Skip to main content

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.

Back to top