Как оптимизация скорости на основе искусственного интеллекта может помочь вашему магазину расти

Вот вопрос на 1 000 000 долларов:

Какова будет основная причина, по которой 9 из 10 потенциальных клиентов выберут вашего конкурента?

Лучшая цена? Специальное предложение?

Можно было бы так подумать, но, как показывают исследования WebFX:

«89% потребителей делают покупки у конкурентов из-за плохого пользовательского опыта».

Удивительно (или нет), но сегодняшние клиенты больше руководствуются опытом, чем чем-либо еще. Они предпочитают интернет-магазины, которые могут предложитьперсонализированный, быстрый и бесперебойный путь клиента от начала до конца.

Хотя индустрия электронной коммерции уже много лет предлагает персонализацию с помощью искусственного интеллекта (ИИ), она еще не полностью внедрила ИИ для оптимизации скорости.

Но ситуация изменится в 2024 году.

Продолжайте читать, чтобы узнать, почему вам следует реализовать оптимизацию скорости сайта на основе искусственного интеллекта и как это сделать, чтобы 90% потенциальных клиентов выбирали ваш магазин 9 из 10 раз.

Понимание искусственного интеллекта и его роли в электронной коммерции

Не стесняйтесь пропустить эту часть, если вы хорошо осведомлены о возможностях, которые искусственный интеллект открывает в мире электронной коммерции.

Если вы новичок во всех этих вещах, вот краткий обзор возможностей ИИ и того, как он может повысить эффективность вашего бизнеса:

Интеллектуальный анализ данных: обнаружение ценной информации

Интеллектуальный анализ данных включает в себя анализ больших наборов данных для обнаружения закономерностей, корреляций и тенденций, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми. В электронной коммерции интеллектуальный анализ данных может помочь вам понять предпочтения клиентов, оптимизировать уровень запасов и персонализировать маркетинговые стратегии .Анализируя данные о транзакциях, отзывы клиентов и поведение при просмотре страниц, вы можете адаптировать свои предложения в соответствии с конкретными потребностями клиентов, повышая их удовлетворенность и лояльность.

Машинное обучение: улучшение процесса принятия решений и персонализации

Машинное обучение направлено на разработку алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться и принимать решения на основе данных. Эта технология обеспечивает работу механизмов рекомендаций на платформах электронной коммерции, предлагая пользователям продукты на основе их истории просмотров и покупок. Постоянно обучаясь на основе взаимодействия с пользователем, модели машинного обученияпредлагают все более точные рекомендации, значительно улучшая качество покупок и увеличивая продажи .

Источник:О тебе

Обработка естественного языка (НЛП): соединение человеческого общения и искусственного интеллекта

НЛП позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. В электронной коммерции НЛП обеспечивает работу чат-ботов и виртуальных помощников, которые обеспечивают круглосуточное обслуживание клиентов. Эти инструменты на основе искусственного интеллекта могутобрабатывать запросы, предлагать персонализированные советы по покупкам и облегчать транзакции, обеспечивая удобство и удобство взаимодействия с пользователем .

Источник:Дэниел Веллингтон.

Компьютерное зрение: изменение способа взаимодействия с продуктами в Интернете

Технология компьютерного зрения позволяет компьютерам интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира. Когда дело доходит до электронной коммерции, онапредоставляет такие инновационные функции, как визуальный поиск, позволяющий клиентам искать продукты, используя изображения вместо текста.Кроме того, компьютерное зрение поддерживает приложения дополненной реальности (AR), позволяя клиентам визуализировать продукты в их собственной среде перед совершением покупки.

Источник: Apple

Предиктивная аналитика: прогнозирование будущих тенденций

Прогнозная аналитика использует исторические данные для прогнозирования будущих событий. Эта технология искусственного интеллекта может помочь вам прогнозировать спрос, оптимизировать управление запасами и персонализировать маркетинговые усилия. Анализируя поведение потребителей в прошлом, прогнозные модели могутвыявить потенциальные бестселлеры, предсказать уровень запасов и адаптировать рекламные акции для удовлетворения ожидаемых потребностей клиентов .

Поведенческий анализ: понимание поведения клиентов и влияние на него

Поведенческий анализ изучает поведение онлайн-пользователей, чтобы получить представление об их предпочтениях и процессах принятия решений. Это включает в себя анализ данных о потоках кликов, шаблонов просмотра и показателей взаимодействия для оптимизации дизайна веб-сайта, размещения продуктов и маркетинговых стратегий. Понимание поведения клиентов на детальном уровне позволит вам создавать более привлекательные и убедительные впечатления от покупок, стимулируя лояльность и повторные покупки .

Почему вам следует ускорить работу вашего магазина с помощью ИИ?

Чтобы получить конкурентное преимущество, предлагая лучший пользовательский опыт.

Это так просто.

Вы могли бы сделать все правильно:

• написал SEO-оптимизированные описания товаров
• предоставить персональные рекомендации по продукту
• предлагаем круглосуточное обслуживание клиентов
• постоянная скидка на ваши цены

Суровая правда такова:

Если ваш магазин загружается долго или кажется неуклюжим и не отвечает на запросы, вы, скорее всего, потеряете потенциальных клиентов еще до того, как у них появится возможность изучить ваши предложения.

Именно здесь в игру вступают Core Web Vitals…

Основные веб-показатели: количественная оценка пользовательского опыта

Google Core Web Vitals — это набор из трех показателей производительности, которые измеряют критические аспекты взаимодействия с пользователем, уделяя особое внимание скорости загрузки, отзывчивости и визуальной стабильности:

• Largest Contentful Paint (LCP) измеряет производительность загрузки веб-страницы, отмечая точку на временной шкале загрузки страницы, когда самый большой текстовый блок или элемент изображения становится видимым в области просмотра.
• Совокупный сдвиг макета (CLS) измеряет визуальную стабильность веб-страницы путем количественного определения количества элементов на странице, неожиданно смещающихся на этапе загрузки.
• Взаимодействие со следующей отрисовкой (INP) измеряет скорость реагирования, в частности задержку между взаимодействиями с пользователем (например, щелчками, касаниями или нажатиями клавиш) и визуальным ответом или обратной связью со страницы.

И вы можете быть удивлены, услышав это, но сейчас как никогда важно пройти Core Web Vitals.

Как же так?
Поскольку генеративные ИИ, такие как Gemini и ChatGPT, продолжают развиваться и переопределять поисковые системы, ожидается, что их влияние на электронную коммерцию и страницы результатов поисковых систем (SERP) будет значительным.

Поскольку поисковая выдача становится более динамичной и персонализированной, предлагая мгновенные ответы и рекомендации по продуктам, созданные с помощью генеративного искусственного интеллекта, а также мгновенную навигацию по страницам с помощью Speculation Rules API, акцент на пользовательском опыте будет усиливаться.

Сайты электронной коммерции, которые отличаются быстрой доставкой контента, плавно реагируют на взаимодействие с пользователем и поддерживают визуальную стабильность, скорее всего, будут отдаваться предпочтение поисковым системам.

Ни для кого не секрет, что основная цель Google в рамках инициативы Core Web Vitals заключалась в том, чтобы предоставить пользователям наилучший опыт, эффективно направляя их туда, где они могут найти наиболее актуальную информацию и без проблем совершать покупки.

А согласно последнему отчету об опыте пользователей Chrome (CrUX), только 45,6% веб-сайтов имеют хорошие LCP, CLS и INP.Другими словами, передача основных веб-показателей немедленно дает вам огромное преимущество перед конкурентами.

ИИ может помочь вам в этом.

5 технологий оптимизации скорости искусственного интеллекта, которые вы можете использовать для увеличения прибыли

ИИ предлагает множество инструментов и методов, специально разработанных для повышения производительности веб-сайта за счет автоматизации и оптимизации утомительного процесса оптимизации.

Вот взгляд на то, как различные технологии искусственного интеллекта можно использовать для повышения скорости вашего сайта:

1. Прогнозируемая загрузка

ИИ может прогнозировать поведение пользователя на основе прошлых взаимодействий, позволяя предварительно загружать определенные страницы или ресурсы в браузере до того, как пользователь нажмет на них. Такая прогнозируемая загрузка значительно сокращает время ожидания, обеспечивая более плавный просмотр. Анализируя шаблоны, ИИ может заранее решить, какие элементы загружать, гарантируя, что пользователям не придется ждать.

2. Интеллектуальная оптимизация изображений и видео.

Большие изображения и видео часто являются причиной медленной загрузки веб-сайтов. Инструменты на основе искусственного интеллекта автоматически сжимают и изменяют размер медиафайлов без ущерба для качества. Более продвинутые решения могут динамически регулировать разрешение в зависимости от размера экрана пользователя и условий сети, гарантируя доставку только наиболее оптимизированной версии изображения или видео.

3. Мониторинг и корректировка производительности в режиме реального времени.

Инструменты искусственного интеллекта постоянно контролируют производительность веб-сайта, выявляя узкие места и проблемы по мере их возникновения. Анализируя эти данные в режиме реального времени, ИИ может мгновенно вносить коррективы для повышения скорости, например изменять настройки кэша, перераспределять ресурсы и корректировать доставку контента в зависимости от текущей нагрузки и поведения пользователя.

4. Оптимизация кода

ИИ также может помочь в оптимизации базового кода веб-сайта. Анализируя структуру и зависимости скриптов и таблиц стилей, инструменты ИИ могут предлагать или даже автоматически рефакторить код, чтобы устранить избыточность, уменьшить количество запросов к серверу и гарантировать, что критически важные ресурсы загружаются в первую очередь. Это приводит к более быстрому и эффективному веб-сайту.

5. Умные решения по кэшированию

Помимо традиционных стратегий кэширования, ИИ может принимать разумные решения о том, какой контент кэшировать и как долго, основываясь на вероятности повторного посещения пользователями. Такой динамический подход к кэшированию гарантирует, что пользователи получают самый актуальный контент с минимальным временем загрузки.

Представляем навигационный искусственный интеллект от NitroPack

Navigation AI — это оптимизатор веб-браузера на базе искусственного интеллекта, который активно прогнозирует и анализирует поведение пользователей для предварительной обработки целых страниц во время пути клиента.

Это позволяет владельцам сайтов, независимо от их платформы, предлагать мгновенный просмотр как на настольных, так и на мобильных устройствах, повышая при этом вовлеченность клиентов и коэффициенты конверсии.

Навигационный AI делает это с помощью API правил спекуляций:

• Во-первых, он применяет начальные прогнозы, улучшенные искусственным интеллектом, при загрузке страницы на основе данных, не передавая их в API правил спекуляции (чтобы не перегружать браузер).
• Во-вторых, он анализирует поведение пользователя, корректирует прогнозы и дает указание API правил спекуляции выполнить предварительную отрисовку (или предварительную выборку) страницы, как только мы будем уверены, каким будет следующее действие.

Вот некоторые из результатов, которых вы можете ожидать:

• Веб-страницы, использующие ИИ навигации, постоянно показывают время загрузки ~2,86 с по сравнению с 6,12 с без ИИ навигации.

• Благодаря навигационному AI предварительно обработанные страницы демонстрируютулучшение LCP на 85 % (с 3,1 с до 0,4 с) и улучшение CLS на 80 %(с 0,3 с до 0,06 с).

• Благодаря навигационному AI показатели производительности всего веб-сайта значительно улучшаются: LCP на 15 %, CLS на 8 % и TTFB на 26 %.

Итак, если вы хотите попробовать навигационный AI…

Присоединяйтесь к списку ожидания для навигации AI и подготовьте свой сайт для мгновенного взаимодействия с пользователем →

Заворачивать

Интеграция оптимизации на основе искусственного интеллекта в ваш магазин электронной коммерции не только повысит производительность вашей сети, но и значительно улучшит качество обслуживания пользователей.

Используя искусственный интеллект для интеллектуального прогнозирования поведения пользователей, оптимизации контента в режиме реального времени и быстрой адаптации к динамическим условиям сети, вы готовы удовлетворить быстро растущие ожидания современных потребителей.

В двух словах, если есть что-то, что вы должны получить из этой статьи:

Внедрение оптимизации скорости сайта на основе искусственного интеллекта в 2024 году — это не просто стратегическое преимущество, это абсолютная необходимость.