谷歌公开发布Beta版推荐AI电子商务工具

在Cloud Next 2019大会上，Google推出了完全托管的服务Recommendations AI，旨在帮助面向零售的企业向客户提供个性化的产品推荐。从今天开始，经过漫长的预览期，包括Sephora，Boozt和Digitec Galaxus在内的早期采用者，向符合条件的Google Cloud客户提供Beta版的Recommendations AI。

谷歌表示，建议AI是通过跨Google广告，Google搜索和YouTube等媒体资源的工作而获得的。通过使用机器学习来动态适应客户的行为以及变量的变化(例如分类，定价和特价)，它表面上提高了点击率和网络，移动和电子邮件的转化率，同时增加了由建议和每次访问总收入驱动的收入。

根据产品经理Pallav Mehta的说法，Recommendeds AI擅长处理长尾产品以及冷启动用户和物品的情况下的建议。借助与Google Brain和Google Research合作开发的“饥渴的”深度学习模型，它能够在数千万个项目中获得见解，并不断地实时迭代这些见解。建议AI还能够纠正流行或待售商品的偏差，并可以更好地处理季节性(或数据稀疏的商品)，而其基础架构允许每天重新训练模型。

通过图形界面，使用Recommendations AI的企业可以通过与Merchant Center，Google跟踪代码管理器，Google Analytics(分析)360，Cloud Storage和BigQuery的现有集成，在连接数据的同时集成，配置，监视和启动建议。推荐AI可以合并非结构化的元数据，例如产品名称，描述，类别，图像，产品寿命等，并且可以自定义推荐以提供所需的结果，例如参与度，收入或转化。

建议AI还可以让Google Cloud客户应用规则来微调购物者看到的内容，并使显示的产品多样化，并根据产品可用性和自定义标签进行过滤。它支持多个地区的国际产品目录，并在客户旅途中的任何地方提供建议，无论是在主页上，在订单确认期间还是在购物车中。

初始数据导入完成后，建议AI用户可以选择模型类型和优化目标。Google说，模型的训练和调整需要两到五天的时间，并且可以在将模型的建议提供给客户之前对其进行预览。

为配合Recommendations AI公开测试版的推出，Google推出了一种新的定价结构，其中包括三个基于交易量的价格层进行预测，并单独收取模型训练和调整费用。对于所有新的Recommendations AI客户，除了为新的Google Cloud客户提供的$ 300的免费赠金之外，还将获得$ 600的赠金，该公司表示，这通常足以训练模型并通过两周的A / B测试来测试其在生产中的性能。

Google的Recommendations AI与Amazon Personalize竞争，后者类似地利用机器学习为网站，SMS，电子邮件和应用程序提供建议。据亚马逊称，Personalize通过API调用解决了一些问题，例如为没有历史数据的新用户或产品创建推荐，这些调用会自动执行构建，训练，调整和部署推荐模型所需的任务。