Retail Rocket Group представила новую поисковую систему на базе искусственного интеллекта и LLM для интернет-магазинов. Она разумеет натуральный язык пользователей, учитывает их намерения, поведение и контекст, сообщает пресс-служба компании. Обычные поисковые системы формируют результаты по совпадению ключевых слов в запросах и описаниях товаров.
Компания Retail Rocket Group, ведущий провайдер IT-решений персонализации и автоматизации маркетинговых процессов, представила новый сервис - не плотский поиск для интернет-магазинов на базе искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM).
По информации разработчиков, поисковый движок выучился разуметь покупателей «с полунамека» и помогает ритейлерам выискать наиболее подходящие предложения по любым запросам пользователя. Инструмент уменьшает путь клиента от поиска до покупки и предотвращает потерю покупателей из-за «пустых» или нерелевантных результатов поиска.
Как отмечает компания, умный поиск разумеет натуральный язык пользователя и, в отличие от традиционных поисковых систем, не просто формирует результаты по совпадению ключевых слов в запросах и описаниях товаров. Он также учитывает контекст, намерения и поведение пользователей. Например, при поиске «обувь для отдыха на море» система предложит шлепанцы и сандалии, но не всю летнюю обувь в каталоге. При этом технология понимает, что пользователи имеют при ком, даже при наличии опечаток, синонимов, ошибок в раскладке клавиатуры.
Кроме того, если, предположим, в каталоге нет безошибочного совпадения с запросом, система не покажет пустую страницу с надписью «Ничего не отыскано», а предложит наиболее релевантные альтернативы или похожие товары. Это позволит значительно снизить показатель отказов («брошенных» поисковых результатов) и повысить вероятность совершения покупки. Система также персонализирует результаты поисковой выдачи индивидуально для каждого покупателя с учетом его интересов и истории запросов. На этот предмет алгоритмы машинного обучения анализирует пользовательские предпочтения и поведенческие паттерны в живую. Если потребитель регулярно интересуется определенными товарами или категориями, умный поиск будет ранжировать их в приоритетном порядке.
Владельцам бизнеса умный поиск предоставляет детальную аналитику поискового поведения пользователей. Система собирает и визуализирует данные о запросах покупателей, просмотренных результатах и дальнейших действиях. На основании этой информации маркетологи и менеджеры по ассортименту могут принимать обоснованные решения по улучшению пользовательского опыта, корректировке товарного предложения и оптимизации каталога в соответствии с реальными нуждами аудитории.
По версии вице-президента по рекомендательным системам и ИИ-поиску в Retail Rocket Group Сергея Серегина, технологии больших речевых моделей, обработки природного языка и семантического поиска революционно меняют способы коммуникации ритейлеров и клиентов и повышают качество персонализации их опыта. «Это особенно ценно в условиях стремительно развивающегося рынка агентских ИИ-продаж, где новые игроки активно конкурируют за внимание клиентов и отвращают трафик из традиционных дистанционных каналов продаж», - подчеркнул Сергей Серегин.
Фото: Шедеврум