超越炒作：可帶來投資報酬率的實用人工智慧搜尋策略

試想一下：您是一位 SaaS 產品經理，剛離開一場董事會議，會中執行長宣布：「我們需要投資人工智慧搜尋！」預算已設定、工程團隊躍躍欲試，時間也快要到了。但是，當您探索由人工智慧驅動的搜尋時，現實卻給您當頭棒喝。這個領域充斥著流行語、誇大承諾和高成本。您開始質疑：「這真的會帶來我們需要的投資報酬率嗎？」

問題在於不切實際的觀點、錯誤的指標，以及在功能方面「越多越好」的心態。SaaS 公司在人工智慧搜尋上花費數百萬美元，最終卻要處理成本上升、使用者不滿意，以及對其方法產生質疑的問題。

但好消息是，只要採取務實、以業務為中心的做法，您就可以使用人工智慧搜尋來實現實際的成果。這可以在不過度支出或失去焦點的情況下完成。

本文將涵蓋有效實施由人工智慧驅動的搜尋的關鍵策略。主題包括預算編列、功能選擇、績效衡量以及確保您的 SaaS 未來發展。準備好超越炒作，真正駕馭人工智慧搜尋。

新一代人工智慧驅動搜尋的核心功能

揭開人工智慧搜尋技術的神秘面紗

由人工智慧驅動的搜尋代表著相較於傳統關鍵字匹配的一大躍進。它採用複雜的演算法，可以理解上下文和使用者意圖。

這項技術的核心是結合機器學習和自然語言處理，以人類自然表達的方式來解讀查詢。例如，當 Bookshop.org 實施人工智慧搜尋時，他們的系統可以理解關於書籍的複雜查詢。它會考量標題、作者姓名甚至主題搜尋的變化，而這些都是傳統系統難以應付的。

儲存層

向量資料庫

向量資料庫構成了現代人工智慧搜尋系統的基礎。它們儲存複雜的資料表示，可以擷取項目之間的語義關係。與傳統資料庫不同，這些特殊的系統可以有效率地處理高維度資料。這使得可以在數百萬個項目中進行閃電般的快速相似性搜尋。

用於全文搜尋的多個資料庫

現代搜尋系統的架構通常採用多個共同運作的專業資料庫功能。這些功能包括用於即時搜尋建議的前綴資料庫、用於快速全文搜尋的反向索引，以及用於處理錯字和變化的特殊儲存空間。

功能層

全文搜尋

全文搜尋仍然是現代搜尋系統的基石。它提供精確的詞彙匹配，並具有錯字容忍和前綴搜尋等進階功能。此功能在電子商務情境中尤其有價值。使用者通常會搜尋特定的產品代碼或確切的詞組。

向量搜尋

向量搜尋藉由將搜尋查詢和內容轉換為數學表示來實現語義理解，而數學表示擷取的是意義，而不僅僅是關鍵字。即使查詢與目標內容不完全匹配，此技術也能夠找到相關結果。這對 Bookshop.org 的 600 萬本書籍的龐大目錄具有變革性的意義。

混合搜尋

混合搜尋結合了全文搜尋的精確性和向量搜尋的語義理解。它提供了兩全其美的優點。這種方法使系統能夠有效地處理精確查詢和更多探索性搜尋。它會根據使用者表達需求的方式提供相關結果。

應用層

應用層將原始搜尋功能轉變為可推動業務價值的實用功能。它包括根據使用者行為調整結果的個人化系統、可理解自然語言查詢的語義搜尋，以及可建議相關項目的推薦引擎。

Hugging Face 利用此層來協助使用者根據特定用例和偏好探索相關的人工智慧模型。同樣地，HitPay 使用它來使商家能夠根據業務規則優先顯示搜尋結果中的特定產品。

展示實際效益的用例

由人工智慧驅動的搜尋正在改變使用者與數位平台互動的方式，而不僅限於傳統的搜尋列。

Bookshop.org 的實施展示了引人注目的影響：在切換到由人工智慧驅動的搜尋後，他們的轉換率從 14% 跳升到 20%，這表示搜尋到購買的轉換率增加了 43%。此改善來自於系統理解複雜書籍查詢的能力，以及有效地處理他們 600 萬項龐大目錄的能力。

對於 Hugging Face，人工智慧搜尋解決了如何讓其技術受眾可以探索 220,000 個人工智慧模型、38,000 個資料集和 60,000 個展示的挑戰。他們的實施不僅僅是簡單的關鍵字匹配，還允許開發人員根據用例、效能特性和技術要求尋找相關的模型。系統理解技術上下文和不同人工智慧模型之間關係的能力，讓使用者更容易為其特定需求找到合適的工具。

HitPay 的經驗強調了人工智慧搜尋如何彌合線上和線下零售營運之間的差距。他們的銷售點系統使用人工智慧搜尋來協助銷售助理快速找到多個地點的特定產品，同時為其電子商務店面提供動力。系統跨管道同步產品目錄以及優先顯示經常存取項目的能力，使搜尋 API 回應速度提高了 50%。這直接改善了店內和線上的客戶體驗。

編列人工智慧驅動搜尋的預算

確定人工智慧預算分配

在編列由人工智慧驅動的搜尋整合預算時，請考慮以下因素

• 您現有搜尋基礎架構的規模
• 您的資料和搜尋要求的複雜性
• 您的使用者群規模和預期成長
• 您團隊現有人工智慧和機器學習專業知識
• 您需要的自訂程度

成本明細：研發、實施、持續最佳化

實施人工智慧搜尋的真實成本

實施由人工智慧驅動的搜尋需要仔細考慮直接和間接成本。初始投資涵蓋基礎架構設定、資料準備和整合成本。

例如，Bookshop.org 從 Elasticsearch 過渡到更複雜的人工智慧搜尋解決方案，不僅涉及技術成本，還涉及對其 600 萬項目錄進行適當索引和配置的資源。公司還必須將維護、更新和隨著搜尋量成長而擴展基礎架構的持續成本納入考量。

HitPay 展示了這種方法 – 他們先從開源解決方案開始，以驗證其使用案例，然後再轉移到託管雲服務。 這讓他們能夠在確保業務關鍵搜尋功能可靠性的同時，優化成本。

避免預算黑洞

最顯著的隱藏成本通常源於意料之外的基礎設施擴展需求和持續的優化要求。公司經常低估維持搜尋相關性和管理不斷增長的數據量所需的資源。

基礎設施成本和可擴展性考量

基礎設施對於實施 AI 驅動的搜尋至關重要。主要考量包括：

• 運算能力： AI 模型，尤其是在訓練期間，需要大量的運算資源。這可能需要投資高效能硬體或雲端運算服務。
• 儲存： AI 系統需要處理和儲存大量數據。請確保您的儲存解決方案可以應付這種增加的負載。
• 網路容量： 如果您的 AI 搜尋系統即時處理查詢，請升級您的網路基礎設施以處理增加的流量。
• 可擴展性： 隨著您的用戶群增長，您的 AI 搜尋系統需要擴展。基於雲端的解決方案提供擴展的彈性，但與內部部署解決方案相比，可能會有更高的長期成本。

AI 搜尋投資的投資報酬率 (ROI) 計算框架

衡量投資報酬率需要追蹤 AI 搜尋實施的直接和間接影響。關鍵指標應包括：

• 轉換率的提高（如 Bookshop.org 的 43% 增長）
• 營運效率的提升（例如 HitPay 的搜尋回應時間加快 50%）
• 客戶滿意度指標
• 透過改進自助服務能力而降低的支援成本

對於 SaaS 企業來說，顯著的回報通常來自於提高用戶參與度和降低客戶流失率。在計算投資報酬率時，公司應考慮即時的效能改進和長期效益，例如提高客戶生命週期價值和降低營運成本。

衡量成功的關鍵績效指標 (KPI)

超越虛榮指標

搜尋量和點擊率等基本指標提供了一些見解，但通常掩蓋了更深層的效能問題。最有說服力的指標來自於用戶行為模式和業務成果。

例如，Bookshop.org 的成功不是以執行的搜尋次數來衡量，而是以搜尋到購買的 20% 轉換率來衡量。這個指標直接與收入產生相關。

解讀真正重要的搜尋效能

搜尋效能指標應反映實際的用戶成功率，而不僅僅是技術上的測量。

Hitpay 在搜尋 API 回應速度方面提高了 50%，這影響了店內客戶服務和線上購物體驗。

最有說服力的指標通常會結合多個數據點，以創建完整的搜尋有效性圖像。考慮追蹤：

• 搜尋到轉換率：如同 Bookshop.org 在搜尋驅動購買方面從 14% 跳升至 20%
• 查詢修正率：使用者需要修改搜尋字詞才能找到所需內容的頻率
• 內容查找時間：使用者在開始搜尋後多久能找到相關資訊
• 零結果率：產生無結果的搜尋百分比，表示內容或搜尋能力存在差距

這些指標應根據您的特定業務目標進行分析。對於知識庫而言，成功可能意味著縮短回答時間。對於電子商務平台而言，它可能意味著來自搜尋驅動購買的較高平均訂單價值。

警訊：指示 AI 搜尋失敗的 KPI

有幾個指標可以揭示您的 AI 搜尋實施存在問題。請注意：

• 搜尋嘗試後的高放棄率
• 與尋找資訊相關的支援工單增加
• 越來越多地使用替代導覽方法
• 搜尋發現的內容參與度下降

當 Hugging Face 注意到使用者繞過其搜尋功能而直接瀏覽儲存庫時，這表示需要改進其搜尋相關性和功能集。監控這些警訊有助於在問題影響使用者滿意度和業務成果之前識別出來。

為您的 SaaS 業務選擇合適的 AI 搜尋功能

它們啟用的使用案例

AI 搜尋功能應與特定的業務目標和使用者需求保持一致。

Bookshop.org 的實施完美地展示了這個原則。他們專注於語意理解和拼寫錯誤容忍度，解決了幫助使用者在龐大的目錄中找到書籍的挑戰，即使使用不完美的查詢。這種有針對性的方法使他們的轉換率顯著提高了 43%。

AI 搜尋功能映射

語意搜尋功能對於內容豐富的平台很有價值。Hugging Face 的實施幫助使用者瀏覽其廣泛的 AI 模型儲存庫。即使搜尋字詞與模型名稱或描述不完全相符，使用者也可以找到相關的模型，從而顯著提高搜尋率。

相似性搜尋在電子商務環境中特別有用。HitPay 使用此功能來幫助商家將客戶與相關產品聯繫起來。這不僅僅是類別匹配，而是基於多個屬性了解產品關係，從而增加交叉銷售的機會。

個人化功能對於擁有不同用戶群的平台至關重要。例如，HitPay 的實施允許商家釘選經常存取的產品，根據特定業務模式和偏好自動調整搜尋結果。

當更多功能意味著更少價值時

並非每個 AI 搜尋功能都能為每個業務案例提供相同的價值。Hugging Face 的經驗表明，優先考慮符合核心使用者需求的功能非常重要。他們專注於讓他們龐大的技術文件和模型儲存庫可被發現，而不是實施每個可用的搜尋功能。

選擇功能的關鍵在於了解使用者行為模式和業務目標。例如，雖然多模態搜尋看起來可能很先進，但 Bookshop.org 透過專注於語意理解和拼寫錯誤容忍度等基本功能而取得了顯著的成果。這些功能直接解決了使用者主要需求。

實施 AI 驅動搜尋的最佳實務

實施的挑戰

成功的 AI 搜尋實施需要有條不紊的方法，將使用者需求置於技術複雜性之上。HitPay 的實施歷程具有啟發性。

他們先從簡單的內部儀表板搜尋開始，然後擴展到面向客戶的功能。這種逐步推廣的方式使他們能夠以最小的風險來完善他們的方法。他們在保持系統穩定性的同時，將搜尋 API 回應速度提高了 50%。

當 Bookshop.org 轉換到新的搜尋系統時，他們先從測試環境開始。這讓他們能夠在全面部署之前驗證他們的方法。這種有條不紊的策略使他們能夠在繁忙的假期期間保持搜尋效能，同時實施顯著的改進。

AI 搜尋部署中的關鍵決策點

實施期間的關鍵決策應側重於：

• 基於即時使用者需求的初始功能集選擇
• 數據索引策略和更新頻率
• 效能監控和最佳化方法
• 使用者回饋收集和整合方法

Bookshop.org 的團隊讓非開發人員可以存取他們的排名規則，允許根據業務需求快速迭代，而無需工程干預。這種方法使他們能夠在高峰期保持搜尋相關性，同時不斷改善使用者體驗。

使用 AI 驅動的搜尋來確保您的 SaaS 未來發展

突破 AI 炒作週期

AI 驅動的搜尋的未來超越了目前的功能。成功的實施需要區分真正的創新和行銷炒作。

Hugging Face 測試用於語意搜尋的向量資料庫整合的方法，展示了公司如何實際評估新興技術。

組織可以根據實際業務需求評估搜尋解決方案。這種方法有助於避免追逐無法產生有意義結果的流行技術。

長期策略性 AI 搜尋規劃

長期成功需要在搜尋實施中建立彈性。HitPay 從基本搜尋功能發展到複雜的多管道解決方案，表明搜尋功能如何隨著業務需求而增長。他們的經驗強調了選擇能夠隨著需求變化而擴展和調整的解決方案的重要性，而不是鎖定在限制未來選擇的僵化實施中。

最永續的方法側重於建立可適應的搜尋基礎架構，以便在它們成熟時納入新功能。Bookshop.org 的實施展示了這一原則。他們的搜尋架構允許他們不斷完善排名規則並新增功能，而不會中斷核心功能。 這種彈性使他們能夠在獲得即時利益的同時，保持在新的 AI 功能可用時採用它們的能力。

隨著 AI 技術的發展，AI 驅動的搜尋已成為 SaaS 企業的關鍵差異化因素。像 Bookshop.org、HitPay 和 Hugging Face 等公司的成功故事表明，經過深思熟慮地實施 AI 搜尋功能可以帶來具體的業務成果。

這些包括提高轉換率和改善使用者參與度。關鍵在於選擇和實施符合特定業務需求的解決方案，同時保持在技術和使用者期望發展時進行調整的彈性。