共计 1756 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
在这个谷歌和 ChatGPT 无处不在的时代，我们早已习惯了那种随手一搜就能得到答案的便利。但你知道吗？这种看似简单的搜索体验背后，其实隐藏着一套极其复杂的系统，让我们能够轻松找到所需的信息。
不过，说到电子商务中的搜索和发现功能，很多人可能就没那么在意了。其实，这个看似不起眼的环节，对电商业务的影响可大着呢。一个高效的搜索系统不仅能提高转化率，还能增强客户的信任感和忠诚度。毕竟，当客户觉得你推荐的产品正合他们心意时，他们自然会更愿意回购。
人工智能推动电商搜索革命
现在，越来越多的企业，比如亚马逊和 Shopify，都在利用人工智能来推动搜索和发现的革命。通过个性化搜索结果和更深层次的产品分类，他们正在超越传统的关键词搜索模式。,
关键词之外的世界
传统的搜索方式主要依赖于关键词匹配，但这其实有很多局限性。首先，产品需要被准确分类，其次，客户得知道自己想要什么。虽然关键词搜索仍然是主流，但在电商领域，它的表现并不理想。据统计，首次搜索失败率高达 17%，超过三分之二的消费者看到了不相关的结果。
对于一些特定的电商领域，比如时尚或食品配送，关键词搜索可能还算够用，因为客户通常已经有了明确的需求。但品牌必须意识到，客户的需求是多样化的，关键词应该涵盖更广泛的类别和常见短语。
以 Atom.com 为例，他们的品牌域名通常具有独特的命名风格，这使得发现过程变得不那么线性。他们的域名卖点可能更多是情感或隐喻的激发，而不是简单的关键词匹配。在电商中，很多产品类别的关键词相关性并不明确，这就需要智能搜索算法去解读客户关键词背后的真正意图，推荐那些客户可能想要但还没意识到的产品。,
人工智能与搜索的未来
2024 年 9 月，经过几个月的测试，他们终于将人工智能完全集成到搜索功能中。这使得搜索系统能够不断自我优化和改进。通过训练人工智能模型像买家一样思考，他们能够识别并消除那些不符合买家期望的结果。自实施以来，他们已经看到了显著的改进：参与度提高了 17.4%，转化率增长了 14.6%。,
深度分类的力量
人工智能实现了比手动分类更深入和复杂的关键词分类。他们的买家通常从搜索广泛的产业主题开始，比如时尚或美容。在这些类别中，即使有大量的关键词，要可靠地推荐最相关的名称也是极其困难的。
通过人工智能，他们不仅构建了更深层次的相互关联的关键词网络，还生成了域名的准确用例。这意味着，如果买家搜索“可持续服装品牌”或“天然护肤品品牌”，他们的搜索系统现在能够优先发现那些与品牌意图高度相关但未直接基于关键词的名称，比如“PurityCompass”。
深度分类对于任何电商品牌来说都是必不可少的。即使你的很多产品可以通过关键词搜索找到，深度分类也能让你的搜索算法在买家关键词不够具体时，返回高度相关的结果。此外，通过为客户提供多样但相关的产品，你还能更好地了解他们的行为，从而实现个性化和准确的细分。,
与买家旅程的连接
深度分类只是更好发现的一个方面，另一个关键点是理解你的客户。你必须将深度分类与买家类型和行为的数据相结合，了解他们如何浏览你的市场。这将帮助你根据真实的最终用户搜索词创建有意义的关联。
在大多数行业中，买家可能会在购买前多次使用你的搜索功能，甚至在首次转化后也会继续使用。通过这些触点收集的数据，你可以构建详细的用户档案。例如，如果买家搜索某个关键词并短列表 5 个不同的名称，人工智能就会开始基于搜索意图和这些域属性构建动态关联。
深度分类是这一过程的关键，因为它允许搜索算法交叉参考引起买家兴趣的产品，并根据类似用户过去如何与这些名称互动，提供个性化的建议。
当然，每个客户都是不同的。先进的机器学习使动态用户档案能够实时调整，基于搜索行为。结果是不断改进的搜索结果，使买家在正确的时间找到正确的产品。,
搜索的核心：数据与人群
有效的搜索和发现需要双管齐下的方法。首先，更深入、更复杂的产品分类。其次，理解你的客户及其搜索意图。
一旦你完善了这两点，搜索就不再是客户的掷硬币游戏，而是一个准确有效的工具，将合适的产品带给合适的买家。搜索应能够处理买家旅程中的所有阶段，并为那些对你库存有不同程度知识和信息的客户提供相关且理想的结果。它可以是找到并购买产品的最后一步，或者是中游测试你提供的产品，因此它确实是作为电子商务提供商的核心部分！
