論文の概要: Identifying High Consideration E-Commerce Search Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13951v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:22:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:26:35.318218
• Title: Identifying High Consideration E-Commerce Search Queries
• Title（参考訳）: 電子商取引検索クエリの高精細化
• Authors: Zhiyu Chen, Jason Choi, Besnik Fetahu, Shervin Malmasi,
• Abstract要約: 本稿では,Eコマースサイトにおけるハイリフレクション(HC)クエリを識別するために,EQR(Engagement-based Query Ranking)アプローチを提案する。 EQRは、人気信号よりも、顧客の行動、財務、カタログ情報に関連するクエリレベルの特徴を優先する。 モデルは商業的にデプロイされ、ダウンストリームの顧客への影響の観点から、人間の選択したクエリよりも優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.209699168631445
• License:
• Abstract: In e-commerce, high consideration search missions typically require careful and elaborate decision making, and involve a substantial research investment from customers. We consider the task of identifying High Consideration (HC) queries. Identifying such queries enables e-commerce sites to better serve user needs using targeted experiences such as curated QA widgets that help users reach purchase decisions. We explore the task by proposing an Engagement-based Query Ranking (EQR) approach, focusing on query ranking to indicate potential engagement levels with query-related shopping knowledge content during product search. Unlike previous studies on predicting trends, EQR prioritizes query-level features related to customer behavior, finance, and catalog information rather than popularity signals. We introduce an accurate and scalable method for EQR and present experimental results demonstrating its effectiveness. Offline experiments show strong ranking performance. Human evaluation shows a precision of 96% for HC queries identified by our model. The model was commercially deployed, and shown to outperform human-selected queries in terms of downstream customer impact, as measured through engagement.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引では、高い考慮事項の探索ミッションは、一般的に慎重に精巧な意思決定を必要とし、顧客からのかなりの研究投資を伴います。 本稿では,ハイリフレクション (HC) クエリを識別する作業について考察する。 このようなクエリを識別することで、Eコマースサイトは、ユーザが購入決定に到達するのに役立つ、キュレートされたQAウィジェットなどのターゲットエクスペリエンスを使用して、ユーザニーズによりよいサービスを提供することができる。 本稿では, 商品検索におけるクエリ関連ショッピング知識コンテンツによるエンゲージメントに基づくクエリランク付け(EQR)手法を提案する。 予測トレンドに関する以前の研究とは異なり、EQRは人気信号ではなく、顧客の行動、財務、カタログ情報に関連するクエリレベルの特徴を優先している。 EQRの高精度でスケーラブルな手法を導入し,その有効性を示す実験結果を示す。 オフライン実験は高いランク付け性能を示している。 人体評価の結果,HCクエリの精度は96%であった。 モデルは商業的にデプロイされ、エンゲージメントを通じて測定されたように、ダウンストリームの顧客への影響の観点から、人間の選択したクエリよりも優れたパフォーマンスを示す。

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