Marqo 是一个面向企业零售商的 AI 原生搜索、推荐与商品运营（merchandising）平台。其核心思路是基于品牌自己的商品目录和购物者行为训练专属 AI 模型，用于提升产品发现体验与转化。
一、主要用途 Marqo 用于电商场景的产品发现，目标是把每一次购物交互转化为可衡量的收入。官方称其为“AI 原生搜索、推荐与商品运营，基于你的商品目录训练”，并表示为大型零售企业带来超过 1.3 亿美元可验证收入。
二、主要能力
- 智能理解：不止于关键词搜索，提供即时索引、语义相关性、错字容错和多语言理解，为每个查询返回准确、有意义的结果。
- 自适应路径（Adaptive Journeys）：实时适应购物者意图、上下文与行为，可在搜索结果、轮播、引导式发现或对话式搜索之间灵活切换，支持不同类型的购物体验。
- 策略自动化：通过 AI 自动完成排名、加权（boosts）、筛选和集合（collections），减少人工商品运营工作，让团队投入策略，同时改善相关性、转化和收入。
- 搜索相关性：支持图像与多模态搜索。
- 专属模型：用真实商品目录和购物者行为训练专用 AI 模型，理解产品、品类和顾客购物方式；官方强调共享模型不了解你的店铺，而 Marqo 的模型属于品牌自身。
- 智能体式产品发现（agentic product discovery）：官方称其可驱动销售。
三、使用方式 官方描述为三步上线：
- 安装像素（pixel）：一行代码即可安装，开始采集用户交互数据（点击、加购和购买），用于了解顾客需求与购物行为。
- 训练模型：Marqo 基于真实商品目录和购物者行为训练一个专用 LLM。
- 接入上线：通过 API 部署，或使用 Shopify、Adobe Commerce、Salesforce Commerce Cloud 的一键集成。 官方称可在 14 天内获得可衡量的 ROI，而非数月。
四、适用场景 适用于企业零售商，尤其是希望提升站内搜索相关性与转化、减少人工商品运营、并需要图像/多模态搜索和个性化产品发现的电商业务。案例方面，官方提到 KICKS CREW 使用 Marqo 重新定义球鞋发现方式，用户可按型号代码、发售（drop）或风格找到目标商品。
五、限制 资料未提供具体的定价与收费方式、免费试用、支持的语言清单、数据合规与隐私政策细节、平台兼容性范围之外的系统要求、模型训练时长以及性能指标的具体数值。相关结果数据（如搜索与发现带来的加购收入增长、搜索与发现转化提升）官方未在给定资料中给出具体数字，暂未提供。
