Come l'assistente AI di Amazon raccomanda i prodotti

Che cos’è Amazon Rufus?

Amazon Rufus è un assistente per lo shopping basato su AI generativa, integrato direttamente nell’app Amazon Shopping e su Amazon.com, lanciato all’inizio del 2024 per rivoluzionare il modo in cui i clienti scoprono e acquistano prodotti. Diversamente dai motori di ricerca tradizionali che si basano sull’abbinamento di parole chiave, Rufus comprende domande in linguaggio naturale e crea esperienze di shopping conversazionali, permettendo ai clienti di porre domande complesse come “Qual è una buona fotocamera per principianti sotto i 500€?” oppure “Mi servono scarpe da corsa per piedi piatti con supporto per l’arco”. Basato su Amazon Bedrock e alimentato da avanzati Large Language Models tra cui Claude Sonnet di Anthropic, Amazon Nova e modelli personalizzati addestrati sull’ampio catalogo di prodotti Amazon, recensioni dei clienti e contenuti web, Rufus ha già raggiunto un’adozione notevole con oltre 250 milioni di clienti che lo utilizzano, rappresentando un aumento del 149% degli utenti attivi mensili e del 210% nelle interazioni su base annua. L’impatto è tangibile: i clienti che usano Rufus durante lo shopping hanno oltre il 60% di probabilità in più di effettuare un acquisto durante quella visita, dimostrando il profondo cambiamento verso il commercio conversazionale.

La tecnologia dietro Rufus

Rufus si basa su un’architettura tecnica sofisticata progettata per offrire raccomandazioni intelligenti su larga scala, utilizzando un router in tempo reale che seleziona intelligentemente tra più modelli accessibili tramite Amazon Bedrock per ottimizzare capacità, latenza e qualità della risposta in base al tipo di query. Il sistema impiega la tecnologia Retrieval-Augmented Generation (RAG), che migliora le risposte attingendo informazioni da fonti popolari come The New York Times, USA Today, Good Housekeeping e Vogue, garantendo che le raccomandazioni si basino su dati autorevoli su prodotti e tendenze. Per raggiungere tempi di risposta inferiori al secondo e offrire un’esperienza utente fluida, Amazon ha distribuito oltre 80.000 chip AWS Trainium e Inferentia in più regioni durante eventi di picco come il Prime Day, riducendo i costi infrastrutturali di 4,5 volte rispetto ad altre soluzioni e mantenendo la latenza P99 sotto il secondo. L’infrastruttura usa batching continuo con integrazione vLLM, permettendo ai singoli host di aumentare notevolmente la capacità mantenendo sotto controllo il tempo per il primo token, e implementa un’architettura in streaming così che i clienti vedano le risposte iniziare ad apparire in meno di un secondo anziché attendere la generazione completa.

Come Rufus comprende le tue preferenze

Rufus integra una tecnologia di memoria dell’account che cambia radicalmente il modo in cui la personalizzazione funziona nell’e-commerce, imparando dalla tua attività di acquisto individuale per fornire risposte e suggerimenti di prodotto sempre più su misura in base al contesto conversazionale. Il sistema ricorda i dettagli che hai condiviso o che ha appreso dal tuo comportamento—che tu sia un appassionato di corsa su sentiero, un artista emergente, una fashionista o un amante dei documentari—e considera queste preferenze quando genera risposte e risultati di ricerca. Ad esempio, se in precedenza hai menzionato di avere figli di 5 e 8 anni che amano lo sport, Rufus consiglierà libri sui grandi atleti e videogiochi a tema sportivo adatti all’età invece di prodotti generici per bambini. Allo stesso modo, se chiedi dei robot aspirapolvere Roomba, Rufus evidenzierà la funzione di pulizia dei peli di animali se sa che hai un golden retriever, oppure se cerchi ingredienti per la tua ricetta di pasta preferita, darà priorità ai pomodori biologici in base alle tue preferenze dichiarate. Puoi anche chiedere a Rufus di riordinare articoli che hai già visualizzato o acquistato in passato con un linguaggio naturale come “Riordina tutto quello che abbiamo usato per fare la torta di zucca la settimana scorsa”, e Rufus collega le attività passate alle esigenze attuali, suggerendo anche alternative se alcuni articoli non sono disponibili. Nei prossimi mesi, Rufus espanderà la sua memoria per includere la tua attività sui servizi digitali Amazon come Kindle, Prime Video e Audible, offrendo una comprensione ancora più completa dei tuoi interessi e preferenze.

Il processo di raccomandazione dei prodotti

Rufus utilizza un sofisticato motore di raccomandazione a più stadi che trasforma le richieste dei clienti in suggerimenti di prodotto altamente pertinenti tramite un processo che combina comprensione del linguaggio naturale, analisi del contesto storico e valutazione in tempo reale dei prodotti. Quando poni una domanda a Rufus, il sistema inizia analizzando la tua richiesta per comprenderne l’intento, poi recupera il contesto rilevante dalla tua cronologia account includendo acquisti passati, comportamento di navigazione e preferenze dichiarate. Contemporaneamente, Rufus cerca nel database prodotti di Amazon utilizzando la comprensione semantica invece del semplice abbinamento parole chiave, identificando articoli che rispondono alle tue esigenze a livello concettuale. Il sistema analizza quindi le recensioni e valutazioni dei clienti per i prodotti candidati, valutando quanto rispondano alle tue necessità specifiche—se chiedi scarpe da corsa per piedi piatti, Rufus esamina in particolare le recensioni che menzionano il supporto per l’arco e la compatibilità con il tipo di piede. Rufus applica uno scoring di rilevanza che pondera diversi fattori inclusa la qualità del prodotto, la soddisfazione del cliente, il prezzo in linea con il tuo budget e la coerenza con le tue preferenze personali, quindi classifica i risultati per mostrarti prima le opzioni più adatte. L’ultimo passaggio consiste nel generare una risposta conversazionale che spiega perché determinati prodotti sono consigliati, spesso includendo confronti tra le opzioni e rispondendo a dubbi potenziali. Questo processo avviene tutto in tempo reale, con Rufus che inizia a mostrarti le risposte in meno di un secondo, creando un’esperienza simile a quella di un esperto di shopping piuttosto che di uno strumento di ricerca.

Fasi del processo di raccomandazione:

• Comprensione della query: Rufus interpreta l’intento in linguaggio naturale e identifica i requisiti chiave
• Contesto storico: Analizza acquisti passati, cronologia di navigazione e preferenze dichiarate
• Abbinamento prodotto: Cerca nel catalogo usando comprensione semantica, non solo parole chiave
• Valutazione qualità: Analizza recensioni e valutazioni rispetto alle tue esigenze
• Scoring di rilevanza: Pondera qualità, soddisfazione, prezzo e coerenza con le preferenze
• Ranking personalizzato: Ordina i risultati per rilevanza e allineamento alle tue preferenze
• Generazione risposta: Crea spiegazioni conversazionali con opzioni e confronti tra prodotti

Funzionalità avanzate per risparmio e scoperta

Oltre alle raccomandazioni di base, Rufus offre potenti funzionalità pensate per aiutare i clienti a risparmiare e scoprire prodotti in modo più efficace, a partire dal monitoraggio dei prezzi che mostra la cronologia dei prezzi a 30 e 90 giorni così puoi sapere subito se stai facendo un ottimo affare su qualsiasi articolo. Il sistema permette di impostare avvisi di prezzo che ti notificano quando i prodotti scendono al prezzo che desideri e, per i membri Prime, offre la funzione di acquisto automatico che compra in automatico i prodotti quando raggiungono la soglia di prezzo desiderata usando il tuo metodo di pagamento e indirizzo predefiniti, con una finestra di cancellazione di 24 ore nel caso cambiassi idea. I clienti che usano l’acquisto automatico risparmiano in media il 20% per acquisto, con richieste auto-buy attive per sei mesi o fino alla cancellazione. Rufus è anche un intelligente cercatore di offerte che scandaglia l’ampia selezione Amazon per proporre offerte personalizzate ogni giorno dell’anno, anche durante eventi come Prime Day, Black Friday e Cyber Monday, permettendoti di scoprire promozioni nelle tue categorie preferite o in tutto lo store. Il sistema supporta la ricerca visiva, consentendoti di caricare foto e chiedere a Rufus di trovare prodotti simili o aiutarti a risolvere problemi—ad esempio, caricando la foto di un tappeto macchiato e chiedendo “Come tolgo questa macchia di caffè?” Rufus analizzerà il tessuto e consiglierà i prodotti per la pulizia più adatti. Per i clienti iOS, Rufus ora può elaborare liste della spesa scritte a mano: basta scattare una foto della tua lista di spesa o regali e caricarla, e Rufus aggiungerà gli articoli direttamente al tuo carrello Amazon, funzione in arrivo anche su Android.

Impatto reale sul comportamento d’acquisto

L’adozione e l’impatto di Rufus dimostrano un cambiamento fondamentale nel modo in cui i clienti fanno acquisti online: solo quest’anno oltre 250 milioni di clienti hanno utilizzato Rufus, pari a un aumento del 149% degli utenti medi mensili e del 210% delle interazioni totali rispetto all’anno precedente. I clienti che interagiscono con Rufus durante lo shopping hanno oltre il 60% di probabilità in più di effettuare un acquisto nella stessa visita, un aumento delle conversioni che supera di molto i benchmark del settore ed evidenzia come le raccomandazioni di Rufus siano ben allineate con le intenzioni e le esigenze dei clienti. Il sistema è ormai profondamente integrato nell’esperienza Amazon, in evidenza nell’app Shopping, su desktop e in tutto lo store, inclusi homepage, pagine di dettaglio prodotto e Amazon Lens Live, rendendo facile per i clienti scoprire e utilizzare Rufus. Gli utenti attivi mensili sono cresciuti del 149% su base annua mentre le interazioni sono aumentate del 210%, segno sia di una maggiore consapevolezza sia del reale valore che i clienti trovano nello shopping conversazionale. Questa crescita indica che l’AI conversazionale non è una funzionalità di nicchia ma un cambiamento fondamentale nel funzionamento dell’e-commerce, con Rufus che ne rappresenta l’esempio più avanzato. L’insieme di elevata adozione, metriche di coinvolgimento forti e crescita delle conversioni dimostra che Rufus sta ridefinendo le aspettative dei clienti in materia di scoperta dei prodotti e personalizzazione.

Cosa significa per venditori e brand

Per i venditori del marketplace e i brand, Rufus rappresenta sia una sfida che un’opportunità, richiedendo un cambio di strategia dall’ottimizzazione tradizionale per parole chiave alla creazione di contenuti “AI-ready” che Rufus possa facilmente comprendere, analizzare e raccomandare. L’AI dà priorità alle schede prodotto di alta qualità, il che significa che i venditori devono concentrarsi su titoli chiari, orientati ai benefici, che mettano in evidenza specifiche e vantaggi chiave a colpo d’occhio, evitando approcci vaghi o “stuffing” di parole chiave che funzionavano nella ricerca tradizionale. Immagini informative ad alta risoluzione sono fondamentali, perché Rufus valuta le immagini per comprendere casi d’uso e qualità del prodotto: foto dettagliate che mostrano i prodotti in contesti reali avranno migliori risultati nei suggerimenti AI rispetto a semplici scatti su sfondo neutro. Punti elenco e descrizioni ben scritti in linguaggio naturale sono essenziali, poiché Rufus ragiona in linguaggio naturale e comprende meglio prodotti con descrizioni chiare orientate ai benefici che rispondano a domande e dubbi dei clienti. I contenuti avanzati A+ diventano sempre più preziosi, con storytelling visivo, tabelle di confronto e immagini di lifestyle che influenzano la visibilità tramite Rufus, aiutando l’AI a comprendere il posizionamento e la proposta di valore del prodotto. I venditori che investono nella qualità dei contenuti, nelle recensioni clienti e in informazioni di prodotto complete otterranno maggiore visibilità, poiché Rufus privilegia schede coinvolgenti e informative nelle sue raccomandazioni. Questo cambio di paradigma rende i tradizionali indicatori come la posizione nei risultati meno rilevanti, mentre qualità dei contenuti, valutazioni e soddisfazione dei clienti diventano i principali driver di visibilità in un marketplace guidato dall’AI.

Confronto con i sistemi di raccomandazione tradizionali

Il percorso di Amazon verso Rufus rappresenta un’evoluzione ventennale nella tecnologia di raccomandazione, iniziata con il collaborative filtering item-to-item che analizzava le correlazioni di acquisto tra prodotti invece che tra clienti, una svolta che ha permesso maggiore scalabilità e qualità rispetto agli approcci basati sull’utente. I sistemi di collaborative filtering tradizionali identificavano i prodotti acquistati insieme da clienti con storie simili e consigliavano quegli articoli a nuovi clienti, ma questo metodo aveva limiti fondamentali nella gestione di nuovi prodotti, nuovi clienti e nella complessità computazionale dell’analisi di milioni di relazioni tra clienti. Il passaggio all’AI generativa con Rufus segna un vero cambiamento rispetto a questi approcci basati sul recupero, passando da “trova prodotti simili a ciò che hai comprato” a “comprendi cosa vuoi ottenere e raccomanda la soluzione migliore”, consentendo al sistema di gestire query complesse e articolate e offrire spiegazioni contestuali per le raccomandazioni. A differenza dei sistemi tradizionali, che faticano con prodotti nuovi o clienti con poca cronologia, Rufus sfrutta dati web e comprensione semantica per fornire raccomandazioni intelligenti anche per articoli con poche o nessuna recensione. L’approccio generativo consente inoltre una conversazione naturale, permettendo ai clienti di affinare le proprie esigenze tramite dialogo invece che riformulare le ricerche, e fornisce spiegazioni che rafforzano la fiducia nelle decisioni d’acquisto. Questa evoluzione dimostra che se il collaborative filtering tradizionale è stato rivoluzionario per la sua epoca, l’AI generativa rappresenta un salto qualitativo nella raccomandazione, abilitando un commercio veramente conversazionale che comprende le intenzioni dei clienti a un livello più profondo.

Il futuro dello shopping alimentato dall’AI

Il successo di Rufus segnala una trasformazione più ampia nell’e-commerce, dove l’AI conversazionale diventerà l’interfaccia principale per la scoperta dei prodotti, con implicazioni che vanno ben oltre Amazon e ridefiniranno il modo in cui i clienti fanno acquisti su tutti i canali retail. Amazon espande continuamente le capacità di Rufus, introducendo oltre 50 aggiornamenti tecnici e nuove funzionalità per renderlo più veloce, utile e potente, inclusi miglioramenti nella conoscenza generale, nella ricerca di categoria e prodotto e nella ricerca e raccomandazione dei prodotti. L’integrazione con altri servizi Amazon come Kindle, Prime Video e Audible creerà un assistente per lo shopping unificato che comprende le tue preferenze di intrattenimento, abitudini di lettura e consumo digitale, permettendo raccomandazioni che spaziano tra prodotti fisici, contenuti digitali e servizi. Le capacità agentiche dell’AI sono in espansione, e Rufus sarà sempre più in grado di compiere azioni autonome come aggiungere articoli al carrello, impostare acquisti ricorrenti e gestire gli ordini, riducendo gli attriti nel percorso d’acquisto. Anche piattaforme concorrenti come Walmart, Google, Perplexity e leader dell’e-commerce internazionale stanno sviluppando i propri assistenti conversazionali, segno che questo cambiamento verso la scoperta tramite AI riguarda l’intero settore, non solo Amazon. Chi ottimizzerà per primo contenuti e schede prodotto per la scoperta AI accumulerà vantaggi in termini di visibilità, conversioni e dati preziosi su come i clienti interagiscono con i prodotti tramite interfacce conversazionali. La traiettoria indica che nei prossimi anni l’AI conversazionale gestirà una quota significativa delle transazioni e-commerce, rendendo l’adattamento a questo nuovo paradigma essenziale per i venditori che vogliono restare competitivi.

Come ottimizzare i tuoi prodotti per la scoperta tramite Rufus

Per assicurarti che i tuoi prodotti siano visibili e raccomandati da Rufus, i venditori dovrebbero implementare una strategia di ottimizzazione completa che vada oltre la SEO tradizionale e tenga conto di come l’AI generativa comprende e valuta le informazioni di prodotto:

• Scrivi titoli chiari e orientati ai benefici: Evita titoli vaghi o pieni di parole chiave; comunica chiaramente il beneficio principale e le specifiche chiave del prodotto in linguaggio naturale che Rufus possa facilmente interpretare.
• Usa immagini ad alta risoluzione e contestuali: Fornisci immagini dettagliate e di alta qualità che mostrino il prodotto in uso, da diverse angolazioni e in contesti reali; Rufus valuta le immagini per comprendere qualità e casi d’uso.
• Crea punti elenco esaustivi: Scrivi punti elenco dettagliati che rispondano a domande e dubbi comuni dei clienti, usando linguaggio naturale anziché gergo di marketing, poiché Rufus analizza questi campi per capire caratteristiche e benefici.
• Incoraggia recensioni autentiche: Incoraggia attivamente i clienti a lasciare recensioni dettagliate su come hanno usato il prodotto e se ha risposto alle loro esigenze, poiché Rufus dà grande peso ai contenuti delle recensioni nelle raccomandazioni.
• Mantieni dati di prodotto accurati: Assicurati che tutte le specifiche, dimensioni, materiali, colori e altri attributi siano completi e precisi, poiché Rufus usa questi dati strutturati per abbinare i prodotti alle esigenze dei clienti.
• Sfrutta i contenuti A+ avanzati: Crea contenuti A+ ricchi di elementi visivi con immagini lifestyle, tabelle di confronto e storie dettagliate che aiutano Rufus a comprendere il posizionamento e la proposta di valore del prodotto.
• Ottimizza per le domande frequenti: Popola la sezione Q&A dei tuoi prodotti con domande ipotizzabili e risposte approfondite, poiché Rufus utilizza questi contenuti per capire capacità e limiti del prodotto.
• Monitora le raccomandazioni di Rufus: Tieni traccia di quanto spesso i tuoi prodotti appaiono tra le raccomandazioni di Rufus e analizza quali query li attivano, quindi ottimizza i contenuti per rispondere meglio a quei casi d’uso.
• Costruisci social proof: Incoraggia recensioni, valutazioni e contenuti generati dagli utenti, poiché Rufus privilegia prodotti con forte social proof e alta soddisfazione del cliente nelle sue raccomandazioni.
• Rimani aggiornato: Rivedi e aggiorna regolarmente le informazioni, le immagini e i contenuti dei tuoi prodotti man mano che si evolve la comprensione di Rufus, assicurandoti che le tue schede rimangano ottimizzate per le ultime capacità AI.