במוצר AI Commerce Search יש גם את היכולת לקבל המלצות וגם את היכולת לחפש ולעיין במוצרים. אתם יכולים להעלות ולנהל מידע על קטלוג מוצרים ויומני אירועים של משתמשים באפליקציות המסחר האלקטרוני שלכם. אתם יכולים לקבל תוצאות מותאמות אישית על סמך המידע הזה, והנתונים האלה ממשיכים לשמש לאימון ולעדכון של מודלים, וכך לשפר את ההמלצות ואת תוצאות החיפוש.
מידע נוסף על תהליך ההטמעה של AI Commerce Search באפליקציה שלכם זמין במאמר הטמעה של AI Commerce Search.
המלצות
AI Commerce Search מאפשר לכם ליצור מערכות המלצות מותאמות אישית למוצרים באיכות גבוהה, בלי שתצטרכו מומחיות גבוהה בלמידת מכונה, בתכנון מערכות או בתפעול. אתם יכולים להשתמש בהמלצות כדי לבנות מודלים של המלצות שספציפיים לתרחיש השימוש שלכם, כמו 'מוצרים שנרכשים יחד לעיתים קרובות' ו'מומלץ עבורך'. המודלים האלה מבוססים על מוצרים קמעונאיים באתר שלכם ועל התנהגות המשתמשים.
AI Commerce Search משתמשת באירועי משתמשים ובקטלוג המוצרים שלכם כדי לאמן את המודלים של למידת מכונה להמלצות, שמספקים המלצות על סמך הנתונים האלה.
אחרי שמטמיעים מודלים של המלצות באפליקציה, אפשר לבקש המלצות למוצרים אחרים בקטלוג ולהציג אותן למשתמשים.
היכולות של ההמלצות כוללות:
מודלים בהתאמה אישית. כל מודל מאומן באופן ספציפי לנתונים שלכם, על סמך מודלים של למידת מכונה מבוססי-רצף שמשתמשים בטרנספורמציה.
תוצאות בהתאמה אישית. להשתמש באלגוריתמים להתאמה אישית בלי צורך במומחיות בלמידת מכונה. ההמלצות מבוססות על התנהגות המשתמשים ועל פעילויות כמו צפיות, קליקים ורכישות בחנויות, וגם על פעילות אונליין, כך שכל תוצאת חיזוי מותאמת אישית.
תחזיות בזמן אמת. כל המלצה שמוצגת מתבססת על פעילות קודמת של המשתמשים, כמו אירועים של קליקים, צפיות ורכישות, ולכן ההמלצות מוצגות בזמן אמת.
אימון אוטומטי של מודלים ושיפור שלהם. אימון מחדש של המודלים מדי יום מבטיח שכל המודלים יוכלו לתעד במדויק את התנהגות המשתמשים בכל יום.
יעדי אופטימיזציה. יעדים כמו שיעור המרה, שיעור קליקים (CTR) ואופטימיזציה של ההכנסות עוזרים לכם לבצע אופטימיזציה מדויקת להשגת היעד העסקי.
המלצות לשימוש בכל הערוצים. עם מודל ה-API, אפשר להרחיב את ההמלצות מעבר לאתרים ולהתאים אישית את כל תהליך הקנייה של הלקוחות, כולל המלצות באפליקציות לנייד, המלצות מותאמות אישית באימייל, קיוסקים בחנויות או אפליקציות למוקדי שירות לקוחות.
חיפוש
AI Commerce Search מאפשר לכם לספק תוצאות חיפוש מוצרים באיכות גבוהה, שניתנות להתאמה אישית בהתאם לצרכים של העסק הקמעונאי שלכם. משתמשים בהבנה של Google לגבי שאילתות והקשרים כדי לשפר את איתור המוצרים באתר ובאפליקציות לנייד.
יכולות החיפוש כוללות:
היררכיות של מוצרים: אתם יכולים לכלול בקטלוג המוצרים שלכם קולקציות ווריאציות של מוצרים.
הרחבת שאילתות: הגדלת מספר התוצאות הרלוונטיות שמוחזרות למונחי שאילתה שבדרך כלל מניבים פחות תוצאות, כמו שאילתות שמשתמשות במילות מפתח ספציפיות מאוד.
הגדרת סף רלוונטיות: אפשר לשנות את האיזון בין הדיוק (רלוונטיות תוצאות החיפוש) לבין ההיקף (הצגת יותר תוצאות לשאילתה) של תוצאות החיפוש שמוחזרות על ידי AI Commerce Search.
חלוקה לדפים: שליטה בחלוקה לדפים של תוצאות החיפוש כדי לקצר את זמן החיפוש ולהקטין את גודל התגובה.
סינון: אפשר להשתמש בתחביר של ביטויים כדי לספק סינון שמחדד את תוצאות החיפוש באתר.
סדר: הגדרת סדר תוצאות החיפוש לפי כמה שדות, בסדר עדיפות.
יצירת פנים: יצירת פנים כדי לספק למשתמשים אפשרויות רלוונטיות יותר על סמך מאפיינים שאתם מספקים. כדי להחזיר מאפיינים מספריים בתגובת החיפוש, צריך לספק קטגוריות בבקשת החיפוש.
יצירת היבטים דינמיים: המערכת יוצרת באופן אוטומטי מפתחות היבטים על סמך שאילתות חיפוש, ומשלבת אותם באופן אוטומטי (ומדרגת אותם מחדש) עם מפתחות היבטים שסופקו בבקשת החיפוש. התכונה הזו מבוססת על רשימת היתרים. כדי לקבל עזרה בהפעלת התכונה הזו, אפשר לפנות לתמיכה.
העלאה והורדה: שליטה בדירוג של תוצאות החיפוש על ידי מתן עדיפות לסוגים מסוימים של תוצאות או הורדת העדיפות שלהם.
גלישה: קבלת תוצאות שממוינות כך שההכנסות יהיו מקסימליות כשמשתמשים גולשים במוצרים באמצעות התפריט לניווט באתר. אפשר לשלב בין חיפוש בדפדפן לבין סינון, מיון, פילוח, פילוח דינמי, קידום והסתרה.
תוצאות בהתאמה אישית. הצגת תוצאות חיפוש טקסטואליות וחיפושים בדפדוף בהתאמה אישית לכל משתמש קצה, על סמך ההתנהגות של כל משתמש באתר, כולל היסטוריית הצפיות במוצרים, הקליקים, ההוספות לעגלת הקניות והרכישות של כל משתמש.
שימוש ב-AI Commerce Search
כדי ליצור מודלים של למידת מכונה להמלצות או לחיפוש, צריך לספק שתי קבוצות של פרטים:
קטלוג מוצרים: מידע על המוצרים שמומלצים ללקוחות. המידע הזה כולל את שם המוצר, התיאור, סטטוס הזמינות במלאי והמחיר.
אירועים שקשורים למשתמשים: התנהגות של משתמשי קצה באתר שלכם. האירועים האלה כוללים מקרים כמו צפייה בפריט ספציפי או רכישה שלו על ידי משתמש, או כשבאתר מוצגת למשתמש רשימת מוצרים.
יש הרבה אפשרויות שילוב, כך שתוכלו להטמיע את הנתונים באמצעות כלים שאולי אתם כבר משתמשים בהם, כמו BigQuery, Cloud Storage, Tag Manager ו-Google Analytics.