情報技術 / 業務用ソフトウェアとAI
Amazon：書影を表示する検索オートコンプリート
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業務課題
AmazonとAudibleで本を探す顧客は、文字による入力候補を選んだ後も、検索結果で希望する本と形式を選び直す必要があった。システムは入力途中の文字だけから意図を捉え、大量の検索要求に低遅延で答えるとともに、一般的なジャンル検索と特定の書名検索を区別する必要があった。
使った技術とデータ
Amazonは過去の検索データで入力途中の文字と本を結び付け、信頼度のフィルターで一般的な質問と特定の書名を区別する。最近の関心を反映するため、過去の行動には時間とともに重みを下げる方法を使う。Audibleには、最近の検索文脈、キーワードと商品反応の履歴、顧客の好みと本の説明を分けて処理するDeepPLTR順位モデルを配備した。Amazonでは確率的な検索モデルで書名を選び、別のモデルで音声、電子書籍、紙の本の形式を個別化する。意図モデルが本、著者、シリーズのウィジェットを決め、顧客は表紙を見て詳細ページへ直接移動する。
成果
Amazon Scienceは、両サービスの視覚的な入力補完が従来より関連コンテンツを速く表示し、検索結果ページを飛ばすことで本を探す手順を減らしたと説明した。記事は数百万件の質問を低遅延で処理すると述べている。顧客が希望する本を選ぶ判断を残しつつ、検索入力から商品詳細画面までの経路を短くした事例である。
限界と残る課題
購入転換率の上昇、売上増加、正確な応答時間は公開されていない。実際の導入月は確認できず、原文の公開日を並び順に使う。
出典
- Amazon | 책 표지를 보여주는 검색 자동완성amazon.science, 確認
- Simplifying book discovery with ML-powered visual autocomplete suggestionsAmazon Science / Audible, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。