本頁面提供指南，說明如何為商家適用的 Vertex AI Search 導入對話式產品篩選功能。本文提供以資料為依據的最佳做法，協助中大型零售商家順利導入對話式產品篩選功能。
Vertex AI Search for commerce 的對話式產品篩選功能運用 AI 技術，改變傳統搜尋方式，提供引導式體驗，在購物者與大型產品目錄互動時提供協助。當網站使用者執行廣泛搜尋 (例如「咖啡桌」或「紅色洋裝」) 時，如果搜尋結果多達數千筆，對話式產品篩選功能會智慧地提示後續問題，協助使用者快速縮小選項範圍。
業務用途
引導式搜尋中的對話式產品篩選功能，專門用來處理廣泛、模糊或非常細微的搜尋查詢。套用篩選器縮小結果範圍，可大幅提升收益和使用者參與度。
對話式產品篩選功能的主要目標，是協助購物者快速直覺地找到合適的商品。
商家可透過對話式篩選功能：
- 加快產品探索速度：透過詢問相關問題，協助購物者快速縮小產品選擇範圍 (例如從 5,000 個地毯縮小到幾百個目標結果)。
- 調整個人化設定：系統會根據特定查詢 (例如咖啡桌) 的歷來篩選器使用資料，為每個查詢自訂問題和多重選擇選項 (例如，咖啡桌的篩選條件通常是顏色，而非大小，因此系統可能會先詢問顏色)。
- 簡化實作程序：系統會預先指定產品屬性 (例如顏色和寬度) 的問題，每個屬性對應一個問題。
單向對話
對話式產品篩選功能會以單向對話的形式，在電子商務網站上為購物者提供搜尋歷程的輔助。AI 模型會向購物者提問，購物者則回答問題。
購物者發起搜尋查詢。範例：地毯
零售網站傳回超過 80 頁的產品結果。
商家適用的 Vertex AI Search 會詢問網站上的購物者問題，協助縮小搜尋範圍。例如：Which color are you looking for? (你要找哪種顏色？)
購物者從選擇題選項清單中選取答案。範例：blue
網頁上的產品結果會立即根據購物者的選擇進行篩選。
接著，Google 搜尋會顯示下一個最相關的後續問題。例如：你想找什麼形狀的產品？
圖 1：對話過濾功能的使用者歷程。
透過測試逐步改善
對話式產品篩選功能需要持續改良，並根據資料做出決策，才能達到最佳化。目標是充分發揮這項功能，收集使用者洞察資料，瞭解購物者行為並調整設計，以吸引更多使用者。
受到市場趨勢、競爭對手產品和個人偏好變化等各種因素影響，購物者行為會隨著時間動態演變。請務必持續實驗及疊代設計，並在收集更多資料及觀察購物者與 AI 功能的互動方式時，測試新方法。透過持續進行實驗、分析資料及改善，確保 AI 功能與時俱進，有效滿足不斷變化的使用者需求，並發揮最佳成效。
定期查看成效指標、進行使用者問卷調查，並分析意見回饋，找出可改進之處和新的創新商機。持續反覆測試是長期部署 AI 功能的成功關鍵。
汲取的經驗教訓
經過連續測試後，我們得到以下經驗：
- 持續進行實驗：最佳結果通常不是您嘗試的第一個設計。
- 反覆運算及調整：使用者行為會不斷演變。隨著資料量增加，以及觀察購物者與這項功能的互動情形，請持續疊代設計並測試新方法。
- 超越 A/B 測試：不要只進行 A/B 測試 (比較兩個版本)，請改為進行多項 A/B/C/D/E/F 測試，探索更多 UI 設計和位置選項。
最佳化重要指標
如要有效調整 Vertex AI Search 的電子商務功能，請務必定義及追蹤相關指標，深入瞭解使用者參與度、滿意度，以及這些功能的整體影響。請考慮下列重要指標：
- 轉換率：完成目標動作 (例如購物) 的使用者百分比。
- 使用者滿意度分數 (例如淨推薦值、顧客滿意度)：使用者對 AI 功能體驗的直接意見回饋，可提供有關可用性和感知價值的質性洞察。
- 採用率：主動使用對話式產品篩選功能的購物者百分比，可反映這項功能的曝光度和實用性。
搜尋中的後續問題
如果啟用對話式產品篩選功能，網站上的後續問題會引發對話，直到發生下列其中一種情況為止：
- 達到預先設定的最低產品數量 (如果只顯示兩項產品，對話就沒有意義)。
- 使用者點選產品並加入購物車 (目標)。
- 對話式產品篩選功能用盡 AI 生成的問題。
做為動態 facet 的替代方案
動態層面與廣泛查詢和高搜尋傳回計數相關聯，因此每次查詢的收益偏低。如果使用者看到數以萬計的結果，可能會感到不知所措而放棄搜尋。對話式搜尋可以修正查詢，並搭配動態 facet 使用。相較於動態層面，對話式產品篩選功能更人性化、互動性更高，且佔用的網頁空間較少，因此具有一些優勢。
詳情請參閱「構面」頁面。
編輯生成的問題
對話式產品篩選功能可讓零售商根據上傳的目錄，初步編輯、覆寫或取消選取 AI 生成的問題，根據偏好與生成式 AI 問題進行人為介入的互動。商家可以在「Google 搜尋」的商家控制台或 API 中，個別或大量編輯或停用問題，以便自訂要在搜尋結果中顯示的問題。
結論
在商務平台中整合對話式產品篩選功能，可大幅提升使用者體驗，並大幅提高使用者轉換率。對於廣泛類別的查詢，使用者通常會面臨大量選擇，難以快速縮小偏好範圍，因此更是如此。