С развитием технологий генеративных нейросетей поиск информации становится
все умнее: перестает вести себя как машина и приобретает черты живого человека.
Это больше не игровые эксперименты — сегодня они перерастают в экономически
целесообразный инструмент поиска сначала информации, а потом и товаров и
услуг.
Amazon и Alibaba вкладывают сотни миллионов долларов в развитие собственных
языковых моделей, рассчитывая кардинально изменить с их помощью свои поисковые
системы. «Сбер» и «Яндекс» тоже продемонстрировали впечатляющие успехи в GPT, и
скоро эти разработки могут появиться не только в IT-продуктах этих гигантов, но
и в российских маркетплейсах.
Это подводит и остальных игроков e-commerce-рынка к необходимости
переосмыслить механизм работы своих поисковых движков.
От поисковых запросов к естественному языку
Несмотря на то, что ML-составляющая современных поисковых систем уже
позволяет выдавать достаточно точные результаты, сами системы все еще
ограничены семантическим ядром и не учитывают контекст. Например, если вы
попробуете найти в интернет-магазине «просторный встраиваемый холодильник под
стандартные размеры шкафа», поисковик вряд ли покажет вам то, что вы имеете в
виду, — максимум встраиваемый холодильник.
Сейчас же генеративные нейросети учатся обрабатывать естественный,
неструктурированный язык человека: длинные предложения и вопросы, с ошибками
и без ключевых слов. Такой поиск сумеет считать весь запрос, сравнить его с
имеющимися товарами и выдать максимально релевантный результат.
Так, российская нейросеть YandexGPT уже научилась агрегировать информацию из
разных источников в поиске «Яндекса». В ретейле тоже появляются
специализированные продукты — например, Shop AI, который подбирает товары на
основе естественных запросов вроде «бюджетные 4k мониторы» или «компактные
камеры для путешествий».
Ограничения у генеративных нейросетей тоже есть — они все равно
работают на основе наборов данных и, конечно, по большей части англоязычных
источников или ограниченных БД сервисов, где они работают. По сути,
взаимодействие с ними напоминает общение с синтетической личностью, которая
прочла строго определенные книги и только в рамках них и живет. Однако в любом
случае этот сервис гораздо лучше понимает запросы потребителя, нежели
классическая поисковая машина.
Поиск товаров голосом или по фото
Сегодня визуальный поиск по картинкам — удел традиционных
поисковиков. Однако в будущем этот инструмент будет активнее встраиваться в
e-commerce.
На основе загруженного фото поисковая система магазина сможет распознавать
конкретные товары — по серийному номеру или просто визуальному образу. А
если найти объект не удастся — предлагать похожие. Американский ретейлер Neiman
Marcus уже дал своим клиентам возможность находить по фотографии аксессуары,
которые им где-то понравились.
Голосовой же поиск развивается за счет более точного распознавания
речи, в том числе неструктурированной — когда человек может перебить
виртуального помощника или перескочить с мысли на мысль. Система дослушает,
преобразует все в понятный запрос и даст ответ. Потребители, которые активно
пользуются «войсами» и умными колонками, точно будут рады такому поиску.
Полагаю, уже в ближайшее время привычные интерфейсы магазинов и
маркетплейсов превратятся в гибридные — заточенные на взаимодействие
человека с ИИ в разных форматах: текстовом, голосовом и визуальном, и привычная
нам модель поиска изменится.
Развитие виртуальных помощников
Текущие виртуальные ассистенты, хоть и представляют собой сложные системы,
обогащенные машинным обучением, пока что работают в жестко ограниченном формате
«вопрос — ответ» на основе скриптов и преднастроек. Однако по мере обучения на
бОльших объемах данных они смогут лучше понимать естественный язык и общаться
почти как живой человек.
Это приведет к слиянию поиска с поддержкой — пользователи все чаще
станут использовать не классическую поисковую строку, а окно общения с
виртуальным помощником, где можно будет найти и заказать нужный товар, узнать
про наличие или доставку, повторить или отменить заказ, обратиться с вопросом
или предложением.
Уже сейчас в e-commerce появляются специализированные ИИ-ассистенты для
поиска товаров — например, Sidekick от Shopify, Inbenta и ShopMate AI.
Через год-два рынок может кардинально измениться
Как только искусственный интеллект войдет в привычку для поиска информации у
широких слоев населения, люди быстро захотят увидеть его и во всех остальных
сферах: в ретейле, при заказе еды и так далее. Во-первых, для них это
возможность получить максимум пользы и удовольствия за минимальное количество
шагов (а это священная корова любого продуктолога). Во-вторых, чем сложнее
технология и проще интерфейс, тем меньше потребитель понимает, как она
работает, и тем быстрее отвыкает от старых интерфейсов.
Поскольку у пользователя потенциально станет меньше проблем на каждом шаге,
можно ожидать, что конверсия в покупку вырастет. Поэтому крупнейшие
компании уже сейчас нащупывают, как интегрировать нейросети в свой продукт. Это
возможно за счет обогащения собственных систем GPT-технологиями либо с помощью
внедрения готовых open-source-решений.
Как именно интерфейсы привычных продуктов приспособятся к новой реальности,
вопрос пока открытый. Однако с учетом активного развития нейросетей
отечественными технологическими гигантами есть все основания полагать, что уже
через год-два мы увидим первые массовые продукты в онлайн-торговле: в «Яндекс
Маркете», «Мегамаркете» и других маркетплейсах.
Свежие комментарии