Algolia AI Recommendations

Flexible, gehostete Empfehlungs-API mit erweiterter programmgesteuerter Kontrolle

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E-Commerce-Empfehlungssystem, das eine schnelle, skalierbare Produktfindung ermöglicht

Mit Algolia Recommend können sich Entwickler auf unsere robusten APIs verlassen, um die Empfehlungserfahrungen zu erstellen, die am besten zu den Bedürfnissen ihrer Unternehmen passen.

Related Product

Maximieren Sie Konversionen und Katalogpräsenz durch Anzeigen ähnlicher Produkte und weiterer relevanter Inhalte.

Profitieren Sie von Nutzerverhalten und kollaborativem Filtern, um Cross-Selling und Upselling zu fördern und den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.

Lesen Sie die Dokumentation

Steigern Sie die Verweildauer und das Engagement der Nutzer mit Empfehlungen wie „Weil Sie sich das angesehen haben“ oder „Mehr dazu“.

Zeigen Sie Ihre beliebtesten Kategorien, Themen oder Marken an und helfen Sie Ihren Besuchern, schnell zu dem zu navigieren, was sie nicht verpassen sollten.

Kontextualisieren und vermarkten Sie Ihre Empfehlungen.

Zusammenführung von maschinellem und menschlichem Lernen

Analytics

Analytik

Verstehen Sie Ihre Nutzer, decken Sie verborgene Möglichkeiten auf und optimieren Sie Ihr gesamtes Kundenerlebnis.

Recommendations simulator

Simulator für Empfehlungen

Stellen Sie sicher, dass Ihr Algorithmus genaue Empfehlungen liefert, bevor er in Betrieb geht.

Filters

Filter

Eine Filtermethode, mit der Sie die perfekten Empfehlungen für Ihr Unternehmen herausfiltern können.

Rules

Regeln

Geben Sie Ihren Geschäftsanwendern den Freiraum, ihre Strategien zusätzlich zu den Empfehlungen anzuwenden.

Einfach einzusetzen und zu benutzen

Merchandising Studio

Merchandising Studio

Kuratieren, automatisieren und personalisieren Sie in einer Umgebung ohne Code.

Integrations

Integrationen

Indexierung von Inhalten aus beliebigen Quellen.

Documentation

Dokumentation

Starten Sie in wenigen Minuten und nutzen Sie alle Möglichkeiten von Algolia.

Infrastructure

Infrastruktur

Algolia konzentriert sich auf das Building und gewährleistet Leistung und Zuverlässigkeit in großem Maßstab.

Security and compliance

Sicherheit und Compliance

Schützen Sie Ihre Nutzer und Ihre Kundendaten.

UI components

UI-Komponenten

Erstellen Sie ein neues Karussell mit nur 6 Zeilen Code.

Messbar besser für das Geschäft

Gymshark

+150%

Erhöhung der Bestellquote

flaconi

+10%

Erhöhung des durchschnittlichen Auftragswerts

orange

+8%

Online-Umsatz

Wie man präsentiert und individuell anpasst E-Commerce-Empfehlungen in 6 Codezeilen

Die fortschrittlichsten Unternehmen vertrauen auf Algolia

Decathlon
Gymshark
Orange
Noski Noski
Flaconi
Noski Noski
Wir wussten, dass Algolia eine wirklich große Investition für uns war, aber für uns war die Qualität das Wichtigste, und Algolia ist die beste – eine der besten – Lösungen. Also haben wir es übernommen und es gefällt mir wirklich gut.

Piotr Tuszewicki

Mitbegründer @ Noski Noski
Lesen Sie dis FallStudie
Gymshark
Mit Algolia Recommend haben wir nicht viel zu tun. Bei unseren vorherigen Lösungen gab es so viel manuelle Konfiguration, und es gab sehr oft Fälle, in denen bei Änderungen eine ständige Wartung erforderlich war. Mit Algolia müssen wir nicht mehr die Hälfte der Dinge tun, die wir zuvor getan haben.

Ben Pusey

former Software Product Owner @ Gymshark
Lesen Sie die Fallstudie
Algolia macht sich nicht nur bezahlt, indem es uns ermöglicht, unseren Verbrauchsgütern Sichtbarkeit zu verleihen, es macht es uns auch leichter, unsere margenstärkeren Handelsmarken zu bewerben und personalisierte Impulsprodukte an der Kasse anzubieten.

Felipe Alonso Valverde

Leiter E-Commerce @ Auto Mercado
Lesen Sie die Fallstudie

Gebaut für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit

Erstellen Sie schnell

  • Umfangreiche APIs mit fortschrittlichen Front-End-Bibliotheken

  • Kickstarter für Entwickler mit Codebeispielen, Implementierungsanleitungen und Dokumenten

  • Codefreies Dashboard und Visualisierung für Geschäftsanwender

Optimieren Sie kontinuierlich

  • End-to-End-Anwendungen von KI und ML mit Modellen, die auf Milliarden von Datenpunkten trainiert wurden

  • Interaktionsdaten in Echtzeit zur Personalisierung jedes Erlebnisses

  • Geschäftliche Flexibilität zur Feinabstimmung der Ergebnisse

Globale Bereitstellung

  • Jährlich mehr als 1,5 Billionen Abfragen mit weniger als 20 Millisekunden Reaktionszeit pro Anfrage

  • 99,999 % Verfügbarkeit mit garantierter API-Betriebszeit von 100 %

Algolia liefert schnelle Ergebnisse in jeder Branche

Algolia industries

Wir richten uns an ein breites Branchenspektrum

  • B2C-E-Commerce

  • B2B-E-commerce

  • Marktplätze

  • Medien

  • SaaS

  • und mehr...

Algolia use cases

Wir bieten Lösungen für mehrere Anwendungsfälle

  • Mobile & App Suche

  • Headless ecommerce

  • Sprachgesteuerte Suche

  • Bildersuche

  • Unternehmenssuche

Erfahren Sie mehr
Demo Anfordern

Algolia Recommend – Häufig gestellte Fragen

  • Wirklich schnell. Die meisten Empfehlungsanfragen werden zwischen 1 und 20 Millisekunden in Anspruch nehmen.

  • Hinter den Kulissen stützen sich die Empfehlungen auf überwachte maschinelle Lernmodelle und die Stiftung Algolia. 

    Für beide Modelle werden die Daten der letzten 30 Tage erhoben. Dies führt zu einer Matrix, deren Spalten userTokens und deren Zeilen objectIDs sind. Jede Zelle stellt die Anzahl der Interaktionen (Klicks und/oder Konvertierungen) zwischen einem userToken und einer objectID dar. Dann wendet Algolia Recommend einen Algorithmus für die kollaborative Filterung an: Für jeden Artikel findet es andere Artikel, die ähnliche Kaufmuster bei den Kunden zeigen. Artikel werden als ähnlich betrachtet, wenn dieselben Benutzer mit ihnen interagieren. Artikel werden als zusammen gekauft angesehen, wenn dieselbe Gruppe von Benutzern sie gekauft hat.

  • Empfehlungen zu erhalten ist ein vierstufiger Prozess:

    1. Senden Ihrer Daten
    2. Erfassen Ihrer Benutzerereignisse
    3. Trainieren der Modelle
    4. Erstellen Ihrer Empfehlungs-Benutzeroberfläche
  • Unsere Empfehlungs-Engine ist sprachunabhängig: Sie unterstützt alphabetische und symbolbasierte Sprachen (wie Chinesisch, Japanisch oder Koreanisch).

  • Im Wesentlichen analysiert eine Empfehlungs-Engine die Interaktionen von Benutzern mit verschiedenen Elementen, um Verbindungen zwischen diesen Elementen herzustellen. Hier können Sie tiefer eintauchen.

  • Ein Beispiel für eine Empfehlungs-Engine ist eine Recommend-Engine für den E-Commerce. Es wird analysiert, welche Produkte Käufer zusammen kaufen oder mit welchen Produkten Käufer innerhalb kurzer Zeit interagieren, um Empfehlungen für „Häufig zusammen gekauft“ oder „Verwandte Produkte“ zu generieren. Erfahren Sie hier mehr!

  • Die wichtigsten Komponenten eines leistungsstarken Empfehlungssystems sind: Datenquellen, Feature-Store, Modelle für maschinelles Lernen, Vorhersagen und Aktionen, Ergebnisse und Metriken. Weitere Details finden Sie in dieser speziellen Serie.

  • Der beste Weg, eine Recommend-Engine zu verbessern, ist sicherzustellen, dass Sie sie mit qualitativen Daten versorgen: Benutzerinteraktionen und Artikel. Zusätzlich gibt es Filter, die Sie auf die Empfehlungen anwenden können, die generiert werden. Letztlich müssen wichtige Leistungsindikatoren genau nachverfolgt werden, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

  • Das offensichtlichste operative Ziel der Verwendung eines personalisierten Empfehlungssystems ist es, Artikel zu empfehlen, die für den Benutzer relevant sind, da die Menschen eher Artikel kaufen, die sie attraktiv finden. Erfahren Sie hier mehr über personalisierte Empfehlungen und deren Vorteile!

  • Inhaltliche Empfehlungen basieren ausschließlich auf Artikelbeschreibungen. Personalisierte Empfehlungen basieren auch auf den Interaktionen des Benutzers, wobei jeder Benutzer eine andere Reihe von Empfehlungen sehen wird, je nach seinen individuellen Präferenzen. Erfahren Sie hier mehr!