零售商利用基于指标的提升来增强电子商务搜索结果

快速阅读: 据《PYMNTS.com》最新报道，消费者在线购物时期望获得更相关和个性化的搜索结果。AI驱动的搜索与基于指标的排名提升结合，能帮助企业最大化销售额并满足客户需求。通过实时调整搜索结果，企业可以优化库存、提高转化率和客户满意度。这要求克服数据孤岛、数据质量和组织内部缺乏专业知识等挑战。

消费者在线购物时期望获得更相关和个性化的搜索结果。利用人工智能（AI）驱动的搜索与传统策略相结合，可以帮助公司使用产品评论、库存水平和收入等数据来优化搜索结果，以帮助消费者并实现业务目标。与此同时，电子商务公司希望提高搜索结果和转化率，通常使用AI驱动的搜索。当与基于指标的排名提升等传统策略结合时，企业可以利用现有数据更好地使搜索结果符合客户需求和业务目标。企业如何应对AI搜索变革？

**基于指标的排名提升**

基于指标的排名提升是一种源自搜索商品化方法的技术，在与AI工具结合时非常有效。它使用关键业务指标来优先展示某些产品在搜索结果中，帮助企业最大化销售额并实现其目标。例如，如果零售商希望突出高评分产品或快速清理过剩库存，它可以相应地调整搜索排名。随着销售、产品评分和库存水平的变化，基于指标的排名提升会实时适应，持续推动业务目标，同时提升顾客购物体验。

根据Koddi公司的商务媒体副总裁埃里克·布拉克曼的说法，基于指标的排名提升与AI驱动的搜索相结合，可以增强产品相关性和数字互动。“基于指标的排名提升利用库存水平、利润率或季节性趋势等业务数据，使搜索结果与最大化收入或减少过剩库存等关键业务目标保持一致。”布拉克曼在接受PYMNTS采访时说。“AI驱动的搜索通过理解用户意图并根据浏览历史、过往购买或人口统计数据个性化结果来增强相关性。”

例如，布拉克曼指出，如果零售商有大量过剩的跑鞋库存，基于指标的排名提升可以优先展示这些产品。同时，AI驱动的搜索确保所推广的鞋子仍然与用户相关。这种协同作用提升了产品相关性和数字互动，提高了转化率，并促进了盈利能力。

随着业务目标和市场条件的变化，基于指标的排名提升能够适应不断变化的重点。企业目标和市场条件从未静态不变，而基于指标的排名提升足够灵活，可以随之演变。“将搜索排名与实时业务指标挂钩的好处在于系统会随着这些指标的变化而自然适应。随着新趋势的出现或季节性需求的变化，基础数据如转化率或库存水平将反映这些变化，提升后的搜索结果会自动进行调整。”例如，他说，在假期期间，零售商可能会优先考虑“现货且快速发货”的商品，一旦假期结束，这些提升规则可以下调或重新定位到下一个优先级。“现代商品化工具甚至允许安排提升规则或活动，确保在春季促销期间，季节性产品被提升，然后在销售结束后自动恢复原状。”

他解释说，许多零售商利用持续反馈循环，系统监控结果并提出建议以微调指标权重。随着时间推移，这将导致长期性能更强，因为搜索结果始终符合客户所需和企业需求。“影响是积极循环。”布拉克曼指出。“更好的搜索相关性推动更多购买，从而提供更多数据以进一步改善相关性，稳步提升收入和客户满意度。”

企业希望通过AI增强和个性化推荐搜索结果。根据PYMNTS Intelligence报告《生成式AI对零售业的影响》，92%的公司使用AI驱动的个性化推荐来促进增长。此外，77%的商业领袖认为生成式AI是最具影响力的新兴技术。企业希望通过AI增强和个性化推荐搜索结果。

**企业在将其现有的搜索引擎与基于指标的排名提升集成时可能遇到哪些挑战？**

主要的集成挑战包括数据孤岛、数据质量差、可扩展性限制以及组织内部缺乏专业知识。克服这些挑战需要准备高质量的数据、利用合适的工具、分阶段实施并持续优化。一旦到位，基于指标的AI驱动搜索将成为一个自我改进的资产，不断将产品发现体验与购物者偏好和不断发展的业务目标相匹配。

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