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Intelligenza artificiale su eBay: due casi d’uso attuali


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La società che sarebbe diventata eBay è stata fondata come ditta individuale con il nome di AuctionWeb nel settembre 1995 da Pierre Omidyar. La società ha cambiato nome in eBay nel settembre 1997. La società riferisce di aver venduto poco più di $ 7 milioni di merci prima di diventare una società registrata in California nel maggio 1996.

Oggi eBay è un leader mondiale dell’e-commerce in oltre 190 mercati in tutto il mondo. Nel suo 2021 relazione annuale, eBay ha registrato un fatturato di oltre $ 10 miliardi e ha rivendicato 147 milioni di acquirenti in tutto il mondo. A partire da maggio 2022, eBay negozia sulla borsa Nasdaq (simbolo: EBAY) e ha un valore approssimativo capitalizzazione di mercato di circa 26 miliardi di dollari.

In questo articolo, esamineremo le applicazioni distribuite dell’IA su eBay attraverso due casi d’uso discreti:

  • Classificazione dei prodotti migliorata – eBay utilizza modelli di somiglianza di testo e immagini per una classificazione dei prodotti più accurata e scalabile.
  • Elaborazione delle immagini – eBay utilizza la visione artificiale e l’intelligenza artificiale per l’elaborazione delle immagini per consentire agli utenti di rimuovere gli sfondi nelle foto degli articoli.

Innanzitutto, discuteremo di come eBay utilizza la modellazione di apprendimento automatico per una classificazione dei prodotti più avanzata.

Classificazione dei prodotti migliorata

Nell’e-commerce, un servizio accurato e veloce classificazione del prodotto il sistema è fondamentale per l’acquirente, il venditore e la piattaforma di vendita, in questo caso eBay. Per l’azienda, migliori classificazioni dei prodotti si traducono in raccomandazioni sui prodotti più pertinenti e personalizzate, che spesso portano a una maggiore soddisfazione dei clienti e a un aumento delle vendite.

Tassi di conversione, così come scalabilità e la velocità delle operazioni di classificazione dei prodotti sono di fondamentale importanza per un’azienda delle dimensioni di eBay. Sono due gli elementi essenziali della classificazione del prodotto somiglianza testuale e somiglianza dell’immagine. Gli algoritmi di somiglianza calcolano il grado di somiglianza tra due oggetti.

Il Dr. Selcuk Kopru, responsabile dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione del linguaggio naturale presso eBay, parla dell’importanza della scalabilità:

“Per costruire un mercato che si scaldi e funzioni bene, è importante [put into production] molte capacità di intelligenza artificiale e la somiglianza è uno degli strumenti più pratici.

Nel seguente video, il Dr. Kopru discute il significato degli algoritmi di somiglianza per eBay:

Per rendere la piattaforma più scalabile ed efficiente – e aiutare eBay a raggiungere i suoi obiettivi di vendita – l’azienda afferma di aver ideato e implementato un modello di intelligenza artificiale che include elementi algoritmici come raggruppamento di similarità, somiglianza del coseno vettorizzazione, e indicizzazione.

eBay afferma di aver utilizzato due misure chiave di somiglianza nel suo modello di intelligenza artificiale: somiglianza del testo e somiglianza dell’immagine. La somiglianza del testo funziona determinando quanto siano “vicini” due testi in termini di somiglianza lessicale e semantica su un vettore. Le metriche di somiglianza utilizzate per calcolare un punteggio di somiglianza sono somiglianza dei nodi e K-vicini più vicinientrambi calcolati nel modello di eBay secondo il Dr. Kopru.

Per illustrare come funziona, il Dr. Gupta dimostra digitando il nome di una macchina per caffè espresso, “Breville 87”, nel motore di ricerca di eBay. L’algoritmo di somiglianza del testo, rappresentato sotto forma di un vettore bidimensionale, produce il seguente risultato:

Vettore di somiglianza del testo
Fonte: eBay

La ricerca di “Breville 87” come vettore di immagine:

Vettore di somiglianza dell’immagine
Fonte: eBay

Il Dr. Kopru afferma che i vantaggi di algoritmi di somiglianza del testo accurati includono risultati di ricerca migliori, l’identificazione e la rimozione di elementi duplicati e la differenziazione tra i tipi di testo (ad esempio, il titolo dell’elemento rispetto alla descrizione dell’oggetto). Potenziali vantaggi di un’accurata somiglianza dell’immagine l’algoritmo è la rimozione o la ricategorizzazione dei prodotti con una scarsa corrispondenza tra titolo o descrizione-immagine e migliorati ricerca di immagini.

Per quanto riguarda i risultati aziendali tangibili del modello AI di eBay, l’azienda affermazioni che l’implementazione di algoritmi di similarità ha comportato un aumento del 2,14%. velocità massima di transazione (PTR).

Elaborazione delle immagini

eBay affermazioni che gli utenti dipendono dalle immagini di qualità dei loro articoli per attrarre potenziali acquirenti. Gli sfondi distraggono dal soggetto di qualsiasi foto. Poiché la stragrande maggioranza delle persone non ha accesso ad apparecchiature fotografiche di livello professionale o software di editing, gli sfondi sono difficili da rimuovere.

Nel tentativo di superare il suddetto problema e raggiungere i suoi obiettivi di business, eBay ha progettato una funzione che chiama Image-Clean Up. eBay affermazioni che la caratteristica rende il prodotto più attraente e migliora la fiducia dell’acquirente.

Di seguito un video che mostra la funzionalità:

Fonte: eBay for Business AU

Per ottenere ciò, eBay afferma di utilizzare a visione computerizzata algoritmo per elaborare la foto utilizzando il processore del telefono cellulare dell’utente.

Per accedere al software, l’utente carica le foto, segue le istruzioni sullo schermo o sceglie l’opzione “Modifica foto”. Viene quindi presentata un’icona di pulizia dell’immagine. L’output degli algoritmi software determina sia le opzioni utente che le funzionalità aggiuntive del software. Presto ne parleremo di più.

Per quanto riguarda il modo in cui il modello determina il primo piano (oggetto) e lo sfondo, eBay afferma di averlo utilizzato campi casuali condizionali (CRF) nei suoi modelli per valutare come i pixel sconosciuti vengono “mascherati” nella foto. L’output dell’algoritmo CRF determina la probabilità che un pixel faccia parte del primo piano. Il pixel viene quindi “fuso” in primo piano o convertito in uno sfondo bianco.

Inoltre, la società afferma di utilizzare un secondo fattore algoritmico chiamato “separabilità” per determinare “quanto sia difficile separare il primo piano dallo sfondo”. La società afferma di utilizzare l’output di questo algoritmo per determinare se il software produce un’opzione di “pulizia automatica” per l’utente o meno. Le immagini con un punteggio vicino al 100% rimuoveranno lo sfondo senza l’input del venditore.

Fonte: Blog tecnico di eBay

Per quanto riguarda i risultati aziendali tangibili della soluzione di imaging di eBay, l’azienda affermazioni che il software di rimozione delle immagini è stato un successo. L’azienda afferma che il 76% dei venditori che hanno utilizzato la funzionalità ha utilizzato il risultato prodotto dal software senza alcuna modifica manuale.



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