El descubrimiento de productos optimizado para LLM se enfoca en estructurar y optimizar catálogos de productos y páginas de detalles de productos para que los grandes modelos lingüísticos (LLM) puedan entender claramente qué hacen los productos, cómo se usan y por qué son importantes. Para las marcas de comercio electrónico, esto permite interpretar mejor y presentar los productos en experiencias de búsqueda de IA, lo que aumenta la probabilidad de que aparezcan en resúmenes generados por IA, recomendaciones y resultados de compras conversacionales alineados con la intención del comprador.
El comercio agéntico es un modelo donde los agentes actúan en nombre de quienes compran para investigar productos, comparar opciones y completar transacciones. Adobe Commerce es compatible con Universal Commerce Protocol (UCP) de Google y Agentic Commerce Protocol (ACP) de OpenAI. Esto permite que los agentes accedan de forma segura a datos de productos, verifiquen disponibilidad y precios, y completen transacciones en nombre del cliente.
El comercio conversacional permite que quienes compran interactúen con asistentes de IA o experiencias de chat que pueden responder preguntas, guiar el descubrimiento y sugerir productos o paquetes relevantes usando información de productos precisa y en tiempo real. Al reducir la incertidumbre y ayudar a los clientes a tomar decisiones seguras, las marcas pueden mejorar las tasas de conversión, aumentar el valor medio de los pedidos e impulsar compras repetidas.
La búsqueda semántica utiliza IA para comprender la intención y el significado detrás de la consulta de un comprador, en lugar de basarse únicamente en coincidencias exactas de palabras clave. Analiza el contexto tanto de las consultas de búsqueda como de los datos del catálogo de productos para identificar artículos relevantes, incluso cuando los compradores utilizan palabras, frases o lenguaje natural distintos a los que figuran en el catálogo. Esto ayuda a reducir las búsquedas sin resultados, mejora el descubrimiento de productos y permite que los compradores encuentren lo que buscan más rápido, sin necesidad de posicionar productos ni gestionar sinónimos manualmente.
MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto que permite a los agentes de IA conectarse de forma segura a los datos en tiempo real. El servidor MCP de Adobe Commerce Storefront conecta herramientas que los agentes pueden usar para buscar en el catálogo de productos, obtener precios e inventario en tiempo real, gestionar el contenido del carro de compras y completar el proceso de pago, todo sin necesidad de integraciones personalizadas de extremo a extremo. Esto significa que cualquier asistente de IA o agente compatible puede ofrecer experiencias de compra precisas y coherentes con la marca, impulsadas por los datos reales de la tienda web.
