Algolia, AI Alışverişi için Ürün Zekâsını Güçlendirmek Amacıyla Velou’yu Satın Aldı

Bir perakendeci doğru ürüne stokta sahip olabilir ve yine de satış kaybedebilir, çünkü kataloğu alışveriş yapanın istediğini tanımlamaz. Bu sorun, aramayı bir AI asistanı yaptığında daha da önemli hâle gelir: ikna edici bir yanıt yalnızca sistem, isteği gerçekten karşılayan bir öğeyi bulabildiğinde faydalıdır.

Algolia, ürün veri zenginleştirme ve katalog zekâsında uzmanlaşmış New York merkezli bir AI şirketi olan Velou‘yu, bu temeli güçlendirmek amacıyla satın aldı. 6 Ekim’de duyurulan anlaşma, ürün anlayışını bunu kullanan arama ve öneri sistemlerine daha yakın hâle getiriyor.

satın alma duyurusu finansal şartların açıklanmadığını ve Velou’nun altı kişilik ekibinin Algolia’ya katıldığını belirtiyor. Velou, hâlihazırda 50’den fazla perakende ve premium marka kurumsal müşteriye hizmet veriyor. Algolia, yılda yaklaşık iki trilyon aramayı 18.000’den fazla müşteriye sunduğunu, böylece edinilen teknolojinin çok daha büyük bir dağıtım potansiyeline sahip olduğunu söylüyor.

Neden Daha İyi Arama, Daha İyi Ürün Verileriyle Başlar

Arama sistemleri, müşterinin niyetini bir öğe hakkında mevcut bilgilerle bağlamak zorundadır. Bir liste fotoğraf ve kısa bir başlık içeriyor ancak önemli özellikleri atlıyorsa, sistemin ayrıntılı bir isteğe karşı eşleştirebileceği güvenilir bilgi azalır.

Kompakt bir ayarlanabilir kolu olan masa lambası arayan bir alışveriş yapanı düşünün. Sadece marka ve rengi kaydeden bir katalog, arama motorunun boyut ya da yapı gibi filtreleme yapamamasına neden olabilir. Daha zengin bir kayıt bu kısıtlamaları açıkça ortaya koyabilir. Bu, belirli bir Velou dağıtımıyla ilgili bir iddia değil, veri sorununa yönelik örnek bir açıklamadır.

Aynı sorun, AI sistemlerinin tüketicilerin ürünleri keşfetmesine ve seçmesine yardımcı olduğu ajan tabanlı ticarete de yansır. Asistan seviyesindeki daha iyi dil anlayışı tek başına belgelenmemiş bir ürün özelliğini ortaya koyamaz. Temel kaydı iyileştirmek, kanıtı birden fazla arayüzde kullanılabilir hâle getirir.

Velou’nun Algolia’ya Katkıları

Velou, ürün açıklamalarını ve görsellerini yapılandırılmış bilgilere dönüştürmek için çok modlu AI kullanıyor. şirketin web sitesindeki duyurusunda, Algolia bu bilgileri özenle hazırlanmış bir perakende taksonomisine eşleştirdiğini açıklıyor: kategoriler, özellikler ve değerleri için tutarlı bir sözlük. Şirket, zenginleştirmenin kataloglar değiştikçe çalıştığını ve özellikleri kaynak kanıtlara bağladığını belirtiyor.

Velou’nun web sitesi, perakende odaklı modeli olarak Commerce-1’i tanımlıyor ve öğeler arasındaki ilişkileri haritalayan ürün grafiklerini açıklıyor. Eksik özellikleri ve standart etiketleri üretmenin yanı sıra, platform alternatif ve uyumlu ürünler için bağlam sağlamayı ve ardından zenginleştirilmiş kayıtları mevcut ticaret sistemlerine geri itmeyi hedefliyor.

Bir taksonomi ve bir ürün grafiği, keşif görevinin farklı bölümlerine hitap eder. Ortak bir sözlük, tedarikçileri farklı açıklamalar kullanan öğeleri karşılaştıran sistemlere yardımcı olur. İlişkiler bu öğeleri bağlamaya yardımcı olur. Koordineli bir satın alma oluşturması istenen bir asistan için, her ürünün özellikleri ve aralarındaki bağlantılar da önemli olabilir.

Algolia, Velou’nun ürün zekâsını arama, öneriler, kişiselleştirme, merchandizing ve Agent Studio’nun altına yerleştirmeyi planlıyor. Mevcut API’lerin, SDK’ların ve entegrasyonların yerinde kalacağını belirtiyor. Açıklanan hedefi, bu ürünlerin çalıştığı bilgileri iyileştirirken perakendecilerin mevcut Algolia uygulamalarını yeniden inşa etmemektir.

Satın Almanın Arkasındaki Müşteri Sonuçları

Şirketler iki perakende örneğine işaret ediyor. Get The Label, Velou kullanarak altı ay içinde 190.000’den fazla ürün özelliği ekledi ve site arama gelirinde %60 artış bildirdi. Everything5pounds, katalog özelliklerini %85’in üzerinde artırdı ve arama dönüşümlerinde %33 artış raporladı.

Bunlar, iyileştirmenin yalnızca katkısıyla her iyileştirmenin ne kadarını sağladığını belirleyen kontrollü bir karşılaştırma yerine, şirket tarafından bildirilen müşteri sonuçlarıdır. Yine de ticari hedefi somutlaştırıyor: daha iyi ürün açıklamaları, alışveriş yapanların uygun ürünleri bulup satın almasını sağlamalıdır.

Teknolojiyi değerlendiren bir perakendeci için faydalı ölçümler, yeni alan sayısının ötesine geçer. Belirli bir sorgu uygun bir sonuç döndürüyor mu? Filtreler doğru ürün özelliklerini yansıtıyor mu? Bir merchandizing ekibi bir özelliğin arkasındaki kanıtı inceleyip düzeltebilir mi? Bu sorular veri kalitesini müşteri deneyimiyle ilişkilendirir.

AI Alışveriş Yığını İçin Stratejik Bir Satın Alma

Satın alma, Algolia’ya daha geniş platformunun etkinliğini şekillendiren bir girdiyi etkileme imkanı sunar. Zenginleştirme, aynı ürün kaydından arama çubuğu, öneri motoru ve alışveriş ajanını destekleyebilir; böylece her deneyim için ayrı ayrı katalog onarım çabalarına ihtiyaç duyulmaz.

Doğruluk hâlâ merkezde. Bir ürün fotoğrafı görünür bir tasarım özelliğini ortaya çıkarabilir, ancak bir perakendeci teknik özellikler ve bakım talimatları için güvenilir kanıtlara ihtiyaç duyar. Desteklenmeyen bir özelliğin eklenmesi, alıcıyı hayal kırıklığına uğratabilecek çekici bir öneri üretebilir. Algolia’nın incelenebilir kanıtlara verdiği önem, bu nedenle entegrasyon vaadinin anlamlı bir parçasıdır.

Anlaşma ayrıca bir işletmede ajan AI uygulamak konusundaki pratik bir dikkati de gösteriyor: sistemlerin üzerlerinde işlem yaptıkları nesneler hakkında kullanılabilir bilgiye ihtiyacı var. Ticarette bu, alışveriş yapanın gerçek gereksinimlerini karşılayacak kadar ayrıntılı bir kataloğu ifade eder.

Algolia’nın bir sonraki sınavı, zenginleştirme ve geri getirmeyi tek bir çatı altında toplamanın, müşteri tabanı genelinde keşfi tutarlı bir şekilde iyileştirip iyileştirmediğidir. Hedef basit: doğru ürünü bulmayı kolaylaştırmak, ister istek bir arama kutusu aracılığıyla, ister bir AI asistanı üzerinden gelsin.