如何透過AI驅動PXM的內容簡報在電子商務市場上轉換率

現在的品牌面臨著許多挑戰，其中保持產品內容的最新狀態是最重要的任務之一。在不同的市場上解讀無盡的要求、管理跨渠道的庫存、調整產品列表以吸引顧客的目光，以及試圖超越不斷變化的趨勢和激烈的競爭，這一切都讓人感到壓力很大。老實說，想要在電子商務領域保持領先，就像在一台不斷加速的跑步機上奔跑。對許多人來說，這導致了錯失機會和未能達到預期的收入。

「管理多樣化的產品和零售商非常具有挑戰性，因為它們有不同的內容要求、圖片、不同地區的語言、格式，甚至是它們所服務的目標受眾。」

– 馬丁·魯伊斯 (Martin Ruiz)，內容專家，Kanto

Pattern 是電子商務加速的領導者，幫助品牌應對在市場上銷售的複雜性，並通過專有技術和按需專業知識實現盈利增長。Pattern 成立於 2013 年，現已擴展到 22 個全球地點，擁有超過 1,700 名團隊成員，以滿足對專業電子商務知識日益增長的需求。

Pattern 擁有超過 38 兆的專有電子商務數據點、12 項技術專利和正在申請的專利，以及深厚的市場專業知識。Pattern 與數百個品牌合作，如雀巢 (Nestle) 和飛利浦 (Philips)，以推動收入增長。作為亞馬遜 (Amazon) 的頂級第三方賣家，Pattern 利用這些專業知識來優化產品列表、管理庫存，並同時提升品牌在多個服務上的存在感。

在這篇文章中，我們分享 Pattern 如何利用 AWS 服務處理兆級數據點，以提供可行的見解，優化多個服務上的產品列表。

內容簡報：基於數據的產品列表優化

Pattern 最新的創新「內容簡報」是一個強大的 AI 驅動工具，旨在幫助品牌優化其產品列表，並在網上市場上加速增長。利用 Pattern 擁有的超過 38 兆電子商務數據點，內容簡報提供可行的見解和建議，幫助品牌創建突出的產品內容，吸引流量和轉換。

內容簡報分析消費者的人口統計、發現行為和內容表現，讓品牌全面了解其產品在市場上的位置。通常需要幾個月的研究和工作，現在只需幾分鐘就能完成。內容簡報消除了產品策略中的猜測，提供了能夠輕鬆完成繁重工作的工具。它的屬性重要性排名顯示哪些產品特徵值得關注，而圖片原型分析則確保你的視覺內容能吸引顧客。

如以下截圖所示，圖片原型功能顯示在特定類別中推動銷售的屬性，讓品牌能在圖片區塊和 A+ 圖片內容中突出最具影響力的特徵。

內容簡報還整合了評論和反饋分析的能力。它使用情感分析來處理顧客評論，識別正面和負面反饋中的重複主題，並突出潛在改進的領域。

內容簡報的搜索家族分析將相似的搜索詞組合在一起，幫助品牌理解不同的顧客意圖，並相應地調整其內容。這一功能結合詳細的角色洞察，幫助行銷人員為特定細分市場創建高度針對性的內容。它還提供競爭分析，提供與競爭產品的並排比較，突顯品牌產品的優勢或需要改進的地方。

「這是我們作為企業最需要的東西。我們擁有所有的聆聽工具、評論情感、關鍵詞工具，但沒有一個像這樣的單一平台，能夠優化我的列表。想到要把所有這些更改寫回我的 PIM，然後再分發給所有零售商，這讓我感到興奮。」

– 一位《財富》500 強品牌的行銷主管

使用內容簡報的品牌能更快地識別增長機會，適應變化，並在數位市場中保持競爭優勢。從搜索優化和評論分析到競爭基準和角色定位，內容簡報使品牌能夠創建引人注目的、基於數據的內容，推動流量和轉換。

Select Brands 希望改善其在亞馬遜的表現，並與 Pattern 合作。內容簡報的見解導致了更新，改變了他們的三重自助餐伺服器列表的圖片堆疊。他們的舊圖片堆疊是為了滿足市場要求而創建的，而新的圖片堆疊則根據產品屬性和銷售數據的見解進行優化。更新後的圖片堆疊突出了大膽的產品特徵，並用生活方式圖片吸引了購物者。結果是每月收入增長 21%、流量增加 14.5%，轉換率提升 21 個基點。

「內容簡報完美地展示了我們為什麼選擇與 Pattern 合作。在僅僅一個月的測試後，我們看到它對推動增長的影響力，即使是對於已經表現良好的產品。我們有一個產品，與 Pattern 合作後，我們能在不到兩年的時間內將其發展成為其類別中的頂尖產品，看到這一額外層次如何進一步增長收入，讓人感到興奮。」

– 埃里克·恩德雷斯 (Eric Endres)，Select Brands 總裁

要了解內容簡報如何幫助 Select Brands 提升其在亞馬遜的表現，請參考完整的案例研究。

內容簡報的 AWS 支撐

Pattern 架構的核心是一套精心協調的 AWS 服務。亞馬遜簡單存儲服務 (Amazon S3) 是存儲產品圖片的基石，對於全面的電子商務分析至關重要。亞馬遜 Textract 被用來提取和分析這些圖片中的文本，提供有價值的產品展示見解，並使其能夠與競爭對手的列表進行比較。同時，亞馬遜 DynamoDB 作為內容簡報快速數據檢索和處理能力的強大後盾，存儲結構化和非結構化數據，包括內容簡報對象的二進位資料。

Pattern 的數據管理方法既創新又高效。隨著數據的處理和分析，他們在 DynamoDB 中為每個內容簡報創建一個外殼，隨著數據的處理和精煉逐步注入數據。這種方法允許快速訪問部分結果，並根據需要進行進一步的數據轉換，確保品牌能夠獲得最新的見解。

以下圖示展示了管道工作流程和架構。

擴展以處理 38 兆數據點

處理超過 38 兆的數據點並不是一件小事，但 Pattern 已經迎接了這一挑戰，並制定了複雜的擴展策略。這一策略的核心是亞馬遜彈性容器服務 (Amazon ECS) 及其 GPU 支持，處理自然語言處理和數據科學的計算密集型任務。這種設置使 Pattern 能夠根據需求動態擴展資源，即使在高峰處理時期也能提供最佳性能。

為了管理各種 AWS 服務之間複雜的數據流，Pattern 使用 Apache Airflow。這個編排工具管理數據的複雜流動，通過主要的 DAG 創建和管理多個子 DAG。這種創新的 Airflow 使用方式使 Pattern 能夠高效管理複雜的、相互依賴的數據處理任務。

但擴展不僅僅是關於處理能力，還關乎效率。Pattern 在其 AI 模型調用中實施了批量處理技術，實現了兩批處理的成本降低高達 50%，同時保持高吞吐量。他們還實施了跨區域推理，以提高不同地理區域的可擴展性和可靠性。

為了密切關注系統性能，Pattern 採用了 LLM 可觀察性技術。他們監控 AI 模型的性能和行為，實現持續的系統優化，確保內容簡報在最佳效率下運行。

使用亞馬遜基石 (Amazon Bedrock) 獲取 AI 驅動的見解

Pattern 內容簡報解決方案的一個關鍵組成部分是亞馬遜基石 (Amazon Bedrock)，它在他們的 AI 和機器學習 (ML) 能力中發揮了重要作用。Pattern 使用亞馬遜基石來實施靈活且安全的大型語言模型 (LLM) 策略。

模型靈活性和優化

亞馬遜基石支持多個基礎模型 (FMs)，這使得 Pattern 能夠根據每個特定任務動態選擇最合適的模型。這種靈活性對於優化內容簡報各個方面的性能至關重要：

自然語言處理 – 在分析產品描述時，Pattern 使用針對語言理解和生成進行優化的模型。
情感分析 – 在處理顧客評論時，亞馬遜基石使得使用針對情感分類進行微調的模型成為可能。
圖像分析 – Pattern 目前使用亞馬遜 Textract 從產品圖片中提取文本。然而，亞馬遜基石還提供先進的視覺-語言模型，未來可能增強圖像分析能力，例如詳細的物體識別或視覺情感分析。

在不同的 LLM 上快速原型設計是 Pattern AI 策略的一個關鍵組成部分。亞馬遜基石提供快速訪問各種尖端模型的能力，以促進這一過程，使 Pattern 能夠不斷發展內容簡報，並利用最新的 AI 技術進步。如今，這使得團隊能夠構建無縫集成，並使用針對不同任務量身定制的各種最先進的語言模型，包括新的、具有成本效益的亞馬遜 Nova 模型。

提示工程和效率

Pattern 團隊開發了一個複雜的提示工程過程，不斷完善他們的提示，以優化質量和效率。亞馬遜基石支持自定義提示，這使得 Pattern 能夠精確調整模型的行為，從而提高 AI 生成見解的準確性和相關性。

此外，亞馬遜基石提供高效的推理能力，幫助 Pattern 優化令牌使用，降低成本，同時保持高質量的輸出。這種效率在處理大量數據以進行全面的電子商務分析時至關重要。

安全性和數據隱私

Pattern 使用亞馬遜基石的內建安全功能來維護數據保護和合規性。通過使用 AWS PrivateLink，Pattern 的虛擬私有雲 (VPC) 與亞馬遜基石之間的數據傳輸發生在私有 IP 地址上，從不經過公共互聯網。這種方法顯著增強了安全性，減少了潛在威脅的暴露。

此外，亞馬遜基石架構確保 Pattern 的數據在推理過程中始終保持在他們的 AWS 帳戶內。這種數據隔離提供了額外的安全層，並幫助維護數據保護法規的合規性。

「亞馬遜基石的靈活性在不斷變化的 AI 環境中至關重要，使 Pattern 能夠利用最有效和高效的模型來滿足他們多樣的電子商務分析需求。該服務強大的安全功能和數據隔離能力讓我們感到安心，知道我們的數據和客戶的信息在 AI 推理過程中得到了保護。」

– 傑森·威爾斯 (Jason Wells)，Pattern 首席技術官

基於亞馬遜基石，Pattern 創建了一個安全、靈活且高效的 AI 驅動解決方案，持續發展以滿足電子商務優化的動態需求。