Автор: Денис Аветисян
Новый подход к оптимизации поисковых запросов в e-commerce позволяет значительно повысить релевантность и позиции товаров в результатах генеративного поиска.
В статье представлена систематическая платформа для оптимизации генеративных поисковых систем (E-GEO), демонстрирующая эффективность оптимизированных запросов в сравнении с эвристическими подходами.
Несмотря на стремительное развитие генеративных языковых моделей, оптимизация контента для новых поисковых систем, основанных на них, остается малоизученной задачей. В работе ‘E-GEO: A Testbed for Generative Engine Optimization in E-Commerce’ представлен первый комплексный набор данных и методология для оптимизации контента в электронной коммерции, позволяющие повысить релевантность продуктов в генеративных поисковых системах. Авторы демонстрируют, что оптимизация промптов позволяет существенно улучшить ранжирование товаров и превзойти традиционные эвристические подходы, выявив при этом универсальные закономерности в эффективных стратегиях оптимизации. Какие новые горизонты откроются для персонализации и повышения эффективности электронной коммерции с развитием генеративных поисковых систем?
Растущая волна генеративной коммерции
Крупные языковые модели (LLM) стремительно становятся ключевым элементом современной электронной коммерции, радикально меняя способы поиска и приобретения товаров. Эти модели, способные понимать и генерировать человеческий язык, позволяют пользователям формулировать запросы в свободной форме, а не ограничиваться ключевыми словами. В результате, LLM обеспечивают более интуитивный и персонализированный процесс поиска, предлагая релевантные товары и услуги на основе семантического анализа запроса. Наблюдается значительный рост продаж, обусловленный возможностью LLM создавать убедительные описания продуктов, генерировать персонализированные рекомендации и даже вести диалог с покупателем, имитируя консультацию продавца. Таким образом, LLM не просто облегчают поиск, но и активно стимулируют потребительскую активность, определяя новую эру в онлайн-торговле.
Простое увеличение масштаба языковых моделей недостаточно для обеспечения успеха в современной электронной коммерции. Всё большее значение приобретается оптимизация контента специально для так называемого “генеративного поиска”. В отличие от традиционных поисковых систем, использующих ключевые слова, генеративные модели синтезируют ответы на запросы, основываясь на понимании смысла. Поэтому, для обеспечения видимости товаров и услуг в этих системах, необходимо создавать контент, который не только содержит релевантную информацию, но и отвечает на потенциальные вопросы пользователей в естественной, разговорной манере. Успех в генеративном поиске требует акцента на полноте и ясности описаний, а также на предоставлении ответов, которые могут быть непосредственно включены в сгенерированный ответ поисковой системы, обеспечивая пользователю максимально полезную и релевантную информацию.
Для обеспечения эффективной видимости в новых системах электронной коммерции требуется переход от традиционной поисковой оптимизации (SEO) к оптимизации для генеративных систем (GEO). В то время как SEO фокусируется на ранжировании страниц по ключевым словам, GEO предполагает адаптацию контента таким образом, чтобы он наилучшим образом отвечал на запросы, сформулированные в свободной форме, характерные для больших языковых моделей. Это означает, что необходимо уделять больше внимания созданию информативных, структурированных и легко воспринимаемых текстов, которые могут быть использованы для формирования развернутых ответов на вопросы пользователей. Успешная GEO предполагает не просто наличие ключевых слов, а глубокое понимание намерений пользователя и предоставление наиболее релевантного и полезного контента, способствующего формированию естественных и содержательных ответов генеративных систем, что, в конечном итоге, повышает видимость продукта и стимулирует продажи.
Механизмы генеративной ранжировки
Генеративные поисковые системы используют подход, известный как Retrieval-Augmented Generation (RAG), для поиска релевантных товаров в ответ на запросы пользователей. В основе RAG лежит извлечение наиболее подходящих фрагментов информации из базы данных товаров, которые затем используются в качестве контекста для генерации ответа. Процесс включает в себя векторное представление как запроса пользователя, так и описаний товаров, а затем вычисление семантической близости между ними для определения наиболее релевантных результатов. Это позволяет системе предоставлять более точные и контекстуально значимые ответы, чем традиционные методы поиска, основанные исключительно на ключевых словах.
Ранжирование LLM является центральным этапом в процессе формирования выдачи продуктов пользователю. Этот процесс использует большие языковые модели (LLM) для оценки релевантности каждого продукта запросу пользователя. Оценка производится на основе семантического анализа как запроса, так и описания продукта, что позволяет определить степень соответствия. Результатом является упорядоченный список продуктов, представленный пользователю в порядке убывания релевантности, определяемой LLM. Эффективность ранжирования напрямую влияет на пользовательский опыт и конверсию.
Ранжирование продуктов в генеративных поисковых системах напрямую зависит от качества и релевантности описаний товаров. Алгоритмы LLM оценивают соответствие описания запросу пользователя, определяя позицию товара в выдаче. Чем более точно и информативно описание отражает характеристики продукта и соответствует поисковому намерению, тем выше вероятность, что данный товар будет показан пользователю в первых позициях. Поэтому оптимизация контента, включающая использование ключевых слов, четкое изложение преимуществ и подробные технические характеристики, является критически важной для повышения видимости товаров и увеличения конверсии.
От эвристик к оптимизации, основанной на данных
Первоначальные стратегии GEO (Growth Engineering Optimization) основывались на эвристической переработке контента, включающей в себя добавление в описания товаров кавычек, цитат или использование языка, имитирующего авторитетность. Такой подход предполагал внесение изменений, основанных на предположениях о том, какие формулировки могут повысить привлекательность продукта для пользователей и, как следствие, увеличить конверсию. Примерами подобных стратегий являлось использование фраз, подчеркивающих эксклюзивность или ограниченность предложения, а также акцентирование внимания на положительных отзывах или экспертном мнении. Однако, эффективность подобных методов зачастую была непостоянной и зависела от конкретного продукта и целевой аудитории, что ограничивало возможности масштабирования и требовало постоянного ручного контроля.
Подходы, основанные на эвристической перефразировке, хотя и применялись на начальных этапах оптимизации GEO, демонстрируют ограниченную эффективность и не масштабируются для обработки больших объемов данных и разнообразия товарных позиций. В отличие от них, оптимизация на основе данных позволяет систематически улучшать описания товаров, используя алгоритмы, такие как APE и GEPA, для выявления наиболее эффективных формулировок. Этот подход обеспечивает более надежные и предсказуемые результаты, а также позволяет автоматизировать процесс оптимизации, что невозможно при использовании ручных эвристических правил.
Метод оптимизации на основе промптов использует такие техники, как APE (Automatic Prompt Engineering) и GEPA (Gradient-based Prompt Optimization) для точной настройки описаний товаров с целью достижения максимальной эффективности. В ходе анализа было зафиксировано значительное превосходство данного подхода над эвристическими методами, основанными на простых правилах и ручной корректировке. APE автоматически генерирует и тестирует различные варианты промптов, а GEPA использует градиентный спуск для итеративной оптимизации промптов на основе данных об эффективности, что позволяет добиться стабильно более высоких результатов в сравнении с подходами, не использующими оптимизацию на основе данных.
Валидация GEO стратегий с помощью реальных данных
Набор данных E-GEO представляет собой критически важный эталон для оценки стратегий GEO (Growth by E-commerce Optimization), поскольку содержит сопоставленные пары поисковых запросов, сформулированных на платформе Reddit, и соответствующих листингов товаров на Amazon. Этот набор данных позволяет исследователям объективно оценивать эффективность различных техник оптимизации, предоставляя возможность сопоставить исходные запросы пользователей с релевантными результатами поиска на Amazon. Структура данных обеспечивает возможность количественной оценки точности и релевантности поисковой выдачи, что необходимо для разработки и улучшения алгоритмов GEO. Набор данных включает в себя реальные пользовательские запросы и соответствующие им товары, что обеспечивает высокую степень реалистичности и практической ценности при проведении экспериментов и валидации новых подходов.
Анализ улучшения позиций (Ranking Improvement) на наборе данных E-GEO позволяет исследователям объективно оценивать эффективность различных техник оптимизации поисковых запросов. При использовании оптимизированных промптов, среднее улучшение позиций в поисковой выдаче составляет более 1 позиции (+1.00+). Данный показатель рассчитывается на основе сопоставления поисковых запросов Reddit с соответствующими товарами на Amazon и позволяет количественно оценить влияние конкретных изменений в промптах на релевантность и видимость результатов поиска.
Использование системного промпта CL4R1T4S в генеративной модели значительно повышает точность извлечения и ранжирования релевантных результатов. Этот промпт оптимизирован для улучшения понимания запроса и более эффективного сопоставления с данными, что приводит к более релевантным и точным результатам поиска. Внедрение CL4R1T4S позволяет генеративной модели лучше интерпретировать намерение пользователя, минимизируя неоднозначность и повышая вероятность возврата наиболее подходящих элементов из базы данных, что критически важно для повышения эффективности стратегий GEO.
Будущее генеративной коммерции
Эффективное сопоставление запросов пользователей с их истинными намерениями представляется ключевым фактором для раскрытия всего потенциала генеративного коммерческого поиска (GEO). Исследования показывают, что понимание причины, по которой пользователь осуществляет поиск, имеет не меньшее значение, чем само содержание запроса. Простое сопоставление ключевых слов уже недостаточно; необходимо учитывать контекст, предыдущий опыт пользователя и его скрытые потребности. Именно способность GEO интерпретировать намерение, стоящее за запросом, позволяет предлагать наиболее релевантные и персонализированные результаты, значительно повышая вероятность совершения покупки и уровень удовлетворенности клиентов. Ориентация на глубинное понимание запроса открывает возможности для создания принципиально новых форм взаимодействия с покупателем, выходящих за рамки традиционных методов поиска и фильтрации.
Оптимизация на основе генеративных моделей (GEO), подкрепленная всеобъемлющими наборами данных, такими как E-GEO, становится стандартной практикой для компаний электронной коммерции. Наблюдается заметная конвергенция стилистических особенностей, указывающая на универсальную и эффективную стратегию перефразирования, направленную на максимальное соответствие поисковым запросам пользователей. Это не просто изменение формулировок, а глубокая адаптация контента, учитывающая нюансы пользовательского намерения и обеспечивающая более точное соответствие между запросом и предлагаемыми товарами. Предполагается, что применение подобных алгоритмов позволит значительно повысить видимость продуктов в поисковых системах, улучшить качество пользовательского опыта и, в конечном итоге, увеличить конверсию и прибыльность онлайн-бизнеса.
Предстоящие изменения в сфере электронной коммерции, обусловленные развитием генеративных технологий, сулят значительное повышение доступности товаров для потребителей. Благодаря более точному пониманию потребностей пользователей и адаптации предложений под индивидуальные запросы, ожидается рост удовлетворенности клиентов и снижение времени, затрачиваемого на поиск нужных продуктов. Это, в свою очередь, приведет к более эффективному и приятному процессу совершения покупок, где каждый пользователь сможет легко и быстро находить именно то, что ищет, получая максимум удовольствия от онлайн-шопинга и экономя ценное время и ресурсы. Оптимизация процессов поиска и представления товаров станет ключевым фактором успеха для компаний, стремящихся к лидерству в новой эре электронной коммерции.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что оптимизация запросов для генеративных моделей может значительно улучшить ранжирование продуктов в электронной коммерции. Этот подход, названный Generative Engine Optimization (GEO), рассматривает систему как единый организм, где изменения в одной части — в данном случае, в формулировке запроса — оказывают влияние на всю структуру результатов поиска. Как заметила Ада Лавлейс: «Я верю, что в будущем вычислительная машина сможет делать все, что только можно описать посредством алгоритма». Эта мысль перекликается с GEO, поскольку оптимизация запросов — это, по сути, создание более эффективного алгоритма для поиска и ранжирования продуктов, позволяющего генеративным моделям выдавать более релевантные результаты.
Куда Ведёт Этот Путь?
Представленная работа демонстрирует, что оптимизация запросов для генеративных моделей в электронной коммерции — это не просто техническая задача, а скорее вопрос о правильной структуре взаимодействия. Однако, кажущийся успех не должен заслонять фундаментальные вопросы. Мы оптимизируем скорость достижения результата, но не всегда задумываемся о том, правильно ли мы задаём саму цель. Простота оптимизированных запросов, показанная в исследовании, должна быть не самоцелью, а индикатором того, что мы, возможно, слишком усложнили систему в целом. Архитектура, которая требует изощрённых запросов для эффективной работы, — архитектура, обречённая на неэффективность в долгосрочной перспективе.
Очевидным следующим шагом является масштабирование предложенного подхода на более крупные и разнообразные наборы данных. Но истинная ценность заключается в исследовании границ применимости. Где ломается принцип простоты? Какие типы продуктов или запросов требуют более сложных стратегий? Зависимость от оптимизированных запросов — это, по сути, цена свободы от необходимости глубокого понимания семантики. В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы научить модель отвечать на конкретные запросы, а в том, чтобы она понимала потребность, стоящую за ними.
Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке систем, которые способны к самооптимизации и адаптации к изменяющимся условиям. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается; поэтому, необходимо уделять внимание не только видимым улучшениям, но и скрытым уязвимостям. Необходимо помнить, что оптимизация — это всегда компромисс, и каждый шаг вперёд влечёт за собой новые ограничения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20867.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
- Архитектура фермента: от генерации каркаса к адресной каталитической эффективности.
- Белки в коде: от структуры к динамике
- Квантовая активность: моделирование диссипации в активных системах
2025-11-29 00:52