FeedGen Analyseert Afbeeldingen Om Betere Titels en Omschrijven te Genereren

FeedGen is een open-source tool die profiteert van de geavanceerde Large Language Models (LLMs) van Google Cloud. Hiermee optimaliseert het producttitels, genereert het uitgebreide beschrijvingen en vult het ontbrekende attributen in productfeeds aan. Nu heeft het Gemini geincorporeerd zodat het informatie uit afbeeldingen kan gebruiken om de kwaliteit van jouw productinformatie te verbeteren.

Gemini, oftewel Gemini-pro-vision, is een zogenaamd ‘multimodal’ model waarmee productafbeeldingen geanalyseerd worden om zo betere titels en beschrijvingen te maken. Dit doet FeedGen door extra instructies toe te voegen aan de bestaande richtlijnen voor het genereren van titels en beschrijvingen. Hiermee haalt het zichtbare kenmerken uit de afbeeldingen.

Voor de titels gebruikt FeedGen de geëxtraheerde kenmerken op twee manieren:

1. Ze controleren de kwaliteit van bestaande productkenmerken. Als de productinformatie bijvoorbeeld verwijst naar een wit product, maar de afbeelding toont een zwart product, passen ze de titel en de productinformatie aan.
2. Ze verbeteren de gegenereerde titel met behulp van een nieuw attribuut genaamd Image Features. Dit attribuut bevat alle zichtbare kenmerken die het model uit de afbeelding haalt. Nieuwe woorden die niet onder de bestaande kenmerken vallen, worden toegevoegd aan de titel.

Voor beschrijvingen gebruikt het model de geëxtraheerde kenmerken om een uitgebreidere beschrijving te maken die de visuele aspecten van het product benadrukt. Dit is vooral belangrijk voor domeinen waar visuele aantrekkingskracht centraal staat, zoals mode, woondecoratie, meubels, parfums en sieraden.