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Recomendadores de artículos
Un recomendador de elementos presenta elementos de su catálogo basándose en el historial de implicación de cada usuario. Un elemento puede ser un producto, un artículo, un listado de propiedades, un curso, un servicio o cualquier otra entidad que sirva a los usuarios. El recomendador de elementos es la configuración de recomendador predeterminada para recomendaciones personalizadas en web, email, Agentforce y otros canales.
Cómo funcionan los Recomendadores de artículos
Un recomendador de artículos utiliza DLPR con las señales de implicación que recopila para sus artículos y su catálogo de artículos. A medida que los usuarios descubren, evalúan y convierten elementos, DLPR construye una comprensión a nivel de trayectoria de cada usuario y clasifica elementos de una forma que refleja la relevancia para el usuario y la alineación con su objetivo de negocio.
Señales de implicación
Un recomendador de elementos aprende de todas las interacciones asociadas con un elemento. Las señales específicas dependen de su industria y el tipo de elemento que está recomendando. En general, las señales se dividen en tres categorías:
- Interacciones de descubrimiento: Cómo los usuarios encuentran y ven elementos, como vistas de elementos, impresiones y exploración de categorías.
- Consideración interacciones: El modo en que los usuarios evalúan elementos, como clics, agregar al carrito, guardar para más tarde, tiempo en página y uso compartido.
- Interacciones de conversión: Forma en que los usuarios se comprometen con artículos, como compras, canjes, suscripciones, reservas, solicitudes o consultas.
- Señales personalizadas: Cualquier señal vinculada a su objetivo de negocio que no esté cubierta anteriormente.
Las señales que asigna al recomendador son la decisión de entrada más importante que toma. Definen lo que DLPR trata como una implicación positiva.
Entradas de modelo
Además de las señales de implicación, un recomendador de artículos utiliza estas entradas.
- Metadatos de catálogo de elementos: Títulos, descripciones, categorías y cualquier atributo que describa sus elementos. Para un catálogo de productos, esto incluye marca, precio y SKU. Para un catálogo de artículos, incluye autor, tema y fecha de publicación. Para un catálogo de propiedades, esto incluye ubicación, dormitorios y comodidades.
- Configuración objetiva: El objetivo de negocio para el que optimiza una recomendación.
Directrices para su catálogo
Un catálogo enriquecido y bien estructurado mejora la calidad de las recomendaciones, especialmente para nuevos elementos. Seguir estas directrices puede ayudar a mejorar la calidad de las recomendaciones en resultados personalizados.
- Proporcione títulos, descripciones, categorías y atributos completos para cada elemento.
- Mantenga los metadatos del catálogo actualizados cuando agregue nuevos elementos.
- Configure señales de implicación que reflejan su objetivo y la naturaleza de sus artículos.
