API JSON — Recomendaciones de productos

Recomendaciones de productos entregadas como JSON sin procesar en lugar de un widget renderizado, para que las maquete usted mismo. Úselas para un widget diseñado a medida, una aplicación de una sola página, una app nativa o cualquier superficie en la que usted controle la capa de presentación y solo quiera la selección.

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Los pasos

Seis pasos: Catálogo, Interacciones, Recomendación, Datos en la respuesta, Código y Rendimiento.

1. Catálogo

Su catálogo tiene que estar en su sitio y al día — no se puede recomendar nada que Personyze no conozca. Cada elemento necesita al menos un ID interno, un título y una URL, además de una imagen si su diseño la muestra.

2. Interacciones

El motor aprende de lo que la gente hace con los artículos: los ve, los añade al carrito, los compra, los lee, les da me gusta. En un sitio web normal, Personyze puede detectar gran parte de esto automáticamente. Si consume JSON, normalmente es usted quien muestra los resultados — lo que significa que también debe notificar usted las interacciones, o el motor nunca aprenderá de nada de lo que muestre su diseño personalizado.

Esta es la razón más habitual por la que una recomendación en JSON devuelve resultados pobres o genéricos: el resultado se muestra, pero no se notifica nada de vuelta.

3. Recomendación

Elija qué debe recomendarse, y en qué contexto — una página de inicio, una página de categoría, una página de producto, un carrito o una página posterior a la compra implican cada uno un algoritmo distinto.

Sea cual sea el algoritmo que elija, puede acotarlo con el mismo conjunto de modificadores:

• Ventana de tiempo — hoy, recientemente, en los últimos 2 / 4 días, en la última semana o todo el tiempo. Los periodos cortos siguen las tendencias; los largos son más estables.
• Ámbito de categoría — de todas las categorías, solo de la última categoría vista o de la categoría del producto actual.
• Ámbito de intereses — de los intereses deducidos del visitante, o de los intereses asociados al último producto que miró.
• Orden y actualidad — primero los recientes, primero los más antiguos, los más baratos o los añadidos recientemente al catálogo.
• Coocurrencia — comprados juntos, o vistos juntos dentro de la categoría actual.

Los filtros acotan aún más el conjunto: solo en stock, un rango de precios, una marca o una categoría concretas, o cualquier campo personalizado del catálogo.

Para un tratamiento más completo de los propios algoritmos, consulte Tipos de algoritmos de recomendación.

4. Datos en la respuesta

Personyze genera un array JSON de objetos, en el que cada objeto contiene los campos que seleccione aquí. Está eligiendo la forma de su propia respuesta de API, así que elija exactamente lo que necesita su código de renderizado, y nada más.

Selección típica para un widget de productos:

[
  {
    "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"
  },
  ...
]

Se puede incluir cualquier campo personalizado del catálogo, así que si su diseño muestra una insignia, una valoración o un mensaje de stock, asigne ese campo aquí en lugar de buscarlo por separado.

5. Código

El asistente le da el fragmento que debe insertar. Hay dos formas de usar el resultado:

• En una página — el fragmento asigna el JSON a una variable de JavaScript con el nombre que usted elija, y su propio script lo muestra. Es la opción habitual para un widget personalizado o una SPA.
• En el servidor o desde una app — llame a /rest/tracker-v1 y lea la acción correspondiente de la respuesta. El JSON llega en el campo data de la acción. Esta es la vía que usan las apps nativas y las plataformas no web; está documentada de principio a fin, con un ejemplo resuelto, en Implementar una app de recomendaciones personalizada.

6. Rendimiento

Los resultados una vez en vivo. Tenga en cuenta que solo reflejan lo que Personyze puede ver — si muestra el JSON usted mismo y no notifica las interacciones, las cifras de rendimiento se quedarán por debajo de lo que la recomendación consiguió realmente.

Nota: no hay paso de QA

A diferencia de las campañas en el sitio, las campañas de API JSON no tienen paso de QA — no hay contenido renderizado que el panel pueda previsualizar. Valídelas solicitando usted mismo el JSON e inspeccionándolo: confirme que recibe el número de elementos que espera, que están los campos que seleccionó y que los valores están rellenados en lugar de vacíos.

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