ابنِ نظام توصيات لمنتجاتك أو محتواك
أضف صف «قد يعجبك أيضًا» إلى خمسين ألف عنصر دون أن يختار أحد يدويًا: يُقارن كل عنصر بالمعنى مع المرشحين، فيُوصى بالمنتج الذي أُطلق قبل ساعة توصيةً صحيحة من يومه الأول. ادفع حسب الاستخدام، دون اشتراك.
شغّلها أونلاين
شغّل هذه المهمة على خوادمنا باستخدام حسابك. الأدوات المجانية تعمل داخل متصفحك، أما هذه فتُخصم من رصيدك في KIT حسب السعر الموضّح أعلاه.
تقترح هذه القدرة عناصر ذات صلة — منتجات أو مقالات أو دورات — بناءً على تشابهها المعنوي بعنصر ينظر إليه المستخدم الآن، دون كتابة قواعد توصية يدوية لكل تصنيف. تناسب متجرًا أو منصة محتوى يريد ميزة «قد يعجبك أيضًا» دون بناء نظام توصيات معقد من الصفر.
توصيات مبنية على المحتوى لا على المشتريات
اعتمدت أنظمة التوصية التقليدية على سجل الشراء المشترك أو التصفية التعاونية، وهي مفيدة لكنها عمياء أمام المنتجات الجديدة التي لا تملك تاريخ تفاعل بعد، وهي ما يسمى مشكلة البداية الباردة. أما التوصية المبنية على المحتوى فتتجاوز ذلك بقراءة العنصر نفسه، أي عنوانه ووصفه ووسومه وفئته، ومقارنة معناه بكل مرشح. لذلك يمكن التوصية بمنتج أُطلق قبل ساعة توصيةً صحيحة منذ يومه الأول، لأن أحدًا لم يكن مضطرًا لشرائه أولًا.
أين تستخدمها وما الذي تتوقعه
يستطيع محرر واحد أن يختار المقالات ذات الصلة لخمسين مقالًا، لكن لا أحد يستطيع ذلك لخمسين ألفًا. يمكن لموقع إخباري تحديث الروابط كل ليلة نحو تغطيته خلال العامين الماضيين، ويمكن لفريق الدعم اقتراح مقالات المساعدة المطابقة أسفل كل رد. ولا تأخذ الأداة سجل الشراء أو النقرات في الحسبان إلا إذا أدخلتها ضمن وصف العنصر، ويمكنك دمجها مع إشاراتك السلوكية الخاصة.
توصية بلا قواعد يدوية
أنظمة التوصية التقليدية تحتاج قواعد مكتوبة لكل تصنيف — إن كان المستخدم في هذا القسم، اقترح ذاك — وهي قواعد تتضخم مع نمو الكتالوج. هذه القدرة تقترح عناصر بناءً على قرب معناها من العنصر الحالي مباشرة، فتتوسع تلقائيًا مع كل منتج أو مقال جديد يُضاف إلى الفهرس.
حالات الاستخدام
متجر يقترح منتجات مشابهة
يضيف متجر إلكتروني في الرياض قسم «قد يعجبك أيضًا» أسفل كل صفحة منتج، معتمدًا على قرب وصف المنتج الحالي من بقية الكتالوج، دون تصنيف كل منتج يدويًا.
منصة تعليمية تقترح دورات لاحقة
تقترح منصة تدريب إلكتروني في دبي على الطالب دورة لاحقة مناسبة بناءً على محتوى الدورة التي أنهاها للتو، بدل مسار ثابت واحد لكل المشتركين.
مدونة تقترح مقالات للقارئ
تعرض مدونة عربية اقتراحات قراءة إضافية أسفل كل مقال، مبنية على قرب موضوعه من بقية الأرشيف، فيقضي القارئ وقتًا أطول داخل الموقع.
الأسئلة الشائعة
هل تحتاج هذه القدرة إلى فهرسة مسبقة؟
نعم؛ تعتمد التوصيات على فهرس عناصر جاهز مسبقًا؛ إن لم يكن كتالوجك مفهرسًا بعد، ابدأ بقدرة الفهرسة المناسبة أولًا.
هل تحتاج بيانات سلوك المستخدمين السابقة؟
لا؛ تعتمد على تشابه معنى العناصر نفسها، لا على سجل تصفح أو شراء سابق، فتعمل حتى مع كتالوج جديد بلا تاريخ استخدام.
هل تُحفظ بيانات المستخدم أثناء طلب التوصية؟
لا؛ يُرسَل معرّف العنصر فقط لتنفيذ المقارنة، ولا يُخزَّن أي سجل مرتبط بهوية المستخدم.
كم عنصرًا تقترح الأداة في كل مرة؟
تختار العدد المطلوب حسب واجهتك، من ثلاثة عناصر مقترَحة إلى قائمة أوسع للاستعراض.
هل تصلح لكتالوج صغير من عشرات المنتجات فقط؟
نعم؛ تعمل مع أي حجم كتالوج، وإن كانت جودة التنويع في التوصيات تتحسن مع كتالوج أكبر تنوّعًا.
أدوات ذات صلة
للمطوّرين — الوصول عبر API
كل ما في هذه الصفحة متاح برمجيًا. هذا القسم موجّه للفرق التقنية التي تريد ربط الأداة بأنظمتها الخاصة؛ بقية المستخدمين يمكنهم استخدام الأداة أعلاه مباشرة دون الحاجة لقراءة ما يلي.
الـEndpoint
صادِق على طلبك بترويسة Bearer، وأرسل طلب POST واحدًا لتدخل مهمتك قائمة التنفيذ فورًا؛ ثم تستلم النتيجة عبر webhook أو رابط موقّع.
استدعِ الخدمة من بيئتك
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/search/recommend \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"item":"Camiseta azul"}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/search/recommend", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"item": "Camiseta azul"
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/search/recommend",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"item": "Camiseta azul"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/search/recommend", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"item":"Camiseta azul"}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"item":"Camiseta azul"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/search/recommend", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)مثال على الطلب
{
"item": "Camiseta azul"
}مثال على الاستجابة
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "search.recommend",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}الواجهة غير متزامنة: تستلم task_id فور الإرسال، ويمكنك الاستعلام عن الحالة بمعدل طلب واحد في الثانية.
الأسعار
السعر معلن كما تراه: لا tokens ولا نظام نقاط؛ وإن فشلت المهمة فلن تُحاسَب عليها.
الحدود
max_chunks | 10000 |
max_tokens | 20000 |
الأخطاء
| HTTP | الرمز | المعنى |
|---|---|---|
401 | unauthorized | مفتاح الوصول مفقود أو غير صالح؛ تحقق من ترويسة Bearer في طلبك. |
402 | insufficient_balance | رصيدك لا يكفي لتنفيذ هذه المهمة؛ أعد شحن الرصيد ثم أعد المحاولة. |
404 | unknown_type | نوع المهمة المطلوب غير موجود في الكتالوج — راجع الاسم المرسل في الطلب. |
429 | rate_limited | تجاوزت الحد المسموح من الطلبات؛ انتظر قليلًا ثم أعد المحاولة. |
ملاحظات تقنية
كيف تعمل خطوة بخطوة
بعد فهرسة كتالوجك أو مكتبة محتواك، تُرسِل معرّف العنصر الذي ينظر إليه المستخدم عبر الموقع أو الـAPI، فتعيد الأداة قائمة عناصر مشابهة معنويًا مرتّبة حسب درجة القرب، جاهزة للعرض مباشرة في واجهتك.
متى تناسب المنتجات وحين تناسب المحتوى
تصلح لتوصية منتجات متجر إلكتروني بناءً على وصفها، أو مقالات مدونة بناءً على موضوعها، أو دورات تدريبية بناءً على محتواها؛ المبدأ نفسه في الحالات كلها: قرب المعنى بين وصف العنصر الحالي وأوصاف بقية العناصر في الفهرس.
ضبط جودة التوصيات مع الوقت
كلما زاد عدد العناصر المفهرَسة ودقة أوصافها، تحسّنت جودة التوصيات المقترَحة؛ وصف منتج غامض أو قصير جدًا يُنتج توصيات أضعف من وصف واضح ومفصّل، لذلك تستحق أوصاف الكتالوج مراجعة دورية.
أسئلة تقنية
كم تكلفة كل توصية؟
$0.002 لكل طلب زائد $0.0015 لكل استعلام، أي نحو $0.0035 لكل طلب توصية واحد.