人工智能如何完善搜索效果理解用户意图排除干扰

爱运营 • 2016年10月18日下午2:06 • 网站优化

电子商务领域正在以前所未有的更快速度变化着，在这种势态下，消费者的行为也出现了两大变化，而且这两大变化也对零售商产生了重大影响，不容这些零售商疏忽。

第一个变化就是，零售商对消费者的评价更加重视。这一趋势已经发生了较大变化，一项调查表明，约88%的消费者相信在线评论与个人建议有着同等的重要性。谷歌本身也更加关注消费者评论了，而且业界诸多分析师也发现，消费者的观点正在极大地影响搜索页面的排位，这种影响要大大超过从前。

第二个变化与零售商有关，特别是那些使用系统搜索技术来支持他们搜索栏的零售商。系统搜索旨在通过理解搜索者的意图和搜索相关性来提升搜索的准确度。例如，这种技术通过研究和掌握过去的搜索结果来完善搜索功能。然而，所有花费时间来使用苹果数字助手Siri的用户都将知道，搜索引擎“仍需要进行大量的完善”。事实上，使用搜索栏的经历与直觉大为不同，甚至会引起大规模的挫败，并迫使购物者过滤掉产品建议，或者是浪费时间重复输入搜索关键词以便查找他们搜索的内容。

尽管零售商已经取得了大量收益，但是，这两种趋势却在需要不断适应消费者，特别是如今那些期待直觉体验和在评论指导下的最初10到20秒内找不到所需产品因而将改用其它搜索的消费者。

有30%的购物者从搜索开始（估计这一数字将会逐步增大），在这样的情况下，零售商该如何更新这种重要的工具来服务消费者呢？又该如何增加转化率和减少跳出率（bounce rate）呢？

好消息是，如今的电子商务正由于人工智能的影响而处于变革浪漫的边缘。当前，人工智能技术已经用来帮助投资者选购股票，而且也应用于医疗卫生领域，以此预测下一个拯救生命的药物。像机器学习和自然语言处理（NLP）之类的人工智能技术有着巨大的潜力，可以帮助零售商极大地精减购物的选择方案。

尽管多数人工智能助手并不像IBM的人工智能沃森（Watson）那样性感，但是，IBM的这种人工智能系统却似乎处于失败的边缘，而且也出现在公司的无人驾驶汽车之中。与此同时，像亚马逊和Netflix之类的网站也在急于关注人工智能。

对人工智能极大关注的一个事例就是——Etsy近期收购Blackbird技术公司。Blackbird公司使用机器学习技术来分析用户行为和其它变量，并以此向用户提出相关的搜索建议。Blackbird公司尽管只是一家拥有10名员工的初创型企业，但该公司却将能够帮助Etsy提升搜索和发现能力，从而指引购物者直接选购与他们风格或需求相似的商品。

推动这些变化的另一个因素就是，移动对电子商务的影响。随着用户的眼球越来越多地关注移动，零售商本身也在推动他们的专门应用，并努力将这些应用打造成购物门户。要想在一个小屏幕上获得高质量的显示空间，因此，当购物者在应用内搜索或在移动网站上进行搜索时，显示最相关的产品就显得尤为重要了，这样消费者也就不需要翻动显示屏，以便挨个页面查找他们所需的商品。

以业界非常具有人气的旅游网站Expedia为例，这家公司认识到，标准的旅游搜索框架与移动设备上的功能并不相同，而且该公司还认识到，搜索成千上万个选项的前景并不能吸引平板电脑和移动用户。根据Expedia公司的全球产品副总裁大卫·弗雷施曼（David Fleischman）称，该公司正在将人工智能应用到人们搜索的大量旅行者数据方面，从而更加容易地预测旅游业的发展趋势并明确旅行者的方式。

自然语言处理和机器学习技术帮助分析大量的消费者评论意见，这些意见显示在整个网页上，与所有的产品或服务都息息相关。通过对消费者评论的分析所得到的数据，可以帮助零售商鉴别购物者正在搜索的产品，而且还将首次允许消费者根据自己的意图来搜索产品，而不是根据产品规格或说明。

人工智能可以让消费者搜索纽约适合儿童的酒店，或者是适合小型公寓楼的洗衣机，而且还能够搜索处理宠物毛的方式。在人工智能的帮助之下，购物者能够找到他们搜寻的东西，而且还不需要参考大量的评论意见，这种趋势能够进一步提升用户在页面的互动性，而且也可以减少跳出率。

根据购物者意见而建议产品的潜能，让消费者的在线体验更像是在与店内助手进行对话。随着语间识别和机器人聊天技术的进一步发展，人们将可以安全地预测到这才是彻底变革的开始，我们将能够看到这种彻底变革将持续出现在电子商务领域。事实上，这种变革的确是刚刚开始。