PREMIUM Création de critères

Les critères en Adobe Target Recommendations contrôlent le contenu de vos activités Recommendations . Créez des critères pour afficher les recommandations qui sont les plus appropriées à votre activité. Ces critères utilisent les actions des visiteurs pour déterminer le contenu ou les produits à afficher.

Les sections suivantes expliquent comment créer un nouveau critère.

Accès à l’écran Créer des critères

Il existe plusieurs méthodes pour accéder à l’écran Créer des critères. Certaines options de l’écran varient en fonction de l’accès à ce dernier.

  • On the Recommendations > Criteria library screen, click Create Criteria > Create Criteria. Les critères que vous créez à cet emplacement deviennent automatiquement disponibles pour toutes les activités Recommendations.
  • Lorsque vous créez une Recommendations activité à l’aide du compositeur d’expérience visuelle, vous accédez immédiatement à l’écran Sélectionner les critères après avoir sélectionné un élément sur votre page et cliqué sur Remplacer par Recommendations, Insérer Recommendations Before ou sur Insérer Recommendations After. Vous pouvez ensuite sélectionner un critère disponible ou cliquer sur Créer des critères. Si vous créez un nouveau critère, vous avez la possibilité d’enregistrer vos critères pour les utiliser avec d’autres Recommendations activités. For more information, see Create a Recommendations activity.
  • Lorsque vous modifiez une Recommendations activité, cliquez sur la zone Emplacement des recommandations sur votre page, puis sélectionnez Changer les critères. On the Select Criteria screen, click Create Criteria. Vous avez la possibilité d’enregistrer les nouveaux critères afin de les utiliser avec d’autres activités Recommendations.

Les étapes suivantes supposent que vous accédez à l’écran Créer de nouveaux critères en utilisant la première méthode : l’écran Recommendations > Critères de bibliothèque.

  1. Cliquez sur Recommendations > Critères.

  2. Cliquez sur Créer des critères > Créer des critères.

    Créer de nouveaux critères

  3. Configurez les informations dans les sections suivantes.

Informations fondamentales

  1. Saisissez un Nom de critère.

    C’est le nom « interne » utilisé pour décrire ce critère. Par exemple, vous voulez peut-être appeler votre critère « Produits générant la marge la plus élevée », mais vous ne voulez pas que ce titre soit affiché publiquement. Reportez-vous à la prochaine étape pour configurer le titre destiné au public.

    Section Informations de base

  2. Saisissez un Titre d’affichage destiné à l’audience qui apparaîtra sur la page pour n’importe quelle recommandation qui utilise ce critère.

    Vous pouvez par exemple souhaiter afficher « Les personnes qui ont consulté cet article ont aussi consulté celui-ci » ou « Produits similaires » lorsque vous utilisez ce critère pour afficher des recommandations.

  3. Saisissez une courte Description du critère.

    La description doit vous aider à identifier les critères et peut inclure des informations sur l’objectif des critères.

  4. Sélectionnez un secteur industriel vertical en fonction des objectifs de votre activité de recommandations.

    Secteur industriel vertical Objectif
    Vente au détail / commerce électronique Conversion entraînant un achat
    Génération de piste / B2B / Services financiers Conversion sans achat
    Médias / Publication Engagement

    Les autres options de critère sont modifiées en fonction du secteur industriel vertical que vous sélectionnez.

  5. Sélectionnez un Type de page.

    Vous pouvez sélectionner plusieurs types de page.

    Le secteur industriel vertical et les types de page sont utilisés pour classer les critères enregistrés, ce qui facilite la réutilisation des critères pour d’autres activités Recommendations.

  6. Sélectionnez une Clé de recommandation.

    Pour plus d’informations sur la base des critères sur une clé, voir Baser la recommandation sur une clé de recommandation.

  7. Sélectionnez la Logique de recommandation.

    Pour plus d’informations sur les options de logique de recommandation, consultez les Critères.

    Remarque

    If you select Items/ Media with Similar Attributes, you will have the option to set content similarity rules.

Source de données

  1. Définissez la plage de données afin de déterminer la période des données d’historique de comportement des utilisateurs disponibles, qui pourront être utilisées pour définir les recommandations à afficher.

    Curseur de plage de données

    Si votre site reçoit un volume de trafic important et que les comportements changent fréquemment, sélectionnez une fenêtre de données plus courte. Une fenêtre plus courte permet Recommendations d’être plus réactif aux changements du marché et de votre entreprise. Par exemple, une fenêtre plus courte signifie que Recommendations détectera les changements de comportement des visiteurs lorsque ces derniers commencent des achats saisonniers, tels que les achats de la rentrée ou de la période des fêtes, et recommanderont les articles appropriés à ces saisons.

    Si vous n’avez pas beaucoup de données ou que le comportement des visiteurs ne change pas fréquemment, vous pouvez sélectionner une fenêtre plus longue. Néanmoins, pour de nombreux sites, une fenêtre plus courte permet d’obtenir de meilleures recommandations.

    Les périodes de données disponibles sont :

    • Deux jours
    • Une semaine
    • Deux semaines
    • Un mois
    • Deux mois
  2. (Conditional) Select the desired Behavioral Data Source: mboxes or Analytics.

    Remarque

    La section Source de données comportementale s’affiche uniquement si votre implémentation utilise Analytics pour la Cible (A4T).

    Section Source de données comportementale

    Si vous choisissez Analytics, sélectionnez la suite de rapports souhaitée.

    If the criteria uses Adobe Analytics as the behavioral data source, once created, the time for criteria availability depends on whether the selected report suite and lookback window has been used for any other criteria, as explained below:

    • Configuration unique d’une suite de rapports : la première fois qu’une suite de rapports est utilisée avec une fenêtre de recherche de plage de données spécifique, Target Recommendations peut prendre de deux à sept jours pour télécharger complètement les données comportementales de la suite de rapports sélectionnée depuis Analytics. This time frame is dependent on the Analytics system load.
    • Critères nouveaux ou modifiés à l’aide d’une suite de rapports déjà disponible : lors de la création d’un critère ou de la modification d’un critère existant, si la suite de rapports sélectionnée a déjà été utilisée avec Target Recommendations, avec une plage de données inférieure ou égale à celle sélectionnée, les données sont immédiatement disponibles et aucune configuration unique n’est requise. Dans ce cas ou si les paramètres d’un algorithme sont modifiés sans changer la suite de rapports ou la plage de données sélectionnée, l’algorithme s’exécute ou se réexécute dans les 12 heures.
    • Exécutions d’algorithme en cours : les données sont transmises quotidiennement d’Analytics à Target Recommendations. Par exemple, pour la recommandation Affinité consultée, lorsqu’un utilisateur consulte un produit, un appel de suivi de consultation de produit est transmis à Analytics pratiquement en temps réel. Les données Analytics sont envoyées à Target tôt le lendemain matin et Target exécute l’algorithme en moins de 12 heures.

    Pour plus d’informations, voir Utilisation d’Adobe Analytics avec Cible Recommendations.

Contenu

Content rules determine what happens if the number of recommended items does not fill your recommendations design. It is possible for Recommendations criteria to return fewer recommendations than your design calls for. Par exemple, si votre conception comporte des emplacements pour quatre éléments, mais que vos critères entraînent la recommandation de deux éléments seulement, vous pouvez laisser les emplacements restants vides ou utiliser des recommandations de sauvegarde pour remplir les emplacements supplémentaires.

Section Contenu

  1. (Facultatif) Faites glisser la bascule Rendu de conception partiel vers la position "Activé".

    Le plus grand nombre d’emplacements possible sera rempli, mais le modèle de conception peut inclure un espace vide pour les emplacements restants. Si cette option est désactivée et qu’il n’y a pas suffisamment de contenu pour remplir tous les emplacements disponibles, les recommandations ne sont pas diffusées et le contenu par défaut s’affiche à la place.

    Activez cette option si vous souhaitez que les recommandations soient servies avec des emplacements vides. Utilisez les recommandations de sauvegarde si vous souhaitez que les emplacements de recommandation soient remplis avec du contenu basé sur vos critères, avec des emplacements vides remplis avec du contenu similaire ou populaire provenant de votre site, comme expliqué à l’étape suivante.

  2. (Facultatif) Faites glisser la bascule Afficher le Recommendations de sauvegarde vers la position "Activé".

    Remplissez les emplacements vides restants de la conception avec une sélection aléatoire des produits les plus consultés sur l’ensemble du site.

    L’utilisation de recommandations de sauvegarde permet de s’assurer que votre conception de recommandation remplit tous les emplacements disponibles. Supposons que vous ayez une conception 4 x 1, comme illustré ci-dessous :

    Conception 4 x 1

    Supposons que vos critères entraînent la recommandation de deux éléments seulement. Si vous activez l’option Rendu de conception partiel, les deux premiers emplacements sont remplis, mais les deux autres emplacements restent vides. Cependant, si vous activez l’option Afficher le Recommendations de sauvegarde, les deux premiers emplacements sont remplis selon vos critères spécifiés et les deux autres emplacements sont remplis selon vos recommandations de sauvegarde.

    La matrice suivante montre le résultat que vous observerez lors de l’utilisation des options de rendu de conception partiel et de Recommendations de sauvegarde :

    Rendu de conception partiel Recommandations de sauvegarde Résultats
    Désactivé Désactivé Si un nombre inférieur de recommandations est renvoyé par rapport à celui attendu par la conception, cette dernière est remplacée par le contenu par défaut et aucune recommandation n’est affichée.
    Activé Désactivé La conception est rendue, mais elle peut inclure des espaces vides si un nombre inférieur de recommandations par rapport à celui attendu est renvoyé.
    Activé Activé Les recommandations de sauvegarde remplissent les emplacements de la conception, en affichant entièrement celle-ci.
    Si l’application des règles d’inclusion aux recommandations de sauvegarde limite le nombre de recommandations de sauvegarde incluses de sorte que la conception ne puisse pas être remplie, cette dernière est partiellement affichée.
    Si le critère ne renvoie aucune recommandation et si les règles d’inclusion limitent les recommandations de sauvegarde à zéro, la conception est remplacée par le contenu par défaut.
    Désactivé Activé Les recommandations de sauvegarde remplissent les emplacements de la conception, en affichant entièrement celle-ci.
    Si l’application des règles d’inclusion aux recommandations de sauvegarde limite le nombre de recommandations de sauvegarde incluses de sorte que la conception ne puisse pas être remplie, cette dernière est replacée par le contenu par défaut et aucune recommandation n’est affichée.

    Pour plus d’informations, voir Utilisation d’une recommandationde sauvegarde.

  3. (Conditionnel) Si vous avez sélectionné Afficher la Recommendations de sauvegarde à l’étape précédente, vous pouvez activer l’option Appliquer les règles d’inclusion aux recommandations de sauvegarde.

    Les règles d’inclusion déterminent les éléments qui sont inclus dans vos recommandations. Les options disponibles dépendent du secteur industriel vertical.

    For more details, see Specify inclusion rules below.

  4. (Facultatif) Faites glisser l’option Recommander les articles achetés précédemment vers la position "Activé".

    Ce paramètre est basé sur productPurchasedId. Le comportement par défaut est de ne pas recommander des articles précédemment achetés. En général, vous ne souhaitez pas promouvoir des articles qu’un client a récemment achetés. Il est utile si vous vendez des articles que les gens n’achètent en général qu’une fois, comme des kayaks. Si vous vendez des articles que les gens reviennent acheter à plusieurs reprises, comme du shampoing ou d'autres articles personnels, vous devez activer cette option.

Similarité de contenu

Utilisez les règles de similarité de contenu pour effectuer des recommandations en fonction des attributs d’élément ou de média.

Remarque

If you selected Items/ Media with Similar Attributes as your recommendation logic, you will have the option to set content similarity rules.

La similarité de contenu compare des mots-clés d’attributs d’éléments et effectue des recommandations basées sur le nombre de mots-clés que différents éléments ont en commun. Les recommandations basées sur la similarité de contenu ne nécessitent pas d’anciennes données pour fournir des résultats solides.

L’utilisation de la similarité de contenu pour générer des recommandations est particulièrement efficace pour les nouveaux éléments, qui ne sont pas susceptibles d’apparaître dans des recommandations en utilisant la logique Les personnes ayant consulté ceci ont consulté cela et une autre logique basée sur le comportement passé. Vous pouvez également utiliser la similarité de contenu pour générer des recommandations utiles pour les nouveaux visiteurs, qui n’ont pas d’achats antérieurs ni d’autres données historiques.

Lorsque vous sélectionnez Éléments/Médias avec des attributs similaires, vous avez la possibilité de créer des règles pour augmenter ou diminuer l’importance des attributs d’éléments spécifiques pour déterminer les recommandations. Pour des éléments tels que des livres, vous pouvez augmenter l’importance d’attributs tels que le genre, l’auteur, la série et ainsi de suite, pour recommander des livres similaires.

Étant donné que la similarité de contenu utilise des mots-clés pour comparer des éléments, certains attributs, tels que message ou description, peuvent parasiter la comparaison. Vous pouvez créer des règles pour ignorer ces attributs.

Par défaut, tous les attributs sont définis sur De base. À moins de vouloir modifier ce paramètre, vous ne devez pas créer de règle.

Remarque

L’algorithme de similarité de contenu peut utiliser un échantillonnage aléatoire pour calculer la similarité entre les éléments. Par conséquent, les évaluations de similarité entre les éléments peuvent varier d’une exécution d’algorithme à l’autre.

Règles d’inclusion

Plusieurs options vous aident à préciser les éléments qui s’affichent dans vos recommandations. Vous pouvez utiliser des règles d’inclusion lors de la création de critères ou de promotions.

Règles d’inclusion

Les règles d’inclusion sont facultatives. Cependant, le fait de définir ces détails vous permet de mieux contrôler les éléments qui apparaissent dans vos recommandations. Chaque détail configuré précise les critères d’affichage.

Vous pouvez, par exemple, choisir d’afficher uniquement les chaussures pour femmes dont le stock est supérieur à 50 et le prix compris entre 25 € et 45 €. Vous pouvez également pondérer chaque attribut, de telle sorte que la probabilité d’affichage soit plus élevée pour les éléments qui présentent plus d’intérêt pour vos activités.

Par exemple, vous pouvez choisir d’afficher les offres d’emploi pour les visiteurs qui visitent votre site uniquement à partir de certaines villes et qui possèdent les diplômes universitaires requis.

Les options de règle d’inclusion varient selon le secteur industriel vertical. Par défaut, les règles d’inclusion sont appliquées aux recommandations de sauvegarde.

IMPORTANT

Veuillez utiliser les règles d’inclusion avec prudence. Elles se révèlent utiles si, par exemple, des règles en vigueur dans votre entreprise interdisent la recommandation d’une marque pendant la consultation d’une autre marque. L’utilisation de cette fonctionnalité a toutefois un coût. Si vous empêchez l’affichage de certains éléments alors qu’ils devraient normalement être affichés selon les critères d’activité, l’effet élévateur risque d’être amoindri.

Les règles d’inclusion sont jointes par l’opérateur ET. Toutes les règles doivent être respectées pour inclure un élément dans une recommandation.

Pour créer une règle d’inclusion simple, comme mentionné précédemment, afin d’afficher seulement les chaussures pour femmes dont le stock est supérieur à 50 et le prix compris entre 25 et 45 €, procédez comme suit :

  1. Définissez une gamme de prix pour les produits que vous souhaitez recommander.

  2. Définissez la valeur de stock minimale pour les produits que vous souhaitez recommander.

  3. Configurez la recommandation de manière à afficher uniquement les éléments qui répondent à certains critères.

    Vous pouvez indiquer que les éléments sont inclus uniquement lorsque l’un des attributs de la liste répond (ou ne répond pas) à l’une ou plusieurs des conditions spécifiées.

    Les évaluateurs disponibles dépendent de la valeur que vous sélectionnez dans la première liste déroulante. Vous pouvez inclure plusieurs éléments. Ces éléments sont évalués par l’opérateur OU.

    Plusieurs règles sont associées à l’aide de l’opérateur ET.

    Remarque

    Cette option limite les éléments affichés dans la recommandation. Elle n’affecte pas les pages sur lesquelles la recommandation est affichée. Pour limiter l’emplacement d’affichage de la recommandation, sélectionnez les pages dans le compositeur d’expérience.

For more information, see Use dynamic and static inclusion rules.

Pondération d’attribut

Vous pouvez ajouter plusieurs règles pour "pousser" l’algorithme en fonction d’informations ou de métadonnées importantes sur le catalogue de contenu afin que certains éléments soient plus susceptibles d’être affichés.

Par exemple, vous pouvez appliquer une plus forte pondération sur les articles en soldes pour qu’ils apparaissent plus souvent dans les recommandations. Les articles non soldés ne sont pas complètement exclus, mais ils apparaîtront moins souvent. Plusieurs attributs pondérés peuvent être appliqués au même algorithme et les attributs pondérés peuvent être testés dans un trafic partagé dans la recommandation.

  1. Sélectionnez une valeur.

    La valeur détermine le type d’élément le plus susceptible de s’afficher, selon l’un des critères disponibles.

  2. Sélectionnez un évaluateur.

  3. Saisissez le mot clé pour compléter les attributs de règle.

    Par exemple, la règle complète peut être "Catégorie contient des chaussures de sous-chaîne".

  4. Sélectionnez le poids à assigner à la règle.

    Les options sont comprises entre 0 et 100, avec des incréments de 25.

  5. Ajoutez d’autres règles si nécessaire.

Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Enregistrer.

Si vous créez une activité de Recommandations ou que vous en modifiez une, la case Enregistrer les critères pour plus tard est cochée par défaut. Si vous ne souhaitez pas utiliser les critères dans d’autres activités, décochez la case avant de procéder à l’enregistrement.

Training video: Create criteria in Recommendations (12:33) Tutorial badge

Cette vidéo traite des sujets suivants :

  • Création de critères
  • Création d’une séquence de critères
  • Téléchargement de critères personnalisés

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