Divulgación completa, trabajo en una empresa de búsqueda de productos de comercio electrónico: Loop54.
Cómo lo vemos y cómo nos diferenciamos de los anteriores está en la sofisticación de nuestro algoritmo.
Donde la mayoría de los anteriores ofrecen un nivel básico de aprendizaje automático, si lo hay (es decir, establecimiento de reglas If-This-Then-That, coincidencia de texto básico, puntuación de producto individual basada en datos de comportamiento adquiridos), somos construidos por matemáticos y usamos conceptos como Modelado de temas, Teoría de gráficos, PNL y Redes neuronales para construir nuestros algoritmos.
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Esto nos permite automatizar todas las tareas de comercialización de búsqueda previamente manuales (etiquetar productos con sinónimos, ordenar por relevancia, conexiones entre productos, filtros facetados, etc.) y aumentar las ventas sin ningún mantenimiento de búsqueda por parte del minorista. A propósito, no les damos a nuestros clientes una interfaz de usuario por este motivo, todo se maneja con algoritmos avanzados de Machine Learning.
El motor aprende automáticamente nuevos trabajos, personaliza la experiencia de búsqueda, descifra> 95% de las consultas, sin importar cuán mal esté mal escrito, y expande los resultados de búsqueda con una lista secundaria de “resultados relacionados” (es decir, utilizamos redes neuronales para mapear todos los relaciones complejas entre productos y pueden encontrar resultados similares que no contienen el término de búsqueda en sus metadatos).
Para los editores y los sitios de contenido, Algolia, SearchSpring y Swiftype son definitivamente excelentes opciones, pero para los minoristas que tienen que atender a experiencias de compra únicas, demanda de personalización, descubrimiento / recomendaciones de productos, una herramienta de búsqueda centrada en el comercio electrónico es probablemente una mejor opción (SLI, Nextopia , etc.) Quienes nos acompañan desean la relevancia y la conveniencia que brinda el aprendizaje automático avanzado.
