Available on Shopify App Store
Shopifyマーチャント向けに設計
Shopifyマーチャント向けに設計
AIセマンティック検索エンジン
顧客は、検索の目的、予算、好みなどを直接入力できます。Cobinyiu AI検索は、検索意図を理解し、ニーズを整理して関連商品を推奨することで、より明確な購入決定へと導きます。
14日間無料トライアル
コードの変更は不要です
自然言語とあいまい検索
AIによる要約と商品レコメンデーション
⌕
1,000台湾ドル以内の彼女へのバレンタインギフト
AIによるインテリジェント分析結果
女性向けで、ギフト感があり、1,000台湾ドル以内の商品をお探しですか？以下のレコメンデーションは、シーン、予算、商品特性別に整理されています。
フレグランスギフトセット
NT$ 890
テクスチャードハンドケアセット
NT$ 760
デイリーアクセサリー
NT$ 980
Cobinyiu AIを選ぶ理由
検索から納得できる意思決定へ
固定的なキーワード一致を、長い要望・誤字・多言語検索を理解するAIショッピングアシスタントへ進化させます。
Customer Query
「ビーチバケーションにぴったりの、締め付けすぎない赤いドレス。」
ビーチバケーション
赤
ドレス
ゆったりとしたフィット感が好み
Intent Understood
AI Search
自然言語の商品検索
システムは、音声言語の要件を色、カテゴリ、スタイル、使用シナリオにマッピングし、一致する製品と推奨理由を提示します。
コンテキスト
島、旅行、暑い気候
製品の状態
赤、ドレス、通気性のある素材
好みの制限
ぴったりとしたフィット感を避け、アクティビティに適した快適さ
かんたん導入
店舗を作り直さずに開始
Cobinyiu AI SearchはShopify向けに提供され、14日間無料で試せます。インストール、商品同期、ストア設定を少ない開発負担で進められます。
アプリをインストール
音声言語、スペルミス、同義語、複合条件を識別することで、製品名だけでは見つけにくい選択肢を顧客が見つけられるように支援します。
- 自然言語と対話型検索に対応
- コンテキスト、ターゲット層、予算、嗜好を理解
- AIによる要約でレコメンデーションの方向性を示す
商品データを同期
Shopifyストア向けに特化して設計されており、既存の商品データから迅速に開始し、実際の検索データとインタラクションデータに基づいてコンテンツと商品データの不足箇所を特定できます。
- バックグラウンドテーマエディターで有効化可能
- 独自の検索システムを構築する必要はありません
- クエリ、クリック、コンバージョンデータに基づいて戦略を調整します。
検索品質を確認して公開
異なる言語を話す顧客が、馴染みのある方法でニーズを表現できるようにします。検索エクスペリエンスは、ストアの市場と言語設定に合わせて段階的に拡張できます。
- 現在、インターフェースは繁體中文、英語、日本語に対応しています。
- 多言語検索機能に対応しています。
- 越境ECの顧客と商品情報の間の言語ギャップを縮小します。
Quick Setup
3つのステップ
3つのステップ
ストアが顧客を理解するための第一歩
まず、14日間の無料トライアルで検索エクスペリエンスを確認し、商品数と実際の使用状況に基づいて適切なソリューションを選択します。
Shopifyアプリストアからインストール
ストアにログイン後、Cobinyiu AI Searchをインストールし、14日間の無料トライアルを開始します。
商品の同期と検索データの作成
システムはストア内の商品および商品シリーズデータを読み込み、セマンティック検索に使用できるインデックスを作成します。
テーマエディターで有効化
アプリ埋め込み機能を有効にするだけで利用でき、ストアのコードを直接変更する必要はありません。
Cross-border Search
顧客が使い慣れた言語で
顧客が使い慣れた言語で
ストア内の商品を検索できるようにします。
AI検索は、まず顧客の表現したニーズを理解し、次に商品情報を検索条件と照合することで、越境ECにおける用語の違いによる検索結果の不一致を軽減します。
現在、Shopifyアプリストアで登録されているアプリインターフェース言語は、繁體中文、英語、日本語です。その他の市場および言語要件については、インポート前に検討してください。
ギフトに最適
Gift ideas
ギフトにおすすめ
Summer dress
サマードレス
サマードレス
Budget friendly
1000元以内の予算
Shopifyストアを活性化する準備はできていますか？
顧客が何を求めているかをより深く理解するには？
14日間の無料トライアルから始め、自然言語検索と商品レコメンデーションの実地テストを実施しました。