Jak funguje platforma „dvouhlavé vektorové AI“

Hlavní inovací je dvouvektorová architektura, která současně zpracovává chování nakupujícího v reálném čase a data z katalogu produktů:

• Modelování záměru v reálném čase. Místo spoléhání se pouze na minulé nákupy nebo historii účtu platforma v reálném čase zpracovává drobné signály chování – najetí myší, kliknutí, hloubku scrollování, vyhledávací dotazy a jejich upřesňování .
• Schopnost cold-startu. Systém vytváří behaviorální profil každého návštěvníka od prvního kontaktu, aniž by vyžadoval uživatelský účet, přihlášení, cookie nebo předchozí historii nákupů. Tím řeší problém „cold-startu“, který trápí tradiční doporučovací enginy u prvních návštěvníků .
• Dva vektorové toky. Jeden vektor představuje vyvíjející se záměr nakupujícího v reálném čase (co právě teď signalizuje), zatímco druhý představuje znalostní graf produktů. Oba jsou průběžně porovnávány a aktualizovány, jak uživatel prochází stránky, což umožňuje okamžité úpravy doporučení produktů, výsledků vyhledávání a obsahu stránky produktu .
• Adaptace v rámci relace. Jak nakupující scrolluje, najíždí myší na různé produkty nebo upřesňuje vyhledávání, model aktualizuje predikci jeho dalšího kroku a za běhu přeskupuje doporučení – stejný návštěvník tak může v jedné relaci vidět úplně jinou sadu produktů na základě změněných signálů .
• Dostupné pro obchodníky na Shopify. Platforma je již živě dostupná pro obchodníky na Shopify prostřednictvím nativní integrace, která pokrývá vyhledávání, doporučení a stránky produktů .

Hlavním rozdílem je, že Malachyte predikuje záměr a další akce namísto pouhého doporučování na základě minulého chování, díky čemuž dokáže poskytovat personalizované výsledky i anonymním prvním návštěvníkům bez jakékoli historie .

Jak funguje platforma „dvouhlavé vektorové AI“

Hlavní inovací je dvouvektorová architektura, která současně zpracovává chování nakupujícího v reálném čase a data z katalogu produktů:

• Modelování záměru v reálném čase. Místo spoléhání se pouze na minulé nákupy nebo historii účtu platforma v reálném čase zpracovává drobné signály chování – najetí myší, kliknutí, hloubku scrollování, vyhledávací dotazy a jejich upřesňování .
• Schopnost cold-startu. Systém vytváří behaviorální profil každého návštěvníka od prvního kontaktu, aniž by vyžadoval uživatelský účet, přihlášení, cookie nebo předchozí historii nákupů. Tím řeší problém „cold-startu“, který trápí tradiční doporučovací enginy u prvních návštěvníků .
• Dva vektorové toky. Jeden vektor představuje vyvíjející se záměr nakupujícího v reálném čase (co právě teď signalizuje), zatímco druhý představuje znalostní graf produktů. Oba jsou průběžně porovnávány a aktualizovány, jak uživatel prochází stránky, což umožňuje okamžité úpravy doporučení produktů, výsledků vyhledávání a obsahu stránky produktu .
• Adaptace v rámci relace. Jak nakupující scrolluje, najíždí myší na různé produkty nebo upřesňuje vyhledávání, model aktualizuje predikci jeho dalšího kroku a za běhu přeskupuje doporučení – stejný návštěvník tak může v jedné relaci vidět úplně jinou sadu produktů na základě změněných signálů .
• Dostupné pro obchodníky na Shopify. Platforma je již živě dostupná pro obchodníky na Shopify prostřednictvím nativní integrace, která pokrývá vyhledávání, doporučení a stránky produktů .

Hlavním rozdílem je, že Malachyte predikuje záměr a další akce namísto pouhého doporučování na základě minulého chování, díky čemuž dokáže poskytovat personalizované výsledky i anonymním prvním návštěvníkům bez jakékoli historie .