Directrices para mejorar el rendimiento de la navegación por facetas con la HCL Commerce Search
El filtrado por facetas introduce muchas permutaciones para los productos que se muestran al usuario. La gran variedad puede reducir significativamente la proporción de aciertos de memoria caché y aumentar la utilización del servidor, ya que se deben representar más resultados, en vez de servirlos desde la memoria caché.
Adaptar el diseño del sitio al comportamiento de los usuarios
Una parte crítica del rendimiento de las facetas, y del rendimiento del sitio en general, es adaptar el diseño a la mayoría de los flujos de usuario. Por ejemplo, si se sabe que los usuarios que compran electrodomésticos de cocina compran por profundidad de contador como atributo clave, en lugar de mostrar todas las permutaciones de profundidad, es mejor tener una agrupación de profundidad de contador de sí/no.
El objetivo es crear un sitio que se adapte mejor al comportamiento de los usuarios de manera que el número total de solicitudes pueda reducirse simplificando la solución. Esto mejora la experiencia del usuario y el rendimiento debido al menor número de solicitudes y a una reutilización de memoria caché mejorada.
Directrices
- Selección de facetas
- Las facetas disponibles para que los compradores las refinen se seleccionan en función de las que más importan a los compradores. El hecho de que haya 50 atributos para categorías, no significa que los 50 atributos se conviertan todos en facetas para una mayor profundización. De hecho, la introducción de facetas irrelevantes puede confundir al cliente y dificultar que los compradores puedan localizar los productos de interés.
Los atributos con facetas se seleccionan en el Centro de gestión bajo el Diccionario de atributos. Recuadro de selección .
Además, revise la sección de almacenamiento en memoria caché sobre cómo se puede almacenar en memoria caché la selección de faceta para su reutilización. - Selecciones disponibles en Facetas
- Al igual que el número total de facetas disponibles, el número de selecciones en facetas también se debe elegir de forma inteligente. Si se optimiza el número de valores de faceta que se presentan a los compradores, se reduce el número de entradas exclusivas que se presentan. Esto mejora la posible reutilización de memoria caché y, lo que es igualmente importante, mejora la usabilidad del sitio con selecciones más significativas. Ejemplos:
- En lugar de mostrar todas las profundidades posibles para frigoríficos, se pueden poner en dos grupos – si tienen un contador de profundidad o no. Utilice agrupaciones con las que los consumidores estén familiarizados para permitir una mejor experiencia de navegación, lo que reduce el número total de selecciones.
- Hay muchos tonos de blanco, en lugar de mostrar todos los tonos posibles, agrúpelos en un solo de blanco para minimizar una selección abrumadora. A continuación, permita un desglose más detallado de los tonos más adelante.
Los valores de faceta se pueden seleccionar y refinar bajo
- Captación de atributos de producto
- El número de atributos de producto recuperados de Solr se puede configurar. Se recomienda crear perfiles Solr que permitan captar el nivel mínimo de atributos de Solr. Por ejemplo, si una página determinada muestra solo 5 de los 50 atributos posibles, capte solo 5, en lugar de los 50.
- Paginación
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- Seleccionar el tamaño de página adecuado:
- La paginación es la mejor manera de reducir la cantidad de datos que se calculan y se devuelven a los usuarios. Sin embargo, la diferencia en el coste de la aplicación de devolver 12 elementos frente a 24 elementos por página es pequeña en comparación con el coste de más solicitudes de paginación. Esto tiene en cuenta la idea fundamental de que no hay cálculos duplicados entre páginas. Los sitios deben estudiar el comportamiento de sus usuarios, un factor decisivo en el coste de recursos de aplicación y de memoria a la hora de determinar las opciones de paginación ideales.
Ejemplo: Al estudiar el comportamiento o el registro del servidor web, se puede observar que el patrón de comprador de un sitio en particular era cargar varias páginas de las categorías. Además, más del 80 por ciento de las solicitudes son de más de tres páginas. En este caso, si la solución fuera aumentar el número de productos que se muestran por página, el número de solicitudes de paginación por parte de los usuarios probablemente se reduciría.
- ViewAll
- ViewAll (Ver todo) invita a los compradores a pulsarlo y a menudo desencadena una operación costosa en el servidor para satisfacer esta solicitud. La demanda de servicio de ViewAll aumenta significativamente con categorías que tienen un gran número de artículos. En lugar de proporcionar la funcionalidad ViewAll, una buena alternativa es ofrecer a los usuarios la paginación de muchos productos. Esta implementación permite a la aplicación un mayor control del ámbito y el impacto.
- Evitar recalcular facetas para paginación
- Además de seleccionar el número óptimo de productos por página, la página también debe optimizarse para ejecutar solo los cálculos necesarios. Una faceta que se ha seleccionado antes de la paginación es probable que permanezca durante la paginación. Por lo tanto, el diseño debe evitar volver a calcular las facetas para la paginación. Esto se puede lograr con solo renovar la sección de contenido o renovar la página entera, pero con componentes de faceta reutilizados de la memoria caché.
- Almacenamiento en memoria caché
- Algunas de las propiedades de atributo con facetas se almacenan en memoria caché en tiempo de ejecución. Para mejorar el rendimiento general y las proporciones de aciertos de memoria caché de propiedades de atributos en memoria caché, el tiempo de ejecución de búsqueda es más eficaz cuando se trabaja con atributos con un menor número de valores. Por lo tanto, no se recomienda sobrecargar un solo atributo con muchos valores diferentes. Si es posible, diseñe la atribución de catálogo de forma más precisa y evite los nombres de atributo generales como type o name.
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- Ejemplo de almacenamiento en memoria caché de miniaturas de productos
- Las mismas miniaturas de productos pueden aparecer en diferentes listas de navegación de catálogo, de visualización de búsqueda y otras listas de productos seleccionadas por faceta. Es altamente reutilizable y es la principal recomendación al optimizar el almacenamiento en memoria caché para facetas.
En la carga inicial de la categoría Vestidos para mujer, se muestran los siguientes productos. La recomendación es almacenar en memoria caché cada miniatura de producto individualmente (como se muestra en la Figura 1).
Figura 1. Productos que aparecen en la Vista de categoría de vestidos 
Figura 2. Filtrar por una marca específica "Hermitage Collection" 
La vista filtrada contenía muchas de las mismas miniaturas de producto en la página de categoría. Estos productos almacenados en memoria caché de forma individual se pueden reutilizar.
Figura 3. Vista filtrada 
- Optimizaciones para mejorar la reutilización de memoria caché de miniaturas de productos y reducir la demanda de servicio:
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- Listar productos a nivel de miniatura en lugar de artículos
- Limitar las claves de memoria caché que se requieren para las miniaturas
- Optimizar el número de atributos de producto que se muestran en las miniaturas para minimizar su coste
- Ejemplo de almacenamiento en memoria caché de selecciones de faceta
- Almacene en memoria caché las selecciones de faceta para reutilizarlas en las mismas páginas de nivel de subcategoría.
- Descripción:
- El desplegable de selección de faceta puede ser el mismo para las páginas de una categoría. En lugar de calcular el desplegable de facetas para cada página, el desplegable de facetas se puede almacenar en memoria caché una vez y reutilizar en todas las páginas de la categoría.
- Cómo:
- Almacene individualmente en la memoria caché el desplegable de facetas como un JSP separado además del almacenamiento en memoria caché a nivel de página/servlet.
- Descripción: