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随着电商在全球经济中地位攀升，AI 与机器学习在电商领域的应用备受瞩目。研究人员针对多变体个性化用户界面（UI）下的产品描述难题，开展基于生成式 AI 的研究。结果显示，该技术能依客户群体特征生成差异描述，提升沟通效果，对电商发展意义重大。
在当今数字化浪潮中，电子商务如同一位超级巨星，在全球经济的大舞台上闪耀，其地位逐年攀升。新冠疫情的爆发，更是让企业深刻认识到数字化转型的重要性，它就像一把万能钥匙，能灵活应对各种新机遇与挑战。在电商发展的滚滚潮流里，人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用层出不穷，其中，基于大语言模型（LLM）的方法备受关注。LLM 就像一个知识渊博的智者，经过大量数据的 “喂养”，不仅能回答各种问题、总结信息、翻译语言，还能生成独具特色的内容。
在电商领域，LLM 的应用十分广泛，可以自动生成人工智能生成内容（AIGC），用于聊天机器人、销售助手等，还能为在线商店页面填充产品描述、卖家信息等文本内容。但传统的 “一视同仁” 式用户界面（UI）逐渐暴露出弊端，它无法满足不同客户的多样化需求。于是，多变体、个性化 UI 的概念应运而生。在这种情况下，AI 生成的个性化产品描述变得至关重要，它就像一座桥梁，连接着产品和消费者。然而，传统编写产品描述的方式既耗费人力，又难以满足不同客户群体的细致需求。同时，在实现多变体 UI 和产品描述的过程中，还面临着诸多挑战，比如缺乏收集客户行为信息的工具、难以合理对用户进行分组以及难以差异化呈现文本等。为了解决这些问题，研究人员开启了探索之旅。
来自未知研究机构的研究人员针对上述难题，开展了一项关于利用生成式 AI 创建个性化电商产品描述的研究。他们致力于定义一个将 LLM 类工具与服务于多变体电商 UI 的平台相集成的框架，提出并验证评估特定细分信息对 AI 生成的个性化描述变化影响的指标，以及统计验证包含一般信息和特定细分信息的提示所生成描述的差异。
研究人员在研究过程中，运用了多种关键技术方法。首先，借助基于 Recency, Frequency, and Monetary（RFM）模型的成熟用户信息以及通过点击流数据进行的高级客户活动跟踪，收集客户行为信息。其次，采用基于决策规则的算法和聚类方法（无监督机器学习技术）对用户进行分组。此外，通过改编和优化余弦相似度来评估产品描述的差异化程度。
下面来看具体的研究结果：
- 个性化产品描述框架：研究人员提出基于多变体 UI 的个性化产品描述框架。在这个框架中，多变体 UI 能够根据特定客户群体的需求和行为创建不同版本（包括布局和内容），并将这些 UI 变体提供给相应客户群体，客户的反馈又能推动内容的持续改进。LLM 类工具与专用 UI 服务系统的其他组件相集成，客户决策和行为为优化 UI 变体和改进语言模型提供反馈，从而构建出 AI 生成产品描述的生命周期，从识别客户细分特征到准备和验证不同版本的专用描述。
- AIGC 在电商中的应用：生成式 AI 在电商中的应用越来越广泛，除了传统的产品推荐，在产品描述生成、产品评论情感分析、产品标记和分类、搜索引擎优化以及各类客户交互工具（如助手、聊天机器人等）方面都发挥着重要作用。
- 形式分析：研究人员对生成的产品描述进行形式分析，确保其符合提示中指定的字数要求，且内容正确。
- 差异化验证：研究结果证实，电商客户群体的特定特征能够使生成式 AI 产生明显不同的产品描述。尽管在 26.7% 的情况下差异在统计上不显著，但对于足够长的描述能够实现完全差异化。这表明，通过深入了解客户群体特征，利用生成式 AI 生成个性化产品描述是可行且有效的。
研究结论表明，生成式人工智能结合对电商商店客户群体的洞察，可成为增强客户沟通的实用有效工具。通过根据不同细分群体的细致需求定制产品描述，电商平台能够获得诸多实际益处，如提高客户满意度、增强客户忠诚度，进而推动整体业务的成功。该研究成果发表在《Computer Standards 》上，为电商领域的发展提供了新的思路和方法。其提出的框架和指标，为电商企业实现个性化产品描述提供了理论支持和实践指导，有助于电商企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，满足消费者日益多样化的需求。同时，研究中对相关技术方法的探索和应用，也为后续在该领域的进一步研究奠定了基础。
