Google的Shopping Actions计划用到了哪些智能推荐算法?

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Google 公布了一项名为「Shopping Actions」的新计划,被认为是其联合众多零售平台压制亚马逊电商平台的「合纵连衡」之举,消费者在 Google 搜索商品,却去亚马逊下单,Shopping Actions 的核心是流量引流与变现。那么这个计划用到了哪些智能推荐算法呢?

小鸟向前飞小鸟向前飞提问于
灬半痴新手上路,多多关照回答于

目前谷歌已经于 Target、沃尔玛、Home Depot、Costco Wholesale 和 Ulta Beauty 等零售企业达成了合作,这些企业将会在谷歌搜索以及 Google Express 购物服务以及移动设备上的 Google Assistant 虚拟助手中展示自己的商品。作为交换,零售企业每通过谷歌销售出一件商品,就要将销售额中的一部分分给谷歌。

  谷歌的这个服务可以对购物者的购买决定产生一定的影响。谷歌希望该服务能够更好的帮助零售商在 PC、移动和智能家居设备端吸引消费者。谷歌针对零售企业推出这个服务很可能是为了在未来更好的与亚马逊进行竞争。

  谷歌负责零售和购物的总裁丹尼尔·阿莱格里(Daniel Alegre)在接受采访的时候表示,每天都会有数千万用户通过谷歌的图片搜索功能查找商品的信息和购买方式。阿莱格里透露,在过去两年中,用户在移动端搜索商品的数量激增了 85%。

  有分析师表示,目前谷歌最大的问题是,当用户搜索商品的时候,谷歌会将购买链接指向亚马逊。而谷歌新推出的服务 Shopping Actions 则会涵盖美国范围内的其他零售商。

也就是将图片和购物直接相连,扩大了范围,使人们更容易买东西了。

独钓寒江雪_Ly站在巨人肩膀上的矮子回答于

Google Shopping从本质来上来讲,是为了对抗amazon不断的把有购物需要客户抢过来而推出的购物广告,另外一个是增加付费广告的创收。它只提供一个产品广告展示的平台,不收任何额外的费用,收费模式跟google Adwords一样,按付费点击收费。

图源GoogleShopping

1、对于B2B、B2C商家而言,可以吸引更多的流量。特别是B2C商家,通过关键词触发相对应的高度匹配的产品,通过产品图片直接展现在客户面前,可以提高吸引力,从实际操作情况来看,通常购物广告的点击率要高出传统google adwords文字广告两到三倍,其它各项数据相对来说也要好的多,包括进来的客户跳出率、停留时间、页面访问深度等。

2、传统的上三下四的google文字广告,通过关键词触发广告,只是通知字义和宣传促销语吸引客户访问网站,而购物广告因为对应的关键词通常对应相应的产品,可以有效的过滤掉需要不是特别大的客户,使客户质量提升一个档次。

3、相对文字广告关键词的模式,购物广告通常核心匹配的是产品FEED、TITLE和产品属性,管理起来更为容易些。

4、补充文字广告。通常如果文字广告排名靠前,如果这个时候购物广告在上栏或者右边也同时展会,可以增加客户的吸引力。

操作:

需要google adwrods和google Merchant Center相结合,google adwrods设置产品组和报价,Merchant center上传产品Feed,数据分析可以结合google adwords、google merchant center 及google analytics三个来综合进行数据分析。

要说智能推荐算法,也没什么,其实就是个广告位。就看谁砸的钱多,谁的位置就好。

黑色技术追寻着HTML5的步伐,请不要放弃~回答于

既然是google图片搜索,那这应该是基于内容的协同过滤算法,最主要的初级步骤是通过分词技术对标题和简介等进行处理,形成特征标签。例如,对于输入的关键词,可以对名称和简介进行特征词提取,从而构建特征向量;也可以对上传你的图片进行识别,从而找到适合的商品。

基于内容的推荐由于不需要太多的惯性数据,因此可以部分解决冷启动问题和流行性偏差,也就是弥补了协同过滤算法中的部分不足,因此也可以将两者混合起来使用,例如混合推荐算法就是采用了这样的方式;其次,需要注意的是,如果单纯使用基于内容的过滤算法,会出现过度专业化问题,导致推荐列表里面出现的大多都是同一类东西,。

司徒永哥家无水表,不收快递。回答于

我感觉和平常的物品推荐算法差不多吧,就是多了一个去哪个平台这一步。

八十岁的背影回答于

不知道百度会不会像google那样站出来呢?其实我觉得就算站出来也没啥用,又不可能听它的。

彼岸轮回回答于

这个购物的推荐算法应该是看砸钱吧,毕竟用户都给了关键词了,搜索而已。

一步回答于

google并没有实现新的算法,是在推荐算法之上,加了一个入口,这样避免了亚马逊一家独大的场面。

你在哪里回答于

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