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¿Cómo funciona?

Dentro de Adchieve, hay varios modelos lingüísticos de gran tamaño, que utilizamos para refinar y mejorar los títulos y descripciones de tu feed de productos mediante unos pocos disparos de promting y palabras clave relevantes. Pero, por supuesto, no sólo quieres confiar en la tecnología; quieres ver resultados. 

  • Capacidad de pruebas A/B en Adchieve 
  • Independiente del tiempo (insertar textos e imágenes)
  • Interesante para productos que no se posicionan 

¿Y ahora qué?

Actualmente sólo se puede elegir un título, imagen y descripción por producto hacia el Merchant center, dividimos el feed (variante A y variante B) para ver qué versión consigue mejores resultados. No probamos productos individuales por separado, sino grupos, asegurándonos de que la herramienta intercambia automáticamente todos los productos (de modo que cada producto haya estado activo tanto en la variante A como en la variante B).  Durante un periodo de 3 meses, medimos el impacto y evaluamos constantemente los resultados. Y eso no es todo: alimentamos nuestra herramienta de IA con información valiosa para garantizar continuamente los mejores resultados. 

Requisitos 

  • Feed de productos actual (feed de compras) 
  • Determina los grupos de productos que vamos a probar  
  • Elige el mercado que vamos a probar 

 

Alimentación para pruebas A/B 

  • Conexión a través de Adchieve 

Mapa de carreteras

  • 1 Comprobación del potencial: Escanea en el feed actual del producto para evaluar cuánto espacio hay en términos de mejora.
  • 2 Analiza los feeds actuales y cuáles serían los títulos y descripciones ideales.
  • 3

    Elabora ejemplos para ayudar al algoritmo a aprender (pocos disparos prometedores). 

  • 4

    Utiliza Modelos de Lenguaje Amplio para optimizar la alimentación (método RAG). 

  • 5

    Comenta, optimiza y valida el resultado. 

  • 6

    Configura una prueba A/B en Adchieve. 

  • 7

    Programa la evaluación después de 6 semanas, si tiene éxito se programa la siguiente prueba (es opcional ajustar más el feed entre medias). 

  • 8

    Saca conclusiones basadas en los datos acumulados. 

Calendario desde el inicio hasta la evaluación

timeline feed-AI

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