亚马逊：生成式AI重塑搜索排名！转化率暴涨20%+，卖家怎么玩？

亚马逊（Amazon）正持续拓展其在人工智能领域的应用，当前公司正在深入探索新一代人工智能技术如何重塑其平台最核心的组成部分之一：搜索排名系统。新媒网跨境获悉，亚马逊近期宣布，其正致力于开发生成式人工智能模型，这些模型有潜力从根本上改变其网站内部搜索结果的排序方式。

生成式人工智能，顾名思义，是指能够生成全新内容的机器学习系统，而非仅仅停留在数据分析层面。亚马逊方面表示，这些模型能够以更为精妙的方式理解人类语言，从而更准确地解读与购物相关的搜索查询。

通过利用海量数据集识别模式与关联，生成式人工智能有望解锁更具相关性、更加个性化的搜索排名。例如，这项技术能够将顾客经常一起购买的相关产品进行关联，即便这些商品表面上看起来大相径庭。这使得亚马逊的搜索算法能够根据每位购物者的兴趣和行为，提供更智能、更精准的产品推荐。此外，生成式模型在预测未来趋势方面表现出色，有助于亚马逊突出新兴品牌或预计即将走俏的商品。

随着亚马逊探索采用生成式人工智能来革新搜索排名，多个关键机遇随之浮现，旨在深化对搜索查询的理解、提供更个性化的结果、提升产品与查询的匹配度，并有效利用预测能力。具体而言，先进的自然语言处理技术（NLP）使生成式模型能够基于语境和语义解析搜索词条。这有助于更准确地解读查询背后的意图，并通过词语关联和用户行为数据连接相关产品。最终，亚马逊能够为个体消费者提供更贴合其兴趣的相关商品。

此外，通过利用在购买模式和偏好方面积累的海量历史数据，生成式人工智能有望进一步为每位购物者量身定制搜索排名。算法将根据每位顾客独特的品味和需求，动态突出符合其偏好的商品列表。

生成式模型还可以利用亚马逊庞大的产品目录详情，实现商品列表与传入搜索关键词之间更精确的匹配。通过机器学习在商品属性和查询词条之间建立关联，有望带来更准确的搜索结果。

最后，生成式人工智能的预测优势可以预见流行商品和热门搜索，并相应地调整搜索排名。这使得亚马逊能够持续领先于不断变化的客户需求。

生成式人工智能具备先进的自然语言处理能力，能够基于语义和语境解读搜索查询。这使得亚马逊的搜索算法能更好地理解关键词背后的意图，并关联那些表面看似不同，但实际上与顾客行为档案和已表现兴趣相符的产品。

通过摄入海量的词语关联和语言关系训练数据，生成式模型能够判断搜索词条何时具有同义或关联意义。例如，“抱枕”和“靠垫”等查询将得到相同的搜索结果集，因为系统能够识别这些词语是可互换的。这些人工智能系统还能根据上下文信号（如顾客经常一起购买的相关产品）动态地对搜索关键词进行聚类。例如，生成式模型可能会根据季节性行为模式，将烧烤工具与户外家具相关联。当顾客搜索其中任一类别时，这种上下文关联性便会浮现。

根据外媒《自然》杂志发布的研究结果，在确定冗长、对话式搜索查询的潜在焦点或目的方面，生成式算法的表现优于传统模型。在评估中，解析多从句问题以提升结果相关性的准确率超过90%。

因此，通过实施这些先进的自然语言处理能力，亚马逊可以显著增强对顾客日常输入的各类搜索查询的理解。生成式人工智能帮助平台减少对单一关键词匹配的依赖，转而侧重通过语义解读整体购物者的意图。这一转变有望带来更令人满意和成功的搜索体验。

依托亚马逊电商平台积累的海量客户数据，生成式人工智能模型能够提供高度个性化的搜索结果，精准契合每个购物者的偏好和兴趣。通过分析历史购买模式和浏览习惯，算法能够生成与每位用户相符的产品推荐。

生成式系统可以将数亿客户数十年来累积的信号整合到机器学习模型中。这些数据训练算法识别产品在不同人群中的吸引力差异，并通过聚类分析发现小众品味。

有了足够的历史数据，生成式人工智能甚至能在顾客明确搜索前预测他们的需求或意愿。例如，系统可以主动提醒即将到来的送礼时刻（如生日），并根据接收者个人资料中最近添加的兴趣提出建议。

当用户与亚马逊新推出的Rufus助手等生成式工具互动时，上下文对话数据会确认明确的偏好。Rufus会提出澄清性问题，以深化对需求的理解，并相应地筛选建议。根据Baymard Institute的数据，超过70%的购物者更倾向于这种互动方式，而非静态的搜索结果。

因此，通过利用生成式人工智能，亚马逊能够大规模提供PINN算法所描述的“个性化无限目录”体验，量身定制搜索排名和推荐，使其与每位购物者的品味完美契合。这种一对一的个性化服务减少了购物摩擦，激发了顾客忠诚度。

为了实现搜索查询与亚马逊庞大产品目录之间更准确的匹配，生成式人工智能能够处理海量包含商品属性的数据集。随着算法解析数百万个产品特征，对库存的理解将更加精细，从而将相关商品列表与传入的搜索词条对齐。

自然语言处理能力允许生成式模型摄取并构建来自亚马逊详情页的大量非结构化产品信息。这包括材料、款式、尺寸、颜色等文本描述，以及通过计算机视觉揭示视觉细节的图片。

在对海量目录进行大规模映射后，生成式系统便能围绕语义关联对库存进行聚类。具有关联属性的商品通过机器学习相互链接，从而创建一个可搜索的分类体系，通过算法将查询与产品匹配。

例如，当搜索“50美元以下的红色连衣裙”时，模型会根据颜色、产品类型、价格范围进行筛选，并交叉引用文本信号以确认正式程度。具有这些选定属性的商品列表便会相应地浮现，提供精确的结果，而无需完美的关键词匹配。

根据外媒《麻省理工科技评论》与谷歌合作发表的一项研究，超过90%的购物者对无法理解自然语言问题或无法将其与适当库存匹配的零售商感到不耐烦。生成式人工智能对于解析语义至关重要，它能为亚马逊庞大规模的平台提供准确的搜索到产品映射。

生成式人工智能的一个关键优势在于其通过学习海量历史信号数据，预见未来模式的能力。当应用于亚马逊平台时，预测模型可以更好地调整搜索排名，以适应即将到来的客户需求。

具体而言，通过摄入亚马逊多年来的搜索查询和销售数据，记录随时间变化的趋势，生成式系统可以对周期进行基准测试，从而预测类似的波动。这意味着识别围绕节假日的季节性需求高峰模式，理解哪些品类会根据天气等外部因素而成为趋势，甚至预测哪些新兴品牌有望获得关注。

凭借对这些概率信号的洞察，亚马逊的搜索算法可以在历史数据确认兴趣激增的特定时间段内，强调某些产品细分市场，确保购物者能看到最相关的库存。这些预测能力也为商品策略提供信息，根据机器学习的预测突出值得增加库存的品类。

尽管我们对人工智能的指数级发展感到惊叹，但生成式系统将这种进步视为优化无限时间范围内概率的增量步骤。因此，虽然亚马逊正在重塑当前的搜索体验，但随着算法通过持续学习变得越来越具有预见性，未来仍有无限潜力。

更个性化的搜索结果

通过利用生成式人工智能解析数十年积累的客户数据，亚马逊搜索能够提供高度个性化的结果，精准契合用户的个人兴趣和偏好。具体而言，先进的自然语言处理能力使系统能够根据语义和上下文更准确地解读搜索查询。

算法摄入并分析亚马逊数亿购物者多年来的海量数据集。这揭示了产品在不同人群中吸引力变化的洞察，从而发现小众品味。机器学习模型随后通过这些信号对买家进行聚类，从而进行情境化的商品匹配。

在掌握了用户足够的购买历史和浏览行为背景后，生成式人工智能甚至能在搜索发生前预测其需求。主动突出即将到来的送礼时刻（如生日）或推荐相关产品，效仿了人类私人导购的行为。

通过亚马逊Rufus助手等工具进行的对话式互动，也有助于澄清偏好。直接提问使得算法能够深化对客户需求的理解，从而提供更量身定制的推荐。随着系统收集更多第一方数据，反馈循环会持续改进个性化输出。

对于亚马逊卖家而言，优化的商品可见性预示着销售额的增长。从本质上讲，大规模实现超高相关性的搜索，有助于建立信任和提升用户忠诚度。

通过处理海量产品目录数据，亚马逊搜索背后的生成式人工智能模型能够情境化地解读客户查询，从而提供更准确的商品匹配。

具体而言，自然语言处理能力允许算法摄入来自平台数百万商品列表的属性。通过解析文本描述、图片、定价信息等，这些系统识别语义连接以对库存进行聚类。具有相关材料、样式、颜色和属性的商品将通过算法进行匹配。这种动态分类法弥合了搜索关键词和产品之间的差距，从而提高了相关性。

例如，查询“价格实惠的红色连衣裙”能够准确地根据颜色、类别和预算筛选结果，而无需完美的关键词输入。生成式人工智能理解上下文意义，以返回精确的产品推荐。

外媒一项麻省理工学院（MIT）研究显示，这种解释层通过减少摩擦并提供相关发现，将搜索到购买的转化率提高了20%以上。对于卖家而言，优化内容以符合生成式人工智能识别出的模式，也能提高商品的可见性。从本质上讲，随着时间推移，生成式模型摄入的亚马逊数据越多，其能力就越强，能够为几乎任何客户查询预测相关商品，从而提供准确的产品推荐。

充分利用预测能力

得益于数十年积累的历史搜索和销售数据，生成式人工智能使亚马逊能够预测未来的需求模式，并相应地调整产品的可见性。具体而言，像神经网络这样的先进机器学习模型，能够发现围绕节假日、事件的季节性高峰，关联外部因素的品类趋势，并衡量新兴品牌的牵引力。

通过摄入数万亿的历史信号，算法通过持续递归和模式识别，随时间推移不断增强预测准确性。根据亚马逊公司数据，生成式模型已将其需求预测精度比之前的统计方法提高了20%以上。

凭借对预期兴趣增长的洞察，亚马逊可以在历史数据证实需求即将激增的特定时间段内，通过程序化方式强调某些产品，从而在影响力高峰期为商品带来最佳曝光量和转化率。

对于亚马逊卖家而言，利用这些预测性发布线索，可以战略性地优先安排库存、广告和促销活动，使其与消费者接收度提高的时刻保持一致。提前准备可以将兴趣转化为销售。

从本质上讲，亚马逊在解锁生成式人工智能预见消费者行为变化、甚至在其发生之前进行预测的能力方面，仍处于早期阶段。随着数据集广度的增加推动指数级学习，未来十年，预测能力只会变得更加精准。

结论：对卖家的潜在影响

随着亚马逊采纳生成式人工智能来革新搜索排名，对于旨在保持平台可见性和销售额的卖家而言，一些关键问题随之浮现。具体而言，增强的个性化相关性、改进的产品匹配以及预测建模，促使卖家需要重新审视其内容和库存策略。

随着搜索结果根据个人兴趣量身定制，卖家必须优化商品列表，以在不同人群中获得广泛吸引力。强大的品牌内容吸引多样化的客户群，有助于缓解个性化可能带来的曝光范围缩小。

此外，更紧密的产品查询匹配要求卖家分析当前库存属性在亚马逊人工智能中如何进行情境化聚类，以对齐内容信号。用新兴语义连接标记较难被发现的商品，可以提升其可见性。

再者，预测生成式模型所预示的需求波动，使得卖家能够在概率得分确认接收度提高的关键时间段内，优先安排广告和促销活动。新媒网跨境了解到，提前准备可以将兴趣转化为销售。

虽然亚马逊对生成式人工智能日益增长的依赖带来了一些不确定性，但愿意通过围绕库存、内容和预测线索进行数据驱动决策的卖家，将能维持其自然可见性。主动优化将确保他们的持续增长。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/amazon-gen-ai-search-ranking-20-boost.html