Панель поиска в электронной коммерции была преобразована с помощью искусственного интеллекта

Несмотря на то, что поисковая строка на сайтах электронной коммерции создана исключительно для того, чтобы помочь покупателям найти то, что они ищут, она, как известно, не дает хороших результатов. Недавний поиск по запросу “черные джинсы с прямыми штанинами” в одном известном розничном магазине привел к появлению пары синих джинсов в числе первых трех товаров. На другом сайте, ориентированном на роскошь, мешковатые джинсы с широкими штанинами оказались в тройке лидеров. “Мир поиска был действительно оптимизирован для сверхбольших компаний [т. е. Массивы информации]”, - сказал Малте Убл, который ранее возглавлял поисковую систему для настольных компьютеров в Google, а теперь является техническим директором Vercel, отвечающей за работу интернет-магазинов. “Вот на чем работают эти алгоритмы”.

Поиск нужного товара в ассортименте розничной сети может потребовать другого решения. Чтобы решить эту проблему, компании внедряют в поисковую систему искусственный интеллект - от компьютерного зрения до больших языковых моделей.

Розничные продавцы, такие как Revolve и Vestiaire Collective, взяли дело в свои руки, внутренне расширив свои поисковые функции с помощью новых возможностей искусственного интеллекта. Но также растет число поставщиков технологий, таких как Constructor, Lily AI, Vantage Discovery и Nosto, которые обещают улучшить поиск по сайту с помощью искусственного интеллекта и привлечь таких клиентов, как Tapestry и Sephora.

По словам аналитика электронной коммерции PitchBook Эрика Белломо, эти стартапы, предлагающие поиск как услугу, набирают обороты отчасти потому, что ритейлеры не оправдывают ожиданий потребителей. В прошлом году, когда «Делойт Диджитал» проводил опрос потребителей и компаний, 79% брендов охарактеризовали поисковую систему на своих веб-сайтах как хорошую или превосходную.

Только 63% потребителей сказали то же самое. “Существует разрыв в восприятии опыта потребителями и брендами, а это означает, что для преодоления этого разрыва необходим определенный уровень инвестиций”, - сказал Белломо. По данным PitchBook, с 2019 года стартапы, работающие в сфере поиска как услуги, привлекли венчурное финансирование в размере 1,7 миллиарда долларов, при этом поиск опередил другие технологии “предварительной покупки”, такие как персонализация и оптимизация цен, по количеству сделок в прошлом году.

Хотя у каждой компании может быть свой подход, цель одна: создать панель поиска, в которую покупатели будут заходить, чтобы найти и купить то, что они хотят. Хотя важность поиска для модного ритейлера может различаться. Когда Институт Baymard Institute, изучающий опыт пользователей в Интернете, недавно проверил, как покупатели находят товары на различных сайтах по продаже одежды, только 10% из них воспользовались функцией поиска и прибегли к ней только после того, как не смогли найти то, что хотели, с помощью навигации по сайту. Бэймард предположил, что небольшой каталог товаров и относительно удобная таксономия категорий делают поиск ненужным.

Vestiaire, с другой стороны, утверждает, что 40% заказов поступает с помощью текстового поиска, в то время как Дж. Директор по информационным технологиям Crew Даниэль Шмелькин (Danielle Schmelkin) недавно рассказала изданию Business of Fashion о том, как создать идеальный сайт электронной коммерции, что значительное число покупателей полагаются на поиск, особенно те, кто намеревается совершить покупку.

Чтобы помочь этим покупателям улучшить свой опыт, J. Crew использовала технологию Lily AI, которая, по словам соучредителя и исполнительного директора Пурвы Гупты, позволяет розничным торговцам “говорить на языке своих клиентов. ”Под этим она подразумевает, что розничный торговец может описать цвет как “бычья кровь”, но покупатель просто назовет его “красным». ”Для поиска товаров поиск основан на информации, прикрепленной к товару, включая любые теги и этикетки. Если покупатель и сайт используют разные термины, это может сделать поиск неэффективным.

Используя искусственный интеллект, включая машинное обучение, компьютерное зрение и большие языковые модели, компания извлекает атрибуты продукта из изображений товара и обогащает данные о продукте информацией, чтобы сделать товар более доступным для поиска. По словам Гупты, это может помочь не только с поиском на сайте, но и сделать его более заметным в Google.

По его словам, в целом количество кликов, показов и конверсий по продуктам увеличивается на 5-25 процентов. Такой же подход может также позволить розничным продавцам предлагать товары, если покупатель ищет стиль или тенденцию, например, “тихую роскошь” или любую другую нишевую эстетику, которая популярна в TikTok.

Для этого просто нужно создать данные о маркировке, чтобы гарантировать, что продукт появится в поиске. “Мы отслеживаем тенденции во всем мире, а затем отправляем их нашим брендам и розничным продавцам”, - сказал Гупта. “Они могут просто включить на своих сайтах все, что захотят”.

Появление генеративного ИИ открывает путь и для других достижений. Большие языковые модели, используемые в таких инструментах, как ChatGPT, являются вероятностными машинами, которые хорошо предсказывают намерения пользователя и учитывают контекст.

По словам Найджела Дейли, соучредителя и главного операционного директора Vantage Discovery, поисковой платформы с генеративным искусственным интеллектом, это делает их идеальными для поиска товаров. Покупатель пытается описать, что он ищет, а розничный продавец должен выбрать наиболее подходящий из большого количества товаров, которые могут быть маркированы по-разному. “Это идеальный вариант использования ИИ для очистки и понимания вашего каталога продуктов на основе предоставляемых вами визуальных эффектов и некоторого количества структурированных и неструктурированных данных”, - сказал Дэйли. (Хотя он не считает, что чат-боты с ИИ - это идеальный интерфейс).

Дэйли и его соучредитель Лэнс Ридель пришли из Pinterest, где Ридель сыграл важную роль в запуске интернет-магазина, который стал успешной сферой деятельности компании.

Проблема с Pinterest заключалась в том, что большая часть контента была не просто текстовой, а визуальной и стилевой, и его так много, что платформе необходимо понять, что хотят видеть отдельные пользователи. Vantage Discovery также обеспечивает визуальный и персонализированный поиск, что означает, что результаты, которые получают пользователи, соответствуют их предпочтениям и основаны на таких факторах, как активность в интернете на сайте розничного продавца и прошлые покупки.

Вы можете “поднять палец вверх” или “опустить палец вниз”, чтобы в будущем результаты поиска соответствовали вашим вкусам. Таким образом, если клиент постоянно покупает спортивную одежду, то в поисках “синей рубашки” он может выбрать повседневные футболки или футболки для спортзала, а не синюю рубашку на пуговицах для офиса.

Дэйли сказал, что в настоящее время компания работает с несколькими крупными розничными сетями, но не смог раскрыть, с какими именно. Он также сказал, что некоторые бренды класса люкс также тестируют технологию, поскольку для покупателя очень важен компонент стиля.

В прошлом месяце компания представила приложение для Salesforce Commerce Cloud и, по словам Дэйли, вскоре начнет предлагать интеграцию с более крупными платформами электронной коммерции. В то время как возможности искусственного интеллекта помогают стимулировать рост поиска как услуги, Белломо из PitchBook сказал, что у этих стартапов есть определенная конкуренция. “Наличие моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которые можно настраивать, представляет собой конкурентоспособную альтернативу”, - сказал он.

Теоретически бренды могут самостоятельно интегрировать большие языковые модели в свой поиск, но это непросто осуществить. Многие розничные продавцы используют готовые системы электронной коммерции со стандартным поиском в комплекте. Для самостоятельного поиска требуются ресурсы и технические знания. Это не у каждой модной компании есть, хотя технологические партнеры, такие как Vercel, могут помочь. Тем не менее, некоторые компании сами проводят модернизацию. Например, на этой неделе Vestiaire Collective представила новую поисковую систему, которая, по ее словам, “преобразует поиск по ключевым словам в распознавание образов”, что также позволяет визуально находить совпадающие результаты.

В пресс-релизе Vestiaire говорится, что новый поиск обеспечивает “значительно более точные и релевантные поисковые запросы” и приводит к увеличению продаж товаров, представленных в виджете “похожие товары” на их сайте. Компания Revolve, которая в течение многих лет использовала стороннюю поисковую платформу, недавно представила на своем сайте FWRD новый алгоритм поиска с использованием искусственного интеллекта, разработанный собственными силами.

В августовском отчете о доходах компании соучредитель и со-генеральный директор Майкл Караниколас сказал, что речь идет “скорее о понимании общей эстетики и более широких концепций, с которыми сталкивается традиционный поиск”.

По его словам, новая поисковая система превзошла старую технологию сторонних разработчиков, что позволило увеличить доход от каждого поиска при меньших эксплуатационных расходах. Результаты были настолько хорошими, что они начали тестировать ее и на главном сайте Revolve.

На данный момент, если все пойдет хорошо, потребители вряд ли заметят разницу. Строка поиска - одна из тех функций, которая особенно бросается в глаза, когда она не работает. В то же время компании усердно работают над тем, чтобы это было не просто последним средством, а в идеале, возможно, даже предпочтительным способом для покупателей найти товары, которые наилучшим образом соответствуют их представлениям. “Я думаю, что в ближайшем будущем у потребителя будет совершенно другой опыт совершения покупок”, - сказал Гупта из Lily’s.