Un aperçu complet du modèle ML de recommandation de contenu Coveo pour réformer la stratégie de contenu / Blogs / Perficient

Introduction

Le modèle de recommandation de contenu de Coveo est une fonctionnalité d’apprentissage automatique qui fournit des recommandations de contenu personnalisées aux utilisateurs en fonction de leur comportement et de leurs préférences. Il améliore l’engagement et la satisfaction des utilisateurs en suggérant des informations, des produits ou du contenu pertinents. Le modèle apprend et s’adapte en permanence, garantissant que les recommandations restent exactes au fil du temps. La solution de Coveo s’intègre de manière transparente, offre des options de configuration, prend en compte le contexte de l’utilisateur et de l’article et contribue à une expérience utilisateur plus personnalisée et plus efficace.

Modèle de recommandation de contenu dans Coveo

Le composant Recommandation affiche des suggestions basées sur l’historique de l’utilisateur et fonctionne généralement parallèlement à l’interface de recherche principale. Il déclenche une requête distincte pour les recommandations lorsque l’interface de recherche principale génère une requête

Le composant Recommandation peut fonctionner indépendamment comme une interface de recherche complète. Il peut également être intégré dans une autre interface de recherche, permettant l’inclusion de divers composants tels que des zones de recherche, des facettes, des options de tri, etc., similaires à l’interface de recherche principale.

Lorsqu’un utilisateur visite une page avec une interface de recommandation dédiée, le modèle d’apprentissage automatique de Coveo propose des suggestions de pages pertinentes basées sur les interactions de l’utilisateur et les sessions passées, garantissant ainsi les recommandations de contenu les plus adaptées à chaque utilisateur.

Scénario concret

Si nous avons quatre films et que l’utilisateur aime ou évalue les deux premiers éléments, et si l’élément 3 partage un genre similaire avec l’élément 1, le moteur recommandera également l’élément 3 à l’utilisateur. C’est essentiellement ce que font les systèmes de recommandation basés sur le contenu.

Allons-y !

Note: Avant de commencer, assurez-vous de disposer d’un ensemble de données pour entraîner votre modèle de recommandation.

Configuration du modèle de recommandation de contenu dans la console d’administration Coveo

• Accéder à la console d’administration Coveo: Connectez-vous à la console d’administration Coveo avec les autorisations nécessaires.
• Accédez aux recommandations: Dans le menu de gauche, cliquez sur « modèles » sous la section « Machine Learning ».
• Créer un nouveau modèle: Cliquez sur le bouton « Ajouter un modèle » pour démarrer le processus de configuration, sélectionnez les « Recommandations de contenu »

• Créez un pipeline de requêtes : Pour utiliser efficacement le modèle d’apprentissage automatique de recommandation de contenu, il est essentiel de créer un Pipeline de requêtes pour ça. Ceci est nécessaire car tenter d’associer le modèle de recommandation de contenu à un pipeline qui inclut déjà d’autres modèles comme Suggestion de requête et ART peut entraîner des problèmes de compatibilité. De même, si un pipeline est déjà associé au modèle de recommandation de contenu, l’ajout d’autres modèles comme Suggestion de requête et ART n’est peut-être pas possible. Il est donc conseillé de toujours créer un nouveau fichier distinct Pipeline de requêtes spécifiquement pour le modèle de recommandation de contenu.

L’avenir du Big Data

Avec quelques conseils, vous pouvez créer une plateforme de données adaptée aux besoins de votre organisation et tirer le meilleur parti de votre capital de données.

Obtenez le guide

• Créer une page de recherche hébergée : Afin de démontrer la mise en œuvre du modèle de recommandation de contenu au sein de l’interface utilisateur, il est nécessaire de créer une page de recherche hébergée Coveo. Suivez les étapes ci-dessous pour créer une page de recherche hébergée dans Coveo :
  > Allez dans le menu ‘Recherche’. > Sélectionnez « Page de recherche ». > Cliquez sur « Ajouter une page de recherche ». > Accédez à « l’éditeur d’interface classique ». > Ajoutez le « Nom de la page » et le « Titre HTML ». > Cliquez à nouveau sur « Ajouter une page de recherche ». > Passez à la « Page de recherche de configuration ». > Sélectionnez « Tout le contenu ». > Cliquez sur « Créer une page ». > Une fois terminé, l’interface de recherche sera visible.

Intégration du modèle de recommandation dans la page de recherche hébergée

Incorporer une interface de recommandation Coveo JavaScript Search Framework dans chaque page où nous souhaitons afficher le panneau de recommandations pour utiliser un modèle Coveo Machine Learning Content Recommendation (CR) dans un site Web ou une page hébergée. Nous devrions probablement inclure les scripts dans la page de recherche hébergée pour obtenir recommandations. Utilisez cependant le composant Recommandation avec le modèle Coveo Machine Learning pour créer une interface simple de « recommandations Coveo ».

• Configurer un point de terminaison de recherche pour l’interface de recommandation

document.addEventListener("DOMContentLoaded", () => {
fetch('https://analytics.cloud.coveo.com/rest/ua/v15/analytics/view?org={ORGANIZATIONID}&prioritizeVisitorParameter=true', {
method: 'POST',
headers: {
'Accept': 'application/json',
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer {APIKEY}'
},
body: JSON.stringify({
"language": "en",
"context_product": "book"
})
})
.then(response => response.json())
.then(response => console.log("json res for recommedation", JSON.stringify(response)))
Coveo.SearchEndpoint.endpoints['default'] = new Coveo.SearchEndpoint({
restUri: 'https://platform.cloud.coveo.com/rest/search',
accessToken: saveToken
}); 
});

• Initialisez l’interface de recommandation.

let mainSearchInterfaceElement = document.getElementById("#search");
let recommendationElement = Coveo.$$(document).find("#recommendation");
// add context-based logic here...
Coveo.initRecommendation(recommendationElement, mainSearchInterfaceElement);
// Coveo.init(mainSearchInterfaceElement);

• Configurez l’interface de recommandation dans le balisage de la page.

<body>
    <div id="recommendation"
         class="CoveoRecommendation"
         data-results-per-page="5"
         data-pipeline="<RECOMMENDATION_QUERY_PIPELINE>">
      <div class="CoveoAnalytics" data-search-hub="<RECOMMENDATION_SEARCH_HUB>"></div>
      <div class="coveo-recommendation-header">
        <div class="coveo-recommendation-title">RECOMMENDATION_INTERFACE_TITLE</div>
      </div>
      <div class="coveo-recommendation-body">
        <div class="CoveoResultList"></div>
      </div>
    </div>
</body>

Utiliser les informations contextuelles de l’utilisateur dans la recommandation interface.

Suivez les étapes ci-dessous pour obtenir des recommandations de contenu basées sur contexte:

• Pour recevoir une recommandation basée sur le contexte du produit, nous devons définir le contexte dans l’appel de demande. Une paire clé/valeur doit être utilisée pour le représenter. Suivez ceci lien pour en savoir plus sur la définition du contexte :
• N’oubliez pas d’inclure le code suivant ici : Le produit est clé et productContext prend la valeur de l’utilisateur sur l’interface de recherche au moment de l’exécution.

Coveo.$$(recommendationElement).on("buildingQuery", function(e, args) { 
let productContext = document.getElementById("productContext").value;
args.queryBuilder.addContext({
 "product": productContext 
}); 
});

• Pour obtenir des recommandations de contenu adaptées au contexte du produit, il est essentiel de configurer les conditions requises pour ce modèle particulier.
  Contexte[product] n’est pas renseigné » suggère que ce module de recommandation s’appuie sur un contexte spécifique lié au produit pour formuler des recommandations
• Enregistrez et testez.

Résultat

Habituellement, ce composant vérifie l’interface de recherche principale. Le composant Recommandation génère une requête distincte pour obtenir les recommandations simultanément avec la requête générée par l’interface de recherche principale.

Pour voir la recommandation basée sur une requête : Saisissez n’importe quel terme de recherche dans l’interface de recherche pour afficher la recommandation basée sur ce terme.

Par exemple :
terme de recherche : Erreur de trop de redirections lors de l’accès à SmartEdit avec http.

Pour voir la recommandation basée sur le contexte :

1. Complétez la saisie avec une valeur de produit pertinente. Utilisez certaines valeurs du produit pour remplir le panneau de recommandations avec une recommandation précise !

2. Ensuite, cliquez sur Créer un contexte avant de lancer une nouvelle recherche.

Conclusion

Le modèle d’apprentissage automatique de recommandation de contenu de Coveo change la donne dans le monde de conteCoveo. Le modèle de recommandation de contenu (CR) est une puissante fonctionnalité d’apprentissage automatique qui améliore l’engagement des utilisateurs en fournissant des recommandations de contenu personnalisées basées sur le comportement et les préférences de l’utilisateur. Il s’intègre parfaitement à l’écosystème Coveo, permettant une installation et une configuration faciles. Qu’il s’agisse de recommandations basées sur des requêtes ou basées sur le contexte, le modèle de Coveo garantit qu’un contenu pertinent est suggéré, contribuant ainsi à une expérience utilisateur plus personnalisée et plus efficace. La mise en œuvre de ce modèle implique la mise en place d’un pipeline de requêtes dédié, la création de pages de recherche hébergées et l’utilisation des informations contextuelles de l’utilisateur, conduisant finalement à une amélioration de la satisfaction des utilisateurs et de la découverte de contenu.

Liens importants :

Gérer les pipelines de requêtes | Covéo

À propos des suggestions de requêtes (QS) | Apprentissage automatique Coveo

À propos du réglage automatique de la pertinence (ART) | Apprentissage automatique Coveo

Envoyer des informations contextuelles personnalisées | Cadre de recherche Coveo JavaScript

Intégrer une interface de recommandation dans une page web | Cadre de recherche Coveo JavaScript