전자상거래 애플리케이션에 AI Commerce Search를 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.
AI 상거래 통합 개요
4단계로 마이그레이션
검색 엔진 마이그레이션은 마이그레이션의 모든 측면을 해결하여 위험을 최소화하고 투자를 극대화하는 데 도움이 되는 구조화된 4단계 접근 방식입니다.
다음과 같은 방법으로 상품 팀과 판매자의 기대치를 관리하세요.
- 판매자 팀에 정보 제공: 예정된 변경사항과 회사가 AI 중심 접근 방식으로 전환하는 이유를 선제적으로 전달합니다.
- 팀에 새로운 패러다임 교육: 시스템이 사용자 행동 및 의도 감지를 기반으로 하며, 이로 인해 제품 순위가 더 맞춤설정된다고 설명합니다. 검색 결과가 다르게 표시됩니다.
- 비즈니스 규칙에 대한 명확한 가이드라인 설정: 비즈니스 규칙은 계약상 의무나 명확한 수익 창출 전략과 같은 구체적이고 데이터에 기반한 비즈니스 이유로만 적용할 수 있음을 강조합니다. 목표는 AI가 작업을 수행하도록 하는 것입니다.
- 새 규칙 A/B 테스트: 마이그레이션 후 새 규칙이 제안된 경우 효과를 검증하는 가장 데이터 기반 방식은 규칙이 있는 그룹과 규칙이 없는 그룹으로 다시 A/B 테스트를 실행하는 것입니다. 데이터를 기반으로 규칙을 프로덕션으로 승격할지 여부를 결정합니다.
이 4단계 접근 방식을 성실히 따르면 현재 검색 시스템의 복잡성과 실행 속도에 따라 일반적으로 2~3개월 내에 A/B 테스트로 이전할 수 있습니다. 이 방법론은 수많은 고객 채택을 통해 설계되고 입증되었습니다.
온보딩 권장사항
AI Commerce Search에 온보딩할 때 품질 검색 결과와 성능의 주요 요인은 수집된 데이터입니다. AI Commerce Search 성능 (관련성, 순위, 수익 최적화)은 카탈로그, 제품 정보, 사용자 이벤트 등 업로드된 데이터에 매우 민감합니다.
AI Commerce Search에는 데이터 또는 데이터 스키마의 문제나 잠재적 결함이 표시되도록 여러 대시보드와 데이터 품질 검사가 마련되어 있습니다. 처음부터 데이터 결함을 간과하면 모델이 정확하게 학습되지 않고 초기 A/B 테스트에서 예상한 결과가 나오지 않습니다. 이때 근본 원인은 AI Commerce Search 자체가 아니라 카탈로그 또는 사용자 데이터인 경우가 많습니다.
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품질 보증을 위해 고객 데이터를 포함한 로그의 작은 검색어 샘플 집합과 검색 결과는 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.