Поиск даёт конверсии, но точность падает на длинных хвостах запросов
Многоязычные или интент-ориентированные запросы по-прежнему упускают то, чего не видит одно совпадение ключевых слов.
ИИ и интеллектуальная автоматизация
Сделать поиск, контент и решения умнее — без ещё одного статического правила.
Мы создаём AI-интеграции, которые делают ваши commerce-системы умнее — семантический поиск товаров, LLM-пайплайны для масштабирования контента и ML-сигналы для ценообразования, фрода и маршрутизации заказов.
ПРИЗНАКИ ТОГО, ЧТО ПРОБЛЕМА В ДАННЫХ, А НЕ В ПРАВИЛАХ
Четыре признака того, что правилам больше некуда расти.
Контент товаров должен масштабироваться быстрее, чем команда успевает его писать
Описания, атрибуты и SEO-теги не успевают без линейного роста команды.
Фрод, ценообразование или маршрутизация всё ещё работают на статических правилах и ручной проверке
Каждый крайний случай требует человека, потому что правило не способно взвесить сигналы так, как модель.
Планирование спроса и запасов всё ещё держится на таблицах и интуиции
Дефицит и затоваривание обнаруживают уже после того, как они стоили денег, а не до.
НАШ ПОДХОД
Поиск, генерация или принятие решений — правильный подход зависит от того, какая проблема у вас на самом деле.
Это три разные технические задачи под одной вывеской «AI». Перепутать их — именно так проект строит не то, что нужно.
Поиск и ранжирование
Семантический и векторный поиск переранжирует результаты по смыслу, а не только по совпадению ключевых слов — для каталогов, где точность падает на длинных хвостах или многоязычных запросах.
Нужен репрезентативный лог запросов и товарные данные, достаточно качественные для содержательного эмбеддинга.Генерация
LLM-пайплайны создают и обогащают контент товаров, ответы поддержки или документацию в масштабе, который ни одна команда не напишет вручную.
Каждый сгенерированный результат проходит проверку — ничего не попадает в поле, которое видит клиент, без ревью по умолчанию.Принятие решений
ML-модели заменяют статические if/else-правила для скоринга фрода, динамического ценообразования или маршрутизации заказов — учитывая сигналы, которые правило не способно взвесить.
Нужно достаточно исторических данных и резервный сценарий на случай, если модель ошибается.ЧТО МЫ БЕРЁМ НА СЕБЯ
Три AI-задачи с видимой границей ответственности в каждой.
Поиск, который понимает намерение, а не только ключевые слова
Гибридное ранжирование (BM25 + dense retrieval), мультиязычность и персонализация работают поверх ваших существующих бизнес-правил, а не вместо них.
Какую модель или векторную базу выбрать как стандарт — совместное техническое решение, а не то, что мы навязываем в одностороннем порядке.Контент и поддержка, которые масштабируются без роста команды
OpenAI, Anthropic, Vertex AI или open-source модели подключаются к вашему commerce-бэкенду для описаний товаров, атрибутов, SEO-тегов и ответов поддержки — с проверкой перед публикацией.
Выбор провайдера модели и утверждение тона, которым она пишет, остаётся за вами; мы строим пайплайн и защитные механизмы.Решения на основе сигналов, а не только правил
Скоринг фрода, динамическое ценообразование и маршрутизация заказов работают на ML-сигналах, готовых к продакшену, а не только proof-of-concept — плюс прогнозирование спроса и обнаружение аномалий на базе вашего существующего хранилища данных.
Без vendor lock-in и чёрных ящиков — каждое решение модели можно проверить, а не только доверять точности.КАК МЫ РАБОТАЕМ
Оценка → Прототип → Интеграция → Эксплуатация.
Оценка
In
Ваши данные, существующие поиск/правила и реальное узкое место в решениях или контенте.
Делаем
Проверяем, достаточно ли качественны данные, чтобы поддержать реальную модель, а не только демо.
Out
Оценённая рекомендация, включая случай, когда AI ещё не является правильным решением.
Прототип
In
Оценённая проблема и репрезентативные данные.
Делаем
Строим рабочий прототип на реальных запросах или исторических решениях, а не на синтетических примерах.
Out
Измеренная точность и обоснование go/no-go для продакшена.
Интеграция
In
Проверенный прототип и ваши production-системы.
Делаем
Подключаем модель к вашему commerce-бэкенду с мониторингом, резервными сценариями и человеческим ревью там, где это важно.
Out
Production-функциональность, а не оторванный от реальности notebook.
Эксплуатация
In
Реальный трафик и реальные результаты.
Делаем
Отслеживаем дрейф, переобучаем по расписанию и держим путь эскалации к человеку для крайних случаев.
Out
Система, которая остаётся точной, когда меняются ваш каталог и клиенты.
ЧАСТЫЕ ВОПРОСЫ
Вопросы, которые решают, подходит ли AI здесь.
Вы строите для нас собственную модель или используете готовую?
Обычно ни то, ни другое в чистом виде — мы подключаем проверенные foundation-модели (OpenAI, Anthropic, Vertex AI или open-source) к вашим данным, а не обучаем что-то с нуля, если задача действительно этого не требует.
Как вы исключаете, чтобы LLM сгенерировала что-то неверное на страницах товаров?
Каждый сгенерированный результат проходит проверку, прежде чем попасть в публикацию — ничего, что видит клиент, не публикуется без ревью по умолчанию.
Это можно объяснить, или это чёрный ящик?
Мы проектируем для проверяемости — видно, какие сигналы повлияли на решение по цене, фроду или ранжированию, а не только сам результат.
А если у нас пока мало исторических данных?
Это обычно первый вывод, а не препятствие — мы честно говорим, что модель может и не может поддержать, ещё до того, как беремся за разработку.
Найдём вашу реальную AI-задачу.
Расскажите, где узкое место — поиск, контент или решения — мы скажем, это задача поиска, генерации или принятия решений.
Обсудить AI-интеграцию →Уже знаете, что нужна конкретная commerce-возможность, а не именно AI? Смотрите стратегию кастомной commerce-платформы →
7+лет на рынке
42+реализованных проектов
20+специалистов в команде
8+стран, где мы работаем