Un magazin cu multe produse e un avantaj, dar poate deveni și un obstacol dacă vizitatorii nu găsesc repede ce caută. Aici intervine căutarea semantică cu AI: nu se mai limitează la cuvinte exacte, ci înțelege intenția din spatele căutării și afișează produse relevante chiar dacă clientul nu scrie denumirea corectă.
Imaginează-ți un magazin online de mâncare. Dacă un client caută ‘Ziua Recunoștinței’, o căutare clasică nu ar găsi nimic, pentru că nu există produs cu acest nume. Dar o căutare semantică bazată pe AI înțelege contextul și afișează instant carne de curcan, garnituri sau sosuri.
Clientul ajunge la ce are nevoie, chiar dacă nu știe exact cum să scrie titlul produsului, sau il scrie greșit. Exact asta poate face diferența dintre un vizitator care pleacă frustrat și unul care finalizează comanda.
Pare a fi magie, dar nu este. În spatele acestei funcționalități stă AI-ul, care transformă atât produsele, cât și căutările clienților în ‘vectori’, adică reprezentări numerice ce captează sensul cuvintelor. Sistemul compară acești vectori și afișează produsele cele mai apropiate de intenția clientului.
În eCommerce, asta nu se oprește doar la căutare. Aceeași tehnologie poate fi folosită și pentru recomandări personalizate, în contexte precum:
Recomandări pe pagina de produs
Upsell și cross-sell în coș
Articole de blog și conținut
Toate acestea se întâmplă automat, dar cum?
La bază, totul pornește de la cuvinte transformate în numere. Detaliile produselor din magazin (titluri, taguri, descrieri) și ceea ce caută clientul trec printr-un proces numit embedding: fiecare descriere devine o reprezentare numerică.
Apoi, sistemul compară acești vectori și le dă un scor de relevanță, pentru a afla ce se potrivește cel mai bine. Dacă cineva scrie ‘cină romantică’, algoritmul înțelege ideea și poate afișa vinuri, lumânări sau cutii de praline, chiar dacă acele cuvinte nu apar exact în descrierea produselor.
La fel se întâmplă și în cazul recomandărilor de pe pagina de produs: în loc de cuvinte-cheie introduse de utilizator, sunt preluate automat datele produsului vizualizat, transformate în vectori și comparate cu restul catalogului. În funcție de aceste comparații, sunt afișate cele mai relevante recomandări.
Concluzie
Fie că vorbim despre motoarele mari de căutare (Google), despre modelele de inteligență artificială (ChatGPT) sau despre platformele de social media (Facebook), peste tot întâlnim căutarea semantică într-o formă sau alta. Iar eCommerce-ul nu face excepție: de la căutarea internă pe site, la recomandări de produse și până la campanii de marketing personalizat, relevanța informațiilor a devenit cheia succesului.
Vrei ajutor personalizat?
Eu și echipa mea construim și optimizăm magazine Shopify. Te putem ajuta cu:
Lansarea sau migrarea magazinului tău Shopify
Creșterea conversiilor și optimizarea checkout-ului
Integrarea aplicațiilor potrivite pentru mai multe vânzări
Crearea de materiale vizuale și texte pentru reclame online
Administrarea și optimizarea campaniilor plătite (Facebook Ads, Google Ads)