Makine öğrenimi, yazılımların verilerden kalıplar öğrenmesini ve her durum için açıkça programlanmadan tahminlerde bulunmasını sağlayan bir dizi istatistiksel tekniktir. Feed yönetiminde, eksik ürün özelliklerini tahmin etme, kataloglar arasında listeleri eşleştirme, talebi tahmin etme ve veri hatalarını işaretleme gibi görevlere uygulanır; bu işler, yalnızca sabit manuel kurallarla ele alınamayacak kadar yavaş veya tutarsızdır. Makine öğrenimi, Feed kurallarının yerini tamamen almak yerine, genellikle onlarla birlikte çalışarak, katı bir kuralın gözden kaçıracağı veya yanlış sonuç vereceği belirsiz durumları ele alır.

Katalog Yönetiminde Makine Öğreniminin Önemi

Binlerce veya milyonlarca ürün çeşidi içeren kataloglarda kaçınılmaz olarak boşluklar bulunur: eksik kategoriler, tutarsız beden ölçüleri, eksik özellikler veya alışveriş yapanların gerçekte aradıklarıyla uyuşmayan başlıklar. Bunları manuel olarak düzeltmek ölçeklenebilir değildir ve statik iş kuralları yalnızca birilerinin kural yazmayı düşündüğü kalıpları kapsar. Mevcut katalog ve satış verileri üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modelleri, benzer ürünlerden eksik bir özelliği çıkarabilir, yeni bir ürünün hangi kategoriye ait olduğunu tahmin edebilir veya mevsimsellik ve fiyat geçmişine dayalı olarak talep değişimlerini tahmin edebilir; bu da manuel incelemenin asla başaramayacağı bir ölçekte boşlukları kapatır. Bu, gelir için doğrudan önemlidir: bir modelin en iyi tahminiyle doldurulan özelliklerin, kanal gereksinimlerini karşılayacak ve alışveriş yapanın amacına uyacak kadar doğru olması gerekir, aksi takdirde otomasyon bir tür hatayı başka bir tür hatayla değiştirir.

Feed Hatlarında Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Feed ile ilgili makine öğrenimi uygulaMakalelerarının çoğu, geçmiş ürün verileri, satış sonuçları veya taranmış rakip listeleri üzerine kurulu, eğitilmiş bir modelle başlar; bu model, işlem hattından geçen her öğe için bir puanlama yapar veya bir değer tahmin eder. Bu, eksik bir ürün türünü tahmin etmek, optimum fiyat noktalarını tahmin etmek veya bir satıcının SKU'sunu bir pazar yerinin standart katalog girişiyle eşleştirmek anlamına gelebilir; bu, genellikle makine öğrenimi puanlamasını, modelin daha az emin olduğu durumlar için kural tabanlı mantıkla birleştiren hibrit eşleştirme ile yakından ilgili bir görevdir. Aynı temel teknikler , geçmiş satışlar ve mevsimsellik üzerine eğitilmiş modellerin gelecekteki talebi tahmin ettiği talep tahminini ve modellerin tutarsız boyut, renk veya birim değerlerini tedarikçiler arasında manuel eşleme tablolarından çok daha hızlı bir şekilde standartlaştırabildiği norMakalelerizasyonu destekler. Model çıktısı kesin olmaktan ziyade olasılıksal olduğundan, çoğu üretim işlem hattı güven eşikleri belirler; yalnızca belirli bir puanın üzerindeki tahminleri otomatik olarak uygular ve daha düşük güven düzeyine sahip durumları insan incelemesine yönlendirir.

Örnek: Ürün Akışında Makine Öğrenimiyle Tahmin Edilen Alanlar

<item>
  <g:id>SKU-40217</g:id>
  <title>Ceramic Pour-Over Coffee Dripper - Speckled White</title>
  <link>https://example-shop.com/products/ceramic-pour-over-dripper</link>
  <g:price>34.00 USD</g:price>
  <g:product_type>Home &amp; Kitchen &gt; Coffee &amp; Tea &gt; Drip Coffee Makers</g:product_type>
  <g:google_product_category>Kitchen &amp; Dining &gt; Kitchen Appliances</g:google_product_category>
  <custom_label_0>ml_category_confidence:0.91</custom_label_0>
  <custom_label_1>ml_predicted_field:product_type</custom_label_1>
</item>

Burada, product_type hem de google_product_category Veriler manuel giriş yerine bir model tarafından dolduruldu ve özel etiketteki güven puanı, sonraki kuralların bu tahminin olduğu gibi yayınlanacak kadar güvenilir olup olmadığına karar vermesini sağladı.

Ilgili kavramlar

Makine öğrenimi, diğer birçok içerik yönetimi disiplininin temelini oluşturur, onlardan ayrı bir konumda değildir: modern talep tahminlerinin çoğunun arkasındaki motordur, katalogların büyük ölçekte tutarlı değerlere ihtiyaç duyduğu durumlarda norMakalelerleştirmenin otomatik tarafını destekler ve genellikle farklı kaynaklardaki listeleri uzlaştırmak için hibrit eşleştirmede deterministik mantıkla birleştirilir. Bu teknikleri kendi kataloglarına uygulamak isteyen ekipler, model tabanlı otomasyonun geleneksel içerik kurallarıyla nasıl uyum sağladığını ele alan " Daha Akıllı E-ticaret İçerik Yönetimi ve Otomasyonu için Yapay Zeka Kullanımı" adlı kılavuzda pratik bir adım adım rehber bulabilirler.