Nos bastidores, as recomendações se baseiam em modelos de aprendizado de máquina supervisionado e na plataforma da Algolia.

Para ambos os modelos, são coletados os dados correspondentes aos últimos 30 dias. Isso resulta em uma matriz em que as colunas sãouserTokense as linhas sãoobjectIDs. Cada célula representa o número de interações (cliques e/ou conversões) entre umuserTokene umobjectID. Em seguida, o Algolia Recommend aplica umalgoritmo de filtragem colaborativa: para cada item, ele identifica outros itens que apresentam padrões de compra semelhantes entre os clientes. Os itens seriam considerados semelhantes se o mesmo conjunto de usuários tivesse interagido com eles. Os itens seriam considerados comprados juntos se o mesmo conjunto de usuários os tivesse comprado.

O serviço de recomendações com IA da Algolia atende a uma ampla variedade de setores, como comércio eletrônico B2C e B2B, marketplaces, mídia, SaaS, moda e muito mais. 

Cada setor pode aproveitar a flexibilidade do mecanismo de recomendação para criar experiências personalizadas que atendam às necessidades específicas dos usuários e aos objetivos de negócios.

Muito rápido. A maioria das solicitações de recomendação leva de 1 a 20 milissegundos para ser processada. Esse tempo de resposta extremamente rápido oferece aos usuários sugestões instantâneas, sem nenhum atraso perceptível.

A implementação das recomendações de IA é um processo simples, que envolve quatro etapas:

• Registre os eventos de conversão dos seus usuários — acompanhe as interações dos usuários, como cliques, visualizações e compras

• Envie seus dados para a Algolia — Envie seus dados comportamentais para a plataforma

• Treine os modelos com o simples toque de um botão — Deixe que a IA da Algolia processe e aprenda com seus dados

• Adicione recomendações à sua interface do usuário — Integre os widgets de recomendação ao seu site ou aplicativo

Saiba mais sobre como começar a usar as Recomendações de IA 

Sim, o mecanismo de recomendação da Algolia é totalmente independente de idioma. Ele oferece suporte a idiomas baseados em alfabeto e em símbolos, como o chinês, o japonês e o coreano, tornando-o adequado para empresas globais que atuam em diversos mercados.

Os mecanismos de recomendação baseados em IA analisam toda a sequência e o contexto do comportamento do usuário. Já os mecanismos de recomendação tradicionais, por outro lado, costumam basear suas sugestões em apenas uma única ação, como o item mais recente visualizado ou comprado. 

Ao aproveitar a IA, os mecanismos de recomendação podem detectar padrões, prever intenções e oferecer recomendações mais relevantes e personalizadas, que se adaptam em tempo real à medida que o usuário interage com seu site ou aplicativo.