Recommandations de produits au format JSON

Des recommandations de produits fournies en JSON brut plutôt que sous forme de widget déjà rendu, pour que vous les mettiez en page vous-même. À utiliser pour un widget sur mesure, une application monopage, une application native, ou toute surface dont vous contrôlez la couche de présentation et où vous voulez seulement les suggestions.

Dans le panneau : Nouvelle campagne › App / API › API JSON — Recommandations de produits.

Les étapes

Six étapes : Catalogue, Interactions, Recommandation, Données de la réponse, Code et Performance.

1. Catalogue

Votre catalogue doit être en place et à jour — rien ne peut être recommandé si Personyze ne le connaît pas. Chaque élément a besoin au minimum d’un ID interne, d’un titre et d’une URL, plus une image si votre mise en page en affiche une.

2. Interactions

Le moteur apprend de ce que les gens font des éléments : vus, ajoutés au panier, achetés, lus, aimés. Sur un site web classique, Personyze peut souvent en détecter une grande partie automatiquement. Si vous consommez du JSON, c’est généralement vous qui affichez les résultats — et vous devez donc aussi signaler vous-même les interactions, sinon le moteur n’apprend jamais rien de ce qu’affiche votre mise en page sur mesure.

C’est la raison la plus fréquente pour laquelle une recommandation JSON renvoie des résultats faibles ou génériques : le résultat est affiché, mais rien n’est signalé en retour.

3. Recommandation

Choisissez ce qui doit être recommandé, et dans quel contexte — une page d’accueil, une page de catégorie, une page produit, une page panier ou après achat impliquent chacune un algorithme différent.

Quel que soit l’algorithme choisi, vous pouvez le restreindre avec le même ensemble de modificateurs :

Fenêtre temporelle — aujourd’hui, récemment, les 2 / 4 derniers jours, la dernière semaine, ou toute la durée. Les fenêtres courtes suivent les tendances ; les plus longues sont plus stables.
Portée de catégorie — toutes les catégories, uniquement la dernière catégorie consultée, ou la catégorie du produit actuel.
Portée d’intérêt — à partir des centres d’intérêt déduits du visiteur, ou de ceux associés au dernier produit qu’il a regardé.
Ordre et fraîcheur — les plus récents d’abord, les plus anciens d’abord, les moins chers, ou ajoutés récemment au catalogue.
Co-occurrence — achetés ensemble, ou vus ensemble dans la catégorie actuelle.

Les filtres restreignent encore le choix : uniquement en stock, une fourchette de prix, une marque ou une catégorie précise, ou tout champ personnalisé du catalogue.

Pour une présentation plus complète des algorithmes eux-mêmes, voir Types d’algorithmes de recommandation.

4. Données de la réponse

Personyze génère un tableau JSON d’objets, chacun contenant les champs que vous sélectionnez ici. Vous choisissez la forme de votre propre réponse d’API : prenez exactement ce dont votre moteur d’affichage a besoin, et rien de plus.

Sélection typique pour un widget produit :

[
  {
    "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"
  },
  ...
]

N’importe quel champ personnalisé du catalogue peut être inclus : si votre mise en page affiche un badge, une note ou un message de stock, mappez ce champ ici plutôt que de le chercher séparément.

5. Code

L’assistant vous donne l’extrait à intégrer. Deux façons d’utiliser le résultat :

Sur une page — l’extrait affecte le JSON à une variable JavaScript que vous nommez, et votre propre script l’affiche. C’est le choix habituel pour un widget sur mesure ou une application monopage.
Côté serveur ou depuis une application — appelez /rest/tracker-v1 et lisez l’action correspondante dans la réponse. Le JSON arrive dans le champ data de l’action. C’est la voie utilisée par les applications natives et les plateformes non web ; elle est documentée de bout en bout, avec un exemple complet, dans Mettre en œuvre une application de recommandations personnalisée.

6. Performance

Les résultats une fois en ligne. Notez qu’ils ne reflètent que ce que Personyze peut voir — si vous affichez le JSON vous-même sans signaler les interactions, les chiffres de performance sous-estimeront ce que la recommandation a réellement produit.

Remarque : il n’y a pas d’étape QA

Contrairement aux campagnes sur site, les campagnes API JSON n’ont pas d’étape QA — il n’y a aucun contenu rendu que le panneau puisse prévisualiser. Validez en demandant vous-même le JSON et en l’inspectant : vérifiez que vous obtenez le nombre d’éléments attendu, que les champs sélectionnés sont présents, et que les valeurs sont remplies plutôt que vides.

Voir aussi

API JSON — Recommandations de contenu
Mettre en œuvre une application de recommandations personnalisée — le chemin complet par l’API, avec un exemple.
Objet products et interactions produit dans l’API REST.