אתם יכולים להטמיע את AI Commerce Search באפליקציית המסחר האלקטרוני שלכם.
כשמשתמשים בהמלצות או בחיפוש, המערכת מעבדת נתוני אירועים של משתמשים ונתוני קטלוג כדי להציג תחזיות או תוצאות חיפוש באתר.
אותם נתונים משמשים גם להמלצות וגם לחיפוש, כך שאם אתם משתמשים בשניהם, אתם לא צריכים להזין את אותם נתונים פעמיים.
זמן השילוב הממוצע הוא בסדר גודל של שבועות. שימו לב: בחיפוש, משך הזמן בפועל תלוי מאוד באיכות ובכמות הנתונים שצריך להטמיע.
סקירה כללית על שילוב של AI במסחר
העברה בארבעה שלבים
העברת מנוע החיפוש היא תהליך מובנה שכולל ארבעה שלבים. התהליך הזה עוזר לוודא שכל היבט של ההעברה מטופל, כדי לצמצם את הסיכונים ולמקסם את ההשקעה.
כדי לנהל את הציפיות של צוותי המרצ'נדייז והמוכרים, אפשר לבצע את הפעולות הבאות:
- חשוב לעדכן את צוותי המוכרים: כדאי ליידע אותם מראש על השינויים הצפויים ולהסביר למה החברה עוברת לגישה שמתבססת על AI.
- הסבירו לצוותים את הפרדיגמה החדשה: הסבירו שהמערכת מבוססת על התנהגות המשתמשים ועל זיהוי הכוונות שלהם, מה שמוביל לדירוג מותאם אישית יותר של המוצרים. תוצאות החיפוש נראות שונה.
- הגדירו הנחיות ברורות לכללים עסקיים: חשוב להדגיש שאפשר להחיל כללים עסקיים רק מסיבות עסקיות ספציפיות שמגובות בנתונים, כמו התחייבויות חוזיות או אסטרטגיה ברורה להגדלת ההכנסות. המטרה היא לאפשר ל-AI לעשות את העבודה שלו.
- בדיקת A/B של כללים חדשים: אם מוצע כלל חדש אחרי ההעברה, הדרך הכי מבוססת-נתונים לאימות היעילות שלו היא להריץ עוד בדיקת A/B – קבוצה אחת עם הכלל וקבוצה אחת בלי הכלל. הנתונים יקבעו אם הכלל יועבר לסביבת הייצור.
אם תפעלו לפי הגישה הזו שמחולקת לארבעה שלבים, תוכלו להשלים את המעבר לבדיקות A/B בתוך חודשיים עד שלושה, בהתאם למורכבות של מערכת החיפוש הנוכחית ולמהירות הביצוע. המתודולוגיה הזו תוכננה ונבדקה במסגרת הטמעה אצל לקוחות רבים.
שיטות מומלצות להצטרפות
כשמפעילים את AI Commerce Search, הגורם העיקרי שמשפיע על איכות תוצאות החיפוש והביצועים הוא הנתונים שמוזנים למערכת. הביצועים של AI Commerce Search (רלוונטיות, דירוג ואופטימיזציה של הכנסות) רגישים מאוד לנתונים שמועלים, כולל קטלוגים, פרטי מוצרים ואירועים שקשורים למשתמשים.
ב-AI Commerce Search יש כמה לוחות בקרה ובדיקות של איכות הנתונים, כדי לוודא שכל בעיה או פגם פוטנציאלי בנתונים או בסכימת הנתונים יסומנו. אם לא מתקנים את הבעיות בנתונים מההתחלה, המודל לא יתאמן בצורה מדויקת ובדיקת A/B ראשונית לא תניב את התוצאות הרצויות. לרוב, שורש הבעיה הוא נתוני הקטלוג או נתוני המשתמשים ולא AI Commerce Search עצמו.
כדי לעבור לקטע השיטות המומלצות לשילוב של כל אחד מרכיבי החיפוש האלה של AI Commerce Search, אפשר ללחוץ על הקישורים הבאים:
- שיטות מומלצות לשימוש בקטלוג מוצרים
- שיטות מומלצות לשימוש באירועים של משתמשים
- שיטות מומלצות לשילוב ולהגדרה
- שיטות מומלצות לניסויי A/B
תנאים והגבלות
השימוש במוצר כפוף לתנאים ולהגבלות של Google Cloud או לגרסה הרלוונטית במצב אופליין. בהודעת הפרטיות של Google Cloud מוסבר איך AI Commerce Search אוסף ומעבד את המידע האישי שלכם שקשור לשימוש ב- Google Cloud ובשירותים אחרים של Google Cloud .
לצורך בקרת איכות, קבוצת דגימה קטנה של שאילתות חיפוש ותוצאות חיפוש מהיומנים, שכוללת נתוני לקוחות, נשלחת לספקים חיצוניים שנחשפים כמעבדי משנה של צד שלישי לצורך דירוג אנושי של החיפוש. בנוסף, אנחנו שולחים לבדיקה על ידי בודקים אנושיים שאילתות חיפוש ותוצאות חיפוש מיומני החיפוש ב-Google, שהן קבוצות נתונים שנאספות באופן ציבורי, כדי לוודא את האיכות. הבדיקה מתבצעת על ידי ספקים שונים של צד שלישי. יומני חיפוש Google לא מסווגים כנתוני לקוחות.