Algoritmo de Búsqueda para Motociclistas y Ciclistas

Jan 18, 2024

En Riders Share, optimizamos la búsqueda para encontrar la mejor combinación entre los jinetes y las motocicletas. Pero una vez que tienes los datos básicos como disponibilidad, ubicación, precio, calificación, tasas de cancelación, reseñas e historial de alquiler, ¿cómo sabes qué moto le gustará más a cada jinete basándose en esos datos? ¿Cómo sabemos que mostrar una moto en la búsqueda hará que un jinete reserve un viaje con éxito?

Promoted.ai, nuestro socio de búsqueda en el mercado, predice la mejor coincidencia midiendo cuidadosamente qué publicación será seleccionada de una lista y que resultará en una venta. Es decir, muestra qué bicicleta es más probable que haga que el ciclista reserve. Esto se llama “atribución de conversiones”. La atribución es más conocida en la tecnología publicitaria (ad tech): cuando se realiza una venta, ¿qué anuncios mostrados reciben crédito por esa venta? Puede que hayas oído hablar de una versión llamada “atribución del último clic” si alguna vez ejecutaste una campaña de Google ads. Promoted utiliza la misma idea, pero con todas las publicaciones en los resultados de búsqueda de Riders Share. Optimiza cada publicación como si fuera un anuncio de optimización de conversiones, aunque no lo es ya que Riders Share no tiene anuncios.

Una vez que atribuimos todas las reservas a las búsquedas que las causaron, utilizamos estas como «etiquetas» en un sistema de aprendizaje automático supervisado (ML) para predecir qué listados es más probable que generen reservas en el futuro. Esto se llama «optimización de la conversión».

Poniéndonos técnicos

Promoted.ai modela la trayectoria del usuario hasta la compra como un modelo de Markov de impresión, clic y compra atribuida, utilizando conceptos de tecnología publicitaria como Google AdWords para optimizar la búsqueda en mercados con el fin de obtener conversiones.

Promoted.ai optimiza el ranking de búsqueda en tres pasos:

• Verlo: Los "riders" deben ver un listado en la búsqueda para que se vean influenciados por él. A veces, los "riders" reservan bicicletas sin buscarlo. Estos no cuentan para ayudar a optimizar la búsqueda. Adoptamos un estándar de la industria tecnológica publicitaria llamado “IAB Impression”, que significa al menos 50% de visibilidad del listado durante al menos un segundo continuo en web y móvil.

• Elegirlo: Después de ver un listado, el conductor debe seleccionarlo haciendo clic en él durante la búsqueda. Esto indica que la descripción del listado fue suficientemente relevante para la consulta para una consideración adicional. Utilizamos otro concepto de tecnología publicitaria llamado “MRC click”, que elimina duplicados y atribuye los clics a una decisión específica de optimización de búsqueda. Hacemos un seguimiento de qué posición fue seleccionada y desmodelamos cualquier sesgo por parte de los conductores al hacer clic en el primer listado, sin importar cuán bueno pueda ser el primer resultado.

• Reservarlo: Después de que el usuario haya elegido la publicación y haya revisado cuidadosamente todos los detalles, disponibilidad, precio y otras opciones, ¡el usuario debe reservarlo! Nuestro sistema llama a esto una "Compra" o "conversión".

Avanzando en complejidad: Última atribución multi-clic

Cuando reservas una bicicleta en Riders Share o compras en cualquier mercado en línea o sitio de comercio electrónico, rara vez hay un identificador directo entre la "vista del listado" y la compra final. ¡Debemos inferirlo! Promoted.ai necesita esta conexión entre la "decisión de entrega del listado" (inserción) y la reserva (compra) para generar un ejemplo de entrenamiento para la optimización de ML. Promoted.ai utiliza un grafo de identidad de usuario, contentIDs y tiempo para inferir conexiones entre inserciones y compras.

Sin embargo, ¿qué pasa si hay muchas vistas y clics potenciales? ¿Cómo decides? ¿Eliges el primer clic? ¿El último clic? ¿Qué pasa si no hay ningún clic?

Promoted.ai utiliza un modelo llamado “last multi-click attribution” (atribución de múltiples clics tardía). Primero, observamos un período fijo, por ejemplo, una semana, para cualquier inserción con una impresión y un clic. Cuando hay solo un clic, recibe el 100% del "crédito" en la optimización de conversiones. Cuando hay múltiples clics, todos reciben un crédito parcial e igualitario. Por ejemplo, si hay 3 clics dentro de la ventana, cada uno recibe un 33.3% de crédito. El "crédito" se utiliza para ponderar etiquetas (label weighting) en un modelo de conversión post-clic utilizado en clasificación de búsquedas. Para aplicaciones como Riders Share, la atribución de múltiples clics es importante porque los usuarios con vehículos interactúan navegando constantemente dentro de la aplicación, lo que genera muchos clics en el mismo listado. Dado que Promoted.ai utiliza características de participación del usuario en tiempo real como Checkouts, al llegar al último clic puede ser demasiado fácil predecir qué bicicleta alquilará el usuario; ¡la que está en su carrito! Sin embargo, el primer clic fue el que inició la ruta hacia la reserva para este usuario. ¡También necesita algún crédito!

Promoted.ai registró un aumento del 1 al 3% en las compras totales al cambiar la atribución de last-click a last-multi-click.

Saber más

Promoted.ai mejora continuamente sus algoritmos de optimización unificada de búsqueda y clasificación de anuncios para ayudar a conectar compradores y vendedores en los principales mercados en línea y el comercio electrónico a escala. Obtenga más información sobre Promoted.ai

Como anfitrión, ¿qué puedo hacer para optimizar mi posicionamiento en los resultados de búsqueda?

La conclusión principal: tu bicicleta debe ser la más deseable para la mayoría de las personas si quieres que ocupe los primeros puestos con mayor frecuencia. Sin embargo, el motor de búsqueda rara vez mostrará los mismos resultados dos veces, ya que las búsquedas pasadas influyen en las nuevas. Además, diferentes personas obtendrán distintos resultados optimizados para ellas, y la combinación de bicicletas mostradas importa tanto como el rendimiento individual de cada bicicleta.

La sección de Rendimiento del menú ofrece varias métricas en las que puede concentrarse para influir en los resultados de búsqueda. Optimice estos puntos y su bicicleta debería posicionarse naturalmente en la parte superior:

¡Gracias por viajar con nosotros!