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Strategie di avvio a freddo per i consigli
Cold Start descrive qualsiasi scenario in cui un suggeritore non dispone di dati di coinvolgimento sufficienti per personalizzare in modo sicuro. L'avvio a freddo è l'unico interruttore automatico eseguito dal suggeritore. Ogni suggeritore inizia a freddo quando il coinvolgimento è scarso e passa alla personalizzazione completa man mano che si accumulano i dati di coinvolgimento.
Scenari di avvio a freddo
- Nuovo sito
- Un cliente nuovo di zecca inserisce o introduce un nuovo catalogo e non esiste una cronologia coinvolgimento.
Per gestire questo scenario, il suggeritore crea una comprensione del catalogo a partire dal suo contenuto, inclusi titoli, descrizioni, categorie e altri attributi. Questi attributi vengono convertiti in incorporamenti semantici che catturano il significato di ogni elemento. Quando un utente interagisce con un elemento, il suggeritore restituisce elementi semanticamente simili.
- Nuovo elemento
- Un sito consolidato aggiunge elementi con cui nessun utente ha ancora interagito. I suggeritori tradizionali non possono presentare elementi senza cronologia coinvolgimento.
DLPR è addestrato all'uso sia della cronologia coinvolgimento che del contenuto del catalogo. Per gli elementi con coinvolgimento, entrambi i segnali contribuiscono alla rappresentazione dell'elemento. Per i nuovi elementi, il contenuto del catalogo funge da sostituto finché non arrivano i dati di coinvolgimento. I nuovi elementi sono immediatamente idonei per il consiglio.
- Promozione e offerta senza cronologia coinvolgimento
- Quando si consigliano promozioni o offerte ma i dati di coinvolgimento sulle risposte degli utenti sono limitati, il suggeritore utilizza i metadati delle promozioni per consigliare promozioni semanticamente simili. Per informazioni, vedere Promozioni e Consiglieri di offerte.
Come un suggeritore esce dall'avvio a freddo
Man mano che i dati di coinvolgimento si accumulano, il suggeritore valuta continuamente se ha un segnale sufficiente per passare dall'avvio a freddo alla personalizzazione completa. Quando viene raggiunta la soglia, le serie di addestramento future utilizzano i dati di coinvolgimento e la logica di avvio a freddo viene ritirata.
La transizione è automatica. Non si configura un interruttore. Man mano che il sito matura, gli utenti vedono una progressione senza problemi dai consigli basati sui contenuti ai consigli completamente personalizzati.
Guida per il catalogo
Un catalogo ben strutturato rende efficaci i consigli precoci.
- Fornire titoli, descrizioni, categorie e attributi completi per ogni elemento.
- Mantenere aggiornati i metadati del catalogo quando si aggiungono nuovi prodotti e offerte.
- Non attendere la pubblicazione di nuovi elementi: gli elementi con buoni metadati possono essere consigliati immediatamente.
