WooCommerce Mağazalarında AI Güdümlü Kişiselleştirme

Amazon gelirinin %35’ini öneri motoruna atfediyor. WooCommerce mağazanızın AI kişiselleştirmesinden faydalanmak için Amazon’un ölçeğine ihtiyacı yok. Modern AI API’leri ve yapılandırılmış bir yaklaşımla, her ziyaretçiye kişiselleştirilmiş ürün önerileri, arama sonuçları ve içerik sunabilirsiniz.

WooCommerce için Kişiselleştirme Gerçekte Ne Anlama Geliyor

Kişiselleştirme “kenar çubuğu widget’ında rastgele ürünler göstermek” değildir. Davranışsal verileri ve AI’ı kullanarak alışveriş deneyimini uyarlamaktır:

• Gezinti ve satın alma geçmişini yansıtan ürün önerileri
• Bireysel kullanıcıya göre alakasına göre sıralanan arama sonuçları
• Geri dönen ziyaretçilere uyum sağlayan ana sayfa içeriği
• Alıcı başına seçilen ürünlerle e-posta kampanyaları
• Kullanıcı tercihlerine dayalı dinamik kategori sıralama

Veri Toplama: İhtiyacınız Olanlar

Kişiselleştirme veri gerektirir. WooCommerce zaten ihtiyacınız olanların çoğunu topluyor:

Takip uygulaması:

// Frontend: Track product views
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
const productId = document.querySelector('[data-product-id]')?.dataset.productId;
if (!productId) return;

const userId = getCookie('wp_customer_id') || getSessionId();

fetch('/wp-json/personalization/v1/track', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
event: 'product_view',
product_id: parseInt(productId),
user_id: userId,
timestamp: Date.now()
})
});
});

Öneri Motoru: Üç Yaklaşım

1. İşbirlikçi Filtreleme (Klasik)

“X’i satın alan kullanıcılar Y’yi de satın aldı.” Yeterli sipariş geçmişiyle (1.000+ sipariş) iyi çalışır.

from collections import defaultdict

def get_recommendations(user_id, orders, n=5):
# Find products this user purchased
user_products = set(orders[user_id])

# Find similar users (same purchases)
similarity_scores = defaultdict(int)
for other_user, products in orders.items():
if other_user == user_id:
continue
common = user_products & set(products)
if common:
similarity_scores[other_user] = len(common)

# Get products from similar users that this user hasn't seen
recommendations = defaultdict(float)
for other_user, score in similarity_scores.items():
for product in orders[other_user]:
if product not in user_products:
recommendations[product] += score

# Return top N
return sorted(recommendations, key=recommendations.get, reverse=True)[:n]

2. Embedding’lerle İçerik Tabanlı Filtreleme

Kullanıcının görüntülediği ürünlere benzer ürünleri bulmak için AI embedding’lerini kullanın. Sınırlı sipariş geçmişiyle bile çalışır.

async function getContentBasedRecommendations(viewedProductIds, allProducts) {
// Get embeddings for viewed products
const viewedEmbeddings = await Promise.all(
viewedProductIds.map(id => getProductEmbedding(id))
);

// Average the embeddings to create a "user preference vector"
const preferenceVector = averageVectors(viewedEmbeddings);

// Find most similar products
const scores = allProducts
.filter(p => !viewedProductIds.includes(p.id))
.map(p => ({
product: p,
similarity: cosineSimilarity(preferenceVector, p.embedding)
}))
.sort((a, b) => b.similarity - a.similarity);

return scores.slice(0, 10).map(s => s.product);
}

3. AI Tarafından Üretilen Öneriler (Claude)

Karmaşık ürünlere sahip mağazalar için, öneriler hakkında akıl yürütmesi için Claude’u kullanın:

async function getAIRecommendations(userHistory, catalog) {
const response = await anthropic.messages.create({
model: 'claude-sonnet-4-20250514',
max_tokens: 500,
system: 'You are a product recommendation engine. Return a JSON array of product IDs.',
messages: [{
role: 'user',
content: Based on this customer's history, recommend 5 products.


Customer viewed: ${userHistory.viewed.map(p => p.name).join(', ')}
Customer purchased: ${userHistory.purchased.map(p => p.name).join(', ')}
Customer searches: ${userHistory.searches.join(', ')}

Available products:
${catalog.map(p => ID:${p.id} - ${p.name} (${p.category})).join('\n')}


Return ONLY a JSON array of recommended product IDs.
}]
});

return JSON.parse(response.content[0].text);
}

Kişiselleştirilmiş Arama

WooCommerce’in varsayılan anahtar kelime aramasını AI-geliştirilmiş aramayla değiştirin:

async function personalizedSearch(query, userId) {
// 1. Get semantic search results
const queryEmbedding = await generateEmbedding(query);
const semanticResults = await vectorDB.search(queryEmbedding, { topK: 50 });

// 2. Get user preferences
const userPrefs = await getUserPreferences(userId);

// 3. Re-rank results based on user preferences
const reranked = semanticResults.map(result => {
let score = result.similarity;

// Boost products in user's preferred categories
if (userPrefs.categories.includes(result.category)) {
score *= 1.3;
}

// Boost products in user's price range
if (result.price >= userPrefs.priceRange.min &&
result.price <= userPrefs.priceRange.max) {
score *= 1.2;
}

return { ...result, personalizedScore: score };
});

return reranked.sort((a, b) => b.personalizedScore - a.personalizedScore);
}

WooCommerce’te Uygulama

WordPress Plugin Yaklaşımı

Öneri widget’ları ekleyen özel bir plugin oluşturun:

// Shortcode: [ai_recommendations count="4"]
add_shortcode('ai_recommendations', function($atts) {
$atts = shortcode_atts(['count' => 4], $atts);
$user_id = get_current_user_id() ?: $_COOKIE['session_id'] ?? '';

$recommendations = get_ai_recommendations($user_id, $atts['count']);

if (empty($recommendations)) return '';

ob_start();
echo '
';

echo '
Recommended For You
';

echo '
';

foreach ($recommendations as $product_id) {
$product = wc_get_product($product_id);
if (!$product) continue;
wc_get_template_part('content', 'product');
}
echo '
';

return ob_get_clean();
});

Gizlilik Hususları

• GDPR uyumluluğu: Davranışı takip etmeden önce onay alın, veri silme seçenekleri sağlayın
• Çerez onayı: Kişiselleştirme çerezleri AB’de açık onay gerektirir
• Veri minimizasyonu: Sadece kullandığınızı takip edin, eski verileri silin
• Anonimleştirme: Giriş yapmayan kullanıcılar için oturum kimliklerini kullanın, kişisel verilerle bağlamayın

Etkiyi Ölçme

Sonuç

WooCommerce’te AI kişiselleştirmesi artık sadece kurumsal mağazalar için ayrılmış değil. Embedding tabanlı öneriler, kişiselleştirilmiş arama ve AI tarafından üretilen öneriler, günümüzün API’leri ve araçlarıyla erişilebilir. Ürün sayfasında ürün önerileriyle başlayın (en yüksek etki, en düşük uygulama maliyeti), dönüşüm artışını ölçün ve arama ve e-posta kişiselleştirmesine genişletin. İhtiyacınız olan veriler zaten WooCommerce’te var — sadece kullanmanız gerekiyor.