Με την τεχνολογία AI, δεν χρειάζεται πλέον να κατηγοριοποιείτε τις εικόνες με βάση το όνομα της εικόνας. Το AI μπορεί να ανιχνεύσει δομές μοτίβων μέσα σε μια εικόνα και να προτείνει σχετικές εικόνες που περιέχουν παρόμοιες δομές μοτίβων. Αυτό προσφέρει ένα νέο επίπεδο βελτιστοποίησης με βάση τη συμπεριφορά των χρηστών.
Προσαρμόστε τις σελίδες προορισμού προσφέροντας προσαρμοσμένες προτάσεις εικόνων προϊόντων και υπηρεσιών που ταιριάζουν με προηγούμενες αγορές ή αλληλεπιδράσεις σελίδων προϊόντων ενός χρήστη. Σε αυτές τις σχετικές εικόνες μπορεί να δοθεί προτεραιότητα για να συμπληρωθεί η σελίδα, βελτιώνοντας την εμπειρία του χρήστη δείχνοντάς τους στοιχεία που είναι πιθανό να τους ενδιαφέρουν.
Αυτή η δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης θα γίνει πιο εμφανής στο μέλλον, καθώς οι ιστότοποι θα έχουν τη δύναμη να φιλτράρουν μέσα από απίστευτα μεγάλα σύνολα δεδομένων και να αναγνωρίζουν μοτίβα χρηστών σε μεμονωμένα και ολιστικά επίπεδα. Τα άτομα που πληρούν συγκεκριμένα κριτήρια μοτίβων μπορούν στη συνέχεια να κατηγοριοποιηθούν σε ομάδες των οποίων η εμπειρία στον ιστότοπο θα περιλαμβάνει επιλεγμένες εικόνες που σχετίζονται με την κατηγορία τους.
Visual sentiment analysis είναι ένας νέος τρόπος ταξινόμησης και μελέτης των συναισθηματικών μας απαντήσεων σε οπτικά ερεθίσματα, όπως βίντεο και εικόνες.
Η τεχνητή νοημοσύνη εξελίσσεται για να κατανοήσει ποιες εικόνες μεταδίδουν συγκεκριμένα οπτικά συναισθήματα, ώστε στη συνέχεια να μπορεί να κατηγοριοποιήσει τις εικόνες με βάση τις ταξινομήσεις τους. Αυτές οι εικόνες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για να ταιριάξουν με τους χρήστες που ανταποκρίνονται καλύτερα στην προβολή αυτών των τύπων εικόνων.
Στο μέλλον, οι ιστότοποι μπορούν να προσφέρουν την καλύτερη εξατομικευμένη οπτική εμπειρία στους χρήστες τους αντιστοιχίζοντας κατηγορίες εικόνων με συγκεκριμένες αλληλεπιδράσεις χρηστών και στη συνέχεια συμπληρώνοντας τη σελίδα με αυτές τις προσαρμοσμένες εικόνες.
Μπορεί να σας βοηθήσει να προσδιορίσετε γρήγορα ποιες φωτογραφίες και περιεχόμενο κειμένου ανήκουν σε ποιες σελίδες, ανάλογα με τα διαφορετικά τμήματα χρηστών.
Οι καταναλωτές κατακλύζονται από πληροφορίες περισσότερο από ποτέ. Εάν θέλετε οι χρήστες να αλληλεπιδρούν με τον ιστότοπό σας ή να αγοράζουν τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες σας, πρέπει να μπορείτε να τους παρέχετε μια εξατομικευμένη σχεδίαση ιστοσελίδων που να προβλέπει τις ανάγκες τους και να καλύπτει τα γούστα τους.
Όπως υποδηλώνει το όνομα, η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει μελλοντικές ενέργειες δημιουργώντας αναλυτικά στοιχεία συμπεριφοράς πελατών με βάση δεδομένα που συλλέγονται από επισκέψεις σελίδας χρήστη, επιλογές στοιχείων και συμπεριφορά αλληλεπίδρασης ιστότοπου. Ουσιαστικά, αυτό το AI χρησιμοποιεί προηγούμενες αλληλεπιδράσεις για να προτείνει πράγματα όπως προτιμώμενους προορισμούς, εμπορεύματα και πολλά άλλα.
Το AI μπορεί επίσης να προβλέψει μελλοντικά μοτίβα αγορών που διακρίνονται από προηγούμενα. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να παρέχουν τις πιο εύκολες διαδρομές για αγορές καθώς προβλέπουν τις ανάγκες του χρήστη. Όσο πιο ακριβείς γίνονται οι προβλέψεις, τόσο περισσότερες πληροφορίες θα μπορούν να αντλήσουν οι επιχειρήσεις από αυτές και τόσο καλύτερη είναι η εμπειρία χρήστη που θα μπορούν να προσφέρουν.
Στο μέλλον, οι προβλέψεις μπορούν να βοηθήσουν στην προσαρμογή του σχεδιασμού ιστού για να ταιριάζει στον χρήστη. Μπορεί να προσφέρει προβλέψεις για το χρώμα, τα μεγέθη κοντέινερ εικόνων, τα σχήματα στοιχείων δημιουργικής ιστοσελίδας, τις προτιμήσεις γραμματοσειράς και πολλά άλλα για να σας βοηθήσει να προσαρμόσετε καλύτερα τον ιστότοπό σας σε κάθε τύπο επισκέπτη.
Οι μπάρες αναζήτησης είναι μια εξαιρετική προσθήκη σε οποιονδήποτε ιστότοπο, καθώς παρέχουν πιο σχετικά αποτελέσματα από την τυπική πλοήγηση. Οι χρήστες της γραμμής αναζήτησης αναζητούν πληροφορίες ή ψωνίζουν με πρόθεση – δεν βρίσκονται στον ιστότοπό σας για περιήγηση. στην πραγματικότητα ξέρουν τι θέλουν.
Έχοντας μια φιλική προς τον χρήστη εμπειρία αναζήτησης παράγει πιο χαρούμενους αγοραστές ή επισκέπτες και δημιουργεί πιο σημαντικές δυνατότητες για πελάτες που επιστρέφουν. Η σημασιολογική αναζήτηση βελτιώνει την ακρίβεια αναζήτησης και επομένως αυξάνει την ικανοποίηση των χρηστών, μέσω της βαθύτερης κατανόησης της πρόθεσης και του πλαισίου του χρήστη.
Αυτές οι τεχνολογίες χρησιμοποιούν επεξεργασία φυσικής γλώσσας και μηχανική εκμάθηση για την ανάλυση μεγάλου όγκου απόψεων και κριτικών των καταναλωτών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λάβει πληροφορίες από αυτά τα σχόλια και να βοηθήσει τους εμπόρους λιανικής να εντοπίσουν και να τοποθετήσουν τα καλύτερα προϊόντα για να ικανοποιήσουν την πρόθεση αναζήτησης πελατών έναντι της περιγραφής αναζήτησης.
Στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη αντί να εστιάζει σε συστάσεις και προτάσεις, η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι σε θέση να παρουσιάζει σε έναν χρήστη περιεχόμενο που ταιριάζει στα ενδιαφέροντά του αμέσως μόλις φτάσει σε έναν ιστότοπο.
Ως αποτέλεσμα, οι χρήστες αφιερώνουν λιγότερο χρόνο στην αναζήτηση αυτού που αναζητούν και περισσότερο χρόνο ασχολούνται με αυτό που τους ενδιαφέρει. Για παράδειγμα, με την τεχνητή νοημοσύνη, όταν φτάσετε σε μια σελίδα προορισμού, θα εμφανίζει ήδη άρθρα ή αναρτήσεις ιστολογίου που καλύπτουν τα ενδιαφέροντά σας, ειδικά για τον κλάδο ή την επιχείρησή σας.
Αυτό ισχύει και για τη διάταξη του ιστότοπου. Οι προσαρμοστικές διεπαφές χρήστη χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση για να ανιχνεύσουν τη συσκευή, το λειτουργικό σύστημα και την πλατφόρμα που χρησιμοποιεί ένα άτομο για να περιηγηθεί σε αυτόν τον ιστότοπο και θα προσαρμοστούν ανάλογα για να προσφέρουν τις καλύτερες εμπειρίες σε αυτές τις πλατφόρμες.
Αυτό μπορεί επίσης να ισχύει για συγκεκριμένες ενότητες ενός ιστότοπου, οι οποίες αναδιαρθρώνονται για να παρέχουν την καλύτερη εμπειρία χρήστη. Ένα εξαιρετικό παράδειγμα μιας εταιρείας που χρησιμοποιεί αυτήν την τεχνολογία είναι το Netflix με τη λειτουργία προτάσεων “γιατί παρακολουθήσατε”. Επειδή το μοντέλο προτάσεων δείχνει μια σαφή ένδειξη για τη σύσταση στο κοινό του (επειδή παρακολουθήσατε το πρόγραμμα “X”, συνιστούμε να παρακολουθήσετε το πρόγραμμα “Y”), λειτουργεί με επιτυχία για να προσελκύσει περισσότερους θεατές σε αυτές τις προτεινόμενες εκπομπές.
Μέσω της ανάλυσης του συναισθήματος (Through analysing sentiment) πίσω από τις εικόνες και της αντιστοίχισης με το ενδιαφέρον των χρηστών, της πρόβλεψης των διαδρομών χρήστη και της αναδιάταξης της διάταξης και του περιεχομένου σε προσαρμοστικές διεπαφές χρήστη, η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει σημαντικά την εμπειρία του χρήστη.
πηγη: David Kosmayer
(φωτογραφία: Depositphotos)
