En un entorno comercial cada vez más competitivo, la capacidad de proporcionar una experiencia de búsqueda eficiente y personalizada se ha convertido en un catalizador crucial para el éxito de las plataformas de comercio electrónico. Los consumidores de hoy exigen rapidez y precisión en sus búsquedas, una demanda que los minoristas deben satisfacer para mantener y fomentar la lealtad de sus clientes. Un estudio de McKinsey revela que el 78% de los consumidores tienen una mayor inclinación a realizar compras repetidas cuando se enfrentan a experiencias personalizadas, lo que coloca a la funcionalidad de búsqueda intuitiva como un diferenciador estratégico clave.
La búsqueda semántica ha emergido como una herramienta poderosa para mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda al trascender la coincidencia literal de palabras clave. Esta tecnología utiliza modelos de incrustaciones que comprenden el significado detrás de una consulta de búsqueda, lo que permite una mayor resiliencia a las variaciones de redacción y la capacidad de aceptar entradas multimodales, como texto, imágenes, audio y video. Por ejemplo, un consumidor que busque un producto usando tanto una imagen como texto puede ver sus consultas transformadas en incrustaciones vectoriales, recuperando así objetos similares mediante un análisis de similitudes.
No obstante, la búsqueda por palabras clave sigue siendo una estrategia esencial dentro de cualquier solución integral de búsqueda en comercio electrónico. Permite coincidir de manera precisa las consultas de los usuarios con nombres de productos y metadatos específicos, satisfaciendo de manera efectiva las necesidades explícitas de los usuarios, que a menudo buscan artículos concretos desde el inicio de su búsqueda.
En este contexto, la búsqueda híbrida combina las ventajas de la búsqueda semántica y por palabras clave para ofrecer resultados más precisos y relevantes. De acuerdo con un informe de OpenSearch, esta metodología incrementa la calidad de los resultados en un 8-12% respecto a la búsqueda por palabras clave y un 15% en comparación con la búsqueda en lenguaje natural. Sin embargo, implementar este enfoque conlleva complejidades significativas debido a la variabilidad en las puntuaciones de relevancia de las distintas consultas. El servicio OpenSearch de Amazon proporciona una plataforma donde los minoristas pueden unificar estas puntuaciones, ofreciendo una experiencia de búsqueda fluida y eficaz para sus clientes.
OpenSearch Service es la base recomendada por AWS para Amazon Bedrock, permitiendo el despliegue, operación y escalado de OpenSearch en AWS. Este motor de búsqueda y análisis distribuido de código abierto, equipado con capacidades de base de datos vectorial, soporta aplicaciones de IA en tiempo real con latencias mínimas, gestionando búsquedas entre miles de millones de vectores.
En esta dinámica, modelos de incrustaciones multimodales, como Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 disponibles en Amazon Bedrock, se destacan como un pilar esencial. Estos modelos facilitan la funcionalidad de búsqueda híbrida al generar incrustaciones tanto para texto como para imágenes, integrándolos en un espacio semántico compartido, lo que permite la búsqueda cruzada entre modalidades.
Recientemente, se ha presentado una solución innovadora que integra un sistema de búsqueda híbrido multimodal para datos de imágenes en el sector minorista, maximizada por OpenSearch Service. Este sistema funciona mediante dos flujos principales: la ingestión de datos y la consulta, donde se generan y almacenan incrustaciones vectoriales de texto, imágenes y metadatos, y se transforman las consultas en incrustaciones para ofrecer a los usuarios resultados relevantes y contextualizados.
A medida que las empresas avanzan en su objetivo de mejorar la experiencia de búsqueda del cliente, las soluciones de búsqueda híbrida emergen como un paso decisivo hacia una mayor personalización y satisfacción del consumidor, consolidando su posición en el mercado competido de hoy.
