Hvordan Amazons AI-assistent anbefaler produkter

Hva er Amazon Rufus?

Amazon Rufus er en generativ AI-drevet handleassistent integrert direkte i Amazon Shopping-appen og Amazon.com, lansert tidlig i 2024 for å revolusjonere hvordan kunder oppdager og kjøper produkter. I motsetning til tradisjonelle søkemotorer som baserer seg på nøkkelord, forstår Rufus naturlige spørsmål og gir en samtalebasert handleopplevelse, slik at kunder kan stille komplekse spørsmål som “Hva er et godt nybegynnerkamera under 500 dollar?” eller “Jeg trenger løpesko for plattfot med støtte for fotbuen.” Bygget på Amazon Bedrock og drevet av avanserte Large Language Models inkludert Anthropic’s Claude Sonnet, Amazon Nova og spesialtrente modeller på Amazons omfattende produktkatalog, kundeomtaler og nettinnhold, har Rufus allerede oppnådd bemerkelsesverdig utbredelse med over 250 millioner brukere, en økning på 149 % i månedlige aktive brukere og 210 % i interaksjoner år over år. Effekten er tydelig: kunder som bruker Rufus under handling er over 60 % mer tilbøyelige til å fullføre et kjøp, noe som viser det store skiftet mot samtalebasert handel.

Teknologien bak Rufus

Rufus bygger på en avansert teknisk arkitektur utformet for å levere intelligente anbefalinger i stor skala, ved å bruke en sanntidsruter som smart velger mellom flere modeller gjennom Amazon Bedrock for å optimalisere evne, responstid og svarkvalitet avhengig av type forespørsel. Systemet benytter Retrieval-Augmented Generation (RAG), som forbedrer svarene ved å hente relevant informasjon fra populære kilder som The New York Times, USA Today, Good Housekeeping og Vogue, slik at anbefalingene bygger på autoritativ produkt- og trendinformasjon. For å oppnå responstid under ett sekund og sømløs brukeropplevelse, satte Amazon inn over 80 000 AWS Trainium- og Inferentia-brikker på tvers av regioner under topphendelser som Prime Day, og reduserte infrastrukturkostnadene med 4,5 ganger sammenlignet med alternative løsninger, samtidig som de holdt P99-forsinkelsen under ett sekund. Infrastrukturen bruker kontinuerlig batching med vLLM-integrasjon, slik at enkeltverter kan øke gjennomstrømningen kraftig og samtidig holde tiden til første svar under kontroll, og implementerer en streaming-arkitektur slik at svar begynner å vises på under ett sekund, uten at brukeren må vente på hele genereringen.

Hvordan Rufus forstår dine preferanser

Rufus bruker kontominne-teknologi som fundamentalt endrer hvordan personalisering fungerer i e-handel, og lærer fra din individuelle handleaktivitet for å gi stadig mer tilpassede svar og produktforslag basert på samtalekontekst. Systemet husker detaljer du har delt eller som det har lært av din atferd—enten du er ivrig terrengløper, spirende kunstner, moteinteressert eller dokumentarentusiast—og tar hensyn til disse preferansene når det genererer svar og søkeresultater. For eksempel, hvis du tidligere har nevnt at du har sønner på 5 og 8 år som elsker sport, vil Rufus foreslå alderspassende bøker om sportslegender og sportsspill fremfor generiske barneprodukter. På samme måte, hvis du spør om Roomba robotstøvsuger, vil Rufus fremheve funksjoner for å fjerne dyrehår hvis det vet at du har en golden retriever, eller hvis du leter etter dagligvarer til din favoritt pastarett, vil den prioritere økologiske tomater basert på dine preferanser. Du kan også be Rufus bestille produkter du har sett på eller handlet tidligere med naturlig språk som “Bestill alt vi brukte til gresskarpai forrige uke”, og Rufus kobler tidligere aktivitet til nåværende behov, og foreslår alternativer hvis noe er utsolgt. I løpet av de neste månedene vil Rufus utvide minnet til å inkludere aktivitet fra Amazons digitale tjenester som Kindle, Prime Video og Audible, for en enda mer helhetlig forståelse av dine interesser og preferanser.

Slik fungerer produktanbefalingene

Rufus bruker en avansert flerstegs anbefalingsmotor som gjør kundens spørsmål om til svært relevante produktforslag gjennom en prosess som kombinerer forståelse av naturlig språk, historisk kontekstanalyse og sanntids produktvurdering. Når du stiller Rufus et spørsmål, starter systemet med å analysere hva du faktisk spør om, og henter relevant kontekst fra din historikk, inkludert tidligere kjøp, nettleseraktivitet og dine preferanser. Samtidig søker Rufus i Amazons produktdatabase med semantisk forståelse i stedet for enkel nøkkelordsmatching, og finner produkter som matcher dine behov på et konseptuelt nivå. Deretter analyserer systemet kundeomtaler og vurderinger for de aktuelle produktene, og vurderer hvor godt de oppfyller dine krav—hvis du for eksempel spør om løpesko for plattfot, undersøker Rufus spesielt omtaler som nevner støtte for fotbuen. Rufus bruker relevansvurdering der flere faktorer som produktkvalitet, kundetilfredshet, pris og samsvar med dine preferanser vektes, og rangerer resultatene for å presentere de mest passende valgene først. Til slutt genereres et samtalepreg svar som forklarer hvorfor bestemte produkter anbefales, ofte med sammenligninger og svar på mulige innvendinger. Alt dette skjer i sanntid, og Rufus begynner å vise deg svar på under ett sekund, slik at opplevelsen føles som å rådføre seg med en kunnskapsrik ekspert heller enn å bruke et søkeverktøy.

Stegene i anbefalingsprosessen:

• Forståelse av spørsmål: Rufus tolker intensjon og identifiserer nøkkelkrav
• Historisk kontekst: Analyserer tidligere kjøp, nettleserhistorikk og preferanser
• Produktsamsvar: Søker i katalogen med semantisk forståelse, ikke bare nøkkelord
• Kvalitetsvurdering: Undersøker omtaler og vurderinger for relevans til dine behov
• Relevansvurdering: Vekter faktorer som kvalitet, tilfredshet, pris og samsvar
• Personlig rangering: Sorterer resultatene etter relevans og preferanser
• Svargenerering: Gir forklarende, samtalebasert anbefaling med alternativer og sammenligninger

Avanserte funksjoner for sparing og oppdagelse

I tillegg til grunnleggende anbefalinger har Rufus kraftige funksjoner laget for å hjelpe kunder å spare penger og oppdage produkter mer effektivt, blant annet prisovervåkning som viser 30- og 90-dagers prishistorikk slik at du umiddelbart ser om du gjør et godt kjøp. Systemet gir prisvarsler når produkter faller til ønsket pris, og for Prime-medlemmer tilbyr det automatisk kjøp som kjøper produktene når de når grensen din, med din standard betalingsmåte og leveringsadresse, og en 24-timers avbestillingsperiode hvis du ombestemmer deg. Kunder som bruker auto-kjøp sparer i snitt 20 % per kjøp, og auto-kjøp forblir aktivt i seks måneder eller til du kansellerer det. Rufus fungerer også som en intelligent tilbudsjeger og plukker ut personlige tilbud fra Amazons enorme utvalg hver dag, inkludert under store handletilbud som Prime Day, Black Friday og Cyber Monday, slik at du kan finne tilbud i favorittkategoriene dine eller i hele butikken. Systemet støtter også visuell søkefunksjon, slik at du kan laste opp bilder og be Rufus finne lignende produkter eller hjelpe med problemer—for eksempel ved å laste opp et bilde av et flekket teppe og spørre “Hvordan fjerner jeg denne kaffeflekken?”, analyserer Rufus stoffet og foreslår relevante rengjøringsprodukter. For iOS-kunder kan Rufus nå behandle håndskrevne handlelister: ta bilde av handlelisten din og last opp, så legger Rufus produktene rett i handlekurven—og denne funksjonen kommer snart til Android.

Reell effekt på handleatferd

Bruken og effekten av Rufus viser et grunnleggende skifte i hvordan kunder handler på nett, med over 250 millioner brukere i år alene, en økning på 149 % i månedlig aktive brukere og 210 % i interaksjoner sammenlignet med året før. Kunder som bruker Rufus under handelen er over 60 % mer tilbøyelige til å fullføre et kjøp, noe som gir et løft i konvertering som langt overgår bransjestandarder og viser at Rufus sine anbefalinger stemmer tett med kundens hensikt og behov. Systemet er dypt integrert i Amazons handleopplevelse, godt synlig i Shopping-appen, på desktop og på tvers av butikken, inkludert forsiden, produktsider og Amazon Lens Live, slik at det er enkelt for kunder å oppdage og bruke. Månedlige aktive brukere har økt med 149 % år over år, og interaksjoner har steget med 210 %, noe som reflekterer både økt bevissthet og reell verdi for kundene. Denne veksten tyder på at samtalebasert AI ikke er en nisjefunksjon, men et grunnleggende skifte i hvordan e-handel vil fungere, med Rufus som ledende eksempel. Kombinasjonen av høy utbredelse, sterke engasjementstall og betydelig løft i kjøp viser at Rufus endrer kundenes forventninger til produktoppdagelse og personalisering.

Hva betyr dette for selgere og merkevarer?

For markedsplasselgere og merkevarer representerer Rufus både en utfordring og en mulighet, og krever et strategisk skifte fra tradisjonell nøkkelordoptimalisering til å lage AI-klart innhold som Rufus enkelt kan forstå, analysere og anbefale. AI-en er trent til å prioritere høykvalitetslister, så selgere må fokusere på tydelige, fordel-orienterte produkttitler som viser spesifikasjoner og fordeler med en gang, og unngå vage eller nøkkelordfylte titler som fungerte før. Høykvalitets, informative bilder er avgjørende fordi Rufus vurderer bilder for å forstå produktbruk og kvalitet, så detaljerte bilder i virkelige situasjoner vil sannsynligvis rangere bedre enn generiske produktbilder. Velskrevne punktlister og beskrivelser med naturlig språk er essensielt, for Rufus tenker i naturlig språk og gir bedre anbefalinger når beskrivelsene er klare og tar opp kundespørsmål og bekymringer. Enhanced A+ Content blir stadig mer verdifullt, med visuell historiefortelling, sammenligningsskjema og livsstilsbilder som alt påvirker synligheten via Rufus, fordi disse hjelper AI-en å forstå produktets posisjonering og verdi. Selgere som investerer i innholdskvalitet, kundeomtaler og utfyllende produktinformasjon, vil få uforholdsmessig mye synlighet, fordi Rufus prioriterer komplette, engasjerende og informative lister når den gir anbefalinger. Skiftet betyr at tradisjonelle målinger som søkeposisjon blir mindre relevante, mens innholdskvalitet, brukeromtaler og kundetilfredshet blir de viktigste driverne for synlighet i en AI-drevet markedsplass.

Sammenligning med tradisjonelle anbefalingssystemer

Amazons reise mot Rufus har vært en to tiårs utvikling innen anbefalingsteknologi, som startet med item-to-item collaborative filtering, hvor man analyserte kjøpssammenhenger mellom produkter fremfor mellom kunder—en nyvinning som ga bedre skalerbarhet og kvalitet enn brukerbaserte tilnærminger. Tradisjonelle collaborative filtering-systemer fant produkter som andre med lignende handlehistorikk hadde kjøpt sammen, og anbefalte disse til nye kunder, men dette hadde begrensninger når det gjaldt nye produkter, nye kunder og den store beregningsmengden. Overgangen til generativ AI med Rufus er et grunnleggende skifte fra slike gjenfinningsbaserte metoder, og går fra “finn produkter lik det du har kjøpt” til “forstå hva du ønsker å oppnå og anbefal den beste løsningen”, noe som lar systemet håndtere komplekse og sammensatte spørsmål og gi forklaringer bak anbefalingene. I motsetning til tradisjonelle systemer som sliter med nye produkter eller kunder med lite historikk, bruker Rufus nettdatasett og semantisk forståelse for å gi intelligente anbefalinger selv til produkter med få eller ingen omtaler. Den generative tilnærmingen muliggjør også naturlig samtale, slik at kunder kan spisse behovene sine gjennom dialog istedenfor å omformulere søk, og gir forklaringer som bygger tillit til kjøpsbeslutninger. Denne utviklingen viser at selv om tradisjonell collaborative filtering var revolusjonerende i sin tid, utgjør generativ AI et kvalitativt sprang i anbefalingsevne, og muliggjør virkelig samtalebasert handel som forstår kundens intensjon på et dypere nivå.

Fremtiden for AI-drevet handel

Suksessen til Rufus peker mot en større transformasjon i e-handel hvor samtalebasert AI blir det primære grensesnittet for produktoppdagelse, med konsekvenser som strekker seg langt utover Amazon og vil endre hvordan kunder handler i alle kanaler. Amazon utvider kontinuerlig Rufus sine evner, med over 50 tekniske oppgraderinger og nye funksjoner for å gjøre den raskere, mer nyttig og mer kapabel, inkludert forbedringer i generell kunnskap, kategori- og produktundersøkelser, og produktanbefalinger. Systemets integrasjon med andre Amazon-tjenester som Kindle, Prime Video og Audible vil skape en samlet handleassistent som forstår dine underholdningsvaner, lesevaner og digitale forbruksmønstre, og gir anbefalinger som omfatter både fysiske produkter, digitalt innhold og tjenester. Agentiske AI-egenskaper utvides, slik at Rufus i økende grad selvstendig kan legge varer i handlekurven, sette opp faste kjøp og håndtere bestillinger, og dermed redusere friksjon i handleprosessen. Konkurrenter som Walmart, Google, Perplexity og internasjonale e-handelsledere utvikler sine egne samtalebaserte handleassistenter, noe som viser at dette skiftet mot AI-drevet produktoppdagelse gjelder hele bransjen og ikke bare Amazon. Tidlige brukere som optimaliserer produktene sine for AI-synlighet vil få fordeler med bedre synlighet, høyere konvertering og verdifull innsikt i hvordan kunder interagerer med produktene deres via samtalegrensesnitt. Alt tyder på at samtalebasert AI vil håndtere en betydelig andel av e-handelstransaksjoner i løpet av få år, og tilpasning til dette nye paradigmet blir avgjørende for selgere som vil forbli konkurransedyktige.

Slik optimaliserer du produkter for Rufus-oppdagelse

For å sikre at produktene dine blir synlige og anbefalt av Rufus, bør selgere implementere en helhetlig optimaliseringsstrategi som går lenger enn tradisjonell SEO og tar hensyn til hvordan generativ AI forstår og vurderer produktinformasjon:

• Skriv tydelige, fordel-orienterte titler: Unngå vage eller nøkkelordfylte titler; kommuniser heller produktets viktigste fordel og spesifikasjoner i naturlig språk som Rufus lett forstår.
• Bruk høyoppløselige, kontekstuelle bilder: Legg inn detaljerte bilder i høy kvalitet som viser produktet i bruk, fra flere vinkler og i virkelige situasjoner; Rufus vurderer bilder for å forstå produktkvalitet og bruksområder.
• Lag utfyllende punktlister: Skriv detaljerte punktlister som svarer på vanlige kundespørsmål og bekymringer, med naturlig språk fremfor markedsføringssjargong, da Rufus analyserer dette for å forstå produktets funksjoner og fordeler.
• Oppfordre til autentiske kundeomtaler: Be aktivt kunder om å legge igjen detaljerte omtaler som forklarer hvordan de bruker produktet og om det løste deres problem, for Rufus legger stor vekt på omtaleinnhold ved anbefalinger.
• Hold produktdata nøyaktige: Sørg for at alle spesifikasjoner, mål, materialer, farger og andre attributter er fullstendige og riktige, da Rufus bruker disse strukturerte dataene for å matche produkter til kundeforespørsler.
• Bruk Enhanced A+ Content: Lag visuelt innholdsrik A+ Content med livsstilsbilder, sammenligningsskjema og detaljerte produktfortellinger som hjelper Rufus å forstå produktets posisjonering og verdi.
• Optimaliser for vanlige spørsmål: Fyll ut produktets spørsmål-og-svar-seksjon med forventede spørsmål og grundige svar, for Rufus bruker dette innholdet til å forstå produktets muligheter og begrensninger.
• Overvåk Rufus-anbefalinger: Følg med på hvor ofte produktene dine vises i Rufus-anbefalinger, og analyser hvilke spørsmål som utløser produktene dine, for så å optimalisere innholdet for disse bruksområdene.
• Bygg sosial troverdighet: Oppfordre til flere kundeomtaler, vurderinger og brukergenerert innhold, for Rufus prioriterer produkter med sterk sosial bevis og høy kundetilfredshet i sine anbefalinger.
• Hold deg oppdatert: Gå jevnlig gjennom og oppdater produktinformasjon, bilder og innhold etter hvert som Rufus sin forståelse utvikler seg, slik at listene dine forblir optimalisert for siste AI-funksjoner.