Yousinsa - รวมรองเท้า ภาพและวิดีโอแฟชั่นจาก YouTube - บริการ POC ที่แนะนำแฟชั่นพร้อมวิดีโออ้างอิง

ลองจัดระเบียบคำแนะนำแฟชั่นจาก YouTube แบบมีหลักฐานอ้างอิงดูครับ

เวลาเราดู YouTube สายแฟชั่น มักจะเจอคำแนะนำอย่าง "เสื้อยืดแบบนี้ดี" "แบรนด์นี้คุ้มค่า" หรือ "ตัวนี้ทรงสวย" อยู่บ่อย ๆ

แต่พอจะกลับมาซื้อทีหลังจริง ๆ ก็มักจำไม่ค่อยได้ ว่า YouTuber คนไหนแนะนำไว้ในวิดีโอไหน และเพราะอะไร การจะกลับไปหาใหม่ก็ไม่ง่ายเหมือนกัน

ก็เลยลองทำ POC เล็ก ๆ ชื่อว่า Yousinsa ขึ้นมาครับ

นี่คือบริการที่ดึงแบรนด์ สินค้า หมวดหมู่ และเหตุผลที่แนะนำ ออกจากวิดีโอของครีเอเตอร์สายแฟชั่นบน YouTube ตามช่วง timestamp แล้วเมื่อผู้ใช้ถาม ก็จะแนะนำแบรนด์และสินค้าจากหลักฐานเหล่านั้น

ตัวอย่างก็ประมาณนี้ครับ คำถามด้านล่างเป็นตัวอย่างที่ลองใช้งานจริงแล้วผลออกมาค่อนข้างดี

• "ผมเป็นผู้ชายวัย 30 กว่า กำลังหาเสื้อยืดพื้นฐานสีขาว/ดำ อยากได้ที่ไม่บางเกินไปและทรงดูดี งบไม่เกิน 50,000 วอน ชอบฟีลแบบ Uniqlo แต่ไม่อยากได้อะไรที่คนใช้กันเยอะเกินไป"
• "ช่วยแนะนำสนีกเกอร์ใส่ได้ทั้งไปทำงานและวันหยุดแบบ daily ให้หน่อย หน้าเท้าค่อนข้างกว้างนิดหน่อย และไม่ชอบโลโก้ที่เด่นหรือฉูดฉาดเกินไป อยากให้เข้ากับทั้งยีนส์และสแลคได้"
• "กำลังมองหา office look ผู้หญิงแบบเรียบร้อย แต่อยากได้แบรนด์โทนสีโมโนโทนที่ไม่ฉูดฉาดเกินไป งบประมาณประมาณแบรนด์ Draw Fit ก็น่าจะโอเค"
• "ช่วยแสดงแบรนด์เสื้อยืดที่ YouTuber สายแฟชั่นแนะนำบ่อย ๆ พร้อมวิดีโออ้างอิงให้ด้วย อยากได้แนวเสื้อยืดพื้นฐานที่ซื้อจริงได้ง่ายมากกว่าจะเป็นแบรนด์แพงเกินไป"

แทนที่จะตอบแบบแชตบอตทั่วไปว่า "แบรนด์นี้ดี" ผมโฟกัสไปที่การทำให้เห็นได้ทันทีว่า YouTuber คนนี้ / ในวิดีโอนี้ / ช่วงนี้ของคลิป / แนะนำด้วยเหตุผลนี้

ตอนนี้ใน DB มีข้อมูลประมาณนี้ครับ

• evidence item: 29,044 รายการ
• YouTube video: 3,011 รายการ
• creator: 1,788 คน
• brand: 7,507 รายการ
• item ที่มี product image ติดอยู่: 26,206 รายการ

ตอนนี้ที่ทำได้มีประมาณนี้ครับ

• ดึงแบรนด์/สินค้า/หมวดหมู่/เหตุผลในการแนะนำจากวิดีโอแฟชั่นบน YouTube
• บันทึกลิงก์ timestamp ภายในวิดีโอ
• ดูชุดคำแนะนำแยกตามแบรนด์/หมวดหมู่
• board view จากภาพสินค้า
• พิมพ์ความชอบ/งบประมาณ/สถานการณ์เป็นภาษาธรรมชาติแล้วสร้างคำแนะนำ
• ตรวจดูวิดีโออ้างอิงและลิงก์ค้นหาสินค้าจากผลลัพธ์คำแนะนำ

เทคสแตกค่อนข้างเรียบง่ายครับ ใช้ Gemini CLI วิเคราะห์วิดีโอ แล้วใช้สคริปต์ Python ทำ post-processing ก่อนเก็บลง SQLite ส่วนเว็บต่อด้วย static HTML/JS และ Python server แบบเบา ๆ

• บริการ: https://labs.foldalpha.com/fashion/
• โค้ด/รายงาน: https://github.com/sbyoun/yousinsa
• รายงาน PDF: https://github.com/sbyoun/yousinsa/blob/main/paper/yousinsa-paper.pdf

ช่วงนี้ยิ่งรู้สึกมากขึ้นว่า ถ้าต้องการอะไรสักอย่าง การลงมือทำขึ้นมาใช้เองก่อน กลายเป็นเรื่องที่ง่ายกว่าที่คิดมาก ในอดีตแค่จะทำบริการสักตัวก็เป็นงานใหญ่แล้ว แต่ตอนนี้ POC เล็ก ๆ แบบนี้ทำได้เร็วขึ้นเยอะจริง ๆ

แต่เพราะอย่างนั้น สิ่งที่ยากกว่ากลับเป็นเรื่องความแตกต่างครับ UI หรือฟีเจอร์อาจถูกเลียนแบบได้เร็ว แต่ถ้าจะทำ recommendation ที่ใช้งานได้จริง สุดท้ายก็ต้องสะสมและจัดระเบียบข้อมูลที่เป็นหลักฐานอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหลีกเลี่ยงไม่ได้ว่าจะต้องใช้เวลา และผมก็คิดว่าการสะสมข้อมูลแบบนั้นอาจกลายเป็นจุดแตกต่างได้เหมือนกัน

ตอนนี้ก็ยังลองทำหลาย ๆ อย่างอยู่ครับ ยินดีรับฟีดแบ็กเสมอครับ