Hur AR-provning fungerar
AR-baserad provning kräver att kunden riktar sin kamera mot sig själv i realtid. Systemet spårar kroppens position via kameran och lägger sedan en 3D-modell av plagget ovanpå videoströmmen. Detta kräver en 3D-tillgång för varje SKU – vanligtvis skapad genom fotogrammetri eller manuell 3D-modellering – vilket kostar mellan $50 och $500 per artikel beroende på komplexitet.
Leveransen sker antingen via en app eller via WebXR i en webbläsare, vilket per 2026 har ojämn support på olika mobila enheter. AR fungerar bäst för accessoarer som sitter på en fast yta, till exempel glasögon på en näsrygg eller ringar på ett finger, eftersom stela kroppsdelar är lättare att spåra än tyg som draperas och rör sig med kroppen.
Hur AI-fotobaserad provning fungerar
AI-fotobaserad provning ber kunden att ladda upp ett enda foto. Systemet använder en generativ modell – i Photta:s fall Nano Banana 2, finjusterad för kläder – för att rendera det valda plagget realistiskt på kundens foto. Ingen live-kamerasession behövs, och ingen 3D-modell krävs per produkt: AI:n läser av det 2D-produktfotot direkt.
Bearbetningen tar vanligtvis 8–15 sekunder och levererar ett fotorealistiskt resultat som kunden kan granska i full upplösning. Arbetsflödet är webbläsarnativt och körs i en lättviktig iframe-widget, vilket gör installationen till en enkel script-tagg. Eftersom metoden bygger på rendering vid behov (render-on-demand), kan den skalas till kataloger av valfri storlek utan installationskostnad per produkt.
Konverteringsdata: vad varje metod levererar
Publicerade studier om AR-provning rapporterar generellt 20–30 % minskning av returer för accessoarkategorier (glasögon, smycken) där AR-spårningen är som mest exakt. Konverteringslyft för AR på kläder är mindre konsekventa, delvis för att kvaliteten på AR-rendering för kläder försämras när tygrörselser är involverade.
Kohortdata från Photta för AI-fotobaserad provning visar på 18–28 % konverteringslyft på produktsidor med widgeten aktiv, och 25–30 % minskning av returgraden inom 90 dagar. Dessa siffror gäller för kläder, smycken och badkläder. Den främsta drivkraften är kundens självförtroende: att se sig själv i plagget löser osäkerhet kring passform utan att de behöver befinna sig i ett välbelyst rum med en framåtvänd kamera.
Installation och operationell komplexitet
Implementering av AR-provning innebär vanligtvis en integration av ett SDK eller en specialiserad WebXR-partner. Varje ny produkt kräver att en 3D-modell skapas, granskas och laddas upp. För en katalog med 500 produkter innebär det 500 separata produktionsjobb innan en enda kund kan prova något. Löpande underhåll inkluderar uppdatering av 3D-modeller när produktfotografier ändras.
AI-fotobaserad provning installeras via en enda script-tagg och läser dina befintliga 2D-produktbilder. Photta:s widget går live på under 30 sekunder på Shopify, WooCommerce, BigCommerce, Magento eller valfri anpassad butikslösning. Det finns ingen produktionskö per SKU. Att lägga till en ny produkt i katalogen kräver ingen extra åtgärd: AI:n bearbetar produktfotot i provningsögonblicket.
När du ska välja AR och när du ska välja AI-fotobaserat
AR har en verklig fördel i två scenarier: stela accessoarer där exakt placering är avgörande (provning av glasögon, ringstorlekar) och skönhetsapplikationer (läppstift, foundation). I dessa fall är realtidsöverlagring på en live-kamera betydligt mer användbart än en statisk rendering. Om din katalog uteslutande består av glasögon eller kosmetika är AR värt att utvärdera.
För allt annat – kläder, smycken på draperade halslinningar, badkläder, ytterkläder – är AI-fotobaserad provning det bättre praktiska valet. Det tar bort flaskhalsen med 3D-produktion, fungerar på alla enheter med en webbläsare och levererar jämförbara eller bättre konverteringsresultat till en bråkdel av kostnaden per produkt. Det rätta svaret är det som faktiskt går att distribuera i din katalogs skala.