Tayvan'da faaliyet gösteren ve pazar lideri yerel bir perakende grubuyla stratejik ortak girişim olarak çalışan önde gelen bir e-ticaret şirketi olan Yahoo TW Ecommerce, satıcıların platformu Yahoo Auction'da ürün listelemesini tamamlamak için gereken süreyi yirmi dakikadan sadece iki dakikaya indirdi. Platform, otomatik listeleme asistanı ve son derece kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri sunmak için gizliliğe öncelik veren, cihaz üzerinde yerleşik yapay zeka temel öğelerini entegre ederek% 3 tıklama oranı (TO) elde etti.
Bu entegrasyon, pazar yerinin her iki tarafına da fayda sağlar: Tüketiciler, keşfi kolaylaştıran faydalı ve bağlama duyarlı kişiselleştirilmiş özellikler elde ederken işletmeler, eski arka uç algoritmalarına kıyasla daha yüksek etkileşim görür. Sonuç olarak, bu cihaz üzerinde mimari, satıcıların operasyonel yükünü azaltırken hassas kullanıcı verilerini yerel olarak korur ve şirketi ile müşterilerini artan bulut ölçeklendirme maliyetlerinden korur.
Yahoo TW Ecommerce neden yerleşik yapay zekayı tercih etti?
Yahoo TW Ecommerce'in cihaz üzerinde yerleşik yapay zekayı kullanma kararı iki temel iş gereksiniminden kaynaklanmaktadır:
- Veri gizliliği: Kullanıcının birinci taraf, site içi etkileşim geçmişi ve kimliği doğrulanmış oturum verileri kullanılarak ve modeller yerel olarak çalıştırılarak hassas kullanıcı bilgileri hiçbir zaman cihazdan ayrılmaz.
- Maliyet etkinliğinin demokratikleşmesi: Bulutta barındırılan yapay zeka altyapısı maliyetleri doğrudan kullanıcı trafiğiyle ölçeklenir ve bu durum, dijital platformları genellikle gelişmiş araçları ve kişiselleştirilmiş deneyimleri premium aboneliklerin veya artırılmış satıcı işlem ücretlerinin arkasına saklamaya zorlar. Çıkarımı cihaz üzerinde yapmaya geçmek, bu birleşik arka uç operasyonel ek yükünü ortadan kaldırır. Bu sürdürülebilir mimari, Yahoo TW E-ticaret'in pazar yerindeki tüm satıcılar ve alışveriş yapanlar için yüksek düzeyde duyarlı ve kişiselleştirilmiş özellikleri, premium ödeme duvarları veya aktarılan ekosistem ücretleri olmadan demokratikleştirmesine olanak tanır.
Yerleşik yapay zekanın avantajları, özellikle Yahoo Müzayede örneğinde etkilidir. Bu avantajlar, ortam zekasını etkinleştirir. Ortam zekası, yerel olarak işlenen ve kullanıcıya tam ihtiyacı olduğu anda sunulan, bağlama duyarlı ve faydalı bir yardımdır. Tarayıcı, verileri istemci tarafında işlediği için hassas etkileşim günlüklerini harici sunuculara göndermeden bu akıllı yardımları güvenli bir şekilde sunar.
Yerleşik yapay zeka, Yahoo Auction'ı dokuz şekilde destekliyor
Yahoo TW Ecommerce, yerleşik yapay zekayı kullanarak ortam zekası, içerik yönetimi ve alışveriş desteği gibi alanlarda dokuz farklı kullanım alanı uyguladı:
İçerik oluşturma ve yönetme
Satıcılar için listeleme asistanı: Satıcıların hızlıca ilgi çekici ve doğru ürün açıklamaları oluşturmasına yardımcı olur. Tek bir ürün resmi yüklediğinizde Yahoo Auction'ın yapay zeka destekli asistanı, satıcıların incelemesi için 20 saniye içinde alakalı bir ürün kategorisi, taslak başlık, ayrıntılar, hashtag'ler ve önerilen fiyat sunar. Taslak, satıcılar için faydalı bir temel oluşturarak listeleme doldurma süresini ortalama 20 dakikadan 2 dakikaya düşürür.
Aşağıdaki resimlerde yapay zeka tarafından çevrilmiş metinler yer almaktadır.
Alıcılar için yorum asistanı: Alıcıların, kullanıcının seçtiği puan ve duygu girişine göre deneyimlerini daha iyi yapılandırmaları ve açıklamaları için bağlamı yüksek, iyi yazılmış ifade önerileri sunar.
Ortam zekası
Bu bağlamda ortam zekası, kullanıcının göz atma deneyimine doğal olarak uyan proaktif ve bağlama duyarlı yardımı ifade eder.
Yahoo TW Ecommerce, kullanıcıları için ortam zekasını şu şekilde uyguladı:
Kişiselleştirilmiş ürün önerileri dönen reklamı: Giriş yapmış bir kullanıcının son satın alma geçmişini analiz ederek satın alımlarını tamamlayan ve dönüşüm oranlarını artıran, yüksek ilgi alanına sahip ürünler önerir.
Tahmine dayalı arama ve öneriler: Ürün önerilerini ve arama ağı anahtar kelimelerini, kullanıcının etkin oturumuna göre oturum açmış kullanıcıya göre uyarlar. İstemci tarafı işleme, kullanıcının sitede yaptığı son aramalar ve siteye özgü göz atma tercihleri gibi yerel bağlamlara referans vererek müşteri yolculuğunun keşif sürecini basitleştirmek için yararlı arama anahtar kelimelerini tahmin edip önerir.
Alışveriş desteği
Ürün özetleme: Uzun ürün ayrıntıları sayfalarını 100 kelimeden kısa bir sürede kolayca anlaşılabilir özetler hâline getirir.
Emoji tabanlı yorum özeti: Müşteri geri bildirimlerini, temsili emoji'ler kullanarak kısa bir özet halinde toplar.
Bağlılık puanı kullanımı: Oturum açmış bir kullanıcının bağlılık puanlarını belirler, süresi dolan puanlarla (veya minimum ek ödemelerle) satın alınabilecek öğeler önerir ve ardından kullanıcının kişiselleştirilmiş ilgi alanlarına göre en iyi eşleşmeleri sıralamak ve seçmek için yerel çıkarımdan yararlanır.
Yaşam tarzı önerileri: Kullanıcının görüntülediği ürün kategorisine göre kişiselleştirilmiş stil önerileri veya ev dekorasyonu tavsiyeleri sunar.
Alışveriş asistanı chatbot: Doğal dil metni veya ses girişi kullanarak alıcı sorgularını anında yanıtlamak için cihaz üzerinde etkileşimli bir chatbot sağlar. Cihaz üzerinde model, satın alma niyeti için görüşmeyi analiz eder, kullanıcının ilgi alanlarına uygun ürün listelerini akıllıca çıkarır ve düzenler.
Gerçek hayattaki işletme etkisi
Bu özellikleri 2025'in sonunda üretimde canlı olarak kullanmaya başladığından beri Yahoo TW Ecommerce, Google Analytics'i kullanarak önemli etkileşim kilometre taşlarını takip etti:
- Önemli verimlilik artışları: Satıcılar için listeleme asistanı, ürün listelemesini tamamlamak için gereken ortalama süreyi %90 oranında azaltarak 20 dakikadan yalnızca 2 dakikaya düşürdü.
- Derin etkileşim: Platform,100.000'den fazla benzersiz kullanıcı arasında toplamda 1 milyondan fazla etkileşim etkinliği oluşturdu. Bu durum, kullanıcıların yeni yapay zeka araçlarını aktif olarak keşfedip kullandığını doğrulayarak yüksek kullanıcı ilgisini ve benimsenmesini vurgular.
- Yüksek kaliteli etkileşimler: Yeni "ortam zekası" modülleri, standart algoritmalara veya editör ekibinin manuel olarak düzenlemesine dayanan eski ürün önerilerindeki% 1,3-1,8'lik TO'ya kıyasla yaklaşık% 3'lük bir tıklama oranı (TO) elde etti. Yapay zeka destekli öneriler doğrudan web sitesinin mevcut standart bant düzenine yerleştirildiğinden ekip, maliyetli ön uç yeniden düzenlemesinden kaçındı. Bu sorunsuz uygulama, mühendislik yükünü en aza indirirken doğrudan performans karşılaştırması, temel cihaz üzerinde yapay zekanın son derece alakalı ve yüksek dönüşüm sağlayan öneriler sunduğunu kanıtlıyor.
Ortam zekasına yakından bakış
Dokuz kullanım alanı arasında, ortam zekasının uygulanması, cihaz üzerinde yapay zekayı benzersiz şekilde güçlü kılan özelliklerin en iyi örneği olarak öne çıkıyor. Yahoo Auction'ın ortam zekası modülleri, kullanıcı yolculuğunu kolaylaştırır. Bu asistanlar, kullanıcılara en çok yardımcı olabilecekleri anda gerçek zamanlı ve bağlama duyarlı öneriler sunan, cihaz üzerinde çalışan faydalı asistanlar olarak görev yapar.
Yerel mimariyle verilerin güvenliğini sağlama ve bulut maliyetlerini düşürme
Bu düzeyde kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için son derece hassas kullanıcı verilerinin analiz edilmesi gerekir. Yahoo Auction, kullanıcının yerel depolama alanındaki satın alma geçmişi, arama anahtar kelimeleri ve göz atma tercihleri gibi zengin bağlamsal verilerini kullanır. Bu hacimde kişisel verinin bir bulut sunucusuna gönderilmesi büyük gecikmeye ve önemli gizlilik risklerine yol açar.
Yahoo TW Ecommerce, yerel mimariden yararlanarak bu sorunu çözdü. Yerel yapay zeka modeli, oturum verilerini ve yerel depolama alanını kullanarak her şeyi istemci tarafında işler. Bu sayede hiçbir kişisel veri harici olarak açığa çıkmaz ve derinlemesine kişiselleştirilmiş, proaktif yapay zekanın yerel yapay zeka için benzersiz bir şekilde uygun olduğu kanıtlanır.
"Yerleşik yapay zeka, kullanıcılarımızın gizliliğinden ödün vermeden veya topluluğumuza gizli ücretler ya da ödeme duvarları sunmadan son derece kişiselleştirilmiş, ortam deneyimleri sunmamızı sağlıyor. Bu, e-ticaret analizine yaklaşımımızda bir paradigma değişikliğidir."
— Paul Li, Baş Mühendis, Yahoo TW Ecommerce
Yerleşik yapay zeka yaşam döngüsünü yönetme
Yerleşik yapay zekayı bir üretim ortamına entegre etmek için model indirme durumlarının düzgün bir şekilde yönetilmesi gerekir. Yerleşik yapay zeka özellikleri ve indirme davranışları değişebileceğinden Yahoo TW E-ticaret ekibi, bakımı kolaylaştırmak için özel bir Web Bileşeni oluşturdu.
Bu sarmalayıcı bileşen, standart ve ayrılmış özellikler sağlar ve kullanıcının indirme yaşam döngüsünün tamamını yönetir. Ekip, bileşenin data-status
özelliğini gözlemleyerek kullanıcı arayüzünü, modelin tam durumunu (Kullanılamıyor, indirilebilir, indiriliyor, kullanılabilir) yansıtacak şekilde dinamik olarak güncelliyor.
Bu tasarım, platformun kullanıcı arayüzü kararlılığını korumasını ve temel çekirdek kodu yeniden düzenlemeden sayfalar arasında anında güncelleme yapmasını sağlar.
SharedWorker düzenlemesiyle MPA kısıtlamalarının üstesinden gelme
Çok Sayfalı Uygulamalarda (MPA'lar) geliştiriciler, genellikle aynı site gezinmelerinde devam eden uzun süreli iş akışlarını sürdürmek için arka plan iş parçacıklarını kullanır. Yerleşik yapay zeka API'leri doğal olarak eşzamansızdır ve ana iş parçacığının kullanıcı arayüzü yanıt verme hızını olumsuz etkilemez. Ancak bu API'leri arka plan iş parçacığına taşımak, kullanıcı sayfalar arasında gezinirken etkin çıkarım oturumlarının aniden sonlandırılmasını önler.
Ancak Prompt API gibi yerleşik yapay zeka temel öğeleri üst düzey doküman bağlamlarıyla sınırlıdır. Bunun nedeni, açık web platformu spesifikasyonuyla ilgili bir zorluktur: W3C Permissions Policy çerçevesi temel olarak belge ağacına bağlıdır ve bu güvenlik sınırlarını bağımsız çalışan köklerine yaymak için standart mekanizmalar topluluk tarafından tasarlanmaya devam etmektedir.
Çözüm: Kaynak düzenleyici olarak SharedWorker
Yahoo TW Ecommerce, belgeye bağlı güvenlik sınırlarına saygı duyarak bu yaşam döngüsü kısıtlamalarında güvenli bir şekilde gezinmek için aynı kaynaklı tarayıcı sekmelerinde yapay zeka hesaplamasını koordine etmek üzere SharedWorker kullandı. SharedWorker, sayfa gezinmesinin etkin bir yapay zeka hesaplamasını iptal etmesine izin vermek yerine merkezi bir etkinlik aracısı olarak hareket eder. Cihaz üzerinde yapay zeka hesaplaması istendiğinde SharedWorker, kaynağın eşzamanlı açık sekmeleri arasında koordinasyon sağlar, yürütmeyi etkin gezinmeye daha az eğilimli olan paralel bir sekme bağlamına devreder ve istemi erken kesintiye uğramadan tamamlar. Yapay zeka hesaplaması sona erdiğinde sonuç, Web Depolama'da belirli bir geçerlilik süresi (TTL) ile güvenli bir şekilde önbelleğe alınır. Böylece, web sitesinin açık sekmelerinin herhangi birinde anında erişilebilir. Bu tasarım, cihaz üzerinde yapay zeka işlemlerinin sayfa geçişlerine karşı dayanıklı olmasını sağlar. Böylece, tüm çok sayfalı uygulama yolculuğu boyunca verimlilik ve tutarlılık en üst düzeye çıkarılır.
Bu mimari geçici çözümlerin ayrıntılarını GitHub'da bulabilirsiniz:
Bu özellikler Yahoo拍賣'de kullanıma sunulmuştur.
İstemci tarafı yapay zekanın geleceği
Yahoo TW Ecommerce'in yerleşik yapay zeka uygulaması, cihaz üzerinde modellerin pratik değerini gösteriyor. Maliyet etkinliğine ve sıkı veri gizliliğine öncelik vererek yerel tarayıcı kimlik bilgilerini ve zengin kullanıcı geçmişini güvenli bir şekilde kullanan güçlü ortam zekası özelliklerinin kilidini açarlar.
Gelişmeye devam ederken Yahoo TW Ecommerce'in mimarisinden öğrendiklerimiz, web'de güvenli ve yerel olarak desteklenen yapay zeka deneyimleri oluşturmak isteyen diğer geliştiriciler için temel bir plan görevi görüyor.