Yahoo TW Ecommerce, một công ty thương mại điện tử hàng đầu tại Đài Loan, hoạt động dưới hình thức liên doanh chiến lược với một tập đoàn bán lẻ địa phương hàng đầu thị trường, đã giảm thời gian cần thiết để người bán hoàn tất trang thông tin sản phẩm trên nền tảng Yahoo Auction của mình từ 20 phút xuống chỉ còn 2 phút. Bằng cách tích hợp các nguyên tắc cơ bản về AI tích hợp ưu tiên quyền riêng tư trên thiết bị để hỗ trợ một trợ lý trang thông tin tự động và trải nghiệm người dùng siêu cá nhân hoá, nền tảng này đã đạt được tỷ lệ nhấp (CTR) là 3%.
Việc tích hợp này mang lại lợi ích cho cả hai bên của trang web thương mại: người mua sắm nhận được các tính năng cá nhân hoá hữu ích, nhận biết theo bối cảnh giúp đơn giản hoá việc khám phá, trong khi doanh nghiệp nhận thấy mức độ gắn bó cao hơn so với các thuật toán phụ trợ cũ. Cuối cùng, cấu trúc trên thiết bị này giúp giảm gánh nặng vận hành cho người bán, đồng thời bảo vệ dữ liệu người dùng nhạy cảm tại chỗ và cách ly công ty cũng như khách hàng của công ty khỏi chi phí mở rộng đám mây ngày càng tăng.
Lý do Yahoo TW Ecommerce chọn AI tích hợp
Quyết định áp dụng AI tích hợp trên thiết bị của Yahoo TW Ecommerce xuất phát từ 2 yêu cầu kinh doanh chính:
- Quyền riêng tư đối với dữ liệu: Bằng cách sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất, nhật ký tương tác tại chỗ và dữ liệu phiên đã xác thực của người dùng, đồng thời chạy các mô hình cục bộ, thông tin nhạy cảm của người dùng sẽ không bao giờ rời khỏi thiết bị.
- Dân chủ hoá hiệu quả về chi phí: Chi phí cơ sở hạ tầng AI được lưu trữ trên đám mây tăng tỷ lệ thuận với lưu lượng truy cập của người dùng, thường buộc các nền tảng kỹ thuật số phải hạn chế các công cụ nâng cao và trải nghiệm được cá nhân hoá sau các gói thuê bao cao cấp hoặc tăng phí giao dịch của người bán. Việc chuyển suy luận trên thiết bị sẽ loại bỏ chi phí hoạt động phụ trợ kết hợp này. Cấu trúc bền vững này cho phép Yahoo TW Ecommerce cung cấp các chức năng được cá nhân hoá, có độ phản hồi cao cho tất cả người bán và người mua sắm trên trang web thương mại, không có tường phí cao cấp hoặc phí hệ sinh thái được truyền lại.
Lợi ích của AI tích hợp đặc biệt có tác động đến trường hợp của Yahoo Auction vì AI này cho phép trí tuệ môi trường, tức là hỗ trợ hữu ích, nhận biết bối cảnh được xử lý cục bộ và cung cấp ngay khi người dùng cần. Vì trình duyệt xử lý dữ liệu phía máy khách, nên trình duyệt cung cấp các trợ lý thông minh này một cách an toàn mà không gửi nhật ký tương tác nhạy cảm đến các máy chủ bên ngoài.
9 cách AI tích hợp hỗ trợ Yahoo Auction
Yahoo TW Ecommerce đã triển khai 9 trường hợp sử dụng riêng biệt bằng AI tích hợp, trải rộng trên trí tuệ môi trường, quản lý nội dung và hỗ trợ mua sắm:
Tạo và quản lý nội dung
Trợ lý trang thông tin cho người bán: Giúp người bán nhanh chóng tạo nội dung mô tả sản phẩm hấp dẫn và chính xác. Bằng cách tải một hình ảnh sản phẩm lên, trợ lý dựa trên AI của Yahoo Auction sẽ đề xuất một danh mục sản phẩm có liên quan, tiêu đề nháp, thông tin chi tiết, thẻ bắt đầu bằng # và giá đề xuất trong vòng 20 giây để người bán xem xét. Bản nháp này đóng vai trò là cơ sở hữu ích cho người bán, giúp giảm thời gian trung bình để điền thông tin vào trang thông tin từ 20 phút xuống còn 2 phút.
Các hình ảnh sau đây có văn bản được dịch bằng AI.
Trợ lý viết bài đánh giá cho người mua: Giúp người mua đưa ra các đề xuất diễn đạt phù hợp, được viết kỹ lưỡng để trình bày và mô tả trải nghiệm của họ một cách rõ ràng hơn dựa trên điểm xếp hạng và ý kiến mà người dùng đã chọn.
Trí tuệ môi trường
Trong bối cảnh này, trí tuệ môi trường đề cập đến sự hỗ trợ chủ động, nhận biết bối cảnh và phù hợp một cách tự nhiên với trải nghiệm duyệt web của người dùng.
Sau đây là cách Yahoo TW Ecommerce triển khai trí tuệ môi trường cho người dùng:
Băng chuyền đề xuất sản phẩm được cá nhân hoá: Phân tích nhật ký mua hàng gần đây của người dùng đã đăng nhập để đề xuất các sản phẩm có mức độ liên quan cao, bổ sung cho các giao dịch mua của họ, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Đề xuất và tìm kiếm dự đoán: Điều chỉnh đề xuất sản phẩm và từ khoá tìm kiếm cho người dùng đã đăng nhập dựa trên phiên hoạt động của người dùng. Bằng cách tham chiếu bối cảnh cục bộ, chẳng hạn như các cụm từ tìm kiếm gần đây của người dùng trên trang web và các lựa chọn ưu tiên khi duyệt web theo trang web cụ thể, quá trình xử lý phía máy khách sẽ dự đoán và đề xuất các từ khoá tìm kiếm hữu ích để đơn giản hoá quy trình khám phá trong hành trình của khách hàng.
Hỗ trợ về Google Mua sắm
Tóm tắt sản phẩm: Tóm tắt các trang chi tiết sản phẩm dài thành những điểm nổi bật dễ hiểu trong vòng chưa đến 100 từ.
Tóm tắt bài đánh giá dựa trên biểu tượng cảm xúc: Tổng hợp ý kiến phản hồi của khách hàng thành một bản tóm tắt ngắn gọn bằng cách sử dụng các biểu tượng cảm xúc tiêu biểu.
Sử dụng điểm khách hàng thân thiết: Xác định điểm khách hàng thân thiết của người dùng đã đăng nhập và đề xuất các mặt hàng có thể mua bằng điểm sắp hết hạn (hoặc khoản thanh toán bổ sung tối thiểu), sau đó tận dụng suy luận cục bộ để xếp hạng và chọn các kết quả phù hợp nhất dựa trên mối quan tâm được cá nhân hoá của người dùng.
Đề xuất về lối sống: Đưa ra các gợi ý về phong cách hoặc lời khuyên về trang trí nhà cửa được cá nhân hóa dựa trên danh mục sản phẩm mà người dùng đang xem.
Chatbot trợ lý mua sắm: Cung cấp một chatbot tương tác trên thiết bị để trả lời ngay lập tức các câu hỏi của người mua bằng văn bản hoặc giọng nói tự nhiên. Mô hình trên thiết bị phân tích cuộc trò chuyện để xác định ý định mua hàng, suy luận một cách thông minh và tuyển chọn danh sách sản phẩm phù hợp với mối quan tâm của người dùng.
Tác động thực tế đối với hoạt động kinh doanh
Kể từ khi triển khai các tính năng này vào hoạt động phát hành công khai vào cuối năm 2025, Yahoo TW thương mại điện tử đã theo dõi các cột mốc quan trọng về mức độ gắn bó bằng Google Analytics:
- Tăng hiệu quả đáng kể: Trợ lý trang thông tin cho người bán đã giúp giảm thời gian trung bình cần thiết để hoàn tất một trang thông tin sản phẩm xuống 90%, từ 20 phút xuống chỉ còn 2 phút.
- Mức độ tương tác sâu: Nền tảng này đã tạo ra hơn 1 triệu sự kiện tương tác trên tổng số hơn 100.000 người dùng riêng biệt. Điều này cho thấy người dùng có mức độ quan tâm và sử dụng cao, đồng thời xác nhận rằng người dùng đang tích cực khám phá và sử dụng các công cụ AI mới.
- Tương tác chất lượng cao: Các mô-đun "trí tuệ xung quanh" mới đạt được tỷ lệ nhấp (CTR) gần 3% so với CTR từ 1,3 đến 1,8% trên các đề xuất sản phẩm cũ dựa vào thuật toán tiêu chuẩn hoặc việc tuyển chọn thủ công của nhóm biên tập. Vì các đề xuất dựa trên AI xuất hiện trực tiếp trong bố cục băng chuyền chuẩn hiện có của trang web, nên nhóm đã tránh được việc tái cấu trúc giao diện người dùng tốn kém. Việc triển khai liền mạch này giúp giảm thiểu chi phí kỹ thuật, trong khi việc so sánh hiệu suất trực tiếp chứng minh rằng AI cơ bản trên thiết bị đưa ra những đề xuất có mức độ liên quan cao và tỷ lệ chuyển đổi cao.
Tìm hiểu kỹ hơn về trí tuệ môi trường
Trong số 9 trường hợp sử dụng này, việc triển khai trí tuệ môi trường nổi bật là một ví dụ điển hình về những gì khiến AI trên thiết bị trở nên mạnh mẽ một cách độc đáo. Các mô-đun trí tuệ môi trường của Yahoo Auction giúp đơn giản hoá hành trình của người dùng. Chúng hoạt động như những trợ lý hữu ích trên thiết bị, cung cấp các đề xuất theo thời gian thực và nhận biết bối cảnh chính xác vào thời điểm hữu ích nhất cho người dùng.
Bảo mật dữ liệu và giảm chi phí trên đám mây bằng kiến trúc cục bộ
Để tạo ra những đề xuất siêu cá nhân hoá ở cấp độ này, bạn cần phải phân tích dữ liệu người dùng có độ nhạy cao. Yahoo Auction sử dụng dữ liệu bối cảnh phong phú của người dùng, chẳng hạn như nhật ký mua hàng, từ khoá tìm kiếm và lựa chọn ưu tiên khi duyệt web từ bộ nhớ cục bộ. Việc gửi một lượng lớn dữ liệu cá nhân như vậy đến máy chủ đám mây sẽ gây ra độ trễ lớn và rủi ro đáng kể về quyền riêng tư.
Yahoo TW Ecommerce đã giải quyết vấn đề này bằng cách dựa vào cấu trúc tại địa phương. Bằng cách sử dụng dữ liệu phiên và bộ nhớ cục bộ, mô hình AI cục bộ sẽ xử lý mọi thứ ở phía máy khách. Điều này đảm bảo không có dữ liệu cá nhân nào bị lộ ra bên ngoài, chứng minh rằng thông tin tình báo chủ động, được cá nhân hoá sâu sắc phù hợp một cách độc đáo với AI cục bộ.
"AI tích hợp sẵn giúp chúng tôi mang đến trải nghiệm siêu cá nhân hoá, liền mạch mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của người dùng hoặc áp dụng các khoản phí ẩn hoặc tường phí cho cộng đồng của chúng tôi. Đây là một sự thay đổi về mô hình trong cách chúng ta tiếp cận thông tin chi tiết về thương mại điện tử".
– Paul Li, Kỹ sư trưởng, Yahoo TW Ecommerce
Quản lý vòng đời của AI tích hợp
Việc tích hợp AI tích hợp vào môi trường thực tế đòi hỏi bạn phải quản lý trạng thái tải mô hình xuống một cách hiệu quả. Vì các thông số kỹ thuật về AI tích hợp và hành vi tải xuống có thể thay đổi, nên nhóm Thương mại điện tử của Yahoo Đài Loan đã xây dựng một Thành phần web chuyên dụng để đơn giản hoá việc duy trì.
Thành phần trình bao bọc này cung cấp các thuộc tính tiêu chuẩn, tách biệt và xử lý toàn bộ vòng đời tải xuống của người dùng. Bằng cách quan sát thuộc tính data-status của thành phần, nhóm sẽ cập nhật giao diện người dùng một cách linh động để phản ánh trạng thái chính xác của mô hình: Không dùng được, có thể tải xuống, đang tải xuống, dùng được.
Thiết kế này cho phép nền tảng duy trì tính ổn định của giao diện người dùng và cung cấp thông tin cập nhật ngay lập tức trên các trang mà không cần tái cấu trúc mã lõi cơ bản.
Khắc phục các hạn chế của MPA bằng hoạt động điều phối SharedWorker
Trong Ứng dụng nhiều trang (MPA), nhà phát triển thường sử dụng các luồng ở chế độ nền để duy trì các quy trình công việc dài hạn vẫn hoạt động sau khi điều hướng cùng trang web. Mặc dù các API AI tích hợp vốn là không đồng bộ và không ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng phản hồi giao diện người dùng của luồng chính, nhưng việc di chuyển các API này sang một luồng nền sẽ ngăn các phiên suy luận đang hoạt động bị chấm dứt đột ngột khi người dùng di chuyển giữa các trang.
Tuy nhiên, các thành phần AI cơ bản tích hợp sẵn như Prompt API (API Lệnh) bị hạn chế đối với các ngữ cảnh tài liệu cấp cao nhất. Điều này là do một thách thức về quy cách nền tảng web mở: khung Chính sách về quyền của W3C về cơ bản được gắn với cây tài liệu và cộng đồng vẫn đang thiết kế các cơ chế tiêu chuẩn để truyền các ranh giới bảo mật này xuống các gốc worker độc lập.
Giải pháp: SharedWorker làm Trình điều phối tài nguyên
Để điều hướng an toàn các ràng buộc về vòng đời này trong khi vẫn tôn trọng các ranh giới bảo mật ràng buộc tài liệu, Yahoo TW Ecommerce đã sử dụng SharedWorker để điều phối hoạt động điện toán AI trên các thẻ trình duyệt có cùng nguồn gốc. Thay vì cho phép một thao tác điều hướng trang huỷ một hoạt động tính toán AI đang diễn ra, SharedWorker sẽ đóng vai trò là một trình môi giới sự kiện tập trung. Khi có yêu cầu tính toán bằng AI trên thiết bị, SharedWorker sẽ điều phối trên các thẻ đang mở đồng thời của nguồn gốc, uỷ quyền việc thực thi cho một ngữ cảnh thẻ song song ít bị ảnh hưởng bởi hoạt động điều hướng và xử lý lời nhắc cho đến khi hoàn tất mà không bị gián đoạn sớm. Sau khi quá trình tính toán bằng AI kết thúc, kết quả sẽ được lưu vào bộ nhớ đệm một cách an toàn trong Bộ nhớ cục bộ với thời gian tồn tại (TTL) được chỉ định, giúp bạn có thể truy cập ngay vào kết quả trên mọi thẻ đang mở của trang web. Thiết kế này đảm bảo các hoạt động của AI trên thiết bị có khả năng phục hồi trước các quá trình chuyển đổi trang, tối đa hoá hiệu quả và tính nhất quán trong toàn bộ hành trình của Ứng dụng nhiều trang.
Bạn có thể tìm thấy thông tin chi tiết về các giải pháp thay thế về cấu trúc này trên GitHub:
Các tính năng này hiện có trên Yahoo拍賣.
Tương lai của AI phía máy khách
Việc Yahoo Đài Loan triển khai AI tích hợp cho thấy giá trị thực tế của các mô hình trên thiết bị. Bằng cách ưu tiên tính hiệu quả về chi phí và quyền riêng tư nghiêm ngặt đối với dữ liệu, các ứng dụng này mở ra các tính năng thông minh xung quanh mạnh mẽ, sử dụng an toàn thông tin đăng nhập trình duyệt cục bộ và nhật ký người dùng phong phú.
Khi chúng tôi tiếp tục phát triển, những bài học rút ra từ cấu trúc của Yahoo TW Ecommerce sẽ đóng vai trò là bản thiết kế cơ bản cho những nhà phát triển khác muốn xây dựng trải nghiệm AI an toàn, dựa trên thông tin địa phương trên web.