{"id":13744,"url":"\/distributions\/13744\/click?bit=1&hash=32fb82be5c2244b7f0c304b6cee13c1e54f8b098bb45091f59db856312407183","title":"\u041a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0430\u043b\u044c\u044f\u043d\u0441 \u0438 \u0438\u0449\u0443\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u044b","buttonText":"","imageUuid":"","isPaidAndBannersEnabled":false}

Искусственный интеллект в поиске и навигации: лучшие кейсы от Algolia

Онлайн-ритейлеры теряют выручку, когда покупатели не могут легко и быстро найти то, что ищут. Это актуально для крупных интернет-площадок, где особенно важно понимать намерения покупателей, основанные на различных языковых особенностях. Одной из ключевых характеристик, определяющих показатель конверсии является релевантность.

Технологии на основе ИИ (искусственного интеллекта) теперь являются обязательной частью стратегии работы с релевантностью, так как они помогают автоматически генерировать предложения по подбору синонимов, улучшать ранжирование результатов поиска и генерировать максимально точно ответы на запросы ваших пользователей.

Рассмотрим некоторые применения ИИ в онлайн ритейле на примере мировой best-of-breed платформы для персонализации и оптимизации поиска сайтов - Algolia.

1. Персонализация для максимальной релевантности

Важно понимать, что персонализация может применяться к результатам поиска, страницам категорий или и к тем, и к другим, гарантируя, что клиенты всегда будут получать наиболее релевантные результаты выдачи, соответствующие их уникальным предпочтениям.

Один и тот же поисковой запрос может означать разные вещи для разных людей. Например, пользователь, который заинтересован в товарах для бритья и ищет «триммер», захочет увидеть в результатах поисковой выдачи «триммер для бороды». А пользователи, которые больше заинтересованы в товарах для сада, предпочтут увидеть в своих результатах поиска «триммер для газона». Как итог, персонализация обеспечивает релевантность поисковых результатов для миллионов пользователей.

Андрей Кондауров, Data Scientist, Stellar Labs, Представитель Algolia в РФ и СНГ

Кейс персонализации поиска в интернет-магазине спортивных товаров

Для создания безупречного пользовательского опыта спортивный интернет-магазин Gymshark использует стратегии персонализации, которые учитывают множество данных, в том числе клики на товары, конверсии и различные параметры фильтрации.

Персонализированная поисковая выдача формируется не только с учетом текстового соответствия самому запросу, но и с учетом конкретных предпочтений каждого отдельно взятого пользователя: по видам спорта, цвету товара, функциональным возможностям товара и размеру. Логика, лежащая в основе стратегии персонализации для каждого ID пользователя, будет звучать следующим образом: «‎Ранее вы интересовались и/или купили женские товары фиолетового цвета, предназначенные для занятий йогой - давайте покажем больше подобных товаров при вашем следующем визите».

Персонализация товарной выдачи на примере поискового запроса "леггинсы".

2. AI Synonyms - функционал автоматического подбора синонимов

Преднастроенные синонимы помогают поисковому движку понять, какие слова и выражения следует считать равными по смыслу, например: микроволновка = микроволновая печь = СВЧ.

Функционал Dynamic Synonym Suggestions (автоматический подбор синонимов) помогает максимально автоматизировать этот процесс. Используя искусственный интеллект, Algolia определяет запросы, которые пользователи чаще всего переформулируют на вашей площадке, и предлагает для них синонимы.

Крупный российский fashion-ритейлер использует такой функционал для того, чтобы пользователи могли находить релевантные предложения, даже если они используют разные слова для обозначения одних и тех же товаров:

  • Зимние кроссовки мужские <> Теплые кроссовки мужские
  • Толстовка <> Худи
  • Moschino bags <> Moschino сумка
Автоматический подбор синонимов в платформе Algolia.

Кейс PayPal: поисковые автоподсказки для клиентской поддержки

Для большинства компаний поддержка клиентов требует больших трудозатрат и значительных расходов. Кроме того, онлайн-покупатели привыкли искать информацию по поддержке самостоятельно и явно предпочитают это звонку на телефонную линию и ожиданию следующего свободного сотрудника. Еще один важный критерий, который нужно учесть бизнесу — точность информации, которая может варьироваться от одного специалиста к другому в зависимости от его опыта и знаний в данной области.

К счастью, оптимизация навигации с помощью ИИ может помочь вашим пользователям быстро и легко найти информацию, связанную с поддержкой. Внедрение такого решения сократит затраты, связанные с содержанием и обучением большого числа сотрудников службы поддержки, одновременно улучшая пользовательский опыт и предоставляя посетителям сайта возможность самостоятельно находить и получать доступ к любой необходимой им информации.

Например, на странице поддержки разработчиков PayPal пользователи могут получить соответствующие результаты поиска даже при использовании разных слов при вводе запроса (например, «пароль» или «учетные данные») за счет автоматически сгенерированных синонимов с помощью ИИ от Algolia.

При поисковом запросе "пароль", пользователям PayPal также доступна релевантная информация по теме "учетные данные".

3. AI Re-Ranking - пересортировка товаров с учетом трендов и сезонности

Актуальность результатов поиска часто быстро меняется со временем, особенно в сфере электронной коммерции. AI Re-Ranking — это функция Algolia, которая использует ИИ для поиска трендов в поведении ваших пользователей. На основе поискового запроса и позиции товара, на который переходят пользователи, функционал позволяет улучшать актуальность поисковой выдачи, повышая в рейтинге выдачи те товары, которые пользуются большим спросом в конкретный момент времени.

Пересортировка поисковой выдачи с учетом трендов на маркетплейсе.

Кейс пересортировки поисковой выдачи в интернет-магазине спортивных товаров

На сайте Gymshark часто просматриваемые товары расположены выше других. «За кулисами» алгоритмы ИИ динамически оптимизирует поисковое ранжирование для увеличения конверсии пользователей.

+ £2 000 000
Мерчандайзинг Algolia с использованием ИИ (AI Re-Ranking) приносит Gymshark £2 млн дополнительных продаж в год

Кейс розничной компании с автоматической пересортировкой товаров на страницах категории

Использование алгоритмов ИИ крайне необходимо для крупных компаний и сайтов с большим количеством товарных и/или контентных категорий.

Австралийская розничная компания JB Hi-Fi использует ИИ от Algolia для изменения рейтинга товаров на странице каждой категории на основе общих поисковых запросов. Если определенный товар или набор товаров получает больше просмотров и/или конверсий, чем другие товары в выбранной категории, эти товары будут автоматически перемещены системой в верхнюю часть страницы категории. При этом товары, занимающие более высокие позиции в списке, но не удовлетворяющие ожиданиям по просмотрам и конверсии, будут перемещены ниже.

Автоматическая пересортировка товаров с учетом вероятности покупки.

Заключение

Оптимизация поиска и навигации с помощью ИИ - это продвинутый шаг в успешной стратегии мерчандайзинга в сфере электронной коммерции. В сочетании с продуманной стратегией релевантности алгоритмы ИИ повышают продажи и конверсию, автоматически внедряя отраслевую бизнес-логику в процесс поиска и навигации и создавая уникальный клиентский опыт для каждого пользователя.

Следите за обновлениями!

Используете ли вы ИИ в поиске и навигации на своей площадке?
Да
Нет
Показать результаты
Переголосовать
Проголосовать
0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null