Algolia’s AI-powered product recommendation engine

Ecommerce recommendation system that enables rapid, scalable product discovery

With Algolia Recommend, developers can rely on our robust APIs to build the recommendations experiences best suited to meet their companies’ needs. Build recommendations carousels quickly that automatically show products or digital content to users, subscribers, and shoppers, while leveraging the power of AI. Recommend maximizes conversions, provides delightful end user engagement, and ensures repeat customer visits for any company offering an online experience.

Start building for freeGet a Recommend Demo
  • Fast to Implement

    Advanced front-end libraries, API clients, and extensive documentation to help developers build, deploy, and maintain with ease and speed.

  • Fast to Adapt

    Filter, merchandise, rank, and contextualize recommendations to fit your brand and unique business goals.

  • Fast to Results

    Using Algolia Search + Recommend, leverage one platform to power discovery and drive results across your entire experience.

Pourquoi utiliser Algolia Recommend ?

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Contextualiser et mettez en avant vos recommandations.

Bénéficiez d’une infrastructure mondiale, flexible et de l'expertise technologique d'Algolia.

Temps de chargement inférieur à 100 ms

Notre moteur hybride ne nécessite pas de partir de zéro

6 lignes de code pour créer un nouveau carrousel

Gymshark

+150 %

Augmentation du taux de commande

Flaconi

+10 %

Augmentez de la valeur du panier moyen.

Orange

+8 %

Revenus en ligne

Des API flexibles qui s’adaptent à chaque cas d’usage

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La recommandation est une fonctionnalité cruciale du site lorsque les clients ne sont pas au courant d’une grande partie des produits disponibles avant leur visite.

Gymshark

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Mise sur Algolia Recommend dans 14 pays pour compléter le merchandising manuel, à l’aide de recommandations alimentées par l’IA.

Essayer Algolia Recommend

Comment surfacer et personnaliser 
des recommandations ecommerce en 6 lignes de code

Power & personalize ecommerce product recommendations

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Leverage user behavior and collaborative filtering to drive cross-selling, upselling, and increase average order value

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Surface your most popular categories, topics or brands and help your visitors navigate quickly toward what shouldn’t be missed out

Blending machine- and human- learning

Use customer data to optimize user experienceUse customer data to optimize user experience

Analytics

Understand your users, uncover hidden opportunities, and optimize your overall customer experience

Test your algorithm to ensure accurate product recommendation

Recommendations Simulator

Ensure your algorithm is providing the most accurate recommendations before going live

Filter results to surface the best product recommendations

Filters

A filtering method that allows you to surface the perfect recommendations for your business

Control and display product recommendations that reflect business KPIsControl and display product recommendations that reflect business KPIs

Rules

Give your business users the autonomy to apply their strategies on top of recommendations

Easy to deploy, simple to use

FAQ Algolia Recommend

  • Très rapide. En moyenne, le traitement des requêtes de recommandation prend entre 1 et 20 millisecondes.

  • Les recommandations reposent sur des modèles d’apprentissage automatique supervisés et sur la fondation d'Algolia.

    Pour les deux modèles, les données correspondant aux 30 derniers jours sont collectées. Il en résulte une matrice où les colonnes sont userTokens et les lignes sont objectIDs. Chaque cellule représente le nombre d’interactions (clics et/ou conversions) entre un userToken et un objectID. Ensuite, Algolia Recommend applique un algorithme de filtrage collaboratif : pour chaque article, il trouve d’autres articles partageant des modèles d’achat similaires parmi les clients. Les articles sont considérés comme similaires si le même ensemble d’utilisateurs interagissent avec eux. Les articles sont considérés comme achetés ensemble si le même ensemble d’utilisateurs les a achetés.

  • Obtenir des recommandations est un processus en quatre étapes :

    1. Envoi de vos données
    2. Capture des événements de vos utilisateurs
    3. Formation des modèles
    4. Construction de votre interface utilisateur de recommandations
  • Notre moteur de recommandation est indépendant de la langue : il prend en charge les langues à base d’alphabet et de symboles (comme le chinois, le japonais ou le coréen).

  • Essentiellement, un moteur de recommandation analyse les interactions des utilisateurs avec différents articles pour établir des liens entre ces éléments. Approfondissez ici.

  • Un moteur de recommandation de produits pour un site e-commerce. Ce dernier analyse les produits que les acheteurs achètent ensemble ou les produits avec lesquels ils interagissent dans un court laps de temps, afin de générer des recommandations de « produits fréquemment achetés ensemble » ou de « produits connexes ». En savoir plus ici !

  • Les composants clés d’un système de recommandation performant sont : les sources de données, le magasin de fonctionnalités, les modèles d’apprentissage automatique, les prédictions & les actions, les résultats & les mesures. Plus de détails dans cette série dédiée.

  • La meilleure façon d’améliorer un moteur de recommandation est de s’assurer que vous l’alimentez en données qualitatives : interactions des utilisateurs et articles. En outre, il existe des filtres que vous pouvez appliquer aux recommandations générées. En définitive, les indicateurs de performance clés doivent faire l’objet d’un suivi précis, afin d’identifier les domaines à améliorer.

  • L’objectif opérationnel le plus évident de l’utilisation d’un système de recommandation personnalisé est de recommander des articles les plus pertinents pour l’utilisateur. Les gens sont en effet plus susceptibles d’acheter des articles qu’ils trouvent attrayants. Apprenez-en plus sur les recommandations personnalisées et leurs avantages ici !

  • Les recommandations basées sur le contenu se fondent uniquement sur les descriptions des articles. Les recommandations personnalisées sont également basées sur les interactions de l’utilisateur. Chaque utilisateur verra un ensemble différent de recommandations, en fonction de ses préférences individuelles. En savoir plus ici !