Configuration de Search Recommendations

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

• Décrire comment Einstein Search Recommendations vous permet de personnaliser la recherche avec saisie prédictive
  
• Expliquer les personnalisations que vous devez effectuer pour mettre en œuvre chaque fonctionnalité d’Einstein Search Recommendations
  
• Expliquer comment Einstein Search Recommendations améliore l’expérience des acheteurs
  
• Citer les outils de test que vous pouvez utiliser pour Einstein Search Recommendations
  

Amélioration de la recherche grâce aux suggestions de recherche

En tant que merchandiser, vous voulez vous assurer que vos acheteurs trouvent exactement ce qu’ils recherchent. Les suggestions de recherche sont un excellent moyen de les guider vers les produits qu’ils souhaitent et ceux que vous voulez leur faire découvrir. Agentforce Commerce pour B2C propose des suggestions de recherche intégrées portant sur les éléments suivants :

• Expressions supplémentaires : la recherche peut suggérer des expressions alternatives ou associées en fonction de la saisie de l’acheteur.
  
• Catégories : les suggestions de recherche incluent des résultats par catégorie, permettant aux acheteurs d’accéder directement à des catégories de produits spécifiques.
  
• Noms de marque : les acheteurs peuvent recevoir des suggestions basées sur des noms de marque, ce qui les aide à trouver rapidement des produits de marques spécifiques.
  
• Produits : la recherche peut fournir des suggestions de produits directes, qui correspondent souvent le mieux à la requête de l’utilisateur.
  
• Contenu : en plus des produits, la recherche peut suggérer du contenu pertinent, tel que des articles, des guides ou d’autres ressources informatives.
  

Recherche avec saisie prédictive

Lorsqu’un acheteur commence à saisir du texte dans le champ de recherche, la boutique affiche des termes qui peuvent l’aider à compléter sa recherche. Ces termes comprennent des suggestions de recherche, des corrections orthographiques et des termes complétés propres à la catégorie ou sous-catégorie dans laquelle l’acheteur se trouve.

Pour améliorer les résultats de recherche, vous pouvez configurer les suggestions de sorte qu’elles s’affichent par groupe (catégorie, marque ou contenu, par exemple), que vous associez ensuite à des pages spécifiques, telles qu’une page de destination de catégorie ou les résultats de recherche d’une expression. Vous pouvez également afficher des suggestions avec des images, une catégorie de produits ou un prix.

Einstein Search Recommandations

Einstein Search Recommendations améliore l’expérience de recherche de l’acheteur en affichant les suggestions de recherche les plus pertinentes disponibles. Grâce à Einstein Search Recommendations, vous pouvez :

• réduire le taux d’abandon sur la page des résultats de recherche ;
  
• minimiser la probabilité de n’obtenir aucun résultat de recherche ;
  
• augmenter la satisfaction des acheteurs vis-à-vis de la recherche dans la boutique.
  

Einstein Search Recommendations vous aide à personnaliser les suggestions de recherche avec saisie prédictive. Cette fonctionnalité applique des algorithmes d’IA aux activités de recherche internes qu’elle reçoit de votre site et des recherches d’acheteurs spécifiques. Les algorithmes identifient les expressions de recherche les plus pertinentes pour un acheteur et génèrent des recommandations.

Einstein Search Recommendations met à jour les résultats de recherche en temps réel. Les mises à jour reposent sur l’activité de recherche globale du site pour l’emplacement et le type d’appareil de l’acheteur. Par exemple, si l’acheteur saisit « pul » et qu’il n’a pas recherché pull ou pull-over au cours de la session, Einstein Search Recommendations recherche des expressions qui commencent par pul pour l’appareil et l’emplacement. S’il y a suffisamment de données au niveau de l’emplacement de l’appareil, Recherche Einstein renvoie une expression. S’il n’y a pas assez de données, Recherche Einstein effectue une recherche dans un plus grand pool de données et sur plus d’appareils jusqu’à trouver un résultat.

Einstein Search Recommendations suggère des produits, et non du contenu. Vous pouvez afficher du contenu en utilisant les fonctionnalités de recherche de contenu standard.

Fonctionnalité et efforts

La manière dont vous implémentez Search Recommendations dépend de la fonctionnalité que souhaitez utiliser. Voici ce que vous devez faire (et à qui vous devez vous adresser pour obtenir de l’aide) pour implémenter les fonctionnalités de Search Recommendations.

Vous pouvez commencer par les fonctionnalités les plus simples qui ne requièrent peu ou pas de personnalisation de la boutique. Celles-ci peuvent rapidement améliorer la pertinence de vos suggestions de recherche. Afin d’améliorer la pertinence des suggestions de recherche pour chaque acheteur, implémentez toutes les fonctionnalités.

L’implémentation pour les expressions de recherche populaires requiert peu d’efforts, car votre développeur a déjà implémenté les expressions de recherche récentes. Les deux fonctionnalités peuvent utiliser une logique de récupération et de rendu des données similaire.

Approche d’implémentation

Si vous suivez cette unité avec votre propre instance sandbox Agentforce Commerce pour B2C, veillez à avoir satisfait les prérequis ci-après avant de commencer.

• Déploiement de la fonctionnalité Recherche Einstein d’Agentforce Commerce dans votre instance de production.
  
• Activation des tâches de flux de catalogue et de commande dans votre instance de production.
  
• Activation du suivi des activités.
  

L’implémentation d’Einstein Search Recommendations nécessite l’assistance d’un développeur et d’un administrateur système Salesforce.

Voici le plan d’implémentation par rôle.

Merchandiser

• Active Einstein Search Recommendations dans Business Manager.
  

Administrateur système

• Réplique les paramètres de recherche de l’instance de préproduction vers les instances de production et de développement.
  

Développeur

• Étend la vignette des suggestions de recherche pour afficher plusieurs suggestions.
  
• Implémente les expressions de recherche récentes.
  
• Implémente les expressions de recherche populaires.
  

Activation des recommandations de recherche dans Business Manager

Avant de commencer les étapes permettant d’activer les recommandations de recherche :

• Assurez-vous que la recherche avec saisie prédictive est active pour votre boutique. L’activation de la recherche avec saisie prédictive produit un effet immédiat pour Einstein Search Recommendations.
  
• Effectuez une recherche sur votre boutique et enregistrez les résultats. Vous comparerez ces résultats avec un autre test après avoir activé les recommandations de recherche.
  

Pour activer les recommandations de recherche :

1. Dans Business Manager, cliquez sur App Launcher (Lanceur d’application) et sélectionnez Merchant Tools (Outils du marchand) | Site | Search (Recherche) | Search Preferences (Préférences de recherche).
   
2. Sélectionnez Einstein Search Recommendations.
   
3. Cliquez sur Appliquer.
   

Après avoir appliqué le paramètre Einstein Search Recommandations, réindexez les index de recherche. La réindexation est nécessaire pour mettre à jour la fonctionnalité de recherche avec les nouvelles configurations. La réindexation garantit que les résultats de recherche sont exacts et reflètent les capacités améliorées offertes par Einstein Search Recommandations. Ce processus optimise la fonctionnalité de recherche pour utiliser les recommandations et améliorations de l’IA.

Pour réindexer les index de recherche :

1. Dans Business Manager, cliquez sur App Launcher (Lanceur d’application) et sélectionnez Merchant Tools (Outils du marchand) | Site | Search (Recherche) | Search Indexes (Index de recherche).
   
2. Sélectionnez votre type d’index. Cela vous permet ainsi de sélectionner tous les index de recherche.
   
3. Cliquez sur Reconstruire.
   

Une fois que Business Manager a reconstruit les index de recherche, votre administrateur système peut répliquer les paramètres de recherche de l’instance de préproduction vers les instances de production et de développement. Désormais, vos acheteurs commencent à voir des recommandations plus personnalisées. Effectuez une recherche et comparez les résultats avec ceux de votre test précédent.

Extension de la vignette des suggestions de recherche

Pour cet exemple, la boutique utilise un menu déroulant de recherche avec saisie prédictive (zone de recherche extensible). Celui-ci comprend les fonctionnalités « Search for » (Rechercher) ou « Did you mean » (Voulez-vous dire), disponibles directement sous la barre de recherche. Le menu déroulant est activé lorsque vous sélectionnez Einstein Search Recommandations dans Search Preferences (Préférences de recherche).

Les sites qui ne disposent pas d’un menu déroulant de recherche avec saisie prédictive doivent en créer un. Consultez Storefront Reference Architecture pour obtenir des exemples. Si vous ne disposez pas des fonctionnalités « Rechercher » ou « Voulez-vous dire » directement sous la barre de recherche, ajoutez la méthode getSearchPhraseSuggestions() à votre menu et configurez-la de façon à ce qu’elle renvoie cinq expressions. Einstein Search Recommandations est uniquement disponible pour les ScriptAPI.

Vous pouvez vérifier que Search Recommendations fonctionne en comparant les résultats d’une recherche spécifique à trois caractères obtenus avant de cocher la case à ceux obtenus après l’avoir cochée et la réindexation.

Implémentation des recherches récentes et populaires

Pour utiliser les fonctionnalités de recherches récentes et populaires, ajoutez ces méthodes d’API au menu déroulant avec saisie prédictive.

• getRecentSearchPhrases() : renvoie les expressions alimentées par les recherches récentes de l’acheteur.
  
• getPopularSearchPhrases() : renvoie les expressions alimentées par les recherches les plus populaires sur le site.
  

Outil de test des requêtes d’index de recherche

Pour évaluer l’effet d’Einstein sur la saisie automatique et les corrections de termes de recherche, vous pouvez utiliser l’outil de test des requêtes d’index de recherche. Procédez comme suit :

1. Dans Business Manager, cliquez sur App Launcher (Lanceur d’application) et sélectionnez Merchant Tools (Outils du marchand) | Site | Search (Recherche) | Search Index Query Testing (Test de requête d’index de recherche).
   

2. Saisissez une expression de recherche, telle que « shoes » (chaussures).
   
3. Activez la fonctionnalité Search Autocorrections (Corrections automatiques de la recherche).
   
4. Cliquez sur Trouver.
   
5. Examinez les résultats affichés par l’outil de test des requêtes d’index et comparez-les à la boutique pour vérifier la cohérence de l’expérience.
   

Cet outil détaille les performances et les résultats des différents processeurs utilisés pour la recherche dans la boutique Agentforce Commerce pour B2C. Lorsque vous activez Search Recommendations, les corrections automatiques effectuées par Einstein s’affichent dans les résultats du traitement.

Une liste de produits correspondant à la phrase de recherche s’affiche au bas de l’outil de test des requêtes. Une étiquette « Voulez-vous dire » comprenant les suggestions de recherche générées par Einstein se trouve au-dessus de la liste. Les suggestions incluent également ce qui s’affiche dans le menu déroulant de recherche avec saisie prédictive. Les suggestions sont classées de la plus pertinente à la moins pertinente.

Effectuez un test en activant la fonctionnalité Search Recommendations activée, puis un autre en la désactivant, et comparez les résultats. Pour reproduire l’expérience de la boutique, vous devez définir la valeur du cookie de personnalisation (cqcid) de la boutique. La valeur du cookie extraite d’une session de boutique identifie l’utilisateur pour la personnalisation de la recherche. Elle est requise pour le traitement par Einstein Search Recommendations.

Tests A/B

Effectuez un test A/B sur Search Recommendations à l’aide d’un outil de test A/B tiers. L’outil de test A/B natif d’Agentforce Commerce pour B2C ne prend actuellement pas en charge le test A/B d’Einstein Search Recommendations.

Recommendation Validator

Inspectez les résultats de Search Recommendations dans Commerce Cloud Recommendation Validator. Cet outil est conçu pour valider les activités de recommandation et les règles de tri sur votre site qui utilisent les fonctionnalités d’Einstein. L’outil garantit que les fonctionnalités de recommandation fonctionnent comme prévu en détectant et en enregistrant des événements spécifiques lors des interactions des acheteurs sur la boutique. Pour en savoir plus, consultez Agentforce Commerce Recommendation Validator.

Étapes suivantes

Dans cette unité, vous avez découvert les recommandations de recherche intégrées d’Agentforce Commerce pour B2C. Vous avez ensuite exploré Commerce Cloud Einstein Search Recommendations, qui fournit à vos acheteurs des recommandations personnalisées reposant sur des données en temps réel. À présent, vous allez découvrir le tri prédictif.

Ressources

• Aide Salesforce : Suggestions de recherche