使推荐基于推荐键

基于键的Recommendations使用访客行为上下文在Adobe Target Recommendations活动中显示相关结果。

有两种类型的推荐：

• 热门程度：​根据“查看次数最多”、“最畅销”和“热门量度”列出项目。对于热门程度标准，键为空。
• 基于键：​包含其余标准。推荐提供了多种键类型以供选择。选项包括“当前项目”和“配置文件参数”，这些选项允许您以编程方式设置要推荐的值的键。您可以通过使每个标准基于不同的键来对多个标准进行相互测试。

每个标准都在其自身的选项卡中进行定义。流量会在不同的标准测试中均匀拆分。换句话说，如果您有两个标准，则流量会在这两个标准之间平均拆分。如果您有两个标准和两个设计，则流量会在四种组合之间平均拆分。您也可指定一定数量的网站访客（百分比），这部分访客将看到默认内容以进行对比。在这种情况下，指定百分比的访客会看到默认内容，其余的访客则会在您的标准和设计组合之间进行分配。

1. 创建新条件，或选择现有条件并单击​编辑。

2. 要更改推荐键，请从推荐键下拉列表中选择新键，然后单击​保存​或​更新。

   由于不同的逻辑映射到不同的推荐键，因此不同的推荐会让自身放置在不同类型的页面上。有关每个推荐密钥的详细信息，请参阅以下各节。

推荐键

推荐键下拉列表中提供以下推荐键：

当前项目

推荐由访客当前正在查看的项目决定。

推荐会向对指定项目感兴趣的访客显示可能令其感兴趣的其他项目。

如果选择该选项，entity.id 值必须作为显示 mbox 中的参数传递。

逻辑（标准）

• 具有相似属性的项目
• 查看了这个项目，也查看了那个项目的人
• 查看了这个项目，但购买了那个项目的人
• 购买了这个项目，也购买了那个项目的人
• 网站亲和度

在您网站上的什么位置使用

• 单项目页面，例如产品页面。
• 请勿在空的搜索结果页面上使用。

当前类别

推荐由访客当前正在查看的产品类别决定。

推荐会显示指定产品类别中的项目。

如果选择该选项，entity.categoryId 值必须作为显示 mbox 的参数传递。

逻辑（标准）

• 最畅销商品
• 查看次数最多

在您网站上的什么位置使用

• 单类别页面。
• 请勿在空的搜索结果页面上使用。

自定义属性

推荐由使用 user.x 或 profile.x 属性存储在访客配置文件中的项目确定。

如果选择该选项，配置文件属性中必须存在 entity.id 值。

如果要根据自定义属性来进行推荐，则必须选择自定义属性，然后再选择推荐类型。

您可以基于自己的自定义标准输出进行实时筛选。例如，您可以将推荐项目限制为访客最喜欢的类别或品牌。这样，您便能够将离线计算与实时筛选结合使用。

此功能意味着您可以使用Target在离线计算的推荐或自定义的列表上添加个性化。 这样做可以将数据科学和研究与 Adobe 行之有效的众多功能（包括交付、运行时筛选、A/B 测试、定位、报表、集成，等等）结合起来。

通过在自定义标准中添加包含规则，您可以将原本为静态的推荐转变为基于访客兴趣的动态推荐。

• 与推荐中的其他标准一样，自定义标准也可配置。
• 您可以使用收藏集、排除项和包含项（包括针对价格和库存的特殊规则），其使用方法与任何其他标准相同。

用例可能包括：

• 您想要推荐管理的自定义列表中的影片，但“仅”当访客尚未观看这些影片时才进行推荐。
• 您想要运行离线算法，并使用得出的结果来进行推荐，但是您需要确保绝不推荐缺货的项目。
• 您想要只包含属于访客最喜爱类别的项目。

逻辑（标准）

• 查看了这个项目，也查看了那个项目的人
• 查看了这个项目，但购买了那个项目的人
• 购买了这个项目，也购买了那个项目的人
• 总体行为
• 查看次数最多
• 最畅销商品

如果键是自定义配置文件属性，并且算法类型是“查看次数最多”或“最畅销商品”，则会显示一个名为“按以下项的唯一值分组”的新下拉列表，其中包含已知实体属性（ID、类别、利润、价值、库存和环境除外）的列表。该字段为必填。

在您网站上的什么位置使用

• 可以在任何页面上使用。

自定义推荐键

您可以使推荐基于自定义配置文件属性的值。例如，假定您要根据访客最近添加到其队列中的影片显示推荐的影片。

1. 从​推荐键​下拉列表中选择自定义配置文件属性（例如“最近添加到观看列表的节目”）。

2. 然后，选择​推荐逻辑（例如“查看了这个项目，也查看了那个项目的人”）。

   

如果自定义配置文件属性与单个实体 ID 不直接匹配，则需要向 Recommendations 说明您希望如何与实体进行匹配。例如，假定您要显示访客最喜爱的品牌中的最畅销商品。

1. 从​推荐键​下拉列表中选择自定义配置文件属性（例如，“最喜爱的品牌”）。

2. 然后，选择要用于此键的​推荐逻辑（例如，“最畅销商品”）。

   此时会显示按以下项的唯一值分组选项。

3. 选择与您所选的键匹配的实体属性。在本例中，“最喜爱的品牌”与 entity.brand 匹配。

   现在，Recommendations 将为每个品牌生成“最畅销商品”列表，并根据访客“最喜爱的品牌”配置文件属性中存储的值向访客展示相应的“最畅销商品”列表。

   

最喜爱类别

推荐由获得最多活动的类别决定，使用的方法与“查看次数最多的项目”相同，但是由类别接受评分，而非产品。

它由新近度/频率标准通过如下计算方式来决定：

• 首次查看类别得 10 分
• 接下来每次查看得 5 分

首次访问类别得 10 分。接下来每次访问同一类别得 5 分。每次访问中之前查看过的非当前类别将减 1 分。

例如，在一个会话中查看类别 A 后再查看类别 B 的结果是 A：9，B：10。如果您在下一个会话中查看相同的项目，则值将更改为 A：20，B：9。

逻辑（标准）

• 最畅销商品
• 查看次数最多

在您网站上的什么位置使用

• 常规页面，例如主页或登陆页面及站外广告。

上次购买的项目

推荐由每位唯一访客最近购买的项目决定。这将被自动捕获，因此无需在此页面上传递任何值。

逻辑（标准）

• 具有相似属性的项目
• 查看了这个项目，也查看了那个项目的人
• 查看了这个项目，但购买了那个项目的人
• 购买了这个项目，也购买了那个项目的人
• 网站亲和度

在您网站上的什么位置使用

• 主页，“我的帐户”页面，站外广告。
• 请勿在产品页面或与购买相关的页面上使用。

上次查看的项目

推荐由每位唯一访客最近查看的项目决定。这将被自动捕获，因此无需在此页面上传递任何值。

逻辑（标准）

• 具有相似属性的项目
• 查看了这个项目，也查看了那个项目的人
• 查看了这个项目，但购买了那个项目的人
• 购买了这个项目，也购买了那个项目的人
• 网站亲和度

在您网站上的什么位置使用

• 主页，“我的帐户”页面，站外广告。
• 请勿在产品页面或与购买相关的页面上使用。

查看次数最多的项目

与最喜爱类别使用的方法相同，推荐由最常被查看的项目决定。

它由新近度/频率标准通过如下计算方式来决定：

• 首次查看产品得 10 分
• 接下来每次查看得 5 分
• 会话结束时将所有值除以 2

例如，在一个会话中查看冲浪板 A 后再查看冲浪板 B 的结果是 A：10，B：5。会话结束时，最终结果是 A：5，B：2.5。如果在下一会话中查看相同的项目，则值更改为 A：15，B：7.5。

逻辑（标准）

• 具有相似属性的项目
• 查看了这个项目，也查看了那个项目的人
• 查看了这个项目，但购买了那个项目的人
• 购买了这个项目，也购买了那个项目的人
• 网站亲和度

在您网站上的什么位置使用

• 常规页面，例如主页或登陆页面及站外广告。

人气

推荐由您网站上的项目热门程度决定。热门程度包括最畅销商品和按 mbox 数据查看次数最多的项目，如果您使用 Adobe Analytics，则还包括产品报表中提供的所有量度。项目根据您选择的推荐逻辑进行排名。

逻辑（标准）

• 最畅销商品
• 查看次数最多
• 产品报表量度（如果您使用 Adobe Analytics）

在您网站上的什么位置使用

• 常规页面，例如主页或登陆页面及站外广告。

最近查看的项目

使用访客的历史记录（跨会话）根据设计中的版块数量显示访客最近查看过的 x 个项目。

“最近查看的项目”条件返回特定于给定环境的结果。 如果两个网站属于不同的环境，并且访客在两个网站之间切换访问，则每个网站仅显示相应网站的最近查看的项目。如果两个网站位于同一环境，并且访客在两个网站之间切换访问，则访客将看到两个网站的最近查看的相同项目。

可以筛选最近查看的项目/媒体，以便仅显示具有特定属性的项目。

• 与推荐中的其他标准一样，“最近查看的项目”标准也可配置。
• 您可以使用收藏集、排除项和包含项（包括针对价格和库存的特殊规则），其使用方法与任何其他标准相同。

用例可能包括：

一家开展多种业务的跨国公司可能会让访客在多个数字财产中查看项目。在这种情况下，您可以限制最近查看的项目，以便仅显示之前查看的相应财产中的项目。这可防止最近查看的项目显示在其他数字财产的网站上。

在您网站上的什么位置使用

• 常规页面，例如主页或登陆页面及站外广告。

推荐逻辑

Target Recommendations 会使用复杂的算法来确定访客操作在何种情况下才符合活动中设置的标准。推荐键决定了可用的推荐逻辑选项。

推荐逻辑下拉列表中提供以下推荐逻辑（标准）:

具有相似属性的项目/媒体

根据当前页面活动或以往的访客行为来推荐类似的项目或媒体。

如果选择“具有相似属性的项目／媒体”，则可以选择设置内容相似性规则。

使用内容相似性生成推荐对于新项目尤为有效，新项目不太可能在使用查看此项、查看了该项和基于过去行为的其他逻辑的推荐中显示。 您还可以使用内容相似度为没有过去购买数据或其他历史数据的新访客生成有用的推荐。

有关详细信息，请参阅内容相似性。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 当前项目
• 上次购买的物料
• 上次查看的项目
• 查看次数最多的项目

查看次数最多

显示网站上最常查看的项目或媒体。

此逻辑允许您根据网站上查看次数最多的项目显示推荐，以提高其他项目的转化率。 例如，媒体网站可以在其主页显示其最常观看的视频的建议，以鼓励访客观看更多视频。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 当前类别
• 自定义属性
• 最喜爱类别
• 人气

购买了这个项目，也购买了那个项目的人

推荐客户在购买指定项目的同时最常购买的其他项目。

这一逻辑返回购买过此产品后购买的其他产品；结果集中不包含指定的产品。

此逻辑允许您通过在购物车摘要页面上显示推荐来增加交叉销售机会，例如，显示其他买家也购买的商品。 例如，如果访客购买的是西装，则推荐可显示其他与套装一起购买的物品，如领带、连衣裙和袖扣。 当访客查看其购买时，您会向他们提供其他建议。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 当前项目
• 自定义属性
• 上次购买的项目
• 上次查看的项目
• 查看次数最多的项目

查看了这个项目，但购买了那个项目的人

推荐在查看了指定项目的同一会话中最常购买的项目。此标准会返回客户在查看指定项目后所购买的其他产品，返回的结果集中不包含指定的产品。

此逻辑返回查看此产品后购买的其他产品；结果集中不包含指定的产品。

此逻辑允许您通过在产品页面上显示推荐来增加交叉销售机会，例如，该推荐显示查看已购买物料的其他访客所购买的物料。 例如，如果访客正在查看钓竿，则建议可显示其他访客购买的额外物品，如钓具箱、钓具和钓鱼钩。 当访客浏览您的网站时，您会向他们提供其他购买建议。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 当前项目
• 自定义属性
• 上次购买的项目
• 上次查看的项目
• 查看次数最多的项目

查看了这个项目，也查看了那个项目的人

推荐在查看了指定项目的同一会话中最常查看的项目。

此逻辑返回查看此产品后查看的其他产品；结果集中不包含指定的产品。

此逻辑允许您通过推荐其他查看某个项目的访客也查看的项目来创造更多转化机会。 例如，在您的网站上视图道路自行车的访客可能也会查看自行车头盔、自行车套件、锁等。 您可以使用此逻辑创建建议，建议其他产品以帮助您增加收入。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 当前项目
• 自定义属性
• 上次购买的项目
• 上次查看的项目
• 查看次数最多的项目

网站亲和度

根据项目间关系的确定性来推荐项目。您可以配置此标准，以确定需要多少数据，才能使用“包含规则”滑块显示推荐。例如，如果您选择“非常强”，则会推荐具有最强匹配确定性的产品。

例如，如果您设置了非常强的亲和度，且您的设计包含 5 个项目，其中有 3 个项目达到了联系阈值强度，则另外 2 个未达到最低强度要求的项目不会在推荐中显示，且会被替换为您定义的备用项目。具有最强亲和度的项目会最先显示。

例如，在线零售商可以推荐访客在过去会话中表现出兴趣的后续访问项目。 捕获每个访客会话的活动，以基于最近和频率模型计算关联。 当此访客返回您的网站时，站点关联用于根据您网站上的过去操作显示推荐。

有些客户具有多种产品收藏集和多种网站行为，对于他们而言，设置较弱的网站亲和度可能会获得更好的结果。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 当前项目
• 上次购买的项目
• 上次查看的项目
• 查看次数最多的项目

最畅销商品

显示包含在最完成订单中的物料。 同一项目在一个订单中购买多件会被计为一次订购。

利用此逻辑，您可以为网站上的畅销商品创建推荐，从而提高转化率和收入。 此逻辑尤其适用于首次访客您的站点。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 最喜爱类别
• 人气

基于用户的Recommendations

根据每个访客的浏览、查看和购买历史记录推荐项目。 这些项目通常称为“推荐给您”。

此标准允许您向新访客和回头客提供个性化内容和体验。 推荐列表根据访客的最新活动进行加权，并在会话中更新，随着用户浏览您的网站，推荐的个性化程度也会提高。

视图和购买均用于确定建议的项目。 指定的推荐密钥（例如当前项目）用于应用您选择的任何包含规则过滤器。

例如，您可以：

• 排除不符合某些标准的项目（产品缺货、30天前发布的文章、评级为R的电影等）。
• 将包含的项目限制为单个类别或当前类别。

此逻辑可与以下推荐键一起使用：

• 当前项目
• 上次购买的项目
• 上次查看的项目
• 查看次数最多的项目