전자상거래 애플리케이션에 AI 커머스 검색을 구현할 수 있습니다.
추천 또는 검색을 사용하면 사용자 이벤트 및 카탈로그 데이터를 수집하고 사이트에서 예측 또는 검색결과를 제공합니다.
추천과 검색에 동일한 데이터가 사용되므로 둘 다 사용하면 같은 데이터를 두 번 수집할 필요가 없습니다.
평균 통합 시간은 주 단위입니다. 검색의 경우 실제 기간은 수집할 데이터의 품질 및 수량에 따라 크게 달라집니다.
커머스 통합 개요
4단계로 마이그레이션
검색 엔진 마이그레이션은 마이그레이션의 모든 측면을 해결하여 위험을 최소화하고 투자를 극대화하는 데 도움이 되는 구조화된 4단계 접근 방식입니다.
다음과 같이 상품화팀과 판매자의 기대치를 관리합니다.
- 판매자팀에 정보 제공: 예정된 변경사항과 회사가 AI 중심 접근 방식으로 전환하는 이유를 사전에 알립니다.
- 팀에 새로운 패러다임 교육: 시스템이 사용자 행동 및 의도 감지를 기반으로 하며, 이는 더 맞춤형 제품 순위로 이어진다고 설명합니다. 검색 결과가 다르게 표시됩니다.
- 비즈니스 규칙에 대한 명확한 가이드라인 설정: 비즈니스 규칙은 계약상 의무 또는 명확한 수익 창출 전략과 같은 특정 데이터 지원 비즈니스 이유에만 적용할 수 있다고 강조합니다. 목표는 AI가 작업을 수행하도록 하는 것입니다.
- 새 규칙 A/B 테스트: 마이그레이션 후 새 규칙이 제안되면 효과를 검증하는 가장 데이터 기반 방법은 다른 A/B 테스트를 실행하는 것입니다. 한 그룹에는 규칙이 있고 다른 그룹에는 규칙이 없습니다. 데이터를 통해 규칙이 프로덕션으로 승격되는지 결정합니다.
이 4단계 접근 방식을 부지런히 따르면 현재 검색 시스템의 복잡성과 실행 속도에 따라 일반적인 A/B 테스트로의 마이그레이션은 약 2~3개월 내에 완료할 수 있습니다. 이 방법론은 수많은 고객 도입에서 설계되고 검증되었습니다.
온보딩 권장사항
AI 커머스 검색에 온보딩할 때 품질 검색 결과 및 성능의 기본 드라이버는 수집된 데이터입니다. AI 커머스 검색 성능 (관련성, 순위, 수익 최적화)은 카탈로그, 제품 정보, 사용자 이벤트 등 업로드된 데이터에 매우 민감합니다.
AI 커머스 검색에는 데이터 또는 데이터 스키마의 문제 또는 잠재적 결함이 신고되도록 여러 대시보드와 데이터 품질 검사가 마련되어 있습니다. 데이터 결함이 처음부터 간과되면 모델이 정확하게 학습되지 않고 초기 A/B 테스트에서 예상 결과가 생성되지 않습니다. 근본 원인은 AI 커머스 검색 자체가 아니라 카탈로그 또는 사용자 데이터인 경우가 많습니다.
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품질 보증을 위해 고객 데이터를 포함한 로그의 작은 검색어 샘플 집합과 검색 결과 는 사람이 평가할 수 있도록 검색의 제3자 재처리자로 공개된 서드 파티 공급업체로 전송됩니다. 공개적으로 수집된 데이터 세트인 Google 검색 로그의 검색어와 및 검색 결과를 사용하는 추가 테스트는 품질 보증을 위해 사람이 평가할 수 있도록 다른 서드 파티 공급업체에 전송됩니다. Google 검색 로그는 고객 데이터로 분류되지 않습니다.