Anwendungsfall · Empfehlungen
Der zweite Artikel im Warenkorb.
AACSearch lernt aus Besuchen, welche Produkte gemeinsam angesehen, als Nächstes geöffnet und zusammen gekauft werden, und liefert sie als Empfehlungsreihen aus — vielfältig, nachvollziehbar und gefiltert nach dem, was nicht vorgeschlagen werden darf.
Reihen, die funktionieren
Häufig zusammen gekauft
Artikel, die im selben Besuch in den Warenkorb gelegt oder gekauft wurden, so gewichtet, dass ein Bestseller nicht mit allem kombiniert wird.
Ähnliche Artikel
Naheliegende Alternativen per Embedding — die Antwort, wenn die gewählte Größe oder das Modell nicht vorrätig ist.
Für wiederkehrende Besucher
Das Ranking passt sich der abklingenden Klick- und Suchhistorie jedes Besuchers an, unter Beachtung der Einwilligung.
Kontrolle
Nie das falsche Zubehör
Manuelle excludes-Verknüpfungen entfernen inkompatible Artikel aus jeder Reihe, die von diesem Produkt ausgeht.
Messen Sie es
Teilen Sie den Traffic auf zwei Profile auf und vergleichen Sie Klicks und Conversions, bevor Sie eine Änderung ausrollen.
Kompatibilität aus dem Katalog
Wird requires und excludes aus Katalogattributen ableiten statt aus manuellen Verknüpfungen.
Technische Daten
- Zusammen gekaufte Beweise
- 2 oder mehr Besuche mit beiden Artikeln im Warenkorb
- Fallback
- ähnliche Artikel, bis genügend Daten vorhanden sind
- Inkompatible Artikel
- durch manuelle
excludes-Links entfernt
Bevor Sie starten
- Add-to-Cart-Ereignisse von Ihrem Backend
- Eine Produktseite oder ein Warenkorbfeld für die Empfehlungsspalte
So starten Sie
- 1
Events senden
Das Widget erfasst Klicks und Aufrufe; Warenkorb-Events und Käufe senden Sie aus Ihrem Backend.
POST /api/v1/indexes/products/events { "type": "add_to_cart", "document_id": "sku-123", "session_id": "visitor-42" } - 2
Eine Reihe anfordern
„Zusammen gekauft“ für den Warenkorb, „ähnlich“ für die Produktseite.
POST /api/v1/recommendations { "index": "products", "seed_document_id": "sku-123", "strategy": "complement", "limit": 6 }