تحرير صور قائمة المطاعم

تُظهر الحالات المتعقبة على DoorDash وUber Eats ارتفاع معدل معدل الزيارات على مستوى العنصر من 3.1% إلى 5.3% على العناصر التي تم تصويرها حديثًا مقابل العناصر التي احتفظت بصورها القديمة كعنصر تحكم. يأتي الرفع من ثلاثة تأثيرات مركبة: الخلفية النظيفة، وتفاصيل الطبق المحسنة، ونسب العرض إلى الارتفاع لكل منصة المستمدة من لقطة رئيسية واحدة. يستغرق تحديث القائمة المكونة من 24 طبقًا عادةً حوالي 40 دقيقة، بما في ذلك جلسة التصوير نفسها، والتي يستغرق تحريرها بواسطة الذكاء الاصطناعي 12 دقيقة.

يعتبر iPhone مناسبًا لصور منصة التسليم. تلتقط كاميرات الهواتف الحديثة (iPhone 12 والإصدارات الأحدث، وPixel 6 والإصدارات الأحدث، وGalaxy S21 والإصدارات الأحدث) ما يكفي من الدقة والنطاق الديناميكي الذي يمكن لـ AI Enhance من استعادة التفاصيل وإنتاج صورة جاهزة للتسليم. الفارق هو ضوء النافذة، وليس جسم الكاميرا. لا تزال لقطة الكاميرا الرقمية ذات العدسة الأحادية العاكسة (DSLR) تحت الإضاءة السيئة تبدو أسوأ من لقطة الهاتف تحت الإضاءة الجيدة.

DoorDash: 4:3 بطل (1600×1200 دقيقة). أوبر إيتس: 1:1 مربع (1600×1600 دقيقة). جروبهب: 4:3 (1024×768 دقيقة). الصرخة: منظر طبيعي 4:3 (4032×3024 مثالي). شبكة إنستغرام: 1:1 (1080×1080). Instagram Reels وTikTok: 9:16 (1080×1920). اشتق كل منها من برنامج رئيسي واحد بدلاً من السماح للنظام الأساسي باقتصاص تحميل واحد - تحترم عمليات الاقتصاص اليدوية هندسة الطبق، وغالبًا ما تقطع عمليات الاقتصاص التلقائية على النظام الأساسي الطلاء المهم.

نعم، حيثما يكون ذلك عمليًا. نمط الخلفية المتسق (نفس السطح ونفس درجة الإضاءة) يجعل القائمة تبدو وكأنها قائمة مصممة بدلاً من مجموعة من اللقطات لمرة واحدة. يكافئ نظام التوصيات الخاص بـ DoorDash ونظام تجربة المستخدم الخاص بالمنصة الاتساق: العملاء الذين يتصفحون قائمة متماسكة بصريًا يطلبون المزيد من العناصر في كل زيارة. إن أبسط مسار هو تصوير كل طبق على نفس السطح من اليوم الأول؛ مسار الذكاء الاصطناعي هو مسح الخلفية وعزل الطبق والمركب على سطح قياسي للعلامة التجارية.

تتطلب أدلة مصادقة لجنة التجارة الفيدرالية (FTC) أن تمثل الإعلانات بدقة ما يتلقاه العميل. الممارسة المعتادة هي: تصوير عنصر القائمة الفعلي بحجم جزء قياسي، على طلاء قياسي، بدون أي دعائم لن يتم تقديمها. إن إضافة عناصر زينة غير موجودة على الطبق، أو تغيير حجم الجزء ليبدو أكبر، أو تصوير نسخة معدلة متميزة أثناء تحصيل السعر الأساسي، كلها أمور تنتهك إرشادات لجنة التجارة الفيدرالية (FTC). يعد تنظيف الخلفية باستخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا جيدًا؛ تعديل AI للطبق نفسه ليس كذلك.

نعم. الرياضيات: 40 طبقًا في حوالي 3 دقائق من التحرير لكل طبق، أي حوالي ساعتين من وقت التحرير. يستغرق التصوير من 60 إلى 90 دقيقة أخرى إذا قمت بتجميع التصوير. الإجمالي: أقل من 4 ساعات من العمل لتحديث القائمة بالكامل، مقابل تصوير مصور طعام لمدة نصف يوم بمبلغ يتراوح بين 800 و1500 دولار ينتج عنه عدد أقل من الأطباق الرئيسية. تقوم معظم المطاعم بتشغيل هذا مرة واحدة كل ثلاثة أشهر وتقوم بتحديث العروض الخاصة الجديدة بينهما.

تحظر معظم منصات التوصيل بشكل صريح الصور المخزنة (تتطلب كل من DoorDash وUber Eats وGrubhub صورًا للطبق الفعلي الذي يتم تقديمه في المطعم). كما أنها تعاني من ضعف الأداء: فالعملاء يتعرفون على الصور المخزنة ويثقون بها بدرجة أقل من الصور غير الكاملة ولكن الأصلية للطعام الحقيقي. تفوز صور الطعام الحقيقية التي تم تنظيفها بواسطة الذكاء الاصطناعي من حيث الامتثال والأداء.