Mga Aplikasyon ng AI sa Industriya ng Moda

Binabago ng Artificial Intelligence (AI) ang pandaigdigang industriya ng moda. Tinutuklas ng artikulong ito ang 5 natatanging aplikasyon ng AI: generative AI para sa disenyo ng moda, matalinong pagtaya ng uso, pag-optimize ng supply chain at imbentaryo, personalisadong karanasan sa pamimili, at mga AI-powered na kasangkapan sa marketing tulad ng virtual stylists at chatbots. Binibigyang-diin din nito ang lumalawak na papel ng AI sa napapanatiling moda—pagpapahusay ng pag-recycle, muling pagbebenta, at pagtuklas ng peke. Isang kailangang basahin para sa mga tatak, designer, at tech-savvy na mahilig sa moda.

Binabago ng artificial intelligence (AI) ang industriya ng moda mula simula hanggang dulo – nire-rebolusyonaryo kung paano dinidisenyo, ginagawa, minamarket, at binebenta ang mga damit. Ang nagsimula bilang simpleng rekomendasyon ng produkto ay umunlad na sa AI-driven na pagkamalikhain at data analytics na ngayon ay mga kinakailangang pang-negosyo para sa mga tatak ng moda. Sa katunayan, mahigit isang-katlo ng mga executive sa moda ang nag-ulat ng paggamit ng generative AI sa mga larangan tulad ng serbisyo sa customer, paggawa ng imahe, pagsulat ng kopya, at pagtuklas ng produkto mula kalagitnaan ng dekada.

Pangunahing pananaw: Ang AI ay lumipat mula sa isang kaginhawaan lamang na kasangkapan tungo sa isang mahalagang kalamangan sa kompetisyon sa modernong retail at disenyo ng moda.

AI-Powered na Disenyo at Pagtaya ng Uso

Ang AI ay lalong kumikilos bilang isang malikhain na katuwang ng mga designer at isang makapangyarihang kasangkapan para sa mga tagataya ng uso. Ang mga generative AI na kasangkapan ay maaaring gumawa ng orihinal na disenyo ng moda o tumulong sa pagpapahusay ng mga konsepto sa pamamagitan ng pagsusuri ng malalawak na dataset at pagbuo ng mga bagong ideya.

Pagbuo ng Disenyo

Ang mga startup tulad ng Cala ay gumagamit ng OpenAI's DALL-E upang gumawa ng mga ilustrasyon at photorealistic na representasyon ng mga kasuotan mula sa mga text prompt o mga larawan bilang sanggunian, na maaaring pinuhin ng mga designer upang maging totoong produkto.

Ang inisyatiba ng Tommy Hilfiger na "Reimagine Retail" (kasama ang IBM at FIT) ay nagsusuri ng malalaking dataset ng mga tela, kulay, at larawan upang mas mabilis mataya ang mga umuusbong na uso sa disenyo kaysa sa tradisyunal na mga pamamaraan.

Pagtaya ng Uso

Ang mga sistema ng machine learning vision ay nag-scan ng milyun-milyong larawan sa social media araw-araw upang matukoy ang mga umuusbong na pattern sa mga kulay, silweta, at mga kasuotan.

Ang Heuritech ay nagsusuri ng mahigit 3 milyong larawan ng moda sa Instagram kada araw, natutukoy ang mga maagang senyales ng mga trending na item at tinataya ang kasikatan sa iba't ibang grupo ng mamimili at rehiyon. Ginagamit ng mga luxury brand tulad ng Dior, Prada, at Louis Vuitton ang mga pananaw na ito upang gabayan ang kanilang estratehiya.

Ang mga fast-fashion na manlalaro tulad ng Shein ay gumagamit ng mga algorithm upang sukatin ang usap-usapan ng mga mamimili online at maglunsad ng mga bagong produkto sa loob ng ilang araw. Sa pagpapalit ng hinala ng damdamin ng datos, tinutulungan ng AI-powered na pagtaya ng uso ang mga tatak na magdisenyo ng kung ano talaga ang gusto ng mga customer, binabawasan ang hulaan at pinapalaki ang kita habang pinapaliit ang basura.

Pag-optimize ng Supply Chain at Pamamahala ng Imbentaryo

Isa sa mga pinaka-epektibong aplikasyon ng AI sa moda ay nasa pagtaya ng demand at pamamahala ng supply chain. Matagal nang nahihirapan ang industriya sa sobrang produksyon – tinatayang 2.5 bilyong piraso ng damit ang hindi nabebenta bawat taon (halaga ng $70–$140 bilyon), kung saan mga 25% ng mga damit ay sinusunog o itinatapon sa mga landfill.

Ang problema sa basura: Ang sobrang produksyon sa moda ay nagdudulot ng malalaking gastos sa kapaligiran at pananalapi. Nilalayon ng AI-driven na pagtaya na itugma ang produksyon sa totoong demand, na nagpapababa ng parehong basura at pagkalugi.

Paano Ina-optimize ng AI ang Imbentaryo

Sinusuri ng mga modelo ng machine learning ang mga nakaraang benta, sell-through rates, data ng pag-browse online, mga uso sa social media, at maging mga senyales ng panahon o ekonomiya upang mataya kung aling mga estilo, sa anong dami, ang mabebenta sa mga susunod na panahon. Tinutulungan ng mga prediksyon na ito ang mga retailer na i-optimize ang antas ng imbentaryo at maiwasan ang sobrang supply na nagdudulot ng markdowns o basura.

Real-Time na Pamamaraan ng Zara

Gumamit ang Zara ng advanced na data analytics upang subaybayan ang mga transaksyon sa tindahan at online nang real time at ayusin ang produksyon nang naaayon. Sinusuri ng mga sistema ng AI nito ang mga pattern ng benta at feedback ng customer mula sa mga tindahan sa buong mundo, na nagpapahintulot sa mabilis na pagtuklas ng mga pagbabago sa uso at pag-redirect ng supply chain.

Gamit ang RFID tags at IoT technology, nirerekomenda ng mga algorithm ng Zara ang dami ng produksyon at distribusyon hanggang sa mga partikular na rehiyon, na nagpapababa ng mga error sa pagtaya at nagpapabuti ng sustainability.

Demand-Driven na Modelo ng H&M

Gumagamit ang H&M ng AI at data ng customer upang gabayan ang kanilang "demand-driven" na supply chain. Binibigyang-diin ng pamunuan ng kumpanya na ang isang damit na walang demand "ay ang pinakamasama para sa kapaligiran."

Sa paggawa nang mas malapit sa totoong demand, iniiwasan ng H&M ang pagdami ng hindi nabentang imbentaryo, na sabay na tinutugunan ang mga isyu sa gastos at sustainability.

Advanced na Pagpaplano at Visibility

Pinapagana ng AI-driven na mga kasangkapan sa pagpaplano ang scenario planning (pagsubok kung paano naaapektuhan ng pagbabago sa dami ng produksyon o oras ng paghahatid ang benta at imbentaryo) at end-to-end na visibility. Ang mga integrated platform ay kumukuha ng data mula sa sourcing, paggawa, logistics, at mga punto ng retail upang magbigay ng holistikong pananaw sa supply network.

Sa ganitong kaalaman, maaaring maagap na baguhin ng mga tatak ang ruta ng mga padala o ayusin ang kapasidad ng pabrika upang maiwasan ang kakulangan o sobrang stock. Ang resulta ay isang mas payat, mas mabilis tumugon na supply chain na nagtatanggal ng hulaan sa mga desisyon sa produksyon, nagpapababa ng gastos, at binabawasan ang kilalang sobrang imbentaryo sa industriya ng moda.

Supply Chain Optimization and Inventory Management
Pinapagana ng AI-powered na mga sistema ng supply chain ang real-time na pagsubaybay ng imbentaryo at pagtaya ng demand

Personalisadong Karanasan sa Pamimili at Mga Rekomendasyon

Inaasahan ng mga modernong mamimili ang personalisadong karanasan sa pamimili, at ang AI ang makina na nagpapagana nito sa malawakang sukat. Sinusuri ng mga algorithm ng rekomendasyon ang bawat pag-browse ng mamimili, kasaysayan ng pagbili, profile ng katawan, at aktibidad sa social media upang magmungkahi ng mga produktong malamang na kanilang magugustuhan.

Matalinong Mga Rekomendasyon ng Produkto

Gumagamit ang Amazon ng mga modelo ng machine learning na nag-grupo ng mga customer na may magkakatulad na sukat at pattern ng pagbili upang magbigay ng mga lubos na may kaugnayang rekomendasyon ng produkto. Natututo ang mga engine na ito ng mga indibidwal na kagustuhan sa estilo at konteksto, tinatandaan ang mga pattern tulad ng pabor sa minimalistang sneakers at neutral na kulay, pagkatapos ay itinatampok ang mga bagong dating na tumutugma sa profile na iyon.

Patunay na resulta: Pinapataas ng mga personalisadong mungkahi ang posibilidad ng pagbili at binabawasan ang mga rate ng pagbalik, ayon sa mga natuklasan ng Amazon.

Virtual Stylists at AI Shopping Agents

Higit pa sa mga mungkahi ng produkto, pinapagana ng AI ang mga personal stylist at virtual shopping assistant. Sa halip na mga static filter, tampok na ngayon sa mga fashion app ang mga AI agent o chatbot na nakikipag-usap sa mga customer upang pinuhin ang mga rekomendasyon, isinasaalang-alang ang mga layunin sa estilo, okasyon, nais na fit, at kasalukuyang wardrobe upang magmungkahi ng kumpletong ideya ng kasuotan.

Stitch Fix

Pinagsasama ang mga algorithm at mga human stylist – pinipili muna ng AI ang mga item na tugma sa panlasa ng kliyente, na tinatapos ng human stylist para sa hybrid na pamamaraan.

DressX

Lumilikha ang mga user ng personalisadong "AI twin" mula sa selfie, pagkatapos ay virtual na sinusubukan ang mga kasuotan mula sa mahigit 200 luxury brand gamit ang mga rekomendasyon ng AI stylist.

Daydream

Chat-based na interface kung saan nakikipag-ugnayan ang mga mamimili sa mga espesyal na modelo ng AI na nakatuon sa fit, silweta, at okasyon upang matuklasan ang mga produkto mula sa libu-libong brand.

Pagsolusyon sa Hamon ng Fit at Sukat

Ang mga pagbalik dahil sa hindi tamang fit ay nagdudulot ng bilyon-bilyong gastos sa mga retailer at nakakainis sa mga mamimili. Nilalabanan ito ng AI gamit ang mga kasangkapan na nagmumungkahi ng tamang sukat at nagsisimula ng simulation ng fit.

  • Mga rekomendasyon sa sukat ng Amazon: Sinusuri ang mga nakaraang order, ikinukumpara sa mga katulad na mamimili, isinasaalang-alang ang impormasyon ng produkto (cut, stretch ng tela, kakaibang katangian ng brand), at pinag-aaralan ang mga review ng customer para sa feedback sa fit upang magmungkahi ng pinakamainam na sukat.
  • True Fit at Easysize: Nag-iipon ng data ng sukat ng katawan at mga espesipikasyon ng kasuotan upang mahulaan ang pinakamainam na sukat sa iba't ibang brand.
  • 3D foot scanning ng Nike: Smartphone app na gumagamit ng computer vision upang i-scan ang mga paa at tukuyin ang eksaktong sukat ng sapatos para sa perpektong fit ng sneaker online.
  • Virtual try-on ng Google: Tampok na pinapagana ng AI na nagpapakita ng mga damit sa mahigit 40 iba't ibang modelo ng katawan, na nagpapahintulot sa mga customer na makita kung paano dumadampi ang mga item sa mga katawan na kahawig ng sa kanila, na nagpapalakas ng kumpiyansa sa pagbili.

Sa pagtugon sa fit at personalisasyon gamit ang AI, pinapabuti ng mga retailer ang kasiyahan ng customer, binabawasan ang magastos na pagbalik at pagpapalit, at pinapalakas ang tiwala sa online na pamimili ng moda.

Personalized Shopping Experiences and Recommendations
Pinapahusay ng AI-powered na virtual try-on at mga kasangkapan sa personalisasyon ang karanasan sa online na pamimili

AI sa Marketing ng Moda at Pakikipag-ugnayan sa Customer

Umaabot ang impluwensya ng AI sa kung paano minamarket ang moda at kung paano nakikipag-ugnayan ang mga tatak sa mga customer. Sa advertising at paggawa ng nilalaman, tumutulong ang mga AI tool na makagawa ng nakakabighaning mga visual at kopya nang mas mababa ang gastos at mas mabilis.

Generative AI para sa Visual na Nilalaman

Pinapayagan ng generative AI para sa mga larawan ang mga tatak na lumikha ng mga marketing visual nang hindi nangangailangan ng malawakang photoshoot. Gumawa ang retailer na Revolve ng isang malikhaing kampanya sa 2023 gamit ang generative art upang ipakita ang mga pantasya sa moda na mahirap o magastos gawin sa totoong buhay.

Ang ilang fashion house ay lumilikha ng buong photoshoot ng produkto gamit ang AI: ang mga startup tulad ng Botika ay nag-aalok ng AI-generated na mga modelo, na nagpapahintulot sa mga tatak na ipakita ang mga damit sa iba't ibang virtual na modelo ng iba't ibang etnisidad at uri ng katawan nang hindi nangangailangan ng karagdagang mga photographer o talento. Sinubukan ng Levi's ang AI-generated na mga modelo (sa pamamagitan ng Lalaland.ai) upang ipakita ang mga damit sa mas maraming iba't ibang hugis ng katawan, na sinusuportahan ang mga human model habang binabawasan ang gastos at pinapabuti ang inklusibidad.

AI-Powered na Pagsusulat ng Kopya at Personalisasyon

Gumagamit ang mga tatak ng mga AI text generator (na pinapagana ng malalaking language model) upang gumawa ng mga paglalarawan ng produkto, caption sa social media, at mga marketing email. Gumagamit ang lingerie brand na Adore Me ng generative AI upang magsulat ng SEO-optimized na mga paglalarawan ng produkto, na nakakatipid ng tinatayang 30 oras ng pagsulat ng kopya bawat buwan at nagpapataas ng organic web traffic ng 40%.

Mabilis na naiaangkop ang nilikhang nilalaman ng AI sa iba't ibang mga audience – inaayos ang tono o binibigyang-diin ang mga partikular na tampok ng produkto – na tumutulong sa A/B testing ng mga mensahe sa marketing. Bukod dito, pinapersonalize ng AI ang mismong nilalaman: ang mga automated marketing email ay naglalaman ng mga produktong inirerekomenda ng AI para sa mga partikular na tatanggap, at ang mga website ay dinamiko na nagpapakita ng iba't ibang homepage banner depende sa profile ng bisita (hal., pinapakita ang menswear kumpara sa womenswear batay sa nakaraang gawi).

AI Chatbots at Virtual Assistants

Maraming retailer ng moda ngayon ang may AI-powered na chat interface sa kanilang mga site o app upang tugunan ang mga tanong ng customer at magbigay ng payo sa estilo. Ginagamit ng mga bot na ito ang natural language processing upang maunawaan ang mga tanong tulad ng "Anong sapatos ang dapat kong isuot sa navy suit?" at magmungkahi ng angkop na mga produkto.

ChatGPT Stylist ng Kering

Sinubukan ng luxury conglomerate na Kering ang isang ChatGPT-powered na personal shopper sa kanilang KNXT platform, na nagpapahintulot sa mga user na makipag-chat sa isang AI stylist para sa mga curated na rekomendasyon at payo sa moda.

Fashion Chatbot ng Zalando

Naglunsad ang malaking European e-tailer na Zalando ng fashion chatbot na sumasagot sa mga tanong sa estilo at tumutulong sa mga customer na makahanap ng mga produkto sa isang conversational na paraan, na ginagawang mas interactive ang pamimili.

Ginagawa ng mga assistant na ito ang online na paglalakbay sa pamimili na mas interactive at "natural", lalo na para sa mga mas batang mamimili na sanay sa mga messaging interface. Bagaman paminsan-minsan ay nagkakamali ang mga kasalukuyang chatbot, mabilis silang umuunlad sa mas maraming training data. Nakikita ng mga tatak ang malaking potensyal: available ang mga AI chat agent 24/7, kaya nilang sabay-sabay na asikasuhin ang napakaraming customer, at maaaring mag-upsell sa pamamagitan ng pagkatuto ng mga kagustuhan at pagrerekomenda ng mga kumplementaryong item.

Virtual Influencers at Immersive na Karanasan

Ang mga AI-generated na virtual influencer tulad ng Lil Miquela ay naging kilala sa marketing ng moda. Si Lil Miquela ay isang CGI-created na persona na may milyun-milyong tagasunod na "nag-modelo" para sa mga nangungunang luxury brand (tulad ng Prada) at nakikipag-ugnayan sa mga tagahanga sa pamamagitan ng mga post sa social media at mga paglabas ng musika. Lumilikha ang mga tatak ng moda ng mga virtual avatar na ito gamit ang generative AI at 3D modeling, pagkatapos ay sinusulat sila gamit ang mga AI language model upang makipag-ugnayan nang tunay sa mga tagahanga. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga virtual brand ambassador, mahigpit na nakokontrol ng mga kumpanya ang imahe ng tatak at naaakit ang mga tech-savvy na Gen Z consumer sa panahon ng metaverse.

Pinapagana rin ng AI ang virtual fashion show at augmented reality na karanasan. Sa panahon ng pandemya, sinubukan ng mga tatak ang AI upang lumikha ng digital runway show o 3D animated lookbook nang kanselahin ang mga pisikal na event. Nag-debut ang AI Fashion Week noong 2023, na tampok ang mga koleksyon na dinisenyo gamit ang tulong ng AI at ipinakita sa pamamagitan ng mixed reality.

Sa augmented reality (AR), ginagamit ng mga retailer ang AI upang payagan ang mga customer na itutok ang camera ng kanilang telepono sa kanilang sarili at makita ang mga damit na nakapatong – halimbawa, ang AR "try-on" filter para sa mga sneaker o alahas sa Instagram ay gumagamit ng AI vision upang subaybayan ang katawan ng user at makatotohanang ipakita ang mga item. Pinapalakas ng mga interactive na kampanyang ito ang pakikipag-ugnayan at maaaring maging viral, na nagpapakita kung paano pinayayaman ng mga teknolohiya ng AI ang kwento ng tatak at koneksyon sa customer.

AI in Fashion Marketing and Customer Engagement
Pinapagana ng AI-powered na mga kasangkapan sa marketing ang personalisadong kampanya, virtual influencer, at immersive na karanasan sa pamimili

Pagpapahusay ng Sustainability at Ang Circular Fashion Economy

Isang mahalagang isyu sa moda ang sustainability, at mahalaga ang papel ng AI sa pagpapaganda ng industriya. Bukod sa pagbabawas ng sobrang produksyon sa pamamagitan ng mas mahusay na pagtaya ng demand, ginagamit ang AI upang mas mahusay na mag-recycle at muling gamitin ang mga damit.

AI-Driven na Pag-recycle at Muling Pagbebenta

Gumagamit ang automated sorting system ng AI upang kilalanin ang iba't ibang uri ng textile waste ayon sa materyal, kulay, at kondisyon, na naghihiwalay ng mga damit para sa pag-recycle o muling pagbebenta nang mas mabilis kaysa sa manu-manong paghihiwalay.

Sa resale market, ginagamit ng mga online secondhand platform ang AI upang gawing mas madali ang operasyon: sinusuri ng mga visual recognition algorithm ang mga larawan ng mga gamit nang damit upang matukoy ang pagkasira (mga mantsa, pagkupas) at beripikahin ang kalidad. Maaari ring itakda ng AI ang pinakamainam na presyo sa muling pagbebenta sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga trend sa demand at kondisyon ng item – isang dynamic pricing model na tumutulong na mas mabilis maibenta ang mga gamit habang pinapalaki ang halaga.

Paglaban sa mga Peke at Pagtiyak ng Autentisidad

Ang paglaban sa mga peke at pagtiyak ng autentisidad – isang mahalagang aspeto ng napapanatiling pagkonsumo – ay pinalakas ng AI. Gumagamit ang luxury resale site na The RealReal ng mga AI tool ("Shield" at "Vision") na gumagamit ng image recognition upang tukuyin ang mga posibleng pekeng designer item, na nagpapahiwatig sa mga human authenticator na masusing suriin ang mga ito.

Naabot na epekto: Natukoy ng mga kasangkapang ito, na sinanay sa milyun-milyong larawan ng produkto, ang mahigit 200,000 pekeng kalakal mula pa noong 2011, na tumutulong na mapanatiling malinis ang merkado at isulong ang ligtas na circular economy.

Napapanatiling Disenyo at Pag-optimize ng Materyal

Sa bahagi ng disenyo, tinutulungan ng AI ang napapanatiling moda sa pamamagitan ng pag-optimize ng paggamit ng materyal. Ang AI-driven na pattern-making software ay inaayos ang mga pattern piece sa tela nang may minimal na basura (isang proseso na tinatawag na marker making optimization). Maaaring makatulong din ang machine learning na lumikha ng eco-fabrics sa pamamagitan ng pagsusuri ng data ng performance ng materyal at pagmumungkahi ng mga sustainable na alternatibo.

Sa disenyo ng produkto, gumagamit ang ilang tatak ng generative AI upang lumikha ng mga fashion na gumagamit ng recycled o biodegradable na materyales sa mga bagong paraan. Iniulat na ginamit ng Adidas ang mga insight ng AI upang magdisenyo ng mga sneaker na may ganap na recyclable na mga bahagi. Lahat ng mga pagsisikap na ito ay naglalayong isang layunin: gamitin ang AI upang bawasan ang environmental footprint ng moda sa bawat yugto, mula sa paglikha hanggang sa pagtatapos ng buhay ng produkto.

Enhancing Sustainability and The Circular Fashion Economy
Pinapahusay ng AI-powered na mga sistema ang paggamit ng materyal, pagtuklas ng mga peke, at pagpapagana ng circular fashion sa pamamagitan ng matalinong pag-recycle at muling pagbebenta

Ang Kinabukasan ng AI sa Moda

Mula sa atelier hanggang sa storefront, hinahabi ng AI ang sarili nito sa tela ng negosyo ng moda. Pinapahintulutan nito ang mga designer at merchandiser na maging mas malikhain at kumpiyansa sa pamamagitan ng pagsuporta sa intuwisyon gamit ang datos. Tinutulungan nito ang mga retailer na mag-operate nang mas mahusay, naipapadala ang tamang produkto sa tamang lugar sa tamang oras. At ginagawa nitong mas kapana-panabik at personalisado ang karanasan sa pamimili para sa mga consumer sa buong mundo.

Hindi nakakagulat, tinitingnan na ngayon ng mga executive sa moda ang AI bilang mahalaga upang makipagkumpetensya sa modernong merkado. Inaayos ng mga kumpanya ang mga koponan at workflow upang isama ang mga AI tool, na nagpapalaya sa talento ng tao para sa mas mataas na halaga ng malikhaing at analitikal na gawain.

Pinapalakas ng AI ang Malikhaing Tao, Hindi Pumapalit

Mahalaga, ang pag-usbong ng AI sa moda ay hindi pumapalit sa malikhaing tao – sa halip, pinapalakas nito ito. Patuloy na nagbibigay ang mga designer ng malikhaing bisyon at panlasa na nagtutulak sa mga koleksyon, ngunit ngayon ay may mga makapangyarihang kasangkapan sila upang tuklasin ang mas maraming ideya sa mas maikling panahon. Patuloy na gumagawa ang mga marketer ng mga kwento ng tatak, ngunit sa AI maaari nilang iangkop ang mga kwentong iyon sa bawat segment ng audience nang mas epektibo.

Ang panalong pormula: Ang mga tatak na magtatagumpay ay yaong pinaghalo ang sining ng moda at ang agham ng AI, na responsable ang paggamit ng mga pananaw at pinananatiling sentro ang elementong pantao.

Habang lumalalim tayo sa dekadang ito, asahan na patuloy na bubuksan ng AI ang mga inobasyon sa pagtaya ng estilo, on-demand na paggawa, immersive retail, at iba pa. Sa isang industriya na nakabatay sa inobasyon at pagtatakda ng uso, mabilis na nagiging pinakapangunahing tagapag-uso ang AI – na nagbabago ng moda para sa mas mabuti, isang matalinong algorithm sa bawat pagkakataon.

External References
This article has been compiled with reference to the following external sources:
135 articles
Rosie Ha is an author at Inviai, specializing in sharing knowledge and solutions about artificial intelligence. With experience in researching and applying AI across various fields such as business, content creation, and automation, Rosie Ha delivers articles that are clear, practical, and inspiring. Her mission is to help everyone effectively harness AI to boost productivity and expand creative potential.

Comments 0

Leave a Comment

No comments yet. Be the first to comment!

Search