Stützen einer Empfehlung auf einen Empfehlungsschlüssel

Auf Algorithmen basierende Recommendations verwenden Besucherverhaltenskontext, um relevante Ergebnisse in Adobe Target Recommendations Aktivitäten.

Jeder Algorithmustyp bietet verschiedene für seinen Typ geeignete Algorithmen, wie in der folgenden Tabelle dargestellt:

Algorithmustyp Verwendungsbereiche Verfügbare Algorithmen
Warenkorbbasiert Machen Sie Empfehlungen basierend auf den Inhalten des Warenkorbs des Benutzers.
  • Personen, die diese ansahen, sahen auch
  • Personen, die diese ansahen, kauften diese
  • Personen, die diese kauften, kauften diese
Popularitätsbasiert Machen Sie Empfehlungen basierend auf der allgemeinen Beliebtheit eines Artikels auf Ihrer Site oder auf der Beliebtheit von Artikeln in der bevorzugten oder am häufigsten angezeigten Kategorie, Marke, Genre usw. eines Benutzers.
  • Am häufigsten angezeigt auf der gesamten Site
  • Am häufigsten angezeigt nach Kategorie
  • Am häufigsten nach Elementattribut angezeigt
  • Topverkäufe auf der gesamten Site
  • Topverkäufe nach Kategorie
  • Topverkäufe nach Elementattribut
  • Top nach Analytics-Metrik
Artikelbasiert Empfehlungen aussprechen, die darauf basieren, ähnliche Artikel wie ein Artikel zu finden, den der Benutzer gerade ansieht oder kürzlich angesehen hat.
  • Personen, die das ansahen, sahen auch dies an
  • Personen, die das ansahen, kauften dies
  • Personen, die das kauften, kauften dies
  • Elemente mit ähnlichen Attributen
Benutzerbasiert Empfehlungen basierend auf dem Benutzerverhalten erstellen.
  • Vor Kurzem aufgerufene Artikel
  • Empfohlen für Sie
Benutzerdefinierte Kriterien Machen Sie Empfehlungen basierend auf einer von Ihnen hochgeladenen benutzerdefinierten Datei.
  • Benutzerspezifischer Algorithmus

Jedes Kriterium ist in seinem eigenen Register definiert. Der Traffic wird gleichmäßig auf die verschiedenen Kriterientests verteilt. Anders ausgedrückt wird der Traffic bei zwei vorliegenden Kriterien gleichmäßig zwischen diesen aufgeteilt. Wenn Sie über zwei Kriterien und zwei Entwürfe verfügen, wird der Traffic gleichmäßig zwischen diesen vier Kombinationen aufgeteilt. Sie können auch den Prozentsatz der Websitebesucher festlegen, denen zum Vergleich der standardmäßige Inhalt gezeigt wird. In diesem Fall wird dem angegebenen Prozentsatz der Besucher der Standardinhalt angezeigt und der Rest wird zwischen Ihren Kriterien und Designkombinationen aufgeteilt.

Weitere Informationen zum Erstellen von Kriterien und zum Definieren der Algorithmustypen und Algorithmen finden Sie unter Erstellen von Kriterien.

Verschiedene Empfehlungsalgorithmen eignen sich für die Platzierung auf verschiedenen Seitentypen. Weitere Informationen zu den einzelnen Algorithmustypen und den verfügbaren Algorithmen finden Sie in den folgenden Abschnitten.

Warenkorbbasiert

Die Warenkorbbasiert Algorithmustyp ermöglicht die Empfehlung von Artikeln, die auf dem Inhalt des aktuellen Warenkorbs des Besuchers basieren. Die Empfehlungsschlüssel werden über den Mbox-Parameter bereitgestellt cartIds in kommagetrennten Werten. Nur die ersten 10 Werte werden berücksichtigt.

Die auf dem Warenkorb basierende Empfehlungslogik ähnelt derEmpfohlen für Sie"benutzerbasierter Algorithmus und zum "Personen, die diese ansahen, kauften diese" und "Personen, die diese kauften, kauften diese"artikelbasierte Algorithmen.

Target verwendet kollaborative Filtermethoden, um Ähnlichkeiten für jedes Element im Warenkorb des Besuchers zu ermitteln, und kombiniert dann diese Ähnlichkeiten im Verhalten für jedes Element, um eine zusammengeführte Liste zu erhalten.

Target Außerdem können Marketing-Experten das Besucherverhalten innerhalb einer einzelnen Sitzung oder sitzungsübergreifend betrachten:

  • Einzelsitzung: Auf Grundlage dessen, was andere Besucher innerhalb einer einzelnen Sitzung unternommen haben.

    Wenn Sie sich das Verhalten innerhalb einer einzelnen Sitzung ansehen, kann es sinnvoll sein, wenn es den Eindruck gibt, dass Produkte sich stark auf der Grundlage einer Nutzung, eines Ereignisses oder eines Ereignisses "verbinden". Beispielsweise kauft ein Besucher einen Drucker und benötigt möglicherweise auch Tinte und Papier. Oder ein Besucher kauft Erdnussbutter und benötigt möglicherweise auch Brot und Gelee.

  • Sitzungsübergreifend: Auf Grundlage dessen, was andere Besucher über mehrere Sitzungen hinweg unternommen haben.

    Wenn Sie sich das Verhalten über mehrere Sitzungen hinweg ansehen, kann es sinnvoll sein, wenn es den Eindruck gibt, dass Produkte stark aufeinander abgestimmt sind, basierend auf der Präferenz oder dem Geschmack des Besuchers. Zum Beispiel mag ein Besucher Star Wars und vielleicht auch Indiana Jones, auch wenn der Besucher nicht unbedingt beide Filme in derselben Sitzung sehen möchte. Oder ein Besucher mag das Brettspiel "Codenames" und könnte auch das Brettspiel "Avalon", auch wenn der Besucher nicht beide Spiele gleichzeitig spielen kann.

Target gibt Empfehlungen für jeden Besucher basierend auf den Artikeln im aktuellen Warenkorb heraus, unabhängig davon, ob Sie sich das Besucherverhalten innerhalb einer einzelnen Sitzung oder sitzungsübergreifend ansehen.

Die folgenden Algorithmen sind mit der Variablen Warenkorbbasiert Algorithmustyp:

Personen, die das ansahen, sahen auch die

Empfiehlt die Artikel, die am häufigsten von Kunden in derselben Sitzung angesehen werden, in der der angegebene Artikel angesehen wird.

Diese Logik gibt andere Produkte zurück, die von Benutzern nach Ansicht dieses Objekts angesehen wurden. das angegebene Produkt nicht in der Ergebnismenge enthalten ist.

Mit dieser Logik können Sie zusätzliche Konversionsmöglichkeiten erstellen, indem Sie Artikel empfehlen, die auch andere Besucher angezeigt haben, die einen Artikel angesehen haben. Besucher, die beispielsweise Fahrräder auf Ihrer Site sehen, können sich auch Fahrradhelme, Fahrradkits, Schlösser usw. ansehen. Sie können eine Empfehlung mit dieser Logik erstellen, die vorschlägt, dass andere Produkte Ihnen bei der Umsatzsteigerung helfen.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Personen, die das ansahen, kauften diese

Empfiehlt die Artikel, die am häufigsten von Kunden in derselben Sitzung angesehen werden, in der der angegebene Artikel angesehen wird. Dieses Kriterium gibt andere Produkte zurück, die Personen nach dem Ansehen dieses Artikels gekauft haben. Das angegebene Produkt ist nicht in der Ergebnismenge enthalten.

Diese Logik gibt andere Produkte zurück, die Kunden nach Ansicht dieses Produkts gekauft haben. das angegebene Produkt nicht in der Ergebnismenge enthalten ist.

Mit dieser Logik können Sie Querverkaufsmöglichkeiten erhöhen, indem Sie eine Empfehlung auf einer Produktseite anzeigen, die beispielsweise Artikel anzeigt, die andere Besucher gekauft haben. Wenn der Besucher beispielsweise einen Angelpol anzeigt, kann die Empfehlung zusätzliche Artikel anzeigen, die andere Besucher gekauft haben, wie z. B. Kästen, Gewässer und Fischköpfe. Wenn Besucher Ihre Site besuchen, erhalten sie zusätzliche Kaufempfehlungen.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Personen, die das kauften, kauften dies

Empfiehlt Artikel, die am häufigsten von Kunden zur selben Zeit gekauft werden, wie der angegebene Artikel.

Diese Logik gibt andere Produkte zurück, die Kunden nach dem Kauf dieses Produkts gekauft haben. das angegebene Produkt nicht in der Ergebnismenge enthalten ist.

Mit dieser Logik können Sie die Verkaufsmöglichkeiten erhöhen, indem Sie eine Empfehlung auf einer Warenkorbübersichtsseite anzeigen, auf der beispielsweise Artikel angezeigt werden, die auch von anderen Käufern gekauft wurden. Wenn der Besucher z. B. einen Anzug kauft, kann die Empfehlung zusätzliche Artikel anzeigen, die andere Besucher zusammen mit dem Anzug gekauft haben, wie z. B. Krawatten, Kleiderschuhe und Links. Wenn Besucher ihre Käufe überprüfen, geben Sie ihnen zusätzliche Empfehlungen.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Popularitätsbasiert

Die Popularitätsbasiert Algorithmustyp : ermöglicht Ihnen das Abgabe von Empfehlungen, die auf der allgemeinen Beliebtheit eines Artikels auf Ihrer Site oder auf der Beliebtheit von Artikeln in der bevorzugten oder am häufigsten angezeigten Kategorie, Marke, Genre usw. eines Benutzers basieren.

Die folgenden Algorithmen sind mit der Variablen Popularitätsbasiert Algorithmustyp:

Am häufigsten angezeigt auf der gesamten Site

Die Empfehlung wird durch den Artikel bestimmt, der am häufigsten angezeigt wurde. Dies wird vom Neuigkeits-/Häufigkeitskriterium bestimmt, das wie folgt funktioniert:

  • 10 Punkte für erstmalige Ansicht
  • 5 Punkte für alle folgenden Ansichten
  • Am Ende der Sitzung alle Werte durch 2 teilen

Beispiel: Die Anzeige von Surfbrett A und Surfbrett B in einer Sitzung führt zu folgendem Ergebnis: A: 10 und B: 5. Wenn die Sitzung beendet wird, haben Sie A: 5, B: 2.5. Wenn Sie dieselben Elemente in der nächsten Sitzung anzeigen, ändern sich die Werte in A: 15 B: 7.5.

Verwenden Sie diesen Algorithmus auf allgemeinen Seiten, wie z. B. Startseiten, Landingpages und Offsite-Anzeigen.

Am häufigsten angezeigt nach Kategorie

Die Empfehlung wird von der Kategorie bestimmt, die am meisten Aktivität verzeichnete, wobei dieselbe Methode wie für den am häufigsten angezeigten Artikel verwendet wird, statt Produkten jedoch Kategorien bewertet werden.

Dies wird vom Neuigkeits-/Häufigkeitskriterium bestimmt, das wie folgt funktioniert:

  • 10 Punkte für erstmalige Kategorieansicht
  • 5 Punkte für alle folgenden Ansichten

Kategorien, die zum ersten Mal besucht werden, erhalten 10 Punkte. Für nachfolgende Besuche derselben Kategorie werden 5 Punkte vergeben. Bei jedem Besuch werden nicht aktuelle Kategorien, die zuvor besucht wurden, um 1 reduziert.

Beispiel: Die Anzeige von Kategorie A und Kategorie B in einer Sitzung führt zu folgendem Ergebnis: A: 9 und B: 10. Wenn Sie in der nächsten Sitzung dieselben Elemente ansehen, ändern sich die Werte in A: 20 B: 9.

Verwenden Sie diesen Algorithmus auf allgemeinen Seiten, wie z. B. Startseiten, Landingpages und Offsite-Anzeigen.

Wenn Sie den Algorithmus Am häufigsten angezeigt nach Kategorie auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktuelle Kategorie
  • Favoritenkategorie

Am häufigsten nach Elementattribut angezeigt

Empfiehlt Artikel oder Medien, die den am häufigsten angezeigten Artikeln oder Medien auf Ihrer Site ähneln.

Mit diesem Algorithmus können Sie auswählen, auf welchem Elementattribut die Empfehlung basieren soll, z. B. "Name"oder "Marke".

Anschließend wählen Sie aus, welche Profilattribute im Besucherprofil übereinstimmen sollen, z. B. "Lieblingsmarke", "Zuletzt zum Warenkorb hinzugefügter Artikel"oder "Am häufigsten angezeigte Anzeige".

Topverkäufe auf der gesamten Site

Zeigt die Artikel an, die in den am häufigsten abgeschlossenen Bestellungen auf der gesamten Site enthalten sind. Wenn derselbe Artikel in einer Bestellung mehrmals bestellt wurde, zählt dies als eine Bestellung.

Mit diesem Algorithmus können Sie Empfehlungen für die am häufigsten verkauften Artikel auf Ihrer Site erstellen, um die Konversion und den Umsatz zu steigern. Diese Logik ist besonders für erstmalige Besucher Ihrer Site geeignet.

Topverkäufe nach Kategorie

Zeigt die Artikel an, die zu den am häufigsten abgeschlossenen Bestellungen gehören, nach Kategorie. Wenn derselbe Artikel in einer Bestellung mehrmals bestellt wurde, zählt dies als eine Bestellung.

Mit diesem Algorithmus können Sie Empfehlungen für die am häufigsten verkauften Artikel auf Ihrer Site basierend auf der Kategorie erstellen, um die Konversion und den Umsatz zu steigern. Diese Logik ist besonders für erstmalige Besucher Ihrer Site geeignet.

Wenn Sie den Algorithmus Am häufigsten angezeigt nach Kategorie auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktuelle Kategorie
  • Favoritenkategorie

Topverkäufe nach Elementattribut

(Informationen in Kürze verfügbar)

Top nach Analytics-Metrik

Zeigt das "Top x"an, wobei x ist willkürlich Analytics Metrik. Bei der Verwendung von Verhaltensdaten aus Mboxes können Sie "Topverkäufe"oder "Am häufigsten angezeigt"verwenden (x = "Verkauf"oder x = "Angezeigt"). Wenn Sie Verhaltensdaten aus Adobe Analytics, können Sie x = "Hinzufügen zum Warenkorb"oder andere verwenden Analytics Metrik.

Artikelbasiert

Die Artikelbasiert Mit dem Empfehlungstyp können Sie Empfehlungen dazu abgeben, wie Sie ähnliche Artikel wie einen Artikel finden, den der Benutzer gerade anzeigt oder kürzlich angesehen hat.

Die folgenden Algorithmen sind mit der Variablen Artikelbasiert Algorithmustyp:

Personen, die das ansahen, sahen auch dies an

Empfiehlt die Artikel, die am häufigsten von Kunden in derselben Sitzung angesehen werden, in der der angegebene Artikel angesehen wird.

Diese Logik gibt andere Produkte zurück, die von Benutzern nach Ansicht dieses Objekts angesehen wurden. das angegebene Produkt nicht in der Ergebnismenge enthalten ist.

Mit dieser Logik können Sie zusätzliche Konversionsmöglichkeiten erstellen, indem Sie Artikel empfehlen, die auch andere Besucher angezeigt haben, die einen Artikel angesehen haben. Besucher, die beispielsweise Fahrräder auf Ihrer Site sehen, können sich auch Fahrradhelme, Fahrradkits, Schlösser usw. ansehen. Sie können eine Empfehlung mit dieser Logik erstellen, die vorschlägt, dass andere Produkte Ihnen bei der Umsatzsteigerung helfen.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Personen, die das ansahen, kauften dies

Empfiehlt die Artikel, die am häufigsten von Kunden in derselben Sitzung angesehen werden, in der der angegebene Artikel angesehen wird. Dieses Kriterium gibt andere Produkte zurück, die Personen nach dem Ansehen dieses Artikels gekauft haben. Das angegebene Produkt ist nicht in der Ergebnismenge enthalten.

Diese Logik gibt andere Produkte zurück, die Kunden nach Ansicht dieses Produkts gekauft haben. das angegebene Produkt nicht in der Ergebnismenge enthalten ist.

Mit dieser Logik können Sie Querverkaufsmöglichkeiten erhöhen, indem Sie eine Empfehlung auf einer Produktseite anzeigen, die beispielsweise Artikel anzeigt, die andere Besucher gekauft haben. Wenn der Besucher beispielsweise einen Angelpol anzeigt, kann die Empfehlung zusätzliche Artikel anzeigen, die andere Besucher gekauft haben, wie z. B. Kästen, Gewässer und Fischköpfe. Wenn Besucher Ihre Site besuchen, erhalten sie zusätzliche Kaufempfehlungen.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Personen, die das kauften, kauften dies

Empfiehlt Artikel, die am häufigsten von Kunden zur selben Zeit gekauft werden, wie der angegebene Artikel.

Diese Logik gibt andere Produkte zurück, die Kunden nach dem Kauf dieses Produkts gekauft haben. das angegebene Produkt nicht in der Ergebnismenge enthalten ist.

Mit dieser Logik können Sie die Verkaufsmöglichkeiten erhöhen, indem Sie eine Empfehlung auf einer Warenkorbübersichtsseite anzeigen, auf der beispielsweise Artikel angezeigt werden, die auch von anderen Käufern gekauft wurden. Wenn der Besucher z. B. einen Anzug kauft, kann die Empfehlung zusätzliche Artikel anzeigen, die andere Besucher zusammen mit dem Anzug gekauft haben, wie z. B. Krawatten, Kleiderschuhe und Links. Wenn Besucher ihre Käufe überprüfen, geben Sie ihnen zusätzliche Empfehlungen.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Elemente mit ähnlichen Attributen

Empfiehlt auf Grundlage von aktueller Seitenaktivität oder früherem Besucherverhalten Artikel oder Medien, die eine Ähnlichkeit zu anderen Artikeln oder Medien aufweisen.

Wenn Sie Elemente/Medien mit ähnlichen Attributen auswählen, können Sie Regeln zur Ähnlichkeit von Inhalten festlegen.

Die Verwendung der Ähnlichkeit von Inhalten zum Generieren von Empfehlungen ist besonders effektiv für neue Artikel, die in Empfehlungen mit Personen, die dies ansahen, sahen auch dies an, und anderen Logiken basierend auf dem bisherigen Verhalten nicht angezeigt werden. Anhand der Ähnlichkeit von Inhalten können sinnvolle Empfehlungen für neue Benutzer erstellt werden, für die noch keine historischen Daten oder Einkäufe verzeichnet wurden.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Recommendations-Schlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Weitere Informationen finden Sie unter Ähnlichkeit von Inhalten.

Benutzerbasiert

Mit dem benutzerbasierten Algorithmustyp können Sie Empfehlungen basierend auf dem Benutzerverhalten abgeben.

Die folgenden Algorithmen sind mit der Variablen Benutzerbasiert Algorithmustyp:

Vor Kurzem aufgerufene Artikel

Nutzt den Verlauf des Benutzers (sitzungsübergreifend) für die Anzeige der letzten x vom Besucher angesehenen Artikel, basierend auf der Anzahl x der im Entwurf vorhandenen Plätze.

Der Algorithmus "Kürzlich angezeigte Elemente"gibt Ergebnisse zurück, die für eine bestimmte Umgebung. Wenn zwei Sites zu unterschiedlichen Umgebungen gehören und ein Besucher zwischen den beiden Sites wechselt, zeigt jede Site nur die jeweiligen Elemente der entsprechenden Umgebung an. Wenn sich zwei Sites in derselben Umgebung befinden und ein Besucher zwischen den beiden Sites wechselt, werden dem Besucher dieselben kürzlich angezeigten Elemente für beide Sites angezeigt.

HINWEIS

Sie können die Vor Kurzem aufgerufene Artikel Kriterien für Reserveempfehlungen.

„Kürzlich angezeigte Elemente/Medien“ kann so gefiltert werden, dass nur Elemente mit einem bestimmten Attribut angezeigt werden.

  • Kürzlich angesehene Kriterien können analog zu anderen Kriterien in Empfehlungen konfiguriert werden.
  • Sie können Sammlungen, Ausschlüsse und Einschlüsse (einschließlich der speziellen Regeln für „Preis“ und „Bestand“) können auf die gleiche Weise wie alle anderen Kriterien genutzt werden.

Mögliche Anwendungsfälle sind beispielsweise, dass ein multinationales Unternehmen mit mehreren Unternehmen über mehrere digitale Eigenschaften hinweg über Elemente für die Besucheransicht verfügt. In diesem Fall können Sie die kürzlich angezeigten Elemente so begrenzen, dass nur die entsprechende Eigenschaft angezeigt wird, wo sie angezeigt wurden. Dadurch wird verhindert, dass kürzlich angezeigte Elemente auf der Site einer anderen digitalen Eigenschaft angezeigt werden.

Verwenden Sie diesen Algorithmus auf allgemeinen Seiten, wie z. B. Startseiten, Landingpages und Offsite-Anzeigen.

HINWEIS

Vor Kurzem aufgerufene Artikel berücksichtigt sowohl die globalen Ausschlüsse als auch die ausgewählte Sammlungseinstellung für die Aktivität. Wenn ein Element durch einen globalen Ausschluss ausgeschlossen oder nicht in der ausgewählten Sammlung enthalten ist, wird es nicht angezeigt. Daher bei Verwendung einer Vor Kurzem aufgerufene Artikel -Kriterien verwenden, sollte im Allgemeinen die Einstellung "Alle Sammlungen"verwendet werden.

Empfiehlt Artikel basierend auf dem Browsen, Anzeigen und Kaufverlauf jedes Besuchers.

Mit diesem Algorithmus können Sie personalisierte Inhalte und Erlebnisse für neue und wiederkehrende Besucher bereitstellen. Die Liste der Empfehlungen wird der neuesten Aktivität des Besuchers zugeordnet. Sie wird in der Sitzung aktualisiert und personalisiert, sobald der Benutzer Ihre Site durchsucht.

Sowohl Ansichten als auch Käufe werden zur Bestimmung der empfohlenen Artikel verwendet. Der angegebene Empfehlungsschlüssel (z. B. "Aktuelles Element") wird verwendet, um von Ihnen ausgewählte Einschlussregelfilter anzuwenden.

Sie können zum Beispiel:

  • Ausschließen von Artikeln, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen (nicht vorrätige Produkte, vor mehr als 30 Tagen veröffentlichte Artikel, Filme mit R usw.).
  • Begrenzen Sie die eingeschlossenen Elemente auf eine Kategorie oder die aktuelle Kategorie.

Wenn Sie diesen Algorithmus auswählen, können Sie die folgenden Filterschlüssel auswählen:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

Benutzerdefinierte Kriterien

Mit dem Algorithmustyp Benutzerspezifische Kriterien können Sie Empfehlungen basierend auf einer von Ihnen hochgeladenen benutzerdefinierten Datei erstellen.

Die Empfehlung wird anhand eines Artikels ermittelt, der im Besucherprofil gespeichert ist, entweder mithilfe des Attributs user.x oder Profile.x Attribute.

Wurde diese Option ausgewählt, muss der Wert entity.id im Profilattribut enthalten sein.

Wenn Sie Empfehlungen auf Grundlage von benutzerspezifischen Attributen erstellen, müssen Sie das benutzerspezifische Attribut auswählen und anschließend den Empfehlungstyp festlegen.

Zusätzlich zur Ausgabe Ihrer eigenen benutzerspezifischen Kriterien können Sie in Echtzeit filtern. So können Sie beispielsweise Ihre empfohlenen Elemente so begrenzen, dass nur die Favoritenkategorie oder -marke eines Besuchers angezeigt wird. Dadurch können Sie Offline-Berechnungen mit der Echtzeitfilterung kombinieren.

Diese Funktion bedeutet, dass Sie Target , um zusätzlich zu Ihren offline berechneten Empfehlungen oder benutzerdefiniert-kuratierten Listen Personalisierungen hinzuzufügen. Dadurch lässt sich die Leistung Ihrer Datenwissenschaftler und Ihrer Datenrecherche mit der bewährten Bereitstellung, der Laufzeitfilterung, den A/B-Tests, dem Targeting, der Berichterstellung, den Integrationen und mehr von Adobe kombinieren.

Wenn benutzerdefinierten Kriterien Einschlussregeln hinzugefügt werden, wandelt dies auf der Grundlage eines Besuchers andernfalls statische Empfehlungen in dynamische Empfehlungen um.

  • Benutzerdefinierte Kriterien können analog zu anderen Kriterien in Empfehlungen konfiguriert werden.
  • Sie können Sammlungen, Ausschlüsse und Einschlüsse (einschließlich der speziellen Regeln für „Preis“ und „Bestand“) können auf die gleiche Weise wie alle anderen Kriterien genutzt werden.

Mögliche Nutzungsszenarien:

  • Sie möchten Filme aus einer benutzerdefiniert-kuratierten Liste nur dann empfehlen, wenn sie der Besucher noch nicht gesehen hat.
  • Sie möchten einen Offline-Algorithmus ausführen und die Ergebnisse verwenden, um Ihre Empfehlungen zu optimieren. Sie müssen jedoch sicherstellen, dass nicht vorrätige Artikel niemals empfohlen werden.
  • Sie möchten nur die Artikel einbeziehen, die aus der Favoritenkategorie dieses Besuchers stammen.

Empfehlungsschlüssel

Die folgenden Empfehlungsschlüssel sind im Empfehlungsschlüssel Dropdown-Liste:

Aktueller Artikel

Die Empfehlung wird vom Artikel bestimmt, den der Besucher momentan ansieht.

Recommendations zeigt andere Artikel an, die den Besucher aufgrund seiner derzeitigen Artikelwahl ebenfalls interessieren könnten.

Wenn diese Option ausgewählt ist, muss der entity.id-Wert als Parameter in der Anzeige-Mbox weitergeleitet werden.

Kann mit den folgenden Algorithmen verwendet werden:

  • Artikel mit ähnlichen Attributen
  • Personen, die das ansahen, sahen auch dies an
  • Personen, die das ansahen, kauften dies
  • Personen, die das kauften, kauften dies

Verwenden Sie die Aktueller Artikel Empfehlungsschlüssel auf Ihrer Site unter:

  • Seiten mit einzelnen Artikeln, beispielsweise Produktseiten.
  • NICHT auf Seiten ohne Suchergebnisse verwenden.

Zuletzt gekaufter Artikel

Die Empfehlung wird durch den letzten Artikel bestimmt, der von dem jeweiligen Unique Visitor gekauft wurde. Dies wird automatisch erfasst, sodass keine Werte auf der Seite übergeben werden müssen.

Kann mit den folgenden Algorithmen verwendet werden:

  • Artikel mit ähnlichen Attributen
  • Personen, die das ansahen, sahen auch dies an
  • Personen, die das ansahen, kauften dies
  • Personen, die das kauften, kauften dies

Verwenden Sie die Zuletzt gekaufter Artikel Empfehlungsschlüssel auf Ihrer Site unter:

  • Startseite, Seite „Mein Konto“, Offsite-Werbeanzeigen.
  • NICHT auf Produktseiten oder Seiten verwenden, die für Einkäufe relevant sind.

Benutzerdefinierter Empfehlungsschlüssel

Sie können Empfehlungen auf dem Wert eines benutzerdefinierten Profilattributs basieren. Angenommen, Sie möchten empfohlene Filme basierend auf dem Film anzeigen, den ein Besucher zuletzt der Warteschlange hinzugefügt hat.

  1. Wählen Sie Ihr benutzerdefiniertes Profilattribut aus der Dropdownliste Empfehlungsschlüssel aus (z. B. „Zuletzt zur Watchlist hinzugefügt“).

  2. Wählen Sie dann Ihre Empfehlungslogik aus (z. B. „Personen, die das ansahen, sahen auch dies an“).

    Neues Kriteriendialogfeld erstellen

Wenn Ihr benutzerdefiniertes Profilattribut nicht direkt mit einer Entitäts-ID übereinstimmt, müssen Sie Recommendations erläutern, wie die Übereinstimmung mit einer Entität erfolgen soll. Angenommen, Sie möchten die wichtigsten Verkaufselemente aus der beliebtesten Marke eines Besuchers anzeigen.

  1. Wählen Sie Ihr benutzerdefiniertes Profilattribut aus der Dropdownliste Empfehlungsschlüssel aus (z. B. „Lieblingsmarke“).

  2. Wählen Sie dann die Empfehlungslogik, die Sie mit diesem Schlüssel verwenden möchten (z. B. „Topverkäufe“).

    Die Option Gruppieren nach individuellem Wert wird angezeigt.

  3. Wählen Sie das Entitätsattribut aus, das dem ausgewählten Schlüssel entspricht. In diesem Fall stimmt „Lieblingsmarke“ mit entity.brand überein.

    Recommendations erstellt nun für jede Marke eine Liste der Topverkäufe und zeigt den Besucher die entsprechende Liste „Topverkäufe“ basierend auf dem Wert an, der im Profilattribut „Lieblingsmarke“ des Besuchers gespeichert ist.

    Neues Kriteriendialogfeld erstellen 2

Zuletzt angezeigter Artikel

Die Empfehlung wird durch den letzten Artikel bestimmt, der von dem jeweiligen Unique Visitor angezeigt wurde. Dies wird automatisch erfasst, sodass keine Werte auf der Seite übergeben werden müssen.

Kann mit den folgenden Algorithmen verwendet werden:

  • Artikel mit ähnlichen Attributen
  • Personen, die das ansahen, sahen auch dies an
  • Personen, die das ansahen, kauften dies
  • Personen, die das kauften, kauften dies

Verwenden Sie die Zuletzt angezeigter Artikel Empfehlungsschlüssel auf Ihrer Site unter:

  • Startseite, Seite „Mein Konto“, Offsite-Werbeanzeigen.
  • NICHT auf Produktseiten oder Seiten verwenden, die für Einkäufe relevant sind.

Am häufigsten angezeigter Artikel

Zeigt die Artikel oder Medien an, die am häufigsten auf Ihrer Site angezeigt werden.

Mit dieser Logik können Sie Empfehlungen basierend auf den am häufigsten angezeigten Artikeln auf Ihrer Site anzeigen, um Konversionen für andere Elemente zu erhöhen. Beispielsweise könnte eine Medien-Site Empfehlungen für die am häufigsten angezeigten Videos auf ihrer Startseite anzeigen, um Besucher dazu zu ermutigen, sich zusätzliche Videos anzusehen.

Dieser Empfehlungsschlüssel kann mit den folgenden Algorithmen verwendet werden:

  • Artikel mit ähnlichen Attributen
  • Personen, die das ansahen, sahen auch dies an
  • Personen, die das ansahen, kauften dies
  • Personen, die das kauften, kauften dies

Aktuelle Kategorie

Die Empfehlung wird von der Produktkategorie bestimmt, die der Besucher momentan ansieht.

In Empfehlungen werden Produkte aus der angegebenen Produktkategorie angezeigt.

Wenn diese Option ausgewählt ist, muss der entity.categoryId-Wert als Parameter an die Anzeige-Mbox weitergeleitet werden.

Dieser Empfehlungsschlüssel kann mit den folgenden Algorithmen verwendet werden:

  • Topverkäufe
  • Am häufigsten angezeigt

Verwenden Sie die Aktuelle Kategorie Empfehlungsschlüssel auf Ihrer Site unter:

  • Seiten mit einer Kategorie.
  • NICHT auf Seiten ohne Suchergebnisse verwenden.

Favoritenkategorie

Die Empfehlung wird von der bevorzugten Produktkategorie des Besuchers bestimmt.

In Empfehlungen werden Produkte aus der angegebenen Produktkategorie angezeigt.

Wenn diese Option ausgewählt ist, muss der entity.categoryId-Wert als Parameter an die Anzeige-Mbox weitergeleitet werden.

Dieser Empfehlungsschlüssel kann mit den folgenden Algorithmen verwendet werden:

  • Topverkäufe
  • Am häufigsten angezeigt

Verwenden Sie die Aktuelle Kategorie Empfehlungsschlüssel auf Ihrer Site unter:

  • Seiten mit einer Kategorie.
  • NICHT auf Seiten ohne Suchergebnisse verwenden.

Site-Affinität

Empfiehlt Artikel auf Grundlage der Wahrscheinlichkeit eines Zusammenhangs zwischen Artikeln. Sie können dieses Kriterium anhand des Reglers „Einschlussregeln“ konfigurieren und festlegen, wie viele Daten gesammelt werden sollen, bevor eine Empfehlung angezeigt wird. Wenn Sie zum Beispiel Sehr stark auswählen, werden nur Produkte mit der höchsten Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung empfohlen.

Beispiel: Sie legen eine sehr starke Affinität fest und Ihr Entwurf umfasst fünf Artikel, von denen drei den Schwellenwert für einen wahrscheinlichen Zusammenhang übersteigen. Die zwei Artikel, die die Voraussetzung nicht erfüllen, werden nicht in Ihren Empfehlungen angezeigt und durch von Ihnen definierte Ersatzartikel ausgetauscht. Die Artikel mit der stärksten Affinität werden zuerst angezeigt.

Ein Online-Händler kann beispielsweise Artikel in nachfolgenden Besuchen empfehlen, an denen ein Besucher während früherer Sitzungen Interesse gezeigt hat. Die Aktivität für jede Besuchersitzung wird erfasst, um eine Affinität basierend auf einem Neuigkeits- und Häufigkeitsmodell zu berechnen. Wenn dieser Besucher zu Ihrer Site zurückkehrt, wird die Site-Affinität verwendet, um Empfehlungen basierend auf früheren Aktionen auf Ihrer Site anzuzeigen.

Bei manchen Kunden mit diversen Produktsammlungen und vielfältigem Site-Verhalten kann es sein, dass die besten Ergebnisse mit einer schwachen Site-Affinität erzielt werden.

Diese Logik kann mit den folgenden Empfehlungsschlüsseln verwendet werden:

  • Aktueller Artikel
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel

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