Séance d’immersion dans la recherche en direct
Cette nouvelle série de webinaires se concentre sur les aspects techniques et de mise en œuvre des conversations stratégiques de Commerce and Coffee.
Au cours de cette session, Tapan Sodagar, conseiller technique client Adobe, nous guide à travers les tenants et aboutissants de la personnalisation de votre expérience de recherche en direct. Adobe Commerce vous permet non seulement d’utiliser la recherche en direct pour l’affichage d’informations et la découverte de produits, mais offre également une occasion unique de répertorier les catégories, les pages CMS, etc. grâce à sa fonctionnalité de fenêtre contextuelle open source. Cette fonctionnalité est conçue pour une collaboration transparente avec des intégrateurs système tiers, offrant une personnalisation et une implémentation supplémentaire. Tapan présente des exemples pratiques d’implémentation à l’aide de requêtes et de points d’entrée GraphQL, fournissant des informations précieuses sur ce que vous pouvez obtenir avec votre expérience d’e-commerce via notre API ouverte.
Principaux points à retenir
L’objectif général de la session était d’Adobe Commerce la recherche en direct dans, y compris ses composants, widgets et détails techniques.
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Présentation des widgets
- Widget de fenêtre contextuelle affiche les résultats de la recherche au fur et à mesure que vous tapez.
- Widget de page de liste de produits (PLP) affiche les résultats de recherche et les filtres sur la page des résultats de recherche.
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Exploration technique approfondie
- Points d’entrée GraphQL différences entre les points d’entrée de service de recherche en direct et de catalogue.
- Détails de l'installation et de la configuration du connecteur de service Commerce
- Personnalisation Instructions sur la personnalisation et l’extension des widgets PLP et de fenêtre contextuelle à l’aide de référentiels open source.
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Fonctionnalités à venir
- Concentrez-vous sur l’élimination des bloqueurs d’adoption et sur la simplification de la recherche en direct.
- Introduction potentielle de la recherche sémantique avec compréhension du machine learning en 2024.