En una era donde los consumidores demandan experiencias de compra rápidas y personalizadas, la búsqueda eficiente de productos en línea se ha convertido en un pilar fundamental para el comercio electrónico contemporáneo. Las empresas no solo buscan satisfacer las necesidades de sus clientes, sino también impulsar métricas comerciales críticas como la tasa de conversión y la lealtad del cliente.
Un informe de McKinsey revela que el 78% de los consumidores es más propenso a realizar compras repetidas en compañías que ofrecen experiencias personalizadas. En respuesta a esto, cada vez más empresas están recurriendo a tecnologías avanzadas para mejorar sus motores de búsqueda, convirtiéndose la búsqueda semántica en un diferenciador estratégico esencial.
Este tipo de búsqueda va más allá de la simple coincidencia de palabras clave, capturando el significado de las consultas y adaptándose a variaciones de redacción. Al incorporar modelos multimodales, los sistemas pueden interpretar entradas diversas, como texto e imágenes, creando incrustaciones vectoriales que reflejan el significado semántico. A través de esta metodología, se asegura una búsqueda más relevante y precisa para los usuarios, que pueden emplear una combinación de texto e imágenes para encontrar productos que coincidan con sus preferencias.
Sin embargo, la busca por palabras clave sigue siendo crucial, proporcionando una base necesaria para una solución integral. Mientras los usuarios frecuentemente buscan artículos específicos, la precisión de la correspondencia de estas consultas con los datos de productos sigue siendo un aspecto vital para la satisfacción del cliente.
El enfoque híbrido, que combina la búsqueda por palabras clave y la búsqueda semántica, ofrece resultados más precisos y relevantes. Según datos de OpenSearch, esa combinación mejora la calidad de los resultados significativamente en comparación con la búsqueda tradicional. Sin embargo, integrar estos métodos supone una complejidad técnica, dado que diferentes tipos de consultas arrojan puntuaciones en diversas escalas. Con el soporte del servicio OpenSearch de Amazon, las empresas pueden integrar sin esfuerzo estos métodos, utilizando una puntuación unificada de relevancia.
El OpenSearch Service es recomendado por AWS para trabajar junto a Amazon Bedrock, y ofrece un servicio gestionado de búsqueda que permite operar con latencias mínimas incluso con un inmenso volumen de datos. A través de este servicio, es posible implementar soluciones de inteligencia artificial en tiempo real, beneficiándose de las capacidades nativas de base de datos vectorial del sistema.
Sistemas avanzados de modelo de incrustaciones, como los proporcionados por Amazon Bedrock, facilitan esta evolución hacia soluciones de búsqueda híbrida. Al representar texto e imágenes en un mismo espacio semántico, estos modelos permiten encontrar resultados relevantes sin importar la modalidad de la consulta.
Recientemente, se ha desarrollado una solución especialmente diseñada para el sector minorista, que permite realizar búsquedas híbridas multimodales utilizando OpenSearch Service. Esta aplicación cuenta con flujos de trabajo enfocados en la ingestión de datos y en la consulta, generando incrustaciones vectoriales para diversos tipos de datos y proporcionando resultados integrados y precisos para el usuario final.
En este contexto, las empresas están cada vez más inclinadas a implementar soluciones de búsqueda híbrida, no solo para mejorar la experiencia de usuario, sino también para adecuarse a la creciente demanda de personalización y eficiencia en las transacciones en línea. La combinación de estas tecnologías avanzadas se está erigiendo como un paso crucial en la evolución del comercio electrónico, promoviendo experiencias de compra más satisfactorias y personalizadas para los consumidores modernos.
