Merhaba Erkin Erol Blog Takipçileri.
Bugün Hybris konularımızda, birçok Türkçe Döküman içerisinde yer almayan Intexted Type alanında mevcut ” keyword ” sorgusu üzerine olacak. Bu konu başlığı Hybris – Solr ile ilişkili olup, Solr entegrasyonu ve “Schema” konusunda kurguların yapıldığını varsayıyoruz. E bunu da yazalım derseniz 🙂 Seve seve.
Arama motoru, eticaretinizin %30 ciro kazancını sırtlıyor desek pekte yalan olmaz. Görülen istatistikler daha da fazla olduğu yönünde. Yani tüketiciler sitenize giriyor ve aramayı tercih ediyor.
Düşünün hemen hemen ilk yaptığı hareketlerden biri arama motorunu kullanmaktır. Peki bir Hybris platformunu kullanan firmalar hangi search engineyi tercih edebilir?
Bunun için Solr diyebiliriz. Apeche Solr olarak google’ da kaynak bulabilirsiniz.
Efendim, Solr veya schema mantığından yola çıkacak olursak bir arama motorunun en belirgin yapısı ” niyetlenen ürün – doğru ürün ” diye şeklinde belirlenen bir sınıf vardır. Yani kullanıcılarınız, sizin dediğiniz dilden konuşmayabilir. Siz aramaya “cep telefonu” yazarsınız ama ticari yönetim olarak almış olduğunuz bir listeleme mantığı ile “ en çok stoklu olan” ve “ en çok satanları ” sırala, mantığında “cep telefonu kılıflarını” en üst sıralarda gösterebilirsiniz… Zira bir telefona göre en çok satılan, “ucuz ve alınması kolay” mantığı, satış akışında bir takım değerleri değiştirebilir.
Aaa bir dakika! Az önce müşterimiz “Cep Telefonu” aramamış mıydı???
Evet, hal böyle olunca Cep telefonu yerine kılıf getireceğiz.
Peki, Müşterinin dediğini nasıl anlacağız?
Şimdi bu konu hakkında yüzlerce metod var desem abartmış olmam değil mi? Yazılarımı okuyan DEV. arkadaşlarım herhalde diyebilir. Hybris özeline inecek olursak bu yüzlerce metodu uygulamak zahmetli hatta bütçesel olarakta bir hayli pahalı olabilir. Peki Hybris Platformunda elimizden gelen iyileştirmeler neler olabilecek? Nasıl adımlar uygulanabilir? Epeyce bunlara göz atacağız ve Keyword mantığını, yani Free Text Query mantığını ele alacağız.
Öncelikle Facet Text Query alanın “String” değerde olmasına dikkat edeceğiz. Çünkü String değeri ; Yazılan metin veya karakterleri bu kısımda kullanacaktır.
1. Type : String seçilmeli.
2. Localized : Aktif edilmeli
3. Multi Value : Aktif edilmeli.
4. Use for spell Checking : Tercihen aktif edilebilir.Genel olarak index typeyi daha çok ele alacağım ama bugünkü konumuz ” Aramanın Hassas” ayarları olduğu için hassaslık ayarları olan Free Text Query kısmına geçiyorum. Burada paylaşacağım mantık uygulanan schema doğrultusunda olacak. Ama temel olarak hangi alanın ne işe yaradığını ele alırsak daha doğru bir uygulama olacaktır.
Free Text Query Başlığından devam edelim.
Bu alan, tamamen search box alanına yazılan değerin tamamını kapsayan ve Query bazda ele alındığında Boost edebileceğiniz yani aranan kelimenin bütünlüğünü ele aldırabileceğiniz bir kısımdır. Haliyle bu alanın kullanılmasında Boost oranları 80-100 arası bir değer olmalı ki aranan kelimeyi tamamen kapsayabilir.
Min Term Length : Bu alanda Min Term Length değeri olarak “0” kullanmak gerekecek. Zira yazılan kelimenin baştan itibaren okumasını buradan sağlayacağız.
Free Text Fuzzy Query
Kısaltılmış veya yanlış yazılmış durumlarda devreye giren sorgu tipidir. Fakat Fuzzy faydalı olduğu kadar, fazla anlam içeren kelime gruplarında yüksek Fuzzy ayarı, orjinal sorgulara zarar verebilir. O yüzden teloransını çok az varsayarak min 1-2 harh hatasını içeren bir Fuzzy mantığı hedefleyin. Haliyle bu alanı
1- Free Text Fuzzy Query Fuzziness : 1-2
2- Free Text Fuzzy Query Boost : 10 - 20yaparak güzel bir sonuç elde edebilirsiniz.
Free Text Wildcard Query
Wilcard Query özelliği öncelikle kendi içerisinde 3 gruba ayrılır.
1- PostFix
2- PreFix
3- PostFix&Prefix
Bu ayarlama ile birlikte, Wildcard’ın yeteneğini belirleyen en önemli tercihi yapıyorsunuz. Özelikle başlayan sorgu kelimesiyle bir sonraki kelime geçisinde sorunsuz bir sorgu mekanızması için burada önerebileceğim tercih Postfix olacak. Çünkü Postfix keyword “or” çalışma tekniğinde yukarıda belirlediğimiz parametrelere destek olarak özellikle 2’li ve 3’lü kelime gruplarında daha fazla sonuç döndürecektir. Value açısından 10-20 frekansı başarılı olacaktır.
Free Text Phrase Query
Phrase tekniği search engine içerisinde birden fazla serbest olan kelime gruplarında çalışan bir değerler bütünüdür. Buradan çıkan sonuç ile kelime öbeğinin bir diğer tanımlaması konusunda en doğru neticeyi getirecektir. Örnek verecek olursak: Bebek araç gereç kelimelerini grupladığımızda ” bebek = araç gereç ” şeklinde bir takım örnekleri getirebilecektir. Tabii burada ana schemanın yazılma modeli çok önemlidir. Bunun da detaylarına daha sonra tekrar gireceğiz. Boost oranını 100 yaparak maximum verim elde edebiliriz.
Hybris özelinde ele aldığımız solr search engine, sadece bir arama motoru değil aynı zamanda bir index yapısıdır. Bununla birlikte synonms, page redirections, result modification gibi parametrik ayarlamalar yine sorgularınız için çok faydalı olacaktır. Yine bu konulara zaman içerisinde değineceğim.
Sevgiler.
Erkin Erol