Сервис рекомендаций
Алгоритмы сервиса
Cross-sale
Рекомендации формируются на основе истории посещений и действий пользователей сайта.
Учитываются просмотры, добавления в корзину и покупки, если установлен новый код заказа, передающий товары.
✉ Алгоритм доступен к использованию в письмах.
Cart-upsale
Рекомендации формируются за счёт товаров, которые находятся в корзине.
Проверяется история корзинного соседства этих товаров с другими и рекомендуются последние.
✉ Алгоритм доступен к использованию в письмах.
Offer-upsale
Рекомендации работают в том же ключе, что и Cart-upsale рекомендации.
Только в данном случае проверяется корзинное соседство просматриваемого в данный момент товара.
Search
Поисковые рекомендации формируются с учетом последнего поискового запроса пользователя сайта.
Например, человек в поисковом поле ввёл слово "футболка". В этом случае в качестве рекомендованных товаров будут появляться товары со словом "футболка" в названии или в описании.
В алгоритме также учитываются простые орфографические ошибки.
Например, при поиске слова "фтболка" сервис вернёт рекомендации по слову "футболка".
Top-offers
Рекомендуются самые покупаемые товары за последние 14 дней на основе добавлений в корзину и заказов с этими товарами (если подключен код заказ с товарами). Просмотры товаров не учитываются.
У этого алгоритма есть опция "интервал", который позволяет указать за какой период нужны рекомендации самых покупаемых товаров.
Интервал по умолчанию - 14 дней
✉ Алгоритм доступен к использованию в письмах.
Buying-now
Покупают сейчас
Рекомендуются купленные товары за последние 2 часа.
✉ Алгоритм доступен к использованию в письмах.
Similar-offers
Похожие товары
Рекомендации формируются на основе схожести по категории и цене (+- 20%).
Спецификация получения рекомендаций по RSAPI
Для того, чтобы получить рекомендации необходимо сделать http запрос (GET или POST) по следующему адресу http://rs.leadhit.io/get, передав необходимые параметры.
Пример запроса:
https://rs.leadhit.io/get?lead_uid=9158d0a4bb967c153415bfaf&clid=58b98c60e694aa315ac1915f&service_name=offer_upsale&offer_url=https://www.amperkin.ru/product/st-950/
Список возможных параметров:
-
clid - идентификатор сайта. Значение хранится в глобальной javascript переменной lh_clid.
-
service_name - название сервиса рекомендаций, к которому отправится запрос. По умолчанию - 'main_service'.
-
lead_uid - идентификатор лида. Значение хранится в куке _lhtm_u, домен которой такой же как у сайта.
-
source - для товаров (и их категорий) из какого источника следует применять бизнес-правила. 'source' может быть 3 видов: 'cart' (по умолчанию) - товары из корзины лида, 'view' - товары из 100 последних просмотренных страниц лида, 'request' - страницы товаров из параметра 'url_list[]'
-
offer_url - ссылка на товар. Параметр может использоваться в алгоритме 'offer_upsale' для поиска товаров, с которыми товар по ссылке, кладут в корзину.
-
url_list[] - список ссылок на страницы товаров. Данный список используется в бизнес-правилах, если source='request' , а также может использоваться в алгоритме 'cart_upsale' в качестве текущей корзины лида.
-
search_query - поисковый запрос. Актуально для сервиса с поисковым алгоритмом (search). В ответе будут содержаться товары, в названия или в описания которых будет входить значение параметра search_query.
-
lead_history_days_count - актуально для сервисов, использующих алгоритм матричного разложения (matrix). Параметр определяет период (в днях), за который учитываются действия лида, на основе которых генерируются рекомендации.
-
category_id - категория товаров, которые будут в ответе. Используется только в сервисах типа 'top_offers'.
-
stock_id - идентификатор стока, с которым необходимо получить товары. Необходимо использовать только, если в фиде есть товары со стоками.
Алгоритмы и используемые в них параметры:
- Для корректной работы алгоритма cart_upsale необходимо передать url_list[] или lead_uid для поиска корзины клиента. Если переданы оба параметра, то используется url_list[].
- Если в сервис с алгоритмом offer_upsale не передан параметр offer_url, в качестве ссылки на товар используется 'Referrer' из 'headers' запроса.
- В алгоритме similar_offers в качестве ссылки на целевой товар используется 'Referrer' из 'headers' запроса.
- Бизнес-правила на данный момент используются в следующих алгоритмах: matrix, top_offers, offer_upsale, cart_upsale, buying_now.
Параметр \ Алгоритм | matrix | top_offers | offer_upsale | cart_upsale | similar_offers | buying_now | search |
---|---|---|---|---|---|---|---|
clid | v | v | v | v | v | v | v |
service_name | v | v | v | v | v | v | v |
lead_uid | v | v | v | v | v | v | |
source | v | v | v | v | v | ||
offer_url | v | ||||||
url_list[] | v | v | v | v | v | ||
search_query | v | ||||||
lead_history_days_count | v | ||||||
category_id | v | ||||||
stock_id | v | v | v | v |
Формат ответа:
Рекомендации отдаются в JSON формате, и представляют из себя список объектов следующего вида:
{
"available": true,
"category_id": "20102",
"cities": [],
"description": "\u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c: Legrand, \u0421\u0435\u0440\u0438\u044f: TX3",
"extra_fields": {},
"model": "Legrand TX3 \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c 1P 16A (\u0421) 6000 (404028)",
"name": "Legrand TX3 \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c 1P 16A (\u0421) 6000 (404028)",
"offer_id": "2145678",
"oldprice": "",
"picture": "https://media.leadhit.io/yml_pictures/58b98c60e694aa315ac1915f/64b108c2be8f.jpg",
"picture_orig": "https://www.amperkin.ru/upload/iblock/6ac/6ac803edfcf5104fbea89618a49ba2bf.jpg",
"price": "159.25",
"rating": 1.0,
"stock_fields": [],
"url": "https://www.amperkin.ru/product/404028/",
"url_hash": "64b108c2be8f",
"vendor": "Legrand"
}
Аналитика по рекомендациям
Аналитика задействует статистику по виджетам рекомендаций. Для отдельного блока товарных рекомендаций, который вы используете на сайте, мы создаем виджет. Для формирования статистики, необходимо отправить запрос с событием с помощью JS функции Leadhit.sendWidgetStats
, используя идентификатор виджета в качестве одного из параметров.
Вам необходимо согласовать с менеджером, какие алгоритмы сервиса рекомендаций мы хотите использовать и где разместить, чтобы мы запустили эти алгоритмы и создали к ним виджеты для сбора статистики. После этого менеджер сообщит вам идентификаторы виджетов, которые нужно использовать для отправки событий.
Как отправить событие
Показ (view) — это событие нужно отправить после загрузки блока с рекомендациями:
Leadhit.sendWidgetStats('123', 'view');
где 123
— идентификатор виджета, view
— тип события.
Клик (click) — это событие нужно отправить после клика на товар из блока рекомендаций:
Leadhit.sendWidgetStats('123', 'click', {'offer_url': 'https://www.site.ru/product/123456/?lhsource=recommendations'});
где 123
— идентификатор виджета, click
— тип события, https://www.site.ru/product/123456/
— url товара, lhsource=recommendations
— сервисный get-параметр для подсчета атрибуции заказов.