アマゾンの販売者向け最新ジェネレーティブAIツールは何を提供するのか?

アマゾンのEコマースゲームにおける最新の動きは、年次販売者会議で発表された販売者向けのジェネレーティブAIである、
アマゾンアクセラレート2023
. 新たなAI機能のおかげで、魅力的で有用な商品リストの作成が、よりシンプルになった! このブログでは、それがいったいどういうものなのかを見ていこう。

アマゾンの販売者向けジェネレーティブAI

アマゾン は、販売者向けのジェネレーティブAIを導入することで、販売ゲームを強化した。 新たに導入されたAI機能のおかげで、アマゾンの出品者は詳細で魅力的な商品説明、タイトル、出品詳細をより簡単に作成できる。

そう、その通りだ! 長くて複雑なプロセスはない。 売り手は、商品ごとにたくさんの情報を入力する必要がなくなります。 新商品を追加するのがより迅速でシンプルになる。 こうすることで、現在のリスティング広告をより充実させることができ、購入者はより安心して購入することができる。


ソース

“私たちの新しい生成的AIモデルによって、私たちは前例のない規模で、品質、パフォーマンス、効率を劇的に改善しながら、商品知識を推論し、改善し、充実させることができます。私たちのモデルは、多様な情報源、潜在的知識、論理的推論を学習することで、製品情報を推論することを学びます。例えば、仕様書に直径が記載されていれば、テーブルが丸いことを推測したり、シャツの画像から襟のスタイルを推測したりすることができます」とシェアする。

ロバート・テキエラ


アマゾン・セレクション・カタログシステム担当副社長

アマゾンの販売者向けジェネレーティブAIは一体何をするのか?

アマゾンの新しいAI機能が売り手にもたらすものは何か:

  • 出品者は、商品の概要を数語または数センテンスで投稿するだけで、アマゾンがレビュー用の高品質なテキストを作成する。
  • 売り手が望めば、編集することもできる。
  • 自動的に作成されたコンテンツをアマゾンのカタログに投稿すればいいのだ。

結果は? 売り手のための質の高いリスティング そして何だと思う? 買い物客は、買いたい商品を見つけるのに時間がかかる。

セラー向けアマゾンAIはどのように機能するのか?

アマゾンは機械学習とディープラーニングを利用して、商品情報を自動的に抽出し、改善している。 具体的には 大規模言語モデル(LLM) より詳細な商品説明を作成する。 しかし、なぜLLMなのか? さて、これらの機械学習モデルは、膨大な量のデータに基づいて学習される。 そのため、テキストやその他の素材を検出し、要約し、翻訳し、予測し、生成することができる。

なお、このアメリカの大手電子商取引企業は、LLMの教育にどのような情報を使っているのか正確には述べていない。 しかし、どうやら同社は独自の上場データを使用しているようだ。

しかし、このような大規模な生成AIモデルの使用には、ある種の懸念がある。事実と異なる誤った情報を生成する傾向があり、さらに人間がチェックしない限り気づかないようなエラーも発生する可能性がある。

とはいえ、過去数ヶ月間、多くのセラーがアマゾンの最新AI製品をテストしており、事前のフィードバックによると、その大半はAIが生成した出品コンテンツを積極的に活用しているようだ。

結論

アマゾンは、出品クリエイターがAIをより簡単に使えるようにし始めており、これはセラーが収益性の高いビジネスを始め、成長させるのを支援する方法のひとつに過ぎない。 これは、販売者の体験を向上させ、より成功した販売者をサポートするためにAIを採用する方法のほんの始まりに過ぎない。

続きを読むAI Studio by Meta

Author

Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

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