Визуальный поиск информации: сферы использования и преимущества

О чем речь? Визуальный поиск информации – предоставляемая цифровыми технологиями возможность найти искомое на основе фотографий или рисунков. Сегодня такой инструмент имеется у большинства поисковых систем и активно используется как обычными людьми для решения бытовых задач, так и бизнесом в деле продвижения товаров и услуг.

На что обратить внимание? Возможности механизмов визуального поиска информации далеко не исчерпаны. Они продолжают развиваться в разных направлениях. Одними из приоритетных считаются повышение точности и скорости, расширение сфер использования, а также интеграция с системами дополненной реальности.

Суть визуального поиска информации онлайн

Если вы умеете четко и красиво выражать мысли, то сможете легко переформулировать предложение «Хочу такое же стильное пальто, как на этой девушке» в «Классическое пальто бежевого цвета прямого кроя с поясом купить онлайн».

Метод визуального поиска существенно облегчает нахождение информации и товаров. Это современная технология, использующая картинки вместо текстового запроса. В отличие от стандартного поиска, основанного на ключевых словах, визуальный анализ сравнивает загруженные изображения с базой данных и выдает максимально похожие варианты.

Источник: shutterstock.com

Точный визуальный способ поиска функционирует за счет сложных алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения. А текстовое нахождение изображений является более простым процессом.

Обычно для достижения лучших результатов используются глубокие нейронные сети, которые проходят этапы, имитирующие когнитивные функции мозга человека при распознавании объектов на картинке. Одной из проблем технологии была необходимость интеграции в машину мыслительных искажений, позволяющих людям улавливать закономерности.

Тем не менее, выход был найден. Сейчас визуальный поиск информации является не просто технологической новинкой. Это существенный прогресс в парадигме взаимодействия человека с цифровой средой. Он стирает границы между физической и виртуальной реальностью, позволяет мгновенно получать точные данные.

История развития системы визуального поиска информации

История возможности визуального поиска началась с внедрения технологии в браузеры. Первым стал браузер Tineye, он уже в 2008-м использовал поиск по картинке. В 2009 году технологию внедрил Microsoft; позже эту функцию удалили из-за низкой востребованности у пользователей.

В середине 2010 года ведущие инновационные корпорации занялись разработкой и продвижением сервисов визуального поиска по фото. Прорыв произошел в 2013 году: браузеры начали активно внедрять данный инструмент. Это сделали Bing, Google и Яндекс.

Среди сервисов, которые начали использовать визуальный поиск по картинке, первым был Pinterest. В 2015 году платформа уже активно применяла технологию в собственной разработке Pinterest Lens. Пользователь мог выделить фрагмент на изображении, а сервис из миллиона картинок в Сети находил максимально похожие варианты.

С этой целью была создана распределенная система индексации картинок и нахождения, которая буквально за доли секунды определяет степень сходства между любыми парами изображений. Помимо точных копий, технология разыскивает и неожиданные варианты, которые похожи на запрос по дизайну, рисунку или форме.

В 2017-м система была модернизирована. Теперь пользователи могли не просто искать изображения по картинке, но и сфотографировать что-то и найти аналоги на Pinterest. В этом же году появилось расширение для браузера Chrome. Оно позволило использовать визуальный поиск по картинке за пределами платформы.

В 2019 году был внедрен гибридный розыск. Технология объединяет традиционный текстовый с поиском по картинке. Пользователи могут находить не просто тысячи похожей верхней одежды, а подобрать и другие элементы гардероба (запрос «С чем сочетать пальто») под конкретную модель (визуальный запрос с фотографией данного изделия).

2026 фатальный для бизнеса?
Как выйти в лидеры своей ниши, пока другие режут бюджеты

Рынок дорожает, спрос проседает, и сейчас особенно заметно, кто к этому готовился заранее. Пока одни переживают кассовый разрыв после праздников, другие работают по системе и спокойно забирают освободившийся спрос в своей нише.

Мы разработали стратегию, которая помогла 154 нашим клиентам стать №1 в своих нишах за 4–6 месяцев

Что показали кейсы:

• стратегия сработала в 93%;
• средняя окупаемость инвестиций — 312%;
• в сложных нишах заявка в 7 раз дешевле, чем в Директе;
• клиенты в среднем увеличили прибыль на 217% за первые 3 месяца.

Мы уверены в результате, поэтому даём финансовую гарантию в договоре.
И да, вы можете внедрить стратегию сами (хотя мы будем немного ревновать).

Скачайте бесплатно нашу пошаговую стратегию с кейсами в 76 нишах прямо сейчас, и обходите конкурентов быстрее, чем они поймут, как вам это удалось.

Скачать стратегию роста

PDF 2,3 MB

Технологии визуального поиска информации

Метод визуального поиска использует две области искусственного интеллекта. Первая – компьютерное зрение. Оно позволяет машине «видеть», анализировать и интерпретировать данные подобно человеческому глазу.

Например, компьютер определяет, что на картинке изображен шкаф, а не другой предмет. Вторая – машинное обучение. Это мозг поисковой системы. Машина изучает закономерности в данных, анализируя большое число изображений.

Работа визуального поиска по данной схеме возможна с помощью следующих технологий: нейросети, векторная графика, алгоритм классификации и т. д. Подробнее:

• Нейросети. Это тип искусственного интеллекта, который обучается на больших объемах данных и идентифицирует сложные паттерны. Задача нейросетей – выделять комплексные закономерности из изображений.

• Векторное представление изображений. Данный метод преобразует каждую картинку. Итог – многомерный вектор. Каждый его элемент соответствует определенной отличительной характеристике. Векторная графика используется для сравнения изображений и поиска сходств.

• Алгоритмы классификации. Программы предназначены для поиска в базе данных картинок, которые максимально близки к запросу пользователя.

• Алгоритмы машинного обучения. Позволяют автоматам распознавать объекты на картинках: лицо человека, живые существа, предметы. Это нужно, чтобы получить желаемый результат визуального поиска.

• Текстовый анализ на изображениях. Он основан на методе оптического распознавания символов (OCR). С его помощью машина извлекает текстовые данные с изображений.

Алгоритм работы визуального поиска информации

Метод визуального поиска базируется на таких технологиях искусственного интеллекта, как компьютерное зрение и глубокое машинное обучение. Они позволяют компьютерам «видеть», анализировать и интерпретировать наглядную информацию.

Глубокое машинное обучение осуществляется путем длительной тренировки системы, тестирования и большой базы входных данных (до нескольких миллионов изображений конкретного товара в разных ракурсах, при особом освещении и на любом фоне).

Источник: shutterstock.com

Автомат анализирует исходную информацию и запоминает ключевые характеристики продукта: форму, габариты, цвет и другие.

Алгоритм визуального поиска представляет собой сложную последовательность операций, которые выполняет искусственный интеллект. Рассмотрим основные его этапы:

1. Пользователь инициирует процесс поиска путем загрузки картинки.

2. Алгоритмы браузера обрабатывают изображение: удаляют искажения, настраивают контраст и яркость.

3. Идентификация элементов. Поисковая система осуществляет анализ загруженной картинки, чтобы выделить на ней отдельные объекты. Алгоритмы компьютерного зрения умеют определять контуры, границы и составляющие изображения, классифицировать его (например, «корзина», «яблоня», «лицо»).

4. Преобразование в векторное представление (эмбеддинг). При нем каждое распознанное машиной изображение или объект преобразится в набор чисел и направлений. Это так называемый векторный отпечаток (дескриптор). Он уникально описывает основные визуальные характеристики изображения (цвет, текстуру, форму). У абсолютно разных картинок будут свои векторные профили.

5. Сопоставление и поиск по базе данных (БД). При нем дескриптор сравнивается с миллиардами других векторных отпечатков. Они находятся в БД браузера или интернет-магазина. Алгоритм ищет изображения, максимально приближенные к векторному представлению.

6. Загрузка результатов визуального поиска. В поисковой выдаче показываются похожие картинки, ссылки на веб-ресурсы, где они размещены, или товары, которые можно заказать.

Сферы применения визуального поиска информации

Технология используется во многих сферах человеческой деятельности. Расскажем, в каких областях наиболее востребован визуальный онлайн-поиск:

1. E-commerce. Пользователи загружают картинки товаров, которые их интересуют (одежда, техника, предметы мебели и т. д.) и моментально получают выгрузку релевантных запросу вариантов. Это способствует росту объема продаж за счет того, что клиент не успевает потерять интерес к продукту. Визуальный поиск по фото активно используется в fashion-сегменте, интерьере, продуктах питания и электронике – там, где большую роль играет внешний вид товара.

2. Образование. Пользователи ищут по фото названия растений, архитектурных стилей, породы собак/кошек и т. д. Система идентифицирует нужный объект, выдаст сайты, где есть информация.

3. Соцсети и контент. Сервис Pinterest стал первым, кто внедрил инструмент визуального поиска по картинке опцией «Lens». Пользователи могут находить продукты через теги, похожие картинки.

4. Искусство. Инструмент помогает находить произведения искусства (живопись, скульптура и др.) по стилю, автору или теме. Пользователь может узнать имя автора и название творения.

5. Дизайн. Визуальный поиск по фото умеет идентифицировать мебель и другие элементы интерьера на изображении и предлагать релевантные варианты из каталогов. Это облегчает работу дизайнеров.

6. Производство. Инструмент используется для поиска необходимых запчастей для техники или оборудования, а также поставщиков.

7. Обслуживание и ремонт. Сфотографировав неисправную деталь и загрузив ее в поисковую систему, можно найти замену в интернет-магазине или на сайте объявлений, а также узнать, какая фирма занимается производством похожих запчастей.

8. Разработка и продвижение сайтов. Позиции в SERP зависят от уникальности материалов. Инструмент визуального поиска по изображению позволяет определить оригинальность контента для страниц с картинками.

9. Туристическая сфера. Пользователи часто ищут локацию для путешествия по понравившейся фотографии.

10. Индустрия моды. Метод позволяет подобрать подходящий по стилю, фасону, текстуре вариант. Поисковик выдает результаты в высоком разрешении в естественной обстановке.

Преимущества технологий визуального поиска информации для бизнеса

Визуальный способ поиска помогает улучшить взаимодействие с потребителями и дает компании следующие конкурентные преимущества:

1. Поведение пользователей. Покупатели в Сети предпочитают текстовому формату изображения. Есть исследование, подтверждающее, что свыше 50 % пользователей отмечают, что визуальные данные сильно повлияли на их решение о сделке.

2. Быстрый поиск товара. Розыск по фото сокращает процесс покупки. Пользователи могут быстрее найти товары по картинке, в отличие от текстового формата запроса. Это в особенности важно при выявлении товаров, характеристики которых проблематично описать словами. Например, предметов мебели или одежды.

3. Персонализированные предложения. Загруженные пользователем изображения помогают бизнесу сформировать товары, наиболее соответствующие его интересам и предпочтениям.

4. Адаптация к актуальным реалиям. Молодежь, в особенности представители поколения зумеров, ориентированы на визуальный контент, а не на текст. Поэтому бизнесу нужно адаптироваться под их вкус и работать над высокой скоростью выгрузки такого контента. Визуальный поиск информации способствует удовлетворению потребительских привычек.

5. Возможность предложить покупателям передовые технологические разработки и занять лидирующие позиции на рынке. Метод визуального поиска повсеместно еще не используется, а значит, является конкурентным преимуществом компании.

6. Омниканальность. Метод использует разные средства связи с клиентом и объединяет онлайн- и офлайн-продажи. Можно привлечь покупателя из традиционного магазина на сайт и наоборот.

Некоторые сложности в использовании визуального поиска информации

Несмотря на наличие большого числа плюсов, визуальный способ поиска имеет ряд сложностей, из-за которых покупатели могут разочароваться в данной опции. Например, если на сайте отсутствует детальная сегментация категорий товаров. Например, не просто пальто, а «реглан», «тренч», «кейп» и т. д. Такой поиск не облегчит процесс покупки.

Еще одна сложность – качество фото от пользователя. Так, наличие на снимке большого числа посторонних предметов, резкие тени. Это отражается на результатах SERP. Прогресс в сфере мобильных гаджетов не стоит на месте. Вероятно, скоро эта проблема станет неактуальной.

Данная технология упрощает поиск конкретной вещи здесь и сейчас, когда пользователь что-то увидел, заинтересовался и захотел купить. Но она будет неэффективна, если хочется «то, не знаю, что». В этом случае лучше воспользоваться стандартным текстовым поиском по конкретным категориям/подборкам. Например, выбирая идею подарка тому, у кого все есть.

Примеры успешного применения визуального поиска информации

Многие отечественные компании эффективно используют данный инструмент. Это позволило им увеличить продажи и улучшить опыт взаимодействия пользователей с ресурсом. Например:

• Онлайн-платформа для продажи товаров из сферы красоты и моды использует инструмент визуального поиска по фото. Пользователь Lamoda получает выгрузку одежды или аксессуаров, визуально похожих на его пожелания. Это делает опыт покупки максимально быстрым и комфортным.

• Ozon и Яндекс.Маркет. Крупные отечественные маркетплейсы также предлагают клиентам инструмент визуального поиска по картинке, чтобы сэкономить их время и сформировать релевантную запросу выдачу. В итоге конверсия Ozon и Яндекс.Маркет растет, клиенты довольны и лояльны площадке.

• Американский интернет-ретейлер Wayfair, специализирующийся на продаже мебели, декора и товаров для обустройства дома, предлагает поиск по фото для формирования релевантной сетки рекомендаций.

Способы адаптации контента под визуальный поиск информации

Реальные, а не стоковые изображения.

Пользователи больше доверяют уникальным изображениям. Многие веб-ресурсы используют одинаковые фото из стоков. Поисковым алгоритмам сложно их ранжировать.

Поэтому важно отдавать предпочтение уникальным фотографиям. Они выделяются в ленте поисковой выдачи. Уникальный фотоконтент является эффективным способом выделиться.

Ясные и качественные картинки

Основные требования к фотографиям в каталоге: четкость, точная цветопередача, белый фон. Так поисковые алгоритмы смогут легко их распознать. Загрузите как можно больше фото продукта в разных ракурсах.

Покупатель делает далеко неидеальные снимки интересующего его товара. Поэтому важно, чтобы на сайте были фотографии в разных ракурсах для успешного распознавания продукта алгоритмами поисковых систем и последующей продажи.

Оптимальный размер картинок

«Тяжелые» файлы снижают скорость загрузки и негативно сказываются на ранжировании в поисковых системах. Используйте сервисы сжатия (TinyPNG или ImageOptim). Они оптимизируют размер изображения без потери качества.

Источник: shutterstock.com

Настройте кэширование картинок на сервере для сохранения копий файлов в локальном хранилище браузера, на компьютерах пользователей. При повторном посещении страницы на ПК они будет загружаться быстро.

Использование карты изображений веб-ресурса.

Если у вас много фотографий, сделайте отдельную карту сайта со всеми URL картинок. Так поисковые алгоритмы смогут быстрее найти и проиндексировать их. Карта изображений сайта представляет собой технический файл в формате XML. Он содержит метаданные для поисковых роботов.

Это особенно важно для сайтов со сложной структурой, так как краулерам требуется больше времени для их сканирования. Подключение карты к Google Search Console существенно ускорит индексирование и загрузку результатов визуального поиска. Обновляйте ее при добавлении новых фотографий на сайт для попадания в SERP.

ТОП-7 кейсов
из разных ниш с ростом
от 89% до 1732%

Узнать подробнее

Альтернативное название картинки

Атрибуты alt и title помогают поисковым алгоритмам понять, что на изображении. Alt – это альтернативное название картинки, а title – сведения о картинке, которые высвечиваются перед пользователями при наведении на нее курсора.

Заполняйте атрибуты кратко и содержательно. Они должны соответствовать изображению. Рекомендуется добавлять ключевые слова для ранжирования в поисковой выдаче.

Если вы вставляете в название изображения несколько слов, то разделяйте их коротким тире. Не используйте пробелы и подчеркивания: краулеры могут сканировать их по-разному.

Добавление тегов alt.

Атрибут alt нужен для текстового описания изображения. Он помогает поисковикам и пользователям с ограниченным зрением понять содержимое картинки. Тег alt заполняют внутри тега img в HTML-коде страницы.

Базовые правила: текст соответствует содержимому; включает не более 5 слов и до 125 символов; он должен быть уникальным, а не дублем других описаний; может содержать ключевые слова. Важно не перебарщивать, чтобы не попасть под санкции поисковых систем за переспам.

Наличие информации под картинкой.

Подпись – текст под изображением, описывающий его. Она может содержать естественно звучащие ключевые слова. Подпись должна соответствовать контенту страницы, на которой находится. Краулеры смогут разобраться в тематике и выдавать актуальные запросу результаты.

Визуальный поиск информации в разных системах

Визуальный поиск информации есть почти у всех поисковых систем, а также на сервисе Pinterest. Расскажем, какова специфика данного инструмента у каждого из актуальных вариантов.

Google Объектив

Google Объектив (Google Lens) – самый известный сервис, умеющий искать и распознавать содержимое картинки. Он доступен на разных устройствах (компьютер, девайсы с iOS и Android).

Воспользоваться инструментом на ПК можно следующим образом: кликните на значок «Поиск по картинке» на главной странице поисковика. Добавьте ссылку на рисунок или перетащите его в окно. Затем откроется SERP (страница с результатами поисковой выдачи). Слева будет ваше изображение, а справа – выявленные похожие в виде картинок и ссылки на сайты.

Также на фото можно выделить зону поиска. Для этого достаточно просто потянуть за рамки (пригодится, например, если вы сделали скриншот полного экрана и на нем есть лишние данные). Есть функция «Найти источник изображения» – по ней в SERP выдачи будут показаны точные соответствия.

Данный алгоритм работает с большинством популярных поисковых систем (Chrome, Edge, Safari, Firefox, Opera).

Одна опция функционирует только в Chrome – это визуальный поиск по изображению с веб-ресурса. Откройте нужный сайт, выберите изображение и нажмите на правую кнопку мыши. Кликните на «Поиск с Google Объективом». Вы увидите результаты выдачи справа. Также можно использовать ключевые слова. Поисковая система рекомендует подходящие запросы. Например, название растения, которое изображено на картинке.

Визуальный поиск по фото с сайта в Chrome доступен на iOS и Android. Пользователю нужно выбрать Google браузером по умолчанию. Алгоритм поиска простой: нажмите и удерживайте изображение. Далее кликните «Найти через Google Объектив». Результаты появятся внизу экрана.

Поиск по фото через Google на iOS и Android работает так же, как на компьютерах. Пользователь может открыть картинку в галерее и нажать на значок объектива. Сразу появятся результаты выдачи.

Визуальный поиск Яндекс

Алгоритм похож на Google. Открыв браузер или страницу с изображением, кликните на иконку фотоаппарата. Варианты внесения картинки: добавить ссылку на раздел с ней, перетащить ее или загрузить с компьютера.

Источник: shutterstock.com

Система выдаст результаты поиска, которые выглядят иначе, чем у Google. Яндекс предлагает краткие сведения об изображении, например, из «Википедии», показывает похожие варианты и сайты. Необходимую область поиска можно выделить рамкой.

В мобильной версии после нажатия на значок фотоаппарата откроется опция «Умная камера». Внизу есть иконка галереи. Кликните на нее и выбирайте изображение из памяти гаджета. В выдаче появится краткое описание содержимого картинки, похожие варианты и сайты.

Визуальный поиск Bing

Bing является второй по популярности поисковой системой в мире. Ее доля рынка составляет 3,74 % рынка, а у Яндекс – 1,44 %. Раньше Microsoft позиционировал Bing как конкурента Google. За 15 лет прорыв так и не случился, но продвижение этой системы продолжается.

Поиск по картинке Bing похож на схемы конкурентов. Пользователь на десктопе перетаскивает изображение в специальное окно, выбирает его с жесткого диска или добавляет ссылку. Можно выделить нужную область картинки рамкой.

В SERP появится одна или несколько вкладок. Например, вы вставите изображение Колизея. Поисковая система подскажет, что это такое и прикрепит ссылки на веб-ресурс памятника архитектуры Древнего Рима и «Википедию». Также имеются разделы «Связанное содержимое» и «Страницы с этим изображением». Пользователь увидит доступные размеры.

Имеются ограничения при работе с визуальным поиском по фото Bing на мобильных гаджетах. Требования поисковой системы: размер менее 4000 пикселей по каждой из сторон.

Визуальный поиск TinEye

Это специализированный сервис, который использует технологию распознавания изображений и ищет по базе картинок. TinEye работает с 2008 года, выдерживая конкуренцию популярных поисковиков. По данным на июль 2024 года сервис проиндексировал более 69 млрд картинок.

TinEye можно использовать бесплатно в некоммерческих целях. Алгоритм работы простой: сначала нужно добавить картинку или ссылку. Требования к изображению: не более 20 Мб и подходящий формат (JPEG, PNG, WebP, BMP, GIF или TIFF).

Для браузеров Chrome, Opera, Edge и Firefox у TinEye имеется расширение, с которым достаточно нажать на фото на сайте правой кнопкой мыши и выбрать Search Image on TinEye.

В SERP появятся изображения, отсортированные по стандартной характеристике «Лучшее совпадение». Еще можно настроить фильтр по дате размещения, размеру или глубине обработки.

Сервис умеет находить в Сети тщательно отредактированные варианты (смонтированные, обрезанные, с измененной цветовой гаммой). Также имеются фильтры по названию сайта, фотостокам (Alamy, Shutterstock, 123RF) и «Коллекции». В последний раздел попадают картинки из «Википедии» и Flickr. Как правило, там имеются данные о владельце изображения.

Пользователи часто используют TinEye для определения авторства картинок. Сервис помогает узнать, уникальны снимки или нет. Владельцы исключительных прав на произведения могут проверить наличие нарушений через сервис.

Поиск по фото в Pinterest

Этот популярный сервис существует с 2010 года. Зарегистрировавшись на Pinterest, пользователь может создавать пины (фотографии, гифки и видео). Закладки можно добавить на тематические доски/коллекции. Пользователи данной соцсети вправе делиться своими подборками и смотреть чужие.

Аудитория Pinterest ищет пошаговые инструкции (например, как приготовить то или иное блюдо) и идеи по дизайну интерьера, меблировки и т. д. Сервис пользуется популярностью в США и других зарубежных странах. В России он менее моден.

У сервиса имеется визуальный поиск по картинке. Он различается на компьютере и мобильных гаджетах. На экране десктопа после выбора изображения пользователь видит иконку лупы. Нужно кликнуть на нее, запустив поиск.

Источник: shutterstock.com

Похожие изображения появятся справа от основного. Можно выделить рамкой необходимую область. На мобильных гаджетах также есть данная функция. Иконка фотоаппарата встроена в строку поиска. На нее нужно нажать, сделать или загрузить фото из памяти смартфона. Выделить рамкой нужную область снимка не получится.

Таким образом, в сегменте визуального поиска самым продвинутым инструментом является Google Объектив. Русскоязычная аудитория предпочитает Яндекс. Bing непривычен для пользователей из РФ.

Об этом сервисе многие не знают, но теоретически он может быть полезен, так как помогает находить изображения, не проиндексированные другими системами. TinEye – узкоспециализированный сервис поиска по фото, он выдает результат, релевантный запросу. Pinterest хорош неискушенным пользователям, которые могут надолго зависнуть в ленте снимков.

Будущее визуального поиска информации

Технологии поиска по картинке постоянно совершенствуются. Прогнозируются такие тенденции:

1. Увеличение областей применения. Визуальный поиск информации будет использоваться активно не только в сфере электронной коммерции, но и в туризме, недвижимости.

2. Улучшение показателей точности и скорости поиска. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта постоянно совершенствуются, что положительно сказывается на опыте пользователей.

3. Объединение с дополненной реальностью (AR). Это позволит пользователю осуществлять поиск по картинке в режиме реального времени, например, для виртуальной меблировки комнаты, примерки одежды. По данным нашего исследования, 80 % респондентов положительно относятся к AR-шопингу.

Например, онлайн-платформа Lamoda открыла возможность онлайн-примерки. Покупатели могут посмотреть, как сядет обувь, просто направив камеру на ноги. Ювелирный бренд Sokolov также предлагает потенциальным покупателям возможность виртуальной примерки украшений.

За последнее десятилетие поисковые системы совершили скачок в развитии: активно используется персонализированный подход, разрабатываются технологии обработки речи. Расширяются и варианты отбора по мультимедиа. Возможности визуального поиска по фото еще не исчерпаны, учитывая роль изображений в жизни людей.

Потенциал данного инструмента необходимо развивать. Прорыв возможен при условии сочетания технологических инноваций, изучения психологии пользователей, нейронаучных ноу-хау и финансовых вложений. Метод визуального поиска является перспективным, но сложным и требующим учета разного рода нюансов.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Источник изображения в шапке: shutterstock.com

Автор статьи

Дмитрий Свистунов

Руководитель SEO-отдела и разработки

Последние статьи этого автора:

• Как провести вебинар: правила, этапы, полезные инструменты
• Массовая рассылка email: задачи, виды, этапы создания