Qu'est-ce que la recherche sémantique dans la mode ?
La recherche sémantique trouve l'information à partir du sens et de l'intention plutôt que par correspondance exacte de mots-clés, grâce à des représentations d'IA appelées embeddings.
En bref
La recherche sémantique est une méthode de recherche qui comprend le sens d'une requête et du contenu recherché, au lieu de se fonder uniquement sur la correspondance des mots. Dans la mode, elle permet aux clients, aux acheteurs et aux collaborateurs de trouver des produits ou des documents pertinents à partir de descriptions naturelles, de synonymes ou d'occasions plutôt que de termes produit exacts.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?
Les textes produit, les attributs et les documents sont convertis en embeddings, des vecteurs numériques qui capturent le sens. Ils sont stockés dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une personne lance une recherche, la requête est convertie de la même manière, et le système renvoie les éléments dont les vecteurs sont les plus proches. De nombreux systèmes combinent cette approche avec la recherche par mots-clés et des filtres comme la taille, le prix et le stock : on parle alors de recherche hybride.
Les cas d'usage dans la mode comprennent :
- La recherche sur les boutiques en ligne pour des requêtes d'occasion ou de style comme tenue décontractée en lin pour les vacances.
- La commande B2B, lorsque les acheteurs explorent une collection par thème ou concept de catégorie.
- La recherche multilingue, qui fait correspondre requêtes et produits d'une langue à l'autre.
- La recherche interne dans les fiches techniques, les politiques et les documents fournisseurs.
Pourquoi est-ce important pour les entreprises de mode ?
Les clients utilisent rarement les mêmes termes que les équipes produit. Un client tape pantalon, un autre chino, un troisième décrit un look. La recherche par mots-clés renvoie souvent dans ces cas des résultats médiocres ou vides, ce qui entraîne des ventes perdues. La recherche sémantique réduit cet écart et rend les grands assortiments plus faciles à parcourir.
Comment l'IA l'utilise-t-elle ?
La recherche sémantique est le moteur de récupération de nombreuses applications d'IA, notamment la génération augmentée par la recherche, la recherche IA et la recommandation. Les embeddings multimodaux l'étendent aux images, ce qui permet des requêtes combinant texte et visuel.
Pièges fréquents
- Abandonner complètement la recherche par mots-clés, ce qui pénalise les requêtes exactes comme les références de modèles.
- Des contenus produit pauvres, car le sens ne peut être trouvé si les descriptions sont minces.
- Ignorer la disponibilité, en renvoyant des articles pertinents mais en rupture de stock.
- L'absence d'évaluation avec de vraies requêtes de clients ou d'acheteurs.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre recherche sémantique et recherche par mots-clés ?
La recherche par mots-clés fait correspondre les mots exacts d'une requête. La recherche sémantique fait correspondre le sens, ce qui lui permet de trouver des résultats pertinents même lorsque d'autres mots ou descriptions sont utilisés.
La recherche sémantique améliore-t-elle la conversion dans l'e-commerce de mode ?
Elle peut y contribuer en réduisant les recherches infructueuses et en faisant ressortir des produits plus pertinents. L'effet dépend de la qualité des données produit, du classement des résultats et de la combinaison de la recherche avec des filtres et des données de stock.