Natuurlijk! Hier is een uitgebreide aanpak voor het ontwerpen van een geavanceerde Typesense zoekstrategie voor jouw e-commerce applicatie, met personalisatie, gebruikersgedrag en contextuele factoren: 1. Data-structuur en indexing: - Voeg velden toe voor: - Productcategorieën - Recensiescore (bijvoorbeeld gemiddelde beoordeling) - Recente aankoopdatum van de gebruiker - Gebruikerslocatie (bijvoorbeeld stad of GPS-coördinaten) 2. Integratie van gebruikersvoorkeuren: - Bewaar gebruikersvoorkeuren en gedrag: - Recent aangekochte producten - Recensies en ratings - Zoekgeschiedenis - Gebruik deze gegevens om: - Voorkeuren te indexeren in een gebruikersprofiel - Bij elke zoekopdracht de voorkeuren te betrekken 3. Gebruik van contextuele signalen: - Locatie: - Gebruik de gebruiker’s locatie (bijvoorbeeld via GPS of IP) om nabijheid te benadrukken - Voeg een veld toe zoals `distance` dat je berekent tussen gebruiker en productlocatie - Tijd: - Prioriteer recente producten of promoties - Recensies: - Geef hogere scores aan producten met betere recensies 4. Personaliseer ranking met Typesense: - Gebruik `sort-by` en `custom-ranking` opties: - Sorteer op een samengestelde score die factoren zoals recency, locatie en recensies omvat - Voorbeeld: - Definieer een `ranking`-configuratie die bijvoorbeeld `recency_score`, `distance_score`, en `review_score` combineert - Gebruik `function scoring` (indien ondersteund) of post-processing om deze factoren te wegen 5. Implementatie voorbeeld: ```json { "q": "zoekterm", "query_by": "naam, beschrijving", "filter_by": "categorie:= 'elektronica'", "sort_by": "recency_score:desc, distance_score:asc, review_score:desc", "preference": { "user_id": "12345", "recent_purchases": ["productA", "productB"], "location": { "lat": 52.3702, "lon": 4.8952 } } } ``` 6. Dynamische scoring en boosting: - Gebruik `boost`-parameters om producten die voldoen aan de voorkeuren te versterken - Bijvoorbeeld, producten recent gekocht door de gebruiker krijgen een boost 7. Real-time gedrag en feedback: - Verzamel klik- en conversiegegevens - Pas de ranking aan op basis van gebruikersfeedback - Implementeer een learning-to-rank model indien mogelijk 8. Technologie en integratie: - Gebruik Typesense’s API voor zoekopdrachten en ranking - Bouw een laag in je backend die de personalisatie-logica toepast vóór of na de zoekopdracht - Cache resultaten waar mogelijk om latentie te minimaliseren Door deze aanpak te combineren, lever je relevantere zoekresultaten die inspelen op de voorkeuren, recente gedrag en de context van de gebruiker, wat de gebruikerservaring en conversie zal verbeteren.

Absoluut. Hier is een uitgebreide, geavanceerde strategie voor Typesense specifiek ontworpen voor uw e-commerce applicatie. We zullen de architectuur opdelen in drie kernpilaren: gebruikersvoorkeuren, contextuele signalen, en de uiteindelijke ranking-aanpassing. ### Overzicht van de Architectuur Het doel is om de `search_parameters` die naar Typesense worden gestuurd dynamisch aan te passen op basis van de gebruiker en de context. Dit vereist een laagje logica (bijv. in uw backend API) tussen uw frontend en Typesense. --- ### 1. Integratie van Gebruikersvoorkeuren (User Profile) Dit gaat verder dan alleen "recente aankopen". We bouwen een uitgebreid gebruikersprofiel. **Data die u nodig heeft & hoe het op te slaan:** U heeft een gebruikersprofiel-database (bijv. PostgreSQL, Redis) nodig. Sla hierin per gebruiker (`user_id`) het volgende op: * `recently_purchased_products`: Een array van product-ID's van de laatste 5-10 aankopen. * `view_history`: Een array of set van product-ID's die de gebruiker onlangs heeft bekeken (bijv. laatste 24 uur). * `preferred_categories`: Een object dat categorieën bijhoudt en een "affiniteitsscore" (bijv. `{ "electronics": 12, "books": 5 }`). Deze score kan worden verhoogd bij aankoop, bekijken, of zelfs tijd besteed aan een productpagina. * `location`: De voorkeurslocatie van de gebruiker (bijv. `{ "city": "Utrecht", "country": "NL" }`), opgeslagen na aankoop of profielinstelling. **Hoe te integreren in de zoekopdracht:** Uw backend haalt dit profiel op voordat de zoekquery naar Typesense wordt gestuurd. De voorkeuren worden vertaald naar `filter_by`, `boost_by`, en `prioritize_by` parameters. --- ### 2. Gebruik van Contextuele Signalen Dit zijn real-time signalen die de intentie van de *huidige* zoekactie verduidelijken. * **Zoekquery zelf:** Analyseer de query op zoektermen die mogelijk naar een categorie verwijzen (bijv. "laptop" → categorie:electronics). * **Apparaat:** Is de gebruiker op mobiel? Misschien moeten fysiek kleinere producten een lichte boost krijgen. * **Tijd van de dag/week:** Bijvoorbeeld 's avonds entertainmentproducten boosten, in het weekend doe-het-zelf producten. * **Herkomst:** Komt de gebruiker van een marketingcampagne voor een specifieke productlijn? Dit kan worden meegegeven als een URL-parameter. --- ### 3. Aanpassen van de Ranking (De Typesense Implementatie) Dit is het hart van de strategie. We combineren alles in de zoekaanroep. **Stap 1: Schema Definitie** Zorg dat uw productenschema in Typesense de relevante velden bevat: ```json { "name": "products", "fields": [ {"name": "id", "type": "string" }, {"name": "name", "type": "string" }, {"name": "description", "type": "string" }, {"name": "categories", "type": "string[]" }, // Crucial voor filtering/boosting {"name": "price", "type": "float" }, {"name": "review_score", "type": "float" }, // Gemiddelde score uit recensies {"name": "review_count", "type": "int32" }, // Aantal recensies {"name": "location_availability", "type": "string[]" }, // Bijv. ["NL", "BE", "DE"] {"name": "created_at", "type": "int64" } // Publicatiedatum (timestamp) ] } ``` **Stap 2: Dynamische Query Constructie (Backend Logica)** Uw backend script doet het volgende: 1. Ontvang de zoekquery `q` en `user_id` (en context) van de frontend. 2. Haal het gebruikersprofiel op uit de database voor die `user_id`. 3. Construeer de `search_parameters` voor Typesense. **Voorbeeld van een geavanceerde zoekaanroep:** ```javascript // Dit is pseudocode voor uw backend (bijv. Node.js) const userProfile = await getUserProfile(userId); const context = getContext(req); // haal device, time etc. op const searchParameters = { q: queryFromUser, query_by: "name,description,categories", filter_by: `location_availability:[${userProfile.location.country}]`, // Basis filtering op locatie sort_by: "(text_match:desc,_eval:desc)", // Sorteer eerst op text match, dan op onze custom score prioritzze_by: `id:[${userProfile.recently_purchased_products.join(',')}], 1.5`, // MAGIE: recent gekochte items bovenaan boost_by: { // Boost producten in categorieën waar de gebruiker een hoge affiniteit voor heeft "affinity_categories": { "categories": userProfile.preferredCategories, // Gebruik het affinity object "weight": 15 // Sterke boost }, // Boost producten met goede recensies (algemene relevantie) "review_score_and_popularity": { "review_score": 1, "review_count": 1, "weight": 10 }, // Lichte boost voor nieuwere producten "newness": { "created_at": 1, "weight": 5 }, // Contextuele boost: bijv. 's avonds ...(isEvening(context.time) && { "evening_boost": { "category:entertainment": 1, "weight": 8 } }) }, // Optioneel: voor paginering per_page: 20 }; const results = await typesenseClient.collections('products').documents().search(searchParameters); ``` **Uitleg van de kernparameters:** * `filter_by`: **Gebruikerslocatie.** Dit is een harde filter. Alleen producten beschikbaar in het land van de gebruiker worden überhaupt getoond. * `prioritize_by`: **Recente aankopen.** Dit is de krachtigste tool voor uw vereiste. Het plaatst producten waarvan de ID overeenkomt met de `recently_purchased_products`-lijst *helemaal bovenaan* de zoekresultaten, ongeacht andere scores. Perfect voor "vaak gekochte items" terugvinden. * `boost_by`: **Dit is waar de personalisatie en context plaatsvindt.** * We maken een virtueel veld `affinity_categories` dat de categorie-affiniteit van de gebruiker koppelt aan het `categories`-veld van het product. Een product in de categorie "electronics" krijgt een enorme boost als de gebruiker daar een hoge affiniteitsscore voor heeft. * `review_score_and_popularity` en `newness` zorgen voor algemeen relevante resultaten. * Contextuele boosts (zoals `evening_boost`) kunnen conditioneel worden toegevoegd. --- ### Aanvullende Optimalisaties en Overwegingen 1. **Fallback-strategie:** Voor anonieme gebruikers of nieuwe gebruikers zonder profiel, gebruik alleen `boost_by` op basis van reviews en populariteit. `filter_by` op locatie kan worden geschat op basis van IP-adres. 2. **Performance:** Het ophalen van het gebruikersprofiel voegt een kleine latency toe. Gebruik een snelle key-value store like **Redis** om deze profielen gecached op te slaan. 3. **Testing & Iteratie:** Gebruik de **Typesense Analytics API** om zoekquery's te loggen en te analyseren. Meet click-through rates (CTR) en conversie. A/B test verschillende boost-gewichten (`weight`) om te zien wat het beste werkt voor uw catalogus en gebruikers. 4. **Semantische Zoekopdrachten (Advanced):** Voor extra nauwkeurigheid kunt u overwegen productbeschrijvingen te vectoriseren en Typesense's experimentele vectorzoekmogelijkheden te gebruiken naast de lexicale zoekopdracht. Deze strategie biedt een robuust kader dat directe business requirements (locatie, herhalingsaankopen) koppelt aan geavanceerde machine learning-concepten (persoonlijke affiniteit) via de uitstekende API van Typesense.