準確的搜索結果和個性化推薦無疑是現代電子商務的基石，隨著全球越來越多的企業遷移到網上，每家這樣的公司的目標都很簡單——幫助用戶快速輕松地找到他們想要的東西，以便在電子平臺上實作最大化的消費，
為了讓這一切成為可能——從搜索查詢相關性到排名模型和推薦引擎——機器學習(ML)得到了利用，任何ML系統的成功都需要三個關鍵方面:演算法、硬體和實際資料，雖然前兩個條件很容易獲得，不構成嚴重障礙，但資料收集和標記仍然是一個主要障礙，
資料標注
我們如何以一種快速、準確、負擔得起且可持續的方式找到并標記資料？企業不僅希望少花錢、少等待，還希望獲得可靠、高質量的資料，而且不是一次性的，而是持續的——資料集和ML演算法需要在部署后進行更新和改進，
存在多種選擇，其中一種方法被稱為人機回環資料標簽，屬于一般以人為中心的人工智能范式，這種方法利用這種方法利用人工標記，并使用聚合技術，從而產生大型資料集，防止單個執行者的錯誤，
行業趨勢和需求任務
人機回環中第三方提供的許多電子商務任務，其中包括：
- 推薦系統(RS)
- 搜索結果的相關性
- 在線目錄改進
- 價格優化
- 質量保證和客戶支持
- 設計、公關和營銷
讓我們根據今年的趨勢簡要地看一下三個用例，
產品搜索相關性
這是一項非常常見和重要的任務，確保當用戶在平臺的搜索欄中輸入一個特定品牌和/或型號的小工具——無論是手機、平板電腦還是筆記本電腦——他們實際上得到了他們所要求的東西，這聽起來很容易讓人誤解，
當然，結果越準確，客戶就越滿意，銷售額就越高——反之亦然，通過眾包的人機回環標簽，產品搜索相關性通常可以攀升至90%以上，有時比許多內部解決方案快60%，人群執行者通常在這些任務中應用他們的人工判斷，通過使用多項選擇問卷從最相關到最不相關對搜索結果進行評級，
補充專案推薦
許多電子平臺不斷面臨的挑戰與他們的推薦系統的效率和準確性有關，這歸結為改進互補物品和配件的推薦演算法，以便向客戶展示最相關的優惠，這是電子商務平臺獲得改善其銷售數字、增長和最終繁榮的最有效方法之一，
在許多情況下，人機回環中的標記已經被證明可以將推薦系統的準確率提高到90%左右，召回率提高到75%左右，帶有RS任務的典型資料標記管道可能如下所示
人工標簽通常被給予兩種產品的照片以及它們的文本形式的技術規格，然后，執行者需要確定兩個產品是否兼容，即一個產品是另一個產品的附件還是可能的補充物，一個很好的例子是智能手機和手機殼，或者通常屬于一起的任何其他物品的組合，
偶然發現的搜索
另一個以不同方式提高電子商務銷售的任務是偶然搜索，即推薦新的和獨特的商品，供客戶偶然發現，這里的目標是不要讓用戶離開，給用戶提供一些令人興奮的東西，即使開始購物時并不認為他們一定需要，
在某些情況下，帶有人機回環標簽的偶然性搜索準確率可以達到92%，在這類任務中，數千件——有時是數萬件——商品被人為貼上標簽，執行者被問到的問題包括："這件商品很酷嗎？""你覺得這件商品有吸引力嗎？""你會用這件商品進行臨時性購買嗎？"等等，像大多數其他電子商務任務一樣，這往往可能是主觀的，但這正是重點：只有人工標簽人員能夠以任何有意義的方式對這種型別的用戶主觀性進行衡量，
主要要點
人機回環中的資料標簽是電子商務和零售業的可靠和強大合作伙伴的可靠候選，原因如下：
- 電商平臺為改進其引擎和演算法所需的資料既要準確又要豐富，人機回環能夠提供高質量和高數量的資料，以促進快速和可擴展的人工智能發展，
- 只要訓練演算法和硬體解決方案仍然是全球大多數公司可利用的固定變數，從長遠來看，正是那些選擇專注于其資料標簽管理的公司將獲勝，這樣的公司必然會通過優化和最小化他們的支出，并最終領先于他們的競爭對手，擴大自己的業務運營，
- 整個電子商務和在線零售業目前正在經歷一場重大變革——不僅因為它將在兩年內取代線下零售，還因為越來越多的行業特定任務正在以更低的成本在許多人機回環標簽平臺上提供，這一趨勢預計將為電子商務的持續增長提供額外的推動力，
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