8、AI与机器学习助力电商搜索与推荐系统

AI与机器学习助力电商搜索与推荐系统

在当今的电商世界里，搜索和推荐系统是吸引买家、提高转化率的关键因素。人工智能（AI）和机器学习（ML）算法的应用，正深刻地改变着电商搜索和推荐的方式，为买家带来更加个性化和高效的购物体验。

1. AI与ML算法革新电商搜索

在电商平台上，搜索是买家参与购物的重要入口。为了打造真正引人入胜的买家购物之旅，利用AI和ML算法至关重要。从处理搜索查询，到将搜索词与产品关联并呈现相关结果，每一个步骤都借助AI和ML模型得到了优化，从而提升了搜索效果。

实体识别能够识别搜索词中的重要实体，并用于应用过滤条件。例如，对于搜索查询“价格低于2000卢比的女士跑鞋”，算法可能会将“女士”识别为目标受众，“跑鞋”识别为产品类别，“2000卢比”识别为价格过滤条件。

基于ML算法的搜索词查询分类可以将搜索词分类到相关的产品类别中，有助于实现更高效的匹配和更准确的搜索结果。

深度学习驱动的神经搜索等先进技术，使系统能够超越精确的关键词匹配。它可以理解搜索查询背后的语义含义，即使产品不包含用户使用的精确关键词，也能检索出概念上相关的产品。

总之，AI和ML算法正使电商搜索变得更加智能、高效和用户友好，为在线购物者带来更具吸引力的购物体验。

2. 推荐引擎：打造个性化购物选择

当买家看到最相关和/或个性化的搜索结果后，他们会在将产品加入购物车并进行购买之前，详细了解产品。在这个过程中，平台会展示互补产品、相似产品和其他产品，以提高买家的参与度和购物车的商品数量。这些精心策划的选择由一系列被称为推荐算法的技术提供支持。

2.1 推荐引擎在电商中的