항목(엔티티)을 사용자 프로필의 값과 비교하여 Adobe Target Recommendations에서 동적으로 필터링합니다.
크기 또는 즐겨찾기 브랜드와 같이 방문자의 프로필에 저장된 값과 일치하는 권장 사항을 표시하려면 프로필 속성 일치를 사용합니다.
기준 및 판촉 행사에 대한 포함 규칙](/docs/target/c-recommendations/c-algorithms/use-dynamic-and-static-inclusion-rules.html?lang=ko)을 만들고 사용하는 [프로세스는 사용 사례 및 예와 유사합니다.
다음 시나리오에서는 프로필 속성 일치를 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다.
프로필 속성 일치에서는 아래 예와 같이 방문자 프로필의 속성과 일치하는 항목만 권장할 수 있습니다.
예를 들어 프로필 속성 일치 옵션을 사용하여 브랜드가 profile.favoritebrand
에 저장된 값 또는 텍스트와 같은 경우에만 항목을 추천하는 규칙을 만들 수 있습니다. 이러한 규칙을 사용할 때, 방문자가 특정 브랜드의 육상용 반바지를 보고 있다면 해당 사용자가 자주 이용하는 브랜드(방문자 프로필의 profile.favoritebrand
에 저장된 값)와 일치하는 권장 사항만 표시됩니다.
Profile Attribute Matching
brand - equals - the value/text stored in - profile.favoritebrand
구직자들과 직업을 일치시키려고 한다고 가정해. 구직자와 같은 도시에 있는 일자리만 추천하고 싶으세요.
다음 예제와 같이 포함 규칙을 사용하여 Job Seeker의 위치를 방문자의 프로필에서 Job 목록에 일치시킬 수 있습니다.
Profile Attribute Matching
jobCity - equals - the value/text stored in - profile.usersCity
프로필 속성 일치가 추천에 영향을 주는 방법에 대한 시각적 예를 보려면 전기 팬을 판매하는 웹 사이트를 고려하십시오.
방문자가 이 웹 사이트에서 팬의 다양한 이미지를 클릭하면 각 페이지는 이미지의 팬 크기가 작은지 또는 크지를 기준으로 entity.size
매개 변수의 값을 설정합니다.
프로필 스크립트를 만들어 entity.size
값이 작음 대 큼으로 설정된 횟수를 추적하고 카운트한다고 가정합니다.
그런 다음 방문자가 홈 페이지로 돌아오는 경우 더 많은 소규모 팬이나 큰 팬이 클릭되었는지 여부를 기준으로 필터링된 권장 사항을 볼 수 있습니다.
웹 사이트에서 더 많은 작은 팬을 보는 것에 기반한 Recommendations:
웹 사이트에서 더 많은 팬을 보는 방법에 기반한 Recommendations: