So funktioniert die KI-gestützte Suche im E-Commerce

Auf dieser Seite werden die vielen Funktionen vorgestellt, die die KI-basierte Suche im Einzelhandel ermöglichen.

Die KI-gestützte Suche im E-Commerce

Für die Suchfunktionen von AI Commerce Search werden moderne KI- und ML-Modelle verwendet. Die Technologie von Google ermöglicht ein erweitertes Verständnis von Suchanfragen und Personalisierung, wodurch die Suchergebnisse auch bei breit gefassten Suchanfragen verbessert werden.

Der Dienst verwendet Modelle für Nutzerinteraktionen und ‑rankings, um bestimmte Geschäftsziele zu erreichen und das Produkt-Ranking zu optimieren, damit mehr Conversions und Verkäufe erzielt werden. Dazu werden Produktattribute effektiv mit Websiteinhalten abgeglichen, um relevante Produkte zu finden.

Die geführte Suche bietet Nutzern eine interaktive Suchfunktion, mit der sie allgemeine Suchanfragen durch dynamisches Filtern und Produktbildkacheln verfeinern und eingrenzen können. Der Dienst bietet auch semantische und bidirektionale Unterhaltungen, um ein interaktives E-Commerce-Erlebnis in Echtzeit zu ermöglichen.

Mit dem vollständig verwalteten AI Commerce Search-Dienst können Sie:

Bei der KI-gestützten Suche im E-Commerce wird die Datenverarbeitung für folgende Zwecke verwendet:

End-to-End-Suche

Der Suchdienst mit automatischer Vervollständigung bietet eine umfassende Suche und ein personalisiertes Shopping-Erlebnis.

Zusätzliche Ressourcen, die Ihnen bei der Einbindung der KI-gestützten Suche für den Einzelhandel in Ihren gesamten Suchvorgang helfen, finden Sie hier:

Suchoberfläche erstellen

In dieser Dokumentation finden Sie auf jeder relevanten Seite Anleitungen dazu, wie Sie die AI Commerce Search in Ihre Produktsuchfunktionen integrieren können. Dazu haben Sie folgende Möglichkeiten:

  • AI Commerce Search in der Gemini Enterprise for Customer Experience-Konsole
  • Merchandising-Konsole
  • AI Commerce Search API

Weitere Informationen zu Clientbibliotheken sowie REST- und RPC-Ressourcen finden Sie in der Referenz.

KI-gestützte Suche im E-Commerce für Datenstatistiken und ‑analysen verwenden

AI Commerce Search nutzt die Nutzerinteraktion und versteht Nuancen des Kundenverhaltens, des Kontexts und der Artikelnummern, um Suchergebnisse zu optimieren und relevante Empfehlungen zu liefern. Dies kann zu einer Verbesserung der Klickrate und der Such-Conversion-Rate sowie zu einem Rückgang der NRF-Rate (No Results Found) führen. Bei der KI-basierten Suche für den Handel werden Daten zur internen Optimierung verwendet. Kunden profitieren davon, da sich Messwerte verbessern.

Mehr aus Ihren E-Commerce-Daten herausholen

Nachdem Sie Produkt- und Nutzerereignisdaten mit AI Commerce Search hochgeladen haben, können Sie diese Daten in BigQuery exportieren, um Analysen durchzuführen, auf KPI-Dashboards (Key Performance Indicator) zuzugreifen und Umsatzprognosen zu erstellen. Im ersten Schritt exportieren Sie Ihre Daten nach BigQuery. Sobald die Daten in BigQuery-Tabellen verfügbar sind, können Sie sie in Workflows eingeben, die zu vordefinierten Looker-Dashboards oder Umsatzprognosen mit Vertex AI führen.

Weitere Informationen finden Sie unter folgenden Links: