本页将向您介绍 AI Commerce Search 的众多功能。
AI Commerce Search 引擎
AI Commerce Search 采用先进的 AI 和机器学习模型来提供搜索功能。Google 技术可实现高级查询理解和个性化，从而改进广泛查询的搜索结果。
该服务使用用户互动和排名模型来实现特定的业务目标，并优化商品排名，以提高转化率和销售额，从而有效地将商品属性与网站内容相匹配，实现相关的商品发现。
引导式搜索可为用户提供互动式搜索体验，通过动态过滤和产品图片来细化和缩小宽泛的搜索查询范围。该服务还提供语义和来回对话，以促进实时互动式电子商务体验。
借助全代管式 AI Commerce Search 服务，您可以：
AI Commerce Search 会处理数据，以实现以下目的：
端到端搜索
自动补全搜索服务可提供全面的搜索和个性化的购物体验。
我们还提供了其他资源，可帮助您将 AI Commerce Search 集成到完整的搜索流程中：
构建搜索界面
请参阅每页相关文档，了解如何使用以下任一选项将 AI Commerce Search 集成到您的产品搜索功能中：
- Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台中的 AI Commerce Search
- 商品管理控制台
- AI Commerce Search API
如需了解客户端库以及 REST 和 RPC 资源的详情，请参阅参考指南。
使用 AI Commerce Search 获取数据洞见和分析
AI 商业搜索会利用用户互动，了解客户行为、情境和 SKU 背后的细微差别，从而优化搜索结果并提供相关推荐，进而可能提高点击率和搜索转化率，并降低“未找到任何结果”(NRF) 比率。AI 商业搜索会利用数据进行内部优化，并通过改进指标来让客户受益。
利用电子商务数据执行更多操作
使用 AI Commerce Search 上传商品和用户事件数据后，您可以将这些数据导出到 BigQuery 以执行分析、访问关键绩效指标 (KPI) 信息中心和生成销售预测。第一步是将数据导出到 BigQuery。将数据放入 BigQuery 表中后，您可以将这些数据输入到工作流中，从而使用 Vertex AI 生成预构建的 Looker 信息中心或销售预测。
如需了解详情，请参阅以下主题：