy od rynku, języka i urządzenia.

Dla e-commerce oznacza to kilka zmian.

Klient będzie łączył zdjęcie z poleceniem

Samo zdjęcie stanie się początkiem rozmowy. Użytkownik będzie mógł poprosić:

• znajdź podobny model, ale z drewna,
• pokaż ten fason w ciemnym kolorze,
• znajdź mniejszy produkt do pokoju dziecka,
• wybierz wariant dostępny z dostawą w tym tygodniu,
• pokaż pasujące dodatki.

Dokładne opisy cech, wariantów i parametrów będą potrzebne nie tylko klientowi. Pomogą również systemom AI odpowiednio filtrować produkty.

Wyszukiwarki będą lepiej rozumiały całe sceny

Zamiast rozpoznawać jeden główny przedmiot, narzędzia mogą analizować komplet ubrań, wyposażenie pokoju lub kilka elementów zestawu.

Sklep powinien więc łączyć klasyczne packshoty ze zdjęciami kontekstowymi. Pierwsze pomagają rozpoznać produkt. Drugie pokazują zastosowanie i relacje z innymi przedmiotami.

Zdjęcia i dane muszą mówić to samo

Generatywna AI może tworzyć odpowiedzi i rekomendacje na podstawie wielu źródeł. Niespójna cena, błędny wariant albo opis niepasujący do zdjęcia zwiększają ryzyko złego dopasowania.

Sprzedawcy będą potrzebować spójnego katalogu, w którym grafiki, opisy, identyfikatory, stany magazynowe i dane strukturalne wzajemnie się potwierdzają.

Autentyczne zdjęcia pozostaną ważne

Grafiki generowane przez AI mogą wspierać tworzenie aranżacji, ale nie powinny wprowadzać klienta w błąd. Zdjęcia muszą uczciwie pokazywać kolor, proporcje, fakturę i zawartość zestawu.

Wyszukiwanie produktów za pomocą zdjęcia opiera się na podobieństwie tego, co klient widzi. Jeśli wizualizacja mocno różni się od rzeczywistego produktu, nawet wysoka widoczność może prowadzić do zwrotów i utraty zaufania.

Sklep przygotowany na rozwój visual search nie potrzebuje futurystycznych funkcji. Potrzebuje dobrych zdjęć, czytelnych danych i kart produktów, które szybko odpowiadają na pytania klienta.

Wyszukiwanie obrazem – najczęstsze pytania

Czy ten artykuł był pomocny?

Tak

Nie

Wyślij opinię Anuluj

Dziękujemy za odpowiedź!

Udostępnij artykuł:

Wypromuj swój sklep Plan marketingowy dla Twojego sklepu

Nie trać czasu na testy w ciemno. Pobierz darmową checklistę i od razu wdrażaj działania, które zwiększają zysk.

Pobieram taki plan