GenerativeDiscovery
预测购物者意图以提升转化率
结束搜索放弃
将电商搜索提升为收入引擎
52% 的购物者如果在几次点击内找不到所需内容，就会放弃搜索，这导致每年约有 2 万亿美元的潜在收入流失。
生成式发现通过提供比标准AI更精准和预测性更强的结果来解决搜索放弃问题。它结合了AI驱动的个性化、自然语言处理（NLP）、机器学习和行为分析，实时预测购物者的意图和偏好。
产业融合 / CONVERGENCE
01
满足购物者期望
自动为每位购物者量身定制搜索结果，增加互动并减少搜索放弃。
02
连接产品与意图
理解客户真正的需求，提供更高相关性的产品推荐，让购物者更加满意。
03
提升收入潜力
通过更智能的捆绑销售和交叉销售，提升平均订单价值和整体销售额。
产业融合 / CONVERGENCE
01
Hyper-Personalized Search
通过分析用户的浏览历史、过往互动和会话行为，为每位用户提供个性化的搜索体验。
02
Dynamic Content Generation
创建更强大的AI驱动产品描述和推荐，这些内容能够实时适应用户需求，确保高度的相关性和互动性。
03
Advanced Query Understanding
利用自然语言处理（NLP）技术解析复杂或模糊的查询，通过聚焦关键产品属性来提高搜索准确性。
04
Smarter Recommendations
根据每位顾客的偏好和行为，提供实时的、情境相关的推荐。
See the Difference
_ | 传统搜索 | Generative Discovery |
| 查询理解 | 基本关键词匹配 | 意图驱动，NLP支持 |
| 个性化 | 有限的规则基础 | 实时自适应个性化 |
| 内容创建 | 静态结果 | 动态AI生成内容 |
| 推荐引擎 | 通用产品推荐 | 情境化个性化推荐 |
| 交叉销售与向上销售 | 基本建议 | 更智能的意图驱动向上销售机会 |