如何利用 Pattern PXM 的内容简报推动电子商务市场的转化率

by Parker Bradshaw 于2025年2月26日 发表在 、、、[Amazon Simple Storage Service (S3)](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/category/storage/amazon- simple-storage-services-s3/ "查看所有 Amazon Simple Storage Service (S3) 的文章")、、、、

关键要点

• 品牌在电子商务市场面临许多挑战，包括更新产品内容以保持竞争力。
• Pattern 的 Content Brief 是一个强大的 AI 驱动工具，通过提供数据驱动的洞察来优化产品列表。
• Content Brief 拥有高效的分析功能，可以帮助品牌更快地识别增长机会，从而在竞争激烈的市场中保持领导地位。

如今，品牌正在处理无数事务，确保产品内容始终更新是头等大事。随着电商市场需求不断变化，商家不得不解读不同平台的要求，管理各个渠道的库存，调整产品列表以吸引顾客的注意，同时还要应对市场趋势与激烈的竞争。这一切都让人感到压力重重，导致许多商家错失机会，无法达到预期的销售额。

“由于内容要求、图片、不同地区使用的语言、格式，以及目标受众的差异，管理各种产品和零售商的工作是非常具有挑战性的。”
– Martin Ruiz, 内容专家, Kanto

是电子商务加速的领先者，帮助品牌应对在市场上销售的复杂性，通过专有技术和按需专业知识实现盈利增长。Pattern成立于2013年，目前已在22个全球地点拥有超过1700名团队成员，以满足日益增长的专业电子商务需求。

Pattern 拥有超过38万亿条独特的电子商务数据点、12项技术专利和多项专利申请，以及深厚的市场专业知识。Pattern与数百个品牌合作，包括雀巢和飞利浦，以推动收入增长。作为亚马逊的顶级第三方卖家，Pattern利用其专业知识优化产品列表，管理库存并提升品牌在多个服务中的影响力。

在本文中，我们将分享 Pattern 如何利用 AWS 服务处理数万亿条数据点，以提供可行的洞察，从而优化多个服务的产品列表。

内容简报：基于数据的产品列表优化

Pattern 最新的创新，，是一个强大的 AI驱动工具，旨在帮助品牌优化其产品列表，加速在线市场的增长。利用 Pattern的数据集，即超过38万亿条电子商务数据点，内容简报提供可行的洞察和建议，以创建突出的产品内容，从而推动流量和转化率。

内容简报分析消费者的人口统计信息、发现行为和内容表现，使品牌全面了解其产品在市场中的地位。通常需要几个月的研究和工作，现在几分钟内即可完成。内容简报通过提供重担管理工具消除了产品策略中的猜测。其属性重要性排名显示哪些产品特性应受到关注，而图像原型分析确保视觉效果能够吸引顾客。

如下图所示，图像原型功能展示了在特定类别中推动销售的属性，使品牌能够在图像块和 A+ 图片内容中突出最具影响力的特征。

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内容简报还包含评论和反馈分析能力。它使用情感分析处理客户评论，识别正面和负面反馈中的反复出现的主题，并突出潜在的改进领域。

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内容简报的搜索家族分析将相似的搜索词组合在一起，帮助品牌理解不同客户意图，从而相应调整内容。这个功能结合详细的人物洞察，帮助营销人员为特定细分市场创建更具针对性的内容。它还提供竞争分析，提供与竞争产品的并排比较，突出品牌产品的独特之处或需要改进的地方。

“这就是我们作为企业最需要的东西。我们拥有所有听众工具、评论情感、关键词工具，但没有像这样的一个地方可以进行优化，所有的更改都可以写回我的 PIM，然后再分发给我所有的零售商，这让我非常兴奋。”
– 某财富500强品牌的营销高管

使用内容简报的品牌能够更迅速地识别增长机会，适应变化，并在数字市场中保持竞争优势。从搜索优化和评论分析，到竞争基准测试和人群目标，内容简报让品牌能创建引人注目、数据驱动的内容，推动流量和转化率。

某些品牌希望改善他们在亚马逊上的表现，与 Pattern 合作。内容简报提供的洞察促使他们更新了 Triple Buffet Server列表的图片组合。与之前为市场要求创建的旧图片组合相比，新的图片组合根据产品属性进行了优化，以突出类别和销售数据。更新后的图片组合展示了大胆的产品亮点，并用生活场景图片吸引了购物者。结果是月收入增长21%，流量增加14.5%，转化率提升21个基点。

“内容简报完美展示了我们选择与 Pattern 合作的原因。在仅试用一个月后，我们看到了它对推动增量增长的巨大影响，甚至是那些已经表现良好的产品。与 Pattern 合作，我们使某个产品在不到两年的时间内成长为其类别的顶尖产品，看到新增这一层如何进一步提升我们已经认为强大的产品的收入，令人振奋。”
– Eric Endres, Select Brands 总裁

欲了解内容简报如何帮助 Select Brands 提高其亚马逊表现，请参考 。

内容简报的 AWS 支撑

Pattern 的架构核心是 AWS 服务的精心编排。 (Amazon S3) 是存储产品图片的基石，对于全面的电子商务分析至关重要。 用于从这些图片中提取和分析文本，提供有关产品展示的有价值的洞察，并使其能够与竞争对手的列表进行比较。同时， 充当内容简报快速数据检索和处理能力的动力，存储结构化和非结构化数据，包括内容简报对象二进制大对象（BLOB）。

Pattern 的数据管理方法既创新又高效。随着数据被处理和分析，他们为每个内容简报在 DynamoDB中创建一个外壳，逐步注入数据以进行处理和优化。这种方法允许快速访问部分结果，并根据需要进一步进行数据转换，确保品牌可获得最新的洞察。

以下图表展示了流水线工作流和架构。


处理38万亿数据点的扩展能力

处理超过38万亿条数据点绝非易事，但 Pattern 通过复杂的扩展策略成功迎接挑战。该策略的核心是 (Amazon ECS)，它支持 GPU，处理自然语言处理和数据科学的计算密集型任务。此设置使 Pattern 能够根据需求动态扩展资源，即使在高峰处理时间也能提供最佳性能。

为了管理不同 AWS 服务间复杂的数据流，Pattern 使用 ApacheAirflow。这个编排工具通过主要DAG管理数据的复杂流动，并根据需要创建和管理多个子DAG。这种创新的 Airflow 用法使得 Pattern能够高效管理复杂的、相互依赖的数据处理任务。

然而，扩展不仅仅涉及处理能力——它还涉及效率。Pattern 在其 AI 模型调用中实施了 ，使得在保持高吞吐量的情况下实现了高达50%的成本降低。他们还实施了 ，以提高不同地理区域的可扩展性和可靠性。

为了密切监控系统性能，Pattern 运用大规模语言模型（LLM）可观测性技术，监控 AI模型的性能和行为，确保不断优化系统，使得内容简报运行效率达到峰值。

使用 Amazon Bedrock 获取 AI 驱动的洞察

Pattern 内容简报解决方案的一个关键组成部分是 ，它在其 AI 和机器学习（ML）能力中发挥着重要作用。Pattern利用 Amazon Bedrock 实施灵活安全的大型语言模型（LLM）策略。

模型灵活性和优化

Amazon Bedrock 提供对多种基础模型（FMs）的支持，这使得 Pattern能够动态选择最合适的模型用于每次特定任务。这种灵活性对优化内容简报各个层面的性能至关重要：

• 自然语言处理 – Pattern 使用优化语言理解和生成的模型分析产品描述。
• 情感分析 – 在处理客户评论时，Amazon Bedrock 使得可以使用经过情感分类微调的模型。
• 图像分析 – Pattern 目前使用 Amazon Textract 从产品图像中提取文本。然而，Amazon Bedrock 也提供先进的视觉-语言模型，未来可能增强图像分析能力，如详细的对象识别或视觉情感分析。

快速原型设计不同 LLM 的能力是 Pattern AI 策略中的关键组成部分。Amazon Bedrock 提供快速访问多种尖端模型以促进这一过程，使 Pattern 能够持续发展内容简报，并利用最新的 AI技术进展。今天，这使得团队能够无缝集成并使用各种最先进的语言模型，针对不同任务，包括新的、具有成本效益的 。

提示工程和效率

Pattern 的团队开发了复杂的提示工程过程，持续优化他们的提示以提高质量和效率。Amazon Bedrock 支持自定义提示，使得 Pattern可以精确调整模型的行为，改善 AI 生成洞察的准确性和相关性。

此外，Amazon Bedrock 提供高效的推理能力，帮助 Pattern优化令牌使用，从而降低成本，同时保持高质量的输出。这种效率在处理综合电子商务分析所需的大量数据时至关重要。

安全性和数据隐私

Pattern 利用 Amazon Bedrock 的内置安全功能来确保数据保护和合规性。通过使用 ，Pattern 的虚拟私有云（VPC）与 AmazonBedrock 之间的数据传输经由私有 IP 地址进行，永不经过公共互联网。这种方法通过减少潜在威胁的暴露显著增强了安全性。

此外，Amazon Bedrock 的架构确保 Pattern 的数据在推理过程中始终保留在其 AWS帐户内。这种数据隔离为安全性提供了额外的层次，同时有助于维护数据保护法规的合规性。

“Amazon Bedrock 的灵活性在不断变化的 AI 领域至关重要，使 Pattern 能够根据其多元电子商务分析需求利用最有效和最高效的模型。该服务健全的安全功能和数据隔离能力让我们安心，知道我们的数据和客户的信息在 AI 推理过程中都得到了保护。”
– Jason Wells, Pattern 首席技术官

在 Amazon Bedrock 的基础上，Pattern 创建了一个安全、灵活且高效的 AI 驱动解决方案，持续演化以满足电子商务优化的动态需求。

结论

Pattern 的内容简报展示了 AWS 在革新数据驱动解决方案中的力量。通过利用 Amazon Bedrock、DynamoDB 和 Amazon ECS等服务，Pattern 处理超过38万亿的数据点，提供可行的洞察，从而优化多个服务中的产品列表。

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关于作者

![Parker删除)ParkerBradshaw 是 AWS 的企业解决方案架构师，专注于存储和数据技术。他帮助零售公司管理大型数据集，以提升客户体验和产品质量。Parker对创新和建立技术社区充满热情。在空闲时间，他喜欢家庭活动和打壁球。

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