momo: языковая модель подсказывает поисковые запросы, кликабельность +40%

Каталог платформы очень велик, и при поиске по ключевому слову покупатель получает слишком длинный список результатов. Руководитель исследований и разработок платформы 何銘華 ожидает, что покупатели будут всё чаще описывать потребность и сценарий использования вместо названия товара, а подбор товаров постепенно перейдёт к ИИ-агентам, в том числе внешним — Gemini и ChatGPT. Задача momo — сделать так, чтобы и собственный поиск, и внешние языковые модели понимали товары и рекомендовали их покупателю.

В сентябре 2025 года momo запустила функцию интеллектуальных рекомендаций «猜你想搜» («угадай, что вы ищете»): большая языковая модель на основе истории поиска и покупок клиента генерирует персональный список предлагаемых поисковых запросов. Она заменила прежние подсказки, построенные на словаре запросов. Параллельно momo с помощью языковой модели обогащает карточки товаров: модель анализирует товар и предлагает новые семантические теги (стиль, сценарий использования), которые добавляются в базу. Это опирается на давнее требование платформы к поставщикам заполнять атрибуты товаров. Разработчик модели в источнике не назван.

По данным Business Next на июнь 2026 года, после запуска «猜你想搜» кликабельность поисковых подсказок выросла на 40%, конверсия — примерно на 30% по сравнению с подсказками на основе словаря. В конце 2025 года momo начала разработку собственного Shopping Agent — окна диалогового поиска на сайте; для этого поиск по всему каталогу переводится с ключевых слов на векторный. Shopping Agent готовится к запуску: при ясном запросе покупатель будет попадать в поиск по ключевым словам, при размытом — в диалоговый интерфейс. С 2025 года часть трафика на сайт momo приходит от ИИ-краулеров.