Todo algoritmo termina ordenando lo que encontró. La mezcla de puntuación es el ajuste de toda la cuenta que decide cuánto pesa cada dato en esa ordenación — y se aplica a la vez a todos los widgets del sitio.
Vídeo: Productos en tendencia y conjuntos de recomendación: lo que los compradores compran juntos (3:09) — se reproduce al principio de Algoritmos de recomendación — qué elige cada uno.
Configuración → Perfil del sitio → Recomendaciones. Los cambios llegan a los widgets activos en cuestión de minutos; sin volver a publicar ni recalcular nada.
Los cuatro pesos
| Peso | Qué hace | Por defecto |
|---|---|---|
| Compras vs vistas | Cuánto pesa una compra frente a una vista al clasificar la popularidad. | ×1 |
| Frescura | Cuánto se favorece un elemento reciente frente a uno más antiguo. | ×1 |
| Feedback de clics y compras | Cuánto aprende el motor de lo que los visitantes realmente pulsaron y compraron en los propios widgets. | ×1 |
| Rango de precios del visitante | Por visitante, no global — vea más abajo. | Desactivada |
Preajustes, por tipo de sitio
Un sitio de viajes no es una tienda, y un medio editorial no es ninguna de las dos cosas. Los preajustes rellenan los pesos con puntos de partida editoriales en un clic, y desde ahí puede afinarlos:
Equilibrado · Contenido y publicación · Viajes y reservas · B2B · Servicios
El rango de precios del visitante
El cuarto peso es de otra naturaleza que los otros tres: es por visitante. Da un pequeño impulso a los elementos con un precio de entre aproximadamente la mitad y el doble de la media de esa persona — calculada a partir de lo que ha visto, añadido al carrito o comprado.
- Está desactivado por defecto, y ningún preajuste lo activa nunca. Activarlo es siempre una decisión explícita.
- Los visitantes sin historial con precios no se ven afectados — no hay media con la que trabajar, así que no se impulsa nada.
El mínimo de seguridad: mínimo de usuarios detrás de una recomendación
Por encima de la mezcla hay un control más sencillo, que decide qué puede usar el motor en absoluto en lugar de cómo se ordena. Mínimo de usuarios detrás de una recomendación es cuántos visitantes distintos deben respaldar una pareja de elemento a elemento antes de que el motor la sirva.
Es un intercambio directo: cuanto más alto, más seguro y menos recomendaciones. Una persona que vio dos productos sin relación no es prueba de que vayan juntos; veinte personas sí lo son. Súbalo cuando un widget muestre parejas que parezcan casualidad, y bájelo cuando un catálogo más pequeño o un sitio con menos tráfico haga que los widgets recurran demasiado a menudo al respaldo.
Se aplica a las parejas de elemento a elemento calculadas — comprados juntos, vistos juntos y sus variantes. No afecta a la popularidad, al catálogo en sí ni a las parejas que usted subió a mano como conjuntos de venta cruzada o de venta adicional.
Artículos similares (IA)
La misma pantalla contiene el interruptor de Artículos similares (IA) — la pasada nocturna que lee el propio texto de su catálogo y calcula para cada elemento sus vecinos más cercanos por significado, de modo que un elemento totalmente nuevo puede recomendarse antes de que nadie lo haya visto.
Un solo interruptor cubre toda la cuenta, tanto productos como contenidos. Es el mismo ajuste que encontrará en la configuración de datos adicionales de cada catálogo — dos puertas a un mismo interruptor, no dos interruptores. Lo que cuesta y lo que hace bien se describe en Artículos similares (IA).
Impulsos por widget, en contexto
Un widget concreto se puede seguir ajustando por separado, en Afinar el algoritmo en el editor de recomendaciones — Impulsar por margen de beneficio, Impulsar novedades, Reservar un espacio para novedades.
Esa tarjeta muestra debajo la mezcla de la cuenta en vivo (“Mezcla de la cuenta ahora: Compras ×1 · Frescura ×1 · Feedback de clics y compras ×1 · Rango de precios del visitante Desactivada”), para que un impulso por widget nunca se fije sin ver el ajuste de la cuenta sobre el que se suma.
Relacionado
- Algoritmos de recomendación — lo que elige cada uno antes de que la mezcla lo ordene.
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- Conjuntos de recomendación