Google Cloud发布四项全新及更新的AI技术，协助零售商改善店内货架检查流程，也在购物网站为消费者提供更自然流畅的线上购物体验，进而提升日常运营效率与电子商务网站的业绩。

Google推出全新货架查看AI（Shelf Checking AI）解决方案，能协助零售商改善产品的现货供应情形，进一步了解货架实际状况，并明确掌握补货需求，避免因货物售罄而错过销售机会。

这项全新AI解决方案以Google Cloud的Vertex AI Vision构建，并运用产品和价格标签识别机器学习模型，能单凭产品图像和文本特征，就能大规模识别所有类型的产品，并将所得资料转换成可帮助零售商进行决定的洞察资讯。

Google Cloud的货架查看AI，运用Google数据库所收录的数十亿个独特实体的图像，能从多种类型的图片中识别产品，且不受拍摄角度和视角的影响。零售商也可视情况为货架查看AI提供不同类型的图像，例如可以是来自天花板悬挂式摄影机、在店中四处移动的货架检查机器人或是店员的手机所拍摄的画面。

这项解决方案已开放全球预览（preview），并预期在未来几个月内将正式开放全球零售商使用。重要的是，使用此解决方案时，零售商保有图片和资料的拥有权，而AI只能用于识别产品和价格标签。

以往，电子商务网站会根据“类别畅销清单”或采用人工编写的规则来排序产品的搜索结果，例如在农历新年前手动将红色衣物调整为主打服饰。

因此，Google在探索零售业适用的解决方案中推出一项全新的AI浏览功能，协助零售商为顾客打造更现代、快速、直觉且符合购物者需求的线上浏览与产品搜索体验。只要购物者在零售商的电子商务网站上选择一个产品类别，这项新功能就会通过机器学习技术，为网站选择最佳的产品排序；久而久之，这项AI技术会运用电子商务网站上以往的的资料进行分析，学习了解网站内每个页面最理想的产品排序。此功能通过考虑产品的准确性与关联性，甚至成交的可能性，为网站优化最合适的产品及最佳的产品显示方式，过程中无需人为介入。

这项新功能现已开放给全球零售商使用，并支持72种语言，包含繁体中文。

通过机器学习提供个性化搜索与浏览结果打造更个性化的网购体验

Google同时也推出全新以AI驱动的个性化功能，在消费者搜索和浏览零售商网站时，能看到个性化的搜索结果。这项技术更进一步强化Google Cloud全新的浏览功能与现有的Retail Search解决方案的表现。

全新个性化功能采用的AI技术，会通过消费者在电子商务网站上的行为，例如点击次数、购物车品项、购买记录和其他资讯，来判断购物者的品味和喜好，并比对网站内的产品；接着AI就能针对购物者喜好，提高特定产品的搜索和浏览排名，以提供更加个性化的搜索结果。

购物者的个性化搜索和浏览结果，是依据他们在个别零售商电子商务网站上的互动进行判断，而不会连接至购物者的Google账户活动。识别购物者的方式是通过他们在零售网站上创建的账号，或网站的第一方Cookie。

和Google的所有解决方案一样，消费者拥有并控制自己的资料，只有个人喜好的资讯会留在零售商手中。全新个性化功能现已开放给全球零售商使用。

新发布的全新升级版Recommendations AI，有助零售商打造出更个性化、更灵活多变、且更实用的电子商务网站，为每位客户提供绝佳购物体验。例如通过全新的“页面层级优化功能”，电子商务网站可随时决定要向购物者显示哪些产品推荐面板，也能把资源需求降到最低，无需大量的用户体验测试，即可改善用户参与度与转化率。

此外，升级版Recommendations AI也在近期添加了“营收优化功能”，帮助网站在每位顾客浏览阶段中提供更优质的产品推荐内容，有效为各种类型的电商网站提升每节用户浏览时段的平均收入。通过由Google Cloud和DeepMind合作开发的机器学习模型，结合电子商务网站的产品类别、商品价格，以及消费者的点击次数与转换资讯，在顾客对品牌长期满意度和零售商收入增长之间，找出理想的平衡点。最后，全新的“再次购买模型”则运用消费者的购物历史记录，提供消费者较可能重复购买的个性化推荐内容。

与Google Cloud客户使用的基准推荐系统相比，使用全新Recommendations AI的零售商，其网站在转化率和点击率都获得双位数增长。全球零售商现已能使用全新的“页面层级优化功能”、“营收优化功能”和“再次购买模型”。

这项货架查看AI工具已在全球开放预览，其他全新电子商务科技，包括：个性化AI功能、浏览功能，以及Recommendations AI升级的项目（包含页面层级优化功能、营收优化功能、与再次购买模型，现已开放给全球零售商采用。