Los consumidores de hoy en día buscan cada vez más maneras rápidas y efectivas para encontrar productos en plataformas de comercio electrónico. Esta expectativa ha impulsado a las empresas a optimizar sus motores de búsqueda para ofrecer una experiencia de usuario sin fricciones, lo que a su vez puede incrementar métricas cruciales como las tasas de conversión y la lealtad del cliente. Un estudio reciente de McKinsey destaca que el 78% de los consumidores son más propensos a realizar compras repetidas en empresas que ofrecen experiencias personalizadas. En este contexto, la búsqueda eficaz y personalizada se ha convertido en un diferenciador competitivo en el mercado del comercio digital.
Para adaptarse a estas demandas del mercado, las empresas están recurriendo a tecnologías avanzadas que combinan tanto la búsqueda por palabras clave como la búsqueda semántica. La búsqueda semántica permite obtener resultados más relevantes al ir más allá de la simple coincidencia de términos, ya que utiliza modelos de incrustaciones para captar el significado profundo de las consultas de los usuarios. Esta tecnología es adaptable a diferentes formatos de entrada, ya sea texto, imágenes, audio o video. Por ejemplo, un consumidor puede buscar utilizando tanto texto como imágenes de productos, y el motor de búsqueda es capaz de traducir ambos en incrustaciones vectoriales que lo llevan a resultados relacionados en el catálogo de la empresa.
A pesar de las ventajas de la búsqueda semántica, la tradicional búsqueda por palabras clave sigue siendo esencial para garantizar una recuperación precisa y confiable de productos específicos. Los consumidores a menudo tienen en mente artículos concretos al realizar una búsqueda, y satisfacer estas necesidades explícitas es crucial para mantener la satisfacción del usuario.
La tendencia actual en el comercio digital es hacia una búsqueda híbrida que combine las fortalezas de estos dos enfoques. Según OpenSearch, este método no solo mejora la precisión de los resultados de búsqueda, sino que lo hace en un 8-12% en comparación con la búsqueda por palabras clave y un 15% frente a la búsqueda en lenguaje natural. Sin embargo, integrar estos sistemas presenta desafíos, como las diferentes escalas de puntuación entre los tipos de búsqueda. Aquí es donde entra el servicio OpenSearch de Amazon, que permite unificar estas puntuaciones de relevancia.
OpenSearch Service se ha consolidado como la base de datos vectorial preferida para Amazon Bedrock y es un servicio completamente gestionado que permite a las empresas desplegar, operar y escalar sus sistemas de búsqueda con capacidades avanzadas de base de datos vectorial. Ofrece tiempos de latencia extremadamente bajos, lo que lo convierte en una opción ideal para aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real.
Los modelos de incrustaciones multimodales, como Amazon Titan Multimodal Embeddings G1, disponibles mediante Amazon Bedrock, son esenciales en la implementación de la búsqueda híbrida. Estos modelos permiten representar texto e imágenes dentro de un espacio semántico compartido, haciendo posible la búsqueda cruzada entre diferentes formas de entrada.
Un ejemplo reciente de implementación innovadora se da en el sector minorista, donde se ha lanzado una solución que emplea un sistema de búsqueda híbrido multimodal, utilizando OpenSearch Service para manejar catálogos de imágenes. Este sistema emplea flujos de trabajo que generan incrustaciones vectoriales de texto, imágenes y metadatos, ampliando la capacidad de las empresas para ofrecer resultados de búsqueda relevantes y personalizados a sus consumidores.
Conforme las empresas continúan adaptándose a las expectativas cambiantes de los consumidores, la búsqueda híbrida se posiciona como un elemento clave en el camino hacia experiencias de compra personalizadas y satisfactorias.
