Adobe Analytics与Recommendations

使用Adobe Analytics作为行为数据源，客户可以使用Adobe Target推荐活动中Analytics的基于视图和／或基于购买的行为数据。 此功能在Target Recommendations设置是新的并且Analytics有大量历史数据可利用的情况下尤其有用。

使用Analytics作为行为数据源可以充当有关用户行为的丰富信息源。 这可能包括来自仅与Analytics共享的第三方源或源的数据。

在Recommendations创建条件时，有两个单选按钮可供您选择要使用的数据源：mboxes或Analytics。

目标中分析数据的使用案例

使用Analytics作为推荐的行为数据源还能够部署特定用例，而无需使用所有Target实体参数标记实体页面。 尽管这要求具备某些先决条件，但“产品变量”的可用性是该功能无缝工作的最重要因素。 常规eVar和Prop不足以使此握手在Analytics和Target之间自动发生。

可以使用Analytics作为行为数据源来：

• 使用Analytics数据，根据上个月其他用户从同一类别购买的内容，在零售网站上向PDP页面上的用户显示推荐。
• 根据Analytics数据，在媒体站点的主屏幕上显示当前趋势特定类别中最受欢迎的内容。

在Analytics中实施

以下各节将帮助您在Analytics端实现此功能。

先决条件：在Analytics中设置产品变量

必须在Analytics中实现产品变量，并使用Target Recommendations所需的必要属性。

Target Recommendations示例源格式将作为指南，在此指南中需要在产品变量中定义所有属性。 以后，这些值必须在Target UI中为相应的Target实体值“映射”。

有关如何设置产品变量的详细信息，请参阅​Analytics Implementation Guide​中的products。 该文档中的一些注释需要部署团队的酌情决定(例如：类别)。 在执行此活动之前，始终建议与Adobe协商。

注意事项

Analytics 数据通过每日源发送。行为结果将在24小时内反映在网站上的推荐结果中。 与所有Recommendations条件设置一样，此数据源可以而且应该进行测试。

为了快速决策要使用哪个数据源，如果用户每天生成的有机数据很多，对历史数据的依赖性不大，那么使用Target mbox作为行为数据源是很合适的。 如果最近生成的有机数据可用性较低，如果要存储在Analytics数据上，则使用Analytics作为行为数据源是非常合适的。

现在，是时候在Target端映射这些变量，以持续提供行为数据了。

在目标中实施

1. 在目标中，单击​Recommendations，然后单击​源​选项卡。

   

2. 单击​创建源。

3. 选择​分析分类，然后指定报表包。

   

4. 单击​映射，然后将字段列标题映射到相应的Recommendations字段名称。

   

5. 单击​保存。

常见问题解答

在将Analytics与Target一起使用时，请考虑以下常见问题：

在Target mbox调用中是否需要传递entity.id和entity.categoryId值？

是，这两个值仍是必需的。 其余属性可通过Analytics源进行传递，如本文档所述。

我是否可以使用动态包含规则（如实体参数）来使用Analytics供给方法匹配用户档案属性？

是的，你可以。 当使用Target独立时，该方法类似。 但是，在这种情况下，您必须注意时间因素。 与用户档案变量匹配的实体变量取决于稍后可能在页面上显示的数据层。