En el fondo, las recomendaciones se basan en modelos de aprendizaje automático supervisado y en la plataforma Algolia.

Para ambos modelos, se recopilan los datos correspondientes a los últimos 30 días. El resultado es una matriz en la que las columnas son«userTokens»y las filas son«objectIDs». Cada celda representa el número de interacciones (clics y/o conversiones) entre un«userToken»y un«objectID». A continuación, Algolia Recommend aplica unalgoritmo de filtrado colaborativo: para cada artículo, busca otros artículos que compartan patrones de compra similares entre los clientes. Los artículos se considerarían similares si el mismo conjunto de usuarios hubiera interactuado con ellos. Los artículos se considerarían comprados conjuntamente si el mismo conjunto de usuarios los hubiera comprado.

Las recomendaciones basadas en inteligencia artificial de Algolia se aplican a una amplia variedad de sectores, como el comercio electrónico B2C y B2B, los mercados online, los medios de comunicación, el SaaS, la moda y muchos más. 

Cada sector puede aprovechar la flexibilidad del motor de recomendaciones para crear experiencias personalizadas que se adapten a las necesidades específicas de sus usuarios y a sus objetivos empresariales.

Muy rápido. La mayoría de las solicitudes de recomendaciones tardan entre 1 y 20 milisegundos en procesarse. Este tiempo de respuesta ultrarrápido ofrece a los usuarios sugerencias instantáneas sin ningún retraso apreciable.

La implementación de las recomendaciones de la IA es un proceso sencillo que consta de cuatro pasos:

• Registra los eventos de conversión de tus usuarios: realiza un seguimiento de las interacciones de los usuarios, como clics, visualizaciones y compras

• Envía tus datos a Algolia: sube tus datos de comportamiento a la plataforma

• Entrena los modelos con solo pulsar un botón: deja que la IA de Algolia procese tus datos y aprenda de ellos

• Añade recomendaciones a tu interfaz de usuario: integra los widgets de recomendaciones en tu página web o aplicación

Más información sobre cómo empezar a utilizar las recomendaciones de IA 

Sí, el motor de recomendaciones de Algolia es totalmente independiente del idioma. Es compatible con idiomas basados en el alfabeto y en símbolos, como el chino, el japonés y el coreano, lo que lo hace idóneo para empresas internacionales que operan en mercados diversos.

Los motores de recomendación basados en inteligencia artificial analizan la secuencia completa y el contexto del comportamiento del usuario. Por el contrario, los motores de recomendación tradicionales suelen basar sus sugerencias únicamente en una sola acción, como el artículo más reciente que se ha visto o comprado. 

Gracias al uso de la inteligencia artificial, los motores de recomendación pueden detectar patrones, predecir las intenciones de los usuarios y ofrecer recomendaciones más relevantes y personalizadas que se adaptan en tiempo real a medida que el usuario interactúa con tu sitio web o aplicación.