Amazon quiere llenar su tienda con descripciones de productos hechas por IA

Amazon quiere llenar su tienda con descripciones de productos hechas por IA

David Soriano

Amazon se suma al carro de la IA generativa y ha lanzado su nueva herramienta pensada para ayudar a los vendedores a escribir descripciones de productos. Más bien, para que no tengan que escribirlo y sean sus modelos entrenados los que puedan contar las características y especificaciones de lo que ponen a la venta.

Amazon anunció las nuevas capacidades de IA generativa en Accelerate 2023, la principal conferencia anual de vendedores de Amazon. A partir de ahora los vendedores ahorrarán mucho tiempo en describir y detallar los productos y será una especie de IA al estilo ChatGPT la que lo haga por ellos.

La IA inundará Amazon

La Inteligencia Artificial, sobre todo en la forma de generación de texto e imágenes, está siendo la principal forma de llegar a la población. La IA generativa está ayudando a las personas a generar todo tipo de contenidos gracias a los modelos de entrenamiento, como realizar tareas académicas, crear código para programación y ahora Amazon los utilizará para mejorar la experiencia de creación y administración de listados para los vendedores.

La nueva herramienta del gigante del comercio electrónico simplifica sobremanera la forma en que los vendedores de Amazon crean descripciones de productos, títulos y detalles de listados más completos de productos a la venta. Estas nuevas capacidades harán que sea más rápido y fácil para los vendedores listar nuevos productos, así como enriquecer los listados existentes, ayudando a los clientes a tomar decisiones de compra con mayor información a su alcance.

Hasta ahora, la tarea de creación de títulos de productos, características clave y descripciones atractivas requería anteriormente un trabajo importante para los vendedores y un tiempo invertido en ello. Amazon está poniendo a disposición de los vendedores nuevas capacidades de inteligencia artificial generativa para simplificar ese proceso, reduciendo la necesidad de ingresar muchos datos de productos específicos a un solo paso.

Las nuevas capacidades utilizan modelos de lenguaje grande (LLM), un tipo de modelo de aprendizaje automático entrenado específicamente en grandes cantidades de datos que pueden reconocer, resumir, traducir, predecir y generar texto y otros contenidos, para crear descripciones de productos más completas.

Simplificar el proceso en un solo paso

A partir de ahora, los vendedores en Amazon solamente necesitarán proporcionar inicialmente una breve descripción del producto en pocas palabras o una oración corta. Amazon se encargará de generar el contenido en texto de la descripción de producto y razones principales para su compra. Más adelante, los vendedores tendrán la última palabra, ya que podrán perfeccionar estos textos generados, si así lo desean, o pueden enviar directamente el contenido generado automáticamente a su catálogo de productos a la venta.

“Con nuestros nuevos modelos de IA generativa, podemos inferir, mejorar y enriquecer el conocimiento del producto a una escala sin precedentes y con una mejora espectacular en la calidad, el rendimiento y la eficiencia. Nuestros modelos aprenden a inferir información del producto a través de diversas fuentes de información, conocimiento latente y razonamiento lógico que aprenden. Por ejemplo, pueden inferir que una mesa es redonda si las especificaciones indican un diámetro o inferir el estilo del cuello de una camisa a partir de su imagen”, ha declarado Robert Tekiela, vicepresidente de Sistemas de Selección y Catálogo de Amazon.

Además de ahorrar tiempo a los vendedores, una descripción del producto más detallada también ayuda a mejorar la experiencia de compra. Los clientes encontrarán información más completa sobre los productos, ya que la nueva tecnología ayudará a los vendedores a proporcionar información más completa con menos esfuerzo.

Fuente > Amazon

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  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

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  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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