Jak asystent AI Amazonu rekomenduje produkty

Czym jest Amazon Rufus?

Amazon Rufus to generatywny asystent zakupowy oparty na AI, zintegrowany bezpośrednio z aplikacją Amazon Shopping oraz Amazon.com, uruchomiony na początku 2024 roku, aby zrewolucjonizować sposób odkrywania i kupowania produktów przez klientów. W przeciwieństwie do tradycyjnych wyszukiwarek opartych na dopasowaniu słów kluczowych, Rufus rozumie pytania zadawane językiem naturalnym i prowadzi konwersacyjne doświadczenia zakupowe, pozwalając klientom zadawać złożone pytania, takie jak „Jaki aparat dla początkującego do 500 dolarów?” lub „Potrzebuję butów do biegania na płaską stopę z podparciem łuku”. Zbudowany na Amazon Bedrock i oparty na zaawansowanych dużych modelach językowych, w tym Claude Sonnet Anthropic, Amazon Nova oraz własnych modelach trenowanych na obszernym katalogu Amazonu, recenzjach klientów i treściach z internetu, Rufus już osiągnął imponującą popularność – korzysta z niego ponad 250 milionów klientów, co stanowi wzrost o 149% użytkowników miesięcznych i 210% interakcji rok do roku. Efekt jest wymierny: klienci korzystający z Rufusa podczas zakupów mają ponad 60% większą szansę na dokonanie zakupu podczas tej wizyty, ukazując głęboką zmianę w kierunku konwersacyjnego handlu.

Technologia stojąca za Rufusem

Rufus działa w oparciu o zaawansowaną architekturę techniczną zaprojektowaną, aby dostarczać inteligentne rekomendacje na dużą skalę, wykorzystując router czasu rzeczywistego, który inteligentnie wybiera spośród kilku modeli dostępnych przez Amazon Bedrock, optymalizując możliwości, opóźnienie i jakość odpowiedzi w zależności od typu zapytania. System wykorzystuje technologię Retrieval-Augmented Generation (RAG), która wzbogaca odpowiedzi o istotne informacje z popularnych źródeł, takich jak The New York Times, USA Today, Good Housekeeping i Vogue, gwarantując, że rekomendacje oparte są na autorytatywnych informacjach o produktach i trendach. Aby osiągnąć czasy odpowiedzi poniżej sekundy, zapewniające płynne doświadczenie użytkownika, Amazon wdrożył ponad 80 000 chipów AWS Trainium i Inferentia w wielu regionach podczas szczytowych wydarzeń, takich jak Prime Day, redukując koszty infrastruktury 4,5-krotnie w porównaniu do alternatywnych rozwiązań przy zachowaniu P99 opóźnienia poniżej 1 sekundy. Infrastruktura wykorzystuje ciągłe batchowanie z integracją vLLM, umożliwiając pojedynczym hostom znaczne zwiększenie przepustowości przy zachowaniu kontroli nad czasem do wygenerowania pierwszego tokena, oraz implementuje architekturę strumieniową, dzięki czemu odpowiedzi zaczynają pojawiać się w mniej niż sekundę, zamiast czekać na pełne wygenerowanie.

Jak Rufus rozumie Twoje preferencje

Rufus wykorzystuje technologię pamięci konta, która fundamentalnie zmienia personalizację w e-commerce, ucząc się na podstawie Twojej indywidualnej aktywności zakupowej, aby coraz lepiej dopasowywać odpowiedzi i sugestie produktowe w zależności od kontekstu rozmowy. System zapamiętuje detale, które sam podałeś lub które wywnioskował z Twojego zachowania – niezależnie, czy jesteś zapalonym biegaczem, początkującym artystą, miłośnikiem mody czy fanem filmów dokumentalnych – i uwzględnia te preferencje podczas generowania odpowiedzi i wyników wyszukiwania. Na przykład, jeśli wspomniałeś, że masz synów w wieku 5 i 8 lat zainteresowanych sportem, Rufus poleci książki o legendarnych sportowcach oraz gry sportowe odpowiednie do ich wieku, zamiast ogólnych produktów dla dzieci. Podobnie, jeśli pytasz o roboty odkurzające Roomba, Rufus podkreśli funkcję sprzątania sierści zwierząt, jeśli wie, że masz golden retrievera, lub jeśli szukasz składników na ulubiony makaron, priorytetowo potraktuje ekologiczne pomidory zgodnie z Twoimi preferencjami. Możesz także poprosić Rufusa o zamówienie wcześniej przeglądanych lub kupowanych produktów, używając naturalnych zwrotów typu „Zamów ponownie wszystko, co używaliśmy do zrobienia ciasta dyniowego w zeszłym tygodniu”, a Rufus połączy wcześniejszą aktywność z obecnymi potrzebami zakupowymi, sugerując nawet alternatywy, jeśli coś jest niedostępne. W nadchodzących miesiącach Rufus rozszerzy pamięć o aktywność w ramach usług cyfrowych Amazonu, takich jak Kindle, Prime Video i Audible, budując jeszcze pełniejszy obraz Twoich zainteresowań i preferencji.

Proces rekomendacji produktów

Rufus wykorzystuje zaawansowany, wieloetapowy silnik rekomendacji, który zamienia zapytania klientów w wysoce trafne sugestie produktowe, łącząc rozumienie języka naturalnego, analizę kontekstu historycznego oraz ocenę produktów w czasie rzeczywistym. Gdy zadasz Rufusowi pytanie, system zaczyna od analizy zapytania, by zrozumieć intencję, następnie pobiera odpowiedni kontekst z historii Twojego konta, w tym wcześniejszych zakupów, zachowań przeglądania i preferencji. Równocześnie Rufus przeszukuje bazę produktów Amazonu, wykorzystując rozumienie semantyczne zamiast prostego dopasowania słów kluczowych, identyfikując produkty odpowiadające Twoim potrzebom na poziomie koncepcyjnym. System analizuje recenzje i oceny produktów, sprawdzając, jak dobrze odpowiadają one na Twoje konkretne wymagania – jeśli pytasz o buty do biegania na płaską stopę, Rufus szczególnie sprawdza recenzje dotyczące wsparcia łuku i kompatybilności z typem stopy. Rufus stosuje ocenę trafności, która bierze pod uwagę wiele czynników, w tym jakość produktu, satysfakcję klientów, dopasowanie ceny do budżetu oraz zgodność z Twoimi preferencjami, po czym szereguje wyniki, wyświetlając najtrafniejsze propozycje jako pierwsze. Ostatnim krokiem jest wygenerowanie konwersacyjnej odpowiedzi, która wyjaśnia, dlaczego polecane są konkretne produkty, często zawierając porównania i odnosząc się do potencjalnych wątpliwości. Cały ten proces odbywa się w czasie rzeczywistym – Rufus zaczyna streamować odpowiedzi w mniej niż sekundę, sprawiając, że zakupy przypominają konsultację z ekspertem, a nie korzystanie z narzędzia wyszukiwawczego.

Etapy procesu rekomendacji:

• Zrozumienie zapytania: Rufus analizuje intencję języka naturalnego i identyfikuje kluczowe wymagania
• Kontekst historyczny: Analizuje wcześniejsze zakupy, historię przeglądania i zadeklarowane preferencje
• Dopasowanie produktu: Przeszukuje katalog semantycznie, nie tylko przez słowa kluczowe
• Ocena jakości: Analizuje opinie i oceny klientów pod kątem trafności do Twoich potrzeb
• Ocena trafności: Waży wiele czynników, w tym jakość, satysfakcję, cenę i dopasowanie
• Spersonalizowane pozycjonowanie: Porządkuje wyniki według trafności i zgodności z preferencjami
• Generowanie odpowiedzi: Tworzy konwersacyjne wyjaśnienia wraz z opcjami i porównaniami produktów

Zaawansowane funkcje oszczędzania i odkrywania

Oprócz podstawowych rekomendacji Rufus oferuje zaawansowane funkcje pomagające klientom oszczędzać i skuteczniej odkrywać produkty, począwszy od śledzenia cen z prezentacją historii cen z 30 i 90 dni, co pozwala od razu ocenić, czy dana oferta jest korzystna. System umożliwia ustawienie alertów cenowych informujących, gdy produkty osiągną wyznaczony przez Ciebie poziom cenowy, a dla członków Prime oferuje auto-zakupy, które automatycznie kupują produkty po osiągnięciu żądanej ceny, wykorzystując domyślną metodę płatności i adres wysyłki, z wygodnym 24-godzinnym oknem anulowania, gdy zmienisz zdanie. Klienci korzystający z auto-zakupów oszczędzają średnio 20% na każdym zakupie, a zlecenia auto-zakupów są aktywne przez sześć miesięcy lub do momentu ich anulowania. Rufus pełni również rolę inteligentnego łowcy okazji, przeczesując szeroką ofertę Amazon w poszukiwaniu spersonalizowanych promocji każdego dnia roku, także podczas kluczowych wydarzeń zakupowych, takich jak Prime Day, Black Friday i Cyber Monday, umożliwiając odkrywanie ofert w ulubionych kategoriach lub w całym sklepie. System obsługuje także wyszukiwanie wizualne – możesz przesłać zdjęcie i poprosić Rufusa o znalezienie podobnych produktów lub pomoc w rozwiązaniu problemu – na przykład, przesyłając zdjęcie poplamionego dywanu i pytając „Jak usunąć tę plamę po kawie?”, Rufus przeanalizuje materiał i zasugeruje odpowiednie środki czyszczące. Dla użytkowników iOS Rufus obsługuje już listy zakupów odręcznych – wystarczy zrobić zdjęcie ręcznie napisanej listy zakupów lub prezentów i przesłać je, a Rufus doda produkty bezpośrednio do koszyka Amazon, a ta funkcja wkrótce pojawi się także na Androidzie.

Rzeczywisty wpływ na zachowania zakupowe

Adopcja i wpływ Rufusa pokazują fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki klienci robią zakupy online – w tym roku z Rufusa skorzystało ponad 250 milionów klientów, co oznacza wzrost liczby aktywnych użytkowników miesięcznie o 149% i liczby interakcji o 210% w porównaniu z poprzednim rokiem. Klienci korzystający z Rufusa podczas zakupów mają ponad 60% większą szansę na dokonanie zakupu podczas tej wizyty, co znacznie przekracza branżowe wskaźniki konwersji i dowodzi, że rekomendacje Rufusa są zgodne z intencjami i potrzebami klientów. System jest mocno zintegrowany z doświadczeniem zakupowym Amazonu – wyeksponowany w aplikacji Amazon Shopping, na komputerach i w całym sklepie, łącznie ze stroną główną, kartami produktów i doświadczeniem Amazon Lens Live, co ułatwia klientom odkrywanie i korzystanie z niego. Liczba aktywnych użytkowników miesięcznych wzrosła o 149% rok do roku, a liczba interakcji aż o 210%, co odzwierciedla wzrost świadomości i realną wartość, jaką klienci dostrzegają w konwersacyjnych zakupach. Ten trend pokazuje, że konwersacyjna AI to nie niszowa funkcja, lecz fundamentalna zmiana w funkcjonowaniu e-commerce, a Rufus jest najlepszym przykładem tej transformacji. Połączenie wysokiej adopcji, silnych wskaźników zaangażowania i znacznego wzrostu zakupów dowodzi, że Rufus zmienia oczekiwania klientów dotyczące odkrywania produktów i personalizacji.

Co to oznacza dla sprzedawców i marek

Dla sprzedawców i marek obecnych na marketplace Rufus to zarówno wyzwanie, jak i szansa – wymaga strategicznego przejścia od tradycyjnej optymalizacji pod kątem słów kluczowych do tworzenia treści gotowych dla AI, które Rufus łatwo zrozumie, przeanalizuje i poleci. AI jest szkolona, by priorytetowo traktować wysokiej jakości oferty, co oznacza, że sprzedawcy muszą skupić się na jasnych, skoncentrowanych na korzyściach tytułach produktów, które podkreślają kluczowe cechy i zalety na pierwszy rzut oka, unikając ogólników i przesycenia słowami kluczowymi, które działały w tradycyjnym wyszukiwaniu. Krytyczne znaczenie mają zdjęcia wysokiej rozdzielczości, ponieważ Rufus ocenia obrazy, aby zrozumieć zastosowania i jakość produktu – szczegółowe zdjęcia produktów w rzeczywistych sytuacjach zapewne będą wyżej oceniane przez AI niż typowe zdjęcia katalogowe. Kluczowe są także dobrze napisane punkty i opisy w języku naturalnym, ponieważ Rufus „myśli” w języku naturalnym i lepiej poleca produkty opisane jasno i z korzyściami, odpowiadając na pytania i wątpliwości klientów. Coraz większą rolę odgrywają Zaawansowane Treści A+ – storytelling wizualny, tabele porównawcze, obrazy stylu życia – ponieważ te elementy pomagają AI zrozumieć pozycjonowanie i ofertę wartości produktu. Sprzedawcy inwestujący w jakość treści, opinie klientów i pełne informacje o produkcie osiągną ponadprzeciętną widoczność, ponieważ Rufus rekomenduje kompletne, angażujące i informacyjne oferty. To oznacza, że tradycyjne wskaźniki, jak pozycja w wyszukiwarce, stają się mniej istotne, a o widoczności w marketplace napędzanym AI decyduje jakość treści, oceny i satysfakcja klientów.

Porównanie z tradycyjnymi systemami rekomendacji

Droga Amazonu do Rufusa to ewolucja technologii rekomendacyjnych trwająca ponad dwie dekady, zaczynająca się od filtrowania współpracy przedmiot-przedmiot, które analizowało korelacje zakupowe między produktami, a nie podobieństwa między klientami – co pozwoliło uzyskać lepszą skalowalność i jakość niż podejścia oparte na użytkownikach. Tradycyjne systemy filtrowania współpracy polegały na identyfikowaniu produktów kupowanych razem przez klientów o podobnej historii zakupów, a następnie polecaniu powiązanych produktów nowym klientom, ale miały one ograniczenia w obsłudze nowych produktów, nowych klientów i złożoności obliczeniowej przy milionach relacji. Przejście do generatywnej AI z Rufusem to odejście od podejść opartych na wyszukiwaniu – zamiast „znajdź podobne do tego, co już kupiłeś”, teraz system rozumie, co chcesz osiągnąć i poleca optymalne rozwiązanie, umożliwiając obsługę złożonych pytań i dostarczając kontekstowe wyjaśnienia rekomendacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów, które mają trudności z nowymi produktami lub klientami z niewielką historią, Rufus wykorzystuje dane z internetu i rozumienie semantyczne, aby inteligentnie rekomendować nawet produkty z małą liczbą opinii lub bez nich. Generatywne podejście pozwala także na naturalną rozmowę – klienci mogą doprecyzować potrzeby w dialogu, zamiast wielokrotnie szukać na nowo, a system wyjaśnia swoje rekomendacje, budując zaufanie i pewność decyzji zakupowych. Ta ewolucja pokazuje, że choć tradycyjne filtrowanie współpracy było rewolucyjne, generatywna AI to jakościowy skok w możliwościach rekomendacji, umożliwiający prawdziwy konwersacyjny handel, który rozumie intencje klienta znacznie głębiej.

Przyszłość zakupów zasilanych przez AI

Sukces Rufusa zwiastuje szeroką transformację e-commerce, w której konwersacyjna AI stanie się głównym interfejsem odkrywania produktów, z konsekwencjami sięgającymi daleko poza Amazon i zmieniającymi sposób zakupów we wszystkich kanałach detalicznych. Amazon stale rozszerza możliwości Rufusa, wprowadzając ponad 50 ulepszeń technicznych i nowych funkcji zwiększających szybkość, użyteczność i funkcjonalność, w tym ulepszenia wiedzy ogólnej, badań kategorii i produktów oraz wyszukiwania i rekomendacji. Integracja z innymi usługami Amazon, jak Kindle, Prime Video i Audible, stworzy zintegrowanego asystenta zakupowego rozumiejącego preferencje rozrywkowe, nawyki czytelnicze i cyfrowe, umożliwiając rekomendacje obejmujące produkty fizyczne, treści cyfrowe i usługi. Zdolności agentowe AI stale się rozwijają – Rufus coraz częściej potrafi podejmować autonomiczne działania, takie jak automatyczne dodawanie produktów do koszyka, ustawianie cyklicznych zakupów czy zarządzanie zamówieniami, zmniejszając tarcia w ścieżce zakupowej. Konkurencyjne platformy, w tym Walmart, Google, Perplexity i liderzy e-commerce na świecie, tworzą własnych konwersacyjnych asystentów zakupowych, co pokazuje, że ten trend nie ogranicza się do Amazonu. Wczesni adopterzy, którzy zoptymalizują treści i oferty pod kątem odkrywalności przez AI, osiągną przewagę dzięki lepszej widoczności, wyższym konwersjom i cennym danym o interakcjach klientów z produktami przez konwersacyjne interfejsy. Wszystko wskazuje na to, że w ciągu kilku lat konwersacyjna AI będzie obsługiwać znaczną część transakcji e-commerce, więc dostosowanie się do tej nowej rzeczywistości jest kluczowe dla sprzedawców chcących pozostać konkurencyjnymi.

Jak zoptymalizować produkty pod kątem odkrywalności przez Rufusa

Aby Twoje produkty były widoczne i rekomendowane przez Rufusa, sprzedawcy powinni wdrożyć kompleksową strategię optymalizacji wykraczającą poza tradycyjne SEO i obejmującą sposób, w jaki generatywna AI rozumie i ocenia informacje o produkcie:

• Pisz jasne, skoncentrowane na korzyściach tytuły: Unikaj ogólników i upychania słów kluczowych; jasno komunikuj główną korzyść i kluczowe parametry produktu w języku naturalnym, który Rufus łatwo zinterpretuje.
• Używaj zdjęć wysokiej rozdzielczości w kontekście: Zapewnij szczegółowe, wysokiej jakości zdjęcia pokazujące produkt w użyciu, z różnych perspektyw i w rzeczywistych sytuacjach; Rufus analizuje obrazy, aby zrozumieć jakość i zastosowania produktu.
• Twórz kompletne punkty informacyjne: Pisząc punkty, odpowiadaj na typowe pytania i wątpliwości klientów, używając języka naturalnego zamiast marketingowego żargonu, ponieważ Rufus analizuje je, by rozumieć cechy i zalety produktu.
• Zachęcaj do autentycznych recenzji klientów: Aktywnie zachęcaj klientów do wystawiania szczegółowych opinii opisujących sposób użycia produktu i rozwiązanie problemu, ponieważ Rufus mocno uwzględnia treść recenzji podczas rekomendacji.
• Dbaj o poprawność danych produktowych: Upewnij się, że wszystkie specyfikacje, wymiary, materiały, kolory i inne atrybuty są kompletne i poprawne – Rufus wykorzystuje te dane do dopasowywania produktów do potrzeb klientów.
• Wykorzystuj Zaawansowane Treści A+: Twórz atrakcyjne wizualnie treści A+ z obrazami stylu życia, tabelami porównawczymi i szczegółowymi opisami produktu, które pomagają Rufusowi zrozumieć pozycjonowanie i wartość Twojej oferty.
• Optymalizuj pod kątem typowych pytań: Uzupełnij sekcję pytań i odpowiedzi produktu przewidywanymi pytaniami klientów oraz wyczerpującymi odpowiedziami – Rufus korzysta z tych treści, by rozumieć możliwości i ograniczenia produktu.
• Monitoruj rekomendacje Rufusa: Śledź, jak często Twoje produkty pojawiają się w rekomendacjach Rufusa i analizuj, które zapytania je wywołują, a następnie optymalizuj treści tak, by lepiej odpowiadały tym scenariuszom.
• Buduj społeczne dowody słuszności: Zachęcaj do recenzji, ocen i treści generowanych przez użytkowników, ponieważ Rufus preferuje produkty z silnym społecznym potwierdzeniem i wysoką satysfakcją klientów.
• Bądź na bieżąco z aktualizacjami: Regularnie przeglądaj i aktualizuj informacje o produkcie, zdjęcia i treści, gdyż z czasem rozumienie AI ewoluuje, a Twoje oferty powinny być zoptymalizowane pod najnowsze możliwości AI.