Optimierung der Widget-Platzierung im E-Commerce

Im Online-Shopping-Bereich stehen E-Commerce-Plattformen vor der Herausforderung, Produkte und Werbung effektiv ihren Nutzern zu präsentieren. Ein wichtiger Aspekt dabei sind Widgets, also kleine Abschnitte auf einer Webseite, die Empfehlungen, Anzeigen oder Werbeinhalte enthalten. Viele Nutzer greifen jedoch über mobile Geräte zu, die nur begrenzten Platz bieten. Deshalb ist es entscheidend, diese Widgets gut zu platzieren, um die Kunden bei der Stange zu halten.

#Wichtigkeit der Widget-Platzierung

Wenn Nutzer eine E-Commerce-Seite auf ihrem Handy besuchen, sehen sie zuerst den oberen Bereich der Seite. Das heisst, Widgets, die oben platziert sind, werden eher wahrgenommen. Widgets weiter unten auf der Seite bekommen weniger Sichtbarkeit, weil die Nutzer scrollen müssen, um sie zu sehen. Es ist wichtig, diese oberen Positionen für die relevantesten Widgets zu priorisieren, um die Aufmerksamkeit der Nutzer zu erregen. Aber herauszufinden, welche Widgets angezeigt werden sollen, kann knifflig sein, da sie in Typ und Anzahl variieren können.

#Multi-Armed Bandit Ansatz

Um das Ranking der Widgets zu lösen, wird ein Multi-Armed Bandit Ansatz verwendet. Das kann man sich wie ein Spiel vorstellen, bei dem man mehrere Optionen (die "Arme") hat und herausfinden möchte, welche über die Zeit die besten Belohnungen bringt. Im Kontext von Widgets bedeutet das, sie basierend auf den Vorlieben der Nutzer zu ranken. Ziel ist es, ein System zu schaffen, das nicht nur auf die Vorlieben der Nutzer reagiert, sondern auch neue Optionen erkundet, um die Erfahrung frisch zu halten.

#Das Zwei-Stufen-Ranking-Framework

Um das Widget-Ranking zu verbessern, wurde ein Zwei-Stufen-Framework etabliert. Die erste Stufe verwendet ein Kontext-Bandit-Modell, das verschiedene Faktoren über den Nutzer und die Widgets selbst betrachtet, um Relevanzwerte zuzuweisen. Die zweite Stufe nutzt eine Technik namens Determinantal Point Process (DPP), um sicherzustellen, dass den Nutzern vielfältige Optionen präsentiert werden. Diese Methode hilft, Relevanz und Vielfalt der Widgets ins Gleichgewicht zu bringen und macht das Einkaufserlebnis interessanter.

#Herausforderungen mit Widget-Vielfalt angehen

Viele E-Commerce-Plattformen haben zahlreiche Widgets mit verschiedenen Inhalten wie Produktempfehlungen und Werbeangeboten. Je mehr Widgets hinzugefügt werden, desto wichtiger wird eine klare und relevante Reihenfolge. Forschung zeigt, dass Nutzer oft zwei- oder dreimal durch die Homepage scrollen und normalerweise mit Widgets interagieren, die kurz nach dem Scrollen erscheinen. Da verschiedene Teams unterschiedliche Widgets verwalten, ist es wichtig, eine systematische Methode zu haben, um sie zu ranken und anzuzeigen.

Ein grosses Problem ist, dass einige Widgets nicht leicht identifizierbar sind, weil sie je nach Anzeige mehrere IDs haben können. Ausserdem können sich die Vorlieben und Interaktionen der Nutzer im Laufe der Zeit ändern. Traditionelle Systeme, die nur das frühere Nutzerverhalten berücksichtigen, können zu sich wiederholenden Empfehlungen führen. Hier glänzt der Multi-Armed Bandit Ansatz, der dem System hilft, zwischen vertrauten und neuen Optionen zu balancieren.

#Funktionen und Kontext

Um Widgets besser zu verstehen und zu ranken, wurden neue Funktionen entwickelt. Wichtige Merkmale wie "Kern-Thema" und "Widget-Intention" helfen, die Art des Inhalts jedes Widgets zu klassifizieren. Diese Funktionen sind notwendig, wenn neue Widgets erstellt werden, und helfen dabei, relevante Daten zu sammeln.

Bei den Nutzerpräferenzen werden sowohl kurzfristige als auch langfristige Interaktionen berücksichtigt. Die vergangenen Aktivitäten eines Nutzers, wie Browserverlauf und Kaufhistorie, spielen eine bedeutende Rolle bei der Bildung ihrer Vorlieben.

#Überwindung von Cold-Start-Problemen

Ein bekanntes Problem in Empfehlungssystemen ist das "Cold-Start"-Problem. Das passiert, wenn nicht genug Daten über neue Artikel oder Widgets vorliegen, um die Nutzerpräferenzen vorherzusagen. Der Multi-Armed Bandit Ansatz hilft hier, indem er bekanntes Wissen über Nutzerpräferenzen mit Informationen über neue Artikel kombiniert. So kann das System auch ohne viele historische Daten sinnvolle Empfehlungen aussprechen.

#Bewertungsmetriken

Um die Effektivität des Rankingsystems zu bewerten, werden mehrere Metriken verwendet. Der Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG) misst, wie gut die relevantesten Widgets eingestuft werden. Weitere Diversitätsmetriken helfen sicherzustellen, dass den Nutzern vielfältige Inhalte präsentiert werden, was zu einem zufriedenstellenderen Einkaufserlebnis führen kann.

#Offline- und Online-Ergebnisse

Um zu sehen, wie gut das Ranking-System funktioniert, werden Tests sowohl offline als auch online durchgeführt. In den Offline-Tests helfen vergangene Interaktionsdaten der Nutzer, das Modell zu trainieren. In der realen Welt vergleicht ein A/B-Test das neue Ranking-System mit bestehenden Methoden. Die Ergebnisse zeigen eine verbesserte Nutzerengagement, wie gemessen an gestiegenen Klicks pro Nutzer und anderen verwandten Metriken.

#Praktische Anwendungen

Das Widget-Ranking-Framework kann auf verschiedene Bereiche der E-Commerce-Plattform angewendet werden. Während hier der Fokus auf mobilem Shopping liegt, könnte es auch für Desktop-Layouts oder andere Seiten innerhalb der Plattform nützlich sein. Das System ist so konzipiert, dass es flexibel ist und sich anpasst, wenn neue Widgets hinzugefügt oder entfernt werden.

#Fazit

Die Forschung hat ein klares Framework für das Widget-Ranking präsentiert, das moderne Techniken nutzt, um das Kundenerlebnis im Online-Shopping zu verbessern. Durch den Fokus auf Relevanz und Vielfalt kann das System ein personalisiertes Einkaufserlebnis bieten, das eine breite Palette von Nutzerinteressen und -präferenzen abdeckt.

Zukünftige Richtungen für diese Arbeit könnten Möglichkeiten erkunden, um für mehrere Ziele zu optimieren. Ein Gleichgewicht zwischen verschiedenen Zielen, wie Nutzerengagement und Umsatzgenerierung, bleibt ein wichtiges Feld für weitere Studien.