Los consumidores actuales exigen una búsqueda de productos rápida y eficiente, lo que ha hecho que la experiencia de búsqueda en línea se convierta en un componente esencial para los negocios de comercio electrónico. Este fenómeno no solo mejora la satisfacción del usuario, sino que también impacta de manera significativa en métricas clave como las tasas de conversión y la lealtad del cliente. Según un estudio reciente, el 78% de los consumidores son más propensos a realizar compras repetidas en empresas que ofrecen experiencias personalizadas. De ahí que la funcionalidad de búsqueda de calidad haya pasado a ser un diferenciador estratégico en el competitivo panorama del comercio digital.
La evolución de la tecnología ha permitido que la búsqueda semántica se implemente de manera más efectiva en las plataformas de comercio electrónico. Esta técnica supera las limitaciones de la búsqueda por palabras clave tradicional, utilizando modelos de incrustaciones que capturan el significado de las consultas. Gracias a esto, los motores de búsqueda son capaces de ofrecer resultados más relevantes, incluso frente a variaciones en el texto o al aceptar entradas en diferentes formatos como imágenes, audio o video. Por ejemplo, un usuario que combina una consulta textual con una imagen de un producto deseado puede recibir recomendaciones acertadas basadas en similitudes entre las incrustaciones generadas.
No obstante, a pesar de las ventajas de la búsqueda semántica, la búsqueda por palabras clave sigue siendo esencial para cumplir con las necesidades explícitas de los usuarios. Esta técnica permite a los minoristas asegurar que productos específicos, marcas o atributos sean recuperados de manera efectiva, algo crucial para mantener la satisfacción del cliente desde el momento en que inicia su búsqueda.
La combinación de ambas estrategias ha dado lugar a la búsqueda híbrida, que une las ventajas de la búsqueda semántica y la búsqueda por palabras clave. Informes recientes indican que esta metodología puede mejorar la calidad de los resultados en un 8 a 12% en comparación con la búsqueda convencional y un 15% frente a la búsqueda en lenguaje natural. Sin embargo, combinar ambos enfoques no está exento de complejidades, dado que diferentes tipos de consultas pueden proporcionar puntuaciones en distintas escalas. A través del servicio OpenSearch de Amazon, los minoristas pueden integrar estas metodologías y ofrecer una experiencia de búsqueda más coherente.
El OpenSearch Service se destaca como la base de datos vectorial recomendada por AWS para Amazon Bedrock, y es un servicio administrado que permite a los usuarios operar y escalar OpenSearch en la nube de AWS. Este motor de búsqueda y análisis distribuido está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos con latencias mínimas, lo que resulta ideal para aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real.
Para potenciar la funcionalidad de búsqueda híbrida, se han desarrollado modelos como Amazon Titan Multimodal Embeddings G1, que generan incrustaciones tanto para texto como para imágenes. Gracias a esto, los sistemas pueden recuperar resultados relevantes mediante combinaciones de consultas de texto y elementos visuales.
Recientemente, se ha lanzado una nueva solución en el sector minorista que utiliza un sistema de búsqueda híbrido multimodal basado en OpenSearch Service. Esta iniciativa incluye flujos de trabajo específicos para la ingestión y consulta de datos. En la fase de ingestión, se generan incrustaciones vectoriales para texto, imágenes y metadatos, que se almacenan en OpenSearch. Durante la consulta, se utilizan pipelines para convertir las consultas en incrustaciones, lo que permite entregar resultados que combinan lo mejor de la búsqueda semántica y la búsqueda por palabras clave.
A medida que las empresas continúan buscando formas de mejorar la experiencia de búsqueda de sus clientes, la implementación de soluciones de búsqueda híbrida se presenta como un paso fundamental hacia la personalización y una mayor satisfacción del consumidor.
