尽管电子商务网站上的搜索栏纯粹是为了帮助购物者找到他们想要的东西，但它并不以提供良好的搜索结果而闻名。
最近在一家知名零售商搜索“黑色直筒牛仔裤”时，返回的结果中前三个产品有一条蓝色牛仔裤。在另一个以奢侈品为主的网站上，前三个结果中出现了一条宽松的阔腿牛仔裤。
“搜索世界真的为超大规模的信息库进行了优化，”曾在谷歌负责桌面搜索的马尔特·乌布勒说，他现在是为企业电商前端提供动力的Vercel公司的首席技术官。“那些算法就是为此设计的。”
在零售商的库存中找到合适的商品可能需要不同的解决方案。为了应对这一挑战，公司正在通过从计算机视觉到大型语言模型的各种人工智能技术来升级网站搜索功能。
像Revolve和Vestiaire Collective这样的零售商已经开始自主行动，通过引入新的AI功能来内部增强其搜索功能。但也涌现出诸如Constructor、Lily AI、Vantage Discovery和Nosto等技术提供商，它们承诺使用AI改进网站搜索，并吸引了如Tapestry和Sephora之类的客户。
PitchBook电子商务分析师Eric Bellomo表示，这些搜索即服务的初创公司正在获得关注，部分原因是零售商未能满足消费者的期望。当德勤数字部门调查了消费者和公司去年，79%的品牌认为他们在网站上的搜索和发现功能非常好或优秀。只有63%的消费者表达了相同的看法。
贝尔莫表示：“消费者和品牌对体验的认知之间存在差距，这意味着需要一定程度的投资来弥合这一差距。”
机会足够大，据PitchBook数据，自2019年以来，搜索即服务的初创公司已吸引了17亿美元的风险投资资金，在去年的交易数量上，搜索技术已经超过了其他“购前”技术，如个性化和价格优化。
虽然每家公司可能都有自己的方法，但目标是相同的：让搜索栏成为购物者查找并购买他们想要的商品的地方。
虽然对于一家时尚零售商而言，搜索功能的重要性可能有所不同。当专注于在线用户体验研究的Baymard研究所最近测试了购物者在不同服装网站上如何查找产品只有10%的用户使用了搜索功能，而且他们只是在通过网站导航无法找到想要的东西之后才使用了它。Baymard推测，较小的产品目录和相对易于导航的类别分类使得搜索变得不必要。
另一方面，Vestiaire 表示其订单中有 40% 来自文本搜索，而 J.Crew 的首席信息官 Danielle Schmelkin 最近表示时尚生意用于一个创建完美电子商务网站的案例研究该公司相当多的购物者依赖搜索功能，特别是那些有意进行购买的购物者。
网站搜索功能正在升级
为了改善购物者的体验，J.Crew 合作了 Lily AI，正如联合创始人兼首席执行官普尔瓦·古普塔所说，这能让零售商“使用客户的语言”。她的意思是说，零售商会用“牛血色”来描述一种颜色，但顾客会简单地称之为“红色”。搜索功能依赖于附加在商品上的信息，包括任何标签和标识符，以找到相关物品。如果购物者和网站使用的术语不同，可能会使搜索变得无效。
利用包括机器学习、计算机视觉和大型语言模型在内的AI技术，该公司从商品图像中提取产品属性，并用这些信息丰富商品数据，使商品更容易被发现。据古普塔介绍，这不仅有助于网站内的搜索，还能让商品在谷歌上更加显眼，他们通常会看到点击率、展示次数和转化率分别提高5%到25%。
同样的方法也可以让零售商在购物者搜索某种风格或趋势时展示相关产品，比如“低调奢华”或其他正在抖音上兴起的小众美学。这只需要创建相应的标签数据以确保该产品能出现在相关的搜索结果中。
“我们正在倾听全球各地的趋势，然后将这些趋势传递给我们的品牌和零售商，”古普塔说。“他们可以在自己的网站上启用他们想要的任何功能。”
生成式人工智能的出现也为其他进步铺平了道路。像ChatGPT这样的工具所依赖的大语言模型是概率机器，善于预测用户的意图并考虑上下文因素。据生成式AI搜索平台Vantage Discovery的联合创始人兼首席运营官Nigel Daley的说法，这使得这些模型非常适合应用于产品搜索中。购物者试图描述他们想要寻找的东西，而零售商则需要在大量可能以不同方式标记的产品中预测最佳匹配项。
“这是一个使用AI来清理和理解你基于提供的视觉资料以及一些杂乱的结构化和非结构化数据的产品目录的最佳用例，”Daley说。（尽管他不相信AI聊天机器人是理想的操作界面。
Daley和他的联合创始人Lance Riedel来自Pinterest，在那里Riedel在推出购物功能方面发挥了重要作用，该功能已经有成为公司的成功领域在Pinterest上的挑战是，许多内容不仅仅是文本，而是视觉和风格导向的，并且数量如此庞大以至于平台需要了解个别用户想看到什么。
Vantage Discovery支持视觉搜索和个性化搜索，这意味着用户获得的结果会根据他们在零售商网站上的浏览活动和过去的购买记录等因素来定制。您可以对结果进行“点赞”或“不赞”，以便将来匹配更符合您口味的选项。这样，如果一位顾客总是购买运动服装，他们搜索“蓝色衬衫”时可能会看到休闲或健身T恤，而不是办公室穿的蓝色衬衫。
戴利表示，该公司目前正在与一些大型零售商合作，但无法透露具体是哪些。他还提到，一些奢侈品品牌也在测试这项技术，因为风格因素对于这类消费者来说非常重要。上个月，公司为Salesforce的Commerce Cloud推出了一款应用程序，并且根据戴利的说法，很快还将在更多的大型电子商务平台上提供集成服务。
自己动手丰衣足食
虽然人工智能的力量正在推动搜索即服务的增长，但PitchBook的贝尔莫表示，这些初创公司确实面临着一些竞争。
“可以微调的开源[AI]模型的可用性提供了一个竞争性的替代方案，”他说。
从理论上讲，品牌可以自行将大型语言模型整合到自己的搜索中，但实际上这并不容易实现。许多零售商使用包含标准搜索功能的现成电子商务系统。自己重新设计搜索需要资源和专业技术知识。然而，并非每家时尚公司都具备这些条件，尽管像Vercel这样的技术合作伙伴可以提供帮助。
不过，一些公司正在自行进行升级。例如，本周Vestiaire Collective推出了一种新的搜索引擎，该公司称其“将关键词搜索转换为图像模式识别”，从而能够通过视觉方式找到匹配的结果。Vestiaire在一份声明中表示，新搜索功能提供了“更准确和相关的产品”，并导致了在其网站上“类似商品”小部件中展示的商品销售增加。
Revolve公司长期使用第三方搜索平台，最近在其FWRD网站上推出了一种新的内部开发的AI搜索引擎算法。在该公司八月份的财报电话会议上，联合创始人兼联席执行长Michael Karanikolas表示，这种新算法“更多地关注理解和把握传统搜索引擎难以处理的一般美学和更广泛的概念。”
他表示，新的搜索功能在性能上超过了旧的第三方技术，它能够在降低运营成本的同时提高每项搜索的收入。结果非常理想，他们开始在其主Revolve网站上进行测试。
目前，如果一切顺利，消费者可能几乎注意不到有什么不同。当搜索栏无法正常使用时，它是那些最显眼的功能之一。
与此同时，公司正在努力工作，试图将其不仅仅作为一种最后的手段，并且理想情况下甚至可能成为消费者寻找最符合他们心中所想的商品的首选方式。
莉莉·古普塔表示：“我认为消费者在未来不久将会有一个完全不同的购物体验。”