Google Gemini в e-commerce: примеры использования

Gemini существует в нескольких формах. Есть потребительский и бизнес-помощник на gemini.google.com, функции Gemini в Gmail, Docs, Sheets и Drive для клиентов Workspace, а также Gemini API через Google AI Studio и Vertex AI для разработчиков. Google также использует модели Gemini в функциях своих рекламных и торговых продуктов.

Его мультимодальный дизайн — это часть, наиболее актуальная для розничной торговли. Вы можете загрузить фотографию продукта и попросить создать замещающий текст, список видимых атрибутов или описание, соответствующее изображению. Вы можете вставить PDF-лист спецификаций поставщика и попросить создать чистую таблицу размеров и материалов.

Длинный контекст — еще одна сильная сторона. Модели Gemini могут принимать очень большие объемы входных данных, поэтому полный экспорт каталога или длинную серию отзывов клиентов можно проанализировать за один проход, а не по частям.

Некоторые задачи дают результаты уже в первую неделю. Другие требуют настройки. Обычно они работают на раннем этапе:

• Черновики описаний продуктов, созданные на основе данных об атрибутах, написанные по заданной структуре с учетом ваших правил стиля.
• Извлечение замещающего текста и атрибутов изображений для больших фотобиблиотек с последующей выборочной проверкой.
• Анализ отзывов: вставка нескольких сотен отзывов и запрос основных жалоб, похвал и фраз, которые используют клиенты.
• Сводки Workspace: просьба к Gemini в Gmail обобщить длинную переписку с поставщиком или использование его в Sheets для объяснения формулы или создания сводной таблицы.
• Черновики переводов для листингов на маркетплейсах, проверяемые носителем языка перед публикацией.
• Черновики ответов службы поддержки, которые агент редактирует и отправляет.

Merchant Center и работа с фидами

Фиды продуктов — это то место, где мелкие ошибки стоят реальных денег. Отклоненные товары в Google Merchant Center, отсутствующие GTIN и слабые заголовки ограничивают видимость в Shopping. Gemini может помочь переписать заголовки, чтобы поставить бренд, тип продукта и ключевые атрибуты на первое место, а также может пометить строки с отсутствующими полями. Окончательный фид все равно должен быть проверен в самом Merchant Center, который сообщает об ошибках, фактически блокирующих товары.

Как и любая большая языковая модель, Gemini может с уверенностью утверждать неверные факты. В электронной коммерции опасными ошибками являются заявления о продуктах: ткань, указанная как водонепроницаемая, когда она только водоотталкивающая, или таблица размеров, округленная не в ту сторону. Каждое сгенерированное описание должно быть проверено на соответствие реальной спецификации, особенно для регулируемых категорий, таких как косметика, добавки и детские товары.

Другие ограничения, о которых стоит знать:

• Он не знает ваши текущие запасы, цены или заказы, если вы не подключите или не вставите эти данные.
• Анализ изображений хорош для очевидных атрибутов и слабее для мелких деталей, таких как точные оттенки цвета или качество строчки.
• Вывод может сместиться в сторону общего языка, если вы не дадите твердые правила стиля и примеры.
• Доступность функций зависит от плана Workspace, региона и языка, поэтому проверьте, что включает ваша учетная запись.

Для многих задач с контентом основные модели работают схожим образом, и выбор зависит скорее от того, где ваша команда уже работает. Бизнес, работающий на Google Workspace, много выигрывает от наличия помощника в Sheets и Gmail. Команда, построенная вокруг Microsoft 365, может найти Copilot более удобным по тем же причинам.

Там, где у Gemini есть естественное преимущество, — это тесная интеграция с собственными продуктами Google и работа с изображениями и длинными документами. Некоторые команды используют более одной модели: Gemini для работы с каталогом и изображениями, другую — для длинного редакционного контента. Тестирование одной и той же задачи на двух моделях в течение недели — самый дешевый способ принять решение.

Ритейлеры обрабатывают имена клиентов, адреса и данные, связанные с оплатой. Прежде чем использовать Gemini для чего-либо из этого, проверьте, на каком уровне продукта вы находитесь. Бизнес-предложения Google, такие как Gemini for Workspace и Vertex AI, содержат обязательства относительно того, как используются данные клиентов, которые отличаются от бесплатного потребительского приложения. Прочитайте текущие условия вашего плана и держите личные данные клиентов подальше от инструментов, на которые они не распространяются.

Многие магазины спрашивают, могут ли они поставить Gemini непосредственно перед покупателями в качестве чат-бота. Технически да: Gemini API и инструменты Google для создания агентов в Vertex AI могут обеспечить работу помощника на сайте, основанного на вашем каталоге и политиках. Более сложный вопрос заключается в том, будут ли ответы достаточно надежными, чтобы показывать их клиентам без проверки.

Более безопасный путь — начать за кулисами. Позвольте модели составлять черновики ответов для вашей команды поддержки, измеряйте, как часто агенты их меняют, и только потом рассматривайте автоматизацию самых простых типов вопросов, таких как сроки доставки или окна возврата. Это ответы, которые вы можете обосновать в фиксированном документе политики, что ограничивает пространство для выдуманных ответов.

Если вы запускаете публичного помощника, обеспечьте четкую передачу диалога человеку и короткий список тем, на которые он не должен отвечать, например, медицинские заявления о продуктах. Записывайте разговоры и читайте выборку каждую неделю.