Vizuális keresés és hangalapú keresés Ezek nem az egyetlen keresőmarketing trendek, amelyek az e-kereskedelmi vállalkozások számára jelennek meg. Vannak mások is: prediktív elemzésen alapuló keresésekösszehasonlító oldalak, online márkaismertség, Google Shopping, intelligens belső keresőmotorok és fejlett megoldások, mint például a Google Retail Search vagy a keresőmotorok, amelyek MI és big data.
Mindannyian azok lesznek fontos és döntő hogy az emberek megtalálják Önt, csökkentsék az elhagyott kereséseket az üzletében, és hogy egyre versenyképesebb és igényesebb környezetben is értékesíthessen.
A kiadványban „Keresés: új forgatókönyvek, nagy lehetőségekA Kanlli teljesítménymarketing ügynökség által vezetett és a Felsőoktatási Internetfejlesztési Intézet Digitális Gyorsító Központjában megrendezett előadás ezt az új témát és azt vizsgálta, hogy a az e-kereskedelem keresésének jövője Ez magában foglalja a hang, a kép, a big data és az intelligens algoritmusok integrálását a teljes vásárlási élménybe.
Beszéljünk a képről és a hangról
Az olyan óriások, mint az eBay és a Google Egy ideje már fejlesztenek egy olyan technológiát, amely képkeresést végez. Egyértelmű, hogy ez vonzó lenne az e-kereskedelmi vállalkozások számára, sőt, még ennél is fontosabb lenne... Célszerű követni a trendet. és kezdj el készülni, mert ez a jövő, de nagyon közel van ahhoz, hogy szabvánnyá váljon.
Egy okostelefonnal hétköznapi tárgyakról készíthetsz képeket, és a keresőmotorok képesek lesznek rájuk. azonosítsd, miről van szóAz érdeklődő online is megvásárolhatja a terméket, ha az elérhető. Ez a viselkedés összhangban van a Z generációval, akik közvetlenül a közösségi médián keresztül vásárolnak, ahol a Felhasználó által generált tartalom Szinte kizárólag képeken alapul.
Még a kulcsszavak használata a kereséseknél is változni fog a vizuális opció képek használatávalA vizuális keresés lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy lefényképezzen egy cipőt, bútort vagy kiegészítőt, amelyet az Instagramon vagy az utcán lát, és azonnal megkapja az eredményeket. vizuálisan hasonló eredmények a katalógusodban, ami jelentősen növeli a konverzió esélyét.
A hangalapú keresés már közel 20% a mobiltelefonokon végzett keresések teljes számának a Google által közölt adatok szerint. Ez a tendencia továbbra is fejlődni fog: a kereséseket a következő helyekről fogják elvégezni: természetesebb és társalgási módokon Az eredményeket pedig másképp kínáljuk majd fel, mint ahogyan ma ismerjük, a szemantikus keresésre és a kontextus megértésére támaszkodva.
A keresések párbeszédesebb és részletesebb stílusban jelennek meg, a következő használatával: szemantika Testreszabottabb és pontosabb találatok létrehozása a kért információktól és a felhasználó által keresett információktól függően. Ez azt jelenti, hogy a keresőmotornak meg kell értenie az olyan árnyalatokat, mint az „olcsó”, „gyors szállítás” vagy „ajándékba”, és valós időben át kell szerveznie a katalógust, hogy a legrelevánsabb termékeket jelenítse meg először.
A forgatókönyv változik, és nagyobb erővel fog jönni biztonságAz e-kereskedelmi vállalkozások alkalmazkodóképessége kulcsfontosságú lesz a túlélésükhöz, mivel a felhasználók már nem elégszenek meg azzal, hogy egyszerűen megtalálják a termékeket; igénylik... zökkenőmentes keresési élmény, irreleváns találatok vagy „nem található termék” üzenetek nélkül.
Belső keresőmotor: az egyszerű widgettől a fő értékesítési csatornáig
A legtöbb online áruházban a kettő között a felhasználók 30% és 50%-a Használja a belső keresőmotort vásárlási döntés meghozatala előtt, és azok, akik keresnek, konvertálnak 2-szer és 4-szer több mint azok, akik csak kategóriák szerint böngésznek. Ezért egy belső keresőmotor nem csak egy egyszerű kiegészítő: ez egy kritikus értékesítési csatorna amelyet ugyanolyan komolysággal kell optimalizálni, mint a SEO-t vagy a hirdetéseket.
Egy alapvető, lassú és szó szerint natív keresőmotor okozza a rettegett hibát keresések elhagyásaAzok a felhasználók, akik irreleváns találatokat vagy „nincs találat” üzeneteket kapva elhagyják az oldalt. A legújabb tanulmányok szerint ez a probléma évente több százmilliárd dolláros veszteséget jelent világszerte, mivel minden sikertelen keresés egy elveszett potenciális eladást és egy kevésbé lojális ügyfelet jelent.
A mai legfejlettebb e-kereskedelmi belső keresőmotorok olyan funkciókat tartalmaznak, mint a szemantikai keresés (beleértve a szinonimákat és a természetes nyelvet), tipográfiai hibák javítása, gépi tanulás viselkedésből, intelligens automatikus kiegészítés, dinamikus szűrők, stratégiai termékek kiemelése, valamint részletes elemzések arról, hogy mit keresnek és mit nem találnak a felhasználók.
Az olyan specializált megoldások, mint az Aprosearch, a Doofinder, az EcommFinder, az Algolia, az Empathy.co, a Motive.co, a Kimera Technologies, az Apisearch és a Klevu, jól mutatják, hogy a piac a következőkre vonatkozik: webhelykeresés Sokkal kifinomultabbá vált. Vannak, akik a következőkre összpontosítanak: B2C vizuális katalógusokkal, mások a B2B ipari több ezer műszaki referenciával, mások pedig multimodális képességeket (szöveg, hang, kép) kombinálnak a teljesebb keresési élmény érdekében.
A megfelelő keresőmotor kiválasztása nem trend kérdése, hanem platform, katalógusméret, költségvetés és üzleti modell összehangolása. A technikai referenciákkal és szegmentált árazással rendelkező B2B projektekhez [specifikus funkciókkal/módszerekkel] rendelkező keresőmotorokra van szükség. natív B2B módMíg divat vagy dekoráció céljából egy megoldás számítógépes látás és fejlett vizuális keresés. Minden esetben ugyanaz a cél: átalakítani a keresési szándék a konverzióban minimális kattintásszámmal.
MI, big data és prediktív keresés alkalmazása az e-kereskedelemben
Az új technológiák megállíthatatlan üteme és az értékesítési folyamatok újraértelmezése exponenciális növekedéshez vezetett az e-kereskedelemben. Minden felhasználói interakció (keresések, kattintások, megtekintett termékek, vásárlások, elhagyott kosarak) hatalmas mennyiségű adatot generál. értékes adatokat amelyek megfelelő elemzés esetén lehetővé teszik a keresőmotor és a teljes vásárlási folyamat fejlesztését.
Az olyan megoldások, mint az EcommFinder vagy sok következő generációs keresőmotor, a következőkre támaszkodnak: MI és big data A természetes nyelv megértése, a szinonimák és helyesírási hibák kezelése, és mindenekelőtt a viselkedési mintákból való tanulás az eredmények finomítása érdekében. Minden keresés stratégiai adattá válik, amely segít felderíteni katalógusbeli hiányosságokOptimalizálja a leírásokat vagy módosítsa az árakat.
A fejlett keresési algoritmusok és a prediktív elemzés használata lehetővé teszi olyan funkciók létrehozását, mint például a intelligens automatikus kiegészítés, kiegészítő termékekre vonatkozó ajánlásokat vagy automatikus rendezést vásárlási valószínűség szerint. Így amikor egy vásárló a „15 hüvelykes laptop” kifejezésre keres, a rendszer nemcsak a releváns laptopokat adja vissza, hanem kompatibilis tokok, egerek vagy billentyűzetek a keresztértékesítés fellendítése érdekében.
Ezzel párhuzamosan a következő stratégiák Big adatok Az e-kereskedelemben elengedhetetlen a vállalat által generált információk világos megértése, és azok olyan területek köré szervezése, mint a termékek, az ügyfelek, a logisztika, a felhasználói élmény és az árképzési politikák. Az ezen adatokon alapuló lehetőségek azonosítása lehetővé teszi a gyors reagálást, javítja a belső keresési eredmények relevanciáját, és finomítja a digitális marketingkampányokat, amelyek minősített forgalmat irányítanak a webhelyre.
előrelép Mesterséges intelligencia Ezeket a technológiákat alkalmazzák a személyre szabott felhasználói élményben (először azt mutatják, hogy mit vásárol a legnagyobb valószínűséggel az egyes ügyfelek), a chatbotokon keresztüli ügyfélszolgálatban és a prediktív keresletelemzésnek köszönhetően a logisztikában is. Mindez közvetlenül befolyásolja a keresőmotorok teljesítményét, amely az automatizált döntéshozatali ökoszisztéma sarokkövévé válik, amelynek célja a konverziós arányok javítása.
A Google Retail Search és a külső csatornákon történő keresés fejlődése
A belső keresőmotoron túl az e-kereskedelmi oldalak új megoldásokkal is rendelkeznek, mint például a Google Kiskereskedelmi Keresésamelyek lehetővé teszik, hogy a Google összes technológiáját kihasználd a saját webhelyeden. Ez a Google Cloudba integrált eszköz egy keresősávot kínál, amely képes értelmezni a felhasználói szándékot, és nagyon releváns találatokat ad vissza, még akkor is, ha a Pontos szavak nem egyeznek meg azzal, ahogyan a kiskereskedő címkézte a termékeket.
Az évek során betanított algoritmusoknak köszönhetően a Google Retail Search olyan lekérdezéseket is megért, mint a „olajmentes olajsütőMég ha a terméket „légkeveréses fritőzként” vagy „ékszerek csillogását elősegítő termékként” is írják le, még ha a tétel megnevezése „ékszerpolírozó”, ez elkerüli a sikertelen kereséseket, és jelentősen csökkenti a vásárlási folyamat során az elállás kockázatát.
Továbbá, ez az eszköz úgy van kialakítva, hogy optimalizálja az értékesítéstNemcsak a kereséshez közvetlenül kapcsolódó tételeket jeleníti meg, hanem a kiegészítő termékeket is, amelyek érdekelhetik, ösztönözve a kereszt-értékesítést ugyanazon a munkameneten belül. Mindez jelentősen javítja a felhasználói élményt és elősegíti a lojalitást, mivel a vásárló úgy érzékeli, hogy az üzlet „megérti”, mit keres.
A Google Retail Search a Google Cloud „kiskereskedelmi felderítési megoldásainak” csomagjának része, és olyan vállalkozásoknak szól, amelyek szeretnék ötvözni a következőket: a Google keresőmotor ereje saját katalógussal. A Google Shoppinggal és más összehasonlító oldalakkal együtt egy olyan ökoszisztémát hoz létre, ahol a keresés már nem csak az organikus pozicionálásról szól, hanem egy keresztdarab amely összeköti a beszerzést, a belső navigációt és az ismétlődést.
Ez a trendek összessége – vizuális keresés, hangalapú keresés, mesterséges intelligencia, big data, intelligens belső keresőmotorok és olyan megoldások, mint a Google Retail Search – olyan képet fest, amelyben az e-kereskedelmi keresés jövője egyre inkább prediktív, párbeszédalapú és vizuális lesz. Az üzlet felkészítése erre a kontextusra a képek, az adatszerkezet, a belső keresőmotorok minőségének optimalizálásával és az analitika stratégiai használatával jelenti a különbséget egy olyan e-kereskedelmi webhely között, amely egyszerűen csak látogatásokat fogad, és egy olyané, amely következetesen konvertálja a kereséseket eladásokká.