En el competitivo mundo del comercio electrónico, ofrecer una experiencia de búsqueda óptima se ha vuelto esencial para atraer y retener clientes. Los consumidores modernos esperan encontrar productos de manera rápida y eficiente, y esto no solo mejora su satisfacción, sino que también tiene un impacto directo en métricas clave del negocio como la tasa de conversión y la lealtad del cliente. Un estudio de McKinsey destaca que el 78% de los consumidores es más propenso a realizar compras repetidas en empresas que brindan experiencias personalizadas, subrayando la importancia de una búsqueda eficaz como un diferenciador estratégico en el mercado actual.
La búsqueda semántica ha emergido como una herramienta poderosa para los proveedores de comercio digital, permitiendo resultados de búsqueda más relevantes al ir más allá de la simple coincidencia de palabras clave. Este tipo de búsqueda utiliza modelos de incrustaciones para entender el significado de las consultas de los usuarios, lo que resulta en una mayor resistencia a variaciones en la redacción y la aceptación de entradas multimodales como texto, imágenes, audio y video. Por ejemplo, un usuario puede introducir una consulta que incluya tanto texto como una imagen de un producto deseado, y el motor de búsqueda, mediante un modelo multimodal, es capaz de procesar ambos tipos de datos para proporcionar resultados relevantes del catálogo.
A pesar de las ventajas de la búsqueda semántica, la búsqueda por palabras clave sigue siendo indispensable, ofreciendo la capacidad de coincidir con precisión las consultas de los usuarios con los datos de productos y metadatos. Esto es crucial para satisfacer las necesidades explícitas de los usuarios, quienes a menudo buscan artículos específicos. Por lo tanto, ofrecer una combinación de ambas técnicas a través de una búsqueda híbrida permite a los minoristas mejorar la calidad y relevancia de los resultados uniendo los beneficios de ambos enfoques.
La implementación de un motor de búsqueda híbrido representa un desafío técnico significativo, ya que involucra la integración y unificación de diferentes puntuaciones de relevancia. Con el servicio de OpenSearch de Amazon, esta complejidad se reduce al permitir combinar de manera eficiente las puntuaciones de distintas modalidades de búsqueda en una sola. Este servicio gestionado facilita la implementación y escalabilidad de OpenSearch en AWS, proporcionando latencias de baja magnitud y adecuado para aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real.
Amazon Bedrock, junto con el OpenSearch Service, ofrece modelos de incrustaciones multimodales como Amazon Titan Multimodal Embeddings G1, que son fundamentales para habilitar la búsqueda híbrida. Estos modelos generan incrustaciones para texto e imágenes en un espacio semántico compartido, permitiendo recuperar resultados relevantes sin importar la modalidad de la consulta.
Actualmente, se ha introducido una innovadora solución que emplea un sistema de búsqueda híbrido multimodal en el ámbito minorista. Esta solución cuenta con dos flujos de trabajo esenciales: uno para la ingestión de datos y otro para la consulta. El flujo de ingestión se basa en generar y almacenar incrustaciones vectoriales para texto, imágenes y metadatos, mientras que el flujo de consulta traduce las entradas de los usuarios en incrustaciones, fusionando los resultados de búsqueda semántica y por palabras clave.
A medida que las organizaciones persiguen mejorar la experiencia de búsqueda de sus clientes, la implementación de soluciones de búsqueda híbrida se postula como un movimiento estratégico fundamental hacia la personalización y la satisfacción del consumidor, consolidándose como una prioridad para las empresas que desean destacar en el mercado digital actual.
