Algolias KI-gestützte Produktempfehlungs-Engine

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.

Beginnen Sie kostenlos Erhalten Sie eine Demo

Schnell umzusetzen
Hochentwickelte Front-End-Bibliotheken, API-Clients und eine umfangreiche Dokumentation helfen Entwicklern bei der einfachen und schnellen Erstellung, Bereitstellung und Wartung.
Schnell anpassungsfähig
Filtern, vermarkten, bewerten und kontextualisieren Sie Empfehlungen, damit sie zu Ihrer Marke und Ihren individuellen Geschäftszielen passen.
Schnell zu Ergebnissen
Nutzen Sie mit Algolia Search + Recommend die Vorteile einer einzigen Plattform und steigern Sie dadurch die Entdeckungen und Ergebnisse über Ihre gesamte Kauferfahrung hinweg.

Wofür können Sie Algolia Recommend verwenden?

Zugehöriges Produkt

Helfen Sie Ihren Benutzern, ihre Bedürfnisse weiterzuentwickeln.

Wird häufig zusammen gekauft

Maximieren Sie den durchschnittlichen Bestellwert.

Trends

Wecken Sie das Interesse Ihrer Besucher von der ersten Sekunde an.

Regeln

Kontextualisieren und vermarkten Sie Ihre Empfehlungen.

Profitieren Sie von Algolias globaler, skalierbarer
Infrastruktur und führender Entwicklererfahrung

Ladezeit weniger als 100 ms

Hybridmotor löst Kaltstartproblem

6 Zeilen Code zum Erstellen eines neuen Karussells

Nachgewiesene höhere Relevanz

+150%

Erhöhung der Bestellquote

+10%

Erhöhung des durchschnittlichen Auftragswerts

+8%

Online-Umsatz

Flexible APIs, die sich jedem Anwendungsfall anpassen

Auto Mercado

Mit Hilfe von Algolia konnte Auto Mercado die Kundenerfahrung und Interaktion deutlich verbessern, neue Umsatzströme generieren und die Rendite steigern.

Lesen Sie ihre Geschichte

Noski Noski

Empfehlen ist ein entscheidendes Website-Potential, wenn Kunden vor ihrem Besuch viele der verfügbaren Produkte nicht kennen.

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Gymshark

Nutzt Algolia Recommend in 14 Ländern, um das manuelle Merchandising durch die Handelsteams mit KI-gestützten Empfehlungen zu ergänzen.

Lesen Sie ihre Geschichte

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

Fördern und personalisieren Sie Produktempfehlungen für den E-Commerce.

Häufig zusammen gekauft

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

Produkte im Trend

Zeigen Sie die derzeit beliebtesten Produkte an und fesseln Sie Ihre Besucher von der ersten Sekunde an mit einer wirklich dynamischen Startseite

Trendige Facetten

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

Zusammenführung von maschinellem und menschlichem Lernen

Analytik

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

Simulator für Empfehlungen

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

Filter

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

Regeln

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

Einfach einzusetzen und zu benutzen

Integrationen

Indexierung von Inhalten aus beliebigen Quellen

Dokumentation

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

Infrastruktur

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

Sicherheit und Compliance

Schützen Sie Ihre Nutzer und Ihre Kundendaten

UI-Komponenten

Erstellen Sie ein neues Karussell mit nur 6 Zeilen Code

Hybrid-Engine

Vermeiden Sie Probleme beim Kaltstart mit unserer Engine, die sowohl auf Benutzerereignissen als auch auf Katalogattributen läuft

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:

Senden Ihrer Daten

Erfassen Ihrer Benutzerereignisse

Trainieren der Modelle

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!