Клиент и проект:
Наш клиент — интернет-магазин компьютерной техники и комплектующих. Сайт работает на системе управления CMS Made Simple.
Задача:
С помощью нейросети автоматизировано разбирать сборные названия
товаров и получать характеристики товаров по основным категориям и
заполнить ими соответствующие поля для удобного поиска и фильтрации в
категориях товаров.
Реализация:
Для данного клиента ранее мы разработали новую современную версию
интернет-магазина по продаже комплектующих, компьютерной техники и
ремонту. База товаров обновляется ежедневно через API от крупной
компании-поставщика.
Однако от поставщика по товарам приходит только структура разделов, а
по товарам - название, артикул, бренд и картинки. И никаких
дополнительных параметров, с помощью которых можно было бы настроить
фильтры в категориях.
Все основные параметры товаров заключены именно в самом названии
товара. К примеру: Материнская плата Supermicro MBD-X11DPI-N-B, LGA
3647, Intel C621, 16xDDR4, 14xSATA, 1xM.2, 6xPCI-E 3.0 (x16, x8), 2x 1Gb
LAN, 1xVGA, 4xUSB-A 2.0, 3xUSB-A 3.2 Gen 1, 2xCOM, E-ATX, Bulk.
Так как от поставщика параметры не приходят, мы приняли решение
написать скрипт, который будет обращаться к ИИ и будет разбирать
название товара на параметры и автоматически заполнять нужные поля этими
параметрами.
Данный скрипт имеет свою небольшую систему управления, в которой
можно выбрать нужную категорию и он покажет все товары этой категории.
Скрипт работает напрямую с базой данных сайта и любые изменения по
товарам в админке также отображаются через этот скрипт.
Далее мы попросили заказчика в таблице Google собрать первые, самые
важные для него, категории и по ним выбрать необходимые ключевые
параметры у товаров. Клиент выбрал 6 первых категорий и по 3-5 ключевых
параметров товаров этих категорий.
Следующим шагом мы создали в админке CMS дополнительные поля в 6 этих
категориях согласно списка в таблице. Данные поля автоматически
появились в скрипте разбора параметров.
Далее выбрали по очереди эти категории и запустили скрипт разбора
названий товаров на параметры. Данные параметры были разложены по
товарам по соответствующим полям.
Так как мы получили товары с заполненными характеристиками,
подключение в категории фильтров было делом техники. Фильтрация товаров
заработала!
Задача выполнена!
Время работ — 15 часов.
---
Есть задачи по поддержке, доработке, разработке или привлечению клиентов на сайты? Обращайтесь: visualweb.ru