Configurar Predictive Sort

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

Descrever três maneiras de se usar regras de ordenação.
Listar três maneiras para organizar os resultados da pesquisa.
Listar três tipos de pesquisa que tenham Predictive Sort incorporado.
Listar as fontes de dados que o Predictive Sort usa para calcular a afinidade de determinado comprador.
Explicar três maneiras de solucionar problemas com Predictive Sort.

Introdução

Brandon Wilson, anunciante da Cloud Kicks, já usa regras de organização em sua loja para controlar o que aparece primeiro nos resultados da pesquisa. Ele quer permitir que seus compradores encontrem sempre os produtos que estão procurando. Com a Classificação preditiva do Einstein, ele pode ir além das configurações de classificação e cálculos manuais usando resultados personalizados gerados por inteligência preditiva.

Antes de explorar o que a Predictive Sort oferece e como ele pode usá-la, primeiro ele analisa como está usando as regras de ordenação atualmente.

Regras de ordenação

Brandon configura regras de ordenação para:

Resultados de termos da pesquisa por palavra-chave
Pesquisas refinadas por uma categoria
Atributos dinâmicos que têm peso específico
Valores padrão para dados desatualizados ou indefinidos
Grupos de palavras-chave com base nos termos de pesquisa do cliente
Um menu suspenso para compradores escolherem a ordem de ordenação dos resultados da pesquisa

O B2C Commerce usa regras de ordenação para determinar a ordem de ordenação dos resultados da pesquisa. Essas regras se baseiam em atributos, como relevância do texto ou disponibilidade, ou em uma posição explícita, como produtos em destaque ou acessórios. Brandon atribui um ou mais atributos a uma regra de ordenação e define atributos mistos, nos quais cada atributo tem um peso atribuído.

O B2C Commerce avalia todos os produtos pelo valor do primeiro atributo. Se os produtos tiverem o mesmo valor no primeiro atributo, ele usará os valores no segundo atributo para fazer o desempate, no terceiro e assim por diante. Depois que o B2C Commerce avalia todas as regras, ele usa as regras de ordenação padrão para classificar os produtos que ainda estiverem empatados. As regras de ordenação padrão se baseiam na ordem dos produtos no índice de pesquisa. Esse índice pode mudar sempre que você o cria no Business Manager.

Veja de que maneiras você pode fazer a ordenação e nossa melhor prática para a ordem de processamento.

Ordem	Método de ordenação	Descrição
1	Posição de categoria explícita	É possível atribuir uma posição a um produto nos resultados de pesquisa da categoria.
2	Posição explícita de produto	E possível atribuir o atributo de posição de pesquisa de 1 a 8 a qualquer produto.
3	Classificação de pesquisa explícita por baixo, médio ou alto	É possível atribuir o atributo de classificação de pesquisa como baixo, médio ou alto a qualquer produto.
4	Classificação de disponibilidade	É possível deixar que a disponibilidade de um item influencie sua posição nos resultados da pesquisa, para que os itens fora de estoque apareçam no final dos resultados da pesquisa.
5	Relevância do texto	É possível potencializar a importância de determinados atributos para que determinado atributo seja tratado como mais relevante do que outros campos se um termo de pesquisa for encontrado nele.
6	Frequência do termo	Se você remover tudo e não configurar regras de ordenação, o B2C Commerce retorna resultados com base na frequência do termo no índice de pesquisa.

Brandon cria suas regras de ordenação da seguinte forma:

Definindo explicitamente a classificação de pesquisa de alguns produtos como 3 (alto), 2 (médio) ou 1 (baixo).
Usando outras técnicas de classificação, como disponibilidade, para organizar os itens dentro da classificação de pesquisa.
Potencializando a relevância de atributos que sejam mais importantes se contiverem o termo de pesquisa. Por exemplo, se um comprador pesquisar calçado feminino, o B2C Commerce retorna primeira os resultados da categoria Mulheres. São incluídos produtos em outras categorias com a palavra “calçado” no título ou na descrição no final dos resultados da pesquisa. Produtos em outras categorias com a palavra “calçados” no título ou na descrição serão incluídos no final dos resultados da pesquisa.
Usando um atributo dinâmico que mistura Dias disponíveis com Velocidade de vendas a fim de empurrar produtos novos e mais vendidos para o início.

Herança de hierarquia

Valores de atributo de classificação de pesquisa e de posição na pesquisa de um produto são herdados automaticamente de forma hierárquica. Uma categoria define a classificação ou a posição de pesquisa dos produtos atribuídos a ela e a suas subcategorias. Isso facilita o trabalho de Brandon ao organizar a posição geral dos resultados na estrutura do catálogo. Para atender aos requisitos comerciais, ele pode alterar valores de produto e de subcategoria individualmente, o que substituirá o valor de classificação ou posição na pesquisa herdado do pai.

Predictive Sort

Brandon analisa como pode melhorar a experiência de seus compradores com o Einstein Predictive Sort, que está inserido nestes tipos de pesquisa.

Pesquisas explícitas: o comprador insere texto no campo de pesquisa.
Pesquisas implícitas: o comprador procura na loja.
Sugestões de pesquisa de produtos: o comprador vê sugestões conforme vai digitando texto no campo de pesquisa.

Predictive Sort calcula a afinidade de um comprador com os produtos que ele vê e compra por meio dessas fontes de dados.

Catálogos e produtos
Histórico de pedidos
Fluxos de cliques do cliente em tempo real

Predictive Sort salva um cookie no dispositivo do comprador que inclui o interesse do comprador em produtos específicos. Esse interesse, ou atribuição, pode mudar ao longo da sessão e funciona para compradores registrados e convidados. À medida que vai coletando dados, o Predictive Sort aprende sobre o comprador e personaliza sua experiência de ordenação. Por exemplo, quando um comprador olha tênis masculinos e faz uma pesquisa, os produtos na categoria principal de Homens aparecem no início.

Considerações de desempenho

O Predictive Sort tem considerações de caching para renderizar modelos e solicitações de pesquisa. Como cada comprador vê uma organização personalizada dos resultados da pesquisa, é impossível armazenar em cache a posição das ocorrências encontradas na grade de produtos.

Não é necessário modificar a configuração de caching nos modelos de renderização. O B2C Commerce desativa o caching das posições das ocorrências encontradas na grade de resultados por padrão, no caso de solicitações que incluam uma regra de organização com o atributo Predictive Sort. Por exemplo, se Brandon atribuir uma regra de organização preditiva à categoria Vendas, o B2C Commerce desabilita o caching somente para a página de resultados da categoria Vendas. Se ele configurar um teste A/B com 5% de tráfego para uma regra de organização, o B2C Commerce desabilita o caching somente para 5% das solicitações.

Configurar a classificação preditiva

Brandon quer criar duas novas regras de organização que usam classificação preditiva.

Uma regra de organização existente
Uma nova regra de ordenação com atributos dinâmicos

Regra de organização existente

Brandon começa com uma regra de organização existente porque permite a ele analisar os resultados antes e depois e entender o impacto da classificação preditiva. Vejamos como ele faz isso.

Abra o Business Manager.
Clique em Site > Ferramentas de comerciante > Pesquisa > Regras de organização.
Clique na regra de organização Regras de organização – Receita.

Essa regra de organização já classifica por três atributos: receita, relevância do texto e unidades pedidas.

Clique em Adicionar.
Comece a digitar Predictive Sort até que o atributo apareça e selecione-o.
Defina Relevância do texto como Não. A relevância do texto já está incluída como atributo.
Defina Sentido como Decrescente.
Clique em Aplicar.

Esse é o sentido da ordenação dos resultados da pesquisa e como o B2C Commerce desempata usando a regra.

Relevância do texto
Unidades pedidas
Predictive Sort

Nova regra de ordenação com atributos dinâmicos

Brandon cria um novo atributo de Predictive Sort que contém atributos dinâmicos misturados. Vejamos como ele faz isso.

Clique em Atributos dinâmicos.
Clique em Novo e insira o nome Predictive Sort.
Adicione três atributos: Receita, Relevância do texto e Classificação preditiva.
Defina os pesos da seguinte forma:

Receita: 25%
Relevância do texto: 40%
Classificação preditiva: 35%

Defina todos como Decrescente.
Em Receita e em Classificação preditiva, defina o valor padrão como Mínimo.
Em Relevância do texto, defina o valor padrão como Média.
Clique em Aplicar.

Esse novo atributo, que pode ser usado em uma regra de ordenação, combina Receita, Text Relevance e Predictive Sort.

Considerações sobre a experiência de usuário

Brandon adiciona a classificação preditiva a uma regra de organização atual, testa essa regra em relação à regra atual nas pesquisas de palavra-chave e categoria, e define um peso maior à classificação preditiva ou a move para cima na ordem de classificação. Se ela tiver um peso baixo ou não estiver acima na ordem de classificação, poderá não ter influência suficiente nas pontuações de pesquisa a fim de afetar os resultados.

Testes A/B

Brandon quer executar testes A/B usando a regra de ordenação como experiência. Mas primeiro ele precisa ter certeza de que o teste A/B está habilitado nas preferências do Business Manager.

Veja como Brandon testa uma regra de organização do Einstein em uma experiência de classificação atual.

Usar a experiência de ordenação atual como o controle do teste (80%).
Atribuir a Regra de organização do Einstein ao segmento de teste B (10%).
Fase 1a: aumentar a porcentagem do tráfego dos segmentos de teste A e B para 25% cada e executar o teste durante 90 dias, verificando o progresso a cada duas semanas.
Fase 1b: aumentar a porcentagem do tráfego dos segmentos de teste A e B para 45% cada e executar o teste durante mais 90 dias, verificando o progresso a cada duas semanas.
Final: implantar o vencedor em 100% do tráfego!

Solucionar problemas de Predictive Sort

Brandon acha que suas ordenações não estão funcionando como deviam e quer investigar. Veja o que ele faz.

Navegue até a loja (virtual) e clique no botão de informações verde em um produto nos resultados da pesquisa (ou na página de grade de categorias). Se a pontuação de pesquisa de Predictive Sort for 0 ou menos, entre em contato com o Suporte ao cliente.
Use o Recommendation Validator para verificar se o Predictive Sort está funcionando.
Use o Storefront Toolkit para ver as informações de pesquisa.

Brandon vê mosaicos de produto duplicados nos resultados da pesquisa da categoria que usam Predictive Sort. Ele verifica se seu desenvolvedor adicionou a declaração de Predictive Sort <iscache if=“${!searchModel.isPersonalizedSort()}”/> específica aos modelos de renderização da grade de produtos da loja.

Vamos concluir

Neste módulo, Brandon Wilson aprendeu a tornar a pesquisa de sua loja mais inteligente com o Einstein do Commerce Cloud. Ele aprendeu a usar dicionários de pesquisa, recomendações de pesquisa e a classificação preditiva para personalizar a pesquisa da loja.

É hora de verificar seu conhecimento e ganhar um incrível emblema.

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