Google Cloud推出全新AI工具，協助零售商提升營運表現

谷歌 Cloud 发布四项全新及更新的 AI 技术，协助零售商改善店内货架检查流程，亦在购物网站为消费者提供更自然流畅的线上购物体验，进而提升日常营运效率与电子商务网站的业绩。

全新货架检视AI方案，改善零售商产品供应情形

谷歌推出全新货架检视 AI（Shelf Checking AI）解决方案，能协助零售商改善产品的现货供应情形，进一步了解货架实际状况，并明确掌握补货需求，避免因货品售罄而错过销售机会。

这项全新 AI 解决方案以谷歌 Cloud 的 Vertex AI Vision 构建，并运用产品和价格标签识别机器学习模型，能单凭产品图像和文字特征，就能大规模识别所有类型的产品，并将所得数据转换成可帮助零售商进行决定的洞察信息。

谷歌 Cloud 的货架查看 AI，运用谷歌数据库所收录的数十亿个独特实体的图像，能从多种类型的图片中辨识产品，且不受拍摄角度和视角的影响。零售商也可视情况为货架检视 AI 提供不同类型的图像，例如可以是来自天花板悬挂式摄影机、在店中四处移动的货架检查机器人或是店员的手机所拍摄的画面。

这项解决方案已开放全球预览（preview），并预期在未来几个月内将正式开放全球零售商使用。重要的是，使用此解决方案时，零售商保有图片和数据的所有权，而 AI 只能用于识别产品和价格标签。

以 AI 重塑网购浏览体验

以往，电子商务网站会根据「类别畅销清单」或采用人工编写的规则来排序产品的搜索结果，例如在农历新年前手动将红色衣物调整为主打服饰。

因此，谷歌在探索零售业适用的解决方案中推出一项全新的 AI 浏览功能，协助零售商为顾客打造更现代、快速、直觉且符合购物者需求的线上浏览与产品搜索体验。只要购物者在零售商的电子商务网站上选择一个产品类别，这项新功能就会透过机器学习技术，为网站选择最佳的产品排序; 久而久之，这项 AI 技术会运用电子商务网站上过往的的数据进行分析，学习了解网站内每个页面最理想的产品排序。此功能透过考虑产品的准确性与关联性，甚至成交的可能性，为网站优化最合适的产品及最佳的产品显示方式，过程中无须人为介入。

这项新功能现已开放予全球零售商使用，并支持72种语言，包含中文。

透过机器学习提供个性化搜索与浏览结果打造更个人化的网购体验

谷歌同时也推出全新以 AI 驱动的个性化功能，在消费者搜索和浏览零售商网站时，能看到个性化的搜索结果。这项技术更进一步强化谷歌 Cloud 全新的浏览功能与现有的 Retail Search 解决方案的表现。

全新个性化功能采用的 AI 技术，会通过消费者在电子商务网站上的行为，例如点击次数、购物车品项、购买记录和其他信息，来判断购物者的品味和喜好，并比对网站内的产品; 接着 AI 就能针对购物者喜好，提高特定产品的搜索和浏览排名，以提供更加个性化的搜索结果。

购物者的个性化搜索和浏览结果，是依据他们在个别零售商电子商务网站上的互动进行判断，而不会链接至购物者的谷歌账户活动。识别购物者的方式是通过他们在零售网站上创建的帐号，或网站的第一方 Cookie。

和谷歌的所有解决方案一样，消费者拥有并控制自己的数据，只有个人喜好的信息会留在零售商手中。全新个性化功能现已开放予全球零售商使用。

AI为顾客提供更佳的产品推荐内容，提升零售商销售业绩

新发布的全新升级版Recommendations AI，有助零售商打造出更个性化、更灵活多变、且更实用的电子商务网站，为每位客户提供绝佳购物体验。例如透过全新的「页面层级优化功能」，电子商务网站可随时决定要向购物者显示哪些产品推荐面板，也能把资源需求降到最低，无需大量的用户体验测试，即可改善用户参与度与转换率。

此外，升级版Recommendations AI也在近期新增了「营收最佳化功能」，帮助网站在每位顾客浏览阶段中提供更优质的产品推荐内容，有效为各种类型的电商网站提升每节用户浏览时段的平均收入。透过由谷歌 Cloud 和 DeepMind 合作开发的机器学习模型，结合电子商务网站的产品类别、商品价格，以及消费者的点击次数与转换信息，在顾客对品牌长期满意度和零售商收入增长之间，找出理想的平衡点。最后，全新的「再次购买模型」则运用消费者的购物历史记录，提供消费者较可能重复购买的个性化推荐内容。

与谷歌 Cloud 客户使用的基准推荐系统相比，使用全新 Recommendations AI 的零售商，其网站在转换率和点击率都获得双位数增长。全球零售商现已能使用全新的「页面层级优化功能」、「营收最佳化功能」和「再次购买模型」。