Quando un cliente cerca un articolo su Lyst, Lyst si impegna a proporre i match più pertinenti – in due fasi. In primo luogo, Lyst analizza le keyword presenti in ogni inserzione e correlate ai termini di ricerca, al fine di restituire un primo set di risultati che corrispondono all'intento della ricerca. Questa fase è nota come "understanding and retrieval" della query. La seconda fase è quella di classificazione.
Una volta recuperati tutti gli annunci correlati alla query, Lyst si serve delle informazioni in suo possesso per classificare i prodotti, in modo da proporre agli utenti gli articoli che hanno più probabilità di essere graditi.
Lyst utilizza diversi fattori per classificare i prodotti nei risultati di ricerca – e ogni fattore contribuisce in modo diverso. I fattori più importanti sono illustrati di seguito:
Rilevanza: Il ranking di rilevanza è la misura della corrispondenza di un articolo con una query di ricerca svolta dall'utente. Fra gli attributi ricercabili ci sono brand, titolo, descrizione e tag.
Popolarità: Per ogni prodotto, il nostro sistema verifica e valuta tutte le impression e le interazioni. Quanto più spesso un prodotto viene visualizzato, tracciato o ordinato, più sarà considerato popolare.
Conversione: Si basa sui dati, prendendo le visualizzazioni (pagina prodotto, ricerca e feed) ed esegue un tracciamento, per poi costruire un modello di apprendimento automatico in grado di prevedere, per un determinato prodotto, la probabilità che un utente diventi cliente al visualizzare un articolo specifico.
Valore: Si assegna un punteggio a ciascun prodotto in base al profitto che Lyst prevede di ricavare dalla vendita. Ciò include il tasso di commissione che Lyst riceve per la vendita di quel particolare articolo.
Personalizzazione:Questo fattore tiene conto dei brand che l'utente segue (su Lyst), degli indicatori di comportamento, dei prodotti con cui gli utenti hanno interagito, delle ricerche, degli ordini e via dicendo.
Di tanto in tanto, eseguiamo dei test che potrebbero modificare i criteri principali utilizzati per classificare i risultati di ricerca; la nostra promessa è quella di aggiornare questa pagina qualora si verifichino modifiche sostanziali a tali criteri.