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特定の視聴者が 3,000 億ドルの e コマース検索問題を解決する革新的な「アダプティブ トランス検索」を発表
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シドニー--(BUSINESS WIRE)--2023 年 5 月 31 日--
e コマース向けの高度な人工知能テクノロジーのパイオニアである Particular Audience は本日、革新的な Adaptive Transformer Search (ATS) の開始を発表しました。 この AI を活用した検索テクノロジーは、消費者の 94% が報告している e コマース検索を悩ませている根本的な問題を解決することを約束しており、検索効率と顧客エクスペリエンスが大きく前進します。
インターネット上の発見は、高速かつ直観的な情報検索のために検索および推奨テクノロジーに依存するようになりました。 従来のキーワード検索は十分に機能していますが、単語の完全一致や継続的な管理が必要な複雑なルールに関連する固有の欠陥がまだあります。 これらの問題は、小売 Web サイトの商品フィード内の乱雑なメタデータや不正確なメタデータによって悪化します。 この問題によるコストは、米国だけで年間 3,000 億ドルに相当すると Google は推定しています。
顧客の 76% が、探しているものが見つからず小売店をやめたと報告しており、48% はその後別の場所で商品を購入しています。 半数以上が、ウェブサイトで商品を 1 つも見つけられなかった場合、ショッピング カート全体を放棄することが多いと報告しています。 消費者の 85% は、検索に困難を経験した後、ブランドに対する見方が変わると回答し、77% は、検索に問題があった Web サイトを避けています。 不適切なサイト検索という広範な問題を認識しているのは顧客だけではありません。 小売業者も同意します。調査対象となった米国に拠点を置く Web サイト管理者の 90% は、検索放棄がビジネスに与えるコストを懸念していますが、半数以上は明確な改善計画を持っていません。
キーワードの正確な一致と継続的な手動更新に依存する従来の e コマース検索エンジンとは異なり、ATS はクエリ内の単語の意味とコンテキストを理解するように設計されています。 この革新的なアプローチにより、広範な手動構成の必要性がなくなり、Web サイト所有者のオーバーヘッドが削減され、顧客の直感的な検索エクスペリエンスが促進されます。 ロングテール検索クエリはサイト検索の最大 80% を占める可能性があり、これは ATS が解決するのに最適な重要な機会の 1 つです。
「Particular Audience では、応用人工知能を使って発見放棄の根本原因に対処することに常に注力してきました」と CEO の James Taylor 氏は述べています。 「ATS では、大規模言語モデルの力を活用し、独自の垂直調整と組み合わせて、すぐに最も関連性の高い検索結果を生成します。検索がどれほどニッチで会話的なものであっても。」
Adaptive Transformer Search は、トランスフォーマー モデルを使用して構築され、連続する長い形式のテキスト (小売業者のカタログや Web サイトのデータ) を高次元空間のベクトルに変換します。 一連の単語をベクトルに変換することは文埋め込みとして知られており、Google の BERT や OpenAI の GPT などの大規模な言語モデルによって普及した概念です。 これは、ATS が文の意味を理解でき、たとえば「クレジット カードを使用してラップトップをオンラインで入手する」と「ラップトップを使用してオンラインでクレジット カードを入手する」の違いを理解できることを意味します。
Adaptive Transformer Search は、PA 独自の垂直調整モデル (VTM) を活用し、局所的な強化学習から適応する文埋め込みを作成します。 この継続的な学習プロセスにより、ATS は個々の小売業者の Web サイトに固有の精度と精度を向上させることができます。
「『クエリ-クリック-ペア』強化学習による検索結果のチューニングの自動化は、当社の ATS 製品にとって大きな変革をもたらしました。これは簡単に言うと、当社のモデルがユーザーの検索クエリから継続的に学習し、コンテキストを理解して結果を最適化するということです。」進化する消費者コンテキストに検索の関連性をリアルタイムで適応させることは、小売業者の Web サイトではこれまで不可能でした」と Particular Audience の製品責任者、パトリック ディロレート氏は述べています。
ATS が e コマース Web サイトに与えるプラスの影響は計り知れません。 従来のキーワード検索テクノロジーと比較して、検索収益が 20% 以上増加し、検索結果がゼロになるケースが 70% も減少し、結果のランク付けが向上することで顧客エンゲージメントが強化されます。 この画期的なテクノロジーは、すべての顧客にとって直観的かつ効率的な検索エクスペリエンスを促進する目的で構築されており、買い物をするたびに探しているものを確実に見つけることができます。
「大規模言語モデルは多くの話題を呼んでおり、Adaptive Transformer Search の導入により、当社は e コマースにおける AI の最前線にいることを誇りに思います」と CEO の James Taylor 氏は付け加えました。 「私たちは、この革新的なテクノロジーが消費者のオンライン ショッピングの方法を変革するだけでなく、e コマース業界における検索効率と顧客エクスペリエンスの新たな標準を確立すると信じています。」
Adaptive Transformer Search の詳細と、それが e コマースの様相をどのように変えるかについては、Particular Audience の Web サイト (https://particularaudience.com/search/) をご覧ください。 https://whitepaper.particularaudience.com/Adaptive%20Transformer%20Search.pdf で ATS ホワイトペーパーを読むこともできます。
特定の視聴者について
Particular Audience は、e コマース ソリューションを専門とする AI-as-a-Service テクノロジーの大手企業です。 PA は高度な人工知能の力を活用して、オンライン ショッピング エクスペリエンスを再発明し、消費者の検索と発見を妨げる根本的な問題に対処することに取り組んでいます。
Particular Audience は、小売 Web サイトと消費者向けアプリケーション https://similarinc.com/ の両方で、より直感的で効率的なオンライン ショッピング エクスペリエンスへの道を切り開いています。
詳細については、https://particularaudience.com をご覧ください。
businesswire.com でソース バージョンを表示:https://www.businesswire.com/news/home/20230530005708/en/
連絡先: ジェームス・テイラー
創設者兼CEO
+61 (0) 451 006 413
キーワード: オーストラリア/オセアニア オーストラリア 米国 北アメリカ
業界キーワード: データ管理 電子商取引テクノロジー その他の小売デジタル マーケティング アプリ/アプリケーション コンテンツ マーケティング 小売マーケティング ベンチャー キャピタル 広告 コミュニケーション プロフェッショナル サービス 人工知能 ソーシャル メディア 検索エンジン最適化ソフトウェア検索エンジン マーケティング インターネット オンライン小売
出典: 特定の視聴者
著作権はビジネスワイヤ 2023 です。
パブ: 05/31/2023 12:27 AM/ディスク: 05/31/2023 12:27 AM
http://www.businesswire.com/news/home/20230530005708/ja
著作権はビジネスワイヤ 2023 です。