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在电子商务领域,网站搜索解决方案通常迎合两种不同类型的购物者:“搜索者”,他们确切知道自己想要什么;“寻找者”,他们通过浏览来找到自己需要的东西。从历史上看,针对一种类型的购物者进行优化往往是以牺牲另一种购物者为代价的。然而,人工智能(尤其是语言模型)的
最新进展使我们能够实现完美的平衡,满足每一位消费者的需求。这篇文章探讨了电子商务搜索的发展,以及 Bloomreach 如何利用尖端技术来增强搜索功能。
搜索中的精确度与召回率
电子商务搜索引擎通常注重精确度或召回率广度。如果品牌优先考虑精确度,搜索引擎将仅显示与产 亚洲手机号码清单 品语料库中的搜索查询完全匹配的结果,这通常会以牺牲更大的结果集为代价。例如,如果有人搜索“红色皮夹克”,则以精确度为重点的搜索将不会显示描述中不包含“红色”、“皮革”和“夹克”组合的任何结果。
精准搜索在处理长尾查询时也会遇到问题。如果您搜索“户外活动的红色皮夹克”,则可能会返回很少(甚至为零)结果。这是因为无法在产品语料库(可能只是产品标题 + 简短描述)中找到所有术语的精确匹配。即使使用查询放松之类的算法,这也会导致精确度与召回率的广度不雅地下降。
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使用语义/关键字搜索显示红色皮夹克的搜索图表
相反,如果品牌使用嵌入向量搜索等技术优先考虑召回广度,您将获得更多结果,但召回集中可能会有更多不相关产品的噪音。因此,对于同样的“红色皮夹克”示例,这可能会返回非红色或材料不对的夹克,甚至不是夹克但类似于夹克的物品(如衬衫)。
使用矢量搜索显示红色皮夹克的搜索图表
这两种搜索方式都不理想,因为它们都偏向于某一类购物者。相反,搜索引擎的“终极目标”是同时具备出色的精确度和召回率。你需要做到精确,但也要足够直观,以便了解人们在寻找什么,即使他们没有专门搜索过。
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