で動的にフィルタリング Adobe Target Recommendations 品目(エンティティ)とユーザーのプロファイルの値を比較する方法を示します。
用途 プロファイル属性のマッチング サイズやお気に入りのブランドなど、訪問者のプロファイルに保存された値に一致するレコメンデーションを表示する場合に、
この インクルージョンルールの作成と使用のプロセス の条件とプロモーションは、の使用例や例と同様に似ています。
以下のシナリオで、 プロファイル属性のマッチング:
プロファイル属性のマッチング では、以下の例に示すように、訪問者のプロファイルの属性に一致する項目のみをレコメンデーションできます。
例えば、 プロファイル属性のマッチング オプションを使用して、ブランドがに保存されている値やテキストと等しい品目のみをレコメンデーションするルールを作成できます。 profile.favoritebrand
. このようなルールでは、ある訪問者が特定のブランドのランニングショーツを閲覧している場合は、その訪問者のお気に入りのブランド(その訪問者のプロファイルの profile.favoritebrand
に保存されている値)と一致する品目のみがレコメンデーションされます。
Profile Attribute Matching
brand - equals - the value/text stored in - profile.favoritebrand
求職者とのマッチングを試みているとします 求職者と同じ都市にいるジョブのみをレコメンデーションしたい場合。
次の例に示すように、インクルージョンルールを使用して、訪問者のプロファイルから求人情報の検索場所をジョブリストに一致させることができます。
Profile Attribute Matching
jobCity - equals - the value/text stored in - profile.usersCity
プロファイル属性のマッチングがレコメンデーションに与える影響の視覚的な例については、電気ファンを販売する Web サイトを考えてみましょう。
訪問者がこの Web サイト上の様々なファンの画像をクリックすると、各ページが entity.size
画像内のファンのサイズが小さいか大きいかに基づくパラメーター。
追跡するプロファイルスクリプトを作成し、 entity.size
は「小」と「大」のどちらに設定されているかを比較して選択します。
その後訪問者がホームページに戻ると、小さいファンと大きいファンのどちらがクリックされたかに基づいて、フィルターされたレコメンデーションが表示されます。
Recommendationsは、Web サイトでのより多くの小規模なファンの閲覧に基づいています。
Recommendationsは、Web サイトでのより多くの大きなファンの表示に基づいています。