无头电商平台可以通过向量搜索来改善产品发现、个性化推荐以及处理图像或文本等复杂数据类型，从而从中受益。向量搜索利用机器学习模型将数据转换为数值向量（数字数组），这些向量代表特征或语义含义。通过比较这些向量，系统可以找到概念上相似的物品，即使它们没有共享完全相同的关键词。这种方法在无头架构中尤其有用，因为前端和后端是解耦的，开发者可以在不干扰现有系统的情况下集成高级搜索功能。
一个主要优势是增强了产品发现能力。传统的关键词搜索难以处理同义词、拼写错误或像“适合夏天的舒适物品”这样的抽象查询。向量搜索可以将这些短语映射到能够捕获其意图的嵌入（向量），然后将它们与具有相似嵌入的产品进行匹配。例如，搜索“夏季舒适”可能会返回短裤、凉鞋或轻薄面料的商品，即使这些词语不在产品描述中。这减少了对僵化分类法的依赖，并改善了用户体验。开发者可以使用 Elasticsearch 的向量搜索或 AWS OpenSearch 等云服务来实现这一点，通过 API 将它们集成到无头后端。
向量搜索还能实现精细化的个性化推荐。通过分析用户行为（点击、购买等），无头平台可以生成用户特定的向量来定制搜索结果。例如，如果用户经常购买跑步装备，即使查询是通用的，向量搜索也可以优先显示具有“轻量”或“高缓震”属性的鞋子。此外，向量搜索以统一的方式处理多模态数据，例如图像或文本。用户可以上传一件连衣裙的照片，系统通过比较图像嵌入来查找视觉上相似的物品。这种灵活性与无头架构一致，开发者可以独立更新搜索逻辑而无需彻底修改整个平台。例如，无头 CMS 可以将产品图片和描述存储为向量，通过结合视觉和文本嵌入来实现混合查询，如“找到与此图片相似且环保的衬衫”。