Critérios em Adobe Target Recommendations são regras que determinam quais produtos ou conteúdo recomendar com base em um conjunto predeterminado de comportamentos do visitante. Os critérios podem ser baseados em tendências populares, nos comportamentos atuais e passados de um visitante ou em produtos e conteúdo semelhantes. Você pode comparar vários tipos de recomendação por meio da adição de vários critérios.
As seções a seguir explicam mais sobre chaves de critérios e a lógica de recomendação que pode ser usada para cada chave. Clique nos links para obter informações mais detalhadas.
Ao criar um critério, você seleciona um vertical do setor com base nas metas de sua atividade de recomendações.
Vertical do setor | Meta |
---|---|
Varejo/Comércio eletrônico | Conversão resultando em compra |
Geração de lead/B2B/Serviços financeiros | Conversão sem compra |
Mídia/Publicação | Envolvimento |
Outras opções de critério mudam de acordo com o negócio vertical que você selecionar. Você pode definir seu negócio vertical padrão no Recommendations > Configurações ou você pode especificar o negócio vertical para cada critério.
O tipo de algoritmo selecionado determina os algoritmos disponíveis. Há vários tipos de algoritmos, que são representados como cartões de critérios quando você configura um Recommendations atividade .
A tabela a seguir explica os vários tipos de algoritmos e seus algoritmos associados.
Tipo de algoritmo | Quando usar | Algoritmos disponíveis |
---|---|---|
Baseado em carrinho | Faça recomendações com base no conteúdo do carrinho do usuário. |
|
Baseado em popularidade | Faça recomendações com base na popularidade geral de um item em seu site ou na popularidade dos itens em uma categoria favorita ou mais exibida do usuário, marca, gênero e assim por diante. |
|
Baseado em item | Faça recomendações baseadas em encontrar itens semelhantes a um item que o usuário está visualizando ou visualizou recentemente. |
|
Baseado em usuário | Faça recomendações com base no comportamento do usuário. |
|
Critérios personalizados | Faça recomendações com base em um arquivo personalizado que você fez upload. |
|
Para obter mais informações sobre cada algoritmo, consulte Basear a recomendação em uma chave de recomendação.
Também é possível basear as recomendações no valor de um atributo de perfil personalizado.
Parâmetros de perfil personalizados podem ser passados para Target por meio de JavaScript, API ou integrações. Para obter mais informações sobre atributos de perfil personalizados, consulte Perfis do visitante.
Por exemplo, suponha que você deseja exibir filmes recomendados com base no filme adicionado recentemente por um usuário à fila.
Clique em Recommendations > Critérios.
Clique em Criar critérios > Criar critérios.
Preencha as informações na Seção Informações básicas.
No Algoritmo recomendado seção , selecione Item Baseado do Tipo de algoritmo lista.
Selecionar Pessoas que visualizaram isto, viram aquilo do Algoritmo lista.
Selecione seu atributo de perfil personalizado no Chave de recomendação list (por exemplo, Último programa adicionado à Lista de favoritos).
Você pode exibir os detalhes dos critérios em um cartão pop-up, passando o mouse sobre ele e clicando no ícone Informações, sem precisar abrir os critérios.
Clique na guia Informações do algoritmo para exibir as informações gerais sobre os critérios selecionados, incluindo Nome, Descrições, Vertical do setor, Tipos de página, Chave de recomendação, Lógica de recomendação e ID do algoritmo.
Clique na guia Uso do algoritmo para exibir uma lista de atividades que fazem referência aos critérios selecionados. O cartão lista atividades ativas, inativas e de rascunho. Clique nas listas suspensas Atividades ao vivo/Atividades inativas/Atividades de rascunho para exibir toda a lista de atividades que fazem referência a esse critério. Você pode clicar no link da atividade para abri-la para edição.
O Uso de algoritmo No momento, o recurso é compatível somente com atividades do Recommendations. No momento, esse recurso não é compatível com atividades de Teste A/B, Alocação automática, Direcionamento automático e Direcionamento de experiência (XT) que incluem recomendações como uma oferta.