L’Intelligenza Artificiale nell’ecommerce: il potenziale dei motori di ricerca interni

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando diversi settori e l’ecommerce non fa eccezione. Uno degli aspetti in cui l’AI può fare la differenza è l’ottimizzazione dei motori di ricerca interni agli ecommerce. In questo articolo, esploreremo come l’AI può essere utilizzata per migliorare l’esperienza di ricerca degli utenti, aumentando le conversioni e ottimizzando i costi operativi. Francesco Chiappini e Daniele Pinazzi, rispettivamente CEO & Founder e CTO di Ecommerce School, hanno infatti inaugurato un format dedicato agli utilizzi pratici dell’AI nell’ecommerce, con un focus sul Search Engine.

L’Intelligenza Artificiale nell’ecommerce

L’AI è un campo in continua evoluzione e richiede un costante aggiornamento per rimanere al passo con le nuove applicazioni e le ultime novità.

L’AI nell’ecommerce può essere utilizzata per diversi scopi, come i motori di ricerca interni, i prodotti raccomandati, la ricerca vocale, la Marketing Automation, la chatbot e l’ottimizzazione delle operazioni.

L’integrazione dell’IA nei motori di ricerca interni consente di comprendere il linguaggio naturale degli utenti, personalizzare le ricerche in base ai loro interessi e migliorare l’esperienza di ricerca complessiva. 

I motori di ricerca interni basati sull’IA possono infatti interrogare il feed o il database in tempo reale per fornire informazioni aggiornate sui prodotti, i prezzi e la disponibilità. L’AI può analizzare i dati di navigazione e di acquisto degli utenti per comprendere i loro interessi e suggerire prodotti simili o che potrebbero interessarli.

L’implementazione di un algoritmo basato sull’IA nei motori di ricerca interni può aumentare le conversioni e migliorare l’efficacia della ricerca.

 L’importanza dei motori di ricerca interni

Le ricerche interne sono una parte fondamentale dell’esperienza di navigazione degli utenti su un sito di ecommerce.

Il valore dello scontrino medio di chi inizia a navigare il sito tramite ricerca è del 260%!

Studi di mercato hanno dimostrato che oltre il 48% degli utenti accede direttamente alla barra di ricerca per trovare i prodotti desiderati. E nei mercati di massa, come i grandi cataloghi, le ricerche interne sono ancora più importanti, con il 92% degli acquisti B2B che inizia da una ricerca.

I dati mostrano che il 10-20% delle ricerche corrisponde a parole chiave comuni (Fat Head), mentre il restante 50-70% è costituito da ricerche più specifiche (Long Tail).

Le ricerche Long Tail possono portare un elevato valore aggiunto se l’AI è in grado di comprendere il significato delle parole chiave e restituire risultati rilevanti.

Come funziona l’AI nei motori di ricerca interni

A differenza dei motori a parole chiave, la ricerca basata su AI comprende il significato delle query, gestendo automaticamente le ricerche Long Tail senza l’esigenza di creare sinonimi, regole o riempire le pagine di parole chiave. 

La ricerca tramite parole chiave è il metodo classico per cercare prodotti su un sito di ecommerce.  Gli utenti inseriscono termini che ritengono pertinenti al prodotto che stanno cercando, e il sito mostra un elenco di prodotti che corrispondono a quelle parole chiave.

Nella ricerca di prodotti, come ad esempio un abito su un sito di moda, le piattaforme ora integrano la comprensione del linguaggio naturale. Questo approccio va oltre la semplice ricerca tramite parole chiave, arricchendo significativamente l’esperienza di ricerca.

In una ricerca potenziata dall’AI, i termini vengono prima convertiti in vettori, poi vengono associati per vicinanza spaziale a vettori associati alle caratteristiche dei nostri prodotti.

Questi vettori vengono organizzati come scaffali di un grande magazzino, con prodotti simili messi vicino tra loro.

Il concetto di ricerca per intento

L’intento degli utenti è un elemento chiave nell’ecommerce.

La ricerca per intento da parte di un utente è un tipo di ricerca basata sul bisogno, non sulla soluzione. La differenza con la ricerca esplicita è la quasi totale mancanza di keywords che solitamente inseriamo nelle descrizioni o nei nomi prodotto.

Capire cosa stanno cercando gli utenti e proporre loro i prodotti giusti può fare la differenza nel processo di acquisto. Con l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, è possibile identificare l’intento degli utenti anche quando le parole chiave inserite non sono esplicite.

La ricerca per intento e l’intelligenza artificiale

Il contesto è un elemento fondamentale per comprendere le preferenze degli utenti. Con l’intelligenza artificiale, è possibile analizzare una vasta quantità di dati e di variabili per creare un contesto personalizzato. Ciò permette di offrire raccomandazioni più precise e adattate alle esigenze degli utenti.

Grazie all’utilizzo di algoritmi predittivi, è possibile prevedere i prodotti che gli utenti desiderano acquistare anche prima che effettuino l’ordine. Questo consente di ridurre i tempi di consegna e di offrire un servizio ancora più personalizzato.

Prodotti raccomandati e personalizzazione dell’esperienza d’acquisto

Normalmente i prodotti raccomandati si basano su regole fisse e analisi semplici:

– “Gli utenti che hanno acquistato questo hanno anche comprato”
– “I più venduti”
– Altri prodotti della stessa categoria
– Altri prodotti con gli stessi TAG

Grazie all’AI, queste regole si evolvono per includere un set più ampio di dati e variabili e creare raccomandazioni altamente rilevanti e personalizzate.

Si tratta di raccomandazioni predittive basate su sistemi di autoapprendimento e filtraggio collaborativo.

L’AI utilizza algoritmi utili per analizzare grandi quantità di dati, comprendendo i modelli di acquisto, le preferenze e il comportamento degli utenti. Si adatta in tempo reale alle azioni dell’utente, offrendo raccomandazioni altamente personalizzate. 

Questo approccio non solo migliora l’esperienza di acquisto, ma aumenta anche le possibilità di conversione e la fedeltà del cliente.