Criteri in Adobe Target Recommendations sono regole che determinano quali prodotti o contenuti consigliare in base a un set predeterminato di comportamenti dei visitatori. I criteri possono essere basati sulle tendenze popolari, sui comportamenti attuali e passati di un visitatore o su prodotti e contenuti simili. È possibile sottoporre e test più tipi di consigli tra loro aggiungendo più criteri.
Nelle sezioni seguenti vengono fornite ulteriori informazioni sulle chiavi di criteri e sulla logica per i consigli da utilizzare per ogni chiave. Fai clic sui collegamenti per ulteriori informazioni.
Durante la creazione di un criterio, selezioni un settore verticale in base agli obiettivi dell’attività Consigli.
Settore verticale | Obiettivo |
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Retail/E-commerce | Conversione con conseguente acquisto |
Generazione di lead/B2B/servizi finanziari | Conversione senza acquisto |
Media/Editoria | Coinvolgimento |
Altre opzioni di criteri cambiano in base al settore verticale selezionato. Puoi impostare il settore predefinito in verticale su Recommendations > Impostazioni o puoi specificare il settore verticale per ciascun criterio.
Il tipo di algoritmo selezionato determina quelli disponibili. Esistono diversi tipi di algoritmo che vengono rappresentati come schede di criteri quando imposti un Recommendations attività.
Nella tabella seguente sono illustrati i vari tipi di algoritmi e i relativi algoritmi.
Tipo di algoritmo | Quando utilizzare | Algoritmi disponibili |
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Basato su carrello | Creare consigli in base al contenuto del carrello dell’utente. |
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Basato sulla popolarità | Puoi formulare raccomandazioni in base alla popolarità complessiva di un elemento nel tuo sito o in base alla popolarità degli elementi nella categoria, nel brand, nel genere e così via preferiti o più visualizzati di un utente. |
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Basato su articolo | Creare consigli in base alla ricerca di elementi simili a quelli di un elemento attualmente visualizzato dall’utente o che è stato recentemente visualizzato. |
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Basato su utente | Creare consigli in base al comportamento dell’utente. |
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Criteri personalizzati | Formulare raccomandazioni in base a un file personalizzato caricato. |
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Per ulteriori informazioni su ciascun algoritmo, consulta Basare il consiglio su una chiave consiglio.
Puoi anche basare i consigli sul valore di un attributo di profilo personalizzato.
I parametri di profilo personalizzati possono essere trasmessi a Target tramite JavaScript, API o integrazioni. Per ulteriori informazioni sugli attributi di profilo personalizzati, consulta Profili dei visitatori.
Si supponga, ad esempio, di voler visualizzare i filmati consigliati in base all'ultimo filmato aggiunto alla coda da un utente.
Clic Recommendations > Criteri.
Clic Crea criterio > Crea criterio.
Compila le informazioni nel Sezione Informazioni di base.
In Algoritmo consigliato sezione, seleziona Basato su articolo dal Tipo di algoritmo elenco.
Seleziona Chi ha visualizzato questo ha visualizzato anche quello dal Algoritmo elenco.
Seleziona l’attributo di profilo personalizzato dall’elenco Chiave consiglio (ad esempio, Ultimo programma aggiunto alla watchlist).
Per visualizzare i dettagli dei criteri su una scheda a comparsa, passa il mouse su una scheda e fai clic sull'icona Informazioni sulla scheda dei criteri, senza aprirli.
Fai clic sulla scheda Informazioni algoritmo per visualizzare le informazioni generali sui criteri selezionati, tra cui Nome, Descrizione, Verticale, Tipo di pagina/e, Chiave/i, Logica Consiglio e ID algoritmo.
Fai clic sulla scheda Uso dell'Algoritmo per visualizzare un elenco di attività che fanno riferimento ai criteri selezionati. Nella scheda sono elencate le attività attive, inattive e bozze. Fai clic sugli elenchi a discesa Attività live/Attività inattive/Attività bozza per visualizzare l’intero elenco di attività che fanno riferimento a tali criteri. Puoi fare clic sul link dell'attività per aprire quella da modificare.
Il Utilizzo algoritmo Questa funzione è attualmente supportata solo per le attività di Recommendations. Questa funzione non è attualmente supportata per attività di test A/B, allocazione automatica, targeting automatico e targeting delle esperienze (XT) che includono consigli come offerta.