Eコマースの混乱：AIが不整合な商品データを整理する方法

ほとんどのEコマーススケーリングに関する議論は、大きな課題を中心に展開されます：分散ネットワークにおける検索アーキテクチャ、ライブ在庫管理、インテリジェントなレコメンデーションシステム。しかし、その表面下には、あまり見えないが非常に厄介な問題が潜んでいます：商品属性の管理です。これはほとんどのオンライン販売者を悩ませる静かな苦痛であり、その影響が顧客体験に明らかになるまで無視されがちです。

見えない問題：なぜ属性値が悪夢になるのか

商品属性は、インテリジェントな商品発見の基盤です。それらは次の負担を担います：

• 顧客が巨大なカタログをナビゲートする検索フィルター
• 購入決定に影響を与える商品比較
• 関連性の高い商品を上位に配置する検索ランキング
• パーソナライズされた提案を行うレコメンデーションアルゴリズム

理論的には洗練されているように見えますが、実際は？混沌としています。

実際の商品カタログは、きちんと構造化されていることは稀です。属性値はシステム全体にわたって一貫性がなく、しばしば重複し、誤った形式で記録されていたり、その意味が曖昧だったりします。カテゴリー サイズ を例にとると：