意圖導向:搜尋系統的未來趨勢

搜尋引擎是拿來找資料,而不是拿來找商品的。

朱克強 KC

朱克強 KC

2024年3月16日 上午 7:47

Tail Tale Retail

還在搜尋好的搜尋系統嗎?

搜尋引擎是拿來找資料,而不是拿來找商品的。在美國,找要購買的商品,Amazon 的站內搜尋量早就超過 Google 的搜尋量,在中國,淘寶跟天貓的搜尋量也遠大於百度,在台灣,如果你要買東西,你會上蝦皮,MOMO 等網站找,還是上 Google 找呢?

商品企劃就是消費者代表?

電商網站最早被定義成電子型錄的一種,也就是說電商網站只是把商品放到網路上展售,讓消費者自己挑選放到購物車,然後結帳的網站而已。隨著商品越來越多,分類越來越細,消費者反而會迷失在分類樹裡面找不到自己想要的商品,例如早期的博客來,把書籍的分類完全比照國家圖書館的分類方式,弄了個十幾層的分類樹出來。

這時候,網站就出現了熱銷排行,館長推薦,網路熱議,特別優惠,買了也買等各種推薦版位,商品也會由商品企劃把所想到的相關商品綁在一起成為一組 SET 商品來銷售。例如在大賣場常會看到的零食派對包,中元節的拜拜用品組合包等等。其實這也不是什麼新鮮事,整個旅行業就在做這件事情,把一次旅行裡面所會遇到的交通,住宿,餐飲,景點拜訪等打包起來變成一個叫做旅行團的 SET 商品。

但 Amazon 之前的研究就發現,很多這些從商品角度所做的解決方案,都只是減少消費者搜尋的時間,就算不做,消費者到最後也還是會買那些商品,就像是買電腦的人推薦他買滑鼠,就算不推薦,他還是會買滑鼠,那個推薦版位的實際成效,被嚴重高估了。而組合包的概念除了節省消費者時間外,很大一部份成效來自於折扣,而非那個組合所產生的吸引力(可能甚至組合並沒有提高個別商品的吸引力呢)。

消費者意圖到底是什麼?

消費者就是要找某個商品啊?!那就從商品的品名,敘述文字中找找看有沒有跟消費者所輸入的字詞有沒有吻合的吧!這就是一開始搜尋引擎的邏輯,但導入的時候發現的第一個問題,就是中文有字跟詞的區別,不像英文字等於詞,所以不論是從歐美導入的系統,或自己用 SQL 語法寫出來的架構,都會遇到消費者因為要找 IP 授權商品而輸入"白爛貓" 後,出現了萬巒豬腳禮盒的結果,只因為豬腳的商品說明裡面有介紹豬腳燉得很爛這句話。

哎呀,那怎麼辦呢?在系統裡面加個中文辭典(俗稱字典檔)的玩意把字轉換成詞,多一層應該就搞定了吧,然後再在商品基本資料表裡面加個關鍵字詞的欄位,讓商品企劃能夠輸入例如品牌名,商品小名,花名,別名等任何跟這個商品有關的字詞,差不多就可以一勞永逸解決問題了。但隨之而來又有新的問題,商品企劃要怎麼事先知道陳桂林是誰?然後把這個字詞設在排骨便當這個商品上呢?或者,文字難以形容,必須要用圖片來做搜尋要怎麼辦?例如消費者要找火辣熱情的紅色唇膏,到底是多火辣?多熱情?不如來張照片比較快,對吧?

另外一個做法,就是製作主題頁面,然後把相關商品放到這個主題頁面裡面,有點類似把商品放到另一個分類樹的概念,這樣就可以讓消費者依據主題找到所有相關的商品了。例如家樂福的家樂福廚房,就是將各種菜的食譜放到網站上,然後每道菜所需要用的食材都可以點選,讓消費者在搜尋辣子雞丁時,除了冷凍食品外,還可以參考辣子雞丁的食譜購買食材,在家弄自己的暗黑料理。

哎呀,感覺不太對

好不容易搞定了以圖搜圖的功能,可以拿商品圖來比對消費者上傳的圖片,而且透過 AI 技術,還可以判斷大概是那個品類的商品,讓比對結果更精準,但消費者有時候上傳的圖片,或輸入的文字,裡面可擷取的資訊,並不是表面上讀取的到的那麼簡單,例如要找讓下午茶喝起來很有貴婦的感覺,搭配 Wedgewood 餐具的桌椅。這也是消費者很難具體形容的問題,只能很籠統地形容,感覺不太對,感覺不是我要的。

這時候,已經不是商品企劃能夠手工輸入關鍵字,必須要完全依賴 AI 來處理感覺對不對了,例如愛搭這套系統,就是針對商品給消費者的感覺來尋找適合的或搭配的商品(www.aida.cool),畢竟商品給人的感受是很重要的,誰不想穿起來年輕 10 歲的衣服,或者是看起來專業且有自信的髮型呢?

JTBD(Jobs To Be Done)

說到了感覺,的確,消費者要的是需求被解決,而不一定是某個商品,尋找好喝的啤酒,有可能是為了明天來家裡吃飯的一群朋友,也可能是昨天就沒回來的男女朋友,今天一早傳了個我們分手吧的訊息,所以決定今晚要喝個大醉。那這時候,消費者搜尋的是個 Total solution,那搜尋引擎就該試著找到消費者的搜尋意圖,而不是糾結在輸入的訊息跟商品之間的關聯。

Walmart 就打算使用 Instacart 的系統,打造類似家樂福廚房但 realtime 的活動頁,讓消費者在跟 AI 互動時,由 AI 猜測消費者意圖,並依此意圖將所有相關商品放到搜尋結果頁上。這個在旅遊業也有,就是依據旅遊目的即時組成專屬旅行團( 2 人即可成行那種),長川資訊(www.riversoft.com.tw)就是採用這個 Dynamic packaging 概念來打造的旅行社前台系統。

搜尋,是時候又要更上層樓了

我該用什麼樣的配菜搭配羊排?我後天去巴厘島旅遊該帶什麼隨身行李?情人節我該怎麼跟我心儀對象表白?利用 AI 的對話與分析功能,消費者能更有機會直接說明要解決的問題是什麼,而不是單單只是想找什麼商品而已。商品推薦這件事,也終於可以從供應面的商品企劃手工輸入資訊,轉型到需求面的人工智慧判斷的動態商品組合了。而晚餐想吃什麼這個問題,只聽到隨便這個回答,也可以有人工智慧幫忙解決了。

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# 消費者意圖# 人工智慧# 搜尋