捕捉工廠的運作邏輯

在阿肯色州本頓維爾兩座足球場大小的倉庫裡，攝影師正以電影棚的規格拍攝維生素瓶與洗衣機。Eko公司在此經營的「捕捉工廠」，透過數百名員工的手動操作，為沃爾瑪、百思買等零售商打造AI即時消化的產品資料庫。

「AI的輸出品質取決於輸入資料，而過去根本沒有好的輸入。」Eko總裁本·考夫曼（Ben Kaufman）說道。每件商品需經過嚴格的光影調整與指紋擦拭，甚至冰箱產品需接通水電進行實測。簡單商品如維生素瓶僅需10分鐘加工，但具備多項功能的冰箱則需半日完成完整拍攝。

AI購物的戰場與挑戰

在ChatGPT與Gemini等AI平台崛起之際，零售商與科技巨擘正展開「AI購物決戰」。根據摩根士丹利網際網路分析師內森·費瑟（Nathan Feather）觀察，消費者搜索商品時，AI聊天機器人會特別關注產品細節如鞋子的寬度或使用情境描述。

然而傳統產品目錄的準確度長期成問題。零售商多半將資料整理外包給供應商，導致資訊碎片化。OpenAI近期就因顧慮零售與消費者直接關係而收回「即時結帳」功能，顯示AI購物生態尚未成熟。

沃爾瑪的數位轉型賭局

沃爾瑪自2018年起投資3.05億美元於Eko，雙方透過聯營公司深化合作。Eko獨佔產品資料庫的權利，以「Eko檔案」形式出租給品牌與零售商。目前Eko年營收已達數千萬美元，其技術核心在於拒絕美化產品影像。

「有廠商抱怨我們的照片讓枕頭看起來不夠蓬鬆，但實際上枕頭本來就不蓬鬆。」創辦人約尼·布洛赫（Yoni Bloch）舉例說明。這種真實影像反而能降低退貨率，提升銷售轉換率。

在布魯克林總部，團隊需針對每件商品設計拍攝清單。以汰垢磚為例，團隊專注展示其快速溶解特性。「我們知道這是類似產品的痛點。」Eko採購經理塔莉亞·哈柏林（Talia Halperin）解釋。這種數據導向的拍攝邏輯，正在重新定義零售業的競爭規則。

📰 本文資料來源 • 《華爾街日報》— "One Company’s Effort to Make an AI-Ready Catalog of Everything We Buy"