Hakualgoritmit ovat keskeisessä asemassa sähköisen kaupankäynnin suositusmoottoreissa parantamalla tuoteehdotusten merkityksellisyyttä ja tarkkuutta. Näiden algoritmien optimointi voi parantaa käyttäjäkokemusta ja lisätä myyntiä. Tässä tapaustutkimuksessa tutkitaan toimenpiteitä, joita on toteutettu hakutoiminnan parantamiseksi verkkokaupassa.

Ensimmäiset haasteet

Alustalla oli ongelmia epäolennaisten hakutulosten, hitaan vastausajan ja huonon käyttäjäsitoumuksen kanssa. Nämä ongelmat johtivat asiakastyytyväisyyden vähenemiseen ja alhaisempien muuntohintojen vähenemiseen. Olemassa oleva hakualgoritmi perustui vahvasti avainsanojen yhteensovittamiseen, joka ei useinkaan vastannut synonyymeihin, virhepelleihin eikä käyttäjien aikomukseen.

Optimointistrategiat

Tiimi toteutti useita strategioita parantaa hakualgoritmi:

  • Koneoppimismallien yhdistäminen [ käyttäjien tarkoituksen ja kontekstin ymmärtämiseksi.
  • Laajennetaan synonyymitietokantoja hakukyselyjen vaihtelujen tallentamiseksi.
  • Täydennetään sumea yhteenlasku[ käsittelemään mispellings ja kirjoitusvirheet.
  • Valitaan indeksointitekniikat[ nopeampiin vasteaikoihin.

Tulokset

Näiden parannusten jälkeen alusta havaitsi, että hakujen merkitys ja käyttäjien sitoutuminen lisääntyivät merkittävästi. Keskimääräinen vasteaika lyheni 30% ja muuntoasteet hakutuloksista paranivat 20%. Nämä parannukset paransivat ostoskokemusta ja lisäsivät tuloja.