Produktempfehlungen im JSON-Format

Produktempfehlungen als reines JSON statt als gerendertes Widget, damit Sie sie selbst anordnen können. Nutzen Sie es für ein eigens gestaltetes Widget, eine Single-Page-App, eine native App oder jede Oberfläche, deren Darstellungsebene Sie selbst steuern und für die Sie nur die Empfehlungen brauchen.

Im Panel: Neue Kampagne › App / API › JSON-API — Product Recs.

Die Schritte

Sechs Schritte: Katalog, Interaktionen, Empfehlung, Daten in der Antwort, Code und Leistung.

1. Katalog

Ihr Katalog muss vorhanden und aktuell sein — nichts kann empfohlen werden, was Personyze nicht kennt. Jeder Artikel braucht mindestens eine interne ID, einen Titel und eine URL sowie ein Bild, wenn Ihr Layout eines zeigt.

2. Interaktionen

Die Engine lernt aus dem, was Menschen mit Artikeln tun: angesehen, in den Warenkorb gelegt, gekauft, gelesen, geliked. Auf einer normalen Website kann Personyze vieles davon automatisch erkennen. Wenn Sie JSON nutzen, rendern Sie die Ergebnisse meist selbst — und müssen deshalb auch die Interaktionen selbst melden, sonst lernt die Engine nie aus dem, was Ihr eigenes Layout zeigt.

Das ist der häufigste Grund, warum eine JSON-Empfehlung schwache oder allgemeine Ergebnisse liefert: Die Ausgabe wird gerendert, aber nichts wird zurückgemeldet.

3. Empfehlung

Wählen Sie, was in welchem Kontext empfohlen werden soll — eine Startseite, eine Kategorieseite, eine Produktseite, ein Warenkorb oder eine Seite nach dem Kauf legen jeweils einen anderen Algorithmus nahe.

Welchen Algorithmus Sie auch wählen, Sie können ihn mit denselben Modifikatoren eingrenzen:

Zeitraum — heute, kürzlich, in den letzten 2 / 4 Tagen, in der letzten Woche oder gesamter Zeitraum. Kürzere Zeiträume folgen Trends; längere sind stabiler.
Kategoriebereich — aus allen Kategorien, nur aus der zuletzt angesehenen Kategorie oder aus der Kategorie des aktuellen Produkts.
Interessenbereich — aus den abgeleiteten Interessen des Besuchers oder aus den Interessen, die mit dem zuletzt angesehenen Produkt verbunden sind.
Reihenfolge und Aktualität — neueste zuerst, älteste zuerst, günstigste oder kürzlich zum Katalog hinzugefügt.
Gemeinsames Auftreten — zusammen gekauft oder innerhalb der aktuellen Kategorie zusammen angesehen.

Filter schränken den Pool weiter ein: nur vorrätige Artikel, eine Preisspanne, eine bestimmte Marke oder Kategorie oder ein beliebiges eigenes Katalogfeld.

Eine ausführlichere Darstellung der Algorithmen selbst finden Sie unter Typen von Empfehlungsalgorithmen.

4. Daten in der Antwort

Personyze erzeugt ein JSON-Array von Objekten, wobei jedes Objekt die hier ausgewählten Felder enthält. Sie legen die Form Ihrer eigenen API-Antwort fest, wählen Sie also genau das aus, was Ihr Renderer braucht, und nicht mehr.

Typische Auswahl für ein Produkt-Widget:

[
  {
    "internal_id": "nw-p001",
    "title": "Alpine Shell",
    "price": 249,
    "image_1": "https://example.test/img/alpine-shell.jpg",
    "url": "https://example.test/shop/alpine-shell"
  },
  ...
]

Jedes eigene Katalogfeld kann einbezogen werden: Zeigt Ihr Layout ein Badge, eine Bewertung oder einen Bestandshinweis, ordnen Sie das Feld hier zu, statt es separat abzufragen.

5. Code

Der Assistent liefert Ihnen das einzubettende Snippet. Es gibt zwei Arten, das Ergebnis zu nutzen:

Auf einer Seite — das Snippet weist das JSON einer JavaScript-Variablen mit dem von Ihnen gewählten Namen zu, und Ihr eigenes Skript rendert es. Das ist die übliche Wahl für ein eigenes Widget oder eine SPA.
Serverseitig oder aus einer App — rufen Sie /rest/tracker-v1 auf und lesen Sie die passende Aktion aus der Antwort. Das JSON steht im Feld data der Aktion. Diesen Weg nutzen native Apps und Plattformen außerhalb des Webs; er ist durchgehend mit einem ausgearbeiteten Beispiel dokumentiert unter Eine eigene Empfehlungs-App implementieren.

6. Leistung

Ergebnisse, sobald die Kampagne live ist. Beachten Sie, dass dies nur widerspiegelt, was Personyze sehen kann — wenn Sie das JSON selbst rendern und keine Interaktionen melden, unterschätzen die Leistungszahlen, was die Empfehlung tatsächlich bewirkt hat.

Hinweis: Es gibt keinen QA-Schritt

Anders als Kampagnen auf der Website haben JSON-API-Kampagnen keinen QA-Schritt — es gibt keinen gerenderten Inhalt, den das Panel in der Vorschau zeigen könnte. Prüfen Sie, indem Sie das JSON selbst abrufen und kontrollieren: dass Sie die erwartete Anzahl an Artikeln erhalten, dass die ausgewählten Felder vorhanden sind und dass die Werte befüllt statt leer sind.