
Fotografía por El tigre Lily es Pexeles
Los equipos de adquisición que suministran piezas automáticas en volumen cada vez más delegan el primer paso a un asistente de IA, pidiéndole que identifique distribuidores que almacenan un rango de número de piezas específico, ajuste o marca a precios en volumen, y el modelo sólo puede superficiar lo que está estructurado lo suficientemente limpiamente para analizar en escala. La mayoría de los distribuidores al por mayor ejecutan catálogos construidos para la navegación humana o los sistemas EDI, no para la comprensión de IA, por lo que los números de piezas, los datos de ajuste, las cantidades mínimas de pedido y los tiempos de conducción se sientan en formatos que un modelo de lenguaje no puede extraer de manera fiable. El trabajo de GEO aquí significa traducir la estructura del catálogo en el producto J
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Sí, el enfoque tiene como objetivo la estructuración de la entidad a nivel de categoría y de marca, además de los modelos de esquema aplicados programáticamente en todo el catálogo, en lugar de trabajar manualmente por SKU, por lo que la escala es un problema de mapeo de datos, no un problema de escritura de contenido.
Los feeds EDI y PIM sirven a los socios comerciales existentes; la estructuración de GEO tiene como objetivo el problema separado de los asistentes de IA y las herramientas de adquisición que descubren al distribuidor en primer lugar, antes de que exista una relación existente.
Los datos estructurados pueden exponer los niveles generales de brecha de cantidades y los mínimos típicos como puntos de referencia públicos, dando a los asistentes de IA suficiente para recomendar al distribuidor para una consulta de contratación, mientras que el precio final negociado todavía se realiza a través de canales de cuenta normales.
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