Melhorando a Busca de Vídeo para E-Commerce

Nos últimos anos, o crescimento dos vídeos curtos mudou a forma como as pessoas compram online. O comércio eletrônico tradicional se concentra em usar fotos e textos para exibir produtos. No entanto, o comércio eletrônico baseado em vídeo adota uma abordagem diferente, usando vídeos envolventes para atrair clientes e mostrar os produtos. Esse novo método tem o potencial de aumentar a confiança do cliente e aumentar as vendas, pois os usuários podem ver os produtos em ação.

Com o crescimento explosivo dos vídeos online, as empresas agora enfrentam desafios para encontrar vídeos certos para seus produtos de forma eficaz. Este documento discute um método para melhorar a recuperação de vídeos, que é o processo de selecionar os melhores vídeos que correspondem aos interesses dos usuários.

#Principais Desafios na Recuperação de Vídeos

Quando se trata de recuperação de vídeos, há dois desafios principais a serem enfrentados:

1. Diferentes Tipos de Interações: Os usuários interagem com itens e vídeos de maneiras diferentes. Por exemplo, os usuários podem reagir ao preço de um produto enquanto também consideram a qualidade de um vídeo. Entender esses diferentes tipos de interações é crucial para encontrar os vídeos certos que correspondem aos interesses dos usuários.

2. Entendendo as Preferências do Usuário: Os usuários têm preferências variadas quando se trata de itens que olham e os vídeos que assistem. É importante reconhecer como essas preferências se sobrepõem e como elas podem fornecer insights sobre o que os usuários querem.

#Introduzindo um Modelo de Grafos Dual

Para abordar esses desafios, propomos um modelo de grafos dual. Esse modelo representa as relações entre usuários, vídeos e itens de forma organizada. Ao fazer isso, podemos entender melhor como os usuários interagem tanto com vídeos quanto com itens, levando a uma melhor recuperação de vídeos.

#Componentes do Grafo Dual

O grafo dual consiste em nós e arestas. Os nós representam usuários, vídeos e itens, enquanto as arestas representam as interações entre eles. Por exemplo, se um usuário assiste a um vídeo sobre uma câmera, haveria uma aresta conectando o usuário ao vídeo, bem como ao item da câmera.

Ao modelar essas interações, podemos identificar quais vídeos são relevantes para quais itens, com base no comportamento do usuário.

#Construindo uma Rede de Correspondência de Grafos

Para aproveitar efetivamente o grafo dual, introduzimos uma Rede de Correspondência de Grafos (RCG). Essa rede se concentra em combinar as interações entre usuários, vídeos e itens. A RCG tem dois níveis principais de correspondência:

1. Correspondência em Nível de Nó: Este nível foca em encontrar conexões entre vídeos e itens. Para cada usuário, determinamos o quão relevante cada vídeo é para os itens pelos quais ele está interessado.

2. Correspondência em Nível de Preferência: Este nível examina as preferências do usuário com mais profundidade. Olhamos como as preferências dos usuários para vídeos se relacionam com suas preferências para itens. Isso ajuda a refinar nossa compreensão do que o usuário deseja.

#Como a RCG Funciona

A RCG funciona primeiramente estabelecendo uma rede de nós e arestas no grafo dual. Após inicializar os nós, a RCG usa técnicas de grafos para atualizar as representações dos nós com base nas conexões (arestas) entre eles.

#Inicialização de Embeddings de Nós

Para começar, criamos embeddings para os usuários, vídeos e itens. Um embedding é uma representação numérica que captura as características essenciais do nó. Por exemplo, o embedding de um vídeo pode capturar seu conteúdo, resolução e o tipo de produto que ele apresenta.

#Agregação de Informações

A RCG agrega informações de nós conectados para melhorar a compreensão das preferências dos usuários. Para cada usuário, ela resume as informações relevantes dos vídeos e itens que ele interage. Isso facilita a identificação de quais vídeos combinam com seus interesses.

#Extração de Preferências

Além da correspondência em nível de nó, a RCG também extrai as preferências dos usuários. Ao olhar para grupos de vídeos e itens semelhantes, a RCG pode identificar temas mais amplos sobre o que o usuário gosta. Isso ajuda a refinar ainda mais o processo de recuperação de vídeos.

#Avaliando a RCG

Para determinar o sucesso da RCG, realizamos avaliações offline e online.

#Avaliação Offline

Nas avaliações offline, coletamos dados de usuários interagindo com vídeos e itens em uma plataforma de e-commerce. Analisamos o quão bem a RCG recupera vídeos em comparação com métodos existentes. As métricas usadas para avaliar o desempenho incluem:

• AUC (Área Sob a Curva): Isso mede o quão bem o modelo classifica vídeos relevantes.
• CTR (Taxa de Clique): Isso avalia com que frequência os usuários clicam em vídeos recomendados.

A RCG mostrou melhorias tanto em AUC quanto em CTR em comparação com métodos tradicionais, demonstrando sua eficácia.

#Avaliação Online

Para teste online, a RCG foi implantada em uma plataforma de e-commerce real. Comparou-se seu desempenho com um modelo anteriormente utilizado. O foco estava no CTR, onde descobrimos que a RCG superou consistentemente o modelo antigo na atração de cliques dos usuários.

#Aplicações do Mundo Real

A implementação prática da RCG mostrou melhorias significativas no engajamento do usuário em plataformas de e-commerce. Ao recuperar vídeos que combinam com os interesses dos usuários, as empresas podem aumentar a satisfação do cliente e impulsionar vendas.

#Insights sobre o Comportamento do Usuário

A RCG pode fornecer insights valiosos sobre o comportamento do usuário. Por exemplo, pode identificar tendências sobre quais tipos de vídeos levam a compras e ajustar as recomendações de acordo. Isso ajuda as empresas a se manterem competitivas em um ambiente online acelerado.

#Escalabilidade

A solução é projetada para lidar com grandes quantidades de dados. À medida que as plataformas de e-commerce crescem, a RCG pode escalar junto com elas, garantindo que a recuperação de vídeos continue eficiente e eficaz.

#Conclusão

Em um mundo onde o conteúdo em vídeo está se tornando cada vez mais importante nas compras online, a RCG oferece uma solução robusta para melhorar a recuperação de vídeos. Ao entender as interações e preferências dos usuários por meio de um modelo de grafo dual, as empresas podem aprimorar a experiência de compra para seus clientes. À medida que o comércio eletrônico baseado em vídeo continua a evoluir, ferramentas como a RCG serão essenciais para navegar nesse cenário.

Com sucesso comprovado em avaliações offline e online, a RCG está pronta para ser um ativo valioso para os futuros desenvolvimentos no comércio eletrônico baseado em vídeo. Ao focar nas necessidades dos usuários e aproveitar técnicas avançadas de grafos, as empresas podem aumentar o engajamento e promover crescimento em um mercado em constante mudança.