现有搜索系统的局限
- 依赖商品名称、关键词和标签
- 难以应对错别字、同义词和近似表达
- 运营人员逐一手动管理搜索词和展示
- 找不到商品的消费者直接流失
搜索是最直接的成交入口
这里的购买意图最明确，现有搜索却没能把这份意图体现在结果里。
会从数据中学习的搜索引擎
- 综合分析商品名称、属性、图片和行为数据
- 由 AI 判断语义关联和表达差异
- 重复性管理交给 AI，重要决策在后台完成
- 学习能带来购买的商品，转化为销售额
从搜索效果到日常运营，都在一套引擎中
结果质量、搜索词支持，以及运营和效果衡量，都由同一套引擎提供。
意图排序
由购买数据决定的排序
不止于关键词匹配，还学习商品名称、品牌，以及真实的点击、加购和购买行为，优先展示相关度高的商品。搜索日志越多，排序越精准。
自然语言搜索
读懂整句话的搜索
输入“适合夏天穿的轻便运动鞋”这样的整句，系统会自动拆解出其中的条件再搜索。接入商品属性和评价数据后，搜索效果还能进一步提升。
自动补全与纠错
不用输完，输错也没关系
预测正在输入的搜索词，并推荐完整的搜索词。搜索词中夹杂错别字或缩写时，也会用纠正后的搜索词返回结果。
搜索管理后台
设置搜索词，查看搜索数据
可以在后台直接管理各搜索词对应的展示商品、独家品牌等。搜索量、搜索点击量、各搜索词趋势等搜索数据也可以随时查看。
效果衡量与改进
用数字确认，再进入下一轮改进
持续监控搜索质量和响应状态，并用不断积累的数据更新排序。找到需要改进的地方后主动提出建议，持续提升服务质量。
经数据和运营经验验证的搜索引擎
基于长期积累的电商数据、自有技术，以及上线现场的验证提供服务。
COMMERCE DATA
用电商数据训练的引擎
- 长期处理电视购物和电商商品及搜索日志的经验
- 价格、评价、销售数据都可反映到搜索中
- 以购买转化为标准设计
OWN MODELS
自主研发的搜索技术
- 自有韩语分词和同义词处理引擎
- 自主训练文本和图像向量模型
- 用自建评测数据集验证搜索效果
LEARNING LOOP
越用越好的结构
- 每天积累各搜索词的点击、加购和购买数据
- 用积累的数据反复重新训练排序
- 上线时间越长，效果越明显
PROVEN CHOICE
经过对比后被选中的引擎
- 与原有搜索方案并行对比后被选用
- 参与 POC 测试的客户全部正式接入
- 已应用于电视购物、电商、信用卡公司等多个领域
常见问题
接入前，您可以先在这里了解常见疑问。
要看它能否按含义连接搜索词和商品，是否用真实的点击和购买数据决定排序，能否纠正错别字和同义词，有没有让运营人员直接调整展示的后台。最可靠的方法，是用您的商品数据做 POC 测试，确认搜索引导 GMV 和点击率是否真的提升。接入 A Plus AI 智能搜索的客户，搜索引导 GMV 平均提升 37%。
