Ce document concerne Recommendations AI, Retail Search et la nouvelle console Retail. Pour utiliser Retail Search dans la phase en disponibilité limitée, contactez le service commercial Cloud.

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Types de modèles

Cette page décrit les modèles de recommandation fournis par l'API Retail ainsi que leurs configurations de diffusion et objectifs d'optimisation par défaut, leurs personnalisations disponibles et leurs types d'événements acceptés.

Présentation

Lorsque vous vous inscrivez pour utiliser l'API Retail, vous collaborez avec l'assistance Retail pour déterminer les modèles de recommandation et les personnalisations à utiliser pour votre site. Les modèles et les personnalisations que vous utilisez dépendent des besoins de votre entreprise et de l'emplacement où vous prévoyez d'afficher les recommandations fournies.

Lorsque vous demandez des recommandations à l'API Retail, vous fournissez la valeur de configuration de diffusion à la ressource placement. (Consultez la section [Configurations de diffusion][Configurations] pour en savoir plus sur l'utilisation de la ressource placement pour la diffusion des configurations et sur la compatibilité des emplacements qui étaient auparavant utilisés par l'API Retail pour placer les modèles.) La configuration de diffusion détermine le modèle utilisé pour renvoyer vos recommandations. Vous pouvez également filtrer vos résultats.

Types de recommandations disponibles

L'API Retail propose les types de modèles de recommandation suivants :

Autres articles susceptibles de vous intéresser

La recommandation "Autres articles susceptibles de vous intéresser" prédit le prochain produit qui, pour un utilisateur donné, offre le plus fort potentiel d'interaction ou de conversion. La prédiction se base sur l'historique des achats et des vues de page de l'utilisateur ainsi que sur la pertinence du produit par rapport au produit actuel.

Objectif d'optimisation par défaut : taux de clics

Configuration de diffusion par défaut : non applicable

Options de personnalisation disponibles :

Types d'événements utilisateur compatibles :

Fréquemment achetés ensemble (expansion du panier d'achat)

La recommandation de type "Fréquemment achetés ensemble" prédit les articles qui sont fréquemment achetés ensemble pour un produit spécifique et au cours d'une même session d'achat. Si une liste de produits est affichée, la recommandation prédit les articles fréquemment achetés avec cette liste.

Cette recommandation est utile lorsque l'utilisateur a indiqué qu'il avait l'intention d'acheter un produit spécifique (ou une liste de produits) et que vous souhaitez recommander des produits complémentaires (par opposition à des produits de substitution). Cette recommandation est généralement affichée sur la page "Ajouter au panier", ou sur les pages "Panier" ou "Paiement" (dans une optique d'expansion du panier).

Objectif d'optimisation par défaut : revenus par commande

Configuration de diffusion par défaut : non applicable

Options de personnalisation disponibles :

Types d'événements utilisateur compatibles :

Recommandées pour vous

La recommandation "Recommandées pour vous" prédit le prochain produit qui offre le plus fort potentiel d'interaction ou de conversion pour un utilisateur donné, en se basant sur l'historique d'achats et de vues de page de l'utilisateur ainsi que sur des informations contextuelles de requête comme les horodatages. Cette recommandation est généralement utilisée sur la page d'accueil.

Elle peut également être utile pour les pages de catégorie. Une page de catégorie est semblable à une page d'accueil, à la différence que vous n'affichez que les articles de cette catégorie. Vous pouvez obtenir un résultat similaire en utilisant un modèle standard "Recommandations personnalisées" avec des tags de filtre. Par exemple, vous pouvez ajouter des tags de filtre personnalisés (correspondant à chaque page de catégorie) aux articles de votre catalogue. Lorsque vous envoyez la requête de prédiction, définissez l'objet d'événement utilisateur sur category-page-view et spécifiez le tag d'une page de catégorie spécifique dans le champ filter. Seuls les résultats de recommandations correspondant au tag de filtre demandé seront renvoyés. La diversité doit être désactivée dans ce cas d'utilisation car elle peut entrer en conflit avec les tags de filtre basés sur des catégories.

Objectif d'optimisation par défaut : taux de clics

Configuration de diffusion par défaut : non applicable

Options de personnalisation disponibles :

Types d'événements utilisateur compatibles :

Articles similaires

La recommandation "Articles similaires" prédit les autres produits ayant des attributs principalement similaires au produit actuel. Cette recommandation est généralement utilisée sur une page d'informations détaillées sur le produit, ou lorsqu'un produit recommandé n'est pas disponible. Elle n'utilise que les informations du catalogue de produits et ne nécessite donc aucun événement utilisateur. Le modèle "Articles similaires" ne peut pas être optimisé.

Objectif d'optimisation par défaut : taux de clics

Configuration de diffusion par défaut : non applicable

Options de personnalisation disponibles : N/A

Types d'événements utilisateur compatibles :

Consultés récemment

La recommandation "Consultés récemment" n'est pas réellement une recommandation. Elle fournit les ID des produits avec lesquels l'utilisateur ou le visiteur a récemment interagit, en commençant par les plus récents.

Objectif d'optimisation par défaut : N/A

Configuration de diffusion par défaut : recently_viewed_default

Options de personnalisation disponibles : N/A

Types d'événements utilisateur compatibles :

Tous

Objectifs d'optimisation

Les modèles de machine learning sont créés pour optimiser un objectif particulier, qui détermine la manière dont le modèle est créé. Chaque modèle a un objectif d'optimisation par défaut, mais vous pouvez demander à utiliser un objectif plus adapté à vos objectifs commerciaux en contactant votre conseiller de l'équipe d'assistance.

Une fois que vous avez entraîné un modèle, vous ne pouvez plus modifier son objectif d'optimisation. Vous devrez entraîner un nouveau modèle pour utiliser un objectif d'optimisation différent.

L'API Retail est compatible avec les objectifs d'optimisation suivants :

Taux de clics (CTR)

L'optimisation du CTR met l'accent sur l'engagement. Vous devez optimiser le CTR lorsque vous souhaitez maximiser la probabilité que l'utilisateur interagisse avec la recommandation.

Le CTR est l'objectif d'optimisation par défaut pour les types de modèles de recommandation Autres articles susceptibles de vous intéresser et Recommandées pour vous.

Revenus par commande

L'objectif d'optimisation de revenus par commande est l'objectif d'optimisation par défaut pour le type de modèle de recommandation "Fréquemment achetés ensemble". Cet objectif d'optimisation ne peut être spécifié pour aucun autre type de modèle de recommandation.

Taux de conversion

L'optimisation du taux de conversion augmente la probabilité que l'utilisateur ajoute l'article recommandé à son panier. Si vous souhaitez améliorer la métrique de nombre d'articles ajoutés au panier par session, optimisez le taux de conversion.

Options avancées de configuration du modèle

Selon le type de modèle, d'autres options de configuration vous permettent de modifier le comportement de votre modèle.

Préférence de réglage

Le réglage de modèle garantit un entraînement optimal du modèle lorsque les données d'entrée changent au fil du temps. Configurez le modèle de manière à effectuer un réglage automatique tous les trois mois, ou choisissez de le faire manuellement. Le modèle fait l'objet d'un réglage automatique ponctuel après sa création. En savoir plus

Pour en savoir plus sur les coûts de réglage, consultez la page Tarifs.

Configurations et modèles de diffusion disponibles

Avant de pouvoir demander des prédictions à votre modèle, vous devez créer au moins une configuration de diffusion pour celui-ci. Pour en savoir plus, consultez la page Créer des configurations de diffusion.

Vous pouvez consulter vos modèles sur la page Modèles. Cliquez sur le nom d'un modèle pour accéder à sa page d'informations, où vous retrouverez les configurations de diffusion associées à ce modèle.