Jak optymalizacja prędkości oparta na sztucznej inteligencji może pomóc w rozwoju Twojego sklepu

Oto pytanie za 1 000 000 dolarów:

Jaki byłby główny powód, dla którego 9 na 10 potencjalnych klientów wybrałoby Twojego konkurenta?

Lepsza cena? Oferta specjalna?

Można by tak pomyśleć, ale jak pokazują badania WebFX:

„89% konsumentów robi zakupy u konkurencji po złym doświadczeniu użytkownika”.

Co zaskakujące (lub nie), dzisiejsi klienci kierują się bardziej doświadczeniem niż czymkolwiek innym. Preferują sklepy internetowe, które mogą oferowaćspersonalizowaną, szybką i płynną podróż klienta od początku do końca.

Chociaż branża eCommerce od lat oferuje personalizację za pomocą sztucznej inteligencji (AI), nie przyjęła jeszcze w pełni sztucznej inteligencji w celu optymalizacji szybkości.

Ale to się zmieni w 2024 roku.

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, dlaczego warto wdrożyć optymalizację szybkości witryny opartą na sztucznej inteligencji i jak możesz to zrobić, aby 90% potencjalnych klientów wybrało Twój sklep 9 na 10 razy.

Zrozumienie sztucznej inteligencji i jej roli w e-commerce

Możesz pominąć tę część, jeśli dobrze zdajesz sobie sprawę z możliwości, jakie sztuczna inteligencja wnosi do świata eCommerce.

Jeśli nie masz doświadczenia w tych wszystkich sprawach, oto krótki przegląd możliwości sztucznej inteligencji i tego, w jaki sposób może ona faktycznie podnieść wydajność Twojej firmy:

Eksploracja danych: wydobywanie cennych spostrzeżeń

Eksploracja danych polega na analizowaniu dużych zbiorów danych w celu odkrycia wzorców, korelacji i trendów, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać ukryte. W handlu elektronicznym eksploracja danych może umożliwić zrozumienie preferencji klientów, optymalizację poziomów zapasów i personalizację strategii marketingowych .Przeglądając dane transakcyjne, opinie klientów i zachowania przeglądania, możesz dostosować swoją ofertę tak, aby spełniała konkretne potrzeby klientów, zwiększając satysfakcję i lojalność.

Uczenie maszynowe: usprawnienie podejmowania decyzji i personalizacji

Uczenie maszynowe koncentruje się na opracowywaniu algorytmów, które umożliwiają komputerom uczenie się i podejmowanie decyzji na podstawie danych. Technologia ta napędza silniki rekomendacyjne na platformach eCommerce, sugerujące produkty użytkownikom na podstawie ich historii przeglądania i zakupów. Dzięki ciągłemu uczeniu się na podstawie interakcji użytkowników modele uczenia maszynowegooferują coraz trafniejsze rekomendacje, znacznie poprawiając doświadczenia zakupowe i zwiększając sprzedaż .

Źródło:O Tobie

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): łączenie komunikacji międzyludzkiej i sztucznej inteligencji

NLP pozwala komputerom rozumieć, interpretować i generować ludzki język. W eCommerce NLP napędza chatboty i wirtualnych asystentów, którzy zapewniają obsługę klienta przez całą dobę. Te narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogąobsługiwać zapytania, oferować spersonalizowane porady dotyczące zakupów i ułatwiać transakcje, zapewniając bezproblemową i wciągającą obsługę użytkownika .

Źródło:Daniel Wellington

Wizja komputerowa: zmiana sposobu, w jaki wchodzimy w interakcję z produktami w Internecie

Technologia widzenia komputerowego umożliwia komputerom interpretację i zrozumienie informacji wizualnych ze świata. Jeśli chodzi o eCommece,pozwala on na innowacyjne funkcje, takie jak wyszukiwanie wizualne, w ramach którego klienci mogą wyszukiwać produkty za pomocą obrazów zamiast tekstu.Dodatkowo wizja komputerowa obsługuje aplikacje rzeczywistości rozszerzonej (AR), umożliwiając klientom wizualizację produktów we własnym środowisku przed dokonaniem zakupu.

Źródło: Apple

Analityka predykcyjna: prognozowanie przyszłych trendów

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych wydarzeń. Ta technologia sztucznej inteligencji może pomóc Ci prognozować popyt, optymalizować zarządzanie zapasami i personalizować działania marketingowe. Analizując przeszłe zachowania konsumentów, modele predykcyjne mogąidentyfikować potencjalne bestsellery, przewidywać poziomy zapasów i dostosowywać promocje tak, aby spełniały przewidywane wymagania klientów .

Analiza behawioralna: zrozumienie i wpływanie na zachowanie klienta

Analiza behawioralna bada zachowania użytkowników online, aby uzyskać wgląd w ich preferencje i procesy decyzyjne. Obejmuje to analizę danych dotyczących strumienia kliknięć, wzorców przeglądania i współczynników interakcji w celu optymalizacji projektu witryny internetowej, lokowania produktu i strategii marketingowych. Zrozumienie zachowań klientów na poziomie szczegółowym pozwoli Ci stworzyć bardziej angażujące i atrakcyjne doświadczenia zakupowe, zachęcając do lojalności i powtarzania zakupów .

Dlaczego warto przyspieszyć swój sklep dzięki AI?

Aby zyskać przewagę konkurencyjną, oferując lepsze doświadczenie użytkownika.

To takie proste.

Mogłeś zrobić wszystko, co właściwe:

• napisał zoptymalizowane pod kątem SEO opisy produktów
• dostarczać spersonalizowane rekomendacje produktów
• oferują całodobową obsługę klienta
• trwale obniż swoje ceny

Brutalna prawda jest taka:

Jeśli Twój sklep ładuje się długo lub wydaje się nieporęczny i nie reaguje, prawdopodobnie stracisz potencjalnych klientów, zanim będą mieli szansę zapoznać się z Twoją ofertą.

Tutaj w grę wchodzą Core Web Vitals…

Podstawowe wskaźniki internetowe: kwantyfikacja doświadczenia użytkownika

Podstawowe wskaźniki internetowe Google to zestaw trzech wskaźników wydajności, które mierzą krytyczne aspekty doświadczenia użytkownika, koncentrując się na szybkości ładowania, responsywności i stabilności wizualnej:

• Largest Contentful Paint (LCP) mierzy wydajność ładowania strony internetowej, zaznaczając punkt na osi czasu ładowania strony, w którym w widocznym obszarze staje się widoczny największy blok tekstu lub element obrazu.
• Cumulative Layout Shift (CLS) mierzy stabilność wizualną strony internetowej, określając ilościowo, ile elementów strony nieoczekiwanie przesuwa się podczas fazy ładowania.
• Interakcja z następną farbą (INP) mierzy responsywność, w szczególności opóźnienie między interakcjami użytkownika (takimi jak kliknięcia, dotknięcia lub naciśnięcia klawiszy) a reakcją wizualną lub informacją zwrotną ze strony.

Możesz być zaskoczony, gdy to usłyszysz, ale zaliczenie Core Web Vitals jest ważniejsze niż kiedykolwiek wcześniej.

Jak to?
Ponieważ generatywne AI, takie jak Gemini i ChatGPT, stale ewoluują i redefiniują wyszukiwarki, oczekuje się, że ich wpływ na handel elektroniczny i strony wyników wyszukiwarek (SERP) będzie znaczący.

Ponieważ SERP stają się coraz bardziej dynamiczne i spersonalizowane, oferują natychmiastowe odpowiedzi i rekomendacje produktów generowane przez Generative AI oraz natychmiastową nawigację po stronach dzięki API Speculation Rules, nacisk na doświadczenie użytkownika będzie coraz większy.

Witryny handlu elektronicznego, które wyróżniają się szybkim dostarczaniem treści, płynnie reagują na interakcje użytkowników i zachowują stabilność wizualną, będą prawdopodobnie preferowane przez wyszukiwarki.

Nie jest tajemnicą, że głównym celem Google w inicjatywie Core Web Vitals było zapewnienie użytkownikom możliwie najlepszego doświadczenia, skutecznie prowadząc ich tam, gdzie mogliby znaleźć najbardziej istotne informacje i bezproblemowo dokonać zakupów.

Według najnowszego raportu na temat doświadczenia użytkownika przeglądarki Chrome (CrUX) tylko 45,6% witryn ma dobre LCP, CLS i INP.Innymi słowy, przekazanie podstawowych wskaźników internetowych natychmiast daje ogromną przewagę nad konkurencją.

Sztuczna inteligencja może pomóc Ci to osiągnąć.

5 technologii optymalizacji szybkości AI, które możesz wykorzystać, aby zwiększyć swoje zyski

Sztuczna inteligencja oferuje różnorodne narzędzia i techniki zaprojektowane specjalnie w celu zwiększenia wydajności witryny internetowej poprzez automatyzację i udoskonalenie żmudnego procesu optymalizacji.

Oto, jak można wykorzystać różne technologie sztucznej inteligencji, aby poprawić szybkość witryny:

1. Predykcyjne ładowanie

Sztuczna inteligencja może przewidzieć zachowanie użytkownika na podstawie przeszłych interakcji, umożliwiając wstępne załadowanie określonych stron lub zasobów w przeglądarce, zanim użytkownik je kliknie. To ładowanie predykcyjne znacznie skraca czas oczekiwania, zapewniając płynniejsze przeglądanie. Analizując wzorce, sztuczna inteligencja może inteligentnie decydować z wyprzedzeniem, które elementy należy załadować, dzięki czemu użytkownicy nie będą musieli czekać.

2. Inteligentna optymalizacja obrazu i wideo

Duże obrazy i filmy są często przyczyną wolno ładujących się witryn internetowych. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji automatycznie kompresują i zmieniają rozmiar plików multimedialnych bez utraty jakości. Bardziej zaawansowane rozwiązania mogą dynamicznie dostosowywać rozdzielczość w zależności od rozmiaru ekranu użytkownika i warunków sieciowych, zapewniając dostarczenie tylko najbardziej zoptymalizowanej wersji obrazu lub wideo.

3. Monitorowanie i regulacja wydajności w czasie rzeczywistym

Narzędzia AI stale monitorują wydajność witryny, identyfikując wąskie gardła i problemy w momencie ich wystąpienia. Analizując te dane w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja może natychmiast wprowadzać zmiany w celu poprawy szybkości, takie jak modyfikowanie ustawień pamięci podręcznej, realokacja zasobów i dostosowywanie dostarczania treści w oparciu o bieżące obciążenie i zachowanie użytkownika.

4. Optymalizacja kodu

Sztuczna inteligencja może również pomóc w optymalizacji kodu źródłowego strony internetowej. Analizując strukturę i zależności skryptów i arkuszy stylów, narzędzia AI mogą sugerować lub nawet automatycznie refaktoryzować kod, aby wyeliminować nadmiarowość, zmniejszyć liczbę żądań serwera i zapewnić, że zasoby krytyczne zostaną załadowane w pierwszej kolejności. Dzięki temu witryna internetowa jest szybsza i wydajniejsza.

5. Inteligentne decyzje dotyczące buforowania

Oprócz tradycyjnych strategii buforowania sztuczna inteligencja może podejmować inteligentne decyzje dotyczące zawartości buforowanej i na jak długo, w oparciu o prawdopodobieństwo, że użytkownicy ponownie ją odwiedzą. To dynamiczne podejście do buforowania gwarantuje, że użytkownicy otrzymają najbardziej aktualną treść przy minimalnym czasie ładowania.

Przedstawiamy sztuczną nawigację firmy NitroPack

Nawigacja AI to oparty na sztucznej inteligencji optymalizator przeglądania Internetu, który aktywnie przewiduje i analizuje zachowania użytkowników, aby wstępnie renderować całe strony podczas podróży klienta.

Umożliwia właścicielom witryn, niezależnie od platformy, oferowanie natychmiastowego przeglądania zarówno na komputerach stacjonarnych, jak i mobilnych, zwiększając przy tym zaangażowanie klientów i współczynniki konwersji.

Nawigacja AI robi to za pomocą interfejsu API reguł spekulacji:

• Po pierwsze, stosuje wspomagane przez sztuczną inteligencję wstępne przewidywania dotyczące ładowania strony na podstawie danych, bez przekazywania ich do interfejsu API reguł spekulacji (aby nie obciążać przeglądarki).
• Po drugie, analizuje zachowanie użytkownika, dopasowuje przewidywania i instruuje interfejs API reguł spekulacji, aby wstępnie wyrenderował (lub pobrał z wyprzedzeniem) stronę, gdy będziemy pewni, jakie będzie następujące działanie.

Oto niektóre z rezultatów, których możesz się spodziewać:

• Strony internetowe korzystające z nawigacji AIkonsekwentnie pokazują czas ładowania ~2,86 s w porównaniu do 6,12 s bez nawigacji AI.

• Dzięki nawigacji AI wstępnie renderowane strony wykazująpoprawę LCP o 85% (z 3,1 s do 0,4 s) i poprawę CLS o 80%(z 0,3 s do 0,06 s).

• Dzięki nawigacji AI wskaźniki wydajności całej witryny znacznie się poprawiają: LCP o 15%, CLS o 8% i TTFB o 26%

Jeśli więc chcesz wypróbować nawigację AI…

Dołącz do listy oczekujących na Nawigację AI i przygotuj swoją witrynę na natychmiastowe doświadczenia użytkowników →

Zakończyć

Integracja optymalizacji opartych na sztucznej inteligencji z Twoim sklepem eCommerce nie tylko poprawi wydajność Twojej sieci, ale także znacznie poprawi komfort użytkowania.

Wykorzystując sztuczną inteligencję do inteligentnego przewidywania zachowań użytkowników, optymalizacji treści w czasie rzeczywistym i szybkiego dostosowywania się do dynamicznych warunków sieciowych, jesteś w stanie sprostać szybko rosnącym oczekiwaniom współczesnych konsumentów.

Krótko mówiąc, jeśli jest jedna rzecz, którą powinieneś wyciągnąć z tego artykułu:

Wdrożenie optymalizacji szybkości działania witryny opartych na sztucznej inteligencji w 2024 r. to nie tylko strategiczna przewaga – to absolutna konieczność.