11 अक्टू॰ 2025·8 मिनट
नए आइटम और बेस्टसेलर्स के लिए श्रेणी पृष्ठ सॉर्टिंग डिफ़ॉल्ट
नए आगमन और बेस्टसेलर्स के बीच संतुलन रखने वाले श्रेणी पृष्ठ सॉर्टिंग डिफ़ॉल्ट्स, फैशन, ब्यूटी और इलेक्ट्रॉनिक्स कैटलॉग के लिए A/B टेस्ट सुझावों के साथ।
नए आगमन और बेस्टसेलर्स के बीच संतुलन रखने वाले श्रेणी पृष्ठ सॉर्टिंग डिफ़ॉल्ट्स, फैशन, ब्यूटी और इलेक्ट्रॉनिक्स कैटलॉग के लिए A/B टेस्ट सुझावों के साथ।
सॉर्टिंग कोई छोटी पसंद नहीं है। यह तय करता है कि ग्राहक पहले क्या देखते हैं, क्या कभी नहीं देखते, और उस पल में आपकी दुकान के बारे में क्या धारणाएँ बनती हैं। वही कैटलॉग पहले 8–12 प्रोडक्ट्स के आधार पर ताज़ा, प्रीमियम, या बजट-केन्द्रित महसूस हो सकता है।
इसलिए किसी श्रेणी पृष्ठ पर डिफ़ॉल्ट सॉर्ट एक कन्वर्ज़न निर्णय है। क्रम बदलिए और आप तय करते हैं कि किन आइटम्स को क्लिक, प्रोडक्ट‑पेज व्यू, ऐड‑टू‑कार्ट और खरीद मिलती है।
मूल टे्रड‑ऑफ खोज बनाम प्रमाण है। “नया” खरीदारों को ताज़ा चीज़ें खोजने में मदद करता है और रिपीट विज़िट बढ़ा सकता है। “Bestsellers” जोखिम घटाता है क्योंकि यह सामाजिक रूप से मान्य आइटम्स को ऊपर रखता है। ज़्यादातर स्टोर्स को दोनों चाहिए, बस हर जगह नहीं।
आपका लक्ष्य डिफ़ॉल्ट तय करे। अगर लक्ष्य राजस्व है, तो उन आइटम्स को आगे रखें जो अच्छी तरह बिकते हैं और मार्जिन स्वस्थ हो। यदि लक्ष्य कन्वर्ज़न रेट है, तो परखे हुए विजेताओं के साथ निर्णय प्रयास घटाइए। AOV बढ़ाना है तो ऐसे आइटम्स सामने लाएं जो साथ‑में अच्छी तरह जुड़ते हैं या उच्च कीमत पर हों। रिटर्न समस्या कर रहे हों तो ऐसे उत्पादों को अग्रिम न रखें जो डिलीवरी के बाद निराश करते हैं।
कैटलॉग का आकार और खरीद चक्र तय करते हैं कि “नया vs प्रमाणित” तनाव कितना तेज़ दिखेगा। साप्ताहिक ड्रॉप्स वाली फैशन में आमतौर पर रिपीट‑विज़िट श्रेणियों में “New arrivals” फायदेमंद होते हैं। छोटे इलेक्ट्रॉनिक्स कैटलॉग में अक्सर “Best selling” बेहतर कन्वर्ट करता है क्योंकि ग्राहक फोकस्ड रिसर्च कर रहे होते हैं।
2,000 SKU वाली ब्यूटी श्रेणी लॉन्च्स को दबा सकती है अगर डिफ़ॉल्ट हमेशा बेस्टसेलर हो। लेकिन “नया” डिफ़ॉल्ट बिना रिव्यू वाले आइटम्स को ओवर‑एक्सपोज़ कर सकता है और भरोसा चोट पहुँचा सकता है। सबसे अच्छा डिफ़ॉल्ट उसी तरह खरीदार खरीदते हैं, और यह कुछ ऐसा है जिसे आप अनुमान लगाकर नहीं, मापकर और समायोजित कर सकते हैं।
सॉर्टिंग सिर्फ़ एक नियंत्रण नहीं है। यह एक वादा है। डिफ़ॉल्ट क्रम खरीदारों को बताता है कि इस समय क्या सबसे ज़्यादा मायने रखता है: ताज़गी, लोकप्रियता, बचत, या बजट‑फिट।
सामान्य विकल्प और उनके पीछे की उम्मीदें:
डिफ़ॉल्ट तब सबसे ज़्यादा मायने रखता है जब ग्राहक अनिर्णीत हों। अगर वे पहले से जानते हैं कि उन्हें क्या चाहिए (एक विशेष शेड, साइज, या स्टोरेज), तो वे सॉर्टिंग की परवाह नहीं करेंगे और सीधे फिल्टर्स पर जाएँगे। ब्यूटी में शेड और स्किन टाइप अक्सर किसी भी सॉर्ट से ज़्यादा महत्वपूर्ण होते हैं। फैशन में साइज उपलब्धता “नया” से भी अधिक मायने रख सकती है। इलेक्ट्रॉनिक्स में स्टोरेज, स्क्रीन साइज और कम्पैटिबिलिटी आमतौर पर शॉर्टलिस्ट तय करते हैं।
एक साधारण नियम: आप डिफ़ॉल्ट को एक सामान्य वाक्य में समझा सकें, जैसे “Newest items first,” या “Most purchased this week first.” अगर बिना ब्रैकेट‑ qualifiers के समझा न सके, तो यह डिफ़ॉल्ट के लिए ज़्यादा जटिल है और इसे वैकल्पिक सॉर्ट होना चाहिए।
“नया” और “Bestseller” स्पष्ट लगते हैं, पर टीमें समय के साथ चुपके से उनका अर्थ बदल देती हैं। एक परिभाषा चुनें, उसे डॉक्यूमेंट करें, और उसी पर टिके रहें।
“नए” के लिए सबसे साफ़ परिभाषा आमतौर पर first in-stock date होती है (पहली बार जब इसे खरीदा जा सकता था)। अगर आप नियमित रूप से प्रोडक्ट पेज इन्वेंटरी से पहले लॉन्च करते हैं तो केवल पब्लिश‑डेट का उपयोग करें।
“Bestseller” के लिए वह मीट्रिक चुनें जो आपके बिजनेस से मेल खाता है: units sold (कीमत‑बिंदु पर निष्पक्ष), orders (जब मात्रा बदलती है उपयोगी), या revenue (जब मार्जिन और AOV मायने रखें)। फिर एक लुकबैक विंडो लॉक करें ताकि लेबल हालिया मांग को दर्शाए।
एक सरल शुरुआत:
गार्डरेल जोड़ें ताकि एक वायरल SKU हावी न हो जाए। पंक्तियों और विविधता में सोचें। एक SKU कितनी बार दिख सकता है इसकी सीमा लगाएं, ब्रांड प्रभुत्व पर रोक लगाएं, और नज़दीकी वेरिएंट्स को समूहित करें ताकि पहली स्क्रीन रिपीट नहीं लगे।
अपवादों को परिभाषित करें ताकि सूची उपयोगी रहे। ज़्यादातर टीमें आउट‑ऑफ‑स्टॉक आइटम, ऐसे बंडल जो तुलना मुश्किल करते हैं, और हैवी डिस्काउंट क्लियरेंस को बाहर रखती हैं अगर लक्ष्य “जो सचमुच बिक रहा है” है, न कि “जो लिक्विडेट हो रहा है।”
फैशन विजुअल, ट्रेंड‑ड्रिवन और फिट‑संवेदनशील है। एक व्यवहारिक डिफ़ॉल्ट अक्सर मिश्रित रैंकिंग होती है: रिस्क घटाने के लिए प्रूवन‑सेलर्स से शुरुआत करें, लेकिन पेज को स्टेल न होने दें इसके लिए रेगुलर नए आइटम रखें। यह तब सबसे अच्छा काम करता है जब यह नियम-आधारित हो, हाथ से क्यूरेटेड नहीं।
एक अच्छा शुरुआती नियम: “Bestsellers first, with protected slots for New.” उत्पादों को व्यक्तिगत आइटम्स के बजाय पंक्तियों में सोचें। हर 4–8 उत्पादों में 1 स्लॉट नया आगमन रिज़र्व करें, बशर्ते वह सामान्य साइज में वाकई खरीदा जा सके।
लॉजिक को सरल और मापनीय रखें: हालिया बिक्री (अक्सर 14–28 दिन) के आधार पर रैंक करें, नए आइटम्स को मामूली बूस्ट दें, और तभी बूस्ट करें जब साइज कवरेज स्वस्थ हो (उदाहरण: 60–70% कोर साइज स्टॉक में)। फिट‑संवेदनशील श्रेणियों में उच्च रिटर्न रेट वाले SKUs को डाउनरैंक करें, और रंग, सिल्हूट, और प्राइस‑पॉइंट्स में विविधता लागू करें ताकि पहली स्क्रीन नज़दीकी‑डुप्लीकेट्स से भर न जाए।
उदाहरण: ग्राहक “Summer Dresses” खोलता है। पहली रो टॉप‑सेलर्स दिखाती है, पर एक स्पॉट नया ड्रॉप है जिसमें S, M, L उपलब्ध हैं। अगली पंक्तियाँ विविध रहती हैं, इसलिए यह पांच बेज मिडी ड्रेसेज़ का समूह नहीं बनता।
हर फैशन श्रेणी एक जैसी नहीं होती। ड्रेसिस, आउटरवियर और ऑकेज़न वेयर में मजबूत बेस्टसेलर सिग्नल और मजबूत रिटर्न डाउनरैंकिंग फायदेमंद होती है। बेसिक्स (टी‑शर्ट्स, मोज़े, अंडरवियर) अक्सर उपलब्धता‑फर्स्ट नियमों से बेहतर करते हैं क्योंकि खरीदार अपना साइज अभी चाहते हैं।
अगर आप सॉर्टिंग लॉजिक अपने स्टोरफ्रंट ऐप में बना रहे हैं, तो नियम एक ही जगह रखें और यह लॉग करें कि हर आइटम किस वजह से उस स्थान पर रैंक हुआ। बाद की टेस्टिंग और फ़िक्सिंग आसान हो जाएगी।
ब्यूटी खरीदार अक्सर किसी लक्ष्य के साथ आते हैं: किसी फेवरेट को रिप्लेस करना, समस्या ठीक करना, या जो सब बात कर रहे हैं उसे आज़माना। एक मजबूत डिफ़ॉल्ट प्रमाणित उत्पादों को इनाम देता है पर लॉन्च्स को भी न्याय देता है।
व्यावहारिक शुरुआत: bestsellers first, पर तभी जब वे एक रेटिंग फ़्लोर पार करें (उदाहरण: 4.2+ और पर्याप्त रिव्यू)। इससे पेज टॉप डिस्काउंटिंग या शॉर्ट‑टर्म हाइप से प्रभावित नहीं होगा।
नए लॉन्च को बूस्ट मिलना चाहिए, पर हमेशा नहीं। छोटा विंडो दें (अक्सर 7–14 दिन), फिर सेल्स, ऐड‑टू‑कार्ट रेट और रिटर्न तय करें कि वे कहाँ उतरते हैं।
वेरिएंट्स रैंकिंग तोड़ सकते हैं। अगर हर शेड अलग आइटम है, रिव्यू डिल्यूट होते हैं और विजेता दब सकता है। शेड्स को एक प्रोडक्ट कार्ड के तहत समूहित करें और दिखाई देने वाला शेड उस पर रखें जो बेहतर परफ़ॉर्मर हो (सेल्स और कम रिटर्न के आधार पर)।
क्वालिटी सिग्नल मायने रखते हैं। अगर आप शिकायत कारण (शेड मिसमैच, डैमेज‑ऑन‑अराइवल) ट्रैक करते हैं, तो उन्हें ऐसे आइटम्स को धीरे से डाउनरैंक करने के लिए इस्तेमाल करें जो बार‑बार निराशा पैदा करते हैं, भले ही वे अच्छे से बिक रहे हों।
जब ग्राहक फिल्टर करते हैं, सॉर्ट को इरादे की ओर मोड़ें। अगर कोई स्किनकेयर को किसी चिंता (एक्ने, ड्राइनेस, सेंसिटिविटी) के हिसाब से फिल्टर करता है, तो उन उत्पादों को बूस्ट करें जो उस चिंता के लिए टैग्ड हैं और ठोस रेटिंग्स द्वारा समर्थित हैं।
इलेक्ट्रॉनिक्स खरीदार आत्मविश्वास और कम्पैटिबिलिटी चाहते हैं। एक अच्छा डिफ़ॉल्ट गलत आइटम खरीदने के जोखिम को घटाता है, सिर्फ़ स्क्रोलिंग के प्रयास को नहीं। डिफ़ॉल्ट को उस तरह के "रिस्की" होने के साथ मेल खाना चाहिए जैसा खरीद महसूस कराता है।
उच्च‑प्राइस, उच्च‑रिग्रेट श्रेणियों (लैपटॉप, टीवी, कैमरा) के लिए गुणवत्ता सिग्नल से शुरुआत करें। “Top rated” अक्सर “Bestsellers” से बेहतर काम करता है क्योंकि खरीदार दोष, गायब फीचर्स और रिटर्न की चिंता करते हैं। कम‑मूल्य, कम‑रिग्रेट आइटम्स (केबल, चार्जर, केस) में आम तौर पर “Bestsellers” जीतता है क्योंकि लोग लोकप्रिय, सुरक्षित विकल्प चाहते हैं।
सरल डिफ़ॉल्ट सेट:
उपलब्धता मायने रखती है। अगर आइटम बैकऑर्डर पर है या शिप‑टाइम लंबा है, तो उसे हल्के से डाउनरैंक करें ताकि “इन स्टॉक, शीघ्र शिप” आइटम्स पहले दिखें। इसे सूक्ष्म रखें: वांछनीय आइटम्स को छिपाएँ नहीं, पर पहले रो को बिके‑आउट उत्पादों से भरने न दें।
एक्सेसरीज़ जटिल हैं। मुख्य सूची स्थिर होने के बाद (उदाहरण: पहले 12–24 उत्पादों के बाद) संगत एक्सेसरीज़ दिखाएँ या अलग मॉड्यूल में रखें। इससे एक चार्जर सस्ती होने और अधिक बिकने के कारण लैपटॉप को ओवरटेक नहीं करेगा।
आख़िर में, “स्पेक स्पैम” से बचें। अधिक स्पेक्स लिखे होने का मतलब उच्च रैंक नहीं होना चाहिए। उन परिणामों का उपयोग करें जिनपर लोग भरोसा करते हैं (रेटिंग्स, रिटर्न, वेरिफाइड कम्पैटिबिलिटी), न कि कच्ची स्पेक काउंट।
एक डिफ़ॉल्ट तभी काम करेगा जब आप उसे समझा सकें, चालू रख सकें, और डेटा गड़बड़ होने पर विचित्र परिणामों से बचा सकें। इसे एक छोटी नीति की तरह ट्रीट करें: एक मालिक, स्पष्ट इनपुट्स, और अनुमानित अपडेट्स।
उदाहरण टाई‑ब्रेकर: अगर दो आइटम्स की बेस्टसेलर स्कोर समान है, तो वह दिखाएँ जिसके पास अधिक साइज इन‑स्टॉक हों। यदि उपलब्धता समान है, तो उच्च रेटिंग, फिर नया लॉन्च‑डेट पसंद करें।
टीमें “new arrivals vs bestsellers sorting” पर बहस करती हैं क्योंकि दोनों काम कर सकते हैं। A/B टेस्ट इसे सुलझाते हैं, बशर्ते नियम सरल हों और आप हर बार समान आउटकम नापें (revenue per visitor, add‑to‑cart rate, और return rate)।
सबसे पहले डिफ़ॉल्ट खुद टेस्ट करें: pure bestsellers बनाम bestsellers with a controlled new-items boost। बूस्ट सीमित रखें ताकि खरीदार अभी भी प्रमाणित उत्पाद पहले देखें।
त्वरित‑विनिंग टेस्ट्स (एक‑एक करके चलाएँ):
टेस्ट्स साफ़ रखें: बूस्टेड स्लॉट्स से आउट‑ऑफ‑स्टॉक आइटम्स को बाहर रखें, अलग‑अलग व्यवहार करने वाले ट्रैफ़िक स्रोतों (पेड बनाम ऑर्गेनिक) को मिक्स न करें, और परीक्षण पर्याप्त समय तक चलाएँ ताकि वीकडे और वीकेंड दोनों कवर हों।
अगर आप Koder.ai जैसे टूल में लॉजिक लागू करते हैं, तो नियम एक ही जगह रखें और लॉग करें कि किस संस्करण को हर शॉपर ने देखा। इससे जीत को दोहराना आसान होगा।
कई टीमें एक बार डिफ़ॉल्ट चुनकर बार‑बार उसे ट्वीक कर देती हैं जब तक वह अर्थहीन न हो जाए। इन जालों पर नज़र रखें।
अलग‑अलग टाइम‑स्केल पर “नया” और “bestseller” की तुलना करना आम विफलता है। अगर “नया” 7 दिन है पर “bestseller” 12 महीने है, तो बेस्टसेलर सूची मुश्किल से हिलेगी जबकि “नया” तेज़ी से चर्न करेगा। विंडोज़ तुलनीय रखें (उदाहरण: 14 या 28 दिन) या दैनिक एक्सपोज़र द्वारा नॉर्मलाइज़ करें ताकि पुराने आइटम इन्सर्शिया द्वारा न जीतें।
एक और चुप‑पूर्ण विनाशक है नए आइटम्स को बूस्ट करना जो खरीदे नहीं जा सकते। फैशन में यह कोर साइज्स का गायब होना है; ब्यूटी में यह सिर्फ़ एक शेड बचा होना; इलेक्ट्रॉनिक्स में यह आउट‑ऑफ‑स्टॉक या लंबे शिप‑टाइम होना। “नया” तभी योग्य होना चाहिए जब यह अभी सेल‑एब्ल हो।
मैनुअल पिन्स और स्पॉन्सर्ड प्लेसमेंट्स भी लॉजिक तोड़ सकते हैं। कुछ पिन कार्ड ठीक हैं, पर अगर पिन्स फिल्टर्स की अनदेखी करते हैं, आउट‑ऑफ‑स्टॉक नियमों को बायपास करते हैं, या एल्गोरिदम को धुँधला करते हैं, तो बाकी सॉर्ट शोर बन जाती है। पिन्स सीमित और नियम‑अनुकूल रखें।
बेस्टसेलर लेबल गड़बड़ा जाते हैं अगर आप रिटर्न्स, कैंसलेशन्स, या फ्रॉड को घटाते नहीं। इससे उच्च‑रिटर्न आइटम तब भी रैंक बनाए रखता है जब ग्राहक उसे नहीं रखते।
एक साथ कई चीज़ें न बदलें। यदि आप डिफ़ॉल्ट सॉर्ट बदलते हैं, फिल्टर्स सुधारते हैं, और एक नया बैज जोड़ते हैं तो आप नहीं जान पाएँगे कि कौन‑सी कार्रवाई कन्वर्ज़न बदलने के लिए ज़िम्मेदार थी।
डिफ़ॉल्ट एक वादा है कि खरीदार पहले क्या देखें گے, और यह डिवाइसेज़, क्षेत्रों और व्यस्त हफ्तों में सच्चा रहना चाहिए।
चेकलिस्ट:
उदाहरण: अगर “bestsellers” आपके स्नीकर्स कैटेगरी को चलाता है पर पहली रो आधी कॉमन साइजेज में बिक चुकी है, तो ग्राहक बाउंस कर सकता है। बेहतर डिफ़ॉल्ट हो सकता है “bestselling, in stock” जिसमें नए ड्रॉप्स के लिए छोटा बूस्ट भी हो ताकि पेज ताज़ा लगे।
एज‑केस प्लान एक जगह लिखें। लो‑डेटा कैटेगरीज के लिए “newest” का उपयोग करें जब तक कि पर्याप्त सेल्स न हों। लॉन्च्स के लिए अस्थायी रूप से छोटे सेट को पिन करें। सेल पीक्स में सीमित करें कि कितना डिस्काउंट पहले पेज पर हावी हो सके ताकि आप कोर प्रोडक्ट्स को न छिपाएँ।
किसी मध्यम‑आकार के ऑनलाइन स्टोर की कल्पना करें जिसमें तीन विभाग हैं: फैशन (सीज़नल ड्रॉप्स और साइज), ब्यूटी (दोहराए जाने वाले खरीद) और इलेक्ट्रॉनिक्स (ऊँचे प्राइस‑पॉइंट, कम SKU, स्पष्ट स्पेक्स)। इन्वेंटरी मिक्स्ड है: कुछ आइटम हमेशा स्टॉक में हैं, कुछ सीमित हैं, और कुछ की उपलब्धता अनियमित है।
सरल योजना यह है कि विभागीय डिफ़ॉल्ट सेट करें और फिर साझा गार्डरेल लागू करें ताकि परिणाम बहकें नहीं। इससे अनुभव खरीदारों के लिए पूर्वानुमान्य होगा और आपकी टीम के लिए मैनेजेबल रहेगा।
शुरू करें इन डिफ़ॉल्ट्स से और शॉपर्स को सॉर्ट्स बदलने दें (प्राइस, रेटिंग) जब ज़रूरत हो:
ये गार्डरेल इसलिए ज़रूरी हैं क्योंकि “नया” गलती से “हाल ही में री‑स्टॉक हुआ” बन सकता है, और “Bestseller” पुराने विजेताओं पर अटका रह सकता है जो अब कन्वर्ट नहीं करते।
कुछ प्रयोग चलाएँ जो साफ़ प्रश्नों का जवाब दें:
अगर परिणाम विरोधाभासी हों (कन्वर्ज़न बढ़ा पर मार्जिन गिरा), तो पहले से एक नियम चुन लें। सामान्य विकल्प है contribution margin per session, न कि सिर्फ कन्वर्ज़न। यदि मार्जिन डेटा लेट आता है, तो अस्थायी टाई‑ब्रेकर के रूप में AOV और रिफंड/रिटर्न रेट का उपयोग करें, फिर लंबा पुनरावृत्ति टेस्ट चलाएँ।
अगले कदम: नियम एक पेज पर लिखें, साप्ताहिक छोटे डैशबोर्ड के साथ समीक्षा करें, और एक‑एक लीवर को ही बदलें।
एक डिफ़ॉल्ट काम करने लगे तो अगला जोखिम ड्रिफ्ट है। कोई “अस्थायी” बूस्ट जोड़ देता है, कोई छुपा टाई‑ब्रेकर, या नया बैज—तीन महीने में कोई नहीं समझता कि पेज कैसा दिखता है। एक छोटा लिखित स्पेक डिफ़ॉल्ट को स्थिर रखता है और सुधार की जगह छोड़ता है।
स्पेक एक पेज तक सीमित रखें:
श्रेणी की गति के अनुसार समीक्षा रिदम सेट करें। तेज‑चलने वाले एरिया (फैशन ड्रॉप्स, मौसमी ब्यूटी सेट) को अक्सर साप्ताहिक चेक चाहिए। धीमे श्रेणी मासिक हो सकते हैं। कुंजी स्थिरता है: हर बार वही छोटे मीट्रिक्स उपयोग करें ताकि “सुधार” यादृच्छिक ट्वीक में न बदलें।
टेस्टिंग के लिए एक प्रयोग कैलेंडर रखें और हर बदलाव दर्ज करें, यहाँ तक कि छोटे जैसे बेस्टसेलर विंडो को 7 से 14 दिन बढ़ाना भी। एक ही श्रेणी पृष्ठ पर ओवरलैपिंग टेस्ट्स से बचें, और प्रमुख प्रोमो या नए कलेक्शन्स नोट करें क्योंकि वे परिणाम छुपा सकते हैं।
यदि आप तेज़ प्रोटोटाइप चाहते हैं, तो Koder.ai आपकी मदद कर सकता है: एक React एडमिन व्यू, नियम और असाइनमेंट स्टोर करने के लिए Go बैकएंड और PostgreSQL, और प्लेटफ़ॉर्म फीचर्स जैसे स्नैपशॉट और रोलबैक। इससे वर्शनिंग और एक्सपेरिमेंटेशन मैकेनिक्स नियंत्रित रहते हैं जबकि आपकी टीम मर्चेंडाइज़िंग निर्णयों पर ध्यान देती है।
डिफ़ॉल्ट सॉर्ट तय करता है कि ग्राहक पहले क्या देखते हैं, इसलिए यह क्लिक, "ऐड-टू-कार्ट" और खरीद को बदल देता है। अगर पहली स्क्रीन बहुत रिस्की (अज्ञात आइटम) लगती है या बहुत पुरानी (हमेशा वही आइटम), तो लोग बाउंस कर सकते हैं या ब्राउज़ बंद कर देते हैं।
एक अच्छा डिफ़ॉल्ट अनिर्णीत ग्राहकों के लिए निर्णय प्रयास घटाता है और श्रेणी को उनके लक्षित काम के अनुरूप महसूस कराता है।
नए आगमन तब इस्तेमाल करें जब श्रेणी ताज़गी और रिपीट विज़िट से चलती हो (जैसे ट्रेंड‑लीड फैशन ड्रॉप्स या ब्रांड लॉन्च)। Bestsellers/Popular तब चुनें जब शॉपर्स एक सुरक्षित, प्रमाणित विकल्प चाहते हों (जैसे रिप्लेनिशेबल ब्यूटी या कम‑रिस्क एक्सेसरीज़)।
अगर आप अनिश्चित हैं, तो शुरू करें: Bestsellers पर छोटा, नियंत्रित बूस्ट दें ताकि पेज भरोसेमंद रहे और साथ ही फ्रेश भी लगे।
इसे एक बार परिभाषित करें और समय के साथ इसका अर्थ बदलने न दें。
फिर दैनिक या प्रेडिक्टेबल कैडेंस पर रिफ्रेश करें ताकि “नया” और “लोकप्रिय” सच्चे बने रहें।
खरीदने की रफ़्तार के अनुसार एक सिंपल विंडो चुनें:
टेस्ट्स में तुलना ठीक रहे, इसलिए विंडो कॉन्सिस्टेंट रखें—ताकि आप सॉर्टिंग लॉजिक का सही आकलन कर सकें।
गार्डरेल लगाने से एक SKU पेज‑1 पर हावी नहीं होगा:
‘रो’ के हिसाब से सोचना आसान है: “यह रो विविध दिखना चाहिए” बनाम हर आइटम के लिए परफेक्ट नियम।
नए आइटम केवल तभी बूस्ट करें जब वे वास्तविक रूप से अब खरीदे जाने योग्य हों।
यदि ग्राहक “नए” पर क्लिक कर के लगातार सेल्ड‑आउट पेज पर पहुँचते हैं तो भरोसा जल्दी घटता है।
Top rated तभी इस्तेमाल करें जब रेटिंग्स मतलबपूर्ण हों।
व्यावहारिक नियम: एक न्यूनतम रिव्यू काउंट लागू करें ताकि तीन 5‑स्टार रिव्यू वाले प्रोडक्ट को किसी सिद्ध पसंदीदा पर उच्च रैंक न मिल जाए। साथ में रेटिंग फ़्लोर (उदाहरण: 4.2+) रखें जब आप “bestseller” और “top rated” सिग्नल मिलाते हों।
अगर आपके पास पर्याप्त रिव्यू नहीं हैं, तो Bestsellers और उपलब्धता गार्डरेल प्राथमिक रखें।
वेरिएंट्स अलग‑अलग SKU हों तो रिव्यू और सेल्स विभाजित हो जाते हैं और रैंकिंग शोरिल होती है। साफ़ समाधान: वेरिएंट्स को एक उत्पाद कार्ड के अन्दर ग्रुप करें और एक डिफ़ॉल्ट वेरिएंट दिखाएँ (अक्सर बिक्री और कम रिटर्न के आधार पर सबसे अच्छा परफ़ॉर्मर)।
इससे पहली स्क्रीन पर 8 लगभग एक जैसे आइटम नहीं दिखेंगे और रेटिंग्स अधिक भरोसेमंद होंगी।
एक समय में सिर्फ़ एक परीक्षण चलाएँ और एक छोटी मीट्रिक सेट पर ध्यान दें।
शुरुआती A/B टेस्ट सुझाव:
नियमों को केंद्रीकृत और वर्शनड रखिए, और हर बार लॉग कीजिए कि किसी प्रोडक्ट ने किस वजह से वह रैंक पाया (इन्पुट्स + टाई‑ब्रेकर्स)। इससे डिबगिंग, टेस्टिंग और रोलबैक आसान हो जाते हैं।
Koder.ai में आप तेज़ प्रोटोटाइप बना सकते हैं (एडमिन UI, रूल स्टोरेज, असाइनमेंट) और स्नैपशॉट/रोलबैक फीचर से एक्सपेरिमेंट्स साफ़ रहेंगे।
मापन करें: revenue per visitor, add‑to‑cart rate, और return rate ताकि आप कन्वर्ज़न जीत कर रिफंड में हार न जाएँ।