No, la potenzia. Riteniamo che la ricerca basata sull’IA debba essere una ricerca potenziata dall’IA. Per ogni query, Algolia AI Ranking utilizzerà le azioni dei tuoi utenti per riorganizzare l’elenco dei risultati che è stato restituito e classificato una prima volta in base alla tuaconfigurazione di rilevanza.

Sì, utilizzando il nostroVisual Editoro la nostra APIdelle regole, è possibile personalizzare l'esperienza di ricerca o attuare strategie editoriali sulla base dei risultati di ricerca generati dall'intelligenza artificiale.

Il risultato può sembrare simile — entrambi gli approcci comportano cambiamenti nel posizionamento dei prodotti — ma esistono differenze fondamentali. Le regole di “boost” e “bury” richiedono una configurazione manuale da parte dei team di merchandising. Queste regole non hanno lo scopo di migliorare le prestazioni del motore di ricerca, bensì sono progettate per sovrascrivere i risultati di ricerca esistenti. Ad esempio, per promuovere le scorte che si vendono a rilento, si potrebbero implementare regole di “boost” per elevare artificialmente determinati prodotti nelle classifiche di ricerca.

Le regole di "boost" e "bury" sono efficaci quando si hanno obiettivi specifici che richiedono aggiustamenti manuali del posizionamento. Tuttavia, se il tuo obiettivo è massimizzare un risultato specifico, l'integrazione di questi segnali consente al nostro algoritmo di ottimizzare automaticamente il posizionamento dei tuoi prodotti e aumentare la probabilità di generare conversioni.

AI Ranking combina una serie di fattori di ranking per ottimizzare la conversione e il raggiungimento di altri obiettivi aziendali:

• Eventi (ad es. clic, conversioni)
• Metriche aziendali e dati memorizzati nei singoli record di Algolia (ad esempio: margine, ricavi offline, disponibilità, spedizioni, marchi sponsorizzati, promozioni)
• Punteggi di pertinenza (ad esempio, pertinenza testuale tramite l’algoritmo di spareggio di Algola)
• Segnali testuali (ad esempio, numero di errori di battitura, distanza tra le parole)

Con AI Ranking, forniamo al modello di machine learning una serie di segnali, consentendogli di ottimizzarsi in funzione di un obiettivo. Ad esempio, il modello può apprendere che, quanto più le parole sono distanti tra loro in una query, tanto meno rilevanti diventano i risultati di ricerca. Sebbene possa non essere immediatamente evidente il motivo per cui i segnali testuali siano importanti quanto le interazioni degli utenti o le metriche aziendali, la loro inclusione garantisce un modello di ranking più equilibrato ed efficace.