Produit · Recommandations
Le prochain article à montrer — dès la première visite.
Les recommandations combinent la similarité du catalogue, ce que les visiteurs ouvrent ensemble et l'historique propre à chaque visiteur. Une cascade de démarrage à froid rend la rangée utile dès le premier jour, et la diversification lui évite de se répéter.
Comment « acheté ensemble » est appris
Liens entre produits, construits à partir des visites de vos visiteurs. Les lignes plus épaisses signifient une preuve plus forte ; les best-sellers sont pondérés pour ne pas s'associer à tout.
Reconstruit automatiquement à partir des 90 derniers jours. Un lien nécessite au moins deux visites. Les liens « ne jamais suggérer » manuels l'emportent toujours.
Modèles
Articles similaires
Similarité article à article fondée sur les embeddings, sans recalculer l'embedding de l'article source à chaque appel.
Consultés ensemble
Les articles ouverts dans la même session que l'article source — le signal comportemental le moins coûteux, sans identité à long terme.
Personnalisées
L'historique atténué des clics et des requêtes d'un visiteur remodèle le classement ; son poids augmente à mesure que l'historique s'enrichit.
Tendances et best-sellers
La popularité à l'échelle de l'index et les requêtes en tendance de la semaine servent de solutions de repli au démarrage à froid.
Qualité
Diversité (MMR)
La pertinence marginale maximale écarte les quasi-doublons d'une même rangée.
Explicables
Chaque article est accompagné d'une justification et d'une décomposition du score — similarité, affinité, popularité — pour le débogage et la confiance.
Respect du consentement
Les signaux personnels ne sont utilisés que si le consentement du visiteur le permet.
Prochaine étape : le graphe produit
Conçu en détail ; voir la page consacrée au graphe.
Des compléments, pas des sosies
Apprend ce qui est acheté ensemble au cours d’une visite — le chargeur avec l’ordinateur portable. S’obtient avec strategy: complement.
Vers l'achat
Classera les articles selon leur probabilité de mener à un achat, et pas seulement selon leur similarité.
Caractéristiques
- Articles par demande
- 1 à 50
- Ids exclus par demande
- jusqu'à 200
- Stratégies
complement,next,co_view, similaire, personnel, populaire, tendance- Fenêtre de visite
- 30 minutes d'inactivité mettent fin à une visite
- Reconstruction du graphe produit
- automatique, à partir des 90 derniers jours d'événements
- Preuve minimale pour un lien
- vu dans 2 visites ou plus
- Signaux personnels
- utilisés uniquement avec consentement lorsque l'index le nécessite
Avant de commencer
- Événements de clic et de vue (le widget les envoie automatiquement)
- Événements d'ajout au panier et d'achat depuis votre backend pour les achats ensemble
- Incorporations de produits pour des articles similaires — ou champs de texte brut en solution de repli
Pour commencer
- 1
Envoyez des événements
Le widget enregistre automatiquement les clics et les vues ; depuis votre backend, envoyez les événements d'ajout au panier et de conversion avec le montant de la commande.
POST /api/v1/indexes/products/events { "type": "conversion", "document_id": "sku-123", "value_cents": 459900 } - 2
Demandez des recommandations
Pour une fiche produit, un panier ou un visiteur récurrent.
POST /api/v1/recommendations { "index": "products", "seed_document_id": "sku-123", "limit": 8 }