Google은 오늘 소매업체의 전자상거래 기능을 향상하고 개인화된 고객 경험을 제공하도록 설계된 서비스 제품군인 소매용 제품 검색 솔루션의 출시를 발표했습니다. 소매용 제품 검색 솔루션은 Google 검색 기술을 활용하여 소매업체의 제품 찾기 도구를 강화하는 AI 알고리즘과 검색 서비스인 Cloud Search for Retail을 결합합니다.

온라인 쇼핑의 유행과 그에 따른 증가는 공급망을 한계점까지 밀어 붙일 위험이 있습니다. COVID-19 위기 초기에 Amazon은 강제 공급 업체가 창고로 보낼 수있는 재고의 양을 제한합니다. 전자 상거래 주문량이 50 % 증가했습니다. 비교 2019 년에는 가구와 같은 제품의 출하 시간이 30 월에 두 배 이상 증가했습니다. 또한 전체 미국 디지털 판매는 XNUMX % 증가하여 온라인 쇼핑 전환을 가속화했습니다. 최대 XNUMX 년.

현재 모든 회사에서 일반적으로 사용할 수 있는 소매용 제품 검색 솔루션은 AI 및 머신 러닝으로 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 기계 학습을 사용하여 구색, 가격 및 특별 제안과 같은 변수의 변화와 고객 행동에 동적으로 적응하는 Google의 Recommendations AI에 대한 액세스가 포함됩니다.

추천 AIXNUMX월에 베타 버전으로 출시되어 현재 일반적으로 사용할 수 있는 은 롱테일 제품과 콜드 스타트 ​​사용자 및 항목이 있는 시나리오에서 권장 사항을 처리하는 데 표면적으로 탁월합니다. Google Brain 및 Google Research와 협력하여 개발한 "맥락에 굶주린" 딥 러닝 모델 덕분에 수천만 개의 항목에서 인사이트를 도출하고 이러한 인사이트를 실시간으로 지속적으로 반복할 수 있습니다.

Recommendations AI를 사용하는 기업은 그래픽 인터페이스에서 판매자 센터, Google 태그 관리자, Google 애널리틱스 360, Cloud Storage 및 BigQuery와의 기존 통합을 사용하여 데이터를 연결하면서 권장 사항을 통합, 구성, 모니터링 및 실행할 수 있습니다. Recommendations AI는 제품 이름, 설명, 범주, 이미지, 제품 수명 등과 같은 구조화되지 않은 메타데이터를 통합하는 동시에 권장 사항을 사용자 지정하여 참여, 수익 또는 전환과 같은 원하는 결과를 제공할 수 있습니다. 또한 Google Cloud 고객은 규칙을 적용하여 쇼핑객이 보는 것을 미세 조정하고 표시되는 제품을 다양화하여 제품 가용성 및 맞춤 태그별로 필터링할 수 있습니다.

소매용 제품 검색 솔루션에는 쇼핑객이 이미지가 있는 제품을 검색하고 시각적 및 의미적으로 유사한 항목의 순위 목록을 받을 수 있는 Google의 Vision API 제품 검색에 대한 액세스도 포함됩니다. Google은 Vision 제품 검색이 기계 학습 기반 개체 인식 및 조회를 활용하여 소매업체의 제품 카탈로그에서 유사하거나 보완적인 항목의 실시간 결과를 제공한다고 말합니다.

Recommendations AI 및 Vision API 제품 검색을 넘어 소매용 제품 검색 솔루션은 Cloud Search for Retail과 함께 제공됩니다. 현재 비공개 미리보기 단계에 있는 Cloud Search for Retail은 사용자 의도와 컨텍스트에 대한 Google의 이해를 바탕으로 웹사이트 및 모바일 앱에 삽입할 수 있는 소매 제품 검색 기능을 제공합니다.

구글 클라우드 소매 및 소비자 부문 부사장인 캐리 타프(Carrie Tharp)는 성명에서 "온라인으로의 전환이 계속됨에 따라 소매업체가 경쟁 우위를 점하기 위해서는 더 스마트하고 개인화된 쇼핑 경험이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. “소매업체는 오늘날의 산업 요구 사항을 충족하기 위해 클라우드 인프라와 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)과 같은 기술로 구동되는 민첩한 운영 모델이 절실히 필요합니다. 우리는 전 세계 소매업체와 파트너 관계를 맺고 이들의 성공을 돕기 위해 제품 검색 서비스를 제공하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.”