Funcionalidad
Mapeo de categorías
Tus categorías tienen un equivalente en el árbol de ML. Encontrarlo a mano son horas.
El problema
MercadoLibre tiene miles de categorías organizadas en un árbol profundo, y la categoría define qué atributos son obligatorios y cuáles se pueden variar. Elegir mal no es un detalle estético: es una publicación que se rechaza o que se muestra donde nadie la busca.
Hasta ahora la categoría se adivinaba del título de cada producto, uno por uno, y la clasificación que ya habías hecho en tu tienda no se miraba nunca.
- Motor
- El clasificador de MercadoLibre, no coincidencia de texto ni un LLM
- Evidencia
- Nombre de la categoría más hasta 8 títulos reales
- Confianza
- Un número por mapeo; los dudosos se marcan
- Prioridad
- El mapeo le gana a la predicción por título
En la app: Conexiones → una conexión → Categorías
Deslizá el diagrama para verlo completo
Cómo funciona
Los detalles que hacen la diferencia
Por qué no coincidencia de texto
Comparar el nombre de tu categoría contra el árbol de MercadoLibre falla de entrada. "Remeras" existe en una docena de ramas distintas y el nombre solo no alcanza para elegir. "Accesorios" no significa nada. El texto no tiene la información que hace falta.
Por qué no un modelo de lenguaje
Un LLM tendría que recibir igual el árbol de candidatos para poder responder, y seguiría devolviendo identificadores que no puede verificar. Agregaría una dependencia, un costo por consulta y una fuente de errores nueva, para hacer peor lo que MercadoLibre ya hace bien.
El clasificador propio de MercadoLibre
ML publica el mismo clasificador que usa su panel de vendedor: recibe texto libre y devuelve la categoría, entrenado con su catálogo real. Devuelve el identificador directamente, es más preciso que las dos alternativas para esta tarea puntual, y no agrega dependencias.
Lo que hace que la propuesta sirva
No preguntarle solo por el nombre de la categoría. SyncML le pregunta por el nombre —que cuenta doble, porque es tu intención declarada— más una muestra de títulos reales de productos de esa categoría, y agrega los resultados. Cuando las muestras se reparten entre dos ramas, la confianza baja sola, y eso es justo lo que hay que mirar primero.
La propuesta no es la decisión
Cada mapeo automático queda marcado como propuesta. Podés corregirlo buscando en el árbol de ML, y lo que corregís a mano no se vuelve a pisar nunca, ni siquiera si volvés a correr el auto-mapeo completo.
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Las otras piezas
Cada una resuelve un desajuste distinto entre las dos plataformas.
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