Correspondance des attributs de profilFiltrage dynamique dans Adobe Target Recommendations en comparant des éléments (entités) à une valeur du profil de l’utilisateur.
Utilisation Correspondance des attributs de profil lorsque vous souhaitez afficher des recommandations qui correspondent à une valeur stockée dans le profil du visiteur, telle que la taille ou la marque préférée.
Le processus de création et d’utilisation des règles d’inclusion pour les critères et les promotions est similaire, tout comme les cas d’utilisation et les exemples.
Les scénarios suivants montrent comment utiliser Correspondance des attributs de profil:
Correspondance des attributs de profil vous permet de recommander uniquement les éléments qui correspondent à un attribut du profil du visiteur, comme dans les exemples ci-dessous.
Par exemple, vous pouvez utiliser la variable Correspondance des attributs de profil option pour créer une règle qui recommande des éléments uniquement lorsque la marque est égale à la valeur ou au texte stocké dans profile.favoritebrand. Avec une telle règle, si un visiteur recherche des shorts de course d’une marque spécifique, seules les recommandations qui correspondent à la marque préférée de cet utilisateur s’affichent (la valeur stockée dans profile.favoritebrand du profil du visiteur).

Profile Attribute Matching
brand - equals - the value/text stored in - profile.favoritebrand
Supposons que vous essayez de faire correspondre des emplois à des demandeurs d'emploi. Vous souhaitez recommander uniquement les tâches qui se trouvent dans la même ville que le chercheur d’emploi.
Vous pouvez utiliser des règles d’inclusion pour faire correspondre l’emplacement d’un demandeur d’emploi du profil de son visiteur à une liste de tâches, comme dans l’exemple suivant :

Profile Attribute Matching
jobCity - equals - the value/text stored in - profile.usersCity
Pour un exemple visuel de l’impact de la correspondance des attributs de profil sur les recommandations, imaginez un site web qui vend des ventilateurs électriques.
Lorsqu’un visiteur clique sur différentes images de fans sur ce site Web, chaque page définit la valeur de la variable entity.size selon que la taille du fan de l’image est petite ou grande.
Supposons que vous ayez créé un script de profil pour suivre et compter le nombre de fois où la valeur de entity.size est définie sur petit ou grand.
Si le visiteur revient ensuite à la page d’accueil, il verra des recommandations filtrées selon que l’on a cliqué sur davantage de petits fans ou de grands fans.
Recommendations en fonction de l’affichage d’un plus grand nombre de petits fans sur le site web :

Recommendations en fonction de l’affichage d’un plus grand nombre de fans sur le site web :
